Intelligence artificielle : quelles réalités aujourd'hui ? Quelles applications demain ?

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Ludovic Favarette (Banque populaire Aquitaine Centre Atlantique) et Romuald Vetro (Hu&CO) ont abordé les multiples facettes de l'intelligence artificielle lors de la soirée de présentation du Book Eco 2018 de La Tribune Bordeaux.
Ludovic Favarette (Banque populaire Aquitaine Centre Atlantique) et Romuald Vetro (Hu&CO) ont abordé les multiples facettes de l'intelligence artificielle lors de la soirée de présentation du Book Eco 2018 de La Tribune Bordeaux. (Crédits : Agence APPA)
Très médiatisée, l'intelligence artificielle s'affiche partout. Comment y voir plus clair et comment appréhender cette technologie déjà présente dans nos quotidiens sans même avoir dévoilé son plein potentiel ? C'était l'objet de la masterclass animée par Ludovic Favarette (Banque populaire Aquitaine Centre Atlantique) et Romuald Vetro (Hu&CO), le 8 février à l'occasion de la sortie du Book Eco de La Tribune Bordeaux.

"L'intelligence artificielle (IA) est l'ensemble des théories et des techniques qui permettent de simuler le raisonnement d'un humain", débute très simplement Ludovic Favarette, directeur innovation et transformation à la Banque populaire Aquitaine Centre Atlantique (BPACA) et digital champion du groupe Banque populaire - Caisses d'épargne (BPCE), notant qu'il y a "des notions d'IA ou plus précisément d'algorithmique" dans beaucoup d'applications actuelles telles que Google, Shazam, Diet Sensor ou encore Waze.

"L'IA est une idée ancienne selon laquelle la machine peut être le reflet de l'intelligence humaine mais, aujourd'hui, on en est encore très loin. C'est une science en développement qui permet aux machines d'apprendre. Certaines machines le font déjà", complète Romuald Vetro, le président de la société Hu&CO, installée à Bordeaux et Saint-Jean-d'Illac et qui projette une trentaine de recrutements cette année.

L'IA, un oignon à la mode

Et le PDG de filer la métaphore d'un oignon constitué de couches superposées :

"L'IA c'est un oignon qui évolue tous les jours avec les progrès scientifiques. On est loin de connaître la taille et les contours définitifs de cet oignon dont le cœur est la donnée et le big data, c'est-à-dire la capacité des ordinateurs à agglomérer et analyser beaucoup de données."

Cette capacité peut s'appliquer, par exemple, dans des détecteurs de fumée de nouvelle génération qui, au lieu de détecter la fumée, détectent des variations de températures par rapport à des schémas construits à partir des données récoltées. "Cela permet de déclencher l'alarme plus tôt. Ces objets combinent un peu d'IA et beaucoup de data", illustre Romuald Vetro qui développe également ces techniques pour prévenir les chutes des personnes âgées : "L'IA permet de dresser des matrices comportementales propres à chaque individu pour optimiser le fonctionnement des alertes de chute et, dans un second temps, de créer des schémas de prédiction applicables à d'autres personnes suivies."

En effet, la force de ces processus est d'agréger toujours plus de données tout en les affinant en permanence. "Le cœur de l'IA, c'est l'augmentation des volumes de données avec les 3V : volume, vélocité, variété", résume ainsi Ludovic Favarette.

Pour autant, le digital champion de BPACA pointe un effet de mode très clair :

"En général, les entreprises qui se présentent comme les rois de l'IA, n'y connaissent pas grand-chose et se contentent de faire tourner des algorithmes un peu avancés. En revanche, ceux qui sont très bons, en général, n'en parlent pas et attendent de développer des cas d'usage avec une vraie valeur ajoutée. Ceux-là se font très rapidement racheter par les GAFA [Google, Amazon, Facebook, Apple) ou les BATX [Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi] qui font tourner leurs propres algorithmes pour détecter ces pépites le plus en amont possible."

