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Intelligence artificielle : enjeux (rapport Villani)

Intelligence artificielle : enjeux (rapport Villani)

 

Un rapport parlementaire sorti il y a un an mais qui demeure d actualité (www.aiforhumanity.fr/pdfs/9782111457089_Rapport_Villani_accessible.pd).  Introduction.

« Définir l’intelligence artificielle n’est pas chose facile. Depuis ses origines comme domaine de recherche spécifique, au milieu du XXe siècle, elle a toujours constitué une frontière, incessamment repoussée. L’intelligence artificielle désigne en effet moins un champ de recherches bien défini qu’un programme, fondé autour d’un objectif ambitieux : comprendre comment fonctionne la cognition humaine et la reproduire ; créer des processus cognitifs comparables à ceux de l’être humain. Le champ est donc naturellement extrêmement vaste, tant en ce qui concerne les procédures techniques utilisées que les disciplines convoquées : mathématiques, informatiques, sciences cognitives… Les méthodes d’IA sont très nombreuses et diverses (ontologique, apprentissage par renforcement, apprentissage adversarial, réseaux de neurones…) et ne sont pas nouvelles : beaucoup d’algorithmes utilisés aujourd’hui ont été développés il y a plusieurs dizaines d’années. Depuis la conférence de Dartmouth de 1956, l’intelligence artificielle s’est développée, au gré des périodes d’enthousiasme et de désillusion qui se sont succédées, repoussant toujours un peu plus les limites de ce qu’on croyait pouvoir n’être fait que par des humains. En poursuivant son projet initial, la recherche en IA a donné lieu à des vrais succès (victoire au jeu d’échecs, au jeu de go, compréhension du langage naturel…) et a nourri largement l’histoire des mathématiques et de l’informatique : combien de dispositifs que nous considérons aujourd’hui comme banals étaient à l’origine une avancée majeure en IA – une application de jeux d’échecs, un programme de traduction en ligne… ? Du fait de ses ambitions, qui en font un des programmes scientifiques les plus fascinants de notre époque, la discipline de l’IA s’est toujours développée de concert avec les imaginaires les plus délirants, les plus angoissants et les plus fantastiques, qui ont façonné les rapports qu’entretient le grand public avec l’IA mais également ceux des chercheurs eux-mêmes avec leur propre discipline. La (science) fiction, les fantasmes et les projections collectives ont accompagné l’essor de l’intelligence artificielle et guident parfois ses objectifs de long terme : en témoignent les productions fictionnelles abondantes sur le sujet, de 2001 l’Odyssée de l’espace, à Her en passant Blade Runner et une grande partie de la littérature de science-fiction. Finalement, c’est probablement cette alliance entre des projections fictionnelles et la recherche scientifique qui constitue l’essence de ce qu’on appelle l’IA. Les imaginaires, souvent ethno-centrés et organisés autour d’idéologies politiques sous-jacentes, jouent donc un rôle majeur, bien que souvent négligé, dans la direction que prend le développement de cette discipline. L’intelligence artificielle est entrée, depuis quelques années, dans une nouvelle ère, qui donne lieu à de nombreux espoirs. C’est en particulier dû à l’essor de l’apprentissage automatique. Rendues possibles par des algorithmes nouveaux, par la multiplication des jeux de données et le décuplement des puissances L’intelligence artificielle est entrée, depuis quelques années, dans une nouvelle ère, qui donne lieu à de nombreux espoirs 10 Introduction de calcul, les applications se multiplient : traduction, voiture autonome, détection de cancer,… Le développement de l’IA se fait dans un contexte technologique marqué par la « mise en données » du monde (datafication), qui touche l’ensemble des domaines et des secteurs, la robotique, la blockchain1, le supercalcul et le stockage massif. Au contact de ces différentes réalités technologiques se jouera sûrement le devenir de l’intelligence artificielle. Ces applications nouvelles nourrissent de nouveaux récits et de nouvelles peurs, autour, entre autres, de la toute-puissance de l’intelligence artificielle, du mythe de la Singularité et du transhumanisme. Depuis quelques années, ces représentations sont largement investies par ceux qui la développent et participent à en forger les contours. Le cœur politique et économique de l’intelligence artificielle bat toujours dans la Silicon Valley, qui fait encore office de modèle pour tout ce que l’Europe compte d’innovateurs. Plus qu’un lieu, davantage qu’un écosystème particulier, elle est, pour beaucoup d’acteurs publics et privés, un état d’esprit qu’il conviendrait de répliquer. La domination californienne, qui subsiste dans les discours et dans les têtes, nourrit l’idée d’une voie unique, d’un déterminisme technologique. Si le développement de l’intelligence artificielle est pensé par des acteurs privés hors de nos frontières, la France et l’Europe n’auraient d’autre choix que de prendre le train en marche. Les illustrations sont nombreuses : rien qu’en France, l’accord signé entre Microsoft et l’éducation nationale sous le précédent quinquennat ou l’utilisation par la DGSI de logiciels fournis par Palantir, une startup liée à la CIA, ne disent finalement pas autre chose. On observe la même tentation chez les entreprises européennes qui, persuadées d’avoir déjà perdu la course, cèdent bien souvent aux sirènes des géants de la discipline, parfois au détriment de nos pépites numériques. Contrairement aux dernières grandes périodes d’emballement de la recherche en intelligence artificielle, le sujet a très largement dépassé la seule sphère scientifique et est sur toutes les lèvres. Les investissements dans la recherche et dans l’industrie atteignent des sommes extraordinaires, notamment en Chine. Les responsables politiques du monde entier l’évoquent dans les discours de politique générale comme un levier de pouvoir majeur : l’emblématique interview à Wired de Barack Obama en octobre 2016 montrait que ce dernier avait bien compris l’intérêt de faire de l’avance américaine en intelligence artificielle un outil redoutable de soft power. Le Président russe Vladimir Poutine a quant à lui affirmé que « celui qui deviendra le leader dans ce domaine sera le maître du monde », comparant l’intelligence artificielle aux technologies nucléaires. S’il s’agissait vraisemblablement pour lui de compenser le retard de la Russie en matière d’intelligence artificielle par un discours musclé sur le sujet, cette affirmation est révélatrice de l’importance géostratégique prise par ces technologies. Dans la mesure où les chaînes de valeur, surtout dans le secteur numérique, sont désormais mondiales, les pays qui seront les leaders dans le domaine de l’intelligence artificielle seront amenés à capter une grande partie de la valeur des systèmes qu’ils transforment, mais également à contrôler ces mêmes systèmes, mettant en cause l’indépendance des autres pays. C’est que l’intelligence artificielle va désormais jouer un rôle bien plus important que celui qu’elle jouait jusqu’alors. Elle n’est plus seulement un programme 1. La blockchain correspond à un registre distribué qui permet d’éviter de recourir à un tiers de confiance lors de transactions et qui est notamment au fondement du bitcoin. 11 Introduction Donner un sens, c’est-à-dire donner un cap, une signification et des explications. Voilà l’objectif de ce rapport de recherche confiné aux laboratoires ou à une application précise. Elle va devenir une des clés du monde à venir. En effet nous sommes dans un monde numérique, de plus en plus, de part en part. Un monde de données. Ces données qui sont au cœur du fonctionnement des intelligences artificielles actuelles. Dans ce monde-là, qui est désormais le nôtre, ces technologies représentent beaucoup plus qu’un programme de recherche : elles déterminent notre capacité à organiser les connaissances, à leur donner un sens, à augmenter nos facultés de prise de décision et de contrôle des systèmes. Et notamment à tirer de la valeur des données. L’intelligence artificielle est donc une des clés du pouvoir de demain dans un monde numérique. Voilà pourquoi il est d’intérêt général que nous nous saisissions collectivement de cette question. Et que la France et l’Europe puissent faire entendre leur voix. Il est nécessaire de tout faire pour rester indépendants. Or la concurrence est rude : les États-Unis et la Chine sont à la pointe de ces technologies et leurs investissements dépassent largement ceux consentis en Europe. Le Canada, le Royaume-Uni et, tout particulièrement, Israël, tiennent également une place essentielle dans cet écosystème naissant. Parce qu’à bien des égards, la France et l’Europe peuvent déjà faire figure de « colonies numériques »2, il est nécessaire de ne céder à aucune forme de déterminisme, en proposant une réponse coordonnée au niveau européen. C’est pourquoi le rôle de l’État doit être réaffirmé : le jeu du marché seul montre ses limites pour assurer une véritable politique d’indépendance. De plus les règles qui régissent les échanges internationaux et l’ouverture des marchés intérieurs ne servent pas toujours les intérêts économiques des États européens – qui l’appliquent trop souvent à sens unique. Plus que jamais, l’État doit donner un sens au développement de l’intelligence artificielle. Donner un sens, c’est-à-dire donner un cap, une signification et des explications. Voilà l’objectif de ce rapport »

L’intelligence artificielle : chance ou menace ?

L’intelligence artificielle : chance ou menace ?

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Lintelligence artificielle constitue-t-elle une chance pour notre économie et où une menace pour les libertés démocratiques. C’était le thème dun débat du Forum Europe 1 organisé au Bataclan. (Source Europe 1) 

« L’intelligence artificielle (IA) souffre-t-elle d’une mauvaise image dans l’Hexagone ? « On vit en France une vraie schizophrénie sur ce sujet », estime Eric Hazan, directeur associé chez McKinsey, cabinet de conseil en intelligence artificielle, interrogé lors du Forum Europe 1 Liberté, Egalité, Fraternité, organisé mardi au Bataclan.

Quatre fois plus de chômage sans l’IA ?  »On veut plus de vie privée et en même temps on est sur trois ou quatre réseaux sociaux. On vit avec le stress d’être écouté et on est bien content d’avoir des logiciels de traduction », énumère ce spécialiste pour qui l’intelligence artificielle est l’un des enjeux économiques majeurs des décennies à venir. « Si on déploie l’Intelligence artificielle, on va croître de 0,1 à 0,2% par an la croissance des pays développés. On créerait quatre fois plus de chômage en n’utilisant pas l’IA. On estime en effet à 5 à 10% des emplois qui seront supprimés à cause de l’IA. Mais il y aura aussi beaucoup de créations d’emploi ». Selon Eric Hazan, les bénéfices pourront toucher tous les secteurs. Détection ultraprécise du diabète, lutte contre le braconnage en Afrique, identification des prémices d’un ouragan, réduction des déchets de production dans l’industrie, analyse des capacités de remboursement de dette des ménages… « L’intelligence artificielle est un facteur de segmentation, de détails dans la compréhension des choses. On peut optimiser énormément de choses », conclut-il.

« La société de consommation existait bien avant l’intelligence artificielle »

Une incitation à la consommation ? L’intelligence artificielle est-elle pour autant une panacée ? Ne menace-t-elle pas notre vie privée et notre liberté ? « Ne risque-t-elle pas de nous pousser à consommer non-stop ? Aujourd’hui, je peux recevoir des publicités (ciblées) dans mes toilettes avec mon téléphone. Cela ne pousse-t-il pas à son maximum notre asservissement à la société de consommation ? », interroge pour sa part David Abiker, journaliste à Europe 1 et animateur du forum Europe 1. « La société de consommation existait bien avant l’intelligence artificielle », balaye pour sa part Eric Hazan, qui reconnaît que les enjeux éthiques sont importants et que l’IA devra être encadrée.

Pour Marie-Laure Denis, présidente de la CNIL, « les consommateurs d’IA doivent avoir conscience que leurs données sont enregistrées, comprendre comment elles sont enregistrées et utilisées » par l’IA. Si elle assure que la France est bien armée pour lutter contre les dérives en matière de protections des données, elle s’étonne encore de recevoir certains types de publicités : « Des publicités pour de l’alcool par exemple. Cela risque de poser problèmes pour ceux qui luttent contre une addiction… »

« L’économie de la connaissance, on y va ».  »Il y a des enjeux éthiques très importants. Si tous les logiciels d’intelligence artificielle sont faits par des hommes blancs, pour des hommes blancs, cela peut poser des problèmes » de discrimination, ajoute pour sa part Olivier Derrien, directeur général de Salesforce, éditeur de logiciels, participants aussi au débat. Mais pour Eric Hazan, toutes ces questions, légitimes, ne freineront pas le développement de l’IA. Elles devront être résolues mais il est désormais impossible de revenir en arrière. « L’intelligence artificielle, l’économie de la connaissance, on y va », conclut-il.

 

Vers le remplacement de l’homme par l’intelligence artificielle ?

Vers le remplacement de l’homme par l’intelligence artificielle ?

 

L’intelligence artificielle est un thème très à la mode c’est aussi l’occasion de faire un amalgame très approximatif de toutes les évolutions notamment technologiques, biologiques et sociétales. De ce point,  un article du site Atlantico (pourtant souvent intéressant) rend compte d’un ouvrage sur la question dans la lecture mérite le détour. Pas vraiment une analyse et une prospective scientifique mais plutôt une approche scientiste qui brasse des concepts mal maîtrisés et qui constituent plutôt une sorte de science-fiction alimentée par l’observation du marc de café et le courant transhumaniste.

 

«  Engagés depuis des milliards d’années dans une implacable course aux armements, nos gènes ont fini par se montrer plus malins. Ils ont fabriqué une arme si puissante que dans cette lutte il n’y aura ni gagnants ni perdants. Il ne s’agit pas de la bombe à hydrogène, car un conflit nucléaire généralisé ne ferait que retarder ce qui se trame et qui est immensément plus intéressant. Ce qui nous attend, ce n’est pas l’anéantissement. C’est plutôt un futur qui, vu de la position privilégiée qui est la nôtre aujourd’hui, mérite d’être qualifié de « postbiologique », voire de « surnaturel ». C’est un monde dans lequel le genre humain sera balayé par une mutation culturelle et détrôné par sa propre progéniture artificielle. Les conséquences ultimes de ce bouleversement ne sont pas connues, bien que nombre d’étapes intermédiaires puissent être prévues et, pour certaines, aient déjà été franchies. Aujourd’hui, nos machines restent des créations élémentaires : elles exigent les soins maternels et l’attention constante que l’on doit aux nouveau-nés et ne méritent guère d’être qualifiées d’« intelligentes ». Mais, dès le siècle prochain, elles deviendront des entités aussi complexes que nous-mêmes, puis, bientôt, elles transcenderont tout ce que nous connaissons. Nous pourrons alors être fiers qu’elles se disent nos descendants.

