Russie : Centre mondial des cybercriminels

Russie : Centre mondial des cybercriminels

L’entreprise de cybersécurité américaine Recorded Future vient de publier une étude consacrée au volet cyber de la guerre en Ukraine qui montre le rôle central de la Russie dans la cybercriminalité internationale.

par Alexander Leslie, analyste chez Recorded Future, livre les principaux enseignements de cette étude.(dans LA TRIBUNE) –

L’une des grandes tendances soulignées par votre étude est la fuite des cerveaux de l’IT qu’a connue la Russie depuis le début du conflit, et l’impact de celle-ci sur la cybercriminalité dans le monde. En quoi cet exode massif a-t-il contribué à changer la donne ?
ALEXANDER LESLIE – On constate un lien très clair entre les différentes phases du conflit et l’activité des cybercriminels russophones. Lorsque les troupes russes commencent à s’amasser près de la frontière ukrainienne, puis de nouveau après le déclenchement du conflit, et plus encore après la déclaration de la mobilisation partielle par Vladimir Poutine en septembre 2022, on constate ainsi, à chaque fois, une baisse significative de l’activité sur les forums, les chaînes Telegram et les places de marché en langue russe utilisées par les cybercriminels. Après l’annonce de la mobilisation partielle, cette baisse atteint par exemple les 70%.
À ce jour, l’activité sur ces différents canaux n’est toujours pas revenue à ce qu’elle était avant le déclenchement des hostilités. Il existe donc un lien évident entre le fait que de nombreux individus dotés de compétences en informatique aient fui la Russie, soit par peur de la guerre, soit par désaccord avec celle-ci, ou encore pour échapper à la mobilisation, et la cybercriminalité russophone.

Comment expliquer cet impact ? On se doute que ces personnes qui ont fui la Russie n’étaient pas les hackers pro-Kremlin les plus zélés…
Cela s’explique par une règle tacite, qui veut que les autorités russes accordent un blanc-seing aux cybercriminels qui se trouvent en Russie, du moment que ces derniers ciblent des entités étrangères. Les hackers russes, qui, comme la plupart des cybercriminels, sont avant tout motivés par leur intérêt personnel et par l’appât du gain, sont parfaitement au courant de cet état de fait.
Ainsi, la plupart des forums et autres places du Darknet consacrés à la cybercriminalité bannissent instantanément les membres qui parlent de s’attaquer à des acteurs russes. En outre, certains logiciels malveillants, conçus par des hackers russophones, comme Raccoon Stealer, se désactivent automatiquement s’ils sont utilisés contre des sociétés russes.

Ainsi, la Russie constitue un havre qui permet à ces cybercriminels de prospérer sans être inquiétés. Contraints de quitter le territoire, ceux-ci ne bénéficient plus de cette protection implicite, et risquent l’arrestation, que ce soit par les autorités de leur pays d’accueil ou par Interpol, s’ils continuent d’agir comme avant. Ces acteurs malveillants sont donc contraints de réduire considérablement, voire d’interrompre leurs activités, au moins jusqu’à ce qu’ils trouvent une manière sûre d’opérer dans leur nouveau pays.

Quel intérêt la Russie a-t-elle à protéger les cybercriminels qui opèrent sur son sol ?
La proximité de l’État russe avec le crime organisé n’est pas un phénomène nouveau et remonte au moins aux débuts de la Fédération de Russie, en 1991. D’abord, cette proximité est mobilisée par l’État russe en période de conflit, dans une logique de cyberguerre. Ensuite, elle permet de faire entrer de l’argent sur le territoire russe, notamment à travers le phénomène des rançongiciels. Le groupe russophone Conti, qui s’est fragmenté après le début du conflit suite aux divergences de ses membres quant à l’attitude à adopter face à la guerre (certains la soutenant, d’autres non), était jusqu’alors le principal groupe de rançongiciel au monde.

Mais surtout, l’existence d’un puissant réseau de cybercriminels en Russie entretient le trouble quant à l’origine des cyberattaques émanant du pays et permet à l’État russe de facilement se laver les mains suite à une action disruptive menée contre un État ou une entreprise étrangère. Lorsqu’un groupe de hackers russophones comme Killnet, Xaknet ou encore Cyber Army of Russia lance une attaque sur les infrastructures ukrainiennes, par exemple, l’État russe peut affirmer qu’il s’agit d’une initiative émanant de cybercriminels n’ayant rien à voir avec lui. C’est parfois vrai, parfois non. Mais dans tous les cas, ce flou savamment entretenu permet aux autorités russes de mener une cyberguerre qui ne dit pas son nom.

Vous soulignez également que cette protection tacite accordée aux cybercriminels pourrait bien devenir officielle en Russie…
En effet, il y a actuellement plusieurs propositions allant dans ce sens étudiées par la Douma, la principale émanant du député Alexander Khinshtein, qui suggère d’amender le Code criminel pour conférer l’immunité aux hackers prorusses. Cela constituerait un pas supplémentaire de la part du Kremlin qui indiquerait ainsi noir sur blanc aux cybercriminels résidant sur son territoire qu’ils peuvent s’en prendre aux acteurs étrangers en toute impunité.

Ces dernières années ont été marquées par la montée en flèche des rançongiciels. Le conflit a-t-il eu tendance à exacerber ce phénomène ?
Pas vraiment, car certains des plus puissants cartels de rançongiciels ont été rayés de la carte. Conti s’est fragmenté suite à la déclaration d’allégeance du groupe à la Russie, qui a déplu à certains membres, et très récemment, Hive, un autre leader mondial du rançongiciel, a vu ses infrastructures saisies par le FBI. Bien sûr, de nouveaux groupes n’ont pas tardé à apparaître pour les remplacer, mais leur offre est pour l’heure d’une qualité inférieure. La guerre n’a donc pas été une bonne affaire pour ce business.
Le marché de contrebande sur le Darknet a également souffert : outre la saisie d’Hydra par la police allemande l’an passé, les mesures de rétorsion adoptées contre la Russie font qu’il est devenu très difficile pour les acteurs d’expédier des marchandises illégales (qu’il s’agisse d’armes, de drogue ou de produits de contrebande) au-delà de la frontière russe. Ainsi, nombre de places de marché illégales opérant sur le Darknet ont dû fermer boutique.

En revanche, une tendance inquiétante est celle du renforcement du modèle du malware-as-a-service. On voit ainsi plusieurs groupes d’haktivistes prorusses partager gratuitement les outils nécessaires, assortis des tutoriaux adéquats, pour conduire des attaques par déni de service, de rançongiciel ou autres logiciels malveillants. On assiste donc à une uberisation de la cybercriminalité. Un nombre croissant d’individus sans compétences avancées en informatique gagnent ainsi la possibilité de perpétrer des attaques à l’aide d’outils qui étaient jadis l’apanage des cybercriminels les plus évolués. Encore récemment cantonnés aux méandres du Darknet, ces outils circulent désormais au grand jour sur les réseaux sociaux russophones.

En outre, comme il est devenu plus difficile de faire de l’argent grâce aux rançongiciels, les cybercriminels s’attaquent de plus en plus aux infrastructures critiques, qu’il s’agisse de la grille énergétique, des hôpitaux ou des administrations publiques, car le coût potentiel (y compris en vies humaines) en cas de refus de payer la rançon est tel qu’ils savent avoir ainsi de meilleures chances de faire de l’argent. La combinaison de ces deux dernières tendances est très inquiétante et sera à surveiller de près dans les mois à venir.

Sciences et prospective- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

Sciences et prospective- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

L’objectif ultime de l’IA est de développer un système intelligent pour simuler la pensée et l’intelligence humaines, tandis que le Machine Learning (ML) permet à la machine d’apprendre à partir des données pour donner le résultat souhaité. Alors que l’IA vise à rendre les machines plus humaines, le ML aide à faire en sorte que les machines apprennent comme les humains. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies.

Les principales applications de l’IA et du ML concernent l’intelligence prévisionnelle et l’aide à la prise de décision. Pour chaque application, le pouvoir ne vient pas des machines, mais des décideurs qui sont derrière les machines, guidant leur réaction aux prédictions.
Un scientifique de l’Institut Max Planck résume très bien le principal enjeu : « l’IA va changer la médecine. Cela va changer la recherche. Cela changera la bio-ingénierie. Cela va tout changer ».
Et pour Jack Solow, le messages est encore plus clair « en 2011, les logiciels dévoraient le monde ; en 2022, l’IA dévore les logiciels. » Toute entreprise sans stratégie d’IA viable sera marginalisée d’ici la fin de cette décennie ».

L’intelligence artificielle prendra la relève de nombreuses activités, telles que la recherche sur le net, obtenir des conseils de voyage, et surtout les assistants personnels et les chatbots. Avec de l’intelligence artificielle dans les objets, nous n’aurons plus besoin d’interagir avec eux puisqu’ils sont capables de devenir autonomes et d’apprendre à anticiper nos intentions. Plus concrètement, l’IA va nous libérer d’un certain nombre d’actes inutiles et chronophages.

