A l’heure où l’intelligence artificielle (IA) est au cœur de la compétition économique, « célébrer les bienfaits ou dénoncer les méfaits de l’automatisation sous ses formes les plus diverses est l’une des occupations favorites du monde des médias. » (Encyclopédie Universelle).
Le célèbre astrophysicien Stephen Hawking a affirmé que l’intelligence artificielle pourrait être la pire erreur de l’humanité. Selon ses dires, les machines intelligentes se développeraient à un tel rythme qu’elles pourraient supplanter les humains. Cette affirmation tranche avec le climat d’excitation qui règne en ce moment chez les spécialistes.
L’idée de l’intelligence artificielle semble émerger dans les années 1950 lorsque Alan Turing se demande si une machine peut « penser ». Dans l’article « Computing Machinery and Intelligence », Turing propose un test d’intelligence artificielle, le fameux test de Turing qui cherche à savoir quand une machine deviendrait « consciente ». Ces prémices de l’intelligence artificielle ont d’ailleurs permis de décoder les messages allemands durant la Seconde Guerre mondiale.
Ensuite lancée par les universités, la course au développement de l’intelligence artificielle est dorénavant rejointe par les gouvernements et les entreprises telles qu’IBM ou les GAFAM.
L’IA, une adaptation nécessaire
Selon la loi d’Amara, « nous avons tendance à surestimer l’incidence d’une nouvelle technologie à court terme et à la sous-estimer à long terme ».
En effet, depuis quelques années, ses perspectives à long terme sont sans aucun doute sous-estimées. De nombreux chercheurs pensaient que l’intelligence artificielle ne modifierait que les métiers manuels, il n’en est rien aujourd’hui : des secteurs comme les transports, la banque ou la santé seront et sont déjà impactés. La quatrième révolution industrielle, que nous serions en train de vivre, bouleverse les activités économiques ainsi que le monde du travail et plus largement la société toute entière.
Vladimir Poutine, conscient de la puissance de l’IA, a déclaré en septembre 2017 que pour lui « l’intelligence artificielle est l’avenir non seulement de la Russie, mais de toute l’humanité […] Celui qui deviendra le leader dans ce domaine sera le maître du monde ».
L’IA, plus intelligente que l’homme ?
Dans les années 1980, IBM a développé un « super-ordinateur » capable de jouer aux échecs qui était appelé Deep Blue. Aujourd’hui, un ordinateur peut calculer en moyenne 8 millions de positions par seconde ; cet ordinateur en évaluait jusqu’à 200 millions par seconde, soit 25 fois plus. Avec de telles prouesses, Deep Blue a permis à IBM de battre Garry Kasparov en 1997 alors qu’il était le champion du monde d’échecs. Cette victoire fut un véritable exploit quand nous savons que le jeu comprend 10120 combinaisons différentes.
Les progrès de l’intelligence artificielle sont rendus possibles grâce à la puissance des calculs que la machine peut supporter, aux algorithmes associés, à la donnée et aux méthodes d’apprentissage. En termes d’apprentissage, l’approche appelée « Deep Learning » a permis à l’IA d’accroître ses performances de manière exponentielle.
Cette méthode est une déclinaison du classique « Machine Learning » utilisée par Deep Blue. Elle s’appuie sur un réseau de neurones artificiels s’inspirant du cerveau humain dont le principe est de soumettre des quantités de données substantielles à la machine afin qu’elle détecte des modèles récurrents. Selon une étude d’Edimbourg, l’unique limite de cette méthode est la puissance de calcul de l’ordinateur ; en effet, plus elle est importante, plus la machine est performante.
Avec cette méthode d’apprentissage et le répertoire de plus de 30 millions de coups joués par des professionnels, Google DeepMind a développé un logiciel capable de jouer au jeu de go nommé AlphaGo. En 2016, ce logiciel a rencontré le meilleur joueur de go, Lee Sedol. Pour cette compétition, un million de dollars était en jeu en cas de victoire.
