Depuis ces 10 dernières années, nous avons pu constater l’explosion quantitative de la donnée numérique qui nous a contraint à de nouvelles manières de voir et d’analyser notre monde. Cette explosion, caractérisée par le « Big Data », a favorisé l’émergence de l’Intelligence Artificielle.
Comment cette technologie va augmenter notre capacité à imaginer, concevoir ou encore résoudre des problématiques déterminantes pour l’avenir de l’humanité ? À quels enjeux économiques, législatifs, environnementaux notre société va-t-elle faire face ? Comment l’éducation va jouer un rôle crucial dans la réduction des inégalités intellectuelles ? Et finalement comment l’humanité doit-elle se préparer afin que l’Intelligence Artificielle ne devienne pas une menace irréversible ?
Depuis ces 10 dernières années, nous avons pu constater l’explosion quantitative de la donnée numérique qui nous a contraint à de nouvelles manières de voir et d’analyser notre monde. Le « Big Data » désigne un volume de données tellement conséquent, qu’il devient difficile de les traiter avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information. Le « Big Data » a participé très largement à l’émergence de l’intelligence artificielle.
“L’impact à court terme de l’intelligence artificielle dépend de qui la contrôle. Et, à long terme, de savoir si elle peut être tout simplement contrôlée.” – Stephen Hawking
Tous les jours, nous enrichissons ce « Big Data » en mettant en ligne des milliers de contenus gratuitement sur le web. Aujourd’hui, en l’espace de 10 secondes :
310 000 Go de data sont uploadées sur le web 930 000 posts sont publiés sur Facebook 140 000 tweets sont publiés sur Twitter 25 000 photos sont publiées sur Instagram 12 000 000messages sont échangés depuis WhatsApp 320 000 snaps sont envoyés depuis Snapchat Internet in real time : http://visual.ly/internet-real-time
Mais l’intelligence artificielle n’est pas qu’une affaire de données. La puissance de calcul des ordinateurs et nos connaissances sur le fonctionnement du cerveau humain ont fortement fait progresser les recherches, d’où l’engouement aujourd’hui pour cette technologie avec des découvertes toujours plus stupéfiantes.
L’intelligence artificielle
« L’intelligence artificielle est une discipline scientifique recherchant des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. Par extension, elle désigne, dans le langage courant, les dispositifs imitant ou remplaçant l’humain dans certaines mises en œuvre de ses fonctions cognitives. » (source Wikipédia)
L’objectif de l’intelligence artificielle est de reproduire les principales caractéristiques de l’homme qui sont la perception, le langage, la mémoire, le raisonnement, la décision, le mouvement. Il faut distinguer deux types d’intelligence artificielle :
Forte : Elle désigne une machine qui a une réelle conscience de soi, de vrais sentiments et une compréhension de ses propres raisonnements. Faible : Elle désigne des algorithmes capables de résoudre des problèmes. La machine simule l’intelligence, elle semble agir comme si elle était intelligente mais elle ne l’est pas.
Lorsque l’on a construit le premier avion, on n’a pas cherché à reproduire le comportement d’un oiseau. On s’en est inspiré, on a utilisé les principes de la physique pour atteindre le même résultat. Avec l’intelligence artificielle, c’est la même chose. On va s’inspirer des caractéristiques que l’on comprend de l’intelligence naturelle et ce qui va nous être utile pour atteindre le même résultat.
Même si l’évolution humaine a une large avance sur les machines, elles nous ont déjà dépassés dans certains domaines. L’objectif de Google DeepMind, entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle et notamment le principe du Deep Learning, est de « résoudre l’intelligence ». De nombreux experts ne doutent pas de la capacité des machines à arriver un jour au même niveau intellectuel que les humains, alors que d’autres pensent que c’est totalement impossible.
En 2016, les meilleurs joueurs d’échecs et de go ont été battus par une intelligence artificielle, AlphaGo, conçue par le groupe Google Deepmind. Au-delà de cette performance, il faut se rendre à l’évidence que plus aucun humain ne pourra devenir le meilleur à l’un de ces jeux. Peu importe à quel point vous vous entraînez, même si vous dédiez votre vie à devenir le meilleur, cela ne sera jamais assez. Heureusement pour nous, la condition humaine est faite de bien plus que de jeu d’échecs ou de go. Mais est-il si incertain que d’autres talents ou capacités plus générales pourraient devenir obsolète ?
Isaac Asimov, écrivain visionnaire en matière de science fiction, a dévoilé dans sa nouvelle « Cercle Vicieux » en 1942, les trois lois de la robotique : 1. Un robot ne peut porter atteinte à un être humain. 2. Un robot doit obéir aux ordres qui lui sont donnés par un être humain. 3. Un robot doit protéger son existence tant que cette protection n’entre pas en conflit avec la première ou la deuxième loi.