Pour la Darpa, l’Intelligence artificielle se mesure en fonction de quatre capacités :
• Percevoir
o C’est-à-dire récupérer des informations de l’environnement externe et la capacité à inférer des choses sur le monde via des sons, des images et d’autres entrées sensorielles.
• Apprentissage
o C’est-à-dire améliorer de façon autonome les fonctions de base
• Abstraction
o C’est-à-dire adaptation autonome à de nouvelles situations et compréhension du contexte
• Raisonnement
o C’est-à-dire prendre des décisions correctes avec de meilleures réponses en fonction des connaissances disponibles

On peut résumer les étapes du déploiement de l’intelligence artificielle de la façon suivante ;
• Première étape – Connaissance artisanale
La première vague de systèmes d’IA repose sur des connaissances artisanales. Ces systèmes, construits par des experts du domaine, contiennent des règles qui décrivent les processus de base et les ensembles de connaissances de domaines spécifiques.
• Deuxième étape – Apprentissage statistique
Les systèmes d’IA de deuxième vague sont ceux construits en utilisant des techniques d’apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Ces systèmes s’appuient sur des modèles statistiques qui caractérisent un domaine spécifique. Ils alimentent ensuite les algorithmes du Big data en affinant sa capacité à prédire correctement le résultat.
• Troisième étape – Adaptation contextuelle
La troisième vague d’IA est constitué des systèmes capables d’adaptation contextuelle. Ce sont des systèmes qui construisent des modèles explicatifs pour des classes de phénomènes du monde réel. Les systèmes de la troisième vague montrent une capacité à comprendre ce qu’ils font et pourquoi ils le font.
Les types d’intelligence artificielle peuvent être regroupées en cinq catégories:
• Raisonnement
La capacité de résoudre des problèmes par déduction logique .
• Connaissance
La capacité de présenter des connaissances sur le monde. Par exemple : la négociation sur les marchés financiers, la prévision des achats, la prévention de la fraude, la création de médicaments ou le diagnostic médical.
• Planification
La capacité de définir et d’atteindre des objectifs. Par exemple : la gestion des stocks, la prévision de la demande, la maintenance prédictive, l’optimisation des réseaux physique et numérique, etc.
• Communication
La capacité à comprendre le langage parlé et écrit. Par exemple : la traduction en temps réel des langues parlées et écrites, les assistants intelligents ou la commande vocale
• Explicabilité
Sans explications derrière les fonctionnalités internes d’un modèle d’IA et les décisions qu’il prend, il y a un risque que le modèle ne soit pas considéré comme digne de confiance ou légitime. XAI offre la compréhensibilité et la transparence nécessaires pour permettre une plus grande confiance envers les solutions basées sur l’IA.
• Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones fonctionnent sur les principes similaires à ceux des cellules neuronales humaines. Il s’agit d’une série d’algorithmes qui capturent la relation entre diverses variables sous-jacentes et enregistrent les données comme le fait un cerveau humain.
• Traitement du langage naturel (PNL)
Le PNL est une science de lecture, de compréhension, d’interprétation d’un langage par une machine. Une fois qu’une machine comprend ce que l’utilisateur a l’intention de communiquer, elle répond en conséquence.
• Vision par ordinateur
Utiliser la vision par ordinateur signifie que l’utilisateur entre une image dans le système et que ce qu’il reçoit en tant que sortie peut inclure des caractéristiques quantitatives et donc de décisions.

Voici quelques exemples d’applications de l’intelligence qui vont être au cœur de la réinvention de secteurs d’activités :

Exemples dans le domaine des services financiers
L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire accélère la numérisation des processus bancaires et financiers de bout en bout. En mettant en œuvre la puissance de l’analyse de données, des algorithmes ML intelligents et des intégrations sécurisées dans les applications, les applications d’IA optimisent la qualité du service et aident les entreprises à identifier et à combattre les fausses transactions.
• Exemple des Chatbots IA
o Les chatbots IA du secteur bancaire peuvent assister les clients 24h/24 et 7j/7 et donner des réponses précises à leurs requêtes. Ces chatbots offrent une expérience personnalisée aux utilisateurs.
• Exemple de l’amélioration de l’expérience client
o Les applications mobiles intelligentes utilisant des algorithmes ML peuvent surveiller le comportement des utilisateurs et en tirer des informations précieuses basées sur les modèles de recherche des utilisateurs. Ces informations vont aider les fournisseurs de services à proposer des recommandations personnalisées aux utilisateurs finaux.

• Exemple de l’automatisation et rend le processus transparent
o Les applications d’IA peuvent réduire la charge de travail des banquiers et optimiser la qualité du travail.
• Exemple de la collecte et de l’analyse de données
o Les banques peuvent également prendre des décisions commerciales efficaces grâce aux informations tirées des données clients et leur proposer des recommandations de services personnalisées.
• Exemple de la gestion de portefeuille
o La gestion de patrimoine et de portefeuille peut être effectuée de manière plus puissante grâce à l’intelligence artificielle.
• Exemple de la gestion des risques
o L’IA va aider les banquiers à identifier les risques liés à l’octroi de prêts.
o En utilisant le processus d’évaluation des risques basé sur l’IA, les banquiers peuvent analyser le comportement de l’emprunteur et ainsi réduire la possibilité d’actes frauduleux.
• Exemple de la détection de la fraude
o Les applications bancaires d’intelligence artificielle détectent les risques et minimisent les actes frauduleux.

Exemples dans le domaine de la gestion des villes
• Exemple du contrôle de la pollution
o Prédire les niveaux de pollution pour les prochaines heures. Ce type de technologie permet aux autorités de prendre des décisions à l’avance pour réduire leur impact sur l’environnement.
• Exemple de la gestion des systèmes de stationnement
o La disponibilité des places peut être présentée aux utilisateurs en attente, certaines technologies plus avancées ont la capacité de recommander des places en fonction de la voiture.
• Exemple da la gestion des transports publics
o Permettre aux usagers des transports en commun de recevoir et d’accéder aux dates et suivis en temps réel, ce qui améliore le timing et la satisfaction des clients.
• Exemple de la gestion des déchets
o Permettre aux villes de suivre le recyclage et d’identifier ce qui peut être recyclé dans la région.
• Exemple de la gestion du trafic
o Prédire et réduire le trafic, en utilisant des algorithmes d’apprentissage en profondeur, ce qui peut également réduire la pollution créée par le trafic.
• Exemple du suivi de la consommation de l’énergie
o Analyser et suivre la consommation d’énergie des entreprises et des citoyens, avec ces données, il peut ensuite être décidé où impliquer des sources d’énergie renouvelables.
• Exemple de la gestion de l’environnement
o Permettre aux autorités et aux villes de prendre des décisions éclairées qui sont les meilleures pour l’environnement. Les villes intelligentes utilisent également l’IA pour détecter le CO2, ce qui peut ensuite conduire à des décisions en matière de transport.

Exemples dans le domaine du commerce de détail
Le potentiel pour stimuler les ventes avec de l’IA dans les magasins est considérable :
• La reconnaissance intelligente des produits et la facturation automatisée permettent des magasins sans caissier
• Les interfaces d’IA telles que les chatbots et les écrans interactifs prennent en charge le service client
• Une tarification intelligente permet de gérer la demande et de stimuler les ventes
• L’analyse prédictive aide à la prévision des prix en fonction de la demande et des tendances saisonnières
• La gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement et la logistique améliorent la disponibilité des produit.
• Les modèles d’apprentissage automatique catégorisent et regroupent automatiquement les produits
• Les cabines d’essayage virtuelles avec miroirs intelligents prennent en charge le libre-service au plus haut niveau
• Prédire le comportement des clients
• Améliorer l’aménagement de la surface de vente en fonction de l’analyse du comportement des clients

Exemples dans le domaine de la santé
Qu’il s’agisse de l’utiliser pour détecter des liens entre des codes génétiques, d’utiliser des robots chirurgicaux ou même de maximiser l’efficacité des hôpitaux.
Par exemple :
• Soutien aux décisions cliniques
• Amélioration aux soins primaires grâce aux chatbots
• Chirurgies robotiques
• Infirmières auxiliaires virtuelles
• Aide au diagnostic précis

Nouvelles technologies- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

Nouvelles technologies- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

L’objectif ultime de l’IA est de développer un système intelligent pour simuler la pensée et l’intelligence humaines, tandis que le Machine Learning (ML) permet à la machine d’apprendre à partir des données pour donner le résultat souhaité. Alors que l’IA vise à rendre les machines plus humaines, le ML aide à faire en sorte que les machines apprennent comme les humains. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies.

Les principales applications de l’IA et du ML concernent l’intelligence prévisionnelle et l’aide à la prise de décision. Pour chaque application, le pouvoir ne vient pas des machines, mais des décideurs qui sont derrière les machines, guidant leur réaction aux prédictions.
Un scientifique de l’Institut Max Planck résume très bien le principal enjeu : « l’IA va changer la médecine. Cela va changer la recherche. Cela changera la bio-ingénierie. Cela va tout changer ».
Et pour Jack Solow, le messages est encore plus clair « en 2011, les logiciels dévoraient le monde ; en 2022, l’IA dévore les logiciels. » Toute entreprise sans stratégie d’IA viable sera marginalisée d’ici la fin de cette décennie ».

L’intelligence artificielle prendra la relève de nombreuses activités, telles que la recherche sur le net, obtenir des conseils de voyage, et surtout les assistants personnels et les chatbots. Avec de l’intelligence artificielle dans les objets, nous n’aurons plus besoin d’interagir avec eux puisqu’ils sont capables de devenir autonomes et d’apprendre à anticiper nos intentions. Plus concrètement, l’IA va nous libérer d’un certain nombre d’actes inutiles et chronophages.