Après cinq jours de compétition, AlphaGo remporte le tournoi. La fédération coréenne de go a décerné au logiciel un titre honorifique afin de reconnaitre le niveau d’excellence atteint par le programme. Avec 10170 configurations possibles, de tels progrès n’étaient pas attendus avant de nombreuses années.
Les ordinateurs semblent être suffisamment puissants pour supporter le développement de l’IA. Aujourd’hui, l’amélioration de cette intelligence passe principalement par la donnée, elle est en effet primordiale : l’accumulation d’expérience permet l’efficacité de la machine.
Les Etats-Unis et la Chine : les protagonistes
GAFAM : cet acronyme est le symbole même de la réussite des Etats-Unis dans le développement de l’IA. Ces entreprises ont bâti leur puissance et leur richesse sur l’essor de l’internet en standardisant des logiciels ainsi que des moteurs de recherche qui sont utilisés par le plus grand nombre. Leur but est de devenir les premiers fournisseurs d’IA. Pour cela, les GAFAM investissent en masse dans la recherche et l’innovation. A titre d’exemple, en 2017, Amazon a consacré plus de 16 milliards de dollars dans la R&D.
Source : https://www.optimize360.fr/dictionnaire_du_web/gafam/
De plus, la Silicon Valley attire les spécialistes du monde entier par la présence de ces mastodontes et des 12.000 à 15.000 start-ups spécialisées dans l’IA. Selon la Commission européenne, près de 240.000 européens travaillaient dans la Silicon Valley en 2017.
De surcroît, les grands groupes américains n’hésitent pas à racheter de façon quasi-systématique toute entreprise innovante en intelligence artificielle pour renforcer leur propre capacité et concrétiser leur monopole. Enfin, les Etats-Unis disposent de centres de recherche et d’innovation d’excellence tel que le MIT.
Face au leader incontesté de l’IA, la Chine fait figure de concurrent. Pékin veut faire de son pays le nouveau leader mondial de l’IA à l’horizon 2030. Pour rattraper les États-Unis, les autorités chinoises auraient déjà investi pas moins de 70 milliards de dollars et souhaitent continuer dans ce sens.
La Chine peut compter sur les BHATX (Baidu, Huawei, Alibaba, Tencent, Xiaomi) qui n’ont rien à envier à leurs semblables américaines. Fort de leurs 750 millions d’utilisateurs, les autorités chinoises n’hésitent pas à mettre à disposition leurs données.
Cependant, la Chine fait face à plusieurs obstacles. Elle doit réduire sa dépendance aux processeurs ultra performants américains. Par conséquent, la Chine cherche à acquérir des entreprises américaines ou européennes spécialisées dans ce domaine.
De plus, la Chine fait face à une fuite des cerveaux vers les Etats-Unis pour ses salaires attractifs. L’empire du milieu doit donc attirer des talents et former des ingénieurs en masse. Le gouvernement a spécialement créé une université à Tianjin capable de former les futurs spécialistes de l’IA alors que les autorités offrent à ses ressortissants expatriés des salaires équivalents à ceux qu’ils pourraient percevoir dans la Silicon Valley.
L’Europe, spectateur de l’essor de l’IA ?
Une étude réalisée par McKinsey démontre que l’Europe est en retard dans l’investissement privé en IA. Alors que les entreprises européennes ont investi entre 2,4 et 3,2 milliards d’euros en 2016, l’Asie investissait entre 6,5 à 9,7 milliards d’euros et l’Amérique du Nord entre 12,1 et 18,6 milliards d’euros. Le manque de capitaux entraîne la perte de nombreuses entreprises de pointe rachetées par les grands groupes internationaux. En 2016, Deepmind, l’entreprise britannique pionnière dans l’IA qui a permis par la suite de battre le champion d’échec, a été rachetée par Google pour 500 millions de dollars et Kuka, une entreprise robotique allemande, a été rachetée par le chinois Midea pour 4,5 milliards de dollars.
