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00:00Bonjour, soyez les bienvenus dans la semaine de l'écho.
00:05La super-intelligence artificielle pourrait remporter le prix Nobel de littérature
00:09et dépasser les humains au point d'en faire du poisson rouge.
00:13La déclaration du directeur général de Softbank,
00:16le japonais qui a investi 30 milliards dans le champion américain OpenAI,
00:20décrit un avenir dans lequel une IA avancée surpasserait de 10 000 fois les capacités du cerveau humain.
00:26Cette révolution améliorera-t-elle nos vies ?
00:29Aggravera-t-elle la crise environnementale, sociale et économique ?
00:33Face aux géants américains et chinois, une alternative européenne est-elle possible ?
00:37L'Afrique peut-elle tracer sa propre voie ?
00:40Pour répondre à toutes ces questions des femmes et des hommes, en chair et en os,
00:45j'ai le plaisir d'accueillir Céline Antonin. Bonjour.
00:47Bonjour.
00:48Vous êtes économiste à l'Observatoire français des conjonctures économiques, l'OFCE,
00:51co-autrice du rapport Intelligence artificielle, croissance et emploi, le rôle des politiques.
00:56Aliyoun Badara Membe, bonjour.
00:59Bonjour.
01:00Vous êtes entrepreneur sénégalais, fondateur d'Andakia, qui veut dire avancer avec l'IA en Wolof,
01:05une start-up basée à Dakar au Sénégal, qui développe des solutions de transcription,
01:09de traduction, de vocalisation en Wolof, en Peul, en Aoussa et bien d'autres langues africaines.
01:15Jean-Baptiste Bouziger, bonjour.
01:17Bonjour.
01:17Vous êtes co-fondateur et PDG d'Equimetrix, une société de conseil qui aide les grandes entreprises
01:22à mieux utiliser leurs données, l'intelligence artificielle, pour aller prendre les bonnes décisions
01:27et être plus performante, moins polluante. C'est bien ça ?
01:31Oui, la combinaison des deux, si possible.
01:33Si possible.
01:34Guillaume Gralet, bonjour.
01:35Vous êtes journaliste et auteur de Pionnier, voyage aux frontières de l'intelligence artificielle,
01:40édité chez Grasset.
01:42Première question générale qui se lance, on va voir, allons-nous devenir des poissons
01:48rouges face à des intelligences artificielles surpuissantes ? Comment vous voyez ça ?
01:54Je pense que c'est une pierre de plus dans un narratif d'une super intelligence et je
02:00pense que c'est un narratif qui est à la fois assez effrayant et peu souhaitable et
02:04qui nie un peu ce qui fait la singularité de l'intuition, de la poésie, de l'intelligence
02:11humaine. Donc Cédric Villani disait, moi ça ne m'intéresse pas d'être un super
02:16humain. Si déjà je peux être un humain un peu meilleur, ce sera déjà pas mal et
02:20je pense que ça doit être plutôt notre objectif.
02:23Alim Badara, quel est votre avis sur cette déclaration du président de la banque japonaise
02:29Softbank ?
02:30Beaucoup de réserves. Pour moi, l'intelligence repose sur plusieurs nuances. Ça ne se résume
02:36pas seulement à la capacité de calcul ni seulement à la capacité de pouvoir produire
02:41du texte, etc. Donc il y a énormément de couches très complexes qui font l'intelligence
02:46humaine. Je pense que sur beaucoup d'entre elles ou sur des tâches très spécifiques, on
02:50peut avoir des intelligences artificielles qui dépassent et dès aujourd'hui d'ailleurs
02:54les capacités de l'homme. Mais je pense que l'intelligence en soi et plus particulièrement
02:58celle de l'homme est vraiment beaucoup trop nuancée pour qu'en si peu de temps on puisse
03:04arriver à ce qu'on devienne des poissons rouges. Je n'espère pas en tout cas à ce
03:08scénario-là.
03:09Guillaume Gralin ?
03:10Oui, mais c'est sûr que c'est une crainte qui remonte beaucoup et c'est intéressant
03:12qu'il ait utilisé cette expression du poisson rouge. Ça rappelle le livre « La civilisation
03:17du poisson rouge » où on voyait qu'on abandonnait toute notre attention avec les notifications
03:21sur les téléphones par exemple. Et plus globalement, c'est la crainte de l'apocalypse
03:25cognitive. Moi, je pense effectivement que ce sera une intelligence différente, c'est-à-dire
03:30plus performante sur certains aspects. On a parlé de la capacité de calcul, la mémoire
03:33par exemple, mais moins sur d'autres. C'est plutôt une hyper-intelligence, pour reprendre
03:38l'expression d'Emerick Rouchet, un chercheur en IA qui vient d'obtenir un livre qui s'appelle
03:43« De cette sorte ». Donc, je pense qu'il faut faire attention. En fait, tout dépend aussi
03:49de ce qu'on en fera. Et si effectivement, on décide, au lieu de réfléchir, dès qu'on
03:55a une petite question, de se remettre tout de suite à ChatGPT, Perplexity ou Cloud,
03:58et bien là, effectivement, on verra. Ça a été démontré par des études du MIT où
04:02on a aussi observé l'hippocampe des chauffeurs de taxi à Londres qui ont perdu en mémoire.
04:07Il faut continuer, dès qu'on peut, à essayer de réfléchir.
04:08Faire travailler sa mémoire et à réfléchir.
04:10Vous êtes d'accord, Céline ?
04:11Oui, alors je suis d'accord sur tout ce qui a été dit. Je pense qu'en plus, alors
04:15effectivement, sur le fait que l'intelligence est complexe et effectivement
04:18une intelligence artificielle, en plus, pour moi, ce n'est pas une intelligence
04:22au sens humain du terme. Et justement, en fait, elle ne fait que recombiner des choses
04:27effectivement existantes et que ce par quoi l'humain se singularise, c'est sa capacité
04:33de créer, de créer du nouveau. Et je pense que le prix Nobel de littérature, il a intérêt
04:36à récompenser justement cette nouveauté et le fait qu'on ne fait pas avec de l'ancien
04:40et que c'est justement tout ce qui est nouveauté. Je pense que ça pose la question
04:44de l'apprentissage aussi et du fait que, moi qui suis aussi dans l'enseignement,
04:49il ne faut pas laisser tomber tous les savoirs élémentaires également qui vont aussi
04:53servir de tremplin justement à tous les jeunes qui vont ensuite devoir créer.
04:57Et c'est-à-dire qu'on ne doit pas laisser, même si on doit intégrer l'IA, c'est-à-dire
05:00à la fois le calcul, à la fois la manière dont les choses sont faites et que justement,
05:04je pense qu'il ne faut pas déléguer une trop grande part à l'IA. Il faut intégrer
05:07l'IA dans les contenus, faire des cursus avec le droit et l'IA, etc., philosophie
05:12et l'IA, etc. Mais en revanche, il faut vraiment que les savoirs fondamentaux demeurent
05:16et il faut vraiment que les jeunes continuent à apprendre des langues, des façons de programmer,
05:20etc. Et donc je pense que dans l'enseignement, c'est très important de garder ça à l'esprit.