Pour la Darpa, l’Intelligence artificielle se mesure en fonction de quatre capacités :
• Percevoir
o C’est-à-dire récupérer des informations de l’environnement externe et la capacité à inférer des choses sur le monde via des sons, des images et d’autres entrées sensorielles.
• Apprentissage
o C’est-à-dire améliorer de façon autonome les fonctions de base
• Abstraction
o C’est-à-dire adaptation autonome à de nouvelles situations et compréhension du contexte
• Raisonnement
o C’est-à-dire prendre des décisions correctes avec de meilleures réponses en fonction des connaissances disponibles

On peut résumer les étapes du déploiement de l’intelligence artificielle de la façon suivante ;
• Première étape – Connaissance artisanale
La première vague de systèmes d’IA repose sur des connaissances artisanales. Ces systèmes, construits par des experts du domaine, contiennent des règles qui décrivent les processus de base et les ensembles de connaissances de domaines spécifiques.
• Deuxième étape – Apprentissage statistique
Les systèmes d’IA de deuxième vague sont ceux construits en utilisant des techniques d’apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Ces systèmes s’appuient sur des modèles statistiques qui caractérisent un domaine spécifique. Ils alimentent ensuite les algorithmes du Big data en affinant sa capacité à prédire correctement le résultat.
• Troisième étape – Adaptation contextuelle
La troisième vague d’IA est constitué des systèmes capables d’adaptation contextuelle. Ce sont des systèmes qui construisent des modèles explicatifs pour des classes de phénomènes du monde réel. Les systèmes de la troisième vague montrent une capacité à comprendre ce qu’ils font et pourquoi ils le font.
Les types d’intelligence artificielle peuvent être regroupées en cinq catégories:
• Raisonnement
La capacité de résoudre des problèmes par déduction logique .
• Connaissance
La capacité de présenter des connaissances sur le monde. Par exemple : la négociation sur les marchés financiers, la prévision des achats, la prévention de la fraude, la création de médicaments ou le diagnostic médical.
• Planification
La capacité de définir et d’atteindre des objectifs. Par exemple : la gestion des stocks, la prévision de la demande, la maintenance prédictive, l’optimisation des réseaux physique et numérique, etc.
• Communication
La capacité à comprendre le langage parlé et écrit. Par exemple : la traduction en temps réel des langues parlées et écrites, les assistants intelligents ou la commande vocale
• Explicabilité
Sans explications derrière les fonctionnalités internes d’un modèle d’IA et les décisions qu’il prend, il y a un risque que le modèle ne soit pas considéré comme digne de confiance ou légitime. XAI offre la compréhensibilité et la transparence nécessaires pour permettre une plus grande confiance envers les solutions basées sur l’IA.
• Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones fonctionnent sur les principes similaires à ceux des cellules neuronales humaines. Il s’agit d’une série d’algorithmes qui capturent la relation entre diverses variables sous-jacentes et enregistrent les données comme le fait un cerveau humain.
• Traitement du langage naturel (PNL)
Le PNL est une science de lecture, de compréhension, d’interprétation d’un langage par une machine. Une fois qu’une machine comprend ce que l’utilisateur a l’intention de communiquer, elle répond en conséquence.
• Vision par ordinateur
Utiliser la vision par ordinateur signifie que l’utilisateur entre une image dans le système et que ce qu’il reçoit en tant que sortie peut inclure des caractéristiques quantitatives et donc de décisions.

Voici quelques exemples d’applications de l’intelligence qui vont être au cœur de la réinvention de secteurs d’activités :

Exemples dans le domaine des services financiers
L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire accélère la numérisation des processus bancaires et financiers de bout en bout. En mettant en œuvre la puissance de l’analyse de données, des algorithmes ML intelligents et des intégrations sécurisées dans les applications, les applications d’IA optimisent la qualité du service et aident les entreprises à identifier et à combattre les fausses transactions.
• Exemple des Chatbots IA
o Les chatbots IA du secteur bancaire peuvent assister les clients 24h/24 et 7j/7 et donner des réponses précises à leurs requêtes. Ces chatbots offrent une expérience personnalisée aux utilisateurs.
• Exemple de l’amélioration de l’expérience client
o Les applications mobiles intelligentes utilisant des algorithmes ML peuvent surveiller le comportement des utilisateurs et en tirer des informations précieuses basées sur les modèles de recherche des utilisateurs. Ces informations vont aider les fournisseurs de services à proposer des recommandations personnalisées aux utilisateurs finaux.

• Exemple de l’automatisation et rend le processus transparent
o Les applications d’IA peuvent réduire la charge de travail des banquiers et optimiser la qualité du travail.
• Exemple de la collecte et de l’analyse de données
o Les banques peuvent également prendre des décisions commerciales efficaces grâce aux informations tirées des données clients et leur proposer des recommandations de services personnalisées.
• Exemple de la gestion de portefeuille
o La gestion de patrimoine et de portefeuille peut être effectuée de manière plus puissante grâce à l’intelligence artificielle.
• Exemple de la gestion des risques
o L’IA va aider les banquiers à identifier les risques liés à l’octroi de prêts.
o En utilisant le processus d’évaluation des risques basé sur l’IA, les banquiers peuvent analyser le comportement de l’emprunteur et ainsi réduire la possibilité d’actes frauduleux.
• Exemple de la détection de la fraude
o Les applications bancaires d’intelligence artificielle détectent les risques et minimisent les actes frauduleux.

Exemples dans le domaine de la gestion des villes
• Exemple du contrôle de la pollution
o Prédire les niveaux de pollution pour les prochaines heures. Ce type de technologie permet aux autorités de prendre des décisions à l’avance pour réduire leur impact sur l’environnement.
• Exemple de la gestion des systèmes de stationnement
o La disponibilité des places peut être présentée aux utilisateurs en attente, certaines technologies plus avancées ont la capacité de recommander des places en fonction de la voiture.
• Exemple da la gestion des transports publics
o Permettre aux usagers des transports en commun de recevoir et d’accéder aux dates et suivis en temps réel, ce qui améliore le timing et la satisfaction des clients.
• Exemple de la gestion des déchets
o Permettre aux villes de suivre le recyclage et d’identifier ce qui peut être recyclé dans la région.
• Exemple de la gestion du trafic
o Prédire et réduire le trafic, en utilisant des algorithmes d’apprentissage en profondeur, ce qui peut également réduire la pollution créée par le trafic.
• Exemple du suivi de la consommation de l’énergie
o Analyser et suivre la consommation d’énergie des entreprises et des citoyens, avec ces données, il peut ensuite être décidé où impliquer des sources d’énergie renouvelables.
• Exemple de la gestion de l’environnement
o Permettre aux autorités et aux villes de prendre des décisions éclairées qui sont les meilleures pour l’environnement. Les villes intelligentes utilisent également l’IA pour détecter le CO2, ce qui peut ensuite conduire à des décisions en matière de transport.

Exemples dans le domaine du commerce de détail
Le potentiel pour stimuler les ventes avec de l’IA dans les magasins est considérable :
• La reconnaissance intelligente des produits et la facturation automatisée permettent des magasins sans caissier
• Les interfaces d’IA telles que les chatbots et les écrans interactifs prennent en charge le service client
• Une tarification intelligente permet de gérer la demande et de stimuler les ventes
• L’analyse prédictive aide à la prévision des prix en fonction de la demande et des tendances saisonnières
• La gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement et la logistique améliorent la disponibilité des produit.
• Les modèles d’apprentissage automatique catégorisent et regroupent automatiquement les produits
• Les cabines d’essayage virtuelles avec miroirs intelligents prennent en charge le libre-service au plus haut niveau
• Prédire le comportement des clients
• Améliorer l’aménagement de la surface de vente en fonction de l’analyse du comportement des clients

Exemples dans le domaine de la santé
Qu’il s’agisse de l’utiliser pour détecter des liens entre des codes génétiques, d’utiliser des robots chirurgicaux ou même de maximiser l’efficacité des hôpitaux.
Par exemple :
• Soutien aux décisions cliniques
• Amélioration aux soins primaires grâce aux chatbots
• Chirurgies robotiques
• Infirmières auxiliaires virtuelles
• Aide au diagnostic précis

Prospective- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

Prospective- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

L’objectif ultime de l’IA est de développer un système intelligent pour simuler la pensée et l’intelligence humaines, tandis que le Machine Learning (ML) permet à la machine d’apprendre à partir des données pour donner le résultat souhaité. Alors que l’IA vise à rendre les machines plus humaines, le ML aide à faire en sorte que les machines apprennent comme les humains. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies.

Les principales applications de l’IA et du ML concernent l’intelligence prévisionnelle et l’aide à la prise de décision. Pour chaque application, le pouvoir ne vient pas des machines, mais des décideurs qui sont derrière les machines, guidant leur réaction aux prédictions.
Un scientifique de l’Institut Max Planck résume très bien le principal enjeu : « l’IA va changer la médecine. Cela va changer la recherche. Cela changera la bio-ingénierie. Cela va tout changer ».
Et pour Jack Solow, le messages est encore plus clair « en 2011, les logiciels dévoraient le monde ; en 2022, l’IA dévore les logiciels. » Toute entreprise sans stratégie d’IA viable sera marginalisée d’ici la fin de cette décennie ».

