Monde de demain : la vague de l'intelligence artificielle en action | Atlantico.fr
Atlantico, c'est qui, c'est quoi ?
Newsletter
Décryptages
Pépites
Dossiers
Rendez-vous
Atlantico-Light
Vidéos
Podcasts
High-tech
intelligence artificielle
intelligence artificielle
©Getty Images/iStockphoto/BlackJack3D

Bonnes feuilles

Monde de demain : la vague de l'intelligence artificielle en action

Damien Gromier a publié "L'intelligence artificielle en action : Santé, environnement, énergie... ce que l'IA change concrètemen"t aux éditions Eyrolles. Ce livre interroge le futur de l'IA en présentant les pratiques les plus avancées en la matière. Cette plongée donne les clés de cette technologie. Extrait 1/2.

Damien Gromier

Damien Gromier

Damien Gromier est fondateur de l'initiative Al for Good, lancée à l'Assemblée nationale en avril 2018. Il est CEO et cofondateur du groupe Startup Inside à l'origine des conférences internationales AI for Health, AI for Finance et AI for the Planet. Il est également cofondateur et ancien président de l'initiative France is AI by France Digitale. Il est enfin vice-président fondateur de l'association Impact Al, "think and do tank" de référence en matière d'éthique de l'IA.

Voir la bio »

Le cabinet américain d’analyses économiques Tractica a analysé les usages de l’intelligence artificielle dans 28 secteurs industriels aux États-Unis, pour estimer l’évolution des usages et des marchés entre 2018 et 2025. Dans son rapport publié au troisième trimestre 2019, il distinguait 10 cas d’usages principaux. Par ordre décroissant de taille de marché, la liste du cabinet répertorie l’amélioration des stratégies en trading algorithmique (2,4 milliards de dollars), la reconnaissance d’images statiques (2,3 milliards de dollars), le traitement efficace et modulable des données patients (2,2 milliards de dollars), la maintenance prédictive (1,3 milliard de dollars), la distribution des contenus sur les réseaux sociaux (1,2 milliard de dollars), les requêtes textuelles pour rechercher de l’information dans des images (1,1 milliard), la détection automatique de caractéristiques géophysiques, l’identification, la détection, la classification et le suivi d’objets dans des images géospatiales, la détection et la classification d’objets pour la conduite et, enfin, l’analyse de contrats.

L’exercice n’est ni exhaustif ni dépourvu de biais. D’un cabinet d’analyse à l’autre, les analyses diffèrent. Mais l’essentiel est là : à l’évidence, l’IA est susceptible d’être utile et d’apporter de la valeur à un très large faisceau de secteurs. Globalement, en 2020, les rapports des analystes s’accordent sur une tendance centrale : l’IA est en train de s’imposer comme une véritable technologie généraliste opérationnelle. Comme le souligne le rapport de tendance de CB Insight sur l’IA, en 2020, l’intelligence est, fondamentalement, en train de changer l’informatique telle que nous la connaissions jusqu’ici. Après la révolution big data, voici la révolution de l’IA. Et le temps est à la déclinaison pratique, industrialisée, des technologies dont on ne faisait que projeter les applications à venir il y a à peine quelques années. Les pages qui suivent se penchent sur les applications les plus appropriables de l’IA, dans les grands secteurs où elle est, déjà, en usage. Mais ce n’est qu’un début.

 Si l’on se place à l’avant de la frange des usages en cours de déploiement, il faudra aussi compter avec l’IA, par exemple dans l’industrie du divertissement (médias, jeux de hasard, paris…) – où les vidéos, sons et photos hyperréalistes engendrés par les algorithmes vont à la fois bénéficier au secteur et y amener la controverse. La mobilité sera également largement transformée par le déploiement progressif des véhicules autonomes, plus lent que certaines projections ont pu le faire croire. Les robots de livraison apparaissent déjà dans certaines villes, des flottes de camions autonomes sont en cours de test. Les taxis et autres véhicules destinés au transport de personnes doivent encore, eux, relever les défis de la sécurité, de l’intégration à l’environnement, en particulier en ville, et affermir les preuves qu’ils sont véritablement aptes à répondre aux enjeux contemporains de la mobilité. Leur marge de progrès technologique reste encore très grande, mais elle n’est pas seule à rendre encore incertain leur destin.

