Jean-Baptiste Fantun, fondateur de NukkAI, qui développe des solution d'Intelligence artificielle

NukkAI : tester des ponts technologiques sur le bridge

Dossier : TrajectoiresMagazine N°763 Mars 2021
Par Hervé KABLA (84)

En mars 2018 Jean-Baptiste Fantun (91) a lancé NukkAI avec Véronique Ventos. NukkAI développe et édite des solutions d’intelligence artificielle appliquées à des verticales (Industrie, Énergie, Éducation…). Ce laboratoire d’IA privé implanté à Paris a pour objectif de construire un programme capable de se mesurer aux meilleurs humains au jeu de bridge et d’expliquer ses décisions. En 2019, NukkAI a réalisé un tour de table de 1,15 million d’euros auprès d’investisseurs privés, afin de poursuivre le développement de sa technologie.

 

Que permet NukkAI ?

NukkAI est un labo privé d’intelligence artificielle (IA), dont le but « modeste » est de construire l’IA du futur de manière incrémentale. Nous développons nos méthodes innovantes dans la défense, l’industrie, l’énergie ou encore l’éducation. L’originalité de nos méthodes repose sur leur caractère hybride (combinaison de plusieurs paradigmes IA), permettant de traiter des données incomplètes en univers probabiliste tout en fournissant des explications à l’humain.

Comment t’est venue l’idée ?

En accompagnant des start-up dans le domaine de la santé, j’ai pris conscience que les méthodes d’IA utilisées (deep learning généralement) rencontraient plusieurs difficultés : leur caractère black box qui complique toute interaction avec l’humain ; leur incapacité à fournir des résultats quand le volume de data est insuffisant (ces méthodes sont extrêmement consommatrices de données). La rencontre avec Véronique Ventos, qui, elle, côté recherche et à rebours des idées à la mode, avait prôné la combinaison de plusieurs paradigmes de l’IA, a été décisive. Le projet d’Intelligence artificielle hybride de NukkAI est extrêmement ambitieux et nous avons choisi le jeu de bridge comme challenge emblématique ; pas très difficile, nous sommes tous les deux bridgeurs et bien placés pour évaluer la difficulté pour des robots de bien jouer au bridge !

Quel est le parcours des fondateurs ?

Je suis X91, j’ai commencé dans l’audit financier, puis j’ai passé l’agrégation de maths et enseigné ; j’ai ensuite travaillé en cabinet ministériel pendant quelques années, pour me mettre finalement à mon compte comme consultant auprès de start-up innovantes. Véronique Ventos est chercheuse en intelligence artificielle, elle a fait une thèse en IA puis est devenue maître de conférences au Laboratoire de recherche informatique à Paris-Saclay.

Qui sont les concurrents ?

Google, mais ils sont moins avancés que nous. Plus sérieusement, à ce stade aucune entreprise n’a une approche similaire à la nôtre. Cela dit, la conviction qu’il est nécessaire de coupler plusieurs paradigmes de l’IA est de plus en plus partagée par des acteurs internationaux de premier rang, qui sont d’ailleurs très intéressés par nos travaux.

Quelles ont été les étapes clés depuis la création ?

La première phase, qui a duré un an, de mai 2018 à mai 2019, a permis de constituer une équipe scientifique extrêmement solide avec des chercheurs de renommée internationale, mais aussi de jeunes ingénieurs aux profils et nationalités variés. Nous avons consacré cette première phase à développer des méthodes innovantes sur le bridge et cet effort a été récompensé par la publication de plusieurs articles scientifiques qui ont établi notre crédibilité. Dans une deuxième phase, qui est encore en cours, nous montrons que nous sommes capables de développer des approches prometteuses dans d’autres domaines que le bridge.

Nous avons mené un projet dans le domaine de la défense avec un grand groupe français, ce qui nous a ouvert de nombreuses portes dans ce domaine, y compris auprès de l’État français. Dans cette deuxième phase, nous réalisons également plusieurs projets dans des domaines très différents (énergie, éducation, humanitaire, etc.) afin d’évaluer le marché pour des produits reposant sur nos approches, tout en finançant notre développement. Nous avons levé de l’argent auprès de Business Angels, eu un soutien substantiel de Bpifrance et développons les premiers projets qui participent à notre financement, à commencer par le domaine de la défense qui est le premier à avoir fait preuve de son appétit pour les méthodes que nous développons. Et maintenant, nous attaquons le secteur de l’énergie, avant celui de la santé.

Comment a-t-on pu laisser l’informatique devenir un domaine non prédictif ?

Depuis la création du domaine de l’IA ; il existe une rivalité entre ses deux principaux paradigmes, qui sont l’IA symbolique et l’IA numérique (ou connexionniste). La suprématie de l’IA symbolique où la notion d’« explicabilité » est centrale a pris fin à la fin des années 80 et l’on a vu émerger des méthodes numériques liées aux réseaux neuronaux et plus récemment au deep learning. Ce succès s’explique par le fait que ces méthodes sont devenues beaucoup plus efficaces sur certaines tâches, en étant les premières à bénéficier des progrès liés à la puissance des ordinateurs. Malheureusement ces approches sont de type « boîte noire » et ne fournissent donc pas d’explication compréhensible par un humain.