 

Délivrés des pesantes contraintes de l’évolution biologique, ces enfants de notre esprit pourront se mesurer aux grands défis de l’univers. Nous autres humains bénéficierons un temps de leurs efforts, mais, tôt ou tard, tels des enfants biologiques, ils iront chercher fortune pour leur propre compte, tandis que nous, leurs vieux parents, nous éteindrons doucement. Perdra-t-on beaucoup à ce passage du flambeau ? Pas nécessairement, car nos rejetons pourront garder en mémoire presque tout ce qui nous concerne, peut-être même jusqu’aux détails du fonctionnement des esprits humains individuels.

Ce processus a commencé il y a environ cent millions d’années, lorsque certaines lignées génétiques ont trouvé le moyen de donner naissance à des animaux capables d’apprendre durant leur vie certains comportements de leurs aînés durant leur vie, au lieu d’en hériter en bloc à la conception. Une première étape a été franchie il y a dix millions d’années, lorsque nos ancêtres primates ont commencé à se servir d’outils faits d’os, de bâtons et de pierres. Le processus s’est à nouveau accéléré avec la maîtrise du feu et le développement de langages complexes, il y a environ un million d’années. Au moment où notre espèce est apparue, il y a environ cent mille ans, l’évolution culturelle, la mécanique implacable que nos gènes avaient involontairement fabriquée, avait acquis une dynamique irrésistible.

Au cours des derniers dix mille ans, les changements intervenus au sein du patrimoine génétique humain ont été dérisoires en regard des progrès foudroyants de la culture humaine. Nous avons d’abord assisté à une révolution agricole, suivie de l’établissement de vastes bureaucraties capables de lever des impôts pour subvenir à leurs besoins, du développement de l’écriture et, enfin, de l’émergence de classes oisives disposant du temps et de l’énergie nécessaires pour se consacrer à des occupations intellectuelles. Au cours du dernier millénaire, les inventions, à commencer par celle de l’imprimerie à l’aide de caractères mobiles, ont grandement accéléré le flot de l’information culturelle, et donc le rythme de son évolution.

Avec l’arrivée de la révolution industrielle, il y a deux cents ans, nous sommes entrés dans la phase finale, celle au cours de laquelle les substituts artificiels aux fonctions du corps humain, telles que soulever ou porter, sont devenus de plus en plus économiquement intéressants – et même indispensables. Puis, il y a une centaine  d’années, avec l’invention des premières machines à calculer réellement utilisables, nous avons, pour la première fois, été capables de reproduire quelques-unes des fonctions élémentaires, mais tout de même délicates, de l’esprit humain. Le pouvoir de calcul des machines a depuis été multiplié par un facteur mille tous les vingt ans.

Aujourd’hui, nous sommes très proches du moment où toutes les fonctions humaines, qu’elles soient physiques ou intellectuelles, connaîtront leur équivalent artificiel. Cette convergence des développements culturels aura pour incarnation le robot intelligent, machine capable de penser et de réagir comme un humain, bien que certaines de ses caractéristiques physiques ou intellectuelles puissent être non humaines. De telles machines seraient capables de mener plus loin notre évolution culturelle, de parfaire leur construction et leur sophistication, sans nous et sans les gènes qui nous constituent. Quand cela se produira, notre ADN se retrouvera au chômage : il aura perdu la course de l’évolution au profit d’une nouvelle forme de compétition. »

Extrait du livre de Hans Moravec,  »L’avenir des robots et l’intelligence humaine », publié aux éditions Odile Jacob.

Macron : un président a fort intellect mais à faible intelligence

 

 

Les grands médias habitués aux sentences réductrices considèrent en général que le président de la république est intelligent. C’est évidemment confondre l’intellect et l’intelligence. L’intellect est une capacité à enregistrer des connaissances tandis que l’intelligence est la capacité de résoudre une question ou un problème. Au fond, Macron est un exceptionnel répétiteur de leçons et de mode. Une sorte d’éponge qui absorbe l’enseignement dispensé et qui le restitue sans modification quand on la presse. En fait, l’archétype de l’énarque comme l’ont prouvé différentes évaluations de cette institution dont les élèves se caractérisent par un grand déficit de créativité et de contestation des choses établies. Par contre, la capacité de Macron à régler des problèmes complexes à dimension systémique est assez insignifiante. Finalement, Macon reprend les vieilles recettes de l’ultra libéralisme et confie au seul marché le soin de résoudre non seulement les problèmes économiques mais aussi sociaux voire sociétaux. (Voir par exemple la question du climat envisagé essentiellement sous l’angle de la fiscalité voir aussi la manière dont le rapport de Borloo sur les banlieues a été jeté aux orties). S’ajoutent à ces déficiences de Macron, son absence de formation dans le domaine économique puisque son cursus est essentiellement littéraire. L’intelligence suppose évidemment de prendre en compte les aspects technologiques mais également les dimensions humaines qui vont gérer, utiliser, bénéficier ou subir ces évolutions techniques. Cela suppose un minimum de vécu et pas simplement une culture livresque. Un vécu dans le monde réel des Français et non dans le monde confiné des salons parisiens dont la réassurance identitaire est fondée sur la répétition en boucle des tares du peuple. Tout dans la posture de Macron démontre cette grande insuffisance d’intelligence. Pour preuve, il ne sait pas écouter. Pour preuve, il ne sait s’exprimer que de manière professorale un peu comme un évangéliste mais de façon mécanique sans aucune humanité. On ne sent pas chez Macron la moindre ouverture sur l’autre. C’est l’égocentrisme porté au plus haut niveau. Notons par exemple le nombre de « «  ou de « je » dans ses discours. Quand les médias auront compris qu’il y a une grande différence entre l’intellect et l’intelligence, on aura peut-être fait un progrès en France pour comprendre et éventuellement modifier la sociologie politique.

Les risques de l’intelligence artificielle non maîtrisée

Les risques de l’intelligence artificielle non maîtrisée

 

Cédric Sauviat, polytechnicien, président de l’Association Française contre l’Intelligence Artificielle (AFCIA) critique les conséquences de l’IA dont il pense qu’elle absolument pas maîtrisée (tribune dans sciences critiques)

 

« Il y a  quelques semaines, un groupe de travail constitué de plusieurs institutions anglaises et américaines, dont les universités d’Oxford et de Cambridge, a publié un rapport édifiant intitulé « The Malicious Use of Artificial Intelligence » (« De l’Usage malveillant de l’IA » 1).

Une vingtaine d’experts y décrivent les nouveaux dangers auxquels nous expose la technologie dans les cinq prochaines années.

Essaims de drones tueurs à reconnaissance faciale, rançongiciel profilant leurs cibles de manière automatique et sur une grande échelle, détournement de vidéos ou création de deepfakes (vidéo-montages hyperréalistes) aux fins de manipulation et de propagande, etc. Les scénarios ne manquent pas, limités par notre seul pouvoir d’imagination.

Disponibles un peu partout en libre accès, les algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) changent radicalement la donne en matière de sécurité. Là où une organisation malveillante devait investir du temps et de l’expertise pour préparer et mener à bien un petit nombre d’actions criminelles, il suffit désormais de quelques algorithmes courants et de la puissance de calcul de quelques serveurs pour agir avec efficacité et précision sur une vaste échelle.

POUR LA PREMIÈRE FOIS, LA QUESTION DE LA LIBRE DIFFUSION DES ALGORITHMES EST POSÉE.

Hier, l’investissement personnel des malfrats les exposait au risque d’être repérés et identifiés. Aujourd’hui, la délégation du travail à des « bots » garantit aux commanditaires un redoutable anonymat.

Contre ces nouvelles menaces, le panel d’experts reconnaît qu’il n’existe guère de parade évidente. Seule, disent-ils, la mise au point de systèmes défensifs plus intelligents encore pourrait permettre, sinon de prévenir, du moins d’endiguer les attaques. Incitant à une fuite en avant technologique dont les conséquences seront de fournir toujours davantage de moyens aux criminels potentiels.

Pour la première fois, la question de la libre diffusion des algorithmes est posée. Mais est-il vraiment possible de restreindre la diffusion de codes informatiques ?

 

LES EXPERTS DÉPASSÉS

 

Au même moment, diverses associations lancent une campagne pour obtenir l’interdiction des armes autonomes. L’un de leurs membres, l’informaticien Stuart Russell, a d’ailleurs présenté à l’Organisation des Nations-Unies (ONU), en novembre 2017, une sorte de docu-fiction 2, très impressionnant, dans lequel on voit des essaims de drones tueurs plonger le monde dans un climat de terreur, en l’espace de quelques semaines.

La conclusion de Stuart Russell est sans appel : il faut d’urgence interdire les armes autonomes par convention internationale. Qui oserait le contredire ?

 

 

Le raisonnement, toutefois, souffre d’un petit problème. Pour être efficace, une interdiction légale exigerait que ces fameux drones n’utilisent pas une technologie en vente libre ! GPS, système de pilotage automatique, logiciel de reconnaissance faciale, tous ces gadgets figurent déjà dans votre smartphone. Il ne vous reste plus qu’à récupérer la poudre d’une balle de fusil, ou à accrocher une grenade, un cocktail Molotov ou carrément une paire de ciseaux sur votre drone pour en faire une arme intelligente !

On le voit donc, l’IA semble poser des problèmes insurmontables, même à ceux qui en sont, en principe, les experts – et c’est le cas de Stuart Russell.

 

UNE CONFIANCE EN DÉLIQUESCENCE

 

Si le champ des dérives criminelles s’annonce très vaste, que dire de celui des pratiques nuisibles, mais pas nécessairement illégales, qui deviendront possibles pour les individus, les associations ou les entreprises ? Dans un monde où la responsabilité juridique, ou même simplement morale, se dilue à proportion de la distance qu’intercalent Internet et algorithmes entre un acte et son auteur, ne faut-il pas craindre une déliquescence totale de la confiance en l’autre ? 3

GARANT DE LA CONFIANCE QUI PERMET LE LIEN SOCIAL, L’ÉTAT DE DROIT DEVRA, DE PLUS EN PLUS, S’EFFACER DERRIÈRE LES ENTREPRISES TECHNOLOGIQUES QUI MAÎTRISENT LA « BONNE » INTELLIGENCE ARTIFICIELLE.

On discerne alors le rôle que seront appelées à jouer les grandes entreprises technologiques dans la préservation de la confiance et la défense contre la malveillance. Elles seules détiendront les moyens de contrecarrer les pratiques nuisibles, comme par exemple d’authentifier une vidéo, de bloquer des infiltrations de virus informatiques générés automatiquement ou encore de protéger la multitude des objets connectés dont nous sommes, de plus en plus, entourés et dépendants. Déjà, ces entreprises disposent de leviers considérables, et en grande partie discrétionnaires, sur la visibilité d’une société ou la diffusion d’une information.

Garant de la confiance qui permet le lien social, l’État de droit devra, de plus en plus, s’effacer derrière les entreprises technologiques, celles qui maîtrisent la « bonne » IA et peuvent assurer cette mission. Tendance en tout point comparable aux conditions d’émergence de la féodalité dans l’Europe médiévale.

 

UNE FUITE EN AVANT DÉBRIDÉE

 

Alléguant la sauvegarde de la souveraineté politique ou économique, la plupart des responsables politiques estiment qu’il est crucial de favoriser le développement d’une « industrie nationale » de l’Intelligence Artificielle. C’est qu’ils redoutent la mainmise des géants technologiques étrangers sur les données, et donc sur les personnes.

LE DÉVELOPPEMENT TECHNIQUE EST TOTALEMENT DÉBRIDÉ PARCE QUE, NULLE PART ET À AUCUN MOMENT, LES CONCEPTEURS D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LES LÉGISLATEURS NE FIXENT LA MOINDRE LIMITE.

Ils craignent, en outre, l’effet des destructions d’emplois liées à la robotisation 4, et brandissent désormais comme une vérité indiscutable l’argument-choc selon lequel « les économies les plus équipées en intelligence artificielle et en robotique sont celles qui connaissent le moins de chômage ». 5

Mais le rêve de donner naissance à des champions européens de l’IA n’est pas sans contradiction dans une économie ouverte et globalisée, où lesdits champions peuvent, à tout moment, passer sous contrôle étranger.

Les entreprises technologiques promouvant l’IA, largement transnationales, l’ont bien compris puisqu’elles omettent soigneusement toute référence à une bien illusoire défense de souveraineté. Il n’est guère besoin d’invoquer celle-ci, au demeurant, pour que la compétition économique et la promesse de miracles techniques suffisent à alimenter une fuite en avant totalement débridée. »

 

Il s’agit donc de doubler les capacités installées d’énergies renouvelables d’ici à 2050, en multipliant par 2,5 les capacités installées d’éolien, et par 5 ou 6 celles de photovoltaïque. Le ministère souligne que ces ambitions ne posent pas de problème en termes d’usage des sols ou de pression foncière, puisqu’il s’agit de passer de 8.000 éoliennes installées aujourd’hui à moins de 15.000 (du fait des gains de performances), et pour le solaire, d’occuper 365 kilomètres carrés supplémentaires au sol et 175 kilomètres carrés de toitures pour le photovoltaïque.