Réseaux de neurones et deep learning

Dans ces conditions, comment s'y retrouver au milieu des termes techniques à la mode : deep learning, machine learning, réseaux de neurones, etc. Romuald Vetro balise le chemin :

"Le machine learning et le deep learning sont des méthodes indissociables qui permettent d'éduquer le raisonnement des machines. Le deep learning qualifie les réseaux de neurones, c'est-à-dire des strates successives de données et d'interprétation. Le machine learning correspond à l'apprentissage de la machine, en particulier dans le domaine de l'image et de l'audio. La spécificité de ce processus est qu'à chaque nouvel exemple intégré par la machine, celle-ci réinterroge, requalifie et réindexe les millions voire les milliards de données déjà répertoriées."

C'est précisément dans ce processus, rendu possible par la puissance exponentielle des micro-processeurs mais très gourmand en ressources technologiques et énergétiques, que réside la révolution actuelle de l'IA. D'autant qu'avec le "reinforcement learning", l'humain peut éduquer manuellement la machine avec des cas spécifiques. "Ce procédé permet d'accélérer drastiquement le dressage de l'IA", souligne Ludovic Favarette qui l'utilise au sein de BPACA. La banque utilise l'IA pour détecter les défauts et les fraudes ou pour développer un produit marketing fondé sur les données personnelles récupérées par les terminaux de paiements des petits commerçants. A titre personnel, il est aussi "dresseur" d'IA, utilisant le reinforcement learning pour améliorer la pertinence de la revue de presse que sa machine lui propose chaque jour.

Quelle IA pour demain ?

Et les deux intervenants d'esquisser l'impact de l'IA dans les années qui viennent. "Dans les 5 ans, l'IA nous fera gagner du temps au niveau professionnel comme personnel. Ensuite, c'est plus difficile à dire mais je crois que tous les métiers, y compris les plus qualifiés et spécialisés, devront apprendre à travailler avec l'IA, à s'adapter", remarque Ludovic Favarette.

De son côté, Romuald Vetro pose des questionnements plus éthiques :

"La véritable force de l'IA c'est sa capacité d'exécution qui est d'une rapidité sans commune mesure avec celle d'un humain. Mais la part d'ombre, c'est qu'on ne sait pas vraiment comment elle le fait ! Le problème sous-jacent est qu'on ne saura probablement jamais comment l'IA raisonne et cela pose des questions majeures en termes de libre-arbitre si l'IA prend des décisions à la place de l'humain, que ce soit pour le menu de la cantine ou le futur de l'espèce humaine. Mais, d'un autre côté, il faut être optimiste quant au développement de l'IA mais aussi des autres sciences, comme la neurobiologie, qui nous permettront de comprendre beaucoup de choses, par exemple, sur le fonctionnement de notre propre cerveau. Tous ces progrès se feront en parallèle et se nourriront mutuellement..."

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Ludovic Favarette et Romuald Vetro sont intervenus dans le cadre de la sortie officielle du Book Eco 2018 édité par La Tribune lors d'une soirée organisée en partenariat avec la Banque populaire Aquitaine Centre Atlantique. Le Book Eco classe notamment les 3.500 entreprises les plus puissantes de Nouvelle-Aquitaine en termes de chiffre d'affaires et contient également un top 100 effectifs, un top 100 export, le Palmarès des entreprises qui recrutent sur la métropole bordelaise... Il est disponible chez votre marchand de journaux ou peut être commandé en ligne sur notre site :

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a écrit le 12/02/2018 à 16:20 :
L'intelligence artificielle, la capacité d'un ordinateur apprendre très rapidement des décisions… grâce à des règles que l'homme lui aura données !
Contrairement à ce que certains disent, les réseaux de neurones n'y échappent pas… leur paramétrage (donc in fine les résultats) reste humain. Que ce soit pour déterminer les paramètres d'apprentissage, les formes et les tailles des couches, le type de modèle utilisé,…
au passage on met tout dans le même sac.
Les modèles de reconnaissance vocale ou d'images, comme les traitements de données en gros volume, ce qu'on appelait il y a 20 ans datamining (ou modélisation, ou statistiques, ou économétrie, ou ce qu'on veut.)

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