Les applications de l’IA les plus matures aujourd’hui sont, essentiellement, celles capables de classer automatiquement images, documents et signaux issus de capteurs divers ; d’assurer, en partie au moins, un échange d’informations avec un usager humain ou artificiel ; et de créer de nouvelles formes (images, sons, texte, code) à partir d’ensembles existants. Ces quatre « aptitudes » de l’IA dessinent, bien sûr, un champ d’intérêt immense. Mais elles laissent de côté la créativité « pure », la prise de décision en situation incertaine ou complexe et, surtout, la capacité tout humaine de donner sens à ce qu’on observe ou accomplit. Si bien qu’en réalité, si les technologies de l’IA diffusent dans un très large éventail de secteurs, c’est, typiquement, comme agent encapacitant, dotant l’humain de pouvoirs autrement limités ou absents (l’expert qui peut découvrir de nouvelles corrélations entre deux phénomènes connus), ou comme accélérateur de l’action humaine (le médecin qui divise par 10, ou davantage, le temps nécessaire à examiner des clichés d’imagerie). En clair : dans les secteurs d’intérêt explorés dans ce livre – la santé, la banque et l’assurance, l’industrie, l’environnement –, l’IA est une technologie généraliste qui, d’une manière ou d’une autre, tend à augmenter les capacités humaines, jamais à les remplacer.

Vous avez dit IA?

Les cas d’usage présentés dans ce livre impliquent, tous, une technologie relevant de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle est ici entendue au sens d’un ensemble de concepts et techniques mathématiques et informatiques destinés à reproduire l’intelligence humaine. En pratique, il s’agit de systèmes techniques, associant corpus de données et algorithmes, capables d’accomplir certaines tâches cognitives d’ordinaire accomplies par un cerveau humain : reconnaître des formes, traduire des phrases, inférer des informations, découvrir les règles d’un jeu et les appliquer… Technologiquement, dans les entreprises, l’IA s’apparente très souvent à la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), supervisés ou non, pouvant s’appuyer sur des réseaux de neurones artificiels, parfois associés en plusieurs « couches » (deep learning).

Les acteurs de l’IA en France

La France fait partie des 14 pays qui, dans le monde, selon l’« AI Index 2019  », disposent d’une stratégie IA spécifique et l’appliquent. Preuve que l’IA tient une place importante dans la stratégie scientifique et industrielle de la France.

De façon plus détaillée, le mapping conduit par France Digitale fin 2019 répertoriait quelque 413 start-up actives dans le domaine de l’IA en France – affichant une solide progression de 102 sociétés en un an. Sachant qu’en 2018, la France se classait, déjà, au septième rang mondial par le nombre de ses start-up IA, les acteurs français sont bel et bien présents sur la scène globale.

Qui sont, en dehors des start-up listées par France Digitale, les acteurs de l’IA dans l’Hexagone?

D’après les données collectées par France is AI , la France comptait, en 2018, 68 laboratoires de R&D et plus de 13 250 chercheurs travaillant sur des problématiques IA ou connexes.

La cartographie créée dans le cadre de France is AI met en évidence que l’AI, en France comme ailleurs, est pensée, produite et mise en œuvre au sein de start-up, de grandes entreprises, de laboratoires de recherche… Mais il ne faut pas oublier aussi ce que la diffusion rapide de l’IA dans tous les secteurs économiques doit aux communautés de développeurs, très impliquées. C’est ce que montre une étude de Sciences Po Paris, publiée en décembre 2019 par une équipe dirigée par Dominique Cardon. Cette étude, construite à partir d’une exploration méthodique de très nombreuses ressources en ligne, laisse apercevoir une segmentation entre plusieurs communautés d’acteurs majeurs que sont les acteurs économiques (start-up, incubateurs, etc.), les laboratoires et équipes de recherche en intelligence artificielle, ainsi que les communautés de développeurs qui se retrouvent autour d’événements (meetup). On y trouve également les « repository », notamment Github, qui rassemblent en un point unique et partagé codes et conversations autour des projets de développement informatique. L’ensemble dessine un réseau sociotechnique d’acteurs variés (code logiciel, page de développeurs, de projet, d’équipe ou d’entreprise) interconnectés entre eux.

Ce terreau bien vivant nourrit, notamment, la stratégie IA nationale, adoptée en 2018. Au bilan de celle-ci figurent déjà l’allocation d’un budget de 1,5 milliard d’euros, la désignation de quatre instituts interdisciplinaires d’intelligence artificielle, dits « 3IA », à Grenoble, Nice-Sophia Antipolis, Toulouse et Paris ; le colancement de GAIA-X, projet destiné à favoriser l’interopérabilité des données au niveau européen ; ou encore la cocréation du partenariat mondial sur l’intelligence artificielle.