05:23Une fois ce recadrage fait, on peut peut-être parler maintenant des solutions IA puisque
05:27Jean-Baptiste Bouzy, je vois à vos 19 ans que vous conseillez des grandes entreprises
05:30grâce à leurs données. Vous transformez des masses d'informations en recommandations
05:34concrètes pour mieux vendre, dépenser moins, mieux gérer les stocks, la logistique,
05:39mieux cibler, fidéliser les clients. Comment vous regardez, vous appréhendez cette accélération
05:44actuelle de l'IA ? Est-ce qu'on reste, en ce qui vous concerne, dans l'aide à la décision
05:49ou est-ce qu'on commence à déléguer des décisions très stratégiques ? Où est-ce que
05:53vous fixez la limite ?
05:54Déjà, effectivement, on ne fait pas que conseiller puisqu'on délivre des solutions
05:58d'IA et on le fait sur des sujets stratégiques ou dits critiques, c'est-à-dire quelles sont
06:05les prises de décisions qui font qu'une entreprise est plus ou moins compétitive et unique,
06:10finalement. Et donc, moi, je le vois comme, si j'exagère un peu, comme un outil de plus,
06:17même si c'est un outil qui a fait beaucoup bouger les lignes. Et je pense qu'on est dans
06:20une phase aujourd'hui...
06:21C'est-à-dire que ça a vraiment fait changer les décisions des entreprises ?
06:23Qu'est-ce que vous voulez dire par bouger les lignes ?
06:24Ce n'est pas les décisions des entreprises, mais la façon de faire notre travail. L'avantage
06:29d'avoir fait ça pour 19 ans, c'est que je vois les choses qui ne changent pas.
06:33C'est-à-dire que ça reste compliqué de déployer des solutions dans des grands
06:40groupes et il y a tout un facteur humain de changement, d'adoption, d'être crédible.
06:48Et donc, par exemple, pour être crédible, il faut des solutions qu'on appelle interprétables,
06:51savoir expliquer pourquoi on prend une décision. Et donc, dès que vous êtes sur des décisions
06:55stratégiques, il n'y aura pas de délégation totale à l'IA parce que vous avez besoin
07:02d'avoir un faisceau de preuves qui vous dit que c'est la bonne décision. Et donc, ça,
07:05c'est tout de suite, vous êtes beaucoup plus dans une notion d'interface. Et la deuxième
07:10chose, c'est qu'on parle énormément des grands modèles de langage, les LLM, en pensant
07:14qu'ils ont réponse à tout. Or, les solutions...
07:17Donc, les CHLGPT, les...
07:19Oui, voilà. Donc, OpenAI, Anthropik, même Mistral, c'est des modèles de langage.
07:25Et en fait, il faut le voir vraiment comme une chose qui va accélérer plutôt l'adoption
07:30et le changement que comme les choses qui vont résoudre les problèmes les plus difficiles.
07:34La plupart des problèmes de prise de décision d'entreprise sont des problèmes
07:37quantitatifs sur lesquels des modèles, y compris statistiques ou de machine learning,
07:42qui est déjà une première étape d'intelligence artificielle, on va dire un premier pas
07:47vers l'intelligence artificielle, sont les réponses les plus précises. Et les modèles
07:51de langage sont là pour faciliter l'accès à ça, c'est-à-dire qu'au lieu d'avoir
07:55besoin de personnes très douées en data pour aller requêter ces modèles-là, en fait,
08:02ils vont pouvoir poser des gens du métier, vont pouvoir poser des questions en langage
08:06naturel. Par exemple, comment, dans un contexte d'inflation, adapter ma stratégie, prix et
08:11promotion sans exclure, sans créer un problème d'accessibilité pour mes produits, pour les
08:18ménages les plus modestes. Ça, c'est une question complexe. Si vous devez l'intégrer
08:22en langage data pour poser la question, ça réclame en interne d'avoir des gens avec des
08:27compétences assez avancées. Et de plus en plus, les modèles de langage permettent, à partir
08:31d'une question comme ça, d'aller naviguer dans tous les modèles qui, eux, ont les réponses
08:36précises.
08:38Adyoun Badaram-Mengue, votre startup, elle permet donc de transformer la parole en texte,
08:42de faire parler une machine dans des langues africaines qui ne sont pas nécessairement
08:45dans le viseur des grands, on va dire, des grands modèles occidentaux. Il y avait un
08:50vrai besoin. C'était quoi ? De permettre à des personnes qui, par exemple, lisent mal
08:54le français, l'anglais, de pouvoir accéder à des services essentiels dans leur propre
08:58langue ?
08:59Effectivement. Je pense qu'il a déjà très bien expliqué les modèles de langage, mais
09:04le langage, de façon générale, est le meilleur moyen d'accès à l'information.
09:08Aujourd'hui, vous avez à peu près 560 millions de personnes, d'après la Banque mondiale,
09:14560 millions d'Africains qui s'expriment principalement dans leur langue nationale, qui
09:19parlent donc Wolof, Hausa, Bambara, Peul, qui n'ont aucune idée de ce que nous sommes
09:23en train de dire sur ce plateau.
09:26Ça veut dire que grâce à votre application, ils pourront écouter l'émission dans leur
09:28langue ?
09:29Ils pourront soit lire les sous-titres dans leur langue, mais s'ils ne savent pas lire
09:33ce qui est, en tout cas, lire leur langue, ce qui est la majorité de cette population-là,
09:38ils peuvent avoir des doublages, ils peuvent avoir grâce à des voies de synthèse des doublages
09:42dans leur langue. Mais il faut le comprendre en fait comme une porte d'accès. Parce qu'en
09:47fait, aujourd'hui, la vraie barrière qui freine l'avancée numérique ou l'inclusion
09:52numérique, j'ai envie de dire, surtout en Afrique, c'est la langue. Nous avons déjà énormément
09:56de solutions qui existent, qui permettent de résoudre beaucoup de problèmes. Mais ces
10:00solutions n'arrivent pas à trouver leur place chez les populations qui en ont le plus
10:05besoin, parce que ces solutions sont créées dans des langues que ces populations ne parlent
10:10pas ou ne maîtrisent pas.
10:11Ou même s'ils, voilà, ils ne les parlent…
10:13Oui ?
10:13Pardon ? Finissez votre phrase, je vous en prie.
10:15D'accord. Ou même s'ils les parlent ou ils ne savent pas forcément les lire.
10:19Et c'est pour ça que nous, on assiste énormément sur la voie.
10:22Alors, comment se fait le choix des langues que vous allez justement utiliser dans votre
10:26application ? C'est quoi ? C'est le poids démographique ? C'est les ressources
10:28disponibles pour entraîner les modèles IA ? Comment ça se passe ?
