L’IA : la transformation sociétale en action

Interview d’Alen Arslanagic et Adrien Ruault (Visium), membres du Think Tank CODE_IA par Xavier Comtesse

La Suisse serait-elle à l’avant-garde du monde émergeant de l’IA ?

C’est difficile à croire et pourtant…

En effet, c’est dès 1971 que la Fondation Dalle Molle a soutenu la recherche en la matière, notamment en fondant de véritables institutions précurseur dans le domaine comme l’Institut Dalle Molle pour les études sémantiques et cognitives (ISSCO), l’Istituto Dalle Molle di Studi sull'Intelligenza Artificiale (IDSIA) et en soutenant l’IDIAP Research Institute.

Bon nombre de scientifiques mondiaux ont passé par ces centres, la Suisse contribuant ainsi à l’émergence de cette discipline.

De manière plus contemporaine, la Suisse regorge de réalisations académiques avec l’ETHZ à Zurich et l’EPFL à Lausanne sans oublier les nombreux centres de recherche et d’enseignement des Universités ainsi que les HES. L’industrie n’est pas en reste. On parle désormais d’une nouvelle révolution industrielle, « Industrie 4.0 ». La Suisse y participe pleinement. Elle est, toute proportion gardée, le pays le plus « smart ».

Démonstration :

1.- Zurich, ville créative

DeepMind (Google) et Zurich Eye (Facebook) sont les deux projets les plus médiatisés de la capitale économique suisse. Ils ne sauraient cependant cacher le foisonnement d’initiatives et d’entreprises zurichoises. On peut notamment citer l’ETHZ et son département d’informatique, classé au 6ème rang mondial. Cette école forme chaque année un nombre considérable de jeunes talents, filles et garçons. C’est une véritable fontaine de jouvence qui arrose la ville de son inventivité, grâce à une volonté affichée des autorités politiques de faire de leur territoire « une ville créative ». On évoquait, à une époque pas si lointaine, les projets de Richard Florida et de la « classe créative », c’est chose faite à Zurich.

Depuis les initiatives ont fusé. La dernière en date est l’établissement de deux centres Ellis, à Zurich et Lausanne. Ellis, institut européen de recherche dédié à l'intelligence artificielle, est un organisme intergouvernemental, foncé par l’UE et focalisé sur le « machine learning ». Créé en 2018, il a l'objectif de combler le retard de l'Europe vis-à-vis de la Chine et des États-Unis en matière de recherche en intelligence artificielle. L'organisation vient d'annoncer la création de 17 antennes, établies dans 10 pays du vieux continent et en Israël.

2.- L’EPFL et ses start-ups : l’exemple emblématique de Visium

Depuis quelques années, les start-ups en intelligence artificielle sont à la mode. Il faut dire qu’elles sont capables d’exploits inouïs dans des domaines aussi variés que les véhicules autonomes, les drones, l’industrie 4.0, la médecine de précision, la fintech ou encore l’agriculture. Rien ne semble leur échapper.

J’ai rencontré l’une d’elles en Suisse romande : VISIUM, peut-être la plus prometteuse d’entre toutes.

Les fondateurs, Alen Arslanagic et Timon Zimmermann ont fière allure : ils sont jeunes et brillants, ont la parole aisée et l’intelligence en éveil. Depuis 18 mois, ils font grandir leur entreprise à toute vitesse. Aujourd’hui celle-ci compte trente personnes, tous universitaires EPFL, ETH, Imperial College London notamment, et forment une équipe authentiquement redoutable.

L’IA, c’est leur champ d’investigation et ce n’est pas une sinécure, il y a tant à y faire.

Adrian Ruault, data scientist chez Visium : "L'IA renverse la manière dont les scientifiques appréhendent le monde. Traditionnellement on observait le monde, en déduisant des hypothèses sur la base desquelles on construisait des modèles. Cette approche est limitée par la capacité des êtres humains à structurer les liens de causalité entre les événements qu'ils observent.

L'IA permet de surpasser cette limitation car elle ne souffre pas des biais cognitifs humains qui peuvent fausser ces hypothèses. En effet l'IA peut apprendre des modèles à partir d'observations du monde, sans avoir à simplifier la réalité pour la rendre interprétable par l’humain. Grâce à cette grande qualité, l'IA surpasse maintenant les modèles traditionnels dans des milliers de tâches comme la reconnaissance d'objets dans des images notamment en astronomie, la prédiction médicale (« precision medecine »), la prédiction de défaillances techniques dans des usines («maintenance prédictive ») et tant d'autres..."

