- il y a 7 semaines
Dans le cadre d’un partenariat, TVLibertés a le plaisir de vous proposer cet été quelques programmes d’OPEN Box TV, la chaîne d’Alain Juillet, ancien patron du renseignement à la DGSE.
Dans cette émission, Alain Juillet et Claude Medori reçoivent Stéphan Le Doaré, expert en intelligence artificielle. L’émission met en évidence les rapports de puissance que génère le contrôle des données, des algorithmes et des infrastructures numériques. Elle montre que cette IA est devenue un levier stratégique pour les États, influençant leur souveraineté, leur sécurité et leur poids géopolitique. L’intelligence artificielle n’apparaît plus comme un simple outil, mais comme un facteur structurant des équilibres internationaux, des modèles économiques et des représentations collectives.
Dans cette émission, Alain Juillet et Claude Medori reçoivent Stéphan Le Doaré, expert en intelligence artificielle. L’émission met en évidence les rapports de puissance que génère le contrôle des données, des algorithmes et des infrastructures numériques. Elle montre que cette IA est devenue un levier stratégique pour les États, influençant leur souveraineté, leur sécurité et leur poids géopolitique. L’intelligence artificielle n’apparaît plus comme un simple outil, mais comme un facteur structurant des équilibres internationaux, des modèles économiques et des représentations collectives.
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00:00La guerre en Ukraine a donc démarré le 24 février 2022.
00:11Le 26 février 2022, deux jours après, on voyait débarquer Amazon Web Services encore, les mêmes,
00:18qui proposaient de récupérer les données du gouvernement de M. Zelensky.
00:23Il y avait 10 000 gigas de données, 10 000 gigas, c'est à peu près 10 000 disques durs,
00:27qu'ils ont fait passer de Kiev en Pologne et qu'ils ont fait ensuite passer dans le cloud Amazon.
00:37Bonjour, bienvenue sur Openbox TV, l'émission des géopolitiques d'Alain Juillet.
00:42Et merci de nous soutenir sur Tipeee afin de maintenir cette ligne éditoriale indépendante.
00:48Vous pouvez aussi devenir membre d'Openbox TV et avoir accès à des événements et des contenus originaux.
00:56Alain Juillet, bonjour.
00:57Bonjour Claude.
00:58Alors aujourd'hui, une émission pointue sur la géopolitique de l'intelligence artificielle.
01:06Absolument.
01:06Alors c'est vrai qu'aujourd'hui dans les médias, on parle d'intelligence artificielle.
01:10Alors là, c'est un nuage d'informations.
01:13On ne sait pas trop à quoi ça correspond.
01:16Mais ce qui est intéressant dans cet essai, c'est qu'on associe l'intelligence artificielle à la géopolitique.
01:22Exactement.
01:23Et là, je vous laisse développer avec un expert en la matière.
01:25Oui, l'intelligence artificielle, tout le monde en parle aujourd'hui, c'est vrai.
01:29C'est un sujet qui occupe des colonnes et des colonnes dans les journaux, à la télévision et partout.
01:35Mais c'est vrai aussi que beaucoup de gens ne comprennent pas très bien ce que c'est.
01:40Ils mélangent un peu tout.
01:42Donc il y a un vrai problème de ce côté-là.
01:44Et un deuxième problème, c'est effectivement de bien comprendre qu'est-ce qui se passe en définitive, où on va.
01:49Et également, il faut le dire aussi, qu'est-ce que ça représente au niveau des rapports de force des entreprises qui développent l'intelligence artificielle, les États.
02:01Il y a tout un ensemble de choses qui vont être confrontées, qui vont se confronter les uns aux autres.
02:06Alors, pour parler, alors là, je suis d'accord avec vous, pour en parler, il faut un expert.
02:11Mais un vrai, pas un expert de plateau TV, un vrai.
02:15Alors, on a cherché.
02:18Et puis, on a trouvé l'auteur de ce livre, que vous allez voir incrusté sur l'écran.
02:26Stéphane Ledoare, qui a écrit ce livre de géopolitique sur l'intelligence artificielle et qui a plusieurs caractéristiques.
02:32Pour moi, il en a plusieurs.
02:34D'abord, au départ, c'est un biologiste en forme de formation.
02:38Or, lorsqu'on arrive dans l'intelligence artificielle à certains niveaux, on s'aperçoit qu'il y a des choses assez similaires,
02:45où on fait des constructions assez similaires, je dirais, à celles de la nature dans certains domaines.
02:51C'est un militaire, un officier qui a servi, on peut le dire, ce n'est pas un secret, dans les forces spéciales,
02:56dans une des meilleures unités des forces spéciales, on va dire ça comme ça.
02:58Et donc, qui est en plus habitué à confronter à de vrais problèmes et qui sait aussi l'intérêt d'utiliser des outils pointus parce qu'on en a besoin.
03:09Alors, vous qui êtes un spécialiste, c'est quoi l'intelligence artificielle ?
03:15Alors, merci de cette première question.
03:17Je commence à la question dure, mais on rentre directement dans le problème.
03:21Ça commence fort.
03:22Ça commence fort.
03:23J'aime bien les choses simples.
03:25En fait, on va commencer par définir l'algorithme.
03:28Un algorithme, c'est 1 plus 1 égale 2.
03:30Simplement, ça, c'est un algorithme.
03:33La différence avec un algorithme d'intelligence artificielle, c'est qu'il y a une petite caractéristique qu'on va rajouter
03:39et qui va faire que le résultat n'est pas forcément 2.
03:41Alors là, c'est des mathématiques, on sait que 1 plus 1 égale 2.
03:43Mais si on prend un pot de crème avec un deuxième pot de crème, ça va faire 100 millilitres de crème.
03:48Si on rajoute une petite valeur variable, ça va faire 110 millilitres.
03:53Et donc, on a cette petite variation qui fait qu'on a l'impression que c'est peut-être intelligent,
04:00qu'il y a une intelligence là-dedans.
04:02Si on prend l'historique, le terme intelligence artificielle vient de la conférence de Dartmouth en 1956.
04:09Marvin Minsky, qui crée cette conférence, définit un terme qui s'appelle artificial intelligence en anglais.
04:16Il faut bien comprendre que c'est de l'anglais.
04:18Il y a beaucoup de monde qui a traduit ça en français en intelligence artificielle.
04:22Mais le mot anglais pour l'intelligence, c'est smart, ce n'est pas intelligence.
04:26Sinon, la CIA, Central Intelligence Agency, ça serait une agence centrale intelligente.
04:30Ça serait.
04:32Donc, en fait, le terme déjà n'est pas bon.
04:35L'intelligence, dans ce cadre-là, c'est la connaissance des choses.
04:39En fait, ce n'est pas le brain, ce n'est pas le cerveau.
04:42C'est la connaissance des données qu'on a.
04:46Si on reprend le terme de la CIA, toutes les infos qu'ils récoltent, ils récoltent plein d'informations.
04:51Et à partir de là, il y a une intelligence qui sort, qui émerge de toutes les informations qu'on a trouvées.
04:56Et ça, c'est vraiment le rôle d'un analyste.
04:57Il va analyser tout ça.
04:58Et cette intelligence-là, cette analyse-là, elle est faite par des algorithmes.
05:02Et c'est pour ça qu'on appelle ça de l'intelligence artificielle.
05:04Mais il faut bien faire la différence.
05:06Après 1956, on arrive à certains points clés qui sont des points qui, généralement, amènent à des vrais changements, à des vraies révolutions.
05:17Si on parle d'intelligence artificielle, un des premiers...
05:20Enfin, pour moi, j'ai identifié pas mal de points, mais un des plus importants.
05:23Il y en a quelques-uns qui sont importants.
05:262012, ImageNet, un concours organisé par un chercheur au Canada.
05:30Et ce concours définit, voilà, il y a des humains et des robots, enfin des capteurs, qui regardent des centaines d'images.
05:39On sait que l'humain va faire 5% d'erreurs dans les images.
05:42Et généralement, chaque année, l'algorithme fait 30% d'erreurs.
05:46En 2012, on rajoute dans l'algorithme les fameux, ce qu'on appelle aujourd'hui, des réseaux de neurones.
05:51Une façon de calculer un algorithme 1 plus 1 égale 2, mais avec plusieurs calculs à la suite,
05:59qui font que ça devient un peu plus complexe.
06:02Et cette année-là, de 30% d'erreurs, on passe à 12% d'erreurs.
06:06Et l'année suivante, on descend encore et on se rapproche de l'erreur de l'humain.