Concernant la biomasse, sur laquelle nous pourrions connaître un déficit entre des besoins évalués à 460 TWh et un potentiel de 430 TWh, et qu’il pourrait être difficile d’importer dans la mesure où nos voisins pourraient se trouver dans des situations similaires, la PPE prévoit que le soutien financier soit réservé aux seules installations visant à produire de la chaleur.

Le biométhane (produit par méthanisation à partir de déchets organiques ménagers ou agricoles) voit ses ambitions stoppées nettes. Alors que le coût de production actuel est d’environ 95 euros par mégawattheure (MWh) produit, le gouvernement conditionne l’objectif de 10% de gaz vert dans le réseau en 2030 à une baisse des coûts à hauteur de 67 euros/MWh. Sinon, l’objectif restera limité à 7%, à comparer avec les ambitions d’un GRDF qui proposait 30%. Cette position, justifiée par une attention toute particulière portée aux coûts de la transition écologique sur fond de mouvement des gilets jaunes, semble assez antagoniste avec le constat d’électricité éolienne et photovoltaïque qui ont vu leurs coûts divisés par dix en dix ans pour des puissances équivalentes… précisément grâce aux économies d’échelle. Celles réalisées au niveau de la fabrication de panneaux solaires en Chine, mais aussi dans une certaine mesure, celles autorisées par le volume total des appels d’offres. On peut craindre que ces perspectives modestes ne suscitent pas suffisamment d’investissements pour permettre de telles baisses de coûts. Et plus largement que cette préférence aux technologies matures sur lesquelles la France – et même l’Europe – ont laissé le leadership à d’autres régions du monde n’entrave le développement de filières industrielles domestiques sur des technologies encore émergentes.

Intelligence artificielle : L’analyse prédictive la nouvelle mode

Intelligence artificielle : L’analyse prédictive la nouvelle mode

 

 

  • Dans un papier (sponsorisé par Orange !) l’intelligence artificielle est encore mise à toutes les sauces ; cette fois au service de l’analyse prédictive, la nouvelle mode. Une mode pourtant ancienne puisqu’il s’agit ni plus ni moins que d’exploiter des statistiques. L’analyse prédictive utilise en effet différentes méthodologies statistiquse à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives. En faite une analyse de données passées en tenant compte des comportements pour faire de la prospective au service par exemple d’études de marché, de suivi d’installation ou encore de suivi de la santé. Un mélange de technologies nouvelles de l’information articulée avec une analyse des statistiques et des comportements. Pas vraiment un exploit de l’intelligence artificielle car ces techniques statistiques sont connues depuis au moins 30 ans.
  • (Extrait de l’article de l’article)

 

« Les avancées de l’intelligence artificielle (IA) conjuguées au big data ouvrent sans cesse de nouvelles perspectives. Parmi elles : l’analyse prédictive. De plus en plus performante grâce au machine learning, cette dernière est capable, en croisant des données de différentes sources, de prédire l’impact de phénomènes ou d’inventer de nouveaux services. Portrait d’une technologie de prédiction qui ne laisse rien au hasard.

Des progrès époustouflants… fondés sur la confiance des clients

Les progrès des modèles prédictifs s’accélèrent et génèrent sans cesse de nouvelles applications dans de nombreux secteurs économiques. En matière d’agriculture, il est ainsi possible d’anticiper les dépenses énergétiques des machines et d’être alerté en cas de besoin d’une maintenance préventive. Citons aussi le compteur intelligent Linky qui permet de fournir des recommandations pour optimiser la consommation grâce aux données collectées. Sans oublier l’industrie automobile et les véhicules connectés, qui marient intelligence artificielle et data science pour toujours plus d’autonomie. L’analyse prédictive repose sur l’exploitation de la data en échange d’un service facilitateur à valeur ajoutée pour les clients. La question de la confiance est donc primordiale. Un environnement où les utilisateurs peuvent partager leurs données en toute sécurité et confidentialité est crucial pour la réussite des modèles prédictifs. Le RGPD* va dans ce sens.

E-santé : quand l’IA aide à la prévention

L’IA et ses capacités prédictives améliorent la qualité des soins, la prévention ou l’aide au diagnostic du médecin. Un exemple ? La prévention de crises de certaines maladies et la télémédecine. Les poussées de rhumatismes inflammatoires peuvent ainsi être détectées grâce à un capteur d’activité sur le patient, couplé au machine learning. Les data scientists des Orange Labs, en partenariat avec l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière et Sanoïa, ont développé un modèle repérant ces poussées avec une fiabilité de 96 %.

Maintenance prédictive : vers une industrie et une énergie intelligentes

Dans le secteur industriel, l’IA permet également, grâce aux modèles prédictifs, de prévoir les pannes avant qu’elles ne se produisent. L’ascensoriste ThyssenKrupp peut ainsi remplacer les pièces avant leur usure.

Autre exemple : le fabricant de chaudières et chauffe-eau à gaz, e.l.m. leblanc, propose grâce à l’IoT et l’IA un service de contrôle à distance et de maintenance curative et prédictive de ses chaudières. La solution déployée collecte les données de la chaudière et alerte les techniciens en cas de problème. Leurs interventions sont plus efficaces, car l’IA permet de cibler les causes probables du dysfonctionnement en analysant les données en temps réel. La plateforme génère aussi elle-même des alertes par anticipation, via des algorithmes de maintenance prédictive.

Smart city : l’IA au service des citoyens

L’IA permet aussi aux collectivités d’optimiser la performance énergétique des bâtiments publics et de simplifier l’usage des services de la collectivité, comme les transports. Un exemple : la commune de Cenon, près de Bordeaux, a installé des capteurs connectés dans les chaudières des bâtiments municipaux les plus énergivores pour améliorer leur performance énergétique.

Ressources humaines : quand le recrutement passe au 4.0

En matière de gestion des ressources humaines, l’analyse prédictive peut aider à prévoir les évolutions du marché de l’emploi, comme chez Adecco. Mais aussi à recruter les candidats possédant les comportements et soft skills adéquats pour un poste, grâce notamment à l’analyse de données et des tests de personnalité.

Autre application RH : anticiper des risques d’absentéisme en croisant des données épidémiologiques, de santé et de transports pour faire de la prévention.

Retail : prédire pour toujours plus personnaliser

Connaître le parcours client est la clé du succès dans le domaine du retail. Les modèles prédictifs par l’analyse et le croisement des données permet aux acteurs du secteur de pousser automatiquement des produits potentiellement pertinents aux consommateurs. Une société de l’agroalimentaire pourrait ainsi suggérer des listes de courses en fonction des données remontées par un réfrigérateur connecté par exemple. Avec l’accord et la confiance du client, il est aussi possible de croiser des données de l’entreprise avec des informations disponibles en open data. Résultats : des recommandations personnalisées, de loisirs, de sports, de vêtements, de voyages… ». Finalement surtout des études de marché ! »

Intelligence artificielle ou technolâtrie ?

Intelligence artificielle ou  technolâtrie ?

Un article forcément très marqué diffusé par l’ACIA (association française contre intelligence artificielle),  sans doute excessif, mais qui mérite d’être lu.

« Que les individus soient en perte de repères dans un monde déboussolé, c’est à fois un cliché et un constat certainement globalement juste. Mais il est un vieux repère de la modernité qui a résisté contre vents et marées et constituera peut-être l’ultime d’entre eux : l’enthousiasme, la foi, voire la vénération pour l’évolution technique, qui prend aujourd’hui la forme des technologies numériques. Propagé par les politiques, les économistes et les médias, cet optimisme technologique (ou technoptimisme) nous aveugle et nous empêche de prendre la mesure des conséquences humaines et écologiques du déferlement numérique et robotique qui saisit l’humanité depuis une vingtaine d’années. Bertrand Méheust, nous sommes face à un « nouvel âge de l’esprit » que plus rien ne pourra arrêter sur sa lancée… sauf un effondrement de la mégamachine (ce qui ne saurait tarder). Savoir que tout cela se terminera un jour ne nous prémunit pas hic et nunc contre la dangereuse mutation anthropologique que cela implique, même si l’on fait partie – ce qui est mon cas – des derniers réfractaires du smartphone, condamnés à vivre avec amertume l’évanouissement à marche forcée d’un monde qui nous était jusqu’il y a peu familier. L’économie numérique représente bien une rupture majeure, et il serait vain de vouloir nous comparer aux époques antérieures. Rien de cyclique ici, sous le soleil de l’innovation, rien que du nouveau, comme l’on bien vu les camarades de Pièces et main d’œuvre. Entre fantasme et réalité, le transhumanisme, l’extropianisme et la singularité technologique représentent les bonheurs et accomplissements que nous promettent les techno-prophètes dans le courant de ce siècle. Pour ce, ils peuvent compter sur l’appui des « progressistes » de gauche comme de droite, qui voient dans toute extension des droits individuels des bienfaits que seuls des réactionnaires pourraient critiquer, même si ces droits passent de plus en plus par le truchement de la technoscience, comme, par exemple, les nouvelles techniques de procréation. Que faire ? D’abord décréter un moratoire sur l’innovation incontrôlée, puis organiser une désescalade technique, voilà une condition nécessaire pour reconstruire la cohésion sociale dans une société qui se voudrait démocratique, écologique et décente.

L’actualité des livres vient à la rescousse.

Dans Seuls ensembleDe plus en plus de technologies, de moins en moins de relations humaines (éd. L’Echappée, 2015), la psychologue et anthropologue du MIT Sherry Turkle (née en 1948) a étudié l’impact des nouvelles technologies en Intelligence Artificielle sur la « façon dont nous nous pensons, dont nous pensons nos relations avec autrui et le sens de notre humanité » (p.20). Pour ce, elle s’est appuyée sur deux cent cinquante observations cliniques, principalement d’enfants, d’adolescents et de personnes âgées.

La première partie traite de leur rapport avec les robots – aux doux noms de Tamagochis, Furby, AIBO, My Real Baby, etc… – pour constater la facilité avec laquelle nous projetons sur eux nos sentiments et avons des attentes démesurées sur ce qu’ils pourraient nous apporter en terme d’aide, mais aussi de réconfort, d’amitié et même de sexualité !

D’une part, la notion d’authenticité perd de sa substance au profit d’une nouvelle définition de la vie « à mi-chemin entre le programme inanimé et la créature vivante » (p.61). D’autre part, les êtres humains sont remis en cause dans leur capacité à prendre soin les uns des autres. Les robots, « nous sommes aujourd’hui prêts, émotionnellement et je dirais même philosophiquement, à les accueillir » (p.31). Ces « créatures » robotiques sont traitées comme des égaux et non plus comme des machines, elles sont placées sur le terrain du sens, « alors qu’elles n’en dégagent aucun. » Elles sont de plus en plus présentes dans les maisons de retraite où elles remplacent le personnel manquant ou défaillant. En majorité, les pensionnaires s’y attachent, rentrent en intimité avec elles. A l’argument selon lequel les machines ne peuvent éprouver d’affects, les roboticiens répondent sans rire qu’ils en fabriqueront un jour de manière synthétique.

« Il est tellement aisé d’être obnubilé par la technologie et de ne plus chercher à développer notre compréhension de la vie », conclut l’auteure (p.170).

La seconde partie concerne l’internet avec ses réseaux sociaux, ses jeux en ligne, sa Second Life et ses sites de confession. Les effets de leur omniprésence dans notre quotidien sont loin d’être négligeables. D’abord celui d’une attention fragmentée permanente aboutissant au multitasking (multitâches) chez les jeunes, cette faculté qui impressionne tant les aînés, alors que les études en psychologie montrent que lorsque l’on fait plusieurs choses à la fois, on fractionne son attention et on les fait toutes moins bien. Ensuite, un effacement de la frontière entre la vie professionnelle et la vie privée, quand le smartphone reste allumé jour et nuit. Même en vacances, le cadre américain reçoit environ 500 courriels, plusieurs centaines de textos et 40 appels par jour !

Résultat : faute de temps, tous nos interlocuteurs sont réifiés, nous les traitons comme des objets. Turkle a aussi étudié le cas des natifs numériques (digital natives), les générations nées après 1990 pour lesquelles le web représente un liquide amniotique non questionné. « Je suis connecté, donc je suis ! » Et alors ?, répondront les technoptimistes.

« Ce n’est pas parce qu’un comportement devient normal qu’il perd la dimension problématique qui l’avait auparavant fait considérer comme pathologique », précise l’auteure (p.283).

Les jeux en ligne et Second Life nous entraînent dans un monde virtuel fait de simulacres, qu’on finit par préférer à notre vie réelle, les plus accros y passant la moitié de leur temps de veille ! Nous en demandons moins aux êtres humains et plus à la technologie, à laquelle nous appliquons une pensée magique : tant que je suis connecté, je suis en sécurité, et les gens que j’aime ne disparaîtront pas. Facebook est un fauve insatiable qu’il faut alimenter en permanence de nouvelles « positives » sous forme de textes, de photos, de vidéos, qui envahissent la vie privée, dans une simplification et un appauvrissement de nos relations.