10:32C'est d'abord un choix très, très, très égoïste, j'ai envie de dire. On a commencé
10:36par le Wolof, parce que…
10:37C'est sénégalais.
10:38Voilà, était principalement constitué de sénégalais. Il faut savoir que le Wolof
10:42s'est parlé par entre 10 et 15 millions de personnes. Ensuite, on a commencé le Peul
10:48qui est parlé par 45 millions de personnes. Donc, bien sûr, il y a ce poids démographique
10:52là. Mais il y a aussi le contraire de la représentativité dans les autres modèles.
10:57Ce n'est pas parce qu'on trouve beaucoup de données disponibles qu'on le fait, c'est
11:01au contraire, parce qu'on choisit des langues qui sont sous-représentées dans les modèles
11:05existants, que ce soit les grands modèles de langage ou dans des modèles de transcription
11:09et de vocalisation qui existent déjà.
11:12Derrière la question de la langue, vous l'avez esquissé un petit peu, il y a la question
11:15de la souveraineté en Afrique. Comme vous, il existe un réseau de chercheurs, d'initiatives
11:19qui utilisent l'IA pour des besoins locaux, que ce soit en santé, en agriculture, dans
11:24les services financiers, dans l'éducation. Est-ce que c'est le début d'un basculement
11:27où des acteurs africains veulent contrôler leurs données, leurs infrastructures, leurs
11:31modèles, ou ils ne veulent plus être de simples sous-traitants ?
11:37Alors, je pense qu'il y a un peu des deux, mais il faut comprendre que la question de
11:40souveraineté est surtout, pour moi, dans le domaine de l'intelligence artificielle.
11:44Elle est vitale. Aujourd'hui, une IA qui aide à la prise de décision, si on n'a pas
11:50de contrôle sur cette IA la même, c'est qu'on perd le contrôle même qu'on peut avoir
11:54sur l'influence à la décision. Donc, ce n'est pas seulement un besoin de ne plus être
11:59des sous-traitants ou autres, c'est vraiment un besoin d'avoir en main son avenir, qui
12:04serait un avenir fortement influencé par l'IA. Et de facto, il nous faut donc avoir une
12:09mainmise sur ces modèles, sur les données sur lesquelles ils sont entraînés, sur même
12:14les infrastructures sur lesquelles ces modèles sont en train de tourner. Si un seul des
12:19maillons de cette chaîne-là fait défaut, c'est que cette souveraineté-là ne peut être
12:24qu'utopique. Et c'est un danger, comme jamais pour moi, on l'a vu dans l'évolution de la
12:29technologie.
12:31Kim Gralet, vous avez consacré un chapitre de votre livre sur l'Afrique, justement.
12:35Ce mouvement, vous l'avez constaté. Est-ce qu'on voit se dessiner une stratégie africaine
12:38où on en est encore au stade d'initiative isolée ?
12:41Oui, il y a une conférence qui est absolument géniale, Karina, qui s'appelle les conférences
12:45INDABA. Ça a été la septième édition cet été. Il y aura une huitième édition à Lagos
12:50l'été prochain.
12:51On n'est rien.
12:52Voilà, ça a déjà eu lieu à Tunis, à Kigali ou encore à Dakar. Et effectivement,
12:56il y a de plus en plus de chercheurs. Alors des chercheurs qui peuvent être issus de la
12:59diaspora, mais qui peuvent aussi travailler en Afrique. S'appuyer, par exemple, sur l'institut
13:03Mathématiques Ames, qui est basé à la fois à Kigali et en Afrique du Sud. Et puis
13:08on voit beaucoup d'initiatives, un peu qui ressemblent à la vôtre, comme l'initiative
13:11de Pélonomie Moïloa et Lélapa. Ce qui est intéressant, c'est la création de données
13:17africaines. Kate Callow, c'est une entrepreneuse qui est née en France, qui a travaillé aux
13:21Etats-Unis et qui est installée aujourd'hui au Kenya. Et elle veut installer avec Amini
13:26des satellites dans l'espace pour avoir des données agricoles africaines, pour dire
13:31que c'est assez fort. On ne veut plus être une colonie numérique. Donc, effectivement,
13:36reprendre cette indépendance, cette liberté. Et en matière de langue, là, on est encore
13:41dans les modèles de langue. On ne sait pas à quoi va ressembler l'IA du futur, le projet.
13:44Mais l'Afrique, avec ses 2000 langues, extrêmement riche et pourra apprendre beaucoup de choses
13:49au monde entier.
13:49Alune Badara, quelles sont les principales difficultés ? On parle d'infrastructures techniques.
13:53On pense évidemment à ces gigantesques centres de données qui sont gourmands en eau,
13:57en énergie. C'est quoi ? Le fait que vous vous êtes soumis à des coupures d'électricité
14:02parfois, l'accès aux capitaux peut être compliqué. Qu'est-ce que vous diriez ?
14:06Quel est le défi le plus important ?
14:08Bon, je pense que le défi le plus important lorsqu'on parle spécifiquement, en tout cas,
14:12de l'intelligence artificielle et surtout en matière de langue, c'est évidemment
14:16l'accès aux données. Parce que la somme de toutes les langues africaines, leur représentativité
14:21sur Internet, c'est 0,02% de l'ensemble des données disponibles sur Internet. Et là,
14:26je parle de toutes les langues africaines. Vous avez l'African, vous avez le Bambara,
14:30le Hausa, le Swahili. Tout cela ne représente 0,02% de toute la donnée disponible sur Internet.
14:36Et ce n'est donc pas assez pour avoir des modèles assez performants pour pouvoir aller
14:40en production. Du coup, il y a tout un défi de collecte de données, parfois de création
14:44de données, structurer cette donnée-là pour qu'elle puisse entraîner des modèles
14:48performants. Et ensuite, vient la question de l'infrastructure. Parce qu'effectivement,
14:52si cette souveraineté-là, on l'entend comme étant quelque chose d'holistique, il nous
14:57faut avoir les infrastructures sur lesquelles ces modèles-là peuvent être entraînés
15:01et ensuite peuvent tourner pour servir. Ce qui n'est pas forcément toujours le cas.
15:07Et ensuite, je ne pense pas que les autres barrières que nous avons pu avoir sur le numérique
15:13de façon générale, qu'on les ait toujours à l'ère de l'intelligence artificielle.
15:17Parce que pour moi, c'est justement à ça qu'elle doit servir. Aujourd'hui, on
15:20pouvait avoir des lacunes ou des tares comme le manque d'équipements, d'équipements
15:27lourds dans le domaine médical, etc. Qu'aujourd'hui, l'intelligence artificielle permet de résoudre
15:32à partir seulement d'un téléphone. Et c'est pour ça que pour moi, c'est une opportunité
15:37énorme. Pour autant que l'on règle ces quelques problématiques-là qui sont la donnée,
15:42l'infrastructure et enfin, j'ai envie de dire, les capitaux, sans oublier les talents
15:47qu'ils doivent mettre en œuvre tout cela.
