Nous entendons toutes sortes de prédictions extrêmes sur les possibilités de l'IA. Comment pensez-vous qu'IA transformera les entreprises ? Comment cela changera-t-il ce qu'une entreprise est et fait?

L'auteur d'Agiligence vient de lancer un cours en ligne à l'intelligence artificielle sur le site de l'une de ses premières entreprise, 24pm.com.

L'intelligence artificielle est l'une de ces technologies applicables partout (ou presque). Pour la plupart des entreprises disposant de données ou d’expertise, ces informations peuvent immédiatement générer des économies de coûts ou des moyens de gagner en efficacité et de générer davantage de revenus. Une banque peut l'utiliser pour améliorer le ciblage de la clientèle, l'acquisition, la conversion, réduire le taux de défaut et améliorer la fraude liée au crédit (Exemple : HSBC).  Une entreprise ordinaire peut automatiser la gestion des factures fournisseurs et réduire des frais de comptable. Une entreprise ordinaire peut également optimiser sa prévision des ventes (avec des outils prêts à l'emploi, comme Verteego) pour ajuster au mieux ses stocks et son planning de production.

Les applications sont infinies. Une entreprise peut l’utiliser pour automatiser la gestion des relations avec ses clients. Pour cela, les technologies d’intelligence artificielle moderne (machine learning), le pré requis est l’existence de données (numérisées) etn volume. C’est de l’intelligence artificielle «big data» , celle qui domine.

À l'avenir, je pense que la prolifération de capteurs deviendra une source extrêmement importante pour de nouvelles données qui n'existaient pas auparavant. Ceci, à son tour, générera beaucoup d'applications toutes neuves. Imaginez ce que nous pouvons faire en éducation si l’activité de la salle de classe peut être capturée. Ou dans la sécurité des aéroports, si nous pouvons détecter des terroristes potentiels parmi les voyageurs réguliers.

Enfin, il y aura, peut-être un jour ou peut-être pas, une intelligence artificielle autonome, qui alimentera des robots et des véhicules autonomes, qui obligera à repenser les produits, les entreprises et les modèles économiques existants, impliquant une réorganisation des modèles d'entreprise et des modèles d'affaires.

Donc, vous dites que l'IA Big Data est déjà avec nous, l'IA basée sur des capteurs et l'IA autonome ne sont pas encore? Si tel est le cas, quand les deux dernières technologies arriveront-elles à maturité?

Ils arrivent déjà. Amazon Echo en est un exemple. En Chine, il existe quatre sociétés de vision par ordinateur qui sont en tête du monde dans la mise en œuvre de l'IA basée sur la perception et utilisant des technologies basées sur la vision par ordinateur. Il est utilisé pour des tâches telles que la sécurité, la reconnaissance et la vérification de l'identité dans les aéroports et sur vos téléphones. Il est utilisé dans des applications telles que Snapchat. N'importe quel appareil avec une caméra ou une multitude de caméras peut être utilisé, et les visages ne sont qu'un début, car une fois que vous avez reconnu les visages, vous pouvez commencer à comprendre le mouvement et l'intention, en passant à une compréhension complète de la scène. C'est le but ultime.

Les véhicules autonomes en sont également au stade de l'essai, mais l'IA fonctionne mieux avec beaucoup de données. Avec la collecte de plus de données, que ce soit par Waymo ou les entreprises chinoises, les choses progressent très rapidement. Il y aura quelques «fruits à portée de la main», des applications qui se produiront très bientôt. Par exemple, les camions sur les autoroutes seront installés plus rapidement que les voitures particulières sur les routes de ville et il y aura de nombreux autres exemples non routiers, tels que le stationnement dans les aéroports, qui n'exigent pas une compréhension complète de la circulation. La beauté de ceci est que vous collectez des données avec ces applications précoces, améliorant la technologie au fur et à mesure, de sorte que vous n’ayez pas à tout faire en même temps.

En parlant de véhicules autonomes, que nous dit l’accident fatal d’Uber sur la confiance dans les algorithmes?

Je pense que l'accident d'Uber nous dit deux choses. La première est que Uber ne semble pas prêt du lancement commercial. Les chauffeurs Uber auront encore du travail durant une dizaine d'années au moins. Une éternité à l'échelle de l'intelligence artificielle. je pense que nous devons être extrêmement prudent lorsque les entreprises technologiques annoncent qu'elles seront bientôt prêtes à lancer des véhicules autonomes de niveau 5 (100% d'autonomie sur toutes les routes, par tous les temps, de jour comme de nuit). Vous pouvez lancer sur des routes plus faciles, des autoroutes, pendant la journée pour accumuler de l'expérience et des données. Il nous faut donc une adoption par étapes. Uber étant une entreprise qui promet beaucoup et délivre peu, il faut être spécialement prudent.

Mais la deuxième chose est que, même si Uber était parfaitement prête, il y aura toujours des accidents. Je pense que lorsque les humains observent des incidents isolés et pointe du doigt, une technologie, ce n'est pas juste. Je pense que nous devons comparer les taux d'accidents des véhicules autonomes à ceux des véhicules conduits par des humains qui enregistrent des taux d'accidents élevés pour pouvoir dormir la nuit, sachant qu'en moyenne au moins, la technologie semble vouloir fonctionne aussi bien que l'homme (au moins pour le moment).

