publié le 08.01.20
Article réalisé par les étudiants en Bachelor Luka Gourinchas-Niehus et Mathis Chikhi suite aux interviews de Mr. C. Stephen Buckley et Mr. Justin Anderson du MIT.
L’IA et le Big Data ne sont que des outils. Ce qui compte vraiment : c’est ce que nous en faisons. Mr. Stephen C.Buckley
L’IA et le Big Data ne sont que des outils. Ce qui compte vraiment : c’est ce que nous en faisons.
Le 7 octobre dernier, les membres de notre équipe Optimize ont eu la chance d’assister au séminaire IA & Data for Good organisé par TBS réunissant l’Artificial Intelligence & Business Analytics Cluster ainsi que son partenaire, le Massachusetts Institute of Technology (MIT).
Après le séminaire, notre équipe a eu le plaisir d’interviewer Mr. C. Stephen Buckley, directeur exécutif des programmes Connection Science and Human Dynamics du MIT et Mr. Justin Anderson, développeur principal de Connection Science du MIT.
Outre sa renommée mondiale en termes d’excellence d’enseignement et de recherche dans divers domaines, allant de la médecine aux affaires, le MIT lance maintenant un partenariat de recherche avec TBS. Ce séminaire, se déroulant à Toulouse, a accueilli des chercheurs experts en Intelligence Artificielle et Big Data de TBS et du MIT, occasion d’explorer ce que ces enjeux majeurs de notre temps – qui constituent le noyau du nouveau partenariat de recherche – pourraient apporter à notre société en rapide évolution.
Certains diront que Big Data et l’Intelligence Artificielle vont complètement remodeler notre monde actuel dans un futur proche. Mais de quoi parlons-nous exactement ?
En règle générale, lorsque l’on aborde ces sujets, de nombreuses idées diverses et variées sont évoquées, notamment : l’IA et son influence sur le marché de l’emploi ? En quoi consiste le phénomène de robotisation ? Ou encore la peur que l’IA ” crée un dictateur immortel auquel nous ne pourrons jamais échapper “selon les mots de Elon Musk, CEO de Tesla sur CNBC.
En termes simples “Big Data” (« mégadonnées » ou « données massives ») est un terme qui se définit lui-même, mais peu sont conscients de sa vraie signification.
Pour Mr Buckley, Big Data et AI sont “deux termes mal définis”. Son collègue, Mr. Anderson, ajoute : “Big Data est un terme de marketing. Vous devez demander à chaque personne employant ce terme quelle en est la signification selon elle ».
La déclaration de Mr. Anderson démontre clairement que ces termes sont trop souvent mal utilisés. Selon lui, la façon la plus appropriée de définir Big Data serait “le fait d’avoir accès à davantage de données qu’auparavant”.
Concrètement, le monde tel que nous le connaissons aujourd’hui, à travers l’Internet des Objets (combinaison de tous les appareils électroniques connectés à Internet) génère 2,5 quintillions d’octets de données chaque jour soit l’équivalent de 1030 octets.
Comme déclarait Bernard Marr, conseiller en stratégie et technologie au magazine Forbes : « au cours des deux dernières années, 90 % des données mondiales ont été générées par les objets connectés ».
L’IA, d’autre part, est simplement la science et le processus conduisant à former une machine de façon à ce qu’elle puisse accomplir des tâches humaines. De nombreuses applications possibles de l’IA existent déjà telle que la robotisation en usine, mais il est important de bien distinguer le processus de formation de ses possibles applications afin d’éviter toute confusion. Bien programmée, l’IA a la capacité de capter l’information pour comprendre et s’adapter à son environnement tout en apprenant de ses erreurs pour analyser des tendances c’est que l’on appelle le Machine Learning.
A cet égard, il faut savoir que le Machine Learning n’est qu’une application de l’Intelligence Artificielle. Elle fournit à une machine ou un système la capacité d’apprendre et de s’améliorer de manière empirique, sans être explicitement programmé à travers la donnée qui lui est fournie. Le Machine Learning est divisé en deux catégories : le Supervised Learning où l’on programme une machine pour une tâche bien définie et le Unsupervised Learning où une machine utilise l’expérience engendrée par le traitement des données pour identifier des tendances et s’adapter sans que son programme ne lui dise quoi faire.