15:48Donc un capitaux financier et humain.
15:50Voilà.
15:51Jean-Baptiste Bouzige, votre entreprise, elle emploie 500 personnes en Europe. Elle réalise
15:56la moitié de son chiffre d'affaires hors de France. Vous êtes l'un des rares acteurs
15:59européens positionnés face aux mastodontes américains et chinois. Comment des entreprises
16:04comme la vôtre peuvent-elles résister à la concurrence des géants américains qui concentrent
16:09les données, les puissances de calcul, les talents ?
16:13Je pense que... Alors déjà, on a aussi des filiales aux États-Unis et en Asie, à Hong
16:20Kong et à Shanghai.
16:22En s'installant chez vos concurrents.
16:24Voilà, exactement. Non, mais je pense qu'il faut jouer là où on peut gagner aussi.
16:31Et je pense que la force de l'Europe et de la France en particulier, c'est d'avoir
16:34des talents, des talents sur la résolution de problèmes. Donc je remploie le mot data
16:40science, donc la science de la donnée. On a des talents mathématiques, des talents
16:45d'ingénierie qui permettent d'avoir vraiment une qualité supérieure. Et d'ailleurs, les
16:50laboratoires américains de tous ces géants sont remplis de chinois, d'indiens et aussi
16:57pas mal de français. Et donc les Américains, leur énorme force, c'est le passage à l'échelle,
17:02c'est la vitesse, c'est le produit, c'est la façon de packager tout ça dans des produits.
17:09L'énorme force des Chinois comme des Français, c'est de résoudre des problèmes, parfois
17:14sous contrainte, ce qui peut permettre aussi d'être plus frugal, donc moins dépendant.
17:18La frugalité, on en parlera peut-être tout à l'heure, la frugalité est aussi une
17:22source de souveraineté puisque vous êtes moins dépendant des infrastructures. Et donc
17:27l'idée, c'est de choisir... Voilà, on parle beaucoup, encore une fois, quand on parle
17:31des modèles de langage, on parle des fondations, comme quand on parle des data centers, c'est-à-dire
17:35de cette infrastructure pour ensuite développer des solutions. Les solutions sont des applications
17:41de tout ça. Et l'application, c'est beaucoup moins vorace en capitaux. On peut être beaucoup
17:47plus frugal parce que de toute façon, quand on va devoir déployer ça pour 50 marques
17:51dans 100 pays, il va falloir des choses beaucoup plus petites. Et donc sur ces sujets très verticaux,
17:56c'est-à-dire pour une industrie donnée, quand on résout des problèmes pour le secteur
18:00de l'automobile, de la santé, on peut faire des choses très efficaces et où du coup
18:05battre même les Américains chez eux. C'est-à-dire qu'il y a pas mal de sujets sur lesquels
18:09nous travaillons pour des entreprises américaines en battant en appel d'offres que des concurrents
18:15américains. Et je pense qu'on a cette capacité à construire un autre type de leadership
18:19en Europe.
18:21Céline Antonin, est-ce que vous partagez dans vos observations ces atouts français, européens ?
18:29Oui, je partage ce constat. Alors c'est vrai qu'en fait, en Europe, on a une recherche
18:36amont, en tout cas sur l'IA et de manière générale sur l'éthique, mais en particulier
18:40sur l'IA, qui n'a rien à envier effectivement à ce qui peut se faire aux Etats-Unis, à ce
18:44qui peut se faire en Chine. Et ce qui pose effectivement problème, c'est la partie
18:47commercialisation, c'est la partie passée de cette recherche fondamentale à l'innovation
18:51en fait. Et donc c'est là qu'on n'est pas forcément très bon. Et il y a aussi un
18:56problème qu'on retrouve d'ailleurs dans d'autres domaines qui est la manière dont
18:59on finance les jeunes entreprises, dont on finance les jeunes pousses entre autres.
19:05Et donc par exemple le capital risque qui effectivement est plus lacunaire en Europe
19:09et plus lacunaire en France que ce qui peut être aux Etats-Unis. On a cette capacité
19:13effectivement de faire grandir les entreprises qui est beaucoup plus forte outre-Atlantique
19:16par exemple que ce qu'elle n'est en France. Alors sachant qu'en Chine c'est encore différent,
19:20c'est encore un autre modèle de capitalisme avec des entreprises qui sont très aidées,
19:23des plans, etc. Mais nous on pâtit justement de ça, de cette difficulté de faire passer
19:29les entreprises de cette taille de jeunes pousses à des choses plus grandes.
19:33Et donc c'est ce qu'on appelle de ces vœux.
19:35Jean-Baptiste Bouzy, je vous dirais que les autorités françaises et européennes,
19:38elles ont compris l'IA, ce que change l'IA. Ou est-ce qu'elles sont en retard d'une guerre ?
19:44C'est un peu une question piège. Non, je pense qu'il y avait un besoin de changer d'étape.
19:51Il y a une prise de conscience cette année entre le sommet de l'IA en février
19:55et là les derniers, le sommet sur la souveraineté numérique européenne à Berlin il y a deux semaines.
20:01Il y a une prise de conscience que le sujet n'était pas qu'un sujet d'infrastructure.
20:05Et de la même façon, il y a une prise de conscience de l'État et notamment de la French Tech
20:09qu'il fallait passer à une autre phase que la phase qui était intitulée Startup Nation,
20:13sur laquelle on a pas mal closé.
20:14Oui, c'était il y a une dizaine d'années.
20:16Parce que l'idée, c'est de construire, alors dans le vocabulaire tech, on dirait des scale-up,
20:21mais ce qui revient en français à dire des PME de la technologie qui sont capables d'être des leaders mondiaux.
20:28On a des PME de l'industrie, notamment dans l'industrie aéronautique, qui sont des leaders.
20:32Et on peut le faire aussi pour la technologie.
20:34Et donc, il y a cette bascule-là qui prend beaucoup de temps.
20:37La bascule, elle sera réussie quand on pensera, encore une fois, de manière verticale,
20:42c'est-à-dire comment on organise des filières.
20:44Les États-Unis sont extrêmement bons pour dire, sur le renseignement, sur l'espace, etc.,
20:49on va mettre un grand coup d'accélérateur et structurer une filière
20:52qui comporte certes peut-être des géants, mais aussi beaucoup de PME.
20:56Mais on crée des écosystèmes qui tirent tout le monde vers l'eau.
20:58– Mais avec des gros moyens ? Ça passe par la commande publique ?
21:03– Je pense que quand on est précis sur ce qu'on cherche à résoudre,
21:06on peut être très malin et faire des choses assez magiques.
21:09Et je pense qu'il faut à un moment se dire,
21:12et là, on va reparler d'unicité, de singularité culturelle.
21:16On veut se dire, quels sont nos sujets de société ?
21:18Quel est le type d'IA qu'on veut construire ?
21:20C'est vraiment un sujet sociétal.
