La France peut- elle encore jouer un rôle dans l’intelligence artificielle

Depuis 2011, date à laquelle des chercheurs canadiens ont démontré la faisabilité du deep Learning, les géants du web se sont lancés dans la course à l’intelligence artificielle. Les américains (GAFA) aussi bien que les chinois (BATX) ont investi dans ces technologies, embauché les meilleurs talents et fait l’acquisition des start-up prometteuses dans le domaine. Ce domaine d’avenir ne doit pas rester l’apanage de ces géants et la France tente de reprendre pied sur ce marché en capitalisant sur ses atouts.

L’IA incontournable pour l’avenir.  L’intelligence artificielle fait partie de ces technologies qui vont profondément modifier notre société. Les géants du web ne s’y trompent pas, ils y voient une formidable opportunité de développer de nouveaux marchés en apportant une valeur extrêmement différentiante. La transversalité de l’intelligence artificielle leur permettra de continuer à progresser sur des secteurs qui n’étaient pas leur cible d’origine. On le voit avec l’exemple dans le secteur de l’automobile avec le développement des voitures autonomes. Cela modifie non seulement l’industrie proprement dite mais impactera les infrastructures routières, les services de transport et nos modes de vies. Ces entreprises du numérique ont pris de l’avance et ont l’avantage de disposer de plateformes qui collectent énormément de données. Ces données leur permettent d’accélérer l’apprentissage de leur intelligence artificielle  à vitesse grand V. Comme on dit « un algorithme avec beaucoup de donnée est plus précis qu’un bon algorithme avec peu de données ». Dans leur cas ils ont les deux…

L’IA déjà présente dans notre quotidien. Ne croyons pas que l’intelligence artificielle concerne uniquement des projets futuristes. L’intelligence artificielle est déjà très présente dans notre quotidien. La majorité des moteurs de recommandation, les  systèmes de reconnaissance d’images et de videos (computervision) ou le traitement en langage naturel (NLP) s’appuient déjà sur des technologies de machine learning ou de deep learning. En 2016 déjà 38 % des entreprises utilisaient l’intelligence artificielle et elles seront 62% en 2018 selon « narrative Science survey ». Les investissements suivent et vont progresser de 300% entre 2016 et 2017 (Forrester Research).  Avec un marché qui pesait 8 milliards $ en 2016 et qui devrait atteindre 47 milliards $ en 2020 selon IDC on comprend que de nombreux acteurs soient intéressés.

Garder la maitrise technologique. Si l’usage de l’intelligence artificielle se démocratise grâce à de nombreux modules dans le cloud à destination des développeurs on peut s’inquiéter néanmoins de la prépondérance des américains et des chinois sur ce marché qui accentuera la dépendance de toutes les industries vis-à-vis d’eux. Aux Etats-Unis, l’administration Obama a lancé un plan intitulé « Preparing for the future of artificial intelligence » et a publié son rapport «Artificial Intelligence, Automation, and the Economy ». En France nous disposons de nombreux atouts. On compte environ 3000 chercheurs qui travaillent dans le domaine de l’intelligence artificielle et près de 200 start-up développant ou exploitant de l’intelligence artificielle. Pourtant on manque de leaders et surtout d’organisation.

Un plan d’intelligence artificielle pour la France. C’est en partie pour y pallier qu’en janvier 2017 Thiery Mandon et Axelle Lemaire ont lancé le Plan France IA. Espérons que ce plan perdurera après les élections présidentielles car  l’IA constitue une formidable opportunité pour innover et créer les entreprises de demain. Sans minimiser les risques sur l’emploi et l’éthique, l’intelligence artificielle constitue des opportunités de progrès et d’amélioration des conditions de vie du plus grand nombre. Avec ce plan France IA,  l’objectif est de mobiliser tous les membres de la communauté IA et de fédérer les nombreuses initiatives émergentes en France pour définir une stratégie nationale concertée et mettre en avant le potentiel de la France dans ce domaine clé. En quelques sorte reproduire la Frenchtech mais avec un focus sur l’intelligence artificielle. Pendant deux mois après l’annonce de France IA, chercheurs, entreprises, start-up et acteurs institutionnels  se sont réunis pour contribuer à définir les grandes orientations de la France en matière d’intelligence artificielle pour l’avenir.(voir les groupes de travail). D’après le calendrier  les travaux finiront le 14 mars  et les groupes remettront leurs recommandations ou propositions d’actions au comité de pilotage. Un rapport France IA sera remis aux ministres le 21 mars.