06:12Et les industriels, quand ils voient ça, ils se disent, ah mais là, il y a quelque chose à faire.
06:15Et un des mots importants dans l'IA, c'est, tiens, c'est bankable.
06:19Tiens, on peut faire quelque chose, on peut faire de l'argent avec.
06:20Et à partir de là, des investissements arrivent et on a des chercheurs qui retrouvent de l'argent,
06:26donc du nerf de la guerre, pour continuer à chercher et à trouver des nouvelles façons de créer des algorithmes.
06:30Ensuite, il y a un autre mouvement un peu plus tard.
06:33Il y a Garry Kasparov qui se fait battre aux échecs par Deep Blue, un ordinateur d'IBM.
06:39Et puis, excusez-moi, j'allais vous en parler.
06:41Je me suis dit, le monde entier était devant sa chaîne de télévision.
06:46Ça, c'est de l'intelligence artificielle, c'est-à-dire qu'à un moment, on a rentré à un certain nombre de données
06:51et l'ordinateur a intégré de plus en plus de finesse pour battre un humain aux échecs.
07:01C'est de la puissance de calcul.
07:03C'est que de la puissance de calcul ou de l'intelligence artificielle intégrée ?
07:09On est sur ce qu'on appelait de l'intelligence artificielle.
07:12Il y a plusieurs formes.
07:15Alors, si on rentre dans les détails, on va en avoir une émission pour 5 heures.
07:18Non, mais c'est vrai que ça avait marqué le monde entier.
07:21Un humain, le champion du monde, battu par un ordinateur IBM.
07:26Pour simplifier, on va dire que ce sont ce qu'on appelle les systèmes experts.
07:29Les systèmes experts, c'est un peu ce qu'on trouve en comptabilité.
07:32En comptabilité, on a un bilan, on a le compte de résultats, etc.
07:37Et tout ça, on peut rentrer d'un côté des factures ou quoi.
07:41Et il va nous faire tout seul la TVA.
07:43Il va nous mettre ça dans le bilan.
07:44Enfin, on va sortir le compte de résultats.
07:46Tout va être calculé à partir de choses.
07:48Mais il n'y a pas d'originalité, comme je disais tout à l'heure, avec une petite chose en plus.
07:52Il n'y a pas.
07:53Donc, ces systèmes experts, ils marchent très bien.
07:56Et puis, ils marchent pour gagner aux échecs.
07:58Par contre, pour gagner au Go, c'est un peu plus compliqué parce que le Go, c'est un jeu chinois.
08:01Évidemment, les chinois sont un peu différents des européens.
08:05Le jeu d'échecs, c'est un jeu d'affrontement, noir contre blanc.
08:08Le jeu de Go, et j'invite tous les auditeurs à jouer au Go parce qu'on comprend exactement ce que fait la Chine quand on joue au Go.
08:14La stratégie chinoise, c'est la stratégie du jeu de Go.
08:17C'est incroyable, à tel point qu'on pense au port du Piret, par exemple.
08:21Mais donc, le jeu de Go, lui, il va mettre 10 ans...
08:25Enfin, en 2017, on va arriver à le mettre en forme de façon algorithmique.
08:31Et c'est une société, on est monté par un jeune anglais qui s'appelle Demis Hassabis.
08:38La société s'appelle DeepMind.
08:40Elle sera rachetée par Google et ils vont mettre en place un logiciel.
08:43Et là, ils vont jouer un joueur qui s'appelle Lee Sedol.
08:49Et en 2017, Lee Sedol se fait battre.
08:51C'est le troisième joueur.
08:52Ce n'est pas le champion du monde de Go, mais le troisième joueur de Go,
08:56qui se fait battre par l'intelligence artificielle.
08:57Il faut savoir qu'en Chine, tout peut être déifié.
09:02Et le jeu de Go a une importance énorme.
09:05La culture chinoise.
09:06Et là, on a ce qu'on appelle un moment spoutnik pour l'IA.
09:08C'est le jour où Lee Sedol se fait défaire par un algorithme qui s'appelle AlphaGo.
09:15AlphaGo, Lee Sedol est là.
09:17En bas de combat, on ne le sait pas trop, mais trois mois plus tard,
09:19les Chinois refont faire un jeu en comité fermé.
09:25Et à partir de, encore une fois, une victoire incroyable de l'algorithme,
09:33les Chinois vont, à ce moment-là, remodeler toute leur vision de l'IA jusqu'en 2049.
09:38Le plan de Xi Jinping qui définit l'IA jusqu'en 2049.
09:41C'est là qu'ils décident, on va tout changer, on va tout refaire, on va tout revoir.
09:44Mais AlphaGo, c'est aussi intéressant pour autre chose.
09:47Et c'est aussi un logiciel intéressant parce qu'AlphaGo va se faire battre par AlphaGo Zero,
09:52qui est une version supérieure d'AlphaGo.
09:55Où là, on va lui dire, tu vas jouer contre toi-même.
09:58Ensuite, AlphaGo Zero va se faire battre par AlphaZero.
10:01AlphaZero, c'est le même algorithme, mais on ne lui donne aucune règle.
10:05Aucune règle, tu joues, tu ne sais pas à quoi tu joues.
10:08Et tu joues 100 000 parties d'un côté, 100 000 parties de l'autre.
10:11Les deux gagnants jouent ensemble et les 100 000 gagnants jouent ensemble.
10:15Et en cinq heures, ils arrivent à comprendre ce que c'est que le Go,
10:19battre les autres jeux de Go, AlphaGo, AlphaGo Zero se fait battre, etc.
10:23Mais ce qui est aussi intéressant, c'est qu'AlphaGo, c'est un jeu de plateau.
10:27La société Google, DeepMind Google, dit on va faire autre chose, on va faire un autre jeu.
10:33Et ce même algorithme va servir à trois autres jeux.
10:36Lord of Minecraft, par exemple, qui est un jeu où il y a des équipes,
10:41il y a du terrain, donc ça bouge, c'est beaucoup plus compliqué.
10:44Ce qui est aussi intéressant, c'est que finalement, ils vont se dire,
10:47cet algorithme-là, on va faire autre chose, on ne va plus le mettre dans un jeu,
10:51on va regarder la structure des protéines.
10:54Il n'y a rien à voir, a priori, mais l'algorithme fonctionne aussi
10:56pour définir ce que c'est que la structure d'une protéine.
10:59On a des acides aminés, on a des petits blocs,
11:03un cheveu, c'est fait de petits blocs qui se mettent ensemble
11:06et qui font une conformation soit bouclée, soit droite.
11:08Voilà, ça, c'est défini par, c'est notre ADN qui code les cheveux,
11:13l'ADN qui code un ARN qui code les cheveux.
11:17Et bien ça, algorithmiquement, on sait le faire aujourd'hui par AlphaFold,
11:21qui est issu d'un jeu.
11:24Et puis la société continue à se dire, tiens, c'est intéressant,
11:27qu'est-ce qu'on va faire d'autre ?
11:28Ils continuent par faire les mouvements d'un bras robotique.
11:32Comment on fait pour voir qu'un bras peut prendre une pomme, une poire, etc.
11:35Donc c'est comme ça qu'on arrive d'un logiciel qui faisait un jeu de Go,
11:40qui jouait au Go, qui ensuite fait de la structuration protéique
11:44et qui ensuite fait des mouvements de bras.
11:48Le même algorithme, le même code à l'intérieur arrive à faire ça.
11:52Et ce AlphaGo est intéressant parce qu'on voit l'évolution que peut donner un algorithme.
11:57La vie d'un algorithme doit être surveillée éthiquement
11:59parce qu'il peut passer d'un jeu à quelque chose de plus embêtant.
12:02Suite à ça, on déroule et on arrive encore à un autre moment spoutnik,
12:08on va dire, c'est évidemment Tchad-GPT en 2022.
12:12Et là, on a l'éveil, la conscience du monde que l'IA peut devenir un super secrétaire.
12:24La conscience au quotidien de notre travail, pour tout le monde.
12:27Exactement. Et donc c'est encore un moment important parce que la société civile, on va dire,
12:34se rend compte que ces choses existent de façon très visible et de façon très rapide.
12:41Il y a une chose très importante, c'est la rapidité avec laquelle les choses interviennent.
12:46Je peux vous donner un petit exemple en revenant sur les drones.
12:50Un jour, on a eu des drones partout, dans tous ces magasins-là.
12:52C'est arrivé d'un coup. Pourquoi c'est arrivé d'un coup ?