L’intelligence artificielle prendra la relève de nombreuses activités, telles que la recherche sur le net, obtenir des conseils de voyage, et surtout les assistants personnels et les chatbots. Avec de l’intelligence artificielle dans les objets, nous n’aurons plus besoin d’interagir avec eux puisqu’ils sont capables de devenir autonomes et d’apprendre à anticiper nos intentions. Plus concrètement, l’IA va nous libérer d’un certain nombre d’actes inutiles et chronophages.

Pour la Darpa, l’Intelligence artificielle se mesure en fonction de quatre capacités :
• Percevoir
o C’est-à-dire récupérer des informations de l’environnement externe et la capacité à inférer des choses sur le monde via des sons, des images et d’autres entrées sensorielles.
• Apprentissage
o C’est-à-dire améliorer de façon autonome les fonctions de base
• Abstraction
o C’est-à-dire adaptation autonome à de nouvelles situations et compréhension du contexte
• Raisonnement
o C’est-à-dire prendre des décisions correctes avec de meilleures réponses en fonction des connaissances disponibles

On peut résumer les étapes du déploiement de l’intelligence artificielle de la façon suivante ;
• Première étape – Connaissance artisanale
La première vague de systèmes d’IA repose sur des connaissances artisanales. Ces systèmes, construits par des experts du domaine, contiennent des règles qui décrivent les processus de base et les ensembles de connaissances de domaines spécifiques.
• Deuxième étape – Apprentissage statistique
Les systèmes d’IA de deuxième vague sont ceux construits en utilisant des techniques d’apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Ces systèmes s’appuient sur des modèles statistiques qui caractérisent un domaine spécifique. Ils alimentent ensuite les algorithmes du Big data en affinant sa capacité à prédire correctement le résultat.
• Troisième étape – Adaptation contextuelle
La troisième vague d’IA est constitué des systèmes capables d’adaptation contextuelle. Ce sont des systèmes qui construisent des modèles explicatifs pour des classes de phénomènes du monde réel. Les systèmes de la troisième vague montrent une capacité à comprendre ce qu’ils font et pourquoi ils le font.
Les types d’intelligence artificielle peuvent être regroupées en cinq catégories:
• Raisonnement
La capacité de résoudre des problèmes par déduction logique .
• Connaissance
La capacité de présenter des connaissances sur le monde. Par exemple : la négociation sur les marchés financiers, la prévision des achats, la prévention de la fraude, la création de médicaments ou le diagnostic médical.
• Planification
La capacité de définir et d’atteindre des objectifs. Par exemple : la gestion des stocks, la prévision de la demande, la maintenance prédictive, l’optimisation des réseaux physique et numérique, etc.
• Communication
La capacité à comprendre le langage parlé et écrit. Par exemple : la traduction en temps réel des langues parlées et écrites, les assistants intelligents ou la commande vocale
• Explicabilité
Sans explications derrière les fonctionnalités internes d’un modèle d’IA et les décisions qu’il prend, il y a un risque que le modèle ne soit pas considéré comme digne de confiance ou légitime. XAI offre la compréhensibilité et la transparence nécessaires pour permettre une plus grande confiance envers les solutions basées sur l’IA.
• Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones fonctionnent sur les principes similaires à ceux des cellules neuronales humaines. Il s’agit d’une série d’algorithmes qui capturent la relation entre diverses variables sous-jacentes et enregistrent les données comme le fait un cerveau humain.
• Traitement du langage naturel (PNL)
Le PNL est une science de lecture, de compréhension, d’interprétation d’un langage par une machine. Une fois qu’une machine comprend ce que l’utilisateur a l’intention de communiquer, elle répond en conséquence.
• Vision par ordinateur
Utiliser la vision par ordinateur signifie que l’utilisateur entre une image dans le système et que ce qu’il reçoit en tant que sortie peut inclure des caractéristiques quantitatives et donc de décisions.

Voici quelques exemples d’applications de l’intelligence qui vont être au cœur de la réinvention de secteurs d’activités :

Exemples dans le domaine des services financiers
L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire accélère la numérisation des processus bancaires et financiers de bout en bout. En mettant en œuvre la puissance de l’analyse de données, des algorithmes ML intelligents et des intégrations sécurisées dans les applications, les applications d’IA optimisent la qualité du service et aident les entreprises à identifier et à combattre les fausses transactions.
• Exemple des Chatbots IA
o Les chatbots IA du secteur bancaire peuvent assister les clients 24h/24 et 7j/7 et donner des réponses précises à leurs requêtes. Ces chatbots offrent une expérience personnalisée aux utilisateurs.
• Exemple de l’amélioration de l’expérience client
o Les applications mobiles intelligentes utilisant des algorithmes ML peuvent surveiller le comportement des utilisateurs et en tirer des informations précieuses basées sur les modèles de recherche des utilisateurs. Ces informations vont aider les fournisseurs de services à proposer des recommandations personnalisées aux utilisateurs finaux.

• Exemple de l’automatisation et rend le processus transparent
o Les applications d’IA peuvent réduire la charge de travail des banquiers et optimiser la qualité du travail.
• Exemple de la collecte et de l’analyse de données
o Les banques peuvent également prendre des décisions commerciales efficaces grâce aux informations tirées des données clients et leur proposer des recommandations de services personnalisées.
• Exemple de la gestion de portefeuille
o La gestion de patrimoine et de portefeuille peut être effectuée de manière plus puissante grâce à l’intelligence artificielle.
• Exemple de la gestion des risques
o L’IA va aider les banquiers à identifier les risques liés à l’octroi de prêts.
o En utilisant le processus d’évaluation des risques basé sur l’IA, les banquiers peuvent analyser le comportement de l’emprunteur et ainsi réduire la possibilité d’actes frauduleux.
• Exemple de la détection de la fraude
o Les applications bancaires d’intelligence artificielle détectent les risques et minimisent les actes frauduleux.

Exemples dans le domaine de la gestion des villes
• Exemple du contrôle de la pollution
o Prédire les niveaux de pollution pour les prochaines heures. Ce type de technologie permet aux autorités de prendre des décisions à l’avance pour réduire leur impact sur l’environnement.
• Exemple de la gestion des systèmes de stationnement
o La disponibilité des places peut être présentée aux utilisateurs en attente, certaines technologies plus avancées ont la capacité de recommander des places en fonction de la voiture.
• Exemple da la gestion des transports publics
o Permettre aux usagers des transports en commun de recevoir et d’accéder aux dates et suivis en temps réel, ce qui améliore le timing et la satisfaction des clients.
• Exemple de la gestion des déchets
o Permettre aux villes de suivre le recyclage et d’identifier ce qui peut être recyclé dans la région.
• Exemple de la gestion du trafic
o Prédire et réduire le trafic, en utilisant des algorithmes d’apprentissage en profondeur, ce qui peut également réduire la pollution créée par le trafic.
• Exemple du suivi de la consommation de l’énergie
o Analyser et suivre la consommation d’énergie des entreprises et des citoyens, avec ces données, il peut ensuite être décidé où impliquer des sources d’énergie renouvelables.
• Exemple de la gestion de l’environnement
o Permettre aux autorités et aux villes de prendre des décisions éclairées qui sont les meilleures pour l’environnement. Les villes intelligentes utilisent également l’IA pour détecter le CO2, ce qui peut ensuite conduire à des décisions en matière de transport.

Exemples dans le domaine du commerce de détail
Le potentiel pour stimuler les ventes avec de l’IA dans les magasins est considérable :
• La reconnaissance intelligente des produits et la facturation automatisée permettent des magasins sans caissier
• Les interfaces d’IA telles que les chatbots et les écrans interactifs prennent en charge le service client
• Une tarification intelligente permet de gérer la demande et de stimuler les ventes
• L’analyse prédictive aide à la prévision des prix en fonction de la demande et des tendances saisonnières
• La gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement et la logistique améliorent la disponibilité des produit.
• Les modèles d’apprentissage automatique catégorisent et regroupent automatiquement les produits
• Les cabines d’essayage virtuelles avec miroirs intelligents prennent en charge le libre-service au plus haut niveau
• Prédire le comportement des clients
• Améliorer l’aménagement de la surface de vente en fonction de l’analyse du comportement des clients

Exemples dans le domaine de la santé
Qu’il s’agisse de l’utiliser pour détecter des liens entre des codes génétiques, d’utiliser des robots chirurgicaux ou même de maximiser l’efficacité des hôpitaux.
Par exemple :
• Soutien aux décisions cliniques
• Amélioration aux soins primaires grâce aux chatbots
• Chirurgies robotiques
• Infirmières auxiliaires virtuelles
• Aide au diagnostic précis

Le centre, l’auberge espagnole d’Emmanuel Macron

Le centre,  l’auberge espagnole d’Emmanuel Macron

La cohérence de la majorité présidentielle se définit de plus en plus par rapport à l’extérieur, tandis qu’elle jongle en interne entre ses différentes chapelles. Par Thomas Frinault, Université Rennes 2

 

Lors d’une interview sur France Culture (18 avril 2022), Emmanuel Macron qualifia son projet politique d’« extrême centre », par opposition aux deux autres blocs politiques. Le macronisme a-t-il trouvé là sa définition ?

Dans L’extrême-centre ou le poison français, 1789-2019, l’historien Pierre Serna, rappelait comment les « matrices des politiques possibles » avaient toutes étés inventées durant la période révolutionnaire. En effet, le centre politique n’existerait pas sans la droite et la gauche, soit des catégorisations politiques nées d’une pratique d’assemblée et d’une topographie parlementaire apparues à la fin du XVIIIe siècle. Le philosophe Marcel Gauchet a quant à lui bien démontré le rôle de l’offre politique et sa structuration historique.

