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Le modèle 1/1/1 vecteur de solidarité interne et externe

L'ensemble des collaborateurs de Salesforce donnent de leur temps dans le cadre du modèle 1/1/1 et ces actions sont de nature à renforcer la cohésion dans l'entreprise et contribuent au fait que très régulièrement Salesforce soit citée comme "Best Place to Work".


Avant la singularité technologique, l’IA trouve sa place dans des projets concrets

L’intelligence artificielle n’est pas qu’un buzzword puisqu’elle se concrétise dans plusieurs projets, à travers des technologies de machine et/ou deep learning. Cela constitue certainement une première étape avant ce que l’on appelle la « singularité technologique ». 

« La technologie derrière l’intelligence artificielle c’est principalement le Machine Learning, qui doit être capable d’apprendre à des machines à fournir un service relativement répétitif. Cela signifie qu’aujourd’hui l’autonomie des machines est relativement limitée car les systèmes sont formés à un type d’actions bien définies. Nous parlons donc actuellement d’intelligence artificielle faible ». C’est ce qu’expliquait Cyrille Bataller, directeur de l'Intelligence Artificielle chez Accenture Monde lors d’une table ronde. Le dernier terme utilisé, « IA faible », est extrêmement intéressant car il permet de jauger la situation actuelle. Nous sommes donc en quelque sorte à l’ère 1.0 du machine learning, situation transitoire vers ce que l’on appellera l’« IA forte », aussi désignée par le terme de « singularité technologique ». 

Ce dernier a été popularisé par Ray Kurzweil, militant transhumaniste et accessoirement chercheur sur l’IA chez Google. La singularité technologique est en fait le moment à partir duquel l’intelligence artificielle dépassera celle des humains. C’est d’ailleurs ce dont s’alarment, entre les lignes, certaines personnalités depuis plusieurs années dont Bill Gates, Elon Musk ou Stephen Hawking pour les plus connus. Mi-mars, Ray Kurzweil a d’ailleurs donné une date qui correspond selon lui au moment où l’IA dépassera l’intelligence humaine : 2029. Cette donnée est toutefois à contrebalancer avec d’autres prédictions, qui évoquent plutôt l’horizon 2045-2050. 

Conférence intéressante sur l'IA ce mercredi matin avec le CPI B2B. 

L’IA déjà dans les entreprises

Pour le moment l’intelligence artificielle est donc à un stade intermédiaire, loin d’être le plus évolué. « Il faut considérer les systèmes IA comme des personnes, avec un certain taux d’erreur. Nous devons donc les gérer comme on gère une personne, et continuer d’affiner leur formation en permanence », ajoute Cyrille Bataller. Les exemples pullulent autour de nous : IBM Watson, Google Deepmind, Facebook M, Libratus sans oublier tous les assistants personnels que sont Cortana, Siri, Alexa et consorts. Les Américains sont en pointe mais la France dispose d’un nombre de chercheurs relativement élevé. Entre 2011 et 2016, 140 start-up spécialisées dans l’IA ont été avalées par des grands groupes. 

Des rachats en pagaille depuis 2011.

Pourtant c’est la partie visible de l’iceberg. Entreprises et administrations utilisent elles aussi de plus en plus des mécanismes d’intelligence artificielle, principalement des techniques de Machine Learning et/ou de Deep Learning ; ce dernier étant une sous-discipline du premier. « Si les modèles neuronaux ont été développés il y a de nombreuses années, les nouveaux éléments à prendre en compte sont la quantité de données à disposition ainsi que le prix des composants informatiques qui ont baissé », explique Stéphane Rion, Principal Data Scientist chez Think Big /Teradata. 

En cherchant bien, les exemples concrets de l’IA sont donc légions. « Nous avons travaillé avec la Caisse Nationale d’Assurance Familiale (CNAF) sur la détection de fraude. Nous avons finalement réussi à trouver 48 millions d’euros de fraude avérée », illustre Valérie Perhirin, Big Data & Analytics Lead chez Capgemini qui précise que l’essentiel est « de chercher la bonne question, pas la bonne réponse ». L’ESN française a également travaillé avec les douanes sur la « fourniture d’un outil qui permet d’accélérer et fiabiliser la prise de décision du douanier ». 

« Sur certains tests la reconnaissance d’image grâce à l’IA a déjà dépassé celle des humains », précise Bertrand Braunschweig, directeur du centre de recherche Inria Saclay/Île-de-France. C’est aussi pourquoi la technologie pourrait être massivement utilisée ces prochaines années pour le franchissement des frontières par exemple. C’est déjà le cas (parfois) si vous empruntez l’Eurostar Gare du Nord à destination de Londres. Le concept est illustré comme ceci : 

Encore des limites, mais jusqu’à quand ? 

Bien entendu, la question du taux d’erreur est centrale et primordiale. Sur ce type d’application, nous sommes sur du 99,9% de réussite actuellement. Ce cas est aussi une bonne illustration de la manière dont l’arrivée de l’IA va bouleverser l’organisation dans les entreprises. Si les géants américains se sont déjà rassemblés pour parler éthique notamment, les problématiques d’impact sociaux et sociétaux, mais aussi organisationnels au sein des entreprises sont encore des sujets relativement vierges. 

Actuellement nous voyons donc encore les limites de l’IA, dans sa manière assez linéaire d’apprentissage. L’humain reste une pièce incontournable du puzzle, tant que l’autonomie des systèmes IA est encore limitée. « L’un des problèmes actuels est par exemple la passation de l’IA vers l’humain lorsqu’un problème est rencontré. Le partage de compétences reste encore à revoir », souligne Bertrand Braunschweig. C’est pour le moment un fait mais… jusqu’en 2029 ? 


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