Unique(s)

de Alexandre Pachulski, (E/P/A éditions du Chêne, 2018) 

Certes, il a un an ce livre. Mais comme il le sous-titre, « et si la clé du monde de demain, c’était nous ? ». Il est temps d’affirmer ce qui, en nous, ne pourra jamais être remplacé par une machine : la part qui nous rend unique(s). Voici un plaidoyer engagé, argumenté, et illustré de nombreux exemples tirés de la pop-culture, en faveur de notre bien le plus précieux : notre singularité humaine. 

Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control 

de Stuart Russell (Viking, octobre 2019) 

Stuart Russell propose de casser le modèle qui régit les intelligences artificielles actuelles, centré sur l’accomplissement d’un objectif unique coûte que coûte, défini par les êtres humains. Et ce, pour développer une nouvelle typologie de machines bénéfiques, mues uniquement par l’obligation de réaliser les préférences humaines. Une lecture « humble » de l’IA demain, et c’est passionnant ! 

You Look like a Thing and I Love You!  

de Janelle Shane, (Wildfire, 2019)

La chercheuse en IA Janelle Shane démonte des idées reçues sur cette techno qui est devenue si intégrée à nos flux Facebook, nos messages texte auto corrigés et notre vie d’une façon générale. Elle est très drôle, Shane, elle a appris à des IA à raconter des blagues ou à concevoir le sandwich parfait et même à flirter avec les humains… Elle est un guide idéal pour comprendre comment ça marche. 

La fin de l’individu 

de Gaspard Kœnig, (éditions de l’observatoire, septembre 2019)

Voici, issu d’un grand périple, une véritable philosophie de l’intelligence artificielle (IA), qui ne menace pas l’existence d’Homo sapiens ni même ses emplois. En revanche, en déployant des techniques d’optimisation, de prédiction et de manipulation à grande échelle, l’IA remet en cause le fondement même de nos Lumières : l’idée d’un individu autonome et responsable. Attention à la sortie de virage ! 

The Future is Faster Than You Think 

De Peter Diamandis et Steven Kotler, (Simon & Schuster, Janvier 2020) 

Les auteurs des deux bestsellers Abundance et Bold (Simon & Schuster 2015) sont de retour avec une vision sur la façon dont les perturbations technologiques, la convergence de l’IA, la robotique, la réalité virtuelle, la biologie numérique avec l’impression 3D, la blockchain et les réseaux mondiaux gigabit vont transformer nos industries, notre vie, celle de nos enfants et notre planète ? À lire bien sûr ! 

What You Do is Who You Are 

de Ben Horowitz, (Harper Business, octobre 2019)

Quel est le lien entre Toussaint Louverture et Reed Hastings de Netflix ? Le modèle de leadership et de développement de la culture de leur organisation. Même similitude entre Genghis Khan et Don Thompson (McDonald)… Passionné d‘histoire, Horowitz pose une question cruciale (et donne des réponses) : comment créer et pérenniser la culture que vous souhaitez au sein de votre organisation?   

Everyday Chaos 

de David Weinberger, (Harvard Business School Press, mai 2019)

Bienvenue dans un univers illisible. L’avenir que vous imaginiez comme une flèche tendue vers une cible désirable ressemble maintenant à une forêt de possibilités dans laquelle vous pourriez vous perdre. David Weinberger vous propose de réfléchir à 6 questions clés auxquelles vous pensez avoir déjà des réponses bien certaines, probablement à tort… 

Le guide de l’innovation frugale 

de Jaideep Prabhu et Navi Radjou, (Diateino 2019)

En plein essor mondial, l’innovation frugale est un mouvement éclairé de co–création de valeurs qui répond à l’urgence à la fois écologique et sociale. Ou comment faire mieux (qualité abordable et durable) avec moins (de ressources, de gaspillage, de pollution) avec un impact positif. Un excellent guide illustré de cas éclairants, par les auteurs de Jugaad Innovation (John Wiley 2012). 

Narrative Economics 

de Robert J. Shiller, (Princeton 2019)

Cet opus de l’économiste Robert Shiller, lauréat du prix Nobel, plein d’exemples historiques, soutient que l’étude d’histoires populaires qui affectent le comportement économique individuel et collectif a le potentiel d’améliorer considérablement notre capacité à prédire, à se préparer et de diminuer les dommages causés par les crises, les récessions, les dépressions et autres événements économiques majeurs. 