Google a inscrit ces trois lois dans son en-tête, étant conscient qu’elles seraient bientôt applicables et seraient le fondement de leur objectif final en matière d’intelligence artificielle, qui est de créer une intelligence forte capable de penser d’elle même.
L’intelligence artificielle dans le cadre de la recherche
« Un moteur de recherche est une application web permettant, de trouver des ressources à partir d’une requête sous forme de mots. Les ressources peuvent être des pages web, des articles des forums, des images, des vidéos, des fichiers, etc.. » (source Wikipédia)
L’objectif de l’intelligence artificielle est de comprendre ce qu’il y a derrière une requête. Chaque être humain définit une requête en fonction de son humeur, d’un contexte, de centres d’intérêts, d’un comportement et finalement de l’usage qu’il fait d’un moteur de recherche.
L’intérêt est d’identifier l’intention de recherche de l’utilisateur ainsi que le sens de la requête et non le sens des mots-clés pris séparément comme dans un dictionnaire. Il faut donc étudier la relation des mots et le sens qu’ils ont les uns à côté des autres.
Les réseaux de neurones artificiels :
Crédits photo : Wikipédia
La recherche est de plus en plus pensée comme un réseau de neurones. L’idée est de simuler de l’intelligence par l’apport de données. Les réseaux de neurones visent à reproduire approximativement le fonctionnement des neurones vivants. Un neurone artificiel est capable de faire des calculs à partir de quelques données en entrées et de générer un résultat en sortie.
La connaissance est acquise via les connexions entre neurones. L’objectif est d’être aussi fidèle que possible au fonctionnement des neurones naturels. Les réseaux neuronaux vont ensuite permettre de résoudre des problèmes. Il faut imaginer le moteur de recherche comme un cerveau, qu’il faut sans cesse alimenter en données pour le rendre plus autonome. L’idée est d’imiter les mécanismes du cerveau humain :
L’auto apprentissage
Le raisonnement
L’analyse
La mémorisation
La contextualisation
Les algorithmes ne jouent qu’à 20% dans la qualité des prédictions, les 80%autres sont dus à la qualité des données. Plus l’on va avoir de données quantitatives et qualitatives, plus l’on va pouvoir anticiper les recherches des utilisateurs et mieux répondre à leur besoin.
Le « Machine Learning »
Le « Machine Learning » est une forme d’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre de manière autonome. Ces programmes informatiques sont capables d’évoluer en présence de nouvelles données. » (source Wikipédia).
L’algorithme de Google, RankBrain, a la capacité d’apprendre et de comprendre les requêtes des utilisateurs du moteur de recherche Google. La dimension d’apprentissage automatique doit permettre d’interpréter des recherches complexes et de nouvelles recherches, correspondant à 15% des recherches sur Google.
Google peut aller au delà du sens premier des mots. Il s’appuie sur leurs sens et leurs synonymes. En assemblant ces informations, le moteur affine le sens et traite, en temps réel, l’information. A la clé, une information plus pertinente, puisque contextualisée.
Le « Deep Learning »
« La technologie du « Deep Learning » donne le moyen à une machine de représenter le monde. C’est une machine virtuelle composée de milliers d’unités, les neurones, qui effectuent chacun de petits calculs simples. » (Source : Wikipédia).
C’est une méthode phare de l’intelligence artificielle. De grandes entreprises y investissent des fortunes : Google, IBM, Microsoft, Amazon, Yandex et Baidu. Le « Deep Learning » et les expériences qui en résultent sont les prémices d’une intelligence forte, capable de réfléchir et d’apprendre par elle-même.
Google Brain a été capable de « découvrir », par lui-même, le concept de chat. La machine a analysé, pendant trois jours, dix millions de captures d’écran tirées de YouTube. A l’issue de cet entraînement, le programme avait appris lui-même à détecter des têtes de chats.
Aujourd’hui, ce principe est utilisé dans Google maps pour détecter le nom de rue dans les images. La machine est capable dans n’importe quel contexte d’identifier et de nommer un objet, un humain, une forme. Dans une échéance de 10 ans, cette technologie va être présente dans toute l’électronique de notre quotidien. Dans les voitures, les avions ou encore l’assistance au diagnostic de médecins.
Le futur de la recherche
20% des requêtes faites sur Android et 1/4 des recherches faites avec Bing dans Windows 10 aux U.S. sont des recherches vocales. L’avenir du search passera par la recherche vocale et les assistants personnels virtuels. Siri, Google Now, Cortana ou même Alexa ont fait des progrès considérables dans la compréhension des demandes formulées.
