Réinventer les métiers à l’aide de l’intelligence artificielle

L’in­tel­li­gence arti­fi­cielle revient à grands pas, en s’ap­puyant sur un grand nom­bre de dis­ci­plines, sur le Machine Learn­ing et la remise au gout du jour des réseaux de neu­rones. Notre cama­rade livre des solu­tions indus­trielles qui per­me­t­tent un accroisse­ment de la per­for­mance opéra­tionnelle et ouvrent un for­mi­da­ble gise­ment d’opportunités sur la chaîne de valeur de la donnée. 

L’Intelligence artificielle suscite l’engouement des médias depuis quelques mois. Comment l’expliques-tu ?

La prop­a­ga­tion ful­gu­rante des appli­ca­tions de l’IA a attiré l’attention des médias. En poli­tique dès 2012 pour le ciblage des sou­tiens par le camp Oba­ma, dans le sport pour le place­ment des joueurs, dans le médi­cal pour la fia­bil­ité des tests, dans le com­merce pour l’agencement des linéaires, dans le ren­seigne­ment comme révélé par Snow­den et romancé par des séries comme Per­son of Interest. 

La vic­toire d’AlphaGo sur le cham­pi­on du monde de go a démon­tré que la créa­tiv­ité des machines peut désor­mais sur­pass­er celle des humains.
© NATALIYA DVUKHIMENNA / FOTOLIA.COM

Les per­spec­tives sont phénomé­nales : assis­tants per­son­nels, voitures autonomes, etc. Selon McK­in­sey, l’IA trans­forme la société à un rythme 10 fois plus rapi­de et à une échelle 300 fois plus grande que la révo­lu­tion industrielle. 

Qu’est-ce qui a changé depuis trente ans sur ce sujet ?

Au tra­vers du Machine Learn­ing qui « apprend aux machines à appren­dre », l’IA est une nou­velle révo­lu­tion numérique, à la con­ver­gence d’un grand nom­bre de dis­ci­plines : théorie des jeux, du con­trôle opti­mal, de la recherche opéra­tionnelle, du traite­ment du sig­nal, etc. 

À par­tir de 2006, s’appuyant sur les avancées du Big Data, le Deep Learn­ing a remis au goût du jour les réseaux de neu­rones, révélant leur effi­cac­ité avec suff­isam­ment de don­nées et de puis­sance de calcul. 

En début d’année, la vic­toire d’AlphaGo sur le cham­pi­on du monde de go a démon­tré que la créa­tiv­ité des machines peut désor­mais sur­pass­er celle des humains. 

Comment t’es-tu intéressé à ce domaine ?

Dès l’âge de 10 ans, j’ai appris à pro­gram­mer en auto­di­dacte, pas­sion pour l’informatique qui ne m’a jamais quit­té et m’a con­duit jusqu’à l’X.

“ Une transformation 10 fois plus rapide que celle de la révolution industrielle ”

Sur le plan pro­fes­sion­nel, j’ai tou­jours exer­cé une activ­ité en rap­port avec l’analyse de la don­née, tout en me nour­ris­sant con­tin­uelle­ment d’informatique fondamentale. 

Je suis fasciné par les pro­grès algo­rith­miques des jeux vidéo, essaimant forte­ment l’IA. Doom a révo­lu­tion­né la 3D avec des arbres qui, vingt-cinq ans plus tard, restent un des mécan­ismes d’apprentissage les plus utilisés. 

Demis Has­s­abis, créa­teur d’AlphaGo, avait con­tribué au développe­ment de « Black & White », jeu pio­nnier pour son IA. 

Que fait exactement Synaplus ?

Synaplus conçoit des solu­tions d’IA au prof­it de la per­for­mance opéra­tionnelle, pro­posant des tech­nolo­gies d’exploitation des don­nées aus­si per­for­mantes que celles des GAFA (acronyme pour Google, Apple, Face­book, Ama­zon), qui font de Google une super­régie publicitaire. 

Cer­taines solu­tions sont pré­dic­tives : prévoir le futur à par­tir d’événements passés, comme détecter les clients les plus sus­cep­ti­bles de partir. 

D’autres pre­scrip­tives : la machine effectue des tests pour appren­dre le plus rapi­de­ment la réponse à une ques­tion, par exem­ple retenir un client iden­ti­fié comme fragile. 

Synaplus se dif­féren­cie en s’attaquant tech­nologique­ment aux prob­lé­ma­tiques de l’IA, dévelop­pant son pro­pre code et sa pro­pre plate­forme. Elle mène égale­ment une R & D très active autour de 3 points : mise en place de Big Data, vitesse de traite­ment et trans­fert d’apprentissage.

Quels sont les bénéfices pour tes clients ?

La plate­forme d’IA est un levi­er d’accroissement de la per­for­mance opéra­tionnelle et ouvre un for­mi­da­ble gise­ment d’opportunités sur la chaîne de valeur de la don­née. Sa puis­sance et sa pré­ci­sion offrent aux décideurs une con­nais­sance inédite des proces­sus tout en réin­ven­tant les approches métiers : mar­ket­ing, ventes, achats, ressources humaines, finance, compt­abil­ité, pro­duc­tion, etc. 

