1. Prévoir l’imprévisible… sans s’y noyer 

L’incertitude ne serait qu’un défi mathématique à résoudre. Depuis Blaise Pascal et sa fameuse « espérance de gain », les partisans de la décision rationnelle cherchent à dompter l’imprévisibilité grâce aux probabilités. Même si nous ne pouvons pas tout prévoir, notre cerveau étant incapable de traiter toute l’information disponible (Herbert Simon, père du concept de rationalité limitée), nous pouvons au moins tenter d’estimer les risques et prendre des décisions en connaissance de cause. La bonne boussole ? Choisir l’option dont le coût d’erreur est supportable, multiplier les portes réversibles plutôt que les paris à sens unique.

Angle mort : les modèles aident—jusqu’au jour où ils brisent. L’histoire regorge d’exemples où les meilleures analyses probabilistes ont volé en éclats face à l’imprévisible. En 2008, les modèles financiers affirmaient que la crise des subprimes était « quasi impossible » … 

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D’après

Prediction Machines, The Simple Economics of Artificial Intelligence de Ajay Agrawal, Joshua Gans et Avi Goldfarb (Harvard Business Review Press, 2018).  

L’intelligence artificielle, ou la révolution de la prédiction…    

L’IA s’attaque à la prédiction. Prédire, soulignent les auteurs, ce n’est pas annoncer l’avenir. C’est avant tout utiliser des informations disponibles pour générer de nouvelles informations. Ces infos concernent le futur (le temps qu’il va faire demain par exemple) autant que le présent : quand Google Trad transpose efficacement un texte d’une langue à l’autre, c’est parce que son intelligence artificielle a « prédit » quels mots et quelles tournures correspondraient le mieux à l’intention de l’auteur.  

Avec tous les outils de deep learning, les prédictions sont aujourd’hui beaucoup moins chères, plus rapides et plus fiables. Pour prédire la meilleure route à prendre quelles que soient les conditions de trafic ou de météo, les chauffeurs de taxi avaient besoin de longues années de pratiques. Maintenant, grâce aux outils comme Waze, n’importe qui peut atteindre le même niveau d’efficacité sans formation.  
Le champ d’application de l’IA est très varié : reconnaissance d’images, détection de fraude, diagnostic médical, conduite autonome… sans oublier, bien sûr, tous les pans de l’analyse prédictive. Cette discipline-star de la business intelligence consiste à reconnaître des « motifs » dans les données disponibles pour prédire la probabilité de l’issue d’un projet. 

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« Vous n’achetez pas une IA, vous achetez un produit ou un logiciel qui contient l’IA »

Interview de Roy Pereira, PDG de Zoom.ai (décembre 2019). 

« L’IA a révolutionné notre processus d’achat médias » 

D’après une vidéo de conférence, des documents et une correspondance par courrier électronique avec Ellinor Axell, directrice des ventes et du marketing B2B de Telenor. 

Le facteur humain reste un élément rassurant

D’après une interview d’Abdi Aidid, directeur de la recherche juridique chez Blue J Legal (décembre 2019).

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

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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…  

L’article 10 livres incontournables de 2019 et pour 2020 ! est apparu en premier sur Business-Digest.

[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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Aurez-vous toujours besoin de comprendre ? #Complexité

Le deep learning révolutionne la prédiction, offrant des niveaux de fiabilité et de précision hors d’atteinte pour les moyens humains traditionnels. Deep Patient peut vous conseiller de prendre un traitement en prévention d’une pathologie dont vous n’avez pas exprimé le moindre signe précurseur, Paws aide les rangers à vous retrouver s’il vous prend l’idée d’aller braconner dans un parc national et plusieurs entreprises proposent des intelligences artificielles capables de déterminer le sexe des poulets âgés de quelques heures (afin « d’écarter » les mâles plus difficiles à engraisser). Le plus remarquable dans ces outils d’intelligence artificielle est leur capacité à s’auto-organiser pour apprendre. Ceux qui les ont conçus leur ont « dit » ce qu’ils devaient chercher, ils les ont nourris de pétaoctets de données… Mais ils ne leur ont pas expliqué le mode d’emploi de ces données. Tout simplement parce qu’ils ne le connaissent pas eux-mêmes. Pour des humains qui ont été éduqués dans la croyance que tout était explicable, que nous pouvions comprendre comment les événements surviennent et que nous pouvions donc les provoquer ou les stopper, la multiplication de ces oracles numériques autonomes et opaques peut sembler déstabilisante… À brève échéance nous aurons à revisiter nos modèles prédictifs[1]et imaginer de nouveaux schémas de décisions qui ne seront plus basés sur des faits connus mais sur des signes.