A suivre donc pour voir la concrétisation de ce plan « France IA »

Lire également :

 

Les instituts de sondages opèrent leur mutation numérique.

En vue des échéances présidentielles de 2017, l’institut d’études de marché et d’opinions BVA met en place une plateforme digitales en partenariat avec Salesforce, Orange, Presse Régionale et la Fédération Nationale des Travaux Publics. BVA fait ainsi preuve d’innovation et souligne par là même l’importance croissante des réseaux sociaux dans ce qu’ils révèlent des tendances d’opinion. Ces gigantesques sources d’informations participent au big data et doivent être exploitées avec méthode pour en tirer un enseignement de qualité. L’expérience POP 2017 menée par BVA est à ce titre intéressante.

bva-pop-2017

Les citoyens acteurs du débat public grâce au web et aux réseaux sociaux. La campagne présidentielle américaine a apporté son lot de surprises et de rebondissements écornant au passage la qualité du débat démocratique.  Elle nous éclaire sur le risque de décalage qui peut exister entre une classe politique et l’opinion publique. Les citoyens sont de plus en plus nombreux à vouloir agir sur le débat public. Ils s’expriment sur les réseaux sociaux et signent des pétitions en ligne. Ce sont autant de signaux envoyés instantanément à nos politiques qui doivent apprendre  à les décoder et à les analyser pour comprendre et répondre aux attentes de leurs concitoyens. Jusqu’à aujourd’hui nos politiques s’appuyaient sur des enquêtes d’opinion traditionnelles mais le métier des études d’opinion se réinvente à l’aune de la transformation numérique de notre société.

Mesurer en temps réel l’impact de l’actualité sur l’opinion. L’institut de sondage BVA a profité de l’échéance électorale française de 2017 pour innover en matière d’étude de l’opinion.  En lançant la « Plateforme des Opinions Publiques » POP 2017, BVA propose de dresser un panorama à 360° des opinions des Français et de saisir en temps réel l’influence de l’actualité sur les mouvements d’opinion. Un exercice délicat qui requiert des outils et du métier car toute actualité, même brûlante, ne modifie pas forcément les intentions de vote. De la même manière, constater qu’une personnalité ou un sujet provoque des réactions  sur internet ne suffit pas. Il faut pouvoir identifier la cause de ces réactions en décelant, dès leur apparition, les signaux faibles qui peuvent en être à l’origine.  Ces signaux faibles sont des actualités qui passent souvent inaperçues alors qu’elles peuvent générer dans le temps des changements d’opinions. Pour identifier ces signaux faibles les réseaux sont une source incomparable.

POP 2017 : un laboratoire d’analyse des opinions politiques.   Pour réussir à mesurer l’impact de l’actualité et la cristallisation des intentions de vote autour de quelques thématiques, POP 2017, réalisé en partenariat avec Salesforce, la Presse Régionale, Orange et la Fédération Nationale des Travaux Publics, s’articule autour de trois volets :

  • L’écoute du Web et des réseaux sociaux: L’outil Social Studio de Salesforce recherche en permanence des mentions sur 18 personnalités politiques et 30 thématiques. Il analyse  plus d’un milliard de sources sur le web.
  • Une communauté de citoyens en ligne : En commentant et en réagissant à des sujets d’actualité, cette communauté aide à comprendre comment se forment et se structurent les opinions.
  • Des sondages: Plus de 30 sondages par mois sont réalisés auprès d’un échantillon représentatif de la population française pour mesurer l’impact des opinions sur les intentions de vote.