Aujourd’hui, les recherches vocales sont très basiques, mais il s’agit d’un gros volume de recherche. Ce n’est donc pas un phénomène temporaire, il s’agit d’une tendance lourde de la recherche qui tant à se développer. La complexité des recherches vocales sera toujours limitée par la faculté de compréhension des interfaces, mais des progrès ont été réalisés. Les interfaces vocales de Google et Baidu atteignent des taux de pertinence proches de 95%.
Les interfaces vocales ne sont pas présentes uniquement dans les smartphones, elles sont également utilisées par une nouvelle génération de terminaux connectés :
Casque de réalité virtuelle
TV
Voiture
Pour conclure
“Je pense que nous devrions faire très attention avec l’intelligence artificielle. Si je devais imaginer quelle serait notre plus grande menace existentielle, c’est probablement ça.”- Elon Musk
Tous ces nouveaux progrès montrent que l’humanification des machines est en marche avec peut-être un jour l’émergence d’une intelligence forte. Les recherches faites sur un clavier avec des pages de résultats ont encore de belles années devant elles, mais il faut nous préparer à faire la transition vers ces nouveaux supports et usages.L’intelligence artificielle d’Amazon, Alexa, illustre concrètement la tendance que la recherche tend à être un véritable assistant personnel, sans interface physique entre l’homme et la réponse qu’il souhaite obtenir. Le fait de taper une recherche dans un moteur et de passer du temps à chercher une réponse sera peut-être à court terme un lointain souvenir.
En 2015, UberPop ont séduit plus de 160 000 utilisateurs à travers la France. Les taxis Français se mobilisèrent pour protester contre la mise en danger d’une profession en apparence solidement installée depuis plusieurs années. Aujourd’hui, les taxis sont-ils les seuls à craindre l’innovation de rupture ?
Désormais, Airbnb fait trembler l’hôtellerie classique. Fondé en 2008, l’entreprise propose 1 500 000 locations dans 190 pays et 10% des touristes à Paris utilisent ce service en 2014. La presse est en voie de disparition, les lecteurs s’informent sur les médias sociaux et les sites internet spécialisés. En 2014, le chiffres d’affaires des magasins de presse à diminuer de 25,8% et Amazon est devenu la première librairie en France.
Dans le secteur de la banque, des dizaines de startups ont vu le jour, éclatant le marché bancaire. Internet bouleverse les industries solidement implantées et que l’on croyait jusqu’à présent intouchables. Le mot “uberisation” est né, décrivant une rupture profonde avec les business models traditionnels.
Aujourd’hui, aucune entreprise peut se dire à l’abri de l’innovation de rupture. Si le monopole des taxis, qui était solidement implanté en France depuis plus d’un siècle, peut être bousculé par une simple application gratuite, tous les secteurs d’activités sont menacés. Pour les entreprises, il est donc indispensable de comprendre les mécanismes de l’innovation de rupture et d’en tirer parti.
On distingue deux types d’innovations :
L’innovation continue qui consiste à améliorer un produit existant.
L’innovation de rupture qui consiste à inventer un nouveau produit répondant à de nouveaux critères de performance et à une nouvelle cible.
Les entreprises leaders utilisent généralement l’innovation continue en renforçant leurs produits existants et leurs positions. Dès lors qu’elles se retrouvent face à une innovation de rupture, elles perdent leur leadership au profit du nouvel entrant. L’innovation continue favorise les acteurs en place et l’innovation de rupture favorise les nouveaux acteurs.
L’échec face à la rupture n’est pas du fait d’un manque de compétence ou d’un manque de créativité mais d’investissements essentiellement fait sur un marché existant, plutôt que sur un marché futur et incertain. Finalement, la plupart des entreprises leaders sont confrontées à un dilemme, l’innovation de rupture rentrant en conflit avec leurs modèles d’affaire existants.
Aujourd’hui, 9 chefs d’entreprise sur 10 estiment que l’innovation est vitale pour pérenniser leurs activités et rester compétitif. Pourtant, ils n’accordent que 10% de leur temps à favoriser l’émergence de l’innovation dans leurs services. Aujourd’hui, l’imagination et l’inspiration collective sont des enjeux très recherchés par les entreprises. Pourtant, l’art du développement de l’innovation se met difficilement en place dans nos entreprises, dont le fonctionnement reste encore trop traditionnel.
Le rôle des managers
Les managers ont un rôle capital, ils doivent libérer l’innovation. Ils doivent être vus comme de véritables gourous de la pensée collective. Ils stimulent, inspirent et surtout fédérent les collaborateurs autour de l’idée d’être constamment en quête de l’innovation. Ils doivent favoriser cette quête par la mise en place d’un environnement favorable à la transmission et à l’expression des idées.
Les rituels favorables à l’innovation
Nous passons en moyenne 70% de notre temps en réunion. L’innovation passe dans un premier temps par la nécessité de désacraliser les réunions de travail. L’aménagement et la mise en place d’ateliers sur un thème donné, permet à l’ensemble des collaborateurs de s’immerger dans un moment convivial propice à l’émergence d’idées nouvelles.