A la fin du livre, nous apprenons qu’aujourd’hui de plus en plus de jeunes Américains ont la nostalgie du monde d’avant la connexion généralisée, quand les parents étaient attentifs, investis et engagés envers leurs enfants. Un début d’espoir de révolte ? Ce copieux essai de 523 pages fait le point sur un phénomène toujours sous-estimé dans ses retombées sociétales. Et encore, Turkle n’aborde pas ici l’aspect anti-écologique de ces technologies. Que resterait-il bien pour les défendre ? Chers lecteurs de France, voilà un excellent sujet pour le bac ! »

Bernard Legros

Article paru à l’origine dans Kairos, revue technocritique belge, n°19 avril/mai 2015

Bernard Legros est enseignant, essayiste, membre de l’Appel pour une Ecole Démocratique et membre fondateur du Mouvement politique des Objecteurs de Croissance (Belgique)

Intelligence artificielle : le risque des technoprophètes » (Alexandre Templier)

 Intelligence artificielle : le risque des technoprophètes » (Alexandre Templier)

Débarrasser l’intelligence artificielle de tous ses oripeaux mystico-religieux pour une approche  au service de l’humain, recommande  l’expert en IA, Alexandre Templier, dans une tribune au « Monde ». Extrait :

« . Qui eût cru, qu’un jour, la technologie se parerait des atours de la religion ? Une parure sémantique et symbolique qui suscite l’étonnement et mérite l’examen. Par exemple, lorsqu’il cofonda la Singularity University en 2008, Ray Kurzweil, le pape de l’intelligence artificielle (IA), a établi une charte d’engagement dont certains termes semblent sortis tout droit d’un livre religieux. On y parle de « communauté », de « chapitre », un rassemblement de religieux, ou encore de « credo », une formule contenant les articles fondamentaux d’une foi religieuse. Il y a quelques mois, Anthony Lewandoski, ex-ingénieur chez Google et Uber, fondait « The way of the future ». Une organisation religieuse dont le but est, selon son fondateur, « de développer et promouvoir la prise de conscience d’une divinité basée sur l’intelligence artificielle pour améliorer la société ». S’il est pour le moment difficile d’identifier les intentions réelles – ironie ou buzz – de l’ex-ingénieur en chef de Google, cette initiative ajoute du concret aux appropriations évoquées précédemment. Toutefois, pour devenir une « religion », l’intelligence artificielle présente deux lacunes de taille : l’absence de transcendance et le manque d’une perspective claire. S’il fallait trouver un équivalent au mot transcendance dans notre société matérialiste, le terme d’autorité régulatrice conviendrait parfaitement. Dans le monde religieux, la divinité dit le Ciel et la Terre, dans celui de l’intelligence artificielle il en va autrement. Aucune autorité n’est parvenue à en définir le périmètre. Conscients de son potentiel, les Etats commencent à forger des plans pour en favoriser le développement, à défaut de la réguler. …. cette notion d’encadrement semble loin dans l’agenda. »

Intelligence artificielle : réalités et gadgets (Charles Edouard Bouée)

 

 Dans une tribune des Échos, Charles Edouard Bouée,  président de Roland Berger, fait la part de ce qui relève réellement des avancés en matière d’intelligence artificielle et ce qui relève des gadgets.

«  La septicémie, qui représente une des premières causes de mortalité en milieu hospitalier, pourrait bientôt appartenir au passé. Comment ? Grâce à un algorithme d’intelligence artificielle capable de détecter, une demi-heure avant qu’elle ne survienne, une chute brutale de la pression artérielle très souvent indicatrice d’une infection du sang. Trente minutes suffisent à l’équipe soignante pour intervenir, sauver ainsi des milliers de vies et économiser des milliards de dollars. Une telle avancée est le fruit de la collaboration entre l’expert en intelligence artificielle Antoine Blondeau, fondateur de  Sentient Technologies, et les chercheurs du MIT . On est bien loin du buzz que des entreprises peu scrupuleuses font parfois, en estampillant « IA » des solutions technologiques qui pour certaines n’ont rien à voir avec l’intelligence artificielle, pour attirer les investisseurs et les clients. Après le « green washing », consistant à donner un vernis durable à des produits et des services qui ne le sont pas, l’« AI washing » nous promet monts et merveilles avec des solutions qui ne sont que des gadgets. C’est que derrière le succès actuel du terme « intelligence artificielle » – d’ailleurs choisi un peu par hasard en 1956 par John McCarthy, se cachent des technologies complexes : le « deep learning », qui permet la reconnaissance des objets et des mots, associé au « machine reasoning », qui permet d’élaborer des modèles prédictifs, les deux étant complétés par des algorithmes génétiques et des codes écrits par la machine elle-même. Si bien que le grand public a parfois du mal à comprendre les tenants et les aboutissants. D’où la difficulté à savoir ce qui relève vraiment de l’IA : de nombreux produits ou services qui disent reposer sur de l’intelligence artificielle, ne mobilisent en réalité que des logiciels d’automatisation basiques. Un autre mirage consiste à faire croire, en particulier aux chefs d’entreprises, que l’intelligence artificielle est toujours la réponse la plus adaptée pour accroître l’efficacité d’un processus. C’est loin d’être systématiquement le cas. Ainsi, lorsqu’on cherche une réponse à une question précise, les outils analytiques de Business Intelligence sont souvent plus pertinents. Mais label « IA » attire le chaland… et certains en abusent. Si, comme tous les eldorados, l’intelligence artificielle a ses charlatans, elle a aussi ses magiciens. Antoine Blondeau, Chris Boos, fondateur de la société Arago , Tomaso Poggio du MIT , Yann Le Cun de Facebook AI Research, Sean Tang, fondateur de SenseTime , Jürgen Schmidhuber du laboratoire suisse Idsia, Demis Hassabis de Deepmind … venus de tous les continents, ils travaillent ensemble autant dans les laboratoires, les universités que les entreprises. Ils forment une communauté d’experts capables de faire émerger un nouveau monde, sans bruit, loin des médias. On sait que l’intelligence artificielle sera la rupture technologique, sociale et économique des décennies à venir. Et il est certain que les prochaines licornes seront des entreprises d’intelligence artificielle. Mais la bataille ne se joue pas toujours où on le croit. Ni chez ceux qui en parlent beaucoup, ni forcément chez les GAFA ou leurs cousins chinois, les BAT. Les innovations véritables sont le fait de scientifiques et de techniciens qui n’aiment pas la lumière. Quant à ceux qui bluffent, en prétendant développer des solutions d’IA quand ce n’est pas le cas, ils pourraient bien être pris à leur propre piège. Car après DeepBlue aux échecs et Alphago au jeu de Go, le programme Libratus a envoyé au tapis, en janvier 2017, quatre joueurs de poker professionnels . En nous laissant face à ce constat vertigineux : l’intelligence artificielle sait donc bluffer, et intégrer le bluff des autres à sa propre stratégie ! Il ne lui reste plus qu’à apprendre à démasquer les bluffeurs. ».

Problématique de l’Intelligence artificielle : limite de la prédictivité des algorithmes, éthique et régulation

Problématique de l’Intelligence artificielle : limite de la prédictivité des algorithmes, éthique et régulation

 

Vincent Berthet, expert en IA, pose les limites de prédictivité de l’intelligence artificielle et le futur cadre de sa régulation (article de la Tribune)

)

 

« Dans les années 1950, Paul Meehl mit en exergue le fait que des formules objectives sont souvent plus performantes que le jugement humain pour des décisions et des prédictions récurrentes. Par exemple, si une université dispose d’une base de données historique comportant pour chaque étudiant des informations telles que ses résultats au lycée, son score à un test d’aptitude, son résultat final en première année, etc., un modèle statistique permettra de capturer les relations entre ces variables. On peut alors montrer qu’un modèle basé seulement sur les résultats au lycée et le score à un test d’aptitude prédit mieux la réussite des étudiants qu’un conseiller scolaire. Depuis, les progrès technologiques ont donné à ce phénomène une tout autre dimension. D’un côté, l’explosion de la quantité d’informations disponibles fait que les bases de données historiques sont devenues gigantesques, ce que l’on appelle le big data. D’un autre côté, l’intelligence artificielle (IA) rend les outils automatisés de traitement de l’information toujours plus performants. Grâce à des techniques statistiques sophistiquées telles que l’apprentissage profond (le deep learning), les algorithmes actuels sont capables de capturer les régularités cachées dans de larges bases de données historiques. Ce couplage de l’IA et du big data tend à automatiser un nombre croissant de décisions humaines récurrentes dans tous les secteurs d’activités. Cette automatisation de décisions routinières – simples et répétitives – permet notamment le recentrage des professionnels sur des tâches où leur valeur ajoutée est la plus forte.

Tout comme le modèle simple de prédiction de la réussite des étudiants, les algorithmes qui ont appris une relation critère-indices en parcourant une base de données historiques peuvent être utilisés comme des outils prédictifs. Les sociétés modernes ont ainsi fait place au recrutement prédictif, la police prédictive, la justice prédictive, la médecine prédictive, etc. qui permettent aujourd’hui d’anticiper (et peut-être demain de remplacer) des décisions humaines. En particulier, le développement récent d’algorithmes prédictifs dans le domaine du droit, où la jurisprudence constitue une base de données historiques, a bousculé les codes et les habitudes de la profession. L’ouverture des bases de jurisprudence dans le cadre de l’open data a permis à une nouvelle génération de startup (les Legal Tech) de développer des logiciels qui scannent la jurisprudence et délivrent un pronostic sur les risques et les chances de succès des justiciables (par exemple, l’évaluation des indemnisations octroyées à un salarié dans le cadre de l’application des barèmes en matière de licenciement). Cette augmentation de la prédictibilité des décisions de justice par les algorithmes de justice prédictive permet d’accélérer le règlement des litiges. Cependant, si cette approche est particulièrement adaptée aux pays de common law (comme le Royaume-Uni) où la source principale du droit est la jurisprudence, elle est moins pertinente pour les pays de droits de tradition civiliste (comme la France) où la source principale du droit est le droit codifié. Quoi qu’il en soit, les algorithmes prédictifs font et feront évoluer les pratiques, en droit comme ailleurs, et ces évolutions – inévitables – devront être encadrées afin qu’elles soient maîtrisées plutôt que subies.

L’automatisation croissante de décisions jusque-là assurées par des humains soulève des interrogations. Outre les considérations économiques, une première question importante concerne le caractère figé de telles décisions. Autrement dit, le traitement automatisé des décisions écarte la singularité de chaque décision. Dans son intervention sur la justice prédictive le 12 février 2018, Jean‑Marc Sauvé, Vice-président du Conseil d’État, attire l’attention sur ce point en soulignant que le propre de la justice est que chaque affaire soit examinée pour ce qu’elle est, avec sa part d’originalité et d’irréductible complexité qui ne saurait être systématisée par un logiciel, aussi puissant soit-il.

À son époque, Paul Meehl releva cette limite et l’illustra au travers du « cas de la jambe cassée ». Prenez une personne qui se rend tous les mardis soir au même cinéma. Une règle actuarielle simple consiste à prédire que chaque mardi soir, la probabilité que cette personne se rende dans le cinéma est très élevée. Un lundi, cependant, cette personne se casse la jambe. Dans ce cas précis, un humain pourra ajuster sa prédiction en revoyant la probabilité à la baisse alors que le modèle actuariel continuera à faire la même prédiction, qui en l’occurrence sera absurde.

Une seconde question posée par l’automatisation des décisions renvoie aux considérations éthiques. Ces considérations sont d’abord générales, elles concernent par exemple la question de l’autonomie et de l’identité humaines face aux machines, les biais et les discriminations, et le respect des droits et libertés fondamentaux. Mais les considérations morales renvoient aussi à des questions concrètes que pose l’utilisation de dispositifs automatisés. Par exemple, en cas d’accident inévitable, un véhicule autonome doit-il être programmé pour sacrifier la vie des passagers ou bien celle des piétons ? Dans le cadre du projet « Moral Machine » mené en partenariat avec des universités américaines et débuté en 2016, le psychologue Jean‑François Bonnefon et ses collaborateurs ont mis en ligne des tests qui simulent des situations où une voiture autonome doit choisir entre différents cas d’accidents inévitables.

La programmation des véhicules autonomes en cas d’accident inévitable est un exemple de cas concret qui traduit inévitablement un choix moral. La recherche scientifique sur les préférences morales des individus peut aider à identifier les critères éthiques pour fonder ce choix moral. L’automatisation des décisions grâce à l’IA peut donner lieu à de réels progrès, tels que des décisions plus transparentes et moins partiales. Aussi, se posent des questions fondamentales sur les conséquences économiques, les enjeux éthiques, et l’encadrement juridique de cette évolution. »

Intelligence artificielle : grosses offres d’emplois

Intelligence artificielle : grosses offres d’emplois

La demande a plus que doublé en 2017 par rapport à l’année précédente, a annoncé l’APEC jeudi.

Au total, l’APEC a diffusé 2.398 offres de postes de cadres en intelligence artificielle l’an dernier, contre 1.127 offres en 2016, précises l’association dans une étude sur la « tendance des métiers dans l’industrie ».

« Les opportunités d’emploi sont réelles auprès des entreprises de services du numérique (ESN), des cabinets de conseil et gestion des entreprises ou d’ingénierie-recherche et développement », selon les résultats de cette étude. Au cours des années 2016 et 2017, quatre offres d’emploi de cadres en intelligence artificielle sur dix (42%) provenaient de « sociétés d’activités informatiques (ESN notamment) », principale source de ces offres, « loin devant les activités de conseil et gestion des entreprises (19%) et les sociétés d’ingénierie-recherche et développement (11%) », souligne l’APEC. Au cours des années 2016 et 2017, « près des deux tiers » (63%) des offres ont été émises par des entreprises installées en Île-de-France, loin devant les autres régions, selon l’étude. Viennent ensuite Auvergne-Rhône-Alpes et Occitanie, qui rassemblent à elles deux « 16% des offres ».