POP 2017 fournit l’ensemble de ces données en temps réel sur le site www.pop2017.fr

Une expérience dont les politiques devraient s’inspirer. Loin de tout abandonner au profit des seuls réseaux sociaux, l’originalité de POP 2017 repose sur le mix de ces 3 sources complémentaires d’analyse.  BVA dispose ainsi d’une vue d’ensemble sur les mouvements d’opinions qui tient compte de temporalités différentes. Si cette expérience contribue à faire évoluer le métier des sondeurs d’opinion, elle devrait inspirer également les politiques. L’expérience menée par POP 2017 démontre que réagir à une actualité ponctuelle, même importante, peut conduire à occulter les véritables attentes des Français. Le prisme de la surmédiatisation explique souvent le décalage ressenti entre l’opinion et la classe politique. Interpréter les signaux forts et les signaux faibles demande des outils et du doigté.

Ce laboratoire d’opinions est utilisé dans un contexte de campagne présidentielle mais son champ d’application peut s’étendre bien au-delà. Toutes les entreprises font appel à des études pour connaitre et comprendre leur marché, leurs clients et leurs utilisateurs afin d’améliorer leurs offres, leurs services et la relation client. L’exploitation des réseaux sociaux leur offre une source complémentaire d’informations à condition de savoir l’exploiter avec méthode.

 

 

 

formule gagnante du numérique: Plateformes et données

L’économie numérique est désormais incontournable. Malheureusement la France accuse déjà un certain retard dû à des réglementations sectorielles trop rigides et à une structure de financement peu adaptée selon une note du Conseil d’Analyse Economique (CAE) sur l’économie numérique. Pour appréhender l’enjeu du numérique il convient de comprendre sur quels mécanismes se sont créées les nouvelles sociétés numériques et quels en sont les impacts sur l’emploi. Deux points traités dans la note du CAE qui a été exposée, le 9 novembre par l’économiste Anne Perrot, lors de la présentation du projet de loi « nouvelles opportunités économiques » (NOE) par le ministre de l’économie Emmanuel Macron.

CAE

Airbnb aurait généré 2,5 milliards d’euros en France sur un an. C’est à l’occasion de son évènement « Airbnb Open », qui se tenait à Paris du 12 au 14 novembre, que la plateforme de réservation a révélé ce chiffre ainsi que la création de 13 000 créations d’emplois liés aux revenus des hôtes et aux dépenses des utilisateurs de la plateforme (lire l’article ). Si ces chiffres sont avérés cela pourrait rassurer ceux qui s’inquiètent de l’arrivée de ces nouveaux modèles d’affaires et de leur impact sur l’économie et l’emploi.  Raison de plus de s’intéresser à la note du CAE.

Le succès du numérique : Plateformes d’intermédiation et données. Les sociétés numériques emblématiques ont cru de manière fulgurante. Les auteurs de la note du CAE expliquent les rendements croissants de ces nouvelles sociétés par l’utilisation d’immenses plateformes d’intermédiation et par une exploitation poussée des données avec des algorithmes sophistiqués et des systèmes de machine learning. Les sociétés numériques qui se sont imposées avec succès peuvent ainsi opérer sur une très grande échelle et instaurer une relation de confiance entre les offreurs de services et les clients. Dans le même temps elles n’ont de cesse d’améliorer leurs performances, leurs prix et leurs services grâce à l’analyse des données. Un modèle qui déclenche un effet boule de neige : une amélioration permanente des services attirant des clients de plus en plus nombreux qui contribuent à leur tour à faire connaitre ces services. C’est ce que la note du CAE appelle l’effet réseau, un effet démultiplié comparé aux entreprises traditionnelles.