L'un des aspects intéressants de l'intelligence artificielle est qu'elle correspond parfaitement à ce que les économistes appellent un "bien de confiance" - un bien qu'une personne normale ne peut raisonnablement pas s'attendre à comprendre et à juger directement. Même un expert peut ne pas savoir pourquoi une décision particulière a été prise par AI. Cela pose donc un problème: comment savoir si vous pouvez faire confiance à l'IA, car l'IA rencontrera souvent des situations pour lesquelles il n'a pas été spécifiquement testé. Il est intéressant de noter que lors de la récente controverse sur Facebook, Facebook a effectivement déclaré: "Peut-être devrions-nous être réglementés."

Que pensez-vous de la réglementation et d'autres mesures qui pourraient augmenter la confiance en l'intelligence artificielle pour les applications critiques?

Je pense que la réglementation est plus que souhaitable. Elle est nécessaire et indispensable. Mais cela devrait être spécifique à chaque application. Vous ne pouvez pas réglementer une technologie en vase clos. Donc, l'IA pour les véhicules autonomes devrait absolument être réglementée, mais pas l'IA en général. Nous devrons appliquer une expertise spécifique à chaque domaine dans chaque domaine, à la fois pour réglementer efficacement et pour éviter d'attendre que l'intelligence artificielle fasse ce qu'elle ne peut pas faire dans chaque cas.

Un point lié est que l'anthropomorphisme est dangereux: nous ne devrions pas nous attendre à ce que l'IA «explique» tout comme le font les humains - cela ne sera pas toujours possible. Je conviens que nous devrions faire de notre mieux pour avoir une IA explicable, mais nous ne pouvons pas nous attendre à ce que celle-ci donne des raisons comme des humains. Nous devrions nous rappeler que les raisons humaines ne sont pas toujours bonnes, exactes ou véridiques non plus!

Il est parfois suggéré que la sécurité aérienne est un bon modèle pour l'intelligence artificielle: le transport aérien était moins sûr, mais il est désormais l'un des modes de transport les plus sûrs en raison de la réglementation, des enquêtes sur les accidents, de l'apprentissage itératif et de l'amélioration des technologies. Pensez-vous que c'est un bon précédent?

Oui, ce serait aussi mon préféré. Parce qu’il s’agit en définitive de sécurité et d’efficacité. La sécurité d'abord, l'efficacité ensuite. La sécurité est facile à mesurer - il s’agit essentiellement du nombre de blessures.

De cette manière, l'IA peut être statistiquement plus sûre, mais encore une fois, nous ne devrions pas nous attendre à ce que toutes les décisions relatives à l'IA aient un sens pour les humains. Si l'IA est deux fois plus en sécurité que les humains mais ne peut pas expliquer 10% de ses actions de manière humaine, j'espère que nous aurons la sagesse collective de l'accepter et de ne pas exiger que les machines expliquent tout ce que les humains font.

Vous avez parlé de nouvelles fonctionnalités et de l'efficacité accrue des modèles commerciaux utilisant l'IA. Toutefois, comme pour toute technologie de l’information, nous devons nous interroger non seulement sur la fonctionnalité, mais également sur l’avantage concurrentiel. Comment AI va-t-il façonner la nature de l'avantage concurrentiel? L'intelligence artificielle change-t-elle la nature de l'avantage concurrentiel ou augmente-t-elle simplement l'efficacité de manière égale pour tous les acteurs?

Si vous le regardez au niveau micro, vous utilisiez des fraudes de cartes de crédit sans AI, maintenant vous le faites avec AI. Vous faisiez du service clientèle sans AI, maintenant vous le faites avec AI. Ainsi, chaque silo aura des avantages supplémentaires. Mais je pense que le plus grand avantage viendra lorsque vous repenserez le modèle économique dans son ensemble. Cela peut être possible ou non dans tous les domaines. Mais prenons l'exemple des véhicules autonomes: ce n'est pas un nouveau bouton sur votre Tesla, c'est vraiment un tout nouveau modèle de transport. Ainsi, le bénéfice total de l'IA ne peut être atteint tant que nous n'avons pas repensé le transport dans son ensemble.

Et cet avantage sera-t-il disponible pour toutes les entreprises d'un secteur ou sera-t-il un phénomène gagnant-gagnant?

Il y aura probablement une logique proche de celle du premier arrivé, premier servi.

À cause des données?

Oui à cause des données. Mais pas seulement les données - il y aura des règles et réglementations dans différents pays qui influenceront également les entreprises qui réussiront. Il y aura également des avantages pour les premiers arrivés, tout comme dans le secteur Internet. Cela différera selon l'industrie. Uber ne dominera pas le monde, par exemple, car les zones géographiques peuvent être relativement distinctes en ce qui concerne les transports. En revanche, Google et Facebook tendent à être dominants, voire impérialiste, du fait de la nature purement numérique de leurs activités. Parfois, l’ensemble du secteur sera réorganisé et les nouveaux entrants seront les gagnants. Dans le secteur des véhicules autonomes, par exemple, je pense que nous allons nous retrouver avec des voitures électriques et une économie de la location - les gens n'achèteront plus de voitures, mais loueront d'une façon ou d'une autre: location de la maintenance, location du véhicule lui-même ou location de la course (modèle Uber). Les voitures seront disponibles sur demande. Le coût ne sera pas faible, contrairement à ce que l'on entend souvent. Il s'agira du segment haut de gamme. La sécurité ne sera ni élevée, ni basse, mais ordinaire. Les piétons devront faire attention, encore, pendant de longues années. Il y aura autant de pollution qu'auparavant car bien qu'électriques, les voitures autonomes généreront une empreinte écologique globale importante.