Prospective-Intelligence artificielle : limite de la prédictivité des algorithmes, éthique et régulation

Prospective-Intelligence artificielle : limite de la prédictivité des algorithmes, éthique et régulation

 

Vincent Berthet, expert en IA pose les limites de prédictivité de l’intelligence artificielle et le futur cadre de sa régulation (article de la Tribune)

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« Dans les années 1950, Paul Meehl mit en exergue le fait que des formules objectives sont souvent plus performantes que le jugement humain pour des décisions et des prédictions récurrentes. Par exemple, si une université dispose d’une base de données historique comportant pour chaque étudiant des informations telles que ses résultats au lycée, son score à un test d’aptitude, son résultat final en première année, etc., un modèle statistique permettra de capturer les relations entre ces variables. On peut alors montrer qu’un modèle basé seulement sur les résultats au lycée et le score à un test d’aptitude prédit mieux la réussite des étudiants qu’un conseiller scolaire. Depuis, les progrès technologiques ont donné à ce phénomène une tout autre dimension. D’un côté, l’explosion de la quantité d’informations disponibles fait que les bases de données historiques sont devenues gigantesques, ce que l’on appelle le big data. D’un autre côté, l’intelligence artificielle (IA) rend les outils automatisés de traitement de l’information toujours plus performants. Grâce à des techniques statistiques sophistiquées telles que l’apprentissage profond (le deep learning), les algorithmes actuels sont capables de capturer les régularités cachées dans de larges bases de données historiques. Ce couplage de l’IA et du big data tend à automatiser un nombre croissant de décisions humaines récurrentes dans tous les secteurs d’activités. Cette automatisation de décisions routinières – simples et répétitives – permet notamment le recentrage des professionnels sur des tâches où leur valeur ajoutée est la plus forte.

Tout comme le modèle simple de prédiction de la réussite des étudiants, les algorithmes qui ont appris une relation critère-indices en parcourant une base de données historiques peuvent être utilisés comme des outils prédictifs. Les sociétés modernes ont ainsi fait place au recrutement prédictif, la police prédictive, la justice prédictive, la médecine prédictive, etc. qui permettent aujourd’hui d’anticiper (et peut-être demain de remplacer) des décisions humaines. En particulier, le développement récent d’algorithmes prédictifs dans le domaine du droit, où la jurisprudence constitue une base de données historiques, a bousculé les codes et les habitudes de la profession. L’ouverture des bases de jurisprudence dans le cadre de l’open data a permis à une nouvelle génération de startup (les Legal Tech) de développer des logiciels qui scannent la jurisprudence et délivrent un pronostic sur les risques et les chances de succès des justiciables (par exemple, l’évaluation des indemnisations octroyées à un salarié dans le cadre de l’application des barèmes en matière de licenciement). Cette augmentation de la prédictibilité des décisions de justice par les algorithmes de justice prédictive permet d’accélérer le règlement des litiges. Cependant, si cette approche est particulièrement adaptée aux pays de common law (comme le Royaume-Uni) où la source principale du droit est la jurisprudence, elle est moins pertinente pour les pays de droits de tradition civiliste (comme la France) où la source principale du droit est le droit codifié. Quoi qu’il en soit, les algorithmes prédictifs font et feront évoluer les pratiques, en droit comme ailleurs, et ces évolutions – inévitables – devront être encadrées afin qu’elles soient maîtrisées plutôt que subies.

L’automatisation croissante de décisions jusque-là assurées par des humains soulève des interrogations. Outre les considérations économiques, une première question importante concerne le caractère figé de telles décisions. Autrement dit, le traitement automatisé des décisions écarte la singularité de chaque décision. Dans son intervention sur la justice prédictive le 12 février 2018, Jean‑Marc Sauvé, Vice-président du Conseil d’État, attire l’attention sur ce point en soulignant que le propre de la justice est que chaque affaire soit examinée pour ce qu’elle est, avec sa part d’originalité et d’irréductible complexité qui ne saurait être systématisée par un logiciel, aussi puissant soit-il.

À son époque, Paul Meehl releva cette limite et l’illustra au travers du « cas de la jambe cassée ». Prenez une personne qui se rend tous les mardis soir au même cinéma. Une règle actuarielle simple consiste à prédire que chaque mardi soir, la probabilité que cette personne se rende dans le cinéma est très élevée. Un lundi, cependant, cette personne se casse la jambe. Dans ce cas précis, un humain pourra ajuster sa prédiction en revoyant la probabilité à la baisse alors que le modèle actuariel continuera à faire la même prédiction, qui en l’occurrence sera absurde.

Une seconde question posée par l’automatisation des décisions renvoie aux considérations éthiques. Ces considérations sont d’abord générales, elles concernent par exemple la question de l’autonomie et de l’identité humaines face aux machines, les biais et les discriminations, et le respect des droits et libertés fondamentaux. Mais les considérations morales renvoient aussi à des questions concrètes que pose l’utilisation de dispositifs automatisés. Par exemple, en cas d’accident inévitable, un véhicule autonome doit-il être programmé pour sacrifier la vie des passagers ou bien celle des piétons ? Dans le cadre du projet « Moral Machine » mené en partenariat avec des universités américaines et débuté en 2016, le psychologue Jean‑François Bonnefon et ses collaborateurs ont mis en ligne des tests qui simulent des situations où une voiture autonome doit choisir entre différents cas d’accidents inévitables.

La programmation des véhicules autonomes en cas d’accident inévitable est un exemple de cas concret qui traduit inévitablement un choix moral. La recherche scientifique sur les préférences morales des individus peut aider à identifier les critères éthiques pour fonder ce choix moral. L’automatisation des décisions grâce à l’IA peut donner lieu à de réels progrès, tels que des décisions plus transparentes et moins partiales. Aussi, se posent des questions fondamentales sur les conséquences économiques, les enjeux éthiques, et l’encadrement juridique de cette évolution. »

 

Intelligence artificielle : limite de la prédictivité des algorithmes, éthique et régulation

Intelligence artificielle : limite de la prédictivité des algorithmes, éthique et régulation

 

Vincent Berthet, expert en IA pose les limites de prédictivité de l’intelligence artificielle et le futur cadre de sa régulation (article de la Tribune )

 

« Dans les années 1950, Paul Meehl mit en exergue le fait que des formules objectives sont souvent plus performantes que le jugement humain pour des décisions et des prédictions récurrentes. Par exemple, si une université dispose d’une base de données historiques comportant pour chaque étudiant des informations telles que ses résultats au lycée, son score à un test d’aptitude, son résultat final en première année, etc., un modèle statistique permettra de capturer les relations entre ces variables. On peut alors montrer qu’un modèle basé seulement sur les résultats au lycée et le score à un test d’aptitude prédit mieux la réussite des étudiants qu’un conseiller scolaire. Depuis, les progrès technologiques ont donné à ce phénomène une tout autre dimension. D’un côté, l’explosion de la quantité d’informations disponibles fait que les bases de données historiques sont devenues gigantesques, ce que l’on appelle le big data. D’un autre côté, l’intelligence artificielle (IA) rend les outils automatisés de traitement de l’information toujours plus performants. Grâce à des techniques statistiques sophistiquées telles que l’apprentissage profond (le deep learning), les algorithmes actuels sont capables de capturer les régularités cachées dans de larges bases de données historiques. Ce couplage de l’IA et du big data tend à automatiser un nombre croissant de décisions humaines récurrentes dans tous les secteurs d’activités. Cette automatisation de décisions routinières – simples et répétitives – permet notamment le recentrage des professionnels sur des tâches où leur valeur ajoutée est la plus forte.

Tout comme le modèle simple de prédiction de la réussite des étudiants, les algorithmes qui ont appris une relation critère-indices en parcourant une base de données historiques peuvent être utilisés comme des outils prédictifs. Les sociétés modernes ont ainsi fait place au recrutement prédictif, la police prédictive, la justice prédictive, la médecine prédictive, etc. qui permettent aujourd’hui d’anticiper (et peut-être demain de remplacer) des décisions humaines. En particulier, le développement récent d’algorithmes prédictifs dans le domaine du droit, où la jurisprudence constitue une base de données historiques, a bousculé les codes et les habitudes de la profession. L’ouverture des bases de jurisprudence dans le cadre de l’open data a permis à une nouvelle génération de startup (les Legal Tech) de développer des logiciels qui scannent la jurisprudence et délivrent un pronostic sur les risques et les chances de succès des justiciables (par exemple, l’évaluation des indemnisations octroyées à un salarié dans le cadre de l’application des barèmes en matière de licenciement). Cette augmentation de la prédictibilité des décisions de justice par les algorithmes de justice prédictive permet d’accélérer le règlement des litiges. Cependant, si cette approche est particulièrement adaptée aux pays de common law (comme le Royaume-Uni) où la source principale du droit est la jurisprudence, elle est moins pertinente pour les pays de droits de tradition civiliste (comme la France) où la source principale du droit est le droit codifié. Quoi qu’il en soit, les algorithmes prédictifs font et feront évoluer les pratiques, en droit comme ailleurs, et ces évolutions – inévitables – devront être encadrées afin qu’elles soient maîtrisées plutôt que subies.

L’automatisation croissante de décisions jusque-là assurées par des humains soulève des interrogations. Outre les considérations économiques, une première question importante concerne le caractère figé de telles décisions. Autrement dit, le traitement automatisé des décisions écarte la singularité de chaque décision. Dans son intervention sur la justice prédictive le 12 février 2018, Jean‑Marc Sauvé, Vice-président du Conseil d’État, attire l’attention sur ce point en soulignant que le propre de la justice est que chaque affaire soit examinée pour ce qu’elle est, avec sa part d’originalité et d’irréductible complexité qui ne saurait être systématisée par un logiciel, aussi puissant soit-il.

À son époque, Paul Meehl releva cette limite et l’illustra au travers du « cas de la jambe cassée ». Prenez une personne qui se rend tous les mardis soir au même cinéma. Une règle actuarielle simple consiste à prédire que chaque mardi soir, la probabilité que cette personne se rende dans le cinéma est très élevée. Un lundi, cependant, cette personne se casse la jambe. Dans ce cas précis, un humain pourra ajuster sa prédiction en revoyant la probabilité à la baisse alors que le modèle actuariel continuera à faire la même prédiction, qui en l’occurrence sera absurde.

Une seconde question posée par l’automatisation des décisions renvoie aux considérations éthiques. Ces considérations sont d’abord générales, elles concernent par exemple la question de l’autonomie et de l’identité humaines face aux machines, les biais et les discriminations, et le respect des droits et libertés fondamentaux. Mais les considérations morales renvoient aussi à des questions concrètes que pose l’utilisation de dispositifs automatisés. Par exemple, en cas d’accident inévitable, un véhicule autonome doit-il être programmé pour sacrifier la vie des passagers ou bien celle des piétons ? Dans le cadre du projet « Moral Machine » mené en partenariat avec des universités américaines et débuté en 2016, le psychologue Jean‑François Bonnefon et ses collaborateurs ont mis en ligne des tests qui simulent des situations où une voiture autonome doit choisir entre différents cas d’accidents inévitables.

 

 

 

Intelligence artificielle : critiques et limites du rapport Villani

Intelligence artificielle : critiques et limites du rapport Villani

 

Olivier Ezratty, consultant et auteur, notamment de l’ebook « Les usages de l’intelligence artificielle »
évoque dans la Tribune les limites du rapport Villani notamment concernant l’aspect industriel et le vison trop franco-français. 

« L’introduction est admirablement bien écrite. Elle témoigne d’une passion non feinte de son auteur pour le sujet. Baptisé Donner un sens à l’intelligence artificielle – pour une stratégie nationale et européenne, le Rapport Villani recense 135 propositions. Il abonde de marronniers traditionnels sur l’organisation de la recherche, sur la valorisation industrielle de ses travaux et sur le rôle de la puissance publique comme acheteuse de technologies. Pourtant, cette dimension industrielle faisait partie des objectifs de la Mission Villani. Le point intermédiaire de décembre 2017 y faisait même abondamment référence. La première piste de réflexion était même de « mener une politique industrielle et économique innovante et ambitieuse ». Mais y confond toujours recherche et innovation. La principale ligne de force de ce rapport est de mettre en avant une vision d’une IA éthique et responsable, soucieuse des utilisateurs. C’est de bon aloi et le plan est très bien documenté de ce point de vue là. Mounir Mahjoubi défend cette approche en mettant en avant la dimension sociale de l’IA : elle doit être mise au service du bien de la société et ne pas être qu’un enjeu économique.

Cette volonté affichée de faire de la France un leader mondial d’une vision éthique de l’IA, de son impact sociétal et aussi de sa régulation se retrouve dans la marque du site présentant le Rapport Villani : AIFor Humanity ! On la retrouve dans les liens entre l’IA et la responsabilité environnementale ou encore dans le besoin d’améliorer la diversité des profils dans les métiers du numérique et de l’IA en particulier, et notamment celui d’attirer plus de jeunes filles dans ces filières.

Il serait évidemment préférable d’avoir à la fois une IA éthique et un leadership économique mondial dans l’IA. Nous risquons au bout du compte de n’avoir ni l’un ni l’autre. Sans leadership industriel, nos vies numériques continueront d’être envahies par les solutions d’acteurs internationaux qui valorisent plus leurs modèles économiques et marchés bifaces.

L’absence de vision industrielle se traduit par un Rapport qui est bien trop franco-français dans ses recettes. 113 de ses 135 propositions relèvent des usages et du marché de l’IA en France, et pas dans le monde. Nous sommes engoncés dans une vision locale du marché de l’IA, entretenant l’illusion que le marché français est un piédestal suffisant pour obtenir un leadership moral et un leadership industriel qui nous seraient dus dans l’IA. On veut jouer dans la cour des grands en se contentant de notre bien petit pré-carré.

Cela se manifeste aussi dans la propension à privilégier les sujets « à systèmes complexes » plus qu’à « produits génériques » comme les systèmes de transports intelligents ou de santé. Les solutions et approches de déploiement de ces systèmes dépendent étroitement des systèmes et acteurs locaux. C’est une vision d’intégration plus qu’une vision industrielle de solutions en volume.