Bons nombres d’internautes sont conscients que leur empreinte numérique est utilisée à des fins commerciales. Cependant, les développeurs étrangers d’IA les utilisent parfois à leur insu pour développer l’IA de demain. En Europe, l’utilisation des données est réglementée ce qui induit un retard de développement dans l’IA. Par exemple, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) freine la France dans l’exploitation de ces données.
Source : https://donnees-rgpd.fr/traitement-donnees/bilan-1-an/
Bien que la France dispose de laboratoires (CNRS, INRIA …) et d’entreprises spécialisés (Thales, Orange, Atos…), le peu de chercheurs formés en France s’expatrient vers les centres de recherches de grands groupes (Facebook, Google, Samsung, IBM…). Face à l’attractivité des Etats-Unis, un environnement plus propice pour les jeunes chercheurs doit donc être instauré.
Pour cela, la France qui dispose de formations de très hauts niveaux, doit développer davantage de cursus spécialisés en IA. Les seules formations d’excellence ne permettent pas le « passage à l’échelle » nécessaire pour devenir un véritable acteur majeur.
La France souhaite donc investir dans l’IA et plus particulièrement dans la recherche et développement. Cependant, ces financements massifs pourraient n’être avantageux que pour les mastodontes de l’IA capables de racheter presque toute entreprise ou technologies prometteuses. C’est pourquoi le Sénat dénonce aujourd’hui la politique de concurrence qui interdit aux meilleures entreprises européennes de s’allier afin de créer un monopole européen.
Alors que l’intelligence artificielle est impliquée depuis des années au sein de l’entreprise, elle est maintenant présente dans les domaines les plus variés : la finance, la santé ou la défense.
L’IA en finance
Source : https://fr.wikipedia.org/wiki/Aladdin_(BlackRock)
BlackRock, Vanguard et State Street forment les « Big Three » et cumulent près de 15.000 milliards de dollars sous gestion. Mais face à ses concurrents, BlackRock demeure le chef de file. La société de gestion gère, à elle seule, 7.000 milliards de dollars d’encours. Cette supériorité est notamment due à sa technologie.
En effet, BlackRock a développé son propre programme d’analyse nommé « Aladdin » pour Asset, Liability, Debt and Derivative Investment Network. Aladdin est une intelligence artificielle qui prend des décisions de manière autonome. Avec ses 6.000 serveurs et ses 200 millions de calculs hebdomadaires, le logiciel guette la moindre information comme les chiffres du PIB, du chômage mais aussi les images satellites ou les données de carte bancaire. En bref, toutes les empreintes numériques laissées dans l’économie sont analysées par le logiciel qui détermine ensuite des potentiels placements. Aladdin devance même l’humain, il sait quelles sont les entreprises à suivre, lesquelles sont sous-évaluées ou surévaluées, quels sont les projets des politiques, où émergera la prochaine crise… Aladdin en sait plus que quiconque par le biais de ses calculs.
BlackRock va encore plus loin, le gestionnaire loue son algorithme à d’autres fonds d’investissements. La société conditionne les informations collectées en fonction des besoins qui sont alors revendues à des asset managers.
Aujourd’hui, le programme brasse pas moins 18.000 milliards de dollars, soit 7% des actifs financiers mondiaux. Avec autant d’actifs et en passant d’une gestion humaine, à une gestion algorithmique, cette intelligence artificielle peut présenter un risque systémique.
Ce système est la base de la gestion du risque à faible coût chez BlackRock. Larry Fink, fondateur de la société, a même annoncé la suppression de centaines d’emplois d’analyste face à la puissance d’Aladdin.
L’IA dans la santé
Avec la quantité de données mise à disposition de l’intelligence artificielle, la machine apprend à reconnaître des patterns (NDLR « schémas »).