C’est notamment avec le débat sur l’octroi du veto au roi que l’hémicycle s’est départagé entre sa partie gauche (hostile au veto royal) et sa partie droite (favorable au veto).

Si la Révolution refusait alors le clivage droite/gauche au nom de la souveraineté nationale, de l’expression unanimiste d’une Nation tendue vers le gouvernement de la Raison, c’est véritablement sous la Restauration que la géographie gauche-droite a été scellée avec la constitution d’un parti ultra(royaliste), défenseur du caractère sacré de la royauté.

Le début d’un système de positions fixes

C’est alors le début d’un système de positions fixes qui se réunit au gré des élections et des renouvellements au sein de l’espace parlementaire, avant que le clivage droite ne se généralise à l’ensemble du pays, pour se penser et se situer en politique, avec le surgissement de l’affaire Dreyfus à la fin du XIXe siècle.

Il faut également remonter à la période révolutionnaire pour trouver de très de nombreux députés de la Convention siéger au sein de la Plaine (aussi appelé Marais) en référence à sa position au centre et en bas de l’hémicycle, par opposition aux Montagnards assis sur les bancs en haut et à gauche de l’hémicycle. Ces très nombreux députés, le plus souvent issus de la bourgeoisie libérale et républicaine, sont attachés aux conquêtes de 1789 (se démarquant des monarchistes) tout en refusant les excès révolutionnaires des Montagnards.

Considérant ce système de position, l’entreprise politique contemporaine de conquête et d’exercice du pouvoir d’Emmanuel Macron s’apparente bien à l’idée de centre, soit une force politique à la fois centrale et intercalée se présentant sous le jour d’un rassemblement de Républicains modérés.

Le macronisme occupe d’autant mieux cette position centrale qu’il a ressuscité des logiques tripartites observées au cours des précédentes républiques parlementaires, lorsque la formation de blocs centraux visait, entre autres choses, à neutraliser les ailes « indésirables ». On pense ainsi au cabinet de Jules Méline (1896-1898), union de modérés écartant aussi bien les tenants à droite d’un déracinement de la République que les ennemis à l’extrême gauche de l’ordre social libéral ; ou à la coalition de la Troisième force, sous la IVe République, ayant pour dessein d’écarter du pouvoir aussi bien les communistes que les gaullistes.

Cette tripartition contemporaine prend à revers le dualisme institué sous la Ve République, chaque force politique étant ici conduite, par son idéologie et/ou par ses alliances, à s’ancrer dans le camp de la droite ou dans celui de la gauche.

En 2022, plus encore qu’en 2017, cet attelage de sensibilités dites « modérées » aime à se présenter comme le seul rempart efficace face à l’hypothèse d’une gauche radicale rangée derrière Jean-Luc Mélenchon d’un côté et d’une droite nationale de l’autre.

En contribuant à déplacer plus à gauche et plus à droite les alternatives politiques, affaiblissant du même coup le PS, l’UDI et LR (et ralliant leurs dissidents), la majorité présidentielle en vient à les assimiler quant au danger qu’elles constitueraient pour la France. Là où nous étions déjà habitués à la logique anti-cartel du RN, dénonçant l’UMPS sur le registre du bonnet blanc et du blanc bonnet, c’est désormais une majorité modérée qui en vient à endosser le discours des équivalences, justifiant ainsi le refus des consignes de vote au second tour des élections législatives.

C’est de plus en plus ce rapport à l’extérieur qui nourrit la cohérence de la majorité présidentielle tant son accordéon politique interne se déplie, et alimente les candidatures dissidentes se réclamant de la majorité présidentielle aux élections législatives de juin 2022.

Au jeu des comparaisons et des analogies, il a pu être tentant de rapprocher Emmanuel Macron de l’ancien président Valéry Giscard d’Estaing, tous deux énarques, Inspecteurs des Finances, jeunes ministres en charge de l’économie et élus présidents de la République à un âge inhabituellement jeune. Porteurs (ou se présentent comme tels) d’une expertise économique et libérale, ils ont été confrontés durant leur mandat à un choc exogène et perturbateur (l’après-crise pétrolière pour l’un, le Covid pour l’autre). Une analogie supplémentaire concerne leur stratégie de conquête du pouvoir. Dans son discours de Charenton (8 octobre 1972), VGE avait comparé la société française à un « grand groupe central avec des ailes » et déclaré « La France souhaite être gouvernée au centre. » Cela signifiait-il « être gouvernée par les centristes » ?

Représentant d’une droite orléaniste modérée et progressiste, son « centrisme » ressort incertain. Mais il sait en tout état de cause rallier les forces centristes, comme le Centre démocrate fondé par Jean Lecanuet en 1966 (après sa candidature à l’élection présidentielle) pour conquérir le pouvoir au détriment de l’héritier du gaullisme, Jacques Chaban-Delmas. C’est après le scrutin présidentiel de 1974 que le Centre se retrouvera presque systématiquement allié avec la droite.

Emmanuel Macron semble avoir fait le même pari pour sa première élection présidentielle de 2017, prétendant gouverner au centre sans être lui-même une parfaite incarnation centriste. De même, il réussit à mobiliser le centre par l’entremise et grâce au soutien de François Bayrou, celui qui n’a jamais été homme de gauche, mais a su réaffirmer une autonomie centriste au moyen de sa critique du sarkozisme.

Une manière commode de conclure à ce qu’Emmanuel Macron n’est pas un centriste est de rappeler qu’il n’a lui-même jamais revendiqué cette étiquette, pas davantage qu’il n’a convoqué les figures centristes du passé dans la présentation de soi (de Jean Lecanuet à Jacques Delors). Au demeurant, n’a-t-il pas revendiqué son ubiquité politique, tantôt de droite, tantôt de gauche, plutôt qu’un centrisme invariant ?

Étalonner Emmanuel Macron sur l’échelle du centrisme supposerait de pouvoir se doter préalablement d’une définition sans équivoque du centrisme, quand son expression ressort contingente des époques et des configurations historiques, multiple et pluraliste. Elle peut aussi bien déborder au centre gauche (social-démocratie ouverte au marché) qu’au centre droit (droite humaniste et sociale), ou correspondre à un centrisme écologique explicitement revendiqué par l’Union des centristes et des écologistes (UDE), ou « L’Écologie au centre », anciennement Alliance écologiste indépendante. Mais son incarnation la plus forte est à rechercher du côté de la démocratie-chrétienne (du MRP à François Bayrou).

Avec Emmanuel Macron, nous avons ainsi davantage affaire à une juxtaposition – savante ou bricolée ? – d’héritages et d’influences multiples. Si l’écologie politique est quasi-absente, l’identité démocrate-chrétienne apparaît ténue, malgré le compagnonnage intellectuel revendiqué avec le philosophe Paul Ricœur, ancien président du mouvement du christianisme social.

Le social-libéralisme ressort a contrario de manière plus marquée, les inclinaisons libérales d’Emmanuel Macron le portant vers un capitalisme entrepreneurial davantage que d’héritiers. Elles sont également observées du côté de sa vision du secteur public, avec une pensée administrative et des réformes institutionnelles sous influence de l’anglosphère et du New public management. Ce qu’illustrent aussi bien l’extension l’introduction législative des contrats de projet (recrutement d’agents publics en CDD pour réaliser un projet ou une opération en particulier) que sa vision de l’éducation nationale (transformer les directeurs d’établissements scolaires en véritables managers selon le credo let the managers manage, mise en cause des concours nationaux comme porte d’entrée dans le métier d’enseignant).

Autant Emmanuel Macron peut convoquer différentes traditions, toutes congruentes avec l’idée de modération qui sied au centre, autant l’héritage gaullien qu’il revendique prend à revers l’histoire du centre. Au-delà des inimitiés conjoncturelles entre De Gaulle et les notables centristes, les forces politiques du centre répugnent à la dimension centraliste, verticale, voire autoritaire du pouvoir, autant d’attributs qui se retrouvent condensés dans l’expression de « présidence jupitérienne », supposée qualifier un style d’exercice du pouvoir.

Cette verticalité se retrouve dans le fonctionnement politique de sa majorité. Traditionnellement, les forces politiques centristes connaissent un modèle d’autorité politique personnelle et décentralisée, une « démocratie des notables » sans organisation forte pour reprendre la vulgate duvergérienne du parti de cadre, qu’il convient de nuancer. Si l’organisation politique n’est pas massive dans le cas de LREM/Renaissance, l’appareil relève bien en revanche d’une supervision centraliste (et présidentielle) qui joue d’autant plus que les grands notables locaux font et continuent de faire défaut à la suite des échecs électoraux aux scrutins intermédiaires.

C’est finalement sur un soutien indéfectible à la construction européenne que tradition centriste et macronisme se rejoignent de la manière la plus forte.

Au pluralisme de la majorité présidentielle (allant de la social-démocratie jusqu’aux gaullistes modérés) répond l’art du transformisme présidentiel (en référence au performer qui change plusieurs fois de costumes sur scène).