21:21Et donc, une fois qu'on est précis là-dessus,
21:23organiser une filière pour résoudre ces problèmes-là,
21:27ça ne coûte pas des milliards, en fait.
21:29Comme on est biberonné aux annonces en centaines de milliards,
21:31on ne se rend pas compte qu'avec des annonces en dizaines de millions
21:35ou en centaines de millions, c'est beaucoup à notre échelle,
21:38mais à l'échelle d'un État, c'est faisable.
21:39On peut faire des choses très magiques sur des sujets de société,
21:44comme la santé ou l'environnement, par exemple.
21:46– Kiam Gralé, dans votre livre, vous racontez ces Français
21:48passés par les big tech, les Meta, les DeepMind, les Google,
21:51qui reviennent bâtir des alternatives européennes.
21:54On pense évidemment à Mistral, le chat GPT français.
21:56S'agit-il de francs-tireurs ou d'un véritable mouvement ?
22:00– Oui, alors c'est assez intéressant parce qu'ils s'entendent
22:02plutôt bien entre eux.
22:03Alors, pour la petite histoire, souvent, ils vont diviser leur salaire
22:06par 10, 15 ou 20.
22:08Antoine Borde, par exemple, qui dirigeait le laboratoire
22:10d'intelligence artificielle de Meta à Paris,
22:12aujourd'hui, il a rejoint Helsing,
22:13donc c'est une société franco-allemande de défense
22:15qui est très prometteuse, qui est assez active en Ukraine.
22:18Bertrand Rondepierre, qui était chez Google,
22:20lui, il rejoint l'agence ministérielle
22:22pour l'innovation de défense avec l'intelligence artificielle.
22:26Et là, il a beaucoup perdu en salaire,
22:27mais il est très content de s'être installé
22:30dans un campus dans l'ouest de la France
22:32avec d'autres chercheurs.
22:33Et il donne véritablement un sens à sa vie.
22:37Enfin, il dit, moi, j'ai gagné beaucoup d'argent
22:39quand j'étais jeune.
22:39Maintenant, je considère que j'en ai plus besoin.
22:41Je veux véritablement...
22:42Ce sont souvent aussi des polytechniciens,
22:43donc ils retrouvent un petit peu l'ADN de leurs études.
22:47Ce que je pense, souvent, ils disent,
22:50on a du mal aussi à comprendre,
22:51effectivement, vous parliez tout à l'heure, Karina,
22:52des commandes publiques,
22:53que les commandes publiques réservées aux startups
22:58n'aillent pas à 100% pour les startups françaises ou européennes.
23:02On a aussi du mal à imaginer de manière symétrique
23:04que l'État fédéral américain achèterait ailleurs
23:08qu'aux États-Unis.
23:08C'est-à-dire que si on commençait déjà par ça, par là,
23:11on aiderait ces startups à aller de l'avant.
23:14C'est souvent parce que c'est plus cher, non ?
23:16Qu'on ne prend pas des solutions françaises ou européennes ?
23:18Pas du tout, je ne pense pas.
23:19Je pense qu'il y a encore une certaine...
23:22C'est marrant parce qu'on pêche parfois par arrogance
23:24et parfois on a un complexe d'infériorité.
23:27Ça fait mieux d'acheter américain.
23:29C'est moins risqué d'acheter à un grand groupe américain
23:34qu'à une startup française ou européenne.
23:37Ceci dit, c'est une des ébauches d'annonce.
23:40En tout cas, c'est une intention affichée par le chancelier allemand
23:44et par le président Macron à Berlin de dire
23:46« Rénover l'achat public ».
23:49Effectivement, aujourd'hui, c'est extrêmement complexe.
23:51Oui, et si je puis me permettre,
23:53ça c'est un écueil qu'on observe de manière générale.
23:55C'est vraiment ce fait qu'on a mis très en avant
23:58la concurrence au niveau européen.
24:00Et sans doute au déprimant,
24:01chaque zone du monde, que ce soit les États-Unis,
24:03la Chine, etc., ont quand même des velléités protectionnistes.
24:07On peut le dire, ou en tout cas,
24:08de favoriser leur marché intérieur.
24:09Alors, même si ça n'empêche pas que moi,
24:11je ne suis pas un chantre du protectionnisme,
24:14mais en tout cas, la concurrence à tout craint,
24:16on a fait beaucoup contre nos...
24:17Sous réserve de préserver la concurrence,
24:20on a empêché l'éclosion de champions européens.
24:22On a beaucoup d'aider les aides d'État, etc.
24:24Et on a peut-être un peu trop regardé ça
24:26et pas regardé le fait qu'on avait effectivement intérêt
24:28à avoir une souveraineté nationale,
24:29à avoir des industries.
24:31Donc, je pense qu'il faudrait un peu changer le curseur.
24:33Il faut sans doute revoir aussi
24:34une partie du droit de la concurrence
24:36parce qu'elle a été peut-être un peu trop zélée,
24:39si j'ose dire,
24:40et un peu trop contre nos entreprises.
24:43Et sans doute, très différemment de ce que font les pays,
24:45c'est normal, chacun défend ses intérêts.
24:46Je pense que dans un grand marché mondial,
24:48c'est tout à fait sain et légitime, en fait.
24:51Alors, le développement fulgurant de l'IA
24:52s'accompagne également de la crainte d'une casse sociale.
24:56Fin octobre, le géant du commerce en ligne Amazon
24:58a annoncé la suppression de 14 000 postes
25:00remplacés par des repos dopés à l'IA.
25:03Faut-il s'en inquiéter, le reportage de nos confrères de France 2 ?
25:08L'information fait la une de toutes les télévisions américaines.
25:13Le géant Amazon lance l'un des plus grands plans
25:15de licenciement de son histoire.
25:17Nous avons réussi à joindre l'un de ses salariés,
25:20remercié du jour au lendemain.
25:21J'ai vérifié mes e-mails professionnels ce matin
25:25et j'ai vu l'annonce.
25:29J'ai appris que mon poste était éliminé
25:31à cause des changements d'organisation au sein d'Amazon.
25:37Comprenez, un virage vers l'intelligence artificielle
25:40et les nouvelles technologies.
25:42Amazon assume dans un communiqué envoyé à tous les employés.
25:45Nous devons adapter notre organisation.
25:47On doit se rappeler que le monde change rapidement.
25:50Cette génération d'intelligence artificielle
25:51est la technologie la plus transformatrice depuis Internet.
25:5514 000 salariés d'Amazon licenciés
25:58et ce n'est potentiellement que le début.
26:00Car voici désormais à quoi ressemblent
26:02les entrepôts de l'entreprise.
26:04Des robots, partout, à tous les postes, ou presque,
26:07pour préparer et déplacer les colis.
26:10Et l'intelligence artificielle
26:11pour remplacer les fonctions support.
26:13Une révolution assumée par Amazon
26:16qui se veut précurseur
26:17et l'affiche dans les médias depuis des mois.
26:20Dans l'histoire de l'évolution technologique,
26:23il vaut toujours mieux avoir un coup d'avance.