A propos de ce qui a été précédemment évoqué, la corrélation entre Big Data et l’Intelligence Artificielle serait que, ayant aujourd’hui accès à plus de données, l’intelligence artificielle pourrait nous aider à comprendre de manière “beaucoup plus vérifiable et précise ce qui se passe réellement dans le monde” comme l’a déclaré Mr. Buckley. L’intelligence artificielle pourrait donc aider à analyser cette énorme quantité de données qui est créée et stockée en continu, afin d’améliorer les processus décisionnels dans nos entreprises et nos sociétés, comme l’a souligné Mr. Anderson : “L’intelligence artificielle, c’est toute opération mathématique qui vous aide à prendre une décision”.
A cette dernière question, Mr. Buckley a répondu de façon surprenante : “Pas grand-chose”.
Pour illustrer sa réponse, il utilise la métaphore suivante : Quelle est l’importance d’un bâton et d’un marteau ?
Si vous avez un marteau géant et un tout petit bâton, vous éprouverez des difficultés à accomplir votre tâche, non ? Certes, les outils sont importants, mais “ce qui compte vraiment c’est ce que vous en faites”.
Cette comparaison met en évidence le fait que le Big Data et l’IA ne sont que des outils que nous pourrions utiliser pour mieux comprendre nos comportements ainsi que notre environnement, notre planète et tous les effets produits par nos actions.
Cependant, Mr. Anderson a également tenu à souligner que nous devons donner un sens à l’utilisation de ces outils en nous assurant qu’ils servent un objectif juste dans notre société.
En effet, l’utilisation d’un marteau faciliterait le processus de construction d’une maison, mais il pourrait aussi être nuisible s’il sert à frapper quelqu’un. Pour ces raisons, la recherche est essentielle. C’est par la recherche continue que nous trouverons la bonne façon de mettre en œuvre l’IA.
Tout d’abord, les micro-acteurs sont généralement moins puissants que les ” grands ” acteurs, et de ce fait ne peuvent pas concurrencer facilement les grandes structures ou les multinationales.
En fournissant des technologies d’IA aux petites entreprises, nous pourrions les aider à accroître leur influence. En combinant les différents systèmes de plusieurs petites entités, l’IA créera un agrégat de petits acteurs, ce qui leur permettra de concurrencer les grandes entreprises.
Par exemple, Amazon Corp. est en train d’éliminer les petits magasins, et les plateformes de streaming telles que Spotify et Apple deviennent rapidement des acteurs majeurs de l’industrie musicale. L’IA pourrait être la solution pour que les petits acteurs se connectent entre eux, leur permettant de faire contrepoids aux grandes entreprises. Deuxièmement, l’IA a le potentiel d’apporter à la société à la fois au niveau local et mondial. En effet, il existe déjà des exemples concrets d’IA qui sont appliqués pour faire progresser la société. Ils s’étendent du diagnostic du cancer, à l’aide aux malvoyants pour se déplacer dans leur espace, en passant par l’identification des victimes de l’exploitation sexuelle en ligne et l’aide aux efforts de secours en cas de catastrophe.
Selon le rapport du McKinsey Global Institute sur l’intelligence artificielle qui œuvre au bien de la société, celle-ci a un vaste potentiel dans un large éventail de domaines. L’IA pourrait contribuer à la réalisation des objectifs de développement durable qui ont été adoptés par tous les États Membres de l’ONU en 2015, en tant qu’appel universel à l’action pour mettre fin à la pauvreté, protéger la planète et faire en sorte que tous les peuples bénéficient de la paix et de la prospérité d’ici 2030.
Quelques exemples de domaines sociaux dans lesquels l’IA pourrait être appliquée à l’avenir :
Inspiré du rapport Mckinsey Applying Artificial Intelligence for good
Aussitôt la question posée, Mr. Buckley et Mr Anderson nous répliquent d’un commun accord qu’il existe de nombreuses façons potentielles dont l’IA pourrait profiter aux étudiants, et ce, quel que soit leur niveau d’éducation.