Si les circonstances (Gilets jaunes, Covid) expliquent et commandent des adaptations (report de la réforme des retraites, dépense publique), il n’est pas rare que la stratégie et le calcul politiques l’emportent sur le reste. L’agenda et les prises de parole d’Emmanuel Macron se sont réajustées à mesure que son électorat a glissé vers la droite (ce qui ressortait notamment d’une enquête IFOP-JDD publiée en juillet 2021), allant jusqu’à accorder une interview exclusive au magazine de la droite ultra conservatrice Valeurs actuelles. Son libéralisme culturel sur les questions d’identité, de laïcité, d’immigration ou de dépénalisation des drogues « douces » recule. Mais lorsque le contexte électoral le presse d’envoyer des signes aux électeurs de gauche, il n’hésite pas à promouvoir Pap Ndiaye au poste de ministre de l’Éducation nationale, soit l’exact opposé de son prédécesseur Jean-Michel Blanquer en termes d’image et de symboles (car il faudra attendre pour pouvoir juger des politiques). C’est ainsi un centrisme attrape-tout auquel nous avons affaire.

________

Par Thomas Frinault, Maître de conférences en science politique, Université Rennes 2.

La version originale de cet article a été publiée sur The Conversation.

Mettre la  santé au centre de toute décision politique 

 

Les déterminants sociaux jouent un rôle majeur sur l’état de santé de la population, rappellent, dans une tribune au « Monde », une trentaine de chercheurs, de praticiens de santé publique et d’élus, qui demandent que soit « obligatoire ou au minimum exigible » l’évaluation de l’impact sur la santé des lois et projets en matière d’éducation, de logement ou de transports.

 

Tribune. 

 

Nous, chercheurs, enseignants, professionnels de terrain, décideurs, responsables associatifs, considérons que la santé publique telle qu’elle est mise en œuvre est désormais inadéquate et obsolète. Elle ne répond plus à son objectif de base : la santé pour tous, quel que soient son âge, sa condition sociale, son genre, son niveau d’éducation, son origine…

Les stratégies actuelles de santé publique ne sont que des sparadraps incapables d’endiguer la dégradation de la santé et l’accroissement des inégalités. La protection et le bien-être de toute la population sont des exigences pour tous les responsables politiques, comme le rappelle l’Organisation mondiale de la santé (OMS, charte de Genève/OMS). Deux axes sont fondamentaux pour orienter une politique de santé publique moderne et efficace.

 

Notre première proposition s’appuie sur des faits. La santé et le développement des enfants sont dépendants de la précarité économique des parents, du type d’éducation, du réseau social les entourant, du logement, du quartier d’habitation, de l’accès aux espaces verts (santé des enfants). Les stratégies les plus efficaces pour améliorer la santé mentale des étudiants résident dans l’organisation des enseignements et leur validation (santé mentale des étudiants).

Les actions les plus efficaces pour minimiser les risques psychosociaux en entreprise portent sur l’organisation du travail, la valorisation des tâches et le type de management (L’Institut équité en santé). Les inégalités de santé se construisent très tôt dans notre propre système éducatif selon le Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA). Les configurations urbaines agissent sur la santé dans ses dimensions sociales, mentales et physiques (le guide OMS). Ces déterminants sociaux jouent un rôle majeur sur l’état de santé de la population et sont à l’origine des inégalités sociales et territoriales de santé (les déterminants sociaux de la santé, OMS).

Or, la politique de santé publique française se contente de « soigner », y compris de manière préventive. Les plans de santé publique par pathologie, les stratégies de prévention principalement informatives, ou encore la centralisation des compétences en santé génèrent une orientation comportementaliste des politiques de santé publique, sans modifier celles qui impactent la santé dès l’enfance : éducation, logement, transports, emploi, ressources, etc.

 

Certes, il existe des dispositifs et instances pour croiser enjeux sanitaires et non sanitaires, tels que la politique de la ville, les contrats locaux de santé, le comité interministériel pour la santé ou encore les commissions de coordination des politiques publiques. Mais ils sont à ce jour insuffisamment efficaces, soit parce que leur périmètre est trop étroit, soit parce qu’ils manquent du statut et/ou de moyens d’agir pour préserver la santé des populations devant les intérêts des secteurs non sanitaires.

Le Stade de France accueillera un centre de vaccination …. mais sans vaccin

Le Stade de France accueillera un centre de vaccination …. mais sans vaccin

 

Encore une énorme opération de communication de la part des autorités nationales mais aussi locales avec cette perspective de transformer le Stade de France en immense centre de vaccination. Une véritable escroquerie comme la plupart des centres de vaccination qui faute de dose n’ont pu fonctionner que quelques jours et ne prennent strictement aucun rendez-vous.

 

Il y a de ce point de vue une grande complicité entre des autorités publiques bureaucratiques incompétentes et des autorités locales qui mettent leur grain de sel dans une problématique qui dépasse évidemment l’espace géographique de leur mandat.

 

Le virus ne connaît évidemment pas les frontières des agglomérations, des départements ou des régions. Mais pour les responsables locaux c’est l’occasion de faire parler de et de réclamer à cor et à et à cris une politique sanitaire décentralisée alors que ce qui compte c’est la prise en compte des bassins d’emploi notamment dont  la géographie fait  le plus souvent abstraction du découpage politique et administratif.. À Marseille, l’emblématique stade Vélodrome accueille déjà depuis lundi un centre de vaccination contre le Covid-19. Il est installé dans les locaux d’une tribune, et non sur la pelouse ou dans les tribunes, selon les autorités régionales de santé (ARS). Bref une toute petite partie du stade équivalente aux vestiaires.

 

On peut comprendre qu’on puisse prendre des mesures supplémentaires en Seine-Saint-Denis où  le taux d’incidence a franchi LE CAP EXCEPTIONNEL DE 546 NOUVEAUX CAS POUR 100 000 HABITANTS. Il y a pour cela tout le réseau existant notamment des pharmacies et des généralistes autrement plus efficaces et moins coûteux que ces centres géant DE VACCINATION BIDON.

Islamo gauchisme : Rachel Khan, directrice de centre culturel à Paris, priée de se taire

Islamo gauchisme : Rachel Khan, directrice de centre culturel à Paris, priée de se taire

 

Que reproche le conseil d’administration de ce centre culturel à sa directrice : tout simplement d’avoir critiqué un insupportable discours victimaire  des pseudos antiracistes

Mis en ligne il y a 24 heures sur les réseaux sociaux, le communiqué d’Agnès Troublé, dite Agnès B. , Présidente de l’association culturelle parisienne La Place n’en finit pas de faire scandale. Dans ce texte, on lit que «les propos actuellement tenus par Mlle Rachel Khan dans les médias dans le cadre de la promotion de son livre n’engagent qu’elle, et ne reflète en aucun cas les opinions des membres du conseil d’administration de La Place-Centre Culturel Hip-Hop de la Ville de Paris.»

De quels propos est-il question ? Que reproche cette association, subventionnée par la Mairie de Paris, fait-elle à la comédienne, juriste et auteur, qui vient d’écrire un livre, Racée (éd. L’Observatoire)? De trouver le mot «racé» préférable de très loin à «racisé». De considérer comme «un insupportable le discours victimaire des pseudos-antiracistes» ? De ne pas comprendre les crispations autour de la notion «d’assimilation»? .Une preuve supplémentaire de l’intolérance de l’islamo- gauchisme par un conseil d’administration sans doute pas très représentatif de la population.

 «Merkel, centre de gravité de l’Europe» – ( Giscard d’Estaing)

 

Un éloge de Giscard à Merkel dans l’Opinion;

« Lorsque le chancelier Helmut Kohl désigna, à l’époque, Angela Merkel pour lui succéder le moment venu à la chancellerie fédérale, cela a pu sembler une décision imprudente : Angela Merkel, qui avait été élevée en Allemagne de l’Est où son père s’était installé comme pasteur protestant, avait fait de brillantes études en physique et comptait, certes, quelques postes ministériels à son actif, mais elle n’avait que peu d’expérience personnelle de gestion. Avec le recul, ce fût un choix heureux qui démontre une remarquable intuition du chancelier Kohl. Au fil des années, chacun a pu vérifier les qualités éminentes d’Angela Merkel.

La première, c’est une grande capacité à gérer l’économie allemande, tâche dans laquelle elle fût aidée par l’excellent ministre des Finances, Wolfgang Schäuble. Ensemble, ils ont traversé la période difficile qui est en passe de s’achever, en maintenant un niveau d’activité et de compétitivité admirable. Ils ont été amenés à conduire une politique prudente vis-à-vis de l’extérieur, comme l’a mis en lumière la posture de l’Allemagne vis-à-vis de la Grèce lors de la crise de la dette grecque, cette dernière décennie. On a alors reproché à la République fédérale son intransigeance dans l’octroi de l’aide financière à la Grèce.

Grande audace. Dans d’autres circonstances, Angela Merkel a fait preuve d’une grande audace, comme lors de la « crise des réfugiés », en 2015. Elle a annoncé publiquement que l’Allemagne était prête à accueillir plus d’un million de réfugiés, un geste d’une grande générosité mais aussi d’une certaine imprudence, qui a déclenché des réactions négatives, ici ou là, en Allemagne et dans les pays voisins.

Dans la gestion des affaires européennes, Angela Merkel est le chef de gouvernement qui s’est montré le plus déterminé lorsqu’en 2005, la France commit la bêtise de rejeter, par référendum, le projet de Traité constitutionnel. Elle a veillé personnellement à ce que les travaux diplomatiques se poursuivent et que l’on aboutisse au texte, certes imparfait, du Traité de Lisbonne qui retenait la majeure part des améliorations institutionnelles dont l’Union, désormais élargie, avait besoin sans toutefois lui donner la lisibilité que lui aurait conférée le texte unique constitutionnel.