La méthodologie agile
L’agilité permet d’assouplir la gestion de projet traditionnelle et d’optimiser la concrétisation d’étapes composant un projet. Elle permet de lutter efficacement contre la planification rigide dans lesquels sont enfermés de nombreux projets. Les objectifs sont bien plus nombreux et les étapes validées donnent naissance à de nouveaux objectifs. L’agilité permet donc de fédérer de la motivation auprès des équipes. L’idée est de ne pas fixer des objectifs lointains, mais de procéder par étapes, en se fixant des objectifs, jusqu’à atteindre un but ultime. Selon une étude réalisée en 2008 (DOOB’S Journal), 82% des entreprises utilisant un méthodologie agile observent un gain de productivité de 16%.
Les facteurs liés au manque de créativité sont nombreux. Mais le facteur le plus cité par les équipes est celui du manque de temps. Il est essentiel de consacrer des périodes pendant lesquelles l’innovation est au coeur des réflexions.
Pour conclure
Le manager a un rôle centrale dans le développement de son entreprise. Il doit fédérer un intérêt commun au sein de son équipe, celui d’innover. Certaine idées seront sources d’échecs, mais une idée abandonnée peut donner lieu à de nouvelles réflexions. L’une d’entre elles sera peut-être l’innovation tant attendue. Finalement, le manager doit aider les collaborateurs à développer leur créativité et leur capacité à élaborer de nouvelles idées par l’intermédiaire d’un environnement favorable à l’innovation.
Amazon est constamment en quête d’innovations dans sa manière de livrer ses colis. Depuis plusieurs années, le groupe est poussé par l’envie d’innover. La livraison par voie aérienne va représenter, à court terme, un progrès majeur dans le domaine commercial.
L’acheminement est l’une des première source de coûts pour le géant du e-commerce. Mais ce n’est pas la seule raison qui le pousse à investir. Il souhaite se démarquer de ses concurrents en proposant aux consommateurs, un système de livraison avant-gardiste pour pallier les problèmes liés aux embouteillages, à la pollution et surtout à la fiabilité et à la durée du transport.
Le projet « Prime Air » :
Le projet « prime air » est un prototype réalisé par Amazon dans le cadre de sa stratégie d’expansion des services de livraison. Votre colis est embarqué dans un compartiment appelé « la soute ». Le colis ne peut pas dépasser 2,5kg
Afin de réaliser l’ensemble des opérations de transport, les drones PrimeAIr voleront à une altitude de 120 mètres au mieux et pourront atteindre les 90km/h pour respecter leur délai de livraison.
Concernant l’autonomie de ces drones de livraison, ils disposeront d’une autonomie de 16 kmce qui n’est pas négligeable mais pouvant, néanmoins, être perfectible à long terme.
Les capteurs et logiciels embarqués
Un élément essentiel est à noter sur les prototypes de drones. Ces derniers sont équipés d’un logiciel de navigation capable de détecter et d’éviter automatiquement certains obstacles.
De plus, il faut savoir que ces drones sont munis de plusieurs capteurs leurs permettant d’évaluer une zone d’atterrissage sûre pour déposer les colis.
L’impact écologique
En se penchant un peu plus sur la dimension écologique, on peut dire que les drones de livraison pourront avoir un impact positif sur l’environnement. En effet, si les livraisons s’effectuaient par voie aérienne, il y aurait moins de camions de transport qui, en moyenne, émettent entre 80 et 100 grammes de Co2/tonne au kilomètre.
En outre, si la livraison aérienne se concrétise et se généralise dans notre société, il y aura moins de pollution d’air et moins d’effet de serre.
Le projet PrimeAir pourrait donc avoir pour vocation de réduire significativement l’empreinte carbone.
Voici, en outre, les quelques caractéristiques techniques connues pour l’heure. Mais d’ici le lancement officiel du service, le design et les caractéristiques techniques pourront évoluer, voire même, être perfectionnés.
Même si le projet d’Amazon est très ambitieux, il comporte néanmoins quelques risques et contraintes.
A l’heure actuelle, le service de livraison Amazon PrimeAir n’est pas encore déployé pour le grand public américain et français en raison des contraintes liées aux autorités nationalesqui encadrent très sévèrement les usages de drone.
En effet, les autorités aériennes tels que la FAA (Federal Aviation Administration) interdisent l’usage de drones à des fins commerciales sur le territoire américain.
Quant au ministère de la défense en France, ce dernier reste très frileux face à ces drones autonomes réalisant des livraisons et cela pour des raisons de sécurité.
Tant que les différentes autorités aériennes ne donnent pas leur autorisation pour ce système de livraison, Amazon a les pieds et poings liés.