12:56Parce qu'il faut savoir que dans les années précédentes,
12:59les chercheurs avaient fait tourner des drones dans leurs universités, dans leurs labos.
13:03Ils les faisaient passer dans des cerceaux, à l'envers, à l'endroit, etc.
13:06Ils avaient le programme qui enregistrait tout, qui enregistrait tout.
13:08Et à partir du moment où le programme a été OK,
13:10un peu comme ce qu'on a vu dans l'ImageNet, le concours ImageNet,
13:14à un moment, ça a été bankable.
13:16À un moment, on a pu mettre de l'argent.
13:17Et à un moment, les investisseurs sont arrivés.
13:19On dit, ben voilà, là, on a des drones qui marchent, on peut les vendre en avant.
13:22Et là, ça a déroulé, de l'argent est arrivé.
13:25Et d'un coup, on a vu des drones arriver partout.
13:27Cette notion de vitesse, il faut l'avoir en tête quand on parle d'IA,
13:30parce que, alors là, on va passer un peu dans la prospective,
13:34mais la prospective que je vois, moi, c'est la conjonction de ChatGPT, de l'IA et des robots.
13:40Et la notion de vitesse, elle arrive au moment où, d'un coup,
13:43on va avoir des robots qui vont arriver, qui sont doués d'IA.
13:45Et là, on ne comprend plus ce qui se passe, parce qu'on n'est pas armé
13:48pour recevoir d'un coup un robot qui va nous servir le café,
13:51qui va faire étudier nos enfants, qui va nous faire le ménage, etc.
13:56Alors, justement, merci, parce que là, on vient d'avoir un rapide,
14:01mais très clair exposé sur l'histoire de l'IA, en définitive, jusqu'à nos jours.
14:07Ça, c'est important, parce que ça va m'aider de bien comprendre,
14:09je pense, pour tout le monde, un peu comment ça s'est passé.
14:12Et, alors que maintenant, on est rentré dans une époque où tout le monde parle d'IA,
14:18tout le monde fait de l'IA, et on annonce des résultats spectaculaires
14:21chez les uns, chez les autres, en IA.
14:24Alors, justement, dans ce cadre-là, le monde, aujourd'hui, il y a le bloc chinois,
14:32il y a le bloc américain, vous avez commencé à en parler, de l'un et de l'autre.
14:36Et puis, il y a aussi les Européens, quand même, qui existent, et puis peut-être d'autres.
14:42Alors, où on en est, en définitive, en IA ?
14:44Est-ce que, parce que quand j'écoute Donald Trump, je prends un Trump qui dit,
14:49je vais mettre 500 milliards, ou je ne sais plus combien, sur l'IA.
14:52Très bien.
14:5415 jours après, il y a les Chinois qui disent, attendez, on nous a dit que vous étiez fort en IA,
14:59avec Chab, GPT, puis Aï, mais nous, regardez, nous, on a sorti DeepSik,
15:03ça marche mieux et c'est moins cher. Et puis, il y a 15 jours après,
15:07il y a un autre Chinois qui dit, attendez, DeepSik, c'est bien,
15:09mais nous, c'est beaucoup moins cher et c'est aussi efficace.
15:12Et puis, nous, les Européens, on a eu un Français, un Mistral,
15:18qui nous dit, je suis très bon, j'ai encore du chemin à parcourir,
15:21mais je suis très bon, où on va ?
15:24Est-ce qu'on est dans une compétition mondiale,
15:28où est-ce que les cartes, où est-ce que c'est déjà joué ?
15:30On est dans une compétition mondiale et dans cette compétition mondiale,
15:35est-ce que, quelles sont les chances des uns ou des autres ?
15:37Ou comment vous voyez l'évolution des uns ou des autres ?
15:39La première façon de voir les choses, c'est déjà, pour encore une fois faire des choses simples,
15:44on est soit consommateur d'IA, soit on est créateur d'IA.
15:49Déjà, ça définit deux sociétés, deux populations de personnes,
15:52ou d'entités en tout cas.
15:54Si on prend de chaque GPT, il y a les consommateurs de chaque GPT,
15:58les personnes, je utilise le logiciel,
16:02et les créateurs de chaque GPT qui, eux, font autre chose.
16:06Alors, la question, c'est qu'est-ce qu'ils font ?
16:08À quoi ça leur sert de nous proposer ça ?
16:10D'une part, de faire de l'argent, de récupérer de l'argent, puisque c'est payant,
16:14et puis de récupérer nos données.
16:16Donc ça, la notion d'utilisation de l'IA, il faut vraiment être...
16:20Moi, j'aimerais que vos auditeurs soient conscients qu'à chaque fois qu'ils utilisent une IA,
16:23ils ne sont pas face à une création, ils sont consommateurs.
16:28C'est tellement important que, si on prend la ville d'Arcachon,
16:33savoir que la ville d'Arcachon, en octobre 2024,
16:37a donné l'accès à chaque GPT payant à tous ses administrés.
16:40C'est intéressant, parce que ça veut dire que la ville définit elle-même
16:45que, démocratiquement, on a payé des impôts pour financer ChatGPT,
16:50qui est une société qui... ChatGPT, c'est OpenIA.
16:53Et donc, c'est complètement bizarre comme prise de position d'un maire,
17:00pour moi, en tout cas.
17:02Et les données de la ville, en tout cas des personnes qui vont faire la demande
17:07et qui vont l'avoir, en tout cas, vont envoyer toutes les données de la ville,
17:10de ce qu'elles font dans la ville, je marche, je vais à tel endroit,
17:15à tel jour je fais ça, je pose telle question parce que j'ai besoin de savoir
17:17s'il y a un cinéma, s'il y a que ça...
17:18Toutes ces données-là vont être récoltées par une société américaine.
17:22Donc, est-ce qu'on est créateur ou est-ce qu'on est consommateur ?
17:25L'intelligence artificielle se nourrit des gens qui l'utilisent
17:29par telle ou telle application.
17:33Donc, si vous utilisez ChatGPT ou autre, et vous dites effectivement
17:37« Tous les jours, je vais à la boulangerie, tous les jours, je vais... »
17:40C'est intégré dans le logiciel et ça devient une donnée.
17:45Et donc, on sait tout sur vous.
17:47Si on regarde qui, par exemple, a la meilleure base de données
17:50de reconnaissance faciale ?
17:52Évidemment, aujourd'hui, la reconnaissance faciale, ce n'est plus un sujet.
17:55On a beau politiquement se dire ou éthiquement se dire
17:57« Ce n'est pas bien, il ne faut pas le faire, etc. »
17:59On sait que les données sont déjà récoltées.
18:01Mais récoltées par qui ?
18:03Je vous donne deux exemples.
18:04Moi, j'ai une société qui fait de l'informatique
18:08et j'ai un conseil régional qui me demande de gérer un bâtiment
18:12sur trois étages, trois bâtiments, etc.
18:14Et on met des caméras pour sécuriser le bâtiment.
18:18Et moi, de mon côté en informatique, je regarde ce qui se passe dans les réseaux.
18:21Qu'est-ce qui passe dans les réseaux ?
18:22Et quand on allume le bâtiment pour le mettre en livrable,
18:26là, les réseaux s'allument et on a une bande passante
18:29qui part en Chine directement.
18:31Directement, on a des signaux, des datas qui partent en Chine.
18:34Juste en allumant.
18:35Donc, je regarde ce que c'est, je bloque tout
18:37et je vois qu'en fait, les caméras envoient tout ce qu'elles filment
18:40dans un data center chinois.
18:43Et donc, je regarde ce que c'est.
18:44Effectivement, les Chinois,
18:47les deux principales ventes de matériel de caméras sont chinois.
18:51Et donc là, je me dis, en fait, c'est eux qui ont la meilleure base de données
18:56de reconnaissance faciale.
18:58Pourquoi ? Parce qu'ils ont les Chinois.
19:00Et qui d'autre que les Chinois a des reconnaissances faciales de Chinois ?
19:03Ce n'est pas évident.
19:05Ils ont les Africains parce que les Africains,
19:06ils ont commencé à acheter des caméras d'abord.
19:09Ensuite, ils ont deux banques d'investissement chinois
19:11qui ont dit, tiens, on peut vous mettre de l'IA sur vos caméras
19:14qu'on vous a vendues.
19:15Donc, ils ont récolté aussi les faciès africains
19:18qui sont complètement différents.
19:20On sait que, par exemple, en RDC ou au Congo,
19:22ce n'est pas les mêmes faciès que dans d'autres pays.