L’engouement pour l’IA va-t-il diminuer ?

L’IA a connu ses fameux hivers à chaque fois qu’elle n’a pas tenu ses promesses. Les approches en vogue actuellement (deep learning) sont performantes dans de nombreux cas d’usage, mais pas tous ; par ailleurs elles ont la caractéristique d’être des boîtes noires, ce qui signifie que les décisions prises par de tels algorithmes ne sont absolument pas transparentes. Le danger serait de survendre ces méthodes en faisant croire que leur utilisation est indispensable dans toutes les situations. L’avenir de l’IA dépendra donc de notre capacité à aller au-delà du deep learning, en combinant plusieurs paradigmes d’IA pour aboutir à des IA hybrides robustes et capables de fournir des explications (gardant l’humain « dans la boucle »).

Pourquoi écrire un programme expert au bridge est-il plus instructif qu’un champion algorithmique au go ou aux échecs ?

Il y a trois raisons à cela. La première, c’est que le bridge est un jeu à information incomplète (on voit son jeu mais pas celui des autres) et, dans la « vraie vie », nous sommes amenés à prendre des décisions sans avoir accès à toutes les informations. La seconde, c’est que le bridge est à la fois collaboratif et adversarial (on joue avec un partenaire contre deux adversaires) ; on doit donc faire en permanence des arbitrages entre l’information que l’on passe au partenaire et celle que l’on transmet simultanément aux adversaires. Enfin, le bridge impose un certain degré d’explicabilité, toute information passée au partenaire devant être nécessairement expliquée aux adversaires.

Les méthodes « état de l’art » sont fondées sur la recherche arborescente : on simule des mains possibles pour les adversaires, on résout la partie à jeu ouvert (en voyant les 4 jeux) et on choisit l’action qui maximise le gain moyen sur tout l’échantillon. Ces méthodes sont assez performantes mais atteignent un plafond connu : en particulier, par construction elles ne tirent pas parti de l’aspect information incomplète car elles sont incapables de mener des actions qui « laissent l’adversaire dans le brouillard et l’induisent à commettre des fautes ».

 

“NukkAI a pour objectif de créer une intelligence artificielle qui joue très bien ET qui explique ses actions.

 

Nous testons des méthodes de type deep learning ou reinforcement learning (méthodes numériques), avec des spécialistes comme Tristan Cazenave et Bruno Bouzy, chercheurs internationaux, qui ont participé à l’élaboration des IA sur le jeu de go. Ces méthodes sont puissantes sur des jeux à information complète (échecs, go) mais peinent à progresser pour des jeux comme le bridge. Nous les couplons avec de l’IA symbolique (Inductive Logic Programming), avec des chercheurs connus comme Céline Rouveirol ou Henry Soldano, avec le double objectif de guider les algorithmes numériques en factorisant voire en élaguant certaines branches de l’arbre et de fournir des explications des actions en aval : nous voulons créer une IA qui joue très bien ET qui explique ses actions.

Nous, Français, avons été à la pointe en IA. Sommes-nous en train de nous faire dépasser par d’autres pays comme la Chine ?

Nous avons été en pointe à l’époque de Jacques Pitrat (notre glorieux camarade de la 54) ou Daniel Kayser, des pionniers de l’IA symbolique. La prééminence actuelle des méthodes numériques, extrêmement datavores, favorise les géants américains et chinois qui ont su amasser des données gigantesques dans des conditions inacceptables pour un Européen. Nous avons perdu la bataille de la donnée mais pas la guerre de l’IA. Notre avenir dépendra de notre capacité à produire des champions nationaux et européens développant des méthodes permettant de se différencier des Gafam et répondant à une transparence que l’Europe tend à imposer de plus en plus : chez NukkAI, c’est le pari que nous faisons avec l’intelligence artificielle hybride. D’ailleurs Véronique Ventos a été nommée par Forbes comme la troisième femme la plus influente dans le monde dans le domaine de l’IA !

Tu as eu plusieurs vies après l’X : le conseil, l’agrégation de maths, le haut fonctionnariat, et maintenant startupper. Es-tu un précurseur ou un touche-à-tout ?

Plutôt un hédoniste, faisant à chaque étape de sa vie ce qui lui plaisait sans avoir le moindre plan de carrière. Finalement j’ai créé une entreprise dans laquelle je capitalise sur chacune de mes expériences passées, professionnelles ou non (je suis classé dans les 20 meilleurs joueurs français au bridge, ce qui a nécessité un certain investissement…). J’observe que, quand je suis entré à l’X, la panacée était d’aboutir dans un grand groupe et d’y mener une carrière linéaire jusqu’au sommet. Je me sens proche des jeunes générations qui sont plus nomades et axées sur l’entreprenariat.

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