26:26C'est ce qu'on fait.
26:26Donc oui, on va devoir renvoyer quelques salariés
26:29dont les tâches sont automatisables.
26:31Mais on va embaucher d'autres spécialistes de l'IA,
26:34de la robotique.
26:36D'autres entreprises américaines,
26:38comme le géant de la grande distribution Walmart,
26:40ont déjà invoqué l'IA en mai dernier
26:42pour justifier des licenciements.
26:44La situation inquiète fortement ici,
26:47car Amazon est le deuxième plus gros employeur privé
26:49des Etats-Unis.
26:51L'entreprise n'a pas précisé
26:52si ces licenciements concerneraient d'autres pays.
26:54Mais en France, les syndicats ont indiqué
26:56que ce serait le cas.
26:58L'un des plus grands plans de licenciements
27:00de son histoire,
27:01on voit que ça concerne également d'autres groupes
27:03comme Walmart,
27:03ou également le géant informatique HP.
27:07Céline Antonin,
27:07est-ce le début de la vague ?
27:09A quoi faut-il s'attendre ?
27:11C'est vrai que c'est très difficile
27:12de savoir de façon certaine
27:15ce à quoi il faut s'attendre.
27:17Ce qu'on peut dire,
27:18c'est qu'il y a en fait deux effets
27:19dans les effets de l'IA et sur l'emploi.
27:23D'abord, une première chose,
27:24c'est qu'aujourd'hui,
27:24on est dans une phase d'IA générative,
27:27avec une IA qui va cibler des métiers
27:30col blanc,
27:32alors qu'avant,
27:32on était effectivement dans les différentes
27:34révolutions industrielles,
27:34c'était plutôt les personnes moins qualifiées
27:36qui étaient ciblées.
27:37Aujourd'hui, c'est des personnes
27:38qui peuvent être moyennement,
27:39voire très qualifiées,
27:40qui peuvent être ciblées par cette révolution.
27:42Il y a deux effets.
27:43Il y a un effet de remplacement de l'emploi,
27:44puisque vous avez certains emplois
27:45qui vont devenir redondants
27:46avec la machine
27:47et donc qui vont de facto disparaître.
27:49Et il y a un effet aussi
27:50de complémentarité et d'augmentation,
27:52c'est-à-dire que l'IA va faire
27:54certaines tâches,
27:55mais l'humain va pouvoir
27:56se recentrer sur d'autres tâches
27:57et va même pouvoir en créer d'autres.
27:59Donc, il y a un effet aussi
28:00de complémentarité
28:01qui, là, peut permettre
28:02de créer des emplois.
28:04Alors, nous, économistes,
28:04comment on raisonne
28:05quand on essaye de faire
28:06un peu cette arithmétique ?
28:07Dans la balance,
28:08est-ce qu'il y a plus de création,
28:09plus de destruction ?
28:10Comment ça se passe ?
28:10Comment on essaie de raisonner ?
28:11C'est que si on essaie de raisonner
28:13sur les données qu'on a passées,
28:14c'est compliqué
28:15parce que l'IA générative,
28:16c'est 2022.
28:17Donc, on a peu de rétro
28:18pour arriver à raisonner.
28:20Certains l'ont fait
28:21et disent qu'en fait,
28:22il y a plutôt un potentiel
28:23de plus de productivité,
28:24mais ils n'observent pas forcément
28:29quelles tâches vont être supprimées
28:31dans le futur.
28:31Donc, il y a des études
28:32qui ont été faites,
28:33notamment par l'OCDE
28:34ou le FMI,
28:36pour essayer de voir
28:36quelles sont les tâches
28:37qui potentiellement sont supprimées.
28:39Et en fait,
28:39ce que disent ces études,
28:40c'est qu'elles sont plutôt positives.
28:41C'est-à-dire qu'il y a moins
28:42de tâches qui sont
28:43à potentiel de remplacement
28:45que de tâches qui pourraient
28:47être substituées par l'IA
28:48que de tâches qui pourraient
28:49être augmentées
28:50par l'intelligence artificielle.
28:51On est, par exemple,
28:52à 5% pour les tâches
28:53qui pourraient être remplacées
28:54et autour de 13%
28:56pour les tâches
28:56qui pourraient être augmentées.
28:57Alors, sachant que
28:58ce qu'on considère
28:59comme les emplois
28:59qui pourraient être remplacés,
29:00c'est ceux pour lesquels
29:01vous avez beaucoup de tâches
29:03et qui, en fait,
29:04sont toutes potentiellement
29:06faisables par l'IA.
29:07Quand vous avez des tâches
29:08qui sont très remplaçables
29:09et d'autres qui ne le sont pas,
29:10là, on peut dire
29:10l'emploi, a priori,
29:12va subsister
29:12parce qu'il y aura des choses
29:14que la machine
29:14ne pourra pas faire.
29:15Mais donc, ce qu'on voit,
29:16c'est que tout ça,
29:17c'est quand même un peu complexe
29:18et qu'on fait quand même
29:19des fortes hypothèses.
29:20D'ailleurs, il y a quelque chose
29:20d'assez ironique,
29:22c'est que souvent,
29:23on demande même
29:23dans certains articles
29:25à chaque GPT
29:26de lui dire, en fait,
29:27quelles sont les tâches
29:28qui potentiellement
29:28pourraient être faites
29:29par la machine.
29:29Donc, vous voyez un peu
29:30le genre de travail qu'on fait.
29:32Mais en tout cas,
29:32tout ça pour dire
29:33qu'effectivement,
29:34dans cette arithmétique,
29:36il y aura sans doute
29:37quand même encore
29:37un besoin d'humains
29:38sur pas mal de tâches.
29:40Donc, en tout cas, voilà.
29:41Plutôt optimiste,
29:41positif.
29:42Mais sachant que quand même,
29:43on a cette grande inconnue
29:44qui est qu'on ne sait pas,
29:46en fait, demain,
29:47vu les progrès de l'IA
29:48et le fait que c'est quand même
29:49une révolution qui va très vite,
29:50on raisonne un petit peu
29:51avec de la prospective
29:52et avec ses limites.
29:53Oui, c'est ça.
29:54En fait, ce qui est assez frappant,
29:54c'est vraiment le côté accélération.
29:56C'est comme un tourbillon,
29:57un tremblement de terre.
29:58Et moi, je pense que
30:00ça pose énormément de questions
30:01en termes de création
30:02d'inégalités, malheureusement,
30:03mais surtout de formation.
30:04C'est-à-dire que n'importe
30:05quel job,
30:06on se rappelle de l'expression
30:08de Dario Amodai,
30:09un bain de sang
30:09chez l'école Blanc,
30:10à horizon 5 ans.
30:11On a commencé à le voir.
30:13Beaucoup moins de jeunes Américains
30:14sont embauchés en ce moment.
30:16Donc, tout le monde
30:16est potentiellement touché,
30:17en tout cas à plusieurs tâches,
30:18comme vous le dites,
30:19qui peuvent être remplacées.