La commission Villani et le gouvernement sont très hardis sur la question des données, prévoyant d’imposer « au cas par cas » l’ouverture des données provenant d’acteurs privés, y compris étrangers. Ces données seront malgré tout liées à des usages en France et renforceront donc le tropisme franco-français de l’entrepreneuriat local.

Pour faire bonne figure, le rapport affiche quelques ambitions européennes, notamment franco-allemandes. L’équivalent Villanesque de feu le projet de moteur de recherche franco-allemand Quaero est un projet franco-allemand d’industrie de la robotique. Il fait juste référence à un projet collaboratif de recherche européen qui, côté France, n’associe que le laboratoire de recherche LAAS du CNRS à Toulouse. Un peu léger pour créer un Airbus des robots !

Le rapport Villani abonde de propositions relatives aux chercheurs. Nombre d’entre elles ne sont pas spécifiques à l’IA, notamment pour rendre les carrières de chercheurs plus attractives. L’intention louable est de mieux rémunérer les chercheurs et limiter la fuite des cerveaux actuelle, qui est d’ailleurs mal chiffrée.

Il propose surtout la création de quatre à six Instituts 3IA (Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle) organisés dans un réseau national RN3IA. Ils seront voisins, dans leur principe, des IRT (Institut de Recherche Technologiques) qui avaient été lancés dans le cadre des Programmes d’Investissement d’Avenir à partir de 2009. Ils visent à améliorer le lien entre la recherche fondamentale publique et les entreprises. Ils serviront aussi à faire perfuser l’IA dans l’ensemble des disciplines scientifiques qui y feront appel.

Les 3IA s’ajouteront à des dispositifs existants tels que les contrats CIFRE qui permettent aux entreprises d’employer des doctorants, aux Pôles de Compétitivitéqui associent déjà entreprises et laboratoires de recherche, au réseau des Instituts Carnot, un label attribué aux laboratoires publics encourageant la recherche partenariale et au réseau RETIS qui regroupe notamment les incubateurs publics. Bref, la proposition des 3IA ne va pas simplifier la cartographie de la recherche française qui ressemble déjà à ça…

Une proposition originale est faite et qui provient visiblement de chercheurs en mal de reconnaissance : en nommer dans les conseils d’administration d’entreprises dont l’État est actionnaire. Pourquoi pas. Mais ils risquent de bien s’y ennuyer ! Ce n’est pas là que la stratégie des entreprises est établie. Ce sont le plus souvent des chambres d’enregistrement.

Comment quantifier ou qualifier le leadership mondial ? On sait qu’il est quasiment impossible de créer un leader mondial du numérique sans avoir une assise de marché large et homogène comme en bénéficient les acteurs des USA et de Chine. La France est trop petite et l’Europe trop fragmentée pour ce faire. Comment donc conquérir les marchés mondiaux ? Tout juste avons-nous des velléités d’influencer les politiques d’ouverture de données à l’échelle internationale.

Le rapport propose surtout des mesurettes, encore liées au marché intérieur français comme la création de labels IA associés à celui de la French Tech pour augmenter la visibilité de l’offre domestique en IA. Le guichet unique de l’IA prendrait la forme d’un annuaire des solutions logicielles prêtes à l’emploi pour créer des solutions à base d’IA, notamment pour conseiller les entreprises utilisatrices, dont les TPE/PME. C’est le rôle du privé !

S’en suit une litanie de propositions pour développer le rôle d’acheteur d’IA de l’État.  ll doit certainement tirer parti des technologies pour se moderniser. Mais c’est piège le plus dangereux qui soit pour les startups françaises ! Il n’est déjà pas simple de travailler avec un grand compte français, alors, avec l’État !

La proposition de création d’une DARPA française ou européenne présente du sens. Elle est issue de l’initiative Joint European Disruptive Initiative (JEDI) lancée par le Français André Loesekrug Pietri, en collaboration avec des Allemands et des Italiens. Le diable de ce genre d’objet est dans les détails de sa mise en œuvre.

Enfin, nous avons quatre secteurs d’activité cibles considérés comme relevant d’opportunités de leadership : santé, agriculture, transports, défense et sécurité avec quelques concepts génériques intéressants autour de l’expérimentation, l’accès à des données d’expérimentation – toujours locales – ainsi que les bacs à sable d’innovation.

Côté transports, ça parle de code de la route et d’expérimentations, mais pas d’industries. Qui sont les acteurs ? Où sont les économies d’échelle ? Où sont nos opportunités de création de valeurs ? Quid d’expérimentations dans des villes avec 100% de véhicules autonomes (level 4 ou 5) ? Voilà qui marquerait les esprits et ferait avancer l’état de l’art !

Dans la santé, le Rapport évoque surtout la manière d’exploiter les données de parcours de santé de la CNAM au lieu de se poser la question du marché mondial de la santé. En attendant, les startups françaises d’imagerie médicale alimentent leur IA avec des bases d’origine américaine.

Pour l’agriculture, les propositions relèvent beaucoup plus des usages en France que du développement de technologies agricoles à base d’IA que la France pourrait exporter. C’est presque plus un vœu d’autosuffisance alors que l’on importe presque tous nos engins agricoles !

Enfin, l’IA dans la défense et la sécurité est plus régalienne qu’industrielle. Le point de vue affiché est celui d’un État acheteur de technologies, même si nous sommes aussi un grand exportateur d’armes devant l’éternel.

Dans leur forme actuelle, ces cinq plans thématiques ressemblent plus à des plans de rattrapage ou de déploiements qu’à des plans industriels dignes de ce nom.

Le Rapport Villani propose d’ »innover dans l’industrie du composant adapté à l’IA« . Après un exposé clair des enjeux dans les processeurs neuromorphiques, la proposition faite consiste à créer un supercalculateur, une propension habituelle à s’éloigner dangereusement des marchés de volume ! Peut-être une influence d’ATOS-Bull qui est le fournisseur national de ce genre d’engins ou celle des chercheurs qui voudraient disposer de leur propre puissance de calcul pour entrainer leurs modèles de réseaux de neurones sans passer par le cloud des GAFAMI. Ca frise le hors sujet, car cela passe d’un enjeu industriel mondial à celui de l’équipement local de nos chercheurs.

Rien n’est dit de la filière française et européenne des composants ou des architectures d’IA distribuées et réparties dans les objets connectés, qui présentent un bénéfice directement lié à des préoccupations écologiques et de protection de la vie privée évoquées par ailleurs dans le Rapport ?

Ne parlons pas de se poser la question cruciale de l’informatique quantique, dont certaines applications auront un lien avec l’IA, mais qui attendra probablement un « plan calcul quantique » gouvernemental entre 2025 et 2030, quand il sera bien trop tard. Le mot quantique n’apparait pas dans le Rapport Villani. Comment arrive-t-on à un tel résultat ? Les raisons sont toujours les mêmes et liées à la méthode et au casting. Les chercheurs défendent la recherche. Les trublions de l’État veulent le moderniser. Les chercheurs en éthique défendent l’éthique. Les investisseurs veulent investir. Les avocats veulent faire évoluer le droit. Certains entrepreneurs recherchent du financement ou un assouplissement règlementaire. D’autres se plaignent du manque de compétences et de personnes formées. L’open source promeut l’open source. Mais peu affichent une vision globale. Les  demandes des chercheurs ont été visiblement mieux prises en compte. Pas étonnant ! La mission Villani comprenait deux chercheurs (Cédric Villani et Marc Schoenauer), un ingénieur de l’armement de la DGA et pas moins de cinq permanents du CNNum. Il n’est pas étonnant dans ces conditions que le Rapport Villani se soit intéressé plus à l’amont de l’innovation, à savoir la recherche, qu’à sa valorisation industrielle qui est un sujet complexe où l’Etat doit jouer un rôle de facilitateur plus que de stratège. Bref, on attend un peu la suite ! »

L’intégrale de l’analyse du rapport Villani sur www.oezratty.net

 

Intelligence artificielle en France : un micro plan

Intelligence artificielle en France : un micro plan

Force est de constater que la France forme chaque année de nombreux talents mais dont la plupart sont récupérées et par les GAFA et autres géants du net. Macron reconnait que  nombre d’entre eux travaillent d’ailleurs, depuis des années, pour le compte des Gafa (Google, Amazon, Facebook et Amazon) américains. Pas étonnant si ces Gafa veulent installer des centres de recherche en France relativement pointue sur le sujet mais dépendant des applications de plateformes. La France va dépenser 1.5 milliards en quelques ânées, la chine 13 milliards et les Gafa des dizaines et des dizaines de milliards. Pas sûr que ma France soit la bonne échelle intervention.  On peut regretter que sur ce terrain stratégique n’émerge aucun grand projet européen.  Autre problème non négligeable,  les faibles rémunérations des chercheures en France. Emmanuel Macron compte aussi « augmenter la porosité entre la recherche publique et le monde industriel ». Ainsi, les chercheurs français pourront à terme consacrer 50% de leur temps à un groupe privé, contre les 20% auxquels ils ont droit aujourd’hui. Une mesure qui pourrait notamment permettre d’augmenter un peu les rémunérations des chercheurs dans le public. Autre faiblesse, l’insuffisance de maîtrise des données indispensables aux algorithmes. Des données maitrisées parles grands du numérique notamment américains et chinois.  Du coup,  la France va tenter de se recentrer sur  certains secteurs, comme l’automobile, l’énergie, la cyber sécurité ou l’aéronautique ou la santé.  Ainsi, « la base de données de l’assurance-maladie ou encore celle des hôpitaux comptent parmi les plus larges du monde », souligne l’Elysée, qui a annoncé la création d’un « Health Data Hub ». En ouvrant ces données aux acteurs de l’IA dans un cadre sécurisé et garantissant la confidentialité, Emmanuel Macron espère développer des « innovations majeures », comme l’amélioration du traitement des tumeurs cancéreuses, ou la détection des arythmies cardiaques. Dans ce domaine, l’IA pourrait notamment permettre à l’Etat de faire d’importantes économies. Emmanuel Macron a enfin insisté sur les enjeux sociaux, éthiques et démocratiques liés à l’essor de l’IA. Pour lui, les états doivent se demander quelles valeurs l’IA doit servir, afin de tracer des lignes rouges. Il souhaite notamment lancer une réflexion mondiale sur « le contrôle et la certification » des algorithmes. Sur le modèle du GIEC.

Les enjeux de l’intelligence artificielle (Cédric Villani)

Les enjeux de l’intelligence artificielle  (Cédric Villani)

Enjeu scientifique, économie, démocratique et sociétal, Cédric Villani développe ces aspects dans une interview au JDD

L’intelligence artificielle (IA) semble aujourd’hui très à la mode, mais de quoi s’agit-il?
Il n’y a pas de définition précise. L’intelligence artificielle, c’est l’art de la programmation qui permettra à un algorithme, un ordinateur, de réaliser des tâches subtiles en tenant compte de nombreux paramètres. Il faut comprendre que l’IA repose sur des méthodes variées : la déduction logique, mais aussi l’apprentissage statistique, par l’exemple (vous ne dites pas à la machine ce qu’est une tarte aux fraises, mais vous lui montrez des milliers d’images de tartes pour qu’elle apprenne à les reconnaître) ou l’exploration (c’est ainsi que les derniers algorithmes du jeu de go découvrent les meilleures stratégies).

En quoi l’intelligence artificielle nous concerne tous?
L’IA va bouleverser notre quotidien avec discrétion. Vous en bénéficiez déjà quand vous faites en quelques clics une recherche par mot clé ou une traduction automatique. Vous serez un jour conduits par des voitures automatiques. Et un algorithme, au vu de vos données médicales et de vos radios, pourra vous dire : « Vous avez telle maladie et je recommande à votre médecin tel traitement.  » Vous serez alors soigné par une combinaison d’humain et d’IA.

Quelles seront les grandes pistes de votre rapport?
Elles s’articulent autour de six grands piliers : l’impact sur l’emploi, l’écologie, l’éthique, la recherche, la politique industrielle et l’enjeu des données. En cette matière, le droit européen est de loin le plus protecteur du monde. Nous tenons à le rappeler, car si les citoyens et les administrations n’ont pas confiance, ils ne partageront pas leurs données, et notre recherche prendra du retard. En même temps, il faut décloisonner. Nos administrations n’ont pas l’habitude de partager.

 

Que préconisez-vous en matière de recherche?
La compétition de l’IA est avant tout une course pour l’intelligence humaine, celle des experts. Il faut associer les grands acteurs : les universités, les centres de recherche comme le CNRS, l’Inria, le CEA. Donner aux chercheurs en IA des avantages, un environnement administratif moins pesant, des moyens de mener leur projet. Rapprocher le secteur public et le privé, favoriser les collaborations avec l’industrie. Je n’oublie pas un grand besoin de formation. Dans le domaine de l’IA, nous avons besoin aussi bien de bac +20 que de bac +3.

Seriez-vous prêt à postuler à un ministère de l’IA?
Certainement pas. Le sujet touche tous les ministères et doit irriguer toutes les administrations. S’il existe un ministère de l’IA dans certains pays, nous sommes convaincus qu’il faut une organisation plus subtile.

 

Votre mission a-t-elle repéré des secteurs prioritaires en matière d’IA?
Les expérimentations concernent tous les secteurs. Mais pour une vraie politique industrielle, notre rapport insistera sur les transports, la santé, l’environnement et la défense, des domaines dans lesquels l’Europe et la France ont une vraie expertise et dans lesquels l’Etat peut apporter une forte valeur ajoutée au virage de l’IA. En santé, nous avons de véritables pépites comme Therapixel, start-up spécialisée dans les diagnostics avancés en matière de cancer, Cardiologs en cardiologie ou Rythm et son bandeau facilitateur de sommeil. Arrêtons de nous sous-estimer.