19:26Mais c'est des données qu'ils ont.
19:28Et les données européennes, ils les ont aussi par les caméras
19:30qui nous ont fonctionné.
19:31Plus aussi les petits jeux TikTok, etc.
19:33Mettez des oreilles sur vous, etc.
19:35Et là, on pompe aussi les données.
19:36Donc, tout est pompé, en effet.
19:38Et le gagnant dans l'histoire, dans l'IA, à chaque fois,
19:41c'est celui qui a la plus grosse base de données,
19:42de données fiables, en fait.
19:45L'intelligence artificielle, la problématique, en fait,
19:47en géopolitique, c'est qui va avoir les données ?
19:50Et qui va avoir les données de tout ?
19:52On parle de faciès, mais ça peut être les données de santé.
19:55Les données de santé, on sait qu'elles sont récupérées.
19:58En France, par exemple, on a à Marseille,
20:01l'Institut Paloïc-Almet,
20:02qui est l'institut qui a la plus belle, on va dire,
20:05base de données de cancer,
20:07qui n'était pas encore sortie, en fait.
20:09Qui était encore cloisonnée, on va dire,
20:13en termes de sécurité informatique.
20:15Et qu'est-ce qu'on voit ?
20:17On a un chercheur qui est à l'IPC,
20:20à l'Institut Paloïc-Almet,
20:20et qui dit, voilà, moi, j'ai ma recherche à faire
20:23et j'ai cette bourse d'études, de recherche.
20:26Pour la voir, comment je fais ?
20:28J'ai besoin d'un système d'IA
20:29qui fait ci, qui fait ça, etc.
20:30Et j'ai besoin d'un data center.
20:32Il se tourne vers son DSI,
20:34son directeur informatique de l'IPC.
20:36Il dit, voilà, qu'est-ce que tu me proposes ?
20:38Et le directeur informatique,
20:39comme en France, les hôpitaux sont dans un état
20:41qui est celui qu'il est,
20:43a dit, je ne peux rien pour toi.
20:45Et dans le même temps, il voit un commercial qui arrive,
20:47qui est un commercial de Amazon Web Services,
20:49la partie cloud d'Amazon,
20:51et qui dit, mais moi, je sais faire ça.
20:54Et le chercheur, il fait quoi ?
20:55Est-ce qu'il fait manger ses enfants
20:56avec sa bourse de recherche
20:57et puis il va avec Amazon ?
20:58Ou est-ce qu'il attend que le directeur informatique
21:00lui trouve une solution qui n'existe pas ?
21:02Il va avec Amazon.
21:04Et c'est comme ça qu'aujourd'hui,
21:05il n'y a pas très, très longtemps de ça,
21:07on a la base de données du cancer
21:08qui a été infiltrée par Amazon.
21:10Et donc, on a une structure qui s'en va comme ça.
21:13Et j'ai des exemples à foison dans le livre.
21:15Oui, il faut savoir que la France
21:17est un des rares pays avec la sécurité sociale.
21:20On a toutes les données médicales
21:22très bien référencées,
21:24mais effectivement, on n'a pas de data center,
21:27on n'a pas d'IA médicale,
21:29enfin, en tout cas, pas développé.
21:31Et les Américains, d'ailleurs,
21:32on a signé un accord, je crois,
21:33avec le général,
21:35avec les Américains,
21:37pour gérer ce, ça.
21:38L'intelligence artificielle,
21:39elle fonctionne avec plusieurs éléments.
21:40Elle fonctionne avec la data elle-même,
21:43on a compris qu'il fallait avoir des données.
21:45Elle fonctionne avec le stockage.
21:47Et c'est pourquoi ça a fonctionné,
21:49parce qu'il y a des disques durs
21:50de plus en plus énormes
21:51et qu'il faut bien stocker toutes les données.
21:53Elle fonctionne avec une capacité
21:55des processeurs à aller vite.
21:57D'abord, c'était les CPU,
21:58ce qu'on appelle les CPU,
21:58c'est les procédeurs normaux.
21:59Et puis après, c'était les GPU,
22:01les processeurs graphiques,
22:01parce qu'ils fonctionnent
22:02en calculs parallèles.
22:03Et donc, on arrive à faire des calculs
22:05en parallèle.
22:06Donc, on fait 40 calculs
22:07au lieu d'en faire un à chaque fois.
22:08Donc, c'est ça qui va faire
22:09que ça va aller très vite.
22:10Et c'est là que c'est intéressant.
22:13Et cet ensemble de choses,
22:15avec l'avènement des réseaux sociaux
22:17qui ont amené un énorme flux
22:21d'informations,
22:22a permis de créer des algorithmes différents,
22:26a permis de faire évoluer
22:27les algorithmes
22:27et donc à faire émerger
22:29cette intelligence artificielle.
22:32Aujourd'hui,
22:33ce qui est intéressant de regarder,
22:35c'est qui a les data centers,
22:37qui a les données,
22:38qui a les GPU.
22:40Et à partir de là aussi,
22:41on a des problématiques géopolitiques.
22:43Qui a les GPU,
22:44ça veut dire quoi ?
22:45Ça veut dire que,
22:46par exemple,
22:46on va parler de Taïwan.
22:47Mais qui a les GPU,
22:48ça veut dire aussi
22:49qui a les terres rares pour les faire.
22:50Donc ça veut dire que,
22:52voilà,
22:52on va revenir sur la Chine,
22:53puisque la Chine a 80% des terres rares.
22:56Qui a les data centers ?
22:58On va revenir,
22:59par exemple,
22:59revenons sur la France.
23:00OVH aurait pu avoir un data center,
23:03mais il faut savoir que,
23:04quand ils sont rentrés en bourse,
23:07OVH,
23:07le mois où ils sont rentrés en bourse,
23:09je vous invite à regarder,
23:10ils ont eu un feu
23:11dans deux entités
23:14qui correspondaient exactement
23:15aux endroits
23:19où étaient les données
23:20de santé.
23:21Pour la petite histoire,
23:22les données de santé,
23:23il faut qu'il y ait un médecin en France
23:24qui touche aux données de santé,
23:25on est obligé d'avoir un médecin.
23:27OVH,
23:27pour ne pas avoir deux endroits différents
23:29à Roubaix et à Tourcoing,
23:30ils ont fait un seul centre à Roubaix,
23:32mais deux bâtiments différents.
23:34Mais les données étaient
23:34dans des bâtiments conjoints.
23:37Le feu a pris
23:38aux deux endroits
23:38où il y avait les données de santé.
23:40Toutes les données de santé
23:41ont été perdues.
23:42À Marseille,
23:43on a un centre d'infertilité
23:45où toutes les données
23:46ont été perdues.
23:48À l'entrée en bourse.
23:49Toujours spontanément,
23:50bien sûr.
23:50À l'entrée en bourse d'OVH.
23:51La deuxième entrée en bourse,
23:5215 jours plus tard.
23:53Toujours spontanément.
23:5415 jours plus tard,
23:54rebelote,
23:55entrée en bourse d'OVH,
23:56on recommence.
23:57Il y a une enquête,
23:58au moins.
23:58Et là, bizarrement,
24:01il y a un hacking.
24:02En tout cas,
24:02il y a eu un gros problème encore.
24:04OVH a eu des difficultés
24:05à entrer en bourse.
24:07Là,
24:07ce qui est marrant,
24:07ce qui est marrant quand même,
24:08c'est qu'avec l'élection
24:09de Donald Trump,
24:12OVH reprend du poil de la bête
24:13parce que les Européens
24:14se disent que peut-être,
24:15finalement,
24:16il faut avoir un cloud européen.
24:18Non.
24:18Donc,
24:18on se dit que peut-être,
24:19on va le monter un peu.
24:20Donc,
24:20on va peut-être voir OVH revenir
24:22et avoir finalement
24:23un cloud européen.
24:25Alors,
24:25quels sont ceux
24:26qui apparemment,
24:27parce que là,
24:28c'est une question
24:29que se pose tout le monde.
24:30On nous dit,
24:31il y a les Américains d'un côté,
24:32qui investissent beaucoup,
24:33qui veulent se développer.
24:35Il y a les Chinois de l'autre.
24:37Il y a les Européens.
24:38Quels sont les...
24:39Alors,
24:39qu'est-ce qu'on peut dire
24:40sur les positions respectives
24:42des uns ou des autres ?
24:44Est-ce qu'il y en a
24:44qui sont vraiment en avance
24:45ou alors non ?