30:20Jean-Baptiste Bouzy,
30:21je vois de solution
30:22concurrence frontalement
30:23les grands cabinets de conseil.
30:25Ont-ils pour autant disparu ?
30:26Se sont-ils adaptés ?
30:27Ont-ils développé
30:28leur propre solution IA ?
30:31Alors,
30:32ils sont tous conscients
30:34que le futur de leur métier,
30:35mais même près
30:36IA Générative,
30:37que le futur de leur métier
30:38est outillé.
30:40Ils ont supprimé des emplois,
30:41me semble-t-il.
30:42Ils ont supprimé des emplois
30:43et certains se sont fait prendre
30:45à utiliser l'IA
30:48de manière un peu abusive,
30:49qui inventait des...
30:51Et donc,
30:52moi, je pense,
30:53dans toute l'automatisation
30:55des tâches répétitives,
30:57les gagnants sont ceux
30:59qui auront compris
31:01qu'est-ce qui fait le sel,
31:03qu'est-ce qui fait
31:03la vraie différenciation
31:05de leur métier.
31:06En le cas,
31:06c'est les grands cabinets
31:07de conseil en stratégie.
31:08Ce qui fait leur différenciation,
31:10c'est le positionnement stratégique,
31:12la compréhension d'un marché,
31:14alors que c'était devenu
31:15des machines à produire
31:16des slides,
31:17des dégâts positifs,
31:18des dégâts positifs.
31:19Et donc,
31:20dans chaque métier,
31:21c'est comme ça.
31:22Les agences de pub,
31:23en ce moment,
31:24sont bouleversées par ça.
31:26Mais qui sera gagnant ?
31:28C'est celui qui aura
31:28le meilleur planning stratégique,
31:30donc qui inventera
31:30les concepts publicitaires.
31:32Et donc,
31:33il faut avoir...
31:34Il faut à chaque fois se dire
31:36qu'est-ce qui,
31:37dans l'humain,
31:39restera distinctif
31:40et comment on va pouvoir
31:42l'amplifier
31:43et pour qu'il y ait
31:44effectivement plutôt
31:45un déplacement des masses.
31:47Daniel Kahneman disait,
31:49prix Nobel d'économie,
31:50disait,
31:51dans toute révolution,
31:52il y a des gagnants
31:53et des perdants.
31:53Et donc,
31:54c'est le projet de société
31:55pour s'occuper des perdants.
31:56Mais faut-il voir le risque
31:57de laisser pas mal de monde
31:58quand même sur le bord du chemin ?
32:00Parce que là,
32:00vous parlez quand même
32:01de compétences
32:02qui sont assez limitées,
32:03finalement,
32:04dans la nature.
32:04Est-ce que ça ne va pas
32:05accentuer les fractures sociales
32:06entre ceux qui savent piloter
32:08ces outils
32:09et ceux qui les subissent ?
32:11C'est là où il faut le prendre
32:13et c'est là où je pense
32:15qu'on sera d'accord
32:15pour dire que c'est des projets
32:17de société
32:17qui sont donc très liés
32:19à la culture.
32:19Donc,
32:19c'est plus qu'un outil
32:20puisque ça devient un outil
32:21d'ailleurs géopolitique,
32:22etc.
32:23Et donc,
32:23culturellement,
32:25aux États-Unis,
32:25d'ailleurs,
32:25vous le voyez dans le style
32:26de communication
32:27pour annoncer
32:28ces licenciements,
32:30il y a un culte
32:30de la performance.
32:31Et aux États-Unis,
32:32c'est perçu comme normal
32:33et donc très positif
32:35en bourse de dire
32:36ceux qui ne suivent pas,
32:38on les laisse au bord du chemin.
32:39Je pense que ce n'est pas
32:40notre projet de société.
32:41Oui,
32:42et justement,
32:42pour abonder dans ce sens,
32:43il y a par exemple
32:44une question qui se pose
32:45pour la formation des jeunes,
32:46des jeunes qui arrivent
32:46en entreprise
32:47parce qu'effectivement,
32:48ce qu'il apparaît
32:48avec les premières études,
32:49c'est que c'est sans doute
32:50les jeunes qui sont,
32:52enfin les jeunes,
32:53disons la tranche 22-25 ans,
32:55qui seraient les premiers
32:56touchés justement
32:57par cette révolution
32:57et par le fait de potentiellement
32:59ne pas avoir autant d'emplois
33:00qu'avant,
33:01donc dans certains métiers
33:02de développeurs,
33:02etc.
33:02on le voit déjà.
33:04Donc,
33:04c'est pour cela
33:05que la question va être
33:06parce qu'effectivement,
33:07pour devenir bon dans son métier,
33:08il faut aussi commencer
33:09par pratiquer,
33:10par parfois faire des choses
33:11un peu répétitives.
33:12Donc,
33:12c'est là qu'il y a un vrai enjeu
33:13et justement aussi
33:14pour répondre sur ce que vous disiez,
33:16c'est que je pense
33:16que ce qui pose problème,
33:17c'est qu'il peut y avoir
33:18des filières,
33:19certains emplois,
33:20par exemple des emplois
33:20administratifs intermédiaires
33:21qui peuvent être très touchés,
33:23donc il peut y avoir
33:23des filières
33:24qui subissent beaucoup plus
33:26cet impact
33:26et d'autres
33:26qui le subiront beaucoup moins.
33:28Donc là aussi,
33:28ça pose des questions
33:29sur la requalification,
33:30sur la formation continue
33:31qui sont des questions
33:32très urgentes à résoudre.
33:34Mme Badara ?
33:35Je voulais dire tout à l'heure
33:36que pour moi,
33:38c'est l'une des raisons
33:39pour lesquelles l'Afrique,
33:41selon moi,
33:41n'a pas d'autre choix
33:42que de réussir cette révolution-là
33:44parce que lorsqu'on parle
33:45des questions d'emploi,
33:46de formation,
33:47je pense qu'on est
33:47encore plus à risque
33:49que dans d'autres endroits
33:51du monde.
33:52Et aujourd'hui,
33:53moi,
33:53j'ai eu la chance
33:54d'enseigner
33:54dans une université privée
33:56au Sénégal
33:56et je me suis rendu compte
33:58au fil des années
33:59que beaucoup de choses
34:01qu'on enseigne
34:01à nos étudiants
34:02sont des choses
34:03que dès aujourd'hui,
34:04la machine fait mieux
34:05qu'eux,
34:06objectivement.
34:07Et en fait,
34:08on a beau avoir
34:08des politiques
34:10ou des erreurs
34:11et de se dire
34:12que l'homme,
34:13de façon générale,
34:14est supérieur à la machine,
34:15mais on arrive
34:16à un point,
34:17comme on l'a vu
34:17dans la vidéo
34:18chez Amazon,
34:19où le capitalisme
34:20oblige l'entreprise
34:21à optimiser,
34:23comme on le dit,
34:24et à tout simplement
34:25choisir de confier
34:26certaines tâches
34:26à la machine
34:27plutôt qu'à l'homme.
