Cédric O : « En IA il y a un risque pour l’Europe de sortir de l’Histoire » avec #AIParis2019

J’ai assisté à la keynote de Cédric O sur l’ IA ce matin en ouverture de AIParis 2019 dont Visionary Marketing est partenaire média. J’ai donc écouté avec attention cette présentation qui nous parlait de l’Europe, de la France, de nos forces et de nos faiblesses et qui, en fin de compte a aussi été un moment très révélateur du rapport du politique à la technologie et à l’innovation, à la faveur d’une question fort bien posée : « Qu’est-ce que l’IA pour vous ? » 

Cédric O a été conseiller du Président Macron pendant 2 ans. Il n’a pas travaillé que sur le digital, mais aussi sur l’implication des états et une chose l’a marqué pendant ces 2 ans à l’Elysée, c’est le côté financier de la technologie qui fait que les deux premières puissances dans ce domaine sont indiscutablement la Chine et les États Unis. 

Cédric O IA
Vue panoramique sur un panoramique par Cédric O sur l’ IA. Entendu, mais de quelle IA parle donc Cédric O ?

Cédric O : « En IA Le risque est grand que l’Europe sorte de l’Histoire »

Le risque est grand a dit le ministre, c’est que l’Europe pourrait « sortir de L’Histoire ». 

l’IA n’est pas la seule techno en jeu a-t-il précisé (il y a notamment la blockchain) mais c’est une des technologies cruciales.  Lire la suite

Cédric O : « En IA il y a un risque pour l’Europe de sortir de l’Histoire » avec #AIParis2019 was last modified: juin 11th, 2019 by Yann Gourvennec

Éthique des données : ne pas laisser IA et Big Data aux mains des experts

La plupart des universités du monde proposent des cours sur la science des données, le machine learning et l’intelligence artificielle. N’est-il pas temps d’ajouter l’éthique des données à l’ordre du jour, à une époque où des géants de la technologie comme Facebook et Google – pour n’en nommer que quelques-uns – sont devenus des cibles familières pour le manque de respect envers les données de leurs utilisateurs ? Ou du moins pour leur incapacité à empêcher que de telles données ne soient volées par des acteurs externes comme le tristement célèbre Cambridge Analytica. Cette contribution constituera le cadre de ma présentation au nom du Business Analytics Institute à la conférence du CDEFI sur « Ethique et numérique« , le 6 juin à Toulouse.

Quelle est l’importance de l’éthique des données

Ethique des données
Nous avons tous nos croix à porter, mais Mark en porte une encore plus grande : celle de nos données volées par Cambridge Analytica, entre autres. Collage d’un artiste anonyme – Paris Janvier 2019]

Quelles questions doivent être abordées, quels thèmes doivent être explorés et comment la matière peut-elle être enseignée efficacement ?

L’éthique des données implique l’étude et l’adoption de pratiques, d’algorithmes et d’applications qui respectent les droits fondamentaux des personnes  et les valeurs de la société. L’importance des données dans les économies modernes se fait  chaque jour plus évidente.

Toutefois le succès, non seulement dans le domaine scientifique mais aussi dans le monde des affaires et pour la société en général, dépend de la connaissance des données existantes et de ce qu’elles représentent.

Il n’est pas étonnant que les universités du monde entier proposent aujourd’hui des spécialisations en data science, en machine learning et en intelligence artificielle.

Pourtant, laisser la data science aux seules mains des experts serait faire preuve à la fois de myopie et d’ignorance des dangers, tant les entreprises publiques et privées s’appuient de plus en plus sur l’analyse des données pour surveiller et évaluer presque tous les aspects de notre vie quotidienne.

L’éthique des données se limite-t-elle aux préoccupations concernant les escroqueries par courriel, l’utilisation abusive du microciblage et l’immoralité des fermes de trolls ?

Les universitaires de Cambridge ont monétisé leur recherche de données psychométriques pour prédire et influencer les préférences comportementales. Facebook a ainsi délibérément influé sur les timelines de sept cent mille de ses utilisateurs sans leur consentement.

Amazon a continué à commercialiser agressivement son outil de reconnaissance faciale Rekognition en dépit des interrogations sur la vie privée et les biais d’usage.