This Could Be Our Future 

de Yancey Strickler, (Viking 2019) 

Cofondateur de Kickstarter, Yancey Strickler accuse notre système de valeurs d’être en panne pour 3 fausses assertions 1) le but dans la vie est de maximiser ses revenus, 2) chacun de nous est piégé dans un monde régi par la compétition et 3) cette situation est inévitable et éternelle. Avec les résultats (climat, corruption, inégalités) que l’on connait. Il propose juste de voir le monde autrement…  

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Idée reçue n°1 : l’IA ne se trompe jamais (elle voit juste des girafes partout) 

Les technologies d’intelligence artificielle ont fait d’énormes progrès. Au cours des trois dernières années, des algorithmes ont humilié les plus grands champions de jeu de go et de poker, ont été autorisés par la FDA à faire des diagnostics tout seuls, ont mis la main sur plus de la moitié des transactions boursières et ont repoussé les frontières de la désinformation. À chaque jalon franchi, le couplet sur la ringardisation de l’humain face aux machines refait surface. Sauf que ces IA ultra performantes sont des exceptions qui confirment une norme encore balbutiante. Prenez Visual Chatbot, un algorithme de description d’images entraîné par des chercheurs de Virginia Tech et proposez–lui une image prise au hasard… Vous pourriez être surpris par sa propension à voir des girafes partout, même dans votre salon. Et s’il tombe juste, demandez-lui d’approfondir sa réponse et il justifiera n’importe quoi. C’est drôle quand il s’agit d’un algorithme d’études, mais beaucoup moins quand c’est « pour de vrai ». Que faire d’un outil détecteur de mélanome qui diagnostique des tumeurs dès qu’il y a une règle graduée sur le cliché ? 

Nulles les IA ? Pas plus, ni moins, que les humains qui les développent. Et ceux-ci commettent fréquemment des erreurs, souvent les mêmes d’ailleurs. Le top 4 : choisir un problème trop vaste qui nécessite de manier un grand nombre d’informations de sources et de typologies différentes (comme le recrutement d’un candidat à partir du film d’un entretien) ; entrainer l’algorithme sur des données trop restreintes, mal filtrées ou inadaptées (comme celles que Tesla a utilisé pour son IA qui a pris un camion pour un panneau de signalisation, car elle avait été essentiellement entraînée avec des images de véhicules vus de dos) ;  se tromper dans la formulation du problème et enfin surestimer la mémoire de l’algorithme. Ce dernier point explique pourquoi la plupart des chatbots dévissent au bout de quelques phrases : ils ne savent plus de quoi ils parlent ! 

Conclusion n°1 : circonvenez précisément le problème que vous voulez résoudre avec l’IA et vérifiez que c’est la solution la mieux adaptée à la situation. 

Idée reçue n°2 : l’IA ne triche pas (mais elle invente ses propres règles) 

Extrait de Business Digest N°302, Décembre 2019 – Janvier 2020

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[highlight_box title= »Biographie » text= »Actuellement CDO,Greg Bolcer est également le créateur du jeu vidéo en réseau Kerosene and a Match (2019). Précédemment il était fondateur et vice-président de l’ingénierie chez High Tower Software et architecte logiciel en chef d’Encryptanet. Les technologies web, protocoles Internet, e-commerce et micropaiements, chiffrement et sécurité, flux de travail reposant sur les réseaux, gestion des droits numériques et l’ingénierie logicielle comptent parmi ses domaines de spécialisation.  »  » img= »https://business-digest.eu:443/wp-content/uploads/2019/09/1567519693-c00d81b5dcd3827535f276879c843858-e1567520042863.jpg »]

Lorsque la ville californienne de Stockton a fait faillite en 2012, Greg Bolcer n’a pas été surpris par l’événement, qui selon lui, était prévisible. « C’est de l’humour noir », dit-il aujourd’hui comme pour s’excuser. « Nous tenons à jour une liste des villes qui, selon nous, risquent de faire faillite l’année prochaine ». Greg Bolcer n’est pas devin mais CDO de Bitvore, société dont la spécialité consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour parcourir différentes sources d’informations (actualités en provenance des médias, communiqués de presse, déclarations d’entreprises, etc.) afin d’aider les entreprises à identifier des opportunités commerciales, mais aussi des tendances et des facteurs de risques. C’est ce qu’on appelle en interne « le renseignement de précision ». 