24:46Ou tout est possible,
24:48en définitive.
24:49Tout reste à découvrir.
24:50Enfin,
24:50oui,
24:50il y a plusieurs options.
24:51Alors,
24:52il y a,
24:52pour l'instant,
24:53si on fait un plan à froid,
24:55une photo instantanée,
24:56on va dire que les Américains
24:58ont les GAFA,
24:59donc Google,
25:00Amazon,
25:00Facebook,
25:01etc.
25:01Donc,
25:01ils sont très bien en place.
25:03Les Chinois sont très bien en place
25:05parce qu'ils ont de la masse.
25:06Ils ont 1,5 milliard d'individus.
25:08Ils ont travaillé sur 1,5 milliard d'individus.
25:10Ils ont la masse aussi.
25:11Donc,
25:12ces deux pôles-là
25:12sont les deux tenants
25:14des intelligences artificielles
25:16massives,
25:17on va dire.
25:17D'accord.
25:18Au niveau européen,
25:21on a la France,
25:22l'Allemagne
25:23et l'Angleterre.
25:24La France fait
25:25pas mal de symposiums
25:27ou de forums,
25:28etc.
25:28Mais c'est la troisième.
25:29Elle n'est pas en pointe
25:31par rapport aux deux autres.
25:33L'Afrique a aussi
25:34des développements
25:35d'intelligence artificielle
25:36sur des petits moteurs.
25:39Si vous voulez,
25:40on peut mettre
25:40des moteurs
25:41d'intelligence artificielle
25:42mais quand on a
25:43des petits algorithmes
25:46et pas beaucoup de données,
25:47on est quand même
25:47moins performant.
25:51Donc,
25:51les deux gros,
25:52c'est quand même
25:52effectivement
25:52la Chine
25:53et les Etats-Unis
25:54et l'Europe.
25:56Et là,
25:56j'ai beaucoup apprécié
25:57une de vos émissions
25:58sur les normes
25:59puisque l'Europe
25:59fait la même chose
26:00que le reste.
26:02Elle met des normes
26:02mais elle n'a pas
26:03le gros bâton derrière
26:04pour dire
26:05attention,
26:05si vous ne mettez pas
26:06les normes,
26:06je ne serais pas content.
26:08Donc,
26:08elle crée des normes
26:09sur l'IA.
26:10C'est intéressant
26:10au niveau éthique
26:11quand même
26:11parce que ça pose
26:13les vrais sujets éthiques
26:14qui arrivent à la fin
26:15de notre discussion.
26:16C'est des sujets éthiques
26:17qui arrivent.
26:19Mais elle est plutôt
26:19cantonnée à ça.
26:21En France,
26:21on voit que les investissements
26:22en IA,
26:23les derniers investissements
26:24qui ont été faits là,
26:24on voit que 90%
26:26des investissements
26:27sont des investissements
26:27étrangers.
26:28Donc,
26:28ce n'est pas spécialement
26:29pour faire des start-up françaises
26:30mais c'est surtout
26:31pour faire du business
26:34et pas de l'IA.
26:38Vous parliez
26:38des normes.
26:40Il y a des normes françaises
26:41et des normes européennes.
26:43Mais est-ce que la RGPD
26:45qui est une politique européenne
26:49de protection des données
26:50des Européens,
26:51est-ce que ça ne va pas
26:52à l'encontre,
26:53je ne juge pas
26:54de la protection
26:56des personnes,
26:58mais est-ce que ça ne va pas
26:59un peu à l'encontre
26:59pour alimenter l'IA
27:02en données ?
27:04Parce que la Chine
27:04ne l'a pas,
27:05les États-Unis
27:07ne l'ont pas particulièrement.
27:08Donc,
27:09pour qu'une IA
27:10devienne de plus en plus
27:11IA,
27:13il faut l'alimenter,
27:13l'alimenter.
27:14Vous avez parlé des Chinois
27:15à 1,3 milliard,
27:151,5 milliard.
27:16Si nous,
27:17en plus,
27:18Européens,
27:18il y a cette RGPD
27:20qui protège
27:21les données personnelles
27:22et très bien,
27:24on est limité.
27:26Alors,
27:26c'est une excellente question
27:27parce que je suis
27:29convaincu.
27:32J'ai travaillé
27:33dans un comité
27:34avec tous les ministères,
27:35ministères de l'Intérieur,
27:37affaires étrangères,
27:38APHP,
27:39et deux députés
27:40qui portaient un projet
27:41sur la reconnaissance faciale.
27:43et on parlait du RGPD.
27:45J'ai proposé
27:46en trois réunions
27:47successives
27:48aux députés
27:49de remettre en cause
27:49le RGPD
27:50et d'en faire
27:51un RGPD 2.0.
27:52Pourquoi ?
27:52Parce qu'il y a des choses
27:53intéressantes dans le RGPD.
27:55Règlement général
27:56de la protection des données
27:57qui a été créé en 2016
27:58et mis en oeuvre
27:59en 2017.
28:00Et en fait,
28:01il y a des choses
28:02qui sont intéressantes.
28:04Ça a structuré
28:04un certain nombre de choses
28:05dans l'informatique
28:06des sociétés.
28:07Mine de rien,
28:08la sécurité est meilleure.
28:09Donc,
28:10c'est intéressant quand même.
28:11On pourrait parler
28:12de la cybersécurité,
28:13mais on ne va pas
28:14en parler là,
28:14mais c'est mieux.
28:15Par contre,
28:16au niveau des données
28:17et le nerf de la guerre
28:18de l'IA,
28:19le problème,
28:20c'est qu'il y a,
28:20par exemple,
28:21on ne doit pas garder
28:22des données plus de trois ans.
28:23Donc,
28:24on perd un historique
28:25monstrueux
28:25sur tout un tas de choses
28:27et on ne peut plus
28:28faire tourner des algorithmes
28:29sur de l'historique.
28:31Alors,
28:31c'est un peu comme la vie.
28:32Si on ne sait pas
28:33où on va,
28:34on regarde où on est
28:34ou d'où on vient
28:36et on sait à peu près.
28:37Si on fait tourner
28:38une IA qui n'a pas
28:38d'historique,
28:39on n'a pas la connaissance
28:41complète du sujet
28:41pour proposer quelque chose
28:43qui, dans l'avenir,
28:44pourrait être cohérent.
28:45Et ça,
28:46c'est très,
28:47très important.
28:48Effectivement,
28:48on se tire une balle
28:49dans le pied
28:50à ce niveau-là du RGPD,
28:52bien qu'il amène
28:53d'autres choses positives.
28:55Mais,
28:55ça,
28:56c'est un point intéressant,
28:57parce que vous êtes
28:59en train de nous dire
28:59qu'en définitive,
29:00oui,
29:01on pourrait exploiter
29:02beaucoup mieux
29:03nos données
29:04si on n'avait pas
29:05cette contrainte
29:05qu'on s'est créé
29:06tout seul.
29:06Et on peut l'enlever
29:08facilement
29:09ou maintenant,
29:10c'est impossible ?
29:11En fait,
29:12il faudrait que les personnes
29:14qui décident des lois
29:15soient capables
29:16de remettre
29:17l'ouvrage
29:19sur le métier.
29:21Ça,
29:21c'est quelque chose
29:21qui est un peu compliqué.
29:23Il faut arriver
29:23à se dire,
29:24tiens,
29:24on a fait un premier G
29:25et puis ça va tellement vite.
29:27Rappelez-vous,
29:27la vitesse,
29:28ça va tellement vite
29:28qu'on peut se tromper.
29:31En fait,
29:31le droit à l'erreur
29:32n'est pas vraiment permis.
29:33On a l'impression
29:33que l'hubris est présent
29:36et on ne va pas se tromper
29:37et c'est comme ça,
29:37on a eu raison
29:38dès le départ.
29:38Mais non,
29:39en fait,
29:40aujourd'hui,
29:40il faut,
29:41je pense,
29:41avoir la capacité
29:42à se dire,
29:43en mettant son égo
29:44de côté,
29:44je me suis trompé
29:45sur ça,
29:46j'ai eu raison
29:46sur ça,
29:47on refait un deuxième G
29:48et on voit.
29:48Et c'est toujours
29:49comme ça
29:49que ça a bien avancé.
29:51Alors que si on reste
29:51sclérosé sur des sujets
29:53comme exactement le RGBD,
29:55c'est exactement un sujet,
29:56on perd des données.
29:58Voilà,
29:58il faudrait...