 

Quel financement la France devrait-elle consacrer au développement de l’IA?
Au niveau de l’UE, une trentaine de milliards sur les années qui viennent me paraît la bonne échelle. Et au niveau de la France, une cible de 1 à 2 milliards d’euros par an semble raisonnable, si l’on ajoute les investissements IA en recherche, matériel, industrie, formation…

Aujourd’hui, l’IA se nourrit d’une foule de données personnelles, doit-on faire payer leur utilisation?
Quand un hôpital vend des données personnelles de ses patients sans leur consentement, c’est choquant. Nous n’avons pas plus vocation à en faire commerce. Pourquoi ne pas les communiquer pour des expériences scientifiques, pour que d’autres en fassent usage? Comme lorsqu’on choisit de donner son corps à la science.

Face aux géants américains et chinois, la bataille des données n’est-elle pas déjà perdue?
Il est plus délicat de constituer de grandes bases dans un environnement fragmenté, comme l’Europe, mais la mission est convaincue qu’on peut y parvenir. A Europe unie, rien d’impossible. Cette union de forces est pour moi le plus grand enjeu à long terme, et la première raison pour laquelle je fais de la politique.

 

Face au développement de l’IA, la culture scientifique des Français est-elle suffisante?
En France, on s’est mis en tête que la culture était littéraire… Nous devons convaincre que les sciences font partie de la culture. A ce titre, la proposition du ministre de l’Éducation d’instaurer, en première et en terminale, deux heures hebdomadaires d’humanités scientifiques et numériques me plaît beaucoup.

 

En quoi consistera ce nouveau cours?
Pour les élèves des sections littéraires, qui abandonneront les sciences, les grands principes sont déterminants. On abordera la question : qu’est-ce que les sciences changent dans notre société ? Sujet immense. On pourra y parler de l’IA, qui influence la géostratégie mondiale, expliquer comment la science a modifié le cours de la Seconde Guerre mondiale, raconter l’aventure de l’informatisation, les bonnes pratiques face aux progrès technologiques… Cela donnera des clés pour comprendre.

 

Et à l’école primaire?
Les enfants de 6 ou 7 ans sont très curieux. La mission sur l’enseignement des maths recommande de cultiver le sens des quatre opérations dès le CP. Je vous conseille les vidéos Curious Mind, Serious Play, de Jan de Lange, célèbre pédagogue néerlandais. On y voit des gamins de 3 à 6 ans qui se passionnent pour de petites expériences et ont de bonnes intuitions là où un Prix Nobel pourrait être perdu!

 

À quel âge commencer les cours d’informatique?
Dès le CP… mais sans écran. Il faut distinguer les algorithmes – la science des processus – et le logiciel. Suivre des jeux, des instructions, comprendre la démarche algorithmique, tout cela peut commencer très tôt, sans appareils. La fondation La Main à la pâte, qui cherche à améliorer la qualité de l’enseignement des sciences, a conçu un manuel, « 1,2,3 codez! », qui peut être utilisé dès la maternelle.

 

Les élèves français sont très mal notés dans les classements internationaux évaluant leurs performances en sciences. Le problème n’est-il pas lié à la façon dont elles sont enseignées?
Absolument. À leur décharge, les collègues enseignants ont reçu beaucoup d’instructions contradictoires et très peu de formation. Il est donc important de rappeler le subtil dosage d’ingrédients que l’on retrouve dans les pédagogies qui ont eu du succès, que ce soit Séguin, Montessori, Singapour… D’abord, l’élève commence par manipuler. Puis il va désigner les choses et les représenter. Et enfin passer aux concepts, aux règles abstraites. La formation des enseignants se révèle cruciale. Et le périscolaire a un rôle à jouer. En France, nous avons des clubs de jeux, des concours, des activités remarquables et sous-exploitées.

 

Les avancées de la science ne risquent-elles pas d’aboutir à une fracture entre ceux qui peuvent accéder au savoir et les autres?
C’est un vrai risque et nous voulons l’éviter. L’intelligence artificielle est un bon exemple. Elle suscite des craintes variées. Le spectre d’une IA autonome ne m’effraie pas, nous en sommes tellement loin. Mais l’idée d’une IA qui profite seulement aux experts est un danger sérieux. Pour que le sujet prenne son essor, il faut que les gens se sentent dans le coup. Bien plus que la simple acquisition de connaissances, la culture scientifique est un enjeu pour la cohésion de la société.

 

Intelligence artificielle : lente diffusion ou rupture ?

Intelligence artificielle : lente diffusion ou rupture ?

Dans une étude France Stratégie (ancien plan, service du Premier Ministre) évoque deux scénarii : l’un d’une diffusion progressive, l’autre d’une rupture. Dans le premier cas, l’intelligence artificielle serait intégrée au fonctionnement des entreprises et des organisations dans la continuité de leur transformation numérique.

Le défi de l’automatisation des tâches

De manière générale, le rapport explique que l’émergence de l’IA dans le monde du travail offrirait une opportunité économique liée à des gains de productivité (baisse des coûts d’opérations automatisées, automatisation des processus de coordination entre différents services et acteurs, optimisation des flux de production…) Ces mêmes gains pourraient constituer des risques pour l’emploi, remplaçant l’humain par la machine. . Les travailleurs pourraient également craindre une dévalorisation de leurs compétences, une surcharge cognitive, une perte d’autonomie, un contrôle accru et une perte de sens du travail liée à l’automatisation des tâches. Mais « , ces mêmes technologies pourraient aussi créer de nouveaux métiers grâce, notamment au traitement massif des données (devenir le superviseur d’une flotte de véhicules autonomes ou de chatbots par exemple). En imaginant que l’IA prenne en charge des tâches routinières et répétitives, on pourrait aussi imaginer que cela soulagerait les actuels travailleurs, qui bénéficieraient d’une amélioration des conditions de travail et une valorisation des activités et des tâches. France Stratégie prend trois exemple celui des transports avec notamment l’accélération de automatisation des tâches dans la logistique, les banques aussi concernées par la numérisation et les restructurations qui s’amplifient enfin le secteur de la santé où la les perspectives d’emplois nouveaux paraissent les plus positifs. Pour les patients, et les professionnels. Enfin, les auteurs de l’étude rappellent qu’il est impératif de sécuriser davantage les parcours professionnels dans les secteurs les plus impactés par l’IA afin d’éviter que le bouleversement annoncé se situe plus du côté du scénario dommageable.

Intelligence artificielle : enjeux et perspectives (Charles-Édouard Bouée)

 

Charles-Édouard Bouée, le président du cabinet de conseil Roland Berger, explique les défis qui nous attendent avec l’arrivée de l’intelligence artificielle dans une interview à la Tribune

 

Sommes-nous en train de vivre un tournant avec l’arrivée de l’intelligence artificielle dans nos vies ?

 

CHARLES-ÉDOUARD BOUÉE - À l’évidence, oui ! Tous les indices que nous observons depuis deux ans le montrent. Nous entrons dans l’âge des machines intelligentes. En 2016, il y a eu des prises de position très claires de personnages emblématiques des nouvelles technologies – Elon Musk, Bill Gates, etc. – et des victoires hautement symboliques de l’IA contre les champions du monde du jeu de go, de poker ou du jeu Civilisation, qui est un jeu de stratégie encore plus complexe. On a aussi vu émerger de nouveaux acteurs de l’IA, comme Nvidia qui a doublé de valeur boursière en un an. Le vrai point d’inflexion a eu lieu il y a dix ans, en 2005-2006. C’est là que les premières puces Nvidia et les premières applications de machine learning sont apparues. Mais le mot intelligence artificielle n’est entré dans le vocabulaire des entreprises que depuis 2016. La France s’en est rendu compte avec retard mais a lancé en janvier dernier France IA, une initiative intéressante dotée d’une enveloppe de 1,5 milliard d’euros sur dix ans, et qu’il faut désormais développer. Tous les grands pays en ont fait une priorité : dès 2016 aux États-Unis, un rapport très complet sur les enjeux de l’IA a été remis à Barack Obama. Les Chinois aussi en ont fait leur nouvel objectif national prioritaire. Les entreprises en parlent, les États s’en préoccupent et le sujet commence aussi à intéresser le grand public, à voir les nombreuses unes de la presse qui y sont consacrées.

Il y a donc une accélération ces deux dernières années…

L’intelligence artificielle coïncide avec la prise de conscience de l’impact des technologies nouvelles sur le travail, et sans être au coeur des enjeux des élections dans les différents pays, elle percute le débat politique parce qu’elle aura des conséquences pour l’économie et l’emploi. En mai 2014, Roland Berger avait fait une étude remarquée selon laquelle la robotisation pourrait menacer 42 % des emplois. C’était très prospectif. Les débats restaient très académiques. C’est aujourd’hui devenu un sujet de l’actualité. Tout le monde en parle. Il y a une accélération du temps. Pas seulement celui des technologies mais de tout. Hartmut Rosa, le philosophe allemand, a raison : le temps s’accélère.

Quels scénarios envisager pour l’arrivée de l’IA dans nos vies ?

Elle est déjà présente mais cela reste peu visible. Dans mon livre, j’essaie de décrire ce qui va se passer à un double horizon de dix ans et de vingt ans. 2026-2036, c’est à la fois loin et très proche. Cela va être selon moi un tsunami, en deux vagues. La première, sur la période 2016-2026, va être marquée par le basculement dans l’intelligence artificielle portative, intégrée dans les téléphones mobiles et également dans tous les autres équipements que nous utilisons. L’intelligence artificielle portative pour tous, cela veut dire que notre vie va changer encore davantage dans les dix prochaines années que dans les dix précédentes. L’IA portative va nous faire gagner du temps, en réalisant à notre place tout une série de tâches simultanément et rapidement. L’homme augmenté avec son smartphone intelligent sera capable de gérer plusieurs dimensions en parallèle : notre intelligence artificielle portative pourra en même temps faire nos courses sur plusieurs sites Internet et nous faire livrer à domicile au meilleur prix les meilleurs produits, réserver nos vacances, comparer les prix des abonnements de téléphone tout en vérifiant que nos données personnelles ne sont pas utilisées par des tiers sans notre accord – car notre IA portative effectuera elle-même les recherches et les achats, disruptant ainsi des secteurs entiers comme la grande distribution ou la publicité. Elle se connectera aussi avec l’IA portative de nos voisins, par exemple pour acheter de l’électricité au distributeur local. Notre vie quotidienne et toutes les industries vont être radicalement transformées.

Il y a un gros débat sur la productivité à l’heure du numérique, car on ne la voit pas dans les statistiques. Cette IA portative va tout changer ?

Oui, et elle va faire disparaître la fracture numérique, le fameux digital divide, à part pour ceux qui ne sauront pas se servir d’un smartphone… C’est comme l’énergie. On est tous égaux devant l’électricité. L’IA portative entraînera aussi un rééquilibrage du rapport de force entre les entreprises et les particuliers. Aujourd’hui, l’entreprise, même traditionnelle, a le pouvoir sur nos données et sur la technologie. Demain, avec l’IA portative, l’écart va se combler car tout le monde aura accès à cette puissance informatique. Avec la montée des cadres nomades et des freelancers, les rapports de force sociaux et le monde du travail pourraient évoluer sensiblement : nous tous, salariés comme consommateurs, serons « augmentés » et pourrons postuler aux nouveaux emplois, nous procurer les nouveaux produits et services avec l’appui de notre IA personnelle.

Qui seront les acteurs de cette intelligence artificielle portative ?

Selon moi, les leaders de cette nouvelle révolution ne seront pas les Gafa. Ni Google ni Apple ni Facebook ni Amazon, ni même les Chinois des Bat (Baidu, Alibaba et Tencent). Il y aura un rééquilibrage entre les grands acteurs de l’Internet, les entreprises et les individus. La question de la sécurité des données, des data, sera cruciale. On crée tous les deux ans autant de données que celles qui ont été produites avant par l’humanité. C’est vertigineux. Celui qui pourra avoir accès à des données « fraîches » sera très rapidement au même niveau que celui qui l’a précédé. Avec une IA portative, personne ne voudra avoir affaire à un commerçant qui dispose de son historique de données. Tout nouvel acteur capable de garantir cette protection des données aura donc une prime sur les autres. Ce pourra être un spin off des Gafa, ou bien un nouvel acteur encore inconnu. Les données n’auront plus la même valeur économique. Les futurs nouveaux algorithmes seront probablement moins consommateurs de données car l’IA sera de plus en plus élaborée. Aujourd’hui le machine learning [apprentissage automatique ou apprentissage statistique, Ndlr] a besoin d’une masse considérable de data et de capacité de calcul. Demain, nous passerons au machine reasoning avec une IA interprétative ayant une plus forte capacité de raisonnement. La dernière preuve empirique que les Gafa ne seront pas forcément les gagnants de la bataille de l’IA, c’est l’observation du passé. Il y a eu trois vagues technologiques depuis les années 1990 : la vague de l’ordinateur portable avec Microsoft et IBM ; la vague d’Internet avec les grands opérateurs fournisseurs d’accès à Internet, comme AOL (America Online). Et enfin, on a eu la vague des Gafa avec Apple, Google, Facebook et Amazon.

En dix ans, les Gafa ont atteint en Bourse l’équivalent du PIB de la France… Comment imaginer leur disparition ?

Ces entreprises ne vont pas disparaître mais elles peuvent connaître le même sort que celui des opérateurs télécoms. Dans dix ans, il y aura des sociétés qui auront une capitalisation boursière de plus de 1 000 milliards de dollars mais selon moi, ce ne seront pas les Gafa. Les nouveaux acteurs dominants seront ceux qui fourniront l’IA portative en protégeant les données personnelles. L’histoire a montré qu’à chaque transition, les consommateurs ont cherché un nouveau produit et une nouvelle marque. Google au début était un service neutre qui n’essayait pas de nous vendre quelque chose. Le moteur de recherche s’est imposé et est ensuite devenu un service marchand. Il y a donc beaucoup de présomptions que les dernières années ne sont pas une garantie pour le futur. On peut imaginer que la prochaine disruption technologique, qui est la plus grosse, se fera avec de nouveaux acteurs.