Certains clients de Bitvore (dont des agences de notation de premier plan, qui utilisent les services de la société pour suivre l’état financier des municipalités) se sont d’abord montrés sceptiques quant à la prédiction de Bitvore concernant Stockton, prédiction qui s’est pourtant révélée exacte plusieurs mois après. « Elles élaborent leurs propres analyses, mais souhaitent tout de même prendre connaissance des nôtres », confie Greg Bolcer à propos des agences de notation. 

Expliquer des « modèles inexplicables »
(et regarder dans la boite noire) 

Certains systèmes d’IA fonctionnent comme une boîte noire. Ils permettent d’assembler un volume d’informations considérable, à partir de sources multiples, pour établir des relations et des prédictions impossibles à réaliser pour un être humain. Pour autant, les motifs qui sous-tendent les résultats obtenus ne sont pas toujours expliqués ou restent inexplicables en termes humains. C’est ce que David Weinberger appelle modèles inexplicables. « Nous nous sommes habitués à ce que la plupart de ce que nous faisons ne puisse être expliqué ou n’ait pas besoin de l’être », déclare l’auteur dans son ouvrage. « Les théories ont évidemment toujours de la valeur, mais s’il existe une manière d’influencer le comportement des consommateurs ou de guérir une maladie génétique, nous n’attendons pas une théorie pour passer à l’action ». 

Or, selon Greg Bolcer, ses clients exigent d’obtenir une explication avant toute action. Ils veulent trouver un sens au chaos. « Les humains doivent être impliqués dans le processus si nous voulons  être capable d’expliquer à un humain ce qu’a fait le système », ajoute-t-il. Il arrive parfois que l’IA donne la bonne réponse mais pour les mauvaises raisons. Il est important de le savoir. Il arrive aussi qu’elle donne la mauvaise réponse ; le contrôle humain reste donc le meilleur moyen de détecter les erreurs. 

Détecter les erreurs (car l’IA peut avoir de l’humour) 

Selon Greg Bolcer admet, on ne prête pas toujours attention à la manière dont l’IA permet d’aboutir à une solution (pour les contenus audiovisuels, par exemple). Le site Web ThisPersonDoesNotExist génère des visages très réalistes de personnes qui n’existent pas. Comment ou pourquoi l’IA a-t-elle créé ces visages n’est pas important. Ce qui importe c’est qu’ils soient crédibles. 

Extrait de Business Digest N°299, septembre 2019

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Pour les intervenants du Drucker Forum c’est cette passion que nous devons retrouver pour développer de nouvelles compétences foncièrement humaines. Comment ? Le groupe Morning Star, producteur américain de tomates, a fait ce chemin. Les collaborateurs se sont demandés ce que travailler pourrait vouloir dire ; ils ont redéfini leurs missions et ont créé une valeur énorme en identifiant des problèmes qu’ils n’avaient jamais pris le temps d’adresser et qui leur ont permis de détecter de magnifiques opportunités. Un élan à suivre pour tirer le meilleur de notre humanité ?

Pour aller plus loin :

– « L’intelligence émotionnelle, un atout face aux machines ? » (Usbeketrica.com, décembre 2018)
– www.druckerforum.org

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1. « Evidence That Robots Are Winning the Race for American Jobs », par Claire Cain Miller (The New York Times, 28 mars 2017).
2. « Artificial intelligence to replace human staff at Japanese insurance company » (Australian Broadcasting Company, 6 janvier 2017).

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Adapter les entreprises et les talents à l’essor des technologies d’intelligence artificielle
La finalité de la robotique est de créer « une nouvelle catégorie de ‘personnes artificielles’ au service de l’être humain ». Ce que confirme d’ailleurs l’étymologie même du mot « robot », dérivé de deux termes tchèques : rabota (« travail obligatoire ») et robotnik (« serf »). Voitures autonomes, livraisons par drones, robots chirurgiens, professeurs assistants robotisés… ce qui n’était qu’un rêve au siècle dernier devient aujourd’hui réalité. Et si l’innovation dans le domaine de la robotique laisse présager d’incroyables avancées dans les années à venir, elle promet aussi de bousculer très profondément les codes du marché du travail.