29:59Il faut dire aux auditeurs
30:02qu'il ne faut pas avoir peur
30:02particulièrement
30:03de l'intelligence artificielle
30:04parce que vous avez parlé
30:06tout à l'heure
30:06des progrès médicaux
30:09et l'intelligence artificielle
30:11va dans ce domaine.
30:13Sur le cancer,
30:14si on n'a pas un historique
30:16sur 20 ans,
30:1730 ans,
30:1740 ans,
30:1850 ans des cancers,
30:19ça tombe
30:20d'une base de données
30:21où moi j'ai même travaillé
30:23sur l'ADMLA
30:24où il y a une start-up
30:27qui avait implanté
30:29un puce dans l'œil
30:32connecté au cerveau,
30:34elle a travaillé
30:35à partir de bases de données.
30:36Et s'il n'y a pas un historique,
30:38vous n'avancez pas.
30:39Il y a une vraie méconnaissance.
30:41C'est pour ça aussi
30:41que dans ce livre,
30:42normalement,
30:43il est lisible par tout le monde
30:44et à la sortie du livre,
30:46on comprend à peu près
30:47de quoi on parle
30:47et c'est déjà un premier point important
30:50de comprendre
30:50de quoi on parle.
30:51Ensuite,
30:51on peut se dire
30:52je suis d'accord ou pas d'accord
30:53mais si on ne comprend même pas,
30:55j'ai des exemples,
30:56je fais des conférences
30:57et j'ai des conférences
30:58où j'ai des personnes,
31:00150 chefs d'entreprise
31:02sur la sécurité,
31:05ils utilisent des reconnaissances faciales,
31:08il y en a trois
31:08qui connaissent l'IA,
31:10ils savent ce que c'est.
31:11Il y en a trois sur 150.
31:13Ça ne va pas.
31:14Il y a un niveau de connaissance
31:15très faible en définitive.
31:17Voilà.
31:17C'est ça.
31:18Et les décideurs ensuite
31:19ne décident pas
31:20à mes consciences
31:21sur ce qui est bien ou pas,
31:22ils décident
31:23par rapport à des lobbies
31:24ou des personnes
31:25qui murmurent à leur oreille
31:26en disant c'est plutôt
31:27cette solution
31:27qu'il faudrait que tu prennes
31:28parce que mon fils l'utilise.
31:30Enfin, on en est là.
31:31C'est donc...
31:34Est-ce que les objets connectés
31:37font partie de l'IA
31:38ou est-ce qu'il y a de l'IA
31:39dans les objets connectés ?
31:40Oui, oui.
31:41Il y a de l'IA dans les objets connectés.
31:44Il y a forcément de l'IA
31:45puisqu'il y a de la donnée
31:46qui est amenée par ces objets.
31:49Alors, on pourrait parler
31:49de la guerre en Ukraine.
31:51Là, les objets connectés
31:52ont été tous reliés
31:53par une société américaine.
31:56Là, oui, ça fait tourner
31:57beaucoup d'IA.
31:58Il y a beaucoup de choses.
31:59En Ukraine, vous parlez
32:00des drones, des caméras ?
32:05La guerre en Ukraine
32:06a donc démarré
32:08le 24 février 2022.
32:10Le 26 février 2022,
32:12deux jours après,
32:12on voyait débarquer
32:13Amazon Web Services encore,
32:15les mêmes,
32:17qui proposaient de récupérer
32:18les données du gouvernement
32:19de M. Zelensky.
32:22Il y avait 10 000 gigas de données.
32:2410 000 gigas,
32:24c'est à peu près 10 000 disques durs.
32:26Et ils ont emmené
32:28des mallettes de disques durs
32:30qu'ils ont fait passer
32:31de Kiev en Pologne
32:32et qu'ils ont fait ensuite passer
32:35dans le cloud Amazon.
32:38Et donc, toute l'information
32:40de l'administration
32:42ukrainienne
32:43est allée dans le cloud
32:45américain Amazon.
32:47Et là, ils se sont dit
32:47on va passer à l'échelle
32:48parce qu'Amazon Web Services
32:50gérait déjà des parties
32:51de gouvernement,
32:54des ministères,
32:55certains ministères.
32:56Mais là, ils se sont dit
32:57on va gérer
32:57toute l'entité totale
32:59d'un pays.
33:00Et donc là,
33:00c'était intéressant.
33:01Dans le même temps,
33:02il fallait avoir
33:03des communications.
33:04Et donc, le même jour,
33:05on a vu débarquer Starlink,
33:07la société d'Elon Musk
33:09qui a proposé
33:10de mettre
33:10à niveau
33:11et en relation
33:12tout le réseau.
33:14Il a mis tout ça en réseau.
33:15Avec, en proposant
33:16même les antennes
33:17aux personnes,
33:18aux militaires
33:19et aux personnels civils,
33:20des antennes
33:20pour qu'ils soient connectés
33:21de chez eux, etc.
33:21Donc ça, c'était la connexion,
33:23les données.
33:25Et puis, après,
33:26il manquait la mainmise américaine
33:28de la fameuse géopolitique
33:29de l'IA.
33:30C'est qu'il y a la mainmise américaine
33:31qui arrive six mois plus tard
33:32avec une société
33:34qu'on connaît
33:35qui s'appelle Palantir.
33:37Oui, Palantir, oui.
33:37Qui est une société
33:38qui fait des systèmes
33:40de recherche de personnes.
33:43Il est connu
33:43parce qu'a priori,
33:44ses dirigeants
33:45auraient retrouvé Ben Laden
33:46en utilisant des données.
33:49Elle est utilisée
33:50par la DGSI.
33:51Puisqu'à l'époque
33:53de la refonte des RG
33:55et de la DST
33:56qui a fait la DCRI
33:57puis la DGSI,
33:58il fallait un logiciel.
33:59On n'est pas de logiciel
34:00en France
34:01pour faire la recherche
34:02des fichiers S.
34:03C'est la Palantir
34:04qui a été choisie.
34:06Pour la petite info,
34:07c'est un appel d'offres
34:07qui a été reconduit.
34:09Une société française
34:10qui était levée l'âme
34:10pour faire la même chose
34:11que Palantir
34:12et qui finalement
34:12n'a pas été reprise.
34:13C'est Palantir
34:14qui a été repris une deuxième fois.
34:16Là, il n'y a pas longtemps.
34:16On ne sait pas pourquoi.
34:17Enfin, moi, je ne sais pas pourquoi.
34:18J'aimerais bien qu'on m'explique
34:19puisque la société française
34:21qui faisait la même chose
34:22a dit
34:22« Vous n'avez rien compris.
34:23Finalement, on va faire de la finance.
34:24On va faire de l'argent.
34:25Merci. Au revoir. »
34:27Voilà.
34:28Et Palantir est arrivé en Ukraine
34:29et a dit
34:30« Écoutez, on va tout vous connecter.
34:31Ça va être super.
34:32On a toutes les données.
34:33On va connecter tous les drones,
34:34toutes les données
34:34que vous avez sur le terrain
34:35qui vont remonter
34:36dans un projet
34:38qu'on appelle
34:38le projet Maven
34:39qui est un projet américain
34:40qui permet en fait
34:41de faire des décisions
34:42sur des stratégies de guerre
34:45en direct,
34:46quasiment en direct.
34:46En définitive,
34:49on peut à travers
34:50en stockant des données
34:52en grande quantité,
34:55en les traitant
34:56par l'intelligence artificielle,
34:58en définitive,
34:59on voit qu'une société
35:00peut théoriquement,
35:01en tout cas,
35:01mais peut-être même autrement
35:02ou un autre pays,
35:04on va parler pour l'Ukraine,
35:05peut prendre le contrôle
35:06de toutes les informations
35:07et de tout.
35:08Alors,
35:10est-ce que dans ce cadre-là,
35:12quel est dans le futur ?
35:14Qui peut gagner ?
35:16Les sociétés
35:16qui sont capables
35:17de contrôler l'ensemble
35:18ou les États
35:19qui défendent
35:20leurs précarés
35:20et leurs frontières ?
35:21Les États ont peur
35:22parce qu'ils savent
35:23que c'est compliqué
35:24de gagner.
35:25C'est compliqué
35:26de gagner face
35:27à des sociétés.
35:28On va prendre l'exemple
35:29de Starlink,
35:32d'Elon Musk,
35:33qui,
35:34vous vous souvenez,
35:35peut-être,
35:35pour les plus anciens,
35:36il y avait la fusée
35:37Diamant,
35:38avant Ariane,
35:39Kourou,
35:40Ariane,
35:41etc.,
35:41la grandeur
35:42de la France
35:43et de l'Europe.