Les tribunaux recourent à des algorithmes pour établir le profilage des condamnés en termes de « risque » en fonction de la couleur de leur peau à chaque étape de la procédure judiciaire. Les employeurs recrutent à l’aide d’algorithmes qui, par nature, favorisent certains groupes socioéconomiques.

Les applications de la science des données ne peuvent pas être rejetées comme étant simplement  » business as usual « , car leurs conséquences éthiques conditionnent l’avenir des entreprises et de la société.

Quels types de problèmes essayons-nous de résoudre… 

lorsque l’on met en œuvre les techniques de la science des données pour automatiser des processus, interpréter des données sensorielles, maîtriser des relations conceptuelles ou influencer la dynamique environnementale ?

L’intelligence artificielle (IA) peut être distinguée de l’apprentissage automatique ou Machine Learning (ML) en comparant ses objectifs, ses méthodes et ses applications.

De par sa nature même, l’apprentissage automatique s’est historiquement concentré sur la production de nouvelles connaissances, alors que l’IA vise à remplacer l’intelligence humaine.

L’apprentissage par la machine utilise des algorithmes pour améliorer l’apprentissage supervisé, non supervisé ou renforcé, et l’IA utilise des algorithmes pour reproduire le comportement humain.

Les scientifiques des données déploient l’apprentissage machine pour mieux comprendre les tendances des données, ils espèrent que l’intelligence artificielle apportera la réponse à des problèmes complexes.

Si l’objectif du Machine Learning est d’améliorer notre capacité à prendre de meilleures décisions, celui de l’IA est de fournir la solution optimale. Les implications éthiques de la science des données dépendent des objectifs, des pratiques et des applications de chaque organisation.

L’éthique des données est-elle un sujet plus vaste que l’intelligence artificielle elle-même ?

Si la portée de l’intelligence artificielle est difficile à mesurer, son impact sociétal s’étend bien au-delà de la simple tentative de  » faire quelque chose d’utile avec le marécage croissant de données  » à notre disposition.

Les données ne sont-elles que de la technologie, l’IA peut-elle être réduite à une forme de logique expérimentale conçue pour guérir les maux de la vie moderne ?

Parce que l’intelligence artificielle reflète les visions, les préjugés et la logique de la prise de décision humaine, nous devons examiner dans quelle mesure l’intelligence artificielle peut être isolée des grands défis économiques et sociaux qu’elle a été conçue pour relever.

De nouveaux enjeux comme la protection de la vie privée, l’engagement du public à l’égard des données, les paramètres pertinents pour évaluer le progrès humain et la relation entre les données et la gouvernance suggèrent que les données conditionnent la façon dont nous voyons et évaluons le monde qui nous entoure.

Si les données ont peu de valeur tant qu’elles ne sont pas utilisées pour comprendre les actions décisives, l’éthique des données doit se concentrer moins sur les données et sur les algorithmes qui ont un impact sur la rationalité limitée qui définit les décisions humaines.

En somme, comme le suggèrent les partisans de la science ouverte, il n’y a pas d’opposition binaire entre données et action, seulement des interactions entre interventions et contextes.

Data Ethics
Nous sommes à la croisée des chemins. Soit nous suivons la voie de l’éthique des données, soit nous choisissons l’autre voie qui nous conduit à plus de vols de données et à moins de respect pour les utilisateurs. Cette question est vitale pour le monde numérique.

Quelles sont les matières qui doivent être abordées dans un programme d’études sur l’éthique des données ?

Comme l’illustrent les initiatives prises en Europe, au Brésil, en Inde, à Singapour et en Californie, les questions relatives aux renseignements personnels identifiables, au consentement explicite, ainsi qu’aux droits d’accès, de rectification et d’oubli doivent toutes être examinées.

Les biais implicites devraient aussi figurer dans les priorités ainsi que la compréhension de la manière dont les attitudes et les préjugés influencent notre compréhension des données, de la cognition, de la logique et de l’éthique.

Les questions de gouvernance entourant la transformation numérique pourraient être analysées, y compris la manière dont les managers et les organisations auxquelles ils appartiennent, s’emparent des données et en sont responsables.