La dynamique de l’IA est puissante. De très nombreuses entreprises l’ont compris, et elles sont de plus en plus nombreuses à l’inscrire au cœur de leur stratégie. Pour y parvenir – et c’est le message de bien des experts rencontrés pour préparer ce livre –, elles doivent s’acculturer, identifier les talents, développer ou acquérir les technologies les plus appropriées… et, surtout, être capables de s’assurer que toute solution d’IA qu’elles développent ou utilisent est une IA « for Good ».

Pourquoi nous avons besoin d’IA « for Good »

L’IA accélère les procédés, automatise les tâches, amplifie et classe les signaux, voit l’invisible, décèle l’imperceptible, compare l’incomparable. Tout cela, elle peut le faire au service du bien commun : en rendant plus intelligentes les entreprises et la société. Plus intelligentes quant à l’usage des ressources naturelles, quant à la consommation d’énergie et, par là, quant à notre capacité collective à limiter le réchauffement climatique et à atténuer ses conséquences. L’IA peut nous rendre plus intelligents, quant à notre capacité à poursuivre nos progrès sur le chemin des découvertes scientifiques et de l’innovation, notamment dans le champ de la santé…

Mais l’IA peut aussi nous rendre non pas plus intelligents, mais plus redoutables, en matière de développement de robots soldats autonomes, de création de nouveaux moyens de cyberpiraterie toujours plus difficiles à contrer, de facilitation de la fraude et de l’usurpation d’identité, de production et de diffusion de fausses informations.

On l’aura compris : les finalités de l’IA sont celles que décident de lui attribuer acteurs économiques, représentants élus, gouvernements et société civile.

Reste que, même lorsque sa finalité est la meilleure pour tous, quand l’IA est mise en œuvre au sein d’une organisation – entreprise, institution, ONG – dans l’entreprise, l’IA inévitablement interroge, in fine, la nature du travail ou, tout au moins, le rapport qu’une société construit vis-à-vis du travail.

Pour reprendre les termes choisis par le sociologue Yann Ferguson, chercheur à l’ICAM Toulouse, ce que l’IA change au travail tend à être perçu selon quatre catégories de représentation. L’homme, sous l’effet de l’arrivée de l’IA dans son environnement de travail, pourrait être « remplacé », « dominé », « augmenté » ou « réhumanisé ». L’idée d’un remplacement des hommes par les machines a fait couler beaucoup d’encre, sans qu’aucune conclusion sérieuse ou définitive ne puisse s’imposer. Les définitions de l’IA, très variables, rendent les comparaisons hasardeuses. Les projections prolongent des tendances dont rien ne dit qu’elles ne seront pas profondément modifiées par d’importantes ruptures technologiques ou réglementaires. Si bien que les estimations du taux d’automatisation des emplois varient de quelques pourcents à plus de 50 %, pour des horizons de temps situés entre 2030 et 2050. Certaines études estiment au contraire que l’IA, globalement, créera davantage d’emplois qu’elle n’en fera disparaître. Ainsi, il apparaît qu’il est très délicat de prédire combien d’emplois sont susceptibles d’être créés ou détruits par l’IA, d’autant plus qu’il existe de très nombreux mécanismes d’ajustement, quand une technologie se diffuse dans une entreprise.

Si on laisse en suspens la question de l’emploi, celle de la perception de l’augmentation – qu’elle soit encapacitation, facilitation, accélération… – n’est pas moins ambivalente. Bien des employés, même s’ils perçoivent ce que peut leur apporter la suppression des tâches routinières, la simplification de certains processus, grâce à l’IA, ont peur de perdre « quelque chose » : les relations sociales, un savoir-faire, une part de leur liberté…

En bref, l’IA, pour être « for Good », doit être pensée, préparée, prise en main, maintenue comme telle. Les solutions d’IA doivent être, au-delà de leurs finalités, au service de leurs usagers, de leur bien-être, de leurs attentes.

Extrait du livre de Damien Gromier, "L'intelligence artificielle en action : Santé, environnement, énergie... ce que l'IA change concrètement", aux éditions Eyrolles.

Lien vers la boutique : ICI et ICI

En raison de débordements, nous avons fait le choix de suspendre les commentaires des articles d'Atlantico.fr.

Mais n'hésitez pas à partager cet article avec vos proches par mail, messagerie, SMS ou sur les réseaux sociaux afin de continuer le débat !