35:43Et puis,
35:47il y avait
35:47Saturne 5
35:48et puis il y avait
35:48Soyouz
35:49et tous ces programmes-là,
35:50et puis il y avait
35:51Spoutnik,
35:51toute cette période
35:53de la guerre de l'espace,
35:54la conquête de l'espace.
35:56C'est une conquête
35:57qui était faite
35:57pour des idéaux,
35:59en tout cas politiques
36:00ou démocratiques
36:01ou quoi,
36:01des idéaux
36:02d'État,
36:04en fait.
36:06Aujourd'hui,
36:07ce n'est pas
36:07un idéal d'État
36:08qui définit
36:09que la Starlink
36:11va lancer
36:11sa nouvelle fusée.
36:13C'est Elon Musk
36:15qui veut aller sur Mars.
36:16Ce n'est pas un pays,
36:18ce n'est pas le peuple américain
36:19qui décide
36:20« je veux aller sur Mars ».
36:21Non,
36:21c'est un milliardaire
36:22qui a décidé ça
36:23avec effectivement,
36:24il n'est pas tout seul,
36:25la NASA qui est derrière,
36:26la DARPA qui est derrière,
36:27qui pousse,
36:28il y a beaucoup de monde
36:29derrière lui.
36:30Il n'est pas arrivé
36:30tout seul comme ça.
36:31Il faut une histoire
36:31de données,
36:32comme vous disiez
36:32tout à l'heure.
36:33Mais en tout cas,
36:34c'est plus démocratique.
36:36Du coup,
36:37on sort,
36:37on a une espèce
36:38de dichotomie
36:39entre ce que choisissent
36:40les sociétés
36:42multinationales
36:43qui décident
36:43de faire des choses
36:44dans l'IA
36:45et les gouvernements
36:46qui eux
36:47commencent à ramer
36:49pour contrôler
36:50ces gens-là.
36:52En Chine,
36:52on a enfermé
36:53un industriel
36:56qui était dans l'IA
36:57parce qu'il dépassait
36:59les bornes.
37:00Alors la Chine
37:00a des moyens
37:01de coercition
37:01qu'il n'a pas
37:01les Etats-Unis.
37:02Mais vous parliez
37:05des Etats-Unis
37:06et de la conquête
37:07spatiale.
37:09Mais à un moment,
37:09il y avait un président
37:10élu américain
37:11qui a dit
37:12« I have a dream »
37:13ou « j'ai un rêve
37:15d'aller sur la Lune »
37:18à Kennedy.
37:19Après,
37:19il est arrivé.
37:20Et puis,
37:21aujourd'hui,
37:22les chefs d'État,
37:23les politiques,
37:24n'ont plus particulièrement
37:25de...
37:25En tout cas,
37:25ils ne font plus rêver.
37:27Et ce sont effectivement
37:27des industriels
37:28ou des financiers privés
37:30qui, quelque part,
37:31font un peu rêver
37:32et se donnent les moyens
37:34d'y arriver, peut-être.
37:35Non, mais ça me permet
37:36de rajouter aussi une chose,
37:37c'est que...
37:38Je ne sais pas
37:39si vous vous souvenez,
37:39mais la Chine a été
37:40la première à envoyer
37:41un satellite derrière la Lune.
37:42Oui.
37:43Alors, on oublie un peu ça
37:45de temps en temps,
37:45mais aujourd'hui,
37:47on parlait tout à l'heure
37:48de qui était en avance,
37:49etc.
37:49Aujourd'hui,
37:50ceux qui sont vraiment en avance,
37:51c'est les Chinois.
37:52On renvoie un livre
37:53de Kai Fuli,
37:53qui est un ancien de Microsoft,
37:55qui a écrit...
37:56Quand on prend des personnes
37:57de la Silicon Valley,
37:58on les amène en Chine
37:59pendant une semaine,
38:00ils reviennent,
38:01ils dorment pendant un mois.
38:02Les Chinois ont une capacité
38:03de faire, de refaire,
38:05de copier, de recopier,
38:05de re-refaire.
38:07Et aujourd'hui,
38:08ils sont dans l'innovation.
38:09Ils ne sont plus dans la copie.
38:10Ils ont été dans la copie
38:11un certain temps.
38:11Aujourd'hui,
38:12ils sont dans l'innovation
38:13et ils ont le plus grand nombre
38:15de brevets qui sortent.
38:17Oui, c'est clair.
38:17Et voilà.
38:18En termes financiers,
38:21les investissements américains
38:22par rapport aux réseaux européens,
38:23on rajoute entre 3 et 5 zéros.
38:27Dans les...
38:27Voilà.
38:28Mais en revanche,
38:29en termes d'impact intellectuel,
38:32les Chinois vont très, très, très,
38:34très vite en ce moment.
38:36En somme,
38:36si je comprends bien
38:37ce que vous dites,
38:38quand on parle
38:38en intelligence artificielle,
38:41on voit DeepSync
38:42qui est moins cher
38:43et plus efficace
38:44que, par exemple,
38:46de SharpGPT.
38:47Alors, DeepSync,
38:49c'est vraiment intéressant
38:50parce que c'est ça.
38:51En fait,
38:52ils ont pris un peu
38:53les mêmes algorithmes
38:55en les modifiant,
38:56en rabotant, en fait,
38:57ce qui dépassait, etc.
38:58On va dire ça comme ça.
39:00Mais ce qui est vraiment intéressant
39:01là-dedans,
39:01c'est que c'est pour la première fois,
39:03en tout cas,
39:03moi,
39:03c'est la première fois
39:04que je vois une petite lueur
39:06qui permet de dire
39:09peut-être qu'une startup européenne
39:10a encore une chance
39:11de faire quelque chose.
39:12Ah, ça, c'est intéressant.
39:13Ça, c'est la première fois
39:14que je vois ça
39:14avec DeepSync.
39:16Avant, je ne voyais pas.
39:18Je vous inissais
39:19toutes mes conférences
39:19en disant
39:19arrêtez de faire des startups
39:21en IA
39:21parce qu'elles se font racheter,
39:23elles partent aux Etats-Unis.
39:24Oui, c'est ce qu'on voyait,
39:25en tout cas.
39:25C'est ce qu'on voyait.
39:26Mais DeepSync...
39:27Mais là, ça démontre le contraire.
39:29DeepSync montre
39:29qu'avec beaucoup moins de moyens,
39:32beaucoup, beaucoup moins de moyens,
39:33on arrive,
39:34avec un peu d'ingéniosité,
39:36à faire à peu près la même chose,
39:37même si c'est moins puissant,
39:38même si, etc.,
39:39même s'il y a des défauts
39:39ou tout ce qu'on veut,
39:40mais quand même,
39:41ça montre qu'il y a
39:42peut-être une place.
39:44Donc ça, c'est un sujet à creuser.
39:46C'est intéressant.
39:47Là, vous ouvrez quand même
39:49une piste.
39:50C'est la première que je vois
39:51depuis que j'ai dit...
39:52Non, mais elle est formidable.
39:53Elle est formidable
39:54parce que moi,
39:55j'ai retenu
39:56sur l'intelligence artificielle
39:58les chiffres annoncés
39:59par les Américains.
40:01Bon, les chiffres annoncés
40:02par les Chinois
40:03qui étaient plus élevés
40:04que ceux des Américains.
40:05Puis après,
40:05les chiffres européens
40:06qui étaient ridiculement plus bas
40:08que les deux autres
40:09et que j'ai dit
40:10c'est cuit,
40:11on est mort.
40:12Mais là,
40:13ce que vous venez de dire,
40:14c'est que dans le fond,
40:15si on trouve des gens
40:16qui sont capables
40:16d'être véritablement innovants,
40:17on peut trouver des trucs.
40:19Donc la bataille
40:20de l'intelligence artificielle
40:22n'est pas perdue.
40:23Alors, la bataille est perdue,
40:24mais la guerre ne l'est pas.
40:25D'accord, si vous voulez.
40:26Oui, la bataille actuelle.
40:27Vous avez raison
40:28pour paraphraser De Gaulle.
40:30On devait faire
40:30effectivement le parallèle,
40:32puisqu'on parle aussi
40:32un peu géopolitique,
40:33entre la puissance chinoise
40:36basée quand même
40:38sur les données
40:38et la puissance américaine,
40:42je dirais créatrice.
40:44Qu'est-ce qui est important
40:45dans l'IA ?
