L’IA ce n’est pas du code informatique c’est un jeu de Lego

L’IA n’est pas une affaire de code informatique

l’IA est sur toutes les lèvres, pas toujours pour parler sérieusement, comme nous le verrons bientôt avec un nouvel ouvrage qui vient de paraître chez Dunod. Surtout, l’IA n’est pas une affaire de code. Pour bien comprendre le saut quantique que représente l’intelligence artificielle, nous avons réalisé ce petit montage des meilleurs moments de l’événement organisé le 2 juillet 2019 sur ce sujet, avec notre client iRevolution. Avec Gregory Pallière de iRevolution au micro, sans filtre et surtout sans « bullshit ». Attachez vos ceintures !

La transformation digitale n’était qu’une première vague, l’IA aura un impact bien plus grand sur les entreprises

La transformation digitale était la première vague qui exigeait des entreprises qu’elles changent leurs habitudes et leurs manières de faire. L’intelligence artificielle est un changement bien plus profond, qui va appeler des changements plus structurels. Le chiffre à retenir, ce sont les 13 000 milliards de dollars par an qui représentent le business qui sera généré par l’IA d’ici 10 ans.

IA et code
Tout comme un orchestre n’a pas besoin de développer de nouveaux instruments, Gregory Pallière nous confie que l’IA est un assemblage de code déjà écrit. Ce qui ne veut pas dire que la mise au point ne peut prendre du temps…

Avec l’intelligence artificielle, les entreprises disposent d’un nouvel outil extraordinaire, avec lequel le champ des possibles est phénoménal : des diagnostics de maladies, des travaux dans l’oncologie notamment. Autre exemple, nous avons créé une start-up dans l’intelligence artificielle qui est capable de collecter tous les commentaires des consommateurs sur Internet et d’en faire la synthèse afin de fournir un classement des marques par rapport à leur concurrence.

Pourquoi les entreprises sont-elles en échec avec la data depuis 10 ans ?

Mais avant d’en arriver là, il faut en revenir à la question de fond : pourquoi les entreprises sont-elles en échec avec le monde de la donnée depuis 10 ans ? Les data sont un moyen et non une fin en soi. On ne fait rien de la « data », elle n’a aucune importance.

Ce qui importe, ce sont les insights issus de la data. C’est cela qui change la donne. Produire ces insights était impossible sans l’intelligence artificielle. Or si j’ai 2 millions de personnes dans ma base de données, mais que je suis incapable de les analyser, cela ne sert à rien.

Pour exploiter l’IA, il faudra réinventer tous les métiers

Pour réussir là où on a échoué jusque-là, il va falloir réinventer tous les métiers. La situation actuelle, structurée autour de l’école, a permis de créer les emplois de l’ère industrielle et de structurer les entreprises par silos : marketing, ventes, finances, etc.

Afin de maximiser les profits des entreprises, on est entré dans une logique d’hyper industrialisation, d’hyper optimisation, ce qui pose parfois des problèmes de respect des personnes et de justification du sens du travail. On est arrivé au taylorisme des cadressup.

Cette vague arrive à sa fin. L’intelligence artificielle va venir remplacer tous ces emplois liés aux processus standards. Un grand groupe aujourd’hui n’a pas le droit de ne pas se pencher sur ce phénomène, car plus l’entreprise est grosse, plus elle a de couches de middle management.

En IA en France, il n’y a pas plus de 10 à 20 personnes qui savent de quoi elles parlent

Je dirais qu’aujourd’hui, dans l’intelligence artificielle en France, on ne dispose pas plus de 10 à 20 experts de l’IA qui savent de quoi ils parlent et qui sont capables de fouiller ce sujet. C’est très faible.

Il va falloir que ça change et pour cela, recruter les fameux « aigles » dont j’ai déjà parlé sur le blog de iRevolution. Ce sont ceux qui auront cette intelligence rebelle qui seront capables de développer de nouveaux modèles.