Le numérique entre consolidation et concurrence. Avec le numérique il ne suffit pas d’avoir une idée géniale. Le modèle économique devient d’autant plus efficace que les entreprises atteignent de grandes tailles. Celles qui dominent le marché ont réalisé une croissance exponentielle et entrainé la consolidation du marché à leur avantage. Mais dans le numérique rien n’est acquis et la note du CAE constate que « le monopole d’une entreprise est moins durable dans l’économie numérique ». La concurrence est particulièrement intense. Les grandes réussites créent des émules qui rêvent de devenir les Google ou les Criteo de demain. Les grandes sociétés du numérique sont condamnées à innover en permanence. En créant cette relation directe entre offreurs et clients elles ont créé une dépendance à l’utilisateur. La confiance et l’exigence sont au cœur du modèle économique. Pour retenir un utilisateur habitué à comparer et à tester les offres sur internet il n’y pas d’autre issue que d’offrir en permanence la meilleure expérience utilisateur possible.

L’économie numérique c’est également l’économie de la donnée. Les sociétés numériques savent mieux que quiconque la valeur des données. Elles sont passées maitre dans l’utilisation du Big Data pour connaitre parfaitement les comportements et les préférences des utilisateurs. Elles ciblent ainsi mieux leurs utilisateurs et peuvent leur proposer des offres parfaitement adaptées et personnalisées. La note du CAE rappelle que « au-delà des services qu’elles offrent, les plateformes créent aussi de la richesse en permettant la collecte d’une masse considérable de données qui peuvent être valorisées sur différents marchés. ». Ces entreprises sont de devenues véritables professionnels du traitement des données massives et en tirent parti pour se diversifier sur d’autres marchés.

 L’économie numérique déplace les emplois. Les révolutions industrielles et technologiques chamboulent le monde de l’emploi. Les innovations technologiques créent de nouveaux emplois et nécessitent de nouvelles compétences mais elles contribuent également à la destruction d’emplois traditionnels. Le numérique permet l’apparition rapide de nouveaux modèles d’affaire qui remettent en question l’ordre établi de l’emploi. Il est donc naturel de constater une légitime inquiétude face à ce que les auteurs de la note appellent  « la disparition tendancielle d’un certain nombre de professions » et qu’ils classifient de la façon suivante :

  • L’automatisation : certaines tâches particulièrement celles «  routinières  » se prêtent naturellement à l’automatisation
  • L’apprentissage: avec le développement de l’intelligence artificielle, en particulier des algorithmes d’apprentissage, l’automatisation commence à s’étendre à des professions plus qualifiées fondées sur la maîtrise de grandes bases de connaissances (avocat, docteur)
  • Le report sur l’utilisateur final: exemple avec le e-comerce qui court-circuite le vendeur.
  • Le report sur la multitude: exemple wikipedia . Ce sont les internautes qui jouent le rôle de rédacteurs bénévoles de l’encyclopédie en ligne.
  • La concurrence des amateurs : exemple AirBnB

Les emplois du numérique ne se limitent pas à des emplois spécialisés comme les data-scientists mais le modèle privilégie les fonctions assurant des interactions humaines au détriment des tâches routinières. La note du CAE prévoit une polarisation de l’emploi avec des postes à forte compétence et bien rémunérés et d’autre part des emplois peu qualifiés mais non routiniers faiblement rémunérés

La note du conseil d’analyse économique a été rédigée par Nicolas Colin, Augustin Landier, Pierre Mohnen et Anne Perrot. Dans ce billet je me suis volontairement intéressé qu’à l’aspect analyse de l’économie numérique . La note recommande de créer un droit à l’expérimentation, de développer les systèmes de notation par les clients et de généraliser le statut d’auto-entrepreneur. Je vous laisse découvrir les préconisations  proposées pour réussir sa transformation numérique et produire des sociétés numérique efficaces. lire la note complète du CAE en PDF

 

Adopter le Big Data, une affaire de méthodes selon « Business et Décision »

Pour la deuxième année consécutive, le cabinet Business & Decision tenait sa « matinale du Big Data » au Pavillon Kleber le mercredi 14 octobre. Un événement concret qui permettait d’analyser l’évolution du marché et proposer, à partir de retour d’expériences, des approches méthodologiques pour aborder le Big Data.