40:46On ne parle pas d'argent,
40:47on ne parle pas des milliards,
40:48mais à votre avis,
40:51qu'est-ce qui est le plus important
40:52entre cette capacité
40:55pour les Chinois
40:55d'alimenter,
40:56d'alimenter,
40:56d'alimenter,
40:57parce que moi,
40:58j'ai le sentiment
40:59que c'est le nerf de la guerre
41:01ou la créativité californienne
41:04des start-up américaines.
41:08Aujourd'hui,
41:09la Chine est vraiment
41:09en pointe.
41:12Moi, je la vois en pointe
41:13par rapport aux États-Unis
41:14qui sont restés un peu
41:15sur leurs premiers éléments.
41:17Ils inventent effectivement tout ça,
41:19mais à la fin,
41:23je vois quand même
41:25les Chinois faire plus
41:27de développement
41:28que les Américains.
41:29Tout le monde est arrivé
41:29à la conclusion
41:30qu'il y avait 37 technologies
41:32clés dans le monde
41:33pour l'avenir du monde.
41:34On en avait parlé une fois.
41:36Il y en a 27,
41:37ce sont les Chinois
41:38qui dominent,
41:39dont 8 où ils ont le monopole.
41:41C'est quand même pas rien.
41:42Sur les 37 mondiales,
41:4427 sont plus riches.
41:45Et sur les 10 récentes,
41:46il y en a 7 aux Américains
41:47sur le spatial et le numérique
41:49et 3 pour les Européens.
41:51Donc ça veut dire
41:52qu'ils ont un créneau,
41:52les Américains n'ont pas grand-chose.
41:54Or, je vois l'année dernière,
41:55qui a déposé le plus de brevets
41:57dans le monde ?
41:58Huawei,
41:58qu'on avait essayé
41:59d'assassiner avant.
42:01Et qui travaille sur la 6G,
42:03en plus,
42:03elles sont déjà la suivante.
42:05Et sur l'intelligence artificielle
42:08et les microprocesseurs.
42:09Quand vous regardez,
42:11on voit que le nombre
42:13de dépôts,
42:13de brevets qui ont été faits,
42:15ce sont les Chinois
42:15qui ont déposé
42:16le plus de brevets dans le monde.
42:19Je crains qu'on soit
42:20dans une course
42:21où les Occidentaux
42:22sont mal partis.
42:23Il y a une chose à rajouter,
42:25c'est que les différents,
42:26on n'en a pas parlé,
42:27mais les différents,
42:29on va dire,
42:30gros pôles
42:30ne mettent pas l'IA
42:33de la même façon,
42:34ne l'apprennent pas
42:36de la même façon.
42:37Il y a trois façons
42:38de voir l'IA,
42:39de gérer un algorithme.
42:41La première façon,
42:42c'est d'être
42:42dans la boucle
42:43de l'algorithme.
42:44C'est-à-dire qu'on est dedans.
42:45On sait ce qui se passe,
42:45on envoie le signal,
42:47il fait son chemin,
42:48il revient
42:48et on est dans la boucle
42:49et on voit,
42:50on contrôle.
42:51Ça, c'est l'Européen.
42:52L'Européen,
42:53il fait ça.
42:53La deuxième façon,
42:54c'est d'être à côté
42:55de la boucle
42:55algorithmique.
42:57C'est-à-dire que l'algorithme
42:58va jouer tout seul
42:59mais on a le gros signal,
43:00on peut fermer
43:01le gros interrupteur
43:02et là,
43:03c'est plutôt les Américains.
43:04Les Américains construisent
43:05des algorithmes
43:05qui peuvent faire tout
43:06tout seul
43:06mais ils sont à côté,
43:07ils savent qu'ils peuvent couper.
43:09La troisième façon,
43:10c'est d'être hors de la boucle
43:11et là,
43:11on est complètement hors de la boucle,
43:12on est à côté.
43:13On lance l'algorithme
43:15et il fait sa vie
43:16tout seul
43:17et les Chinois sont là-dedans.
43:18Les Chinois ont lancé
43:20un bateau autonome
43:21où il y a tout,
43:21les missiles,
43:22etc.
43:22Il y a tout qui part tout seul
43:23et ça gère tout seul.
43:24Donc on revient,
43:25là on attaque
43:26les systèmes d'armes
43:26léto autonomes,
43:28des drones,
43:28etc.
43:29Et l'Européen
43:31a une éthique
43:32qui fait qu'il n'aura pas
43:33cette façon
43:34de faire les choses.
43:35Et c'est là
43:36où la question
43:37que vous posiez,
43:38on peut la revoir
43:38différemment
43:39parce qu'il y en a
43:40qui vont être
43:41très intéressés
43:42par certains algorithmes
43:43et puis les Chinois
43:44par d'autres
43:45et cette course
43:47elle est compliquée
43:47parce que si éthiquement
43:49on n'accepte pas
43:50d'avoir des systèmes
43:51d'armes léto automatiques,
43:53on est quand même
43:54dans un monde
43:54où en face de nous
43:55on risque d'en avoir.
43:56Donc qu'est-ce qu'on fait ?
43:58Donc à un moment donné
43:59il faut arriver
43:59à bouger un peu
44:02sur ces chaises
44:04et puis encore une fois
44:04tout n'est pas figé.
44:06Il faut aujourd'hui
44:07je pense arriver
44:07à avoir un monde
44:08qui est dans ce monde
44:09qui est vraiment multipolaire
44:11et dans tous les sens
44:12multipolaire
44:13il faut arriver
44:13à ne pas être figé en fait.
44:15Je pense que c'est
44:16un point clé
44:17de ne pas être figé
44:18ça va très vite
44:19il faut arriver à bouger.
44:21Si on a un système
44:22qui fait ça
44:22il faut bouger quand même
44:23tant pis
44:24on va voir comment on peut faire
44:25on modifie un peu
44:26et ça c'est très très compliqué
44:28pour un monde ancien
44:29comme l'Occident.
44:30C'est une adaptation permanente
44:33à une évolution permanente.
44:37Je crois que c'était très intéressant
44:39parce que là on voit
44:40là on est dans le futur
44:41on est dans le futur
44:42mais c'est très...
44:44Mais enfin
44:44on arrive à la fin
44:47de cet entretien
44:48et
44:49j'en ai tiré quand même
44:51un moment d'espoir
44:53une lueur d'espoir
44:53ça c'est
44:54c'est intéressant
44:56parce que
44:57moi j'avais l'impression
44:58au départ
44:59que les cas
45:00tout était joué
45:01et puis non
45:01il y a peut-être des possibilités
45:03encore faut-il savoir
45:05les vouloirs
45:05et les saisir.
45:06Il y a une autre possibilité
45:09aussi dont on n'a pas parlé
45:10et j'aimerais en parler
45:11quand même
45:12c'est
45:12en France
45:13on a une capacité
45:14sur le nucléaire
45:14sur l'énergie
45:15et effectivement
45:16les start-up en IA
45:18se font racheter
45:20à Tire Larigot
45:21dès qu'elle dépasse
45:21un certain seuil
45:23il n'y a pas de licorne
45:24qui va dépasser
45:25en Europe
45:26en revanche
45:28ce qui sous-tend l'IA
45:29c'est l'énergie
45:29et en fait
45:30l'énergie
45:31est un gros bâton
45:32que l'Europe cherche
45:33et la France
45:34en l'occurrence
45:35a quand même
45:36des grosses capacités
45:37en nucléaire
45:38et il y aurait
45:39des réflexions
45:40à avoir
45:40sur des start-up
45:41en énergie
45:42qui pourraient
45:42contrebalancer
45:43cette mouvance
45:44en IA
45:45qui se passe
45:46dans le monde entier
45:46si on arrivait
45:47à pousser
45:49des innovations
45:49dans le monde
45:50de l'énergie.
45:52Donc là aussi
45:52il y a
45:53ces possibilités-là
45:54donc il y a quand même
45:55j'essaye de donner
45:56des lueurs d'espoir
45:57que tout n'est pas perdu.
45:59Bon ben là
45:59on en a eu
46:00on a deux balles
46:01c'est très bien
46:01là vous avez
46:02on termine
46:02sur un aspect optimiste
46:05en tout cas
46:07riche d'opportunités.
46:09Donc pour retrouver
46:09toutes les facettes
46:10de l'intelligence artificielle
46:11je vous recommande
46:12ce livre
46:12merci
46:13et à très bientôt
46:14pour une prochaine émission
46:15au revoir.
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