Un premier exemple pourrait être un système de partage de livres basé sur le Big Data qui n’obligerait pas les étudiants à acheter la dernière version d’un manuel scolaire chaque année. Non seulement les étudiants seraient libérés de l’achat de nouveaux livres, mais ils pourraient également bénéficier d’un réseau numérique de connaissances écrites concernant une thématique en particulier.
Une autre idée dont nous avons discuté est celle de fournir une notation indépendante du système éducatif pour que les étudiants puissent noter leurs professeurs, afin de motiver et de récompenser les professeurs appréciés qui contribuent à une éducation et à une pédagogie de qualité.
Pour citer Mr. Buckley, l’IA pourrait ” permettre aux étudiants d’être des consommateurs d’éducation plus intelligents et d’offrir une expérience bien meilleure “.
De plus, en combinant intelligence artificielle et éducation, les élèves auraient maintenant la possibilité d’apprendre n’importe où et n’importe quand. Cela signifie que si un élève doit être absent aux cours pour des raisons personnelles ou médicales, il peut facilement rattraper le travail scolaire grâce à un logiciel d’éducation basée sur l’intelligence artificielle. Les étudiants pourraient apprendre n’importe où dans le monde, ce qui rendrait un enseignement de meilleure qualité non seulement plus accessible mais également très abordable, particulièrement utiles pour les étudiants issus de zones rurales et ceux se trouvant dans une situation économique fragile.
C’est en suivant cette logique qu’à partir de 2013 nous avons pu voir le développement des MOOCs (Massive Open Online Courses) en France. Après avoir été popularisé aux Etats-Unis par de prestigieuses universités dans un premier temps, ces cours en ligne adressés à un large public par des universités de renoms puis d’autres institutions ou entreprises ouvrent le champ des possibles quant à la diffusion des savoirs.
Le bilan aujourd’hui semble cependant moins glorieux. Matthieu Cisel, invité par France Culture, dénonçait notamment un encadrement et une structure ne pouvant remplacer la traditionnelle salle de classe ainsi qu’un système d’évaluation qui n’est pas à la hauteur, entraînant une baisse significative de la valeur du cours étudié. Malgré la promesse de révolutionner l’apprentissage, les MOOCs ont créé une certaine déception au sein des universités qui les proposent.
Toutefois, même si recréer l’ambiance d’une salle de classe semble être un exercice compliqué ne remplissant pas la promesse initiale faite par les MOOCs, ceux-ci présentent par exemple un grand potentiel pour le continent africain comme évoqué précédemment où l’accès à l’éducation s’avère parfois difficile.
Outre le Big Data et l’Intelligence Artificielle, d’autres technologies sont également considérées comme modernes et novatrices. La technologie de la Blockchain est l’une d’elles.
La blockchain est théoriquement définie comme ” une base de données sécurisée, immuable et distribuée, partagée par toutes les parties dans un réseau distribué ” ou encore selon Mr. Buckley ” une manière sans intermédiaire d’avoir une confiance partagée entre deux parties qui ne se connaissent pas “.
La partie sans doute la plus intéressante de cette technologie est principalement l’absence d’une tierce personne impliquée dans tout type de transaction. Cette absence permet à terme plus de liberté et des transactions instantanées. Parfois, plus importante encore, la possibilité de créer des “contrats intelligents” de véritables contrats entièrement automatisés, traçables et contrôlables.
Même si la Blockchain et l’IA représentent deux technologique bien distinctes, leur combinaison permettrait d’améliorer considérablement l’efficacité et la fiabilité de l’IA. Cela permettrait de partager plus aisément les données, se traduisant par la création de meilleurs modèles pour exploiter les données, de meilleurs résultats, et ainsi de suite. En d’autres termes, une amélioration généralisée des données telles que nous la connaissons actuellement. Nous appelons communément ce processus Effet de réseau.
Les systèmes de Blockchain sont des technologies en devenir qui ne représentent pas encore tout le potentiel de l’utilisation que le public pourrait en avoir. Cependant, si nous trouvons un moyen intelligent de faire travailler ensemble ces deux technologies, les externalités positives pourraient être amplifiées en un clin d’œil.
