Editorial L'intelligence artificielle
Fin 2017, un premier dossier sur l’Intelligence Artificielle avait été publié dans cette revue. L’enthousiasme et la confiance dans les nouvelles possibilités liées à l’IA étaient présents dans tous les articles.
Deux ans plus tard, nombre d’entre nous ont expérimenté, déployé, voire développé de l’IA. La société ne considère plus ce sujet comme de la science-fiction, sujet qui se retrouve régulièrement au journal de 20h.
La Computer Vision permet aujourd’hui de transformer le secteur médical, d’améliorer en profondeur des photos et plus globalement de transformer n’importe quelle caméra en une multitude de sources d’informations tirées directement de l’image brute. Mais elle permet également de générer des vidéos deep fakes plus vraies que nature et elle pourrait aussi nous faire glisser vers la surveillance de masse.
Le Neural Language Processing permet dès maintenant de faire des synthèses de textes, de générer automatiquement des articles et même du code. Mais il ne sait toujours pas tenir une conversation.
Les Graph Neural Network permettent de modéliser des flux de personnes, des relations sociales complexes voir des systèmes de type mécanique des fluides. Mais ils sont incapables d’avoir l’intuition du sens d’écoulement de l’eau sur une pente.
Plus globalement, les déploiements d’IA sur de la notation de crédits ou d’admission aux études supérieures ont montré de réels biais discriminants. Les capacités de manipulation à grande échelle de ce type d’outils ont également été prouvées. On parle désormais d’éthique ou de faireness, d’explicabilité et d’accountability comme prérequis indispensable à toute mise en production.
Et si finalement, nous n’étions en face que de problèmes classiques de déploiement informatique avec ses lots de résistance au changement, de sur-promesses, d’hypersensibilité à la qualité des données, de sécurité, et de gouvernance quant aux choix et contrôles réalisés.
Et si le sujet actuel était celui de l’industrialisation de ces technologies et de la responsabilité qui l’accompagne. Responsabilité amplifiée par la portée potentiellement sans précédent de ces nouveaux outils.
Et si le principal risque n’était pas dans l’avènement d’une IA générale, mais dans le fossé grandissant entre les acteurs qui font et maitrisent l’IA, et ceux qui en consomment même sans le vouloir ?
Une seule certitude : rester passif et attentiste n’est plus une option face aux impacts déjà très réels. Formez-vous, testez, déployez sur des projets à enjeux, débattez, faites des boucles de retour. Et embrassez ce sujet qui est certainement l’un des plus excitants de ces dernières années et des années à venir !
Arnaud DE MOISSAC
Diplômé de l’INSA et de Télécom Paris.
Après une carrière côté grand groupe dans différents métiers avec notamment la responsabilité du dossier efficacité énergétique du groupe SFR, Arnaud crée une première start-up sur le thème des datacenters.
Frustré de voir que les mondes des réseaux physiques et de l’IT n’arrivaient pas à réellement travailler ensemble, il décide de co-créer DCbrain qui est devenu la solution SaaS de référence de gestion de réseaux physiques complexes, permettant aux industriels et aux gestionnaires de réseau d’énergie et de marchandises de fiabiliser et d’optimiser leurs flux en temps réel grâce à l’IA.
DCbrain a été incubé par Télécom Paris Novation Center et a été récompensé à de nombreuses reprises (Pass FrenchTech, Gartner, AI Paris, #EUvsVirus…)
Aujourd’hui, DCbrain compte une trentaine de clients dans les secteurs Utilities et Logistique en Europe dont GRDF, Terega, Engie, Stef, Idex, Fluxys...
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