Il y a quarante ans de cela, avec le chancelier Helmut Schmidt, j’ai vécu une période d’intimité franco-allemande qui a, entre autres, permis la création de l’euro. Il convient maintenant de franchir de nouvelles étapes sur le plan fiscal et pour libérer plus complètement encore les échanges entre les Etats membres de ce grand marché. C’est dans ce domaine qu’Angela Merkel pourrait apporter une contribution décisive

Dans la crise sanitaire que nous venons de vivre et qui n’est pas encore terminée, le gouvernement allemand a pris des mesures raisonnables qui ont permis de contenir les effets de l’épidémie et d’épargner les Allemands mieux que les autres citoyens des pays européens.

Depuis début juillet, l’Allemagne exerce la fonction de présidence tournante de l’UE. Il ne faut pas se leurrer, il ne s’agit là que d’une simple présidence administrative et la présidence décisive de l’Union européenne, celle qui impulse son action politique et diplomatique, revient au belge Charles Michel.

Solidarité. Néanmoins, dans la question difficile de l’octroi d’une aide aux pays frappés le plus par le virus, Angela Merkel a joué un rôle décisif : celui d’entraîner les cinq Etats membres encore réticents à un engagement fort. La solidarité étant la clé de voûte de notre Union, elle doit jouer encore plus dans les moments de crise qu’en temps normal car c’est alors que se vérifie qu’elle n’est pas lettre morte.

La chancelière avait d’ailleurs envoyé un signal important à la mi-mai, devant le Bundestag, en se positionnant plus ouvertement que jamais pour davantage de solidarité européenne. Elle y a appelé à une plus grande «intégration» économique et politique de la zone euro, signifiant par-là aux juges de la Cour constitutionnelle allemande que leur charge envoyée contre la Banque centrale européenne ne ferait pas choisir, à l’Allemagne, une voie nationaliste qui risquerait de mener à l’éclatement de l’euro. Quelques jours plus tard, elle présentait, avec le président Macron, une initiative franco-allemande forte pour un plan de relance européen.

Sur cette voie vers un endettement commun, Angela Merkel a pu compter sur un appui vigoureux venant de la France.

Sur notre continent européen profondément désorganisé par la succession des crises économiques et sanitaires, nos pays ainsi que l’Europe ont besoin de grands dirigeants. Ceux nouvellement en place, à la Commission européenne (Ursula von der Leyen) et au Conseil européen (Charles Michel) sont d’excellente qualité. Mais ils ont besoin d’être appuyés par l’expérience et l’autorité de l’ensemble des gouvernements. Qui mieux qu’Angela Merkel, après quinze ans de gestion réussie du plus grand Etat membre de l’UE, pourrait leur apporter ce soutien effectif et éclairé ?

Il y a quarante ans de cela, avec le chancelier Helmut Schmidt, j’ai vécu une période d’intimité franco-allemande qui a, entre autres, permis la création de l’euro. Il convient maintenant de franchir de nouvelles étapes sur le plan fiscal et pour libérer plus complètement encore les échanges entre les Etats membres de ce grand marché. C’est dans ce domaine qu’Angela Merkel pourrait apporter une contribution décisive.

Parce que je l’en crois capable, je forme le vœu qu’Angela Merkel reprenne cette démarche plus opérationnelle qui permettrait à l’Union de franchir l’étape nécessaire à son avenir

Il est rare qu’une personnalité exerce des fonctions souhaitées et attendues par la population. C’est le cas, pour l’Allemagne et pour la France, avec Angela Merkel !

Parfois taxée de lenteur, d’hésitation ou de trop de discrétion dans sa démarche européenne, Angela Merkel sait, au contraire, prendre le temps nécessaire à l’analyse et à la préparation minutieuse d’une solution. Dans cette époque où l’immédiateté et les grandes envolées verbales sont légion, la précision et le pragmatisme sont des qualités devenues rares dont la chancelière peut s’enorgueillir. L’Europe elle-même n’avance-t-elle pas, elle aussi, surtout par temps de crises ? Jean Monnet prévoyait déjà qu’elle ne se construirait pas autrement que par de petits pas successifs…

Union fiscale. Parce que je l’en crois capable, je forme le vœu qu’Angela Merkel reprenne cette démarche plus opérationnelle qui permettrait à l’Union de franchir l’étape nécessaire à son avenir : celle de l’Union fiscale et de la mise en commun d’une partie de la dette publique.

On disait la chancelière affaiblie, en cette fin de mandat. La gestion exceptionnelle de la crise sanitaire a, au contraire, redoré son blason. Son rôle sera positif. Ses derniers agissements ont montré qu’in fine, elle choisit toujours l’Europe.

Je souhaite qu’elle reste longtemps encore près du centre de gravité décisionnel où se forment les changements dont l’Europe de demain a grand besoin ! »

Valéry Giscard d’Estaing, ancien président de la République.

72 maires de droite et du centre vont à la soupe macronienne

72 maires de droite et du centre vont à la soupe macronienne

 

 

Après les résultats catastrophiques des républicains, nombre de maires s’apprêtent  à tourner casaque et à rejoindre la soupe macronienne. Il faut dire que ces ralliements ne contrarient guère leurs convictions approximatives qui reposent essentiellement sur le maintien de leur pouvoir. Paradoxalement les sondages démontreraient que les maires sont les personnalités politiques les moins discrédités. On se demande bien pourquoi car la plupart sont à peu près inconnus de leurs administrés sauf dans certains petits villages. La plupart n’entretiennent  que des rapports approximatifs avec le développement économique et les réalités sociales. Pour compenser cela, il rivalise d’ingéniosité pour dépenser l’argent public dans des projets inutiles et coûteux et dans des coûts de fonctionnement qu’ils ne contrôlent  plus. La gabegie financière est immense et ce n’est pas la rigueur financière de quelques-uns qui peut remettre en cause la règle générale. De ce point de vue,  la décentralisation supposée comme  le remède miracle au centralisme français relève de l’illusion tant  que ces élus locaux se montreront aussi indigents en matière de gestion. Cependant la place est bonne, elle est bien rémunérée et permet d’accéder au statut de notables qui satisfait l’ego des barons locaux. Des barons locaux dont la nullité intellectuelle et idéologique se révèle compris dans leur appel à rejoindre la soupe macronienne «Nous sommes de ceux qui souhaitent la réussite impérative de la France, c’est pourquoi nous voulons la réussite du président de la République et du gouvernement car rien ne se construira sur leur échec », écrivent-ils. Voici leur appel :

« Le grand débat voulu par le président de la République a révélé les aspirations légitimes de Français qui se sentent délaissés, éloignés, relégués. Il a également souligné le rôle pivot des maires et des élus locaux dans notre République.…). Difficile de se montrer plus putassier, plus lamentable et plus courtisan !

Centre d’appel de Free : 266 licenciements pour faute grave ! ! !

Centre d’appel de Free : 266 licenciements pour faute grave ! ! !

 

 

 

Chez Free, entreprise dynamique souvent citée en modèle, on n’a pas l’habitude de faire dans la dentelle concernant le personnel. Ainsi pour éviter d’avoir à payer de lourdes allocations de licenciements l’entreprise a décidé que 266 salariés du centre d’appels avaient commis des fautes graves (sur 807 départs). Un rapport d’experts pointant « une logique de compression des effectifs non assumée » au sein de Mobipel, le centre d’appel de l’opérateur Free (Iliad), consulté par l’AFP lundi, dénombre une forte proportion de licenciements pour « faute grave ». Entre juin 2014 et septembre 2017, les effectifs de ce centre, filiale d’Iliad, situé à Colombes ont été réduits de 60% (de 711 à 287 salariés), indique le rapport, révélé par l’hebdomadaire Politis.   »Ces départs n’ont rien de +naturels+ puisqu’ils font suite à des licenciements disciplinaires massifs, des ruptures conventionnelles et des transferts intra-groupe qui ne sont pas indépendants de la volonté de l’employeur », affirment les experts. Sur les 807 départs recensés sur cette période, 266 étaient des licenciements pour faute grave – qui permettent à l’entreprise de ne pas verser d’indemnités de licenciement ou de préavis au salarié concerné. Ce rapport a été commandé par le Comité d’entreprise de Mobipel au cabinet Alter au moment de la diffusion en septembre de l’émission Cash investigation, qui s’était penchée sur cette pratique. La réalité décrite « confirmerait la thèse de certains représentants du personnel selon laquelle la direction de Mobipel chercherait par toutes les solutions individuelles possibles à contourner son obligation de mettre en oeuvre une procédure collective, qui l’obligerait notamment à mettre en oeuvre des mesures couteuses », peut-on lire.