L’impact de la technologie sur les processus de décision devrait également être discuté, car notre recours aux données a modifié en profondeur les définitions traditionnelles de  » liberté de choix « ,  » vie privée « ,  » véracité  » et  » confiance « .

Enfin, la compatibilité entre intelligence artificielle et innovation peut être examinée : notre recours au scientisme déprécie d’autres formes d’intelligence humaine, notamment l’intelligence émotionnelle (interpersonnelle), linguistique (intelligence des mots), intrapersonnelle (connaissance de soi) et spirituelle (existentielle).

Enfin, comment et où enseigner l’éthique des données ?

Comme point de départ, Rob Reich suggère que tous ceux qui sont formés pour devenir technologues devraient posséder un cadre éthique et social leur permettant de réfléchir aux implications de leur travail.

Pourtant, comme le démontrent les auditions parlementaires sur l’IA en France et en Allemagne, les étudiants qui se préparent à une carrière en politique publique et dans d’autres domaines gagneraient à mieux comprendre l’impact sociétal des sciences des données.

Plutôt que de proposer une liste de choses à « faire et ne pas faire » sur l’éthique des données, il serait préférable de s’inspirer des conséquences éthiques de la résolution de problèmes à partir des données.

En l’absence de cette liste universelle des choses à  » faire et ne pas faire « , Shannon Vallor soutient que les étudiants doivent acquérir une  » sagesse pratique «  pour relever les défis éthiques que posent les générations successives de technologies.

Si l’éthique des données ne pourra sans doute être  entièrement appréhendée à l’intérieur d’un seul cours, elle peut être mieux explorée dans un cadre appliqué à l’étude universitaire et à la recherche dans son ensemble.

C’est en ce sens que le Business Analytics Institute propose ce sujet de l’ « Ethique des données” aussi bien sous forme d’un module clé en mains que d’un cadre pédagogique. Si vous êtes intéressé, veuillez contacter ethics @ baieurope.com

Éthique des données : ne pas laisser IA et Big Data aux mains des experts was last modified: juin 4th, 2019 by Lee Schlenker

Comment faire face aux défis humains imposés par l’IA ? – Christian Clot

Faire face aux défis de l’IA – Christian Clot

Christian Clot est un personnage extraordinaire. A la fois chercheur et explorateur, il s’est astreint à passer 4 fois 30 jours dans les lieux les plus extrêmes de la planète. J’ai vu ses vidéos et témoignages et ai été grandement impressionné. Je dois même avouer ne pas avoir compris comment on pouvait sortir vivant de ce temps passé dans le désert iranien le plus chaud du monde où la moindre goutte de transpiration s’évapore instantanément ! J’ai interviewé Christian dans le cadre du futur salon AI Paris 2019 qui se tiendra les 11 et 12 juin prochains et dont Visionary Marketing est partenaire média. En tant que chercheur, Christian étudie l’adaptation des humains aux changements les plus profonds qui nous attendent dans les décennies qui viennent. Parmis ces défis, l’intelligence artificielle n’est pas le moindre. 

Vous avez testé les endroits les plus extrêmes de la planète, pourquoi ?

Je mène des études depuis maintenant une dizaine d’années sur la capacité humaine d’adaptation aux conditions nouvelles et changeantes.

J’ai fait cela parce que je suis explorateur depuis maintenant pas mal de temps et j’ai observé sur le terrain les changements vécus par les personnes qui vivent ces climats très difficiles : des changements cognitifs,  des changements de personnalité et des changements de manière de fonctionner très profonds.

IA Christian Clot
Pour prévenir les bouleversements de l’IA sur la société, Christian Clot a traversé un désert iranien pendant son projet « Adaptation » Cela lui permet de lancer des recherches sur l’adaptation des cerveaux humains aux changements intenses [image Christian Clot via VSD]
J’ai donc décidé de me servir des milieux extrêmes pour voir comment évolue le cerveau humain quand il est confronté à des changements profonds.