Business et decision matinale

Un contexte favorable à l’adoption du Big Data par toutes les entreprises. En 2004 les géants du web tels que Google et Yahoo étaient concernés au premier chef par les problématiques de Big Data. Leur besoin d’optimiser leur moteur de recherche face à une volumétrie grandissante de données les avait amenés à développer Hadoop. Aujourd’hui le Big Data n’est plus réservé à ces quelques géants du web, toutes les entreprises peuvent en bénéficier. Mick Levy ,‎Directeur de l’Innovation à Business & Decision l’explique par l’alignement favorable des planètes :

  • Vague d’innovations. Des freins ont été levés et de nouvelles possibilités sont désormais possibles grâce aux innovations incessantes de la technologieMick Levy V1
  • Explosion des données. 90 % des données ont été produites ces deux dernières années. Le développement des objets connectés va encore amplifier la création de données. Pourtant seuls 2 % des données sont exploitées ce qui nous laisse imaginer le fabuleux potentiel.
  • Démocratisation de l’accès à l’information. La mobilité et le cloud ont transformé les habitudes. Que ce soit à titre personnel ou professionnels nous créons et accédons aux données en permanence
  • Baisse des coûts matériels. Les équipements réseau, serveurs et stockages sont aujourd’hui plus performants et moins chers. Traiter et stocker des volumes importants de données à des coûts raisonnables devient possible. On peut ainsi imaginer des business model ou des cas d’usage dont la rentabilité ne sera plus remise en cause par des infrastructures aux coûts prohibitifs.

Le Big Data , tout comme un cerveau , va donc pouvoir exercer ses facultés pour exploiter enfin toutes ses informations et déclencher des actions. L’analogie avec le cerveau est séduisante et Mick Levy la poursuit en découpant le big data en quatre grandes zones responsables de:

  • La récolte des informations. Collecter toutes les données provenant de toutes les sources
  • La mémorisation. Stocker l’information de manière à pouvoir les exploiter efficacement
  • Le raisonnement. Apporter de l’intelligence pour transformer l’information
  • La conscience. Se poser des questions d’éthique sur l’usage qui sera fait de la donnée.

Big Data Tout le monde y croit mais l’adoption est encore lente.  Depuis la médiatisation en 2010 par l’article « the data deluge » publié dans the Economist, le terme Big Data est passé dans la sphère publique et les entreprises sont dorénavant sensibilisées. En 2015 Gartner relève que 75% des entreprises souhaitent investir dans les technologies de Big Data et pourtant seules 14% ont déjà déployés du Big Data. Des chiffres que l’on peut aisément appliqués à la France.

Un paradoxe qui peut s’expliquer par la complexité des solutions technologiques et le manque de méthodes pour identifier des cas d’usage et les mettre en œuvre. Business et Decision a identifié quatre manières d’aborder le sujet :

  • Par les données. L’approche est exploratoire et destinée à créer de la valeur et à résoudre des problèmes en partant des données
  • Par les technologies. Une approche très demandée par les DSI qui cherchent à réduire les coûts et obtenir plus d’agilité. Elle peut donner lieu à une urbanisation du SI en plaçant la donnée au centre et en travaillant sur la complémentarité de la Business Intelligence et du Big Data.
  • Par les questions. Chercher des réponses à des questions qui touchent l’activité ou les objectifs d’une entreprise : évolution des ventes, propagation d’une épidémie etc..
  • Par les usages. L’approche est la plus aboutie, nous sommes là une véritable transformation de l’activité de ‘entreprises.

Devenir une entreprise « data driven »: un processus en plusieurs étapes. Penser différemment, faire preuve d’imagination, innover…. La remise en cause peut être brutale et rebuter plus d’une entreprise. Autant de raisons de procéder par étape pour convaincre et transformer.