Actuellement, l’équipe du MIT mène des expériences sociétales, le but étant, en procédant par tâtonnements, de trouver plusieurs idées et pistes à explorer. La méthode consiste à analyser différentes crises telles que la crise des réfugiés syriens, la crise politique colombienne et vénézuélienne, ou encore la crise plus récente Turquie – Syrie en termes de droits de l’homme et de prise de décision politique.
Le programme de recherche axé sur le lien entre la science et la dynamique humaine est dirigé par un petit groupe d’environ 30 membres sur les 26 000 membres du MIT, dont des chercheurs, des professeurs et des étudiants. Selon Mr. Buckley, l’intégration d’autres domaines comme celui du tourisme dans les expériences et le matériel d’étude pourrait permettre d’opérer “à une plus grande échelle”.
Mr. Anderson illustre cette application de leurs découvertes en dehors de leur spectre d’étude à travers l’exemple de la ville hautement touristique de Venise en Italie. Chaque année, la ville accueille environ 30 millions de touristes autour des centres d’attractions les plus populaires (Ponte Vecchio et Plaza San Marco). Actuellement, les meilleurs endroits pour faire de bons bénéfices à Venise, si vous avez un magasin, un restaurant ou un hôtel, sont situés sur la voie principale de la ville. L’IA permettrait aux touristes et propriétaires d’entreprises locales d’évaluer besoins et offres, et de répartir le flot des touristes de façon à ce que chacun soit orienté vers l’endroit correspondant le mieux à ses besoins. Essentiellement ce que fait déjà Internet, mais dans une dimension bien plus importante étant donné qu’elle s’adapte à l’utilisateur et à ses habitudes enregistrées en temps réel.
A l’aube des grandes révolutions des technologies de l’information, comme dans tout cycle d’innovation, de nombreux acteurs de toutes sortes, entreprises, chercheurs ou universités, ont l’intention de dépeindre un monde nouveau transformé par les bénéfices possibles de ces sujets de recherche au cœur de l’actualité.
Cependant, la particularité de l’innovation est que nous ne pouvons pas en mesurer l’ampleur totale. Même si nous sommes certains que les choses seront différentes dans le futur, déterminer dans quelle mesure reste problématique.
En effet l’innovation est exponentielle et notre esprit n’est pas capable de l’appréhender pleinement.
Henri Bergson, philosophe français du XIX-XXe siècle caractérise l’Homme comme étant un Homo Faber qui invente des outils pour améliorer les conditions et résultats de son travail.
Mais face à cette course à l’innovation, ne sautons-nous pas des étapes ? Considérons-nous vraiment le débat dans sa globalité ? Qu’en est-il de l’approche éthique du débat ? Comment mêler IA et le Big Data, pour créer un enrichissement autre que matériel pour l’être humain ?
Entretien réalisé par Luka GOURINCHAS-NIEHUSCo-écrit avec Mathis CHIKHIAvec la contribution de Gaspard COUSIN & Emil MENSCHIK
Profonds remerciements :Mr. C. Stephen Buckley – MITMr. Justin Anderson – MITProfesseur Fosso Wamba – TBSMr. Ransome Bawack – PhD TBSProfesseur Monfuletho Matthew – TBSL’ensemble de l’équipe Optimize BachelorTBS
TBS appartient au cercle très fermé des écoles titulaires de la triple accréditation AACSB/EQUIS/AMBA.
Elle propose des parcours d’excellence aux 5 600 étudiants et apprenants formés chaque année au sein de ses programmes en formation initiale et continue.
Classée parmi les meilleures business schools européennes, plus de 80 nationalités sont représentées sur ses 5 campus implantés à Toulouse, Paris, Barcelona, Casablanca et London.
Forte d’un réseau de plus de 200 universités partenaires sur les 5 continents et de 70 doubles diplômes créés en partenariat avec les établissements d’enseignement supérieur les plus prestigieux, TBS forme une nouvelle génération de décideurs aux compétences hybrides, responsables et ouverts sur le monde.
Tournée vers les secteurs en devenir, l’école délivre deux master spécialisés autour des domaines de l’Intelligence Artificielle et du Big Data. De plus, elle a également développé un cluster d’expertise spécialement dédié à ces sujets.
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