Synaplus apporte une exper­tise stratégique sur la trans­for­ma­tion dig­i­tale pour retrou­ver des marges de manœu­vre dans des envi­ron­nements aux ROI con­traints. La plate­forme améliore les scores exis­tants de 2 à 5 fois grâce à sa spé­cial­i­sa­tion en extrac­tion de con­nais­sances qui vient com­plé­menter Hadoop, solu­tion Big Data la plus répan­due, qui selon Michael Stone­brak­er, prix Tur­ing 2014, ne cou­vre que 5 % des besoins. 

Facebook et Google s’intéressent fortement à l’IA,
mais qui s’y intéresse en France ?

Google ambi­tionne une dom­i­na­tion mon­di­ale de l’IA. On com­prend pourquoi. En France, dans le secteur privé, l’IA, encore peu util­isée, est plutôt bien anticipée et con­sid­érée comme la prochaine fron­tière de l’entreprise.

Le côté empirique de cette révo­lu­tion numérique échappe cepen­dant aux décideurs publics pris­on­niers de notre école de pen­sée rationaliste. 

La France a besoin davan­tage de bons codeurs encore rares, peu val­orisés et peu présents dans le sys­tème académique. 

Alors que les USA ont su accom­pa­g­n­er des sociétés comme Palan­tir pour la préven­tion du ter­ror­isme, Synaplus n’a retenu l’intérêt d’aucune struc­ture publique, notam­ment en matière de finance­ment et d’accompagnement des entre­pris­es innovantes. 

Le transhumanisme est-il l’avenir de l’IA ?

Le tran­shu­man­isme fait déjà par­tie de notre quo­ti­di­en (pom­pes à insu­line, pro­thès­es imprimées, stim­u­la­teurs car­diaques) et l’humain cède du ter­rain à la machine : aux villes européennes aux rues étroites se sont sub­sti­tuées les métrop­o­les améri­caines conçues pour les voitures qui seront demain des IA ; Gart­ner estime le nom­bre d’objets con­nec­tés en 2020 à 21 milliards. 

“ Je suis allé à l’X car c’est une école où on apprend tout ”

À terme, le scé­nario de machines s’augmentant biologique­ment sem­ble plus prob­a­ble : l’IA d’IBM, Wat­son, con­somme autant qu’un immeu­ble de bureaux et le cerveau humain autant qu’une ampoule. 

Nos réseaux de neu­rones ne devraient rat­trap­er le cerveau humain qu’en 2056. Les syn­er­gies entre IA, biolo­gie syn­thé­tique et impres­sion 3D don­nent le vertige. 

Quand devra-t-on commencer à craindre l’IA ?

Au-delà des débats éthiques, les IA font peur pour leur capac­ité d’« émer­gence » : elles éla­borent une solu­tion plus effi­cace que la somme des élé­ments qui les con­stituent. Ali­men­tés par les travaux de Nick Boström, Elon Musk, Bill Gates et Stephen Hawk­ing se sont alar­més d’une poten­tielle prise de con­trôle par une IA mais ce scé­nario reste encore de la science-fiction. 

La men­ace la plus con­crète vient de la destruc­tion d’emplois du fait de l’automatisation. La vic­toire d’AlphaGo mon­tre que la véri­ta­ble lim­ite vien­dra de la capac­ité d’absorption de la société plutôt que de la disponi­bil­ité de ces pro­grès tech­niques, soutenue de sur­croît par la trans­for­ma­tion API. 

Tu as un parcours atypique, qu’est-ce qui t’a poussé à changer d’orientation ?

Je n’ai jamais con­sid­éré avoir une ori­en­ta­tion ; je suis allé à l’X car c’est une école où on apprend « tout ». Si servir l’État et l’intérêt général ont été les deux moteurs fon­da­men­taux de mon par­cours, je n’ai jamais envis­agé d’accomplir toute ma car­rière en tant que fonctionnaire. 

Ani­mé par une insa­tiable curiosité intel­lectuelle, je me suis con­stru­it au con­tact d’autres modes de fonc­tion­nement (énar­ques, com­mer­ci­aux, juristes, etc.). 

Habité par une vision de l’informatique, fils d’artisan, j’éprouve ce besoin impérieux d’oser et de bâtir sur la base de mes pro­pres réflex­ions et intuitions. 

Créer sa société la quarantaine passée, n’est-ce pas trop dur ?

Se lancer après 40 ans con­stitue à mes yeux l’optimum pour entre­pren­dre : on est fort d’une légitim­ité acquise par l’expérience, débar­rassé de la can­deur de la jeunesse, suff­isam­ment posé tout en étant ani­mé d’un désir et d’une énergie de faire qui sauront com­pos­er avec l’environnement.

L’équipe

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Charles-Antoine GIULIANI Prési­dent fondateur 

Pierre LAJOUS
Référent Appren­tis­sage Pro­fond (Deep Learning) 

Maxime OLLIVIER
Référent Appren­tis­sage par Ren­force­ment Act­if (Rein­force­ment Learning) 

Pierre PETITBON
Référent Appren­tis­sage Automa­tique Avancé (Advanced Machine Learn­ing) et Distribution 

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