Chercherez-vous à garder un coup d’avance ? #Inanticipation

[1]Voir notre dossier « l’IA, cet allié qui va muscler vos prédictions », Business Digest n°287, juin 2018.

Extrait de Business Digest N°299, septembre 2019

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L’article Penser stratégie des possibles à l’heure du chaos est apparu en premier sur Business-Digest.

D’après “Jeff Bezos on AI: Autonomous weapons are ‘genuinely scary,’ robots won’t put us all out of work” de Catherine Clifford (CNBC 11 mai 2018); “Inside Amazon’s AI Flywheel” de Steven Levy (1er février 2018).

Le déploiement de l’IA n’inquiète pas Jeff Bezos. À l’occasion du George W. Bush Presidential Center’s Forum d’avril 2018, consacré au leadership, Jeff Bezos a déclaré : « L’IA va-t-elle mettre tout le monde au chômage ? Je ne suis pas inquiet. Grâce à elle, nous pourrons automatiser des tâches qu’il était impossible d’automatiser dans le passé. Non seulement notre civilisation sera plus riche, mais la qualité de notre travail sera meilleure. Par rapport à aujourd’hui, une plus grande proportion de la population pourra suivre sa vocation et faire carrière ». Son leadership chez Amazon ne semble pourtant pas tout à fait en accord avec cette déclaration. Alors que l’entreprise est précurseur en matière d’adoption de l’intelligence artificielle et d’automatisation, elle est aussi, avec plus d’un demi-million de salariés, l’un des plus gros employeurs de la planète..

Marc Benioff et le pouvoir de transformation d’Einstein

D’après “How Salesforce CEO Marc Benioff uses AI to end internal politics at meetings”, de Julie Bort (Business Insider, 18 mai 2018) et “Why Marc Benioff’s AI bet will power Salesforce’s next wave of growth,” de Daniel Newman (MarketWatch, 27 mars 2018).

En septembre 2016, Marc Benioff dévoilait Einstein, la solution d’intelligence artificielle appliquée au CRM intégré à Salesforce, « avancée naturelle » de Salesforce vers un parcours client plus prédictif et plus normatif. En termes plus concrets, Einstein analyse de très grands volumes de données afin de réaliser des prédictions complexes. La détection du meilleur moment pour contacter un client, la diffusion de recommandations produits et l’acquisition de renseignements sur les communautés de marques, ou encore des retours concernant la pertinence d’un e-mail et de son objet par rapport à la cible visée font partie des possibilités qu’offre la solution.

Ke Jiao de Smart Finance et l’IA au service de crédits plus inclusifs

D’après AI Super-Powers: China, Silicon Valley, and the New World Order de Kai-Fu Lee (Houghton Mifflin Harcourt, 2018); “Global FinTech Innovation Summit Money 20/20 Launched in China, Smart Finance Group Joined the Conference » (Business Wire, 16 novembre 2018).?

D’après Kai-Fu Lee, auteur et expert en IA, le manque de données structurées est un obstacle à l’adoption de l’IA par les entreprises. Les dirigeants visionnaires dépassent cet obstacle en implémentant l’IA de manière créative. Ke Jiao, CEO et fondateur de Smart Finance, en est un bon exemple. Son application dont le fonctionnement repose sur l’intelligence artificielle permet aux populations jusqu’alors délaissées par les banques traditionnelles, d’avoir accès aux services financiers. Comment cette application peut-elle permettre à la finance d’être plus inclusive ? Ses algorithmes d’apprentissage avancés analysent des données bien différentes de celles qui rentrent en compte dans les processus d’évaluation et d’acceptation de crédits.

Extrait de Business Digest N°292, Décembre/Janvier

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L’article 3 leaders mondiaux à la pointe de l’IA est apparu en premier sur Business-Digest.

Extrait de Business Digest N°287, juin 2018

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L’article L’IA au service des prédictions – Exemples avec Scotiabank et FirstGroup est apparu en premier sur Business-Digest.