  • Acculturation. Le big data contribue à la transformation numérique de l’entreprises. Créer de nouveaux usages, transformer des processus existants, imaginer de nouveaux modèles bousculent les habitudes et les organisations et font appel à de nouvelles compétences. Hackatons, incubateurs, partenariats sont autant de manières d’insuffler de l’innovation et de la compétence.
  • Pré adoption. Etape quasi exigée, l’identification d’un cas d’usage donne lieu à un Proof Of Concept (POC), une maquette qui va valider l’intérêt de la solution.
  • Adoption. Passer de l’expérimentation d‘un cas d’usage la réalisation réelle demande un effort supplémentaire d’acculturation qui passe par de la communication. Ce n’est qu’après une réalisation réussie et concluante que l’on pourra alors voir les choses en grand et passer à la généralisation.
  • Généralisation. La première expérience a ouvert les yeux à l’entreprise qui voit désormais l’éventail des opportunités du big data. Les architectures techniques devront être pensées pour être évolutive et permettre à l’entreprise de d’exploiter pleinement toutes ses données en dépassant les silos organisationnels.
  • Entreprise data driven. La donnée est considérée comme le moteur économique de l’entreprise. On exploite non seulement les données de l’entreprise mais l’entreprise est en permanence à la recherche de données externes (réseaux sociaux, open data etc..) pour renforcer ses modèles.

Au cours de la matinale du Big Data , le Groupe La Poste et la société Adecco ont illustré ces approches en partageant leurs expériences dans une table ronde. Gestion d’une flotte automobile pour la Poste et Optimisation du planning intérimaire pour Adecco. Deux expériences positives qui démontrent l’intérêt du Big Data.

a consulter également le blog de Business & Decison consacré au Big Data

Les jeux Olympiques : une véritable entreprise digitale

 

Si certaines de nos entreprises françaises sont encore frileuses pour aller dans le cloud, l’exemple des jeux olympiques peut sans doute les rassurer. Les JO requièrent des exigences extrêmes et une visibilité énorme qui vont bien au-delà de la durée de la compétition. Le cloud ainsi que le Big Data participent à leur manière à la transformation digitale des jeux Olympiques.

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Yan Noblot Directeur des opérations chez Atos nous fait partager sa passion des jeux. Si les jeux Olympiques font l’objet d’une longue préparation de la part des athlètes, il en va de même pour l’organisation et la couverture de chaque JO qui fait appel à toute l’innovation technologique pour être prêt à enchanter, le jour des compétitions, les spectateurs du monde entier. J’avais très brièvement abordé le sujet dans mon précédent billet et j’ai eu la chance de pouvoir discuter un long moment avec Yan Noblot, Directeur des opérations dans la division Major events & Olympics de Atos , qui m’a fait partager sa passion pour le sujet. Lire la suite

Le numérique dans la chaine de l’évolution au Museum de l’histoire naturelle

Judicieuse idée qu’a eue ATKearney d’inscrire la journée « leadership beyong digital » dans le magnifique lieu du Museum d’histoire naturelle. Plus la journée avançait et plus il devenait presque évident que la transformation numérique constituait une étape importante de l’évolution…

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L’internet de l’objet et le big data militent pour une économie d’abondance Lire la suite

L’internet de l’objet et le Big data façonnent le futur de notre économie

Le Think Tank « l’Institut Montaigne » analyse dans un rapport le potentiel économique du Big Data et des objets connectés pour la France et ses entreprises et avance des propositions concrètes. Ce rapport intitulé « Big data et objets connectés : Faire de la France un champion de la révolution numérique. » est le résultat du groupe de travail dirigé par Gilles Babinet digital Champion pour la France et Robert Vassoyan Directeur Général de Cisco France.

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L’internet des objets va doubler la taille de l’univers numérique tous les deux ans. Lire la suite