Comment mettre en place une IA sans une ligne de code
Comment mettre en place une IA sans une ligne de code : l’exemple de LOBE fourni par James Vincent sur The Verge en 2018

C’est pourquoi de nouvelles écoles sont en cours de création afin de détecter ces talents, très en amont. Nous avons ainsi créé un master en intelligence artificielle au Maroc, ainsi qu’un incubateur. Ceci étant, sur 300 personnes vous ne pourrez en garder que 10 qui auront la tournure d’esprit (« mindest ») qui les rend capables de basculer dans ces nouveaux schémas.

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L’IA n’est pas du code, c’est un jeu de Lego

Quels sont les critères de succès pour l’IA. C’est ce que j’ai appelé le jeu de Lego, car l’intelligence artificielle ce n’est pas du code. Et c’est là que les schémas de pensée habituels sont perturbés. Sur le programme que j’ai cité plus haut, qui sert à dégager les insights consommateurs de leurs avis Internet, il n’y a pas plus d’une cinquantaine de lignes de code ! Plus peut-être une autre cinquantaine pour les différentes technologies utilisées et le moteur d’analyse linguistique (NLP).

Sauf que pour en arriver là, il a fallu travailler 6 mois. Car nous avons testé une trentaine de modèles de NLP différents dont certains modèles ont plus de 9 millions de paramètres.

Le problème c’est aussi qu’un moteur d’intelligence artificielle est un organisme vivant qui ne va marcher que six mois, avec un peu de chance un an. Ensuite, il vous faudra trouver d’autres moteurs, d’autres paramétrages, etc.

Pour cette raison, il faut être très prudent si vous décidez d’acheter une solution d’Intelligence artificielle et qu’on vous donne le code source. C’est finalement assez similaire à l’époque de l’informatique où on vous fournit un langage compilé, mais aucun moyen de le maintenir.

La veille dans l’intelligence artificielle

La Veille dans l’intelligence artificielle est extrêmement stratégique, car elle permet, au moment du développement de sa solution, de tester les bons moteurs et ceux qui vont sortir dans les 3, 6 mois ou plus… Sans outils de veille, vous n’irez pas bien loin. Qui plus est, cette veille doit se faire de deux manières différentes si on veut qu’elle soit favorable à la transformation d’un grand groupe.

Tout d’abord la veille en IA doit être orientée sur les composants techniques qui vont sortir, en faisant la part de ceux qui sont bien adaptés et ceux qui ne le sont pas.

Mais elle doit l’être aussi sur les valorisations des projets des start-up par rapport aux domaines où ils s’appliquent. Il faut ainsi regarder toutes les valorisations qui ont eu lieu dans un domaine (exemple, l’oncologie que j’ai citée plus haut) et les comparer au projet à évaluer.

C’est donc une valorisation de concept. Si, par exemple, un grand groupe va investir 2 millions, cela peut sembler beaucoup, mais qu’est-ce en regard de projets similaires dans ce secteur qui ont déjà été valorisés 200 millions ou plus ? Ainsi, votre investissement de 2 millions peut fort bien, à terme, valoir lui aussi 200 millions. Il faut donc éviter de valoriser ces projets sur un modèle ROIste, mais adopter une approche capitalistique.

Ce texte est la transcription éditorialisée de l’intervention de Gregory Pallière lors de la conférence sur l’IA organisée par Visionary Marketing et iRevolution le 02/07/2019. Gregory est Cofondateur et Chief Development officer de plusieurs start-up : Star5.ai – iRevolution – Deep Labs – Ziwig – Bedeep.ai.

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Yann Gourvennec

PDG & fondateur chez Visionary Marketing
Yann Gourvennec a créé le site visionarymarketing.com en 1996. Il est intervenant et auteur de 4 ouvrages édités chez Kawa. En 2014 il est devenu entrepreneur, en créant son agence de marketing digital Visionary Marketing.
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