Sondage Soutien Macron : surtout le centre et la droite

Sondage Soutien Macron : surtout le centre et la droite

 

Emmanuel Macon qui souhaitait être ni de droite,  ni de gauche est en fait  faite de plus en plus soutenu par la droite et le centre tendis que le soutien de la gauche devient très minoritaire. Une baisse dans cette dernière catégorie qui ne cesse de s’accroître. Ainsi dans le dernier sondage Viavoice, les sympathisants de gauche ne sont plus que 27 % à approuver la politique du président de la république en novembre alors qu’ils étaient 34 % en septembre. Par contre,  cette politique est plébiscitée par les sympathisants du centre 91 % à applaudir les orientations du chef de l’État alors qu’ils étaient 86 % en septembre. De la même manière,  Emmanuel Macon progresse aussi à droite passant de 41 % de soutien en septembre à 46 % en novembre. Il semble bien que le président de la république ait  du mal à se défaire d’une image de président des riches. En cause sans doute, le un manque d’équilibrage entre les mesures sociales et les orientations économiques mais aussi une certaine attitude condescendante voir méprisante  à l’égard de ceux qui ne partagent pas son point de vue. Une attitude générale des élites  d’en marche qui ont tendance à mépriser toute (y compris à l’intérieur de leur propre parti). Il faudra sans doute revenir à des conceptions plus démocratiques, moins techno est moins élitistes. Sinon la république en marche prend le risque de ne pas exister localement et d’enregistrer  une sérieuse claque aux élections locales sans parler des conséquences sur la baisse de popularité du président de la république.

 Macron : gros  meeting le 10 décembre pour exploiter le boulevard du centre

Suite à la nomination de Fillon comme représentant de la droite, les sondages montrent que Macron dispose d’un boulevard au centre. Il y a d’abord les réformistes du PS déçus de Hollande et Valls, les Juppéistes déçus d’être mis à l’écart par Fillon, aussi les jeunes de l’UDI, certains radicaux de gauche sans compter ceux du Modem dont le responsable Bayrou ne récolterait qu’atour de 6 à 7% s’il se présente pour la quatrième fois. Du coup Macron peut espérer environ 16% pour l’instant.  L’ex-ministre de l’Economie Emmanuel Macron, conforté dans sa position de troisième homme de l’élection présidentielle après le triomphe de François Fillon à la primaire de la droite, entend donc frapper un grand coup le 10 décembre à Paris. Il tiendra ce jour-là au Parc des Exposition, Porte de Versailles, le plus grand meeting à ce jour de sa campagne, lancée le 16 novembre par l’annonce de sa candidature. « Ce sera le premier véritable meeting de sa campagne », explique le secrétaire général de son mouvement, « En Marche ! », le député socialiste Richard Ferrand, selon qui Emmanuel Macron vise au moins 6.000 à 7.000 participants. Le porte-parole d’ »En Marche ! » Benjamin Griveaux parle pour sa part de 8.000 à 10.000 participants attendus. Un sondage Elabe publié mercredi confirme que l’ancien ministre de l’Economie de François Hollande devance désormais le candidat de la « France insoumise », Jean-Luc Mélenchon, dans les intentions de vote de premier tour. Il recueille 16% si le chef de l’Etat porte les couleurs de la gauche de gouvernement, 14% si c’est le Premier ministre, Manuel Valls, et 17% si c’est son ancien collègue Arnaud Montebourg. « La vraie question pour nous c’est de préserver la dynamique dans laquelle nous sommes et d’accélérer. Et donc d’avoir une offre politique qui est claire », a déclaré mercredi Emmanuel Macron lors d’un déjeuner avec des journalistes. Selon Richard Ferrand, l’objectif de la réunion publique du 10 décembre sera à la fois de mobiliser les partisans de l’ex-ministre et de préciser ses propositions. Depuis le 16 novembre, le nombre d’adhésions à « En Marche ! » est passé de 94.000 à près de 115.000. Dans la foulée de la victoire de François Fillon à la primaire de la droite dimanche, « En Marche ! » a notamment enregistré le ralliement public de 130 cadres et militants de la composante jeunes de l’UDI (centre). Selon Richard Ferrand, « des gens engagés au Modem », le parti centriste présidé par François Bayrou, qui laisse planer le doute sur ses intentions, « manifestent leur intérêt ». « Nous recevons beaucoup de messages de gens qui étaient engagés dans les campagnes d’Alain Juppé et de Nathalie Kociusko-Morizet », deux des rivaux malheureux de François Fillon, assure pour sa part Benjamin Griveaux. Le nombre de parlementaires qui soutiennent publiquement Emmanuel Macron tourne toujours autour de la quarantaine. Mais le porte-parole du mouvement assure que de nombreux élus du Parti socialiste, notamment, « posent des question » sur « En Marche ! » et le projet de l’ancien ministre. Une partie des élus nationaux du Parti des radicaux de gauche (PRG), allié traditionnel du PS, ont déjà fait le choix de soutenir l’ancien ministre, comme le sénateur Jacques Mézard ou le député Jacques Krabal.

Bayrou…. « Le centre » de la primaire de la droite

Bayrou…. « Le centre » de la primaire de la droite

Un peu surréaliste la place accordée à Bayrou lors du débat de la primaire de la droite. Surréaliste parce que pendant environ une demi heure il n’a été question que ce responsable politique qui pourtant ne se sent pas liés par la primaire et qui n’y participe pas. Sarkozy s’est englué dans cette problématique centriste au point  de complètement noyer  le téléspectateur dans une problématique politicienne assez confuse voire nauséabonde. Le temps consacré à Bayrou a empêché de traiter les questions stratégiques par exemple par rapport à la mondialisation, à l’Europe, à la compétitivité, à la fiscalité ou au chômage. Pour Sarkozy c’est la question des alliances qui l’obsède quand les français eux sont surtout intéressés par le chômage. Les explications alambiquées sur l’opportunité dune alliance avec le centre selon qu’il s’agit de l’élection présidentielle ou des élections locales a dû en souler plus d’un. La faute évidemment aux concurrents de la primaire mais aussi aux animateurs davantage préoccupés des arrangements politiciens que des vrais enjeux économiques et sociaux, il est vrai sans doute un peu trop complexes  pour eux. Toujours est-il qu’on consacré un temps complètement fou à Bayrou auquel jamais sans doute la classe politique de droite n’avait une telle publicité. Les problématiques économiques devaient être au cœur du premier débat sur TF1 le 13 octobre. Mais le format de l’émission, très séquencé, ne permettait pas d’aller au fond de choses sur la durée du travail, le paritarisme, les retraites, les prélèvements obligatoires, la compétitivité, etc. Au grand dam d’ailleurs de François Fillon qui, de l’avis de nombreux observateurs, est le candidat des primaires qui a le plus « bossé » ces sujets mais qui a un mal fou à les exposer. On l’a d’ailleurs constaté de nouveau lors du deuxième débat où le « professeur » Fillon a martelé à plusieurs reprises qu’il fallait aller « au fond » des choses. Il y a de grandes chances que son vœu ne soit pas exaucé. Du moins tant que la primaire de la droite ne sera pas arrivée à son terme le dimanche 27 novembre à 20 heures quand l’on connaîtra le nom du vainqueur, candidat officiel de la droite à l’élection présidentielle. C’est peut-être à ce moment-là que les problématiques liées à l’économie reviendront sur le devant de la scène… et encore, l’air du temps ne s’y prête pas vraiment alors que, paradoxalement, le chômage reste la première préoccupation des Français devant les questions de sécurité.

 

 

Sondage : 70 % des Français pour un rapprochement gauche droite centre

 

Paradoxalement c’est peut-être parce que la sociologie tant  du PS que de la droite classique encore du centre est assez voisine qu’il paraît assez difficile d’envisager un rapprochement entre ses forces. Globalement le modèle culturel de toutes élites, c’est c’est celui de Sciences-po et de l’ENA. Même ceux qui n’ont pas suivi ce cursus adoptent le langage technocratique qui domine le monde politique. Cela d’autant plus facilement qu’on retrouve la même sociologie à la tête des administrations ou des grandes entreprises ;  sur le fond il n’y a guère de différence entre la gauche modérée la droite libérale et le centre.  Seules  quelques luttes d’appareils savamment entretenues permettent  de légitimer nombre d’oppositions. D’une manière générale lorsque la droite est au pouvoir la gauche s’oppose à tout et inversement ;  seuls les centristes font parfois exception. Avec de telles mentalités, un gouvernement d’union nationale n’est donc pas pour demain car il y a longtemps que les logiques d’appareil et les stratégies personnelles ont pris le pas sur l’intérêt général ;  pourtant de domaine pourraient justifier le rassemblement des forces les moins les extrémistes à savoir la lutte contre le chômage et la guerre contre le terrorisme. Sur le premier point Raffarin vient de tendre la main aux gouvernements de gauche. Reste à savoir s’il sera la saisir et si les contradictions internes au parti de Sarkozy ne viendront pas annihiler ce premier pas vers l’union. Il est clair que les stratégies personnelles pour 2017 vont favoriser une accentuation des clivages artificiels entre les candidats alors que l’opinion publique souhaiterait une plus grande convergence des différentes sensibilités politiques français moyen se rend bien compte que nombre d’oppositions sont relativement artificiels et non d’autres intérêts que de maintenir un affrontement illusoire entre la gauche et la droite un affrontement surtout dans les discours mais pas tellement dans les pratiques car une fois au pouvoir la gauche pratique  plutôt une politique de droite ; quant à la droite ,  elle est bien obligée de faire une politique sociale démocrate pour ne pas se couper des corps intermédiaires. La vraie question qui se pose est de savoir si dans un tel contexte de crise la France peut encore se payer le luxe d’affrontements politiques stériles. De ce point de vue l’Allemagne a donné l’exemple en réussissant à mettre en place un véritable gouvernement d’union nationale au service de son économie et de l’emploi ;  encore une fois compte tenu des l enjeux de la crise tant en termes de croissance que de sécurité la France ferait bien s’inspirer de la convergence des forces politiques allemandes au lieu de se disperser dans des affrontements ridicules et où dans des guerres picrocholines.