Alen Arslanagic : « Imaginez-vous que dès que j’amasse une grande quantité de données, je crée les conditions pour une exploitation de celle-ci par l’IA. Tout ou presque peut donc être interprété par les machines de l’IA. Je branche des caméras, des micros, ou des capteurs et hop ! C’est parti… j’ai un flot immense de données qui arrivent que je vais pouvoir traiter en temps réel avec des algorithmes. L’IA c’est cela. Des algorithmes qui traitent des grandes quantités de données et qui vont extraire de celles-ci du sens, parfois ignoré. En d’autres termes, on va chercher des solutions à des problèmes en « écoutant » les données. On parle alors de « data driven society ». Citons un exemple provenant des expériences de VISIUM. Si je mets suffisamment de micros dans une ville, je peux entendre des incidents du type accidents, incendies, actions terroristes, etc. Fascinant… Mais bien sûr, je peux aussi utiliser l’IA pour d’autres activités humaines comme la médecine (radiologie, dermatologie, etc.), la finance (reconnaissance de faux, etc.), les assurances, la recherche, etc. Il n’y a pas vraiment de limites. »

Nestlé écoute ses machines de production

Avec le même principe de l’écoute des « données sons » on peut imaginer écouter le bruit qu’émet une machine. Vous vous souvenez, c’est ce que faisait le garagiste – dans le temps – pour détecter un problème de moteur quand vous ameniez votre voiture à réparer ? Le bruit d’une machine défectueuse se reconnaît entre mille. C’est cela le principe. Donc si je suis capable de faire apprendre à une IA les bruits de machines en production alors je suis aussi capable de lui apprendre les bruits des pannes ou même des bruits précédant les pannes. Un tel système intelligent permettrait d’avoir une maintenance fine d’un parc de production industriel. C’est exactement ce qu’a fait l’équipe de Visium et en moins de 18 mois, ils ont fabriqué un dispositif d’écoute et programmé une intelligence artificielle. Cela marche pour Nestlé (leur premier client dans ce type d’application). Autant dire que les perspectives sont immenses : il y a tant d’usines dans le monde qui ont besoin de système de maintenance prédictive.

L’IA est un véritable « game-changer ». Pour Visium l’avenir est très prometteur. Pourvu que l’entreprise garde son indépendance et reste en Suisse !

3.- Fondation Dalle Molle (Lugano, Martigny, Genève)

Angelo Dalle Molle est né le 4 novembre 1908 à Venise. Inventeur du Cynar, l’homme est curieux de tout. Il est surtout convaincu que les progrès de la science et ceux de l’informatique naissante ne doivent pas asservir l’homme mais être à son service.

Inspiré par les grands penseurs de son époque qu’il côtoie, il est passionné par les débuts de l’informatique et en particulier par l’intelligence artificielle que l’on appelait à l’époque la cybernétique. Il soutient dès les années 70 la recherche dans ce domaine. Il y voyait une approche qui pouvait offrir à l’humanité une amélioration considérable de la qualité de la vie. Il fonde, en 1971 déjà, la Fondation Dalle Molle pour la qualité de la vie.

Le nom d’Angelo Dalle Molle, décédé en 2002, reste aujourd’hui attaché à l’intelligence artificielle.

Présentation

La Fondation Dalle Molle a soutenu, dès 1971, la création de quatre instituts de recherche tous installés en Suisse. Trois dans le domaine de l’intelligence artificielle (ISSCO, IDSIA et IDIAP) et le dernier pour les plantes aromatiques et médicinales (MEDIPLANT) à Conthey. Revenons un instant sur ces fameux instituts dédiés à l’IA. Ils sont connus mondialement car ils ont non seulement marqué l’histoire de cette discipline mais surtout formé les plus grands maîtres dans le domaine. Les plus célèbre sont l’Istituto Dalle Molle di Studi sull'Intelligenza Artificiale, IDSIA à Manno au Tessin et l’IDIAP à Martigny considérés comme dans les 10 plus importants instituts au monde du domaine. Celui de l’Université de Genève (TIM/ISSCO) ne démérite pas non plus. Ensemble avec ETHZ et EPFL, ils font de la Suisse un des hauts lieux de l’intelligence artificielle.

Il faut le savoir et le faire-savoir.

4.- Un leadership transformationnel

L’IA ce n’est pas reproduire l’existant mais bien le transformer, le créer à nouveau.

Il faut donc savoir l’inventer et l’accompagner. Pour ce faire, il faut aussi renouveler les méthodes de conduite des projets et de « leadership ». En effet, l’IA ne se manipule pas comme n’importe quel « software » car elle va transformer les habitudes, les procédures et parfois les hiérarchies. En conséquence, il faut adopter avant tout une attitude de leader transformationnel.

Mais de quoi parle-t-on ?

Eh bien pour faire bref, le leadership auquel nous sommes tous plus ou moins habitués est de type transactionnel. Comme son nom l’indique, ce style de leadership se concentre sur les échanges entre les manageurs et leurs employés par une transaction : tu fais cela et je te donne ceci. Le leader transactionnel donne donc au « suiveur » quelque chose en échange de ce qu’il veut obtenir, en général de l’argent, son salaire. Ce leader manie avec « grâce » le bâton et la carotte pour obtenir la collaboration de ses subordonnés.

Mais le style de leadership transformationnel est tout autre : le leader transcende ses propres intérêts au profit de ceux du groupe et donc aussi des subordonnés. Plutôt que le bâton et la carotte, c’est une baguette qu’il manie, un peu comme le chef d’orchestre qui apprend aux musiciens à jouer en harmonie.

Conclusion : Les facteurs déterminants pour le développement de l’IA sont bien sûr d’abord des gens de talents (il faut être capable de les attirer) mais ensuite un écosystème favorable (l’exemple de Zurich est à cet égard remarquable), et enfin une industrie qui prend le relais. Trois composantes classiques : Hommes, Territoires et Entreprises. Mais encore faut-il savoir faire monter la mayonnaise. Alors là c’est l’art du stratège, du politicien 4.0.

Photo Ross Findon