Ainsi, en janvier 2017, Google développe « Show and Tell » qui a réussi à détecter 90% des tâches bénignes sur la peau, contre 76% pour les dermatologues interrogés (sur 130.000 images analysées). Fondées sur le Deep Learning, les conclusions de la machine reposent sur de véritables analyses statistiques. Alors qu’un médecin n’acquiert que « quelques » années d’expérience, « Show and Tell », pour sa part, accumule des années de savoir-faire des meilleurs spécialistes.
IBM a développé un programme dans la santé nommé Watson. Watson est spécialisé en oncologie et aide les médecins à trouver le traitement le plus approprié pour soigner les patients. Cette intelligence pose un diagnostic en analysant les données personnelles du patient (analyses de sang par exemple), qu’il croise avec des informations de centaines de milliers d’articles de recherche médicale. Les Etats-Unis, les Emirats Arabes Unis ou encore le Mexique utilisent cette technologie.
Par les connexions créées par la machine, cette intelligence présente un inconvénient de taille : le résultat obtenu ne peut pas être expliqué par un humain, cette technologie fonctionne à l’image d’une « boîte noire ». C’est pourquoi l’IA reste un simple outil d’aide à la décision et le spécialiste demeure le seul responsable. Il lui incombera le choix de la prise en charge pour son patient.
L’IA, même dans l’armée
L’IA inquiète par peur d’une nouvelle « course à l’armement » avec des armes toujours plus lourdes et surtout autonomes.
Le casque du F-35, développé par Collins Aerospace et Elbit Systems of America, entreprises spécialisées dans la défense, est un exemple de l’intelligence artificielle mise au service de la guerre. Grâce à ses 6 caméras, le casque permet aux pilotes d’avoir une vision à 360 degrés de l’espace aérien et lui permet même de regarder « à travers » le sol de l’avion. Il intègre des fonctionnalités avancées de vision nocturne, il augmente la vision du pilote en affichant sur la visière des informations complémentaires telles que l’altitude, la vitesse et les cibles.
Mais ce casque à 400.000 dollars peut aussi permettre aux pilotes de pointer leurs armes en regardant simplement une cible et le système vérifie la validité de cette cible potentielle par liaison de données. Le pouvoir de destruction du pilote est donc bien plus important.
La Darpa (Defense Advanced Research Projects Agency), l’agence de recherche de l’armée des Etats-Unis, a investi 2 milliards de dollars dans l’intelligence artificielle. Avec ses investissements colossaux, les Etats-Unis et l’ambitieux projet de la Darpa inquiètent.
Plus de 2.400 chercheurs, ingénieurs et entrepreneurs se sont engagés, dans une lettre ouverte, à « ne jamais participer ou soutenir le développement, la fabrication, le commerce ou l’usage d’armes létales autonomes ». Parmi ces spécialistes, nous retrouvons le fondateur de Tesla, Elon Musk, les dirigeants de Google DeepMind et des personnalités de l’IA, comme Stuart Russell, Yoshua Bengio ou Toby Walsh.
Mais si les Etats-Unis sont quelque peu freinés dans leur développement, la Russie s’est aussi lancée dans cette course à l’armement intelligent. Les Russes cherchent à automatiser leur char, nommé T-14 Armata. Equipé d’une multitude de capteurs, radars et autres caméras de haute résolution, il sert de base pour la robotisation des blindés. Selon une source de Spoutnik, des tests sans pilote auraient déjà eu lieu.
En France, l’armée va se doter de l’intelligence artificielle grâce à une « Loi de programmation militaire (LPM) ». La LPM comprendra un budget de 700 millions d’euros et sera destinée à développer l’aide à la décision, le « combat collaboratif », la robotique ou encore la cyberdéfense. Le ministère des Armées évoque des drones en partie autonomes, des avions de chasse et chars équipés d’assistants virtuels vocaux.
Alors que ces robots suscitent une opposition civile depuis de nombreuses années, le ministère français des Armées reste flou sur la capacité de déléguer à la machine le choix de tuer.