Cela veut dire que tout le monde repart du même point. Mais les Gafa sont tellement riches qu’ils pourraient aspirer tous les cerveaux. N’a-t-on pas atteint un point de non-retour ?

Ce n’est pas qu’une question de puissance et d’argent mais d’algorithmes et de créativité pour engendrer de nouveaux business. Ceux qui ont fait fortune, ce ne sont pas les créateurs d’Internet, mais ceux qui ont suivi, qui ont su créer les services, fait un comparateur, un site de vente en ligne ou de voyage ou de rencontres… Au début des années 1990, les étudiants d’Harvard allaient chez Microsoft qui attirait tous les talents et pourtant ce sont d’autres qui ont gagné la bataille de l’Internet. Donc rien ne garantit que les Gafa seront les gagnants pour l’éternité. En dix ans, un nouvel entrant avec peu de capitaux mais les bons cerveaux peut prendre leur place.

Donc, c’est la révolution des cerveaux… humains ?

Oui, heureusement… mais cela sera différent dans les dix années qui suivent. Dans la séquence 2026-2036, les progrès de l’IA seront encore plus spectaculaires : machine learning, machine reasoning, la machine qui apprend, celle qui raisonne ; puis viendront les algorithmes génétiques qui se corrigent et se transforment, c’est-à-dire une machine capable d’évoluer génétiquement, comme un cerveau humain.

On va donc vers l’IA forte ?

Progressivement, de plus en plus d’applications utiliseront l’IA portative. Ma thèse est qu’à un moment donné, de manière aléatoire, une machine va s’éveiller. Dans le livre, je date cet événement, qui correspond au fameux point de singularité, au 15 août 2038. Cela peut arriver n’importe où, n’importe quand. Ce sera un « accident ». Ce n’est pas nécessairement celui qui cherche qui trouvera. Dans la thèse du livre, c’est une mise à jour de routine de l’IA qui déclenche son éveil.

Oui, et cela pose dès lors toute une série de questions philosophiques. Comment se comporte l’IA devenue consciente ?

Il y a deux écoles. Ceux qui pensent que la machine aura tous les caractéristiques humaines. Les bonnes et les mauvaises… Elle sera cupide, voudra du pouvoir et asservir les autres. Et il y a ceux, les plus nombreux, qui pensent que la machine raisonnera par rapport à son propre empire. Elle voudra sécuriser son accès à l’énergie, la stocker et survivre. Elle va donc s’assurer que l’environnement climatique et énergétique est sécurisé. C’est tout ce dont elle a besoin. Elle cherchera à éviter les guerres et tout ce qui pourrait perturber ses infrastructures.

Elle va gouverner la planète Terre… Ce sera « la chute de l’empire humain » ?

Elle va s’assurer de sa survie sur Terre. La machine ne raisonnera pas selon les critères humains, mais en fonction de ses besoins propres. La chute de l’empire humain à l’ère de l’intelligence artificielle forte, ce sera du Gengis Khan ludique et indolore. Comme le décrit Elon Musk, l’homme vivra dans un énorme jeu vidéo, une sorte de Matrix – car pour la machine ce sera le meilleur endroit où mettre les humains.

Les gens en auront-ils conscience ?

Non. Pour l’instant les gens sont sur la plage : ils contemplent les vaguelettes et ne voient pas l’énorme tsunami qui arrive.

Pourtant on voit poindre un début de révolte contre les technologies…

Empiriquement, on sait qu’on ne peut pas arrêter les technologies. Même le nucléaire ne l’a pas été. La question est de savoir dans quel monde nous voulons vivre et comment nous souhaitons contrôler la technologie, ou pas. Mais le vrai problème est que nous n’avons pas conscience de la situation. Si l’être humain savait avec certitude qu’une machine prend le contrôle, alors il se battrait pour sa souveraineté. Mais la probabilité que nous ne soyons pas dans une immense simulation est d’une sur un milliard, a dit Elon Musk. Sa thèse est que la chute de l’empire humain, nous ne la verrons pas. Il se pourrait que nous y soyons déjà.

Sans aller aussi loin dans la prospective, l’intelligence artificielle est aussi une énorme opportunité de business ?

Je ne suis pas d’accord avec ceux qui pensent qu’on est coincé dans un monde de raréfaction du travail et où le revenu universel va s’imposer. Il nous reste dix ans devant nous pendant lesquels nous pouvons encore gagner la bataille. On est à l’aube d’un âge d’or si on sait s’adapter.

Pourtant le patron de Microsoft dit, comme certains hommes et femmes politiques, qu’il faudra taxer les robots pour financer un revenu universel…

Nous avons encore dix ans devant nous pendant lesquels nous pouvons gagner. Le revenu universel, c’est beaucoup trop tôt pour l’envisager. C’est reconnaître qu’on va perdre la bataille de l’IA. C’est exactement l’inverse de ce qu’il faut faire. Nos hommes et femmes politiques sont loin d’être les seuls à tenir ce discours, il y a aussi des représentants de la Silicon Valley qui en parlent. Mais la différence est que ceux-ci sont persuadés qu’ils vont gagner la bataille de l’IA. Le revenu universel, c’est pour expliquer aux gens qu’il faut qu’ils se préparent à être d’éternels perdants, qu’ils ne pourront qu’être pauvres, et subventionnés pour ne pas travailler. Au contraire, les syndicalistes devraient s’emparer de l’IA pour réclamer un effort massif d’éducation et de formation, et permettre aux étudiants et aux travailleurs français d’être les meilleurs. Aujourd’hui, il faut regrouper nos forces : travailler avec les Allemands ainsi qu’avec les autres pays européens, et faire effet de levier face aux Américains qui sont actuellement un peu affaiblis en raison de leurs clivages internes.

Et les entreprises, que font-elles pour se préparer ?

La prise de conscience a commencé. Depuis deux ans, les entreprises se sont lancées à marche forcée dans la transformation digitale. Elles sont en train de comprendre que ce n’est qu’une promenade de santé au regard de la montagne à gravir. Mais je leur dis que c’est une opportunité incroyable pour une entreprise de la vieille économie, car cela rebat toutes les cartes. En ayant une stratégie IA, elles peuvent rattraper leur retard. Aujourd’hui, tous nos clients se sentent menacés par les Gafa. Leur dire que même les Gafa peuvent disparaître avec l’arrivée en dix ans de nouveaux acteurs, c’est de nature à leur redonner l’espoir.

L’Europe a sa chance dans cette nouvelle bataille ?

Oui, parce qu’on a les mathématiciens, les ingénieurs, les cerveaux. Et on n’a pas les Gafa. Pourquoi les Gafa ont-ils gagné contre les opérateurs télécoms ? Parce que les opérateurs étaient persuadés qu’ils avaient la maîtrise du débit et du client. Les fournisseurs d’accès Internet ont cru qu’ils allaient gagner parce qu’ils avaient les abonnés. Mais lorsque les Gafa ont débarqué avec des applications qui ont été d’emblée adoptées par les clients, c’était fini pour eux. Ils sont passés de très riches à très pauvres. C’est une des raisons pour lesquelles l’Europe a raté le virage. Les opérateurs télécoms européens étaient les maîtres du monde et ils ont été vaincus : Vodafone, Deutsche Telekom, France Telecom avaient une stratégie d’expansion mondiale. C’étaient des cash machines qui émettaient de la monnaie papier car ils contrôlaient les consommateurs en les équipant de portables. Et les Gafa les ont remplacés en dix ans. C’est la preuve empirique que tout reste possible. On n’est pas assez stratèges en Europe. Les Chinois ont gagné la bataille suivante parce qu’ils sont partis de zéro. Il faut sortir de notre complexe d’infériorité vis-à-vis de la Silicon Valley. La bonne nouvelle, c’est que les grands groupes européens, dans l’automobile, l’industrie, les cosmétiques, n’ont pas peur des Gafa. L’IA est une opportunité pour eux. Ensuite, c’est aux gouvernements nationaux et à l’Europe de fournir les moyens de cette transformation. L’Europe doit lancer une plateforme IA en open source. Si l’Europe, qui a créé le GSM, sait définir les normes de l’intelligence artificielle portative, elle deviendra la référence, au moins pour l’Europe continentale.

Ceux qui auront donné le tempo sur les normes auront un avantage compétitif fort.

Aujourd’hui le problème de l’IA, c’est qu’elle n’est pas portable. C’est la forêt, ça foisonne, on est avant que Microsoft n’impose son système d’exploitation pour tous les ordinateurs. Celui qui saura développer l’OS de l’IA va emporter la mise.

Une stratégie IA pour une entreprise, c’est quoi ?

C’est très différent d’une stratégie classique où l’on regarde la concurrence, le marché, les produits, les clients, etc. La première étape est de visualiser le futur, un futur assez lointain, au moins 2030. Dans ce futur, il faut analyser tout ce qui dans son activité peut être impacté par l’IA. Ensuite, il faut développer une stratégie de conquête. Il faut apprendre à se projeter dans le futur : qu’est que ce qu’on va fournir au consommateur de 2036, qui aura accès à l’IA comme celui de 2017 a accès à l’Internet haut débit ? La seconde étape est d’analyser ses actifs, et déterminer ceux qui sont utiles et ceux qui ne le sont pas.

C’est simple à dire, pas à réaliser…

C’est beaucoup plus simple quand on a pris conscience des conséquences de l’arrivée de l’IA. C’est écrire avec le comex les futurs possibles et voir comment on peut les préempter et prendre de l’avance. C’est pour cela que les groupes traditionnels ont encore leur chance. Ils ont un avantage beaucoup plus grand qu’ils ne le pensent…

 

La France leader de l’intelligence artificielle ?

La France  leader de l’intelligence artificielle ?

 

C’est le souhait de Macron qui voudrait que la France joue dans la cour des grands. La course à l’IA est evidemmenet lancée. Elle s’appuiera notamment sur le caractère exponentiel de l’évolution des données qui tous les deux ans dépasse le volume de tout ce qui a été produit depuis l’origine de l’humanité. Un véritable or noir qui pourrait permettre à certains de dominer tant sur le plan économique que sociétal et politique. De ce point de vue la régulation du trafic de données qui rendent compte de la vie des individus en tout temps et en tout lieu revêt une importance capitale pour échapper à la domination des quelques oligopoles. Il faudra cependant aussi créer notamment des services de qualité garantissant ainsi la protection des idivudus.et f favoriser l’émergence de leaders internationaux d’origine française ou européenne. Au lieu de se résoudre à seulement fournir des ingénieurs de haut niveau aux GAFA ou de mettre en mettre nos Startups  en sous-traitance de ces leaders comme actuellement. Le chef de l’Etat va recevoir à dîner mercredi soir des chercheurs internationaux en la matière avant de se voir remettre jeudi le rapport du mathématicien et député La République en marche Cédric Villani et de prononcer un discours au Collège de France pour dévoiler sa stratégie. « J’annoncerai jeudi des mesures permettant à la France de conforter sa place comme l’un des leaders de l’intelligence artificielle dans le monde », a dit le chef de l’Etat lundi soir lors d’un discours aux industriels français. Selon l’Elysée, la mobilisation de fonds publics, notamment issus du fonds pour l’innovation dans l’industrie (F2i), du programme d’investissements d’avenir (PIA) et de crédits budgétaires, devrait être annoncée. « La France a raté toutes les dernières révolutions technologiques, la robotisation, internet, on n’a pas de géants en la matière », dit-on dans l’entourage du chef de l’Etat. « Là il y a vraiment la volonté de faire partie du jeu mondial » avec l’intelligence artificielle et la France « a la capacité de jouer dans la cour mondiale dans certains secteurs ». Pour Macron cette percée de la France dans l’IA est incontournable à moins de prendre le risque d’une  perte de souveraineté.

Intelligence artificielle : une révolution du quotidien (Cédric Villani )

Intelligence artificielle : une révolution du quotidien  (Cédric Villani )

Le  JDD  mathématicien et député Cédric Villani, chargé d’une  mission sur intelligence artificielle, défend la vulgarisation et la  démocratisation de la culture scientifique dans une interview au JDD.

Le  mathématicien explique que ses pistes s’articulent autour de « six grands piliers : l’impact sur l’emploi, l’écologie, l’éthique, la recherche, la politique industrielle et l’enjeu des données. » Pour être compétitive dans ce domaine, il estime que la France doit y consacrer de « 1 à 2 milliards d’euros par an » mais ajoute que « le plus grand enjeu à long terme » est la coopération européenne : « A Europe unie, rien d’impossible. »

En quoi l’IA nous concerne tous?
L’IA va bouleverser notre quotidien avec discrétion. Vous en bénéficiez déjà quand vous faites en quelques clics une recherche par mot clé ou une traduction automatique. Vous serez un jour conduits par des voitures automatiques. Et un algorithme, au vu de vos données médicales et de vos radios, pourra vous dire : « Vous avez telle maladie et je recommande à votre médecin tel traitement.  » Vous serez alors soigné par une combinaison d’humain et d’IA.

Quelles seront les grandes pistes de votre rapport?
Elles s’articulent autour de six grands piliers : l’impact sur l’emploi, l’écologie, l’éthique, la recherche, la politique industrielle et l’enjeu des données. En cette matière, le droit européen est de loin le plus protecteur du monde. Nous tenons à le rappeler, car si les citoyens et les administrations n’ont pas confiance, ils ne partageront pas leurs données, et notre recherche prendra du retard. En même temps, il faut décloisonner. Nos administrations n’ont pas l’habitude de partager

 

 

 

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