Se préparer aux informations que le séquençage génomique va dévoiler
« Le coût d’un séquençage génomique se rapproche des 1 000 dollars, objectif fixé il y a plusieurs années. Et, si la technologie ne peut pas encore être mise à la portée de milliards de personnes, ce sera le cas dans vingt ans. Ainsi, tout individu qui le souhaitera pourra prochainement demander le séquençage de son génome », explique le professeur d’oncologie Bert Vogelstein qui s’interroge sur l’aptitude de chacun à gérer ce type d’informations. Il insiste sur la nécessité « d’éduquer la population, mais aussi les médecins, sur l’importance ou au contraire l’insignifiance des questions qui risquent de se présenter. » La recherche en génomique soulève bien des interrogations, notamment parce qu’elle ouvre la voie aux fameux « bébés à la carte ».

Confidentialité, sécurité et gouvernance à l’âge des big data
« Les entreprises privées collectent, et revendent, aujourd’hui pas moins de 75 000 données différentes sur le consommateur américain moyen. Et ce chiffre est encore bien faible par rapport à ce qui se profile à l’horizon. 90 % des données numériques dans le monde ont été générées au cours de ces deux dernières années. Tous les ans, le volume de ces données augmente de 50 % », observe Alec Ross, en soulignant que la puissance de toutes ces données va impacter presque tous les domaines de la vie humaine. « La question de la confidentialité, inextricablement liée à nos vies, n’est que la première d’une série de problématiques que soulèvera l’ère du big data. » L’expert s’interroge notamment sur les implications de l’usage massif des données sur la créativité et le libre arbitre de l’homme.

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Le Docteur Luis Diaz lutte contre le cancer avec des technologies révolutionnaires de séquençage du génome, États-Unis

« Le dépistage du cancer illustre à lui seul tout l’intérêt du séquençage du génome humain », explique le Docteur Luis Diaz, oncologue et cofondateur de la start-up américaine Personal Genome Diagnostics (plus connue sous le nom PGDx). Luis Diaz et son collègue Victor Velculescu ont créé PGDx en 2010 avec l’idée que leurs technologies innovantes sur l’analyse du génome devaient désormais quitter le confinement du laboratoire pour commencer à traiter de vrais patients atteints de cancers…

Dare Okoudjou fait tomber les barrières freinant le paiement mobile, Afrique du Sud
Dare Okoudjou est le fondateur et CEO de MFS Africa, société Fintech panafricaine basée à Johannesburg. « L’engouement autour de l’argent mobile a surpris beaucoup de monde. Mais nous avons maintenant 5 à 7 années de recul, 10 ans même dans certains pays, explique-t-il. Et nous avons suffisamment d’éléments aujourd’hui pour affirmer que laisser les forces du marché et l’innovation s’exprimer librement se traduit par des avancées pour le grand public. Le législateur commence à intégrer cette idée et devient plus pragmatique…

Les robots prennent la relève dans les usines Foxconn de Terry Gou, Taïwan
En 1974, lorsque Terry Gou a fondé Foxconn à Taïwan pour fabriquer des boutons de téléviseur, il avait seulement 7 500 dollars en poche et la ferme certitude que « les produits électroniques occuperaient une place à part entière dans le quotidien de chaque bureau et de chaque foyer ». Quarante ans plus tard, avec 1,5 millions d’employés, Foxconn est connu pour être le plus grand sous-traitant mondial de matériel électronique (ses clients se nomment Apple, Microsoft, Samsung, Nintendo, IBM, etc.)…
D’après l’étude : The Industries of the Future: How the Next Years of Innovation Will Transform Our Lives at Work and Home d’Alec Ross (Simon & Schuster, février 2016).

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Pourquoi nous avons choisi ce livre
Les prédictions de Klaus Schwab sur cette 4e révolution industrielle sont très optimistes. Toutefois, il explique que le nouveau monde qui se dessine ne pourra être meilleur que l’actuel si nous ne parvenons pas à maitriser certains risques. Loin d’être un donneur de leçons, l’auteur ne donne pas de recette miracle, il pose un cadre, avertit des dangers et conseille, le reste dépendra de nous tous.

De Pr. Klaus Schwab (The Fourth Industrial Revolution, janvier 2016)

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