Les machines apprennent mieux que jamais, elles tirent profit des données pour bénéficier des expériences passées, afin de créer et même prédire des événements. Les Etats et grandes entreprises investissent en masse dans cette nouvelle technologie qui, appliquée à certains domaines, pourrait engendrer des questionnements éthiques.
La question de l’éthique
Alors que l’IA envahit notre quotidien dans des tâches simples (Siri, Waze…), elle est aussi capable d’accomplir des tâches complexes et de manière quasi autonome. La puissance de la machine soulève de nombreuses interrogations : « Comment pouvons-nous nous assurer que les algorithmes n’empiètent pas sur les droits fondamentaux de l’homme – allant de la vie privée à la confidentialité des données en passant par la liberté de choix et la liberté de conscience ? Comment pouvons-nous nous assurer que les stéréotypes sociaux et culturels ne sont pas reproduits dans les programmations en intelligence artificielle, notamment en ce qui concerne la discrimination fondée sur le genre ? Qui porte la responsabilité lorsque les décisions et les actions sont entièrement automatisées ? »
L’IA nécessite une structure éthique notamment quand elle raisonne de manière trop simpliste, quand elle apprend vite et obéit systématiquement.
En 2016, l’intelligence artificielle de Microsoft « Tay » a dû être désactivée. Cette intelligence devait apprendre à devenir humaine en discutant avec d’autres humains via Twitter. Elle a appris vite et de manière trop simpliste. En moins de 24h, certains ont réussi à lui faire détester l’humanité et même à adhérer à des idéaux radicaux, elle a notamment twitté :
Microsoft a rencontré d’autres problèmes éthiques avec l’IA : le recrutement des employés.
Pour engager l’employé idéal, un logiciel calcule le profil optimal sur la base des employés déjà présents. Ainsi, si la majorité des employés sont des hommes, blancs, passés par les meilleures universités, alors le logiciel en conclue que les profils de femme, de minorité ethnique ou avec de moins bonnes universités seront moins intéressants. En 2018, le logiciel de recrutement de Microsoft a alors discriminé les candidatures de femmes.
La résolution de tels problèmes passera par la mise en place d’une technologie plus lisible et traçable par l’humain : la rétro-ingénierie, qui permettra de déconstruire le raisonnement de la machine afin de comprendre ses aboutissements.
La mise en place d’un cadre éthique au niveau mondial est nécessaire au bon développement de l’IA. Les sociétés doivent s’assurer que l’intelligence artificielle soit développée selon une approche humaniste, fondée sur des valeurs et les droits de l’Homme. Pour cette fin, plus de sociologues, d’anthropologues et de philosophes travailleront main dans la main avec des chercheurs sur des projets scientifiques. L’année dernière, l’université de Stanford a ouvert un centre de recherche pour l’intelligence artificielle humaine et humaniste.
L’IA et l’emploi
De nombreuses estimations montrent que l’automatisation pourrait faire disparaître environ 3,5 millions d’emploi en France à l’horizon 2025, soit 15% de l’emploi total. Prenons l’exemple des voitures autonomes, elles existent déjà et si elles se démocratisaient, les emplois tels que les routiers, les chauffeurs de bus, les taxis ou les livreurs seraient amenés à disparaître. Aux Etats-Unis, les transports routiers représentent plus de 4,5 millions d’emplois. Des pans entiers de l’économie s’effondreraient.
Les machines imitent même l’homme dans plusieurs domaines créatifs : ils peignent des tableaux, composent de la musique, désignent des vêtements… Encore plus improbable, un portrait d’Edmond de Belamy entièrement réalisée par un algorithme s’est vendu 432.500 dollars aux enchères.
La création de nouveaux métiers est souvent présentée comme la solution au problème de l’intelligence artificielle. Mais le rapport entre destruction et création est très asymétrique. Il reste à l’homme sa réflexion et sa créativité pour se différencier du robot. Enfin, l’authenticité de la communication humaine reste indéniablement une qualité irremplaçable.
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