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Comment faire face aux défis humains imposés par l’IA ? – Christian Clot was last modified: juin 3rd, 2019 by Yann Gourvennec

Le deep learning au microscope de Luc Julia – avec AI Paris 2019

Deep Learning : un vocable utilisé fréquemment depuis quelques années que l’intelligence artificielle est (re)devenue à la mode. Mais qu’est-ce qu’exactement que le Deep Learning ? Comment dissocier Deep Learning et Machine Learning ? Et surtout, à quoi cela sert-il ? Pour le savoir, j’ai demandé à Luc Julia, auteur du récent livre à succès « l’intelligence artificielle n’existe pas » de répondre à mes quelques questions. Pour cete interview je n’ai pas désiré revenir sur le thème principal du livre, largement débattu dans la presse et dans les blogs (je vous conseille la vidéo suivante). J’ai voulu au contraire profiter de la compétence et de l’expertise d’un vétéran de l’intelligence artificielle dans la Silicon Valley pour regarder le côté positif des choses et bien circonscrire le sujet. Ce billet est préparé dans la perspective du salon AI Paris 2019, dont Visionary Marketing est partenaire média et qui aura lieu les 11 et 12 juin prochains au Palais des Congrès de la capitale.

Le Deep Learning : qu’est-ce que c’est et à quoi ça sert ?

Luc Julia « vit depuis vingt ans dans la Silicon Valley, est l’un des pères de Siri, l’assistant vocal de l’iPhone, a travaillé chez Apple, puis Samsung, où il est l’un des rares non coréens à occuper un poste de vice-président » nous apprennent Les Echos. Il a eu pour professeur Jean-Gabriel Ganascia, auteur du « mythe de la singularité », dont j’ai déjà évoqué le livre dans ces colonnes, et qui a la particularité d’être philosophe, outre son statut d’expert en IA. Ici, j’ai voulu me focaliser sur un sujet un peu mystérieux, le Deep Learning, que j’ai demandé à Luc de définir.

Luc Julia IA Deep learning
C’est une star de la Silicon Valley et il passe même chez Bourdin. En préparation du salon IA Paris 2019 j’ai demandé à Luc Julia de nous expliquer le deep learning

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Le deep learning au microscope de Luc Julia – avec AI Paris 2019 was last modified: mai 27th, 2019 by Yann Gourvennec

Le Data Lake expliqué à mon boss avec @CGI_FR

Alors qu’on répète à l’envi que les marketeurs doivent acquérir la culture de la donnée, et que les études montrent toujours que des progrès conséquents restent encore à faire, il m’a semblé pertinent de faire un zoom sur un sujet que beaucoup de marketeurs pourraient encore trouver mystérieux : le « Data Lake ».

Il est vrai que le nom est poétique et évocateur mais entouré d’un halo de technicité. Quoi qu’il en soit, le Data Lake est au centre du sujet des Big Data. La grande ESN franco-canadienne CGI m’ayant missionné [transparence] pour rédiger un article sur le sujet des données, j’ai profité de la sortie de leur livre blanc sur le sujet (« industrialisation du Data Lake ») pour approfondir le sujet et tenter de le mettre à la portée des marketeurs et de leurs patrons. Voici donc le Data Lake expliqué à mon boss. Qui sait, peut-être un futur best-seller aux éditions Kawa ?

Le data lake expliqué à mon boss

Etat des lieux : les entreprises et la donnée

Avant toute chose, il me semble fondamental de revenir sur la réalité de la donnée dans les entreprises et sur les chiffres. Pour cela je me suis penché sur la version 2019 du rapport d’étude de NVP, publié 7 ans après la première édition. Il est particulièrement éclairant.

« Un verre à moitié plein et à moitié vide » nous expliquent Thomas Davenport et Randy Bean dans leur introduction.

En résumé, nous n’en sommes plus aux incantations sur la donnée, même s’il faut rester prudent du fait du décalage avec les USA. La perception de l’importance du sujet par les dirigeants est patente. 55% des entreprises interviewées par NVP déclarent dépenser plus de 50M$ sur ces sujets, soit une hausse de 15 points par rapport à 2018 et 21% dépensent même plus de 500M$.

L’effervescence recensée lors du dernier salon des Big Data, dont nous étions partenaire média, et les discussions avec les professionnels sur les stands ont confirmé que de ce côté-ci de l’Atlantique également l’activité était soutenue. Lire la suite

Le Data Lake expliqué à mon boss avec @CGI_FR was last modified: avril 27th, 2019 by Yann Gourvennec