34:28Et je suis très d'accord
34:29avec ce qu'il disait,
34:31ça nous interpelle énormément
34:32sur plus un projet
34:33de société
34:34qui touche
34:35à la sociologie,
34:36la philosophie
34:37et même plus
34:37qu'à la technique
34:38et c'est une question
34:39beaucoup plus pressante
34:40selon moi
34:41qu'on ne peut
34:42le réaliser
34:43en ce moment.
34:44Un tout petit clin d'œil
34:45justement sur le Sénégal
34:46parce que j'ai la chance
34:48de connaître comme vous,
34:48je crois,
34:49Hussein Dembeil-So,
34:50il me montrait
34:51que c'est un entrepreneur
34:53qui utilise,
34:54un cinéaste
34:55qui utilise beaucoup
34:56d'images générées
34:56par l'intelligence artificielle
34:57pour créer
34:59de nouveaux films
34:59et c'est assez bluffant
35:01ce qu'il fait
35:01et il me montrait
35:02les campagnes
35:04de publicité
35:05qu'il est en train
35:06de créer
35:06pour la Cannes,
35:07pour la Coupe d'Afrique
35:08des Nations
35:09qui va bientôt se dérouler
35:10et il me disait
35:11ça va être un tremblement
35:12de terre
35:12pour les agences
35:12de publicité
35:13en Afrique
35:13et là on voit
35:15il y a un leapfrog
35:16c'est-à-dire que
35:16cet entrepreneur
35:17est bien bien en avance
35:18de beaucoup d'agences
35:19de publicité européenne
35:21ou américaine.
35:23Non.
35:24Si, non.
35:25En fait,
35:27on va revenir au narratif,
35:29le narratif qui guide
35:30cette transformation
35:30et cette révolution.
35:32Si c'est un narratif
35:32de la performance
35:33et de la productivité,
35:34on va détruire énormément
35:35et on va aussi perdre
35:37en qualité.
35:38Et donc, en fait,
35:39il faut repenser aussi
35:40ce qui fait
35:40unicité,
35:42différenciation,
35:43compétitivité.
35:45Allez-y Céline,
35:46Antonin,
35:46très rapidement
35:47qu'on puisse parler
35:47aussi d'environnement.
35:48Très rapidement,
35:49je pense que
35:50comme vous le disiez
35:50très justement,
35:51c'est vraiment une question
35:52aussi de projet de société.
35:53Est-ce qu'on a envie
35:54par exemple d'être
35:55un jour recruté
35:56uniquement par une
35:57intelligence artificielle,
35:58licencié par une
35:58intelligence artificielle ?
35:59Aujourd'hui,
35:59ce n'est pas faisable
36:00en droit français
36:01mais je veux dire,
36:02voilà.
36:02Donc, c'est aussi ça
36:03la question.
36:03C'est-à-dire que l'IA sera
36:05ce qu'on en fera également.
36:06Bien sûr.
36:07Alors, consommation
36:08d'électricité,
36:09besoin croissant en eau
36:10pour refroidir
36:10les centres de données,
36:12le développement de l'IA
36:13à grande échelle
36:14a un coût environnemental
36:15très concret.
36:16Jean-Baptiste Bousige,
36:17vous promettez l'inverse.
36:18Utiliser la donnée
36:19et l'IA
36:20pour réduire
36:21l'empreinte carbone
36:21des entreprises
36:22en optimisant
36:24l'utilisation des machines,
36:25la logistique,
36:26les comptes rendus
36:27d'activité.
36:28Concrètement,
36:29pouvez-vous estimer
36:29les gains en moyenne
36:31que vous permettez
36:32de réaliser
36:32aux entreprises ?
36:33Alors, déjà,
36:35en avant-propos,
36:38je pense qu'il faut éviter
36:39d'être techno-solutionniste,
36:41c'est-à-dire de se dire
36:42l'IA va résoudre
36:42tous nos problèmes.
36:44Et je pense qu'en fait,
36:45en tant que développeur
36:47de solutions
36:48d'intelligence artificielle,
36:49on a un premier devoir
36:50dans notre métier,
36:51c'est d'être frugal.
36:52Et en mathématiques,
36:53on parle souvent
36:53de solutions élégantes.
36:54C'est-à-dire que quand on a...
36:55On peut avoir trouvé
36:56une nouvelle solution
36:58parce qu'on a utilisé
36:59des choses très puissantes,
37:00mais ensuite, il faut...
37:01D'ailleurs, il y a un terme
37:01qui s'appelle
37:02la distillation
37:03en intelligence artificielle.
37:04Et c'est ce qu'a fait
37:05DeepSeek en Chine
37:06en étant à un niveau
37:07très bon de performance
37:09face aux concurrents américains
37:10avec des modèles plus petits.
37:12Et donc, il y a déjà
37:13un premier devoir
37:14qui est de se dire
37:14quelle est la solution...
37:14C'est la frugalité
37:15dont vous parliez tout à l'heure.
37:17Quelle est la solution
37:17qui a la juste taille ?
37:19Quel est le modèle ?
37:20Est-ce qu'on a besoin
37:21d'IA à cet endroit-là
37:22ou est-ce qu'un modèle
37:22plus simple suffit ?
37:23Ça, c'est la première chose.
37:25Et la deuxième chose,
37:26c'est de se dire
37:26quels sont les problèmes
37:28qu'on cherche à résoudre.
37:29Et dans les entreprises,
37:30les entreprises ont toutes
37:31des besoins
37:33de prévoir
37:34leur compétitivité
37:36de demain
37:36et ça va être impacté
37:38par le changement climatique,
37:39qui le veuille ou non.
37:39Et d'ailleurs,
37:39les entreprises américaines
37:40n'abandonnent pas ça.
37:42Et donc, comment on l'accélère ?
37:43Vous diriez que c'est une priorité
37:44pour les géants de la tech,
37:46justement,
37:46leur empreinte carbone ?
37:47Ce n'est pas les géants de la tech,
37:48mais les entreprises
37:49savent très bien
37:50que le coût de l'énergie,
37:52que l'accès aux matières premières,
37:55que même les préférences
37:56des consommateurs
37:57suivent une tendance
38:00qui ne reviendra pas en arrière.
38:01Et donc, moi,
38:02j'ai pas mal de clients américains
38:03qui ont certes abandonné
38:04très facilement
38:05leur programme diversité
38:06avec la nouvelle administration,
38:08mais qui savent que dans 10 ans,
38:10s'ils n'ont pas construit
38:11des produits plus durables,
38:12ça va poser un vrai problème
38:13de compétitivité.
38:15Oui, très rapidement,
38:16avec quelques collègues,
38:19on a un projet,
38:20justement,
38:20Iveolia
38:20et donc une autre entreprise
38:22Pure Control,
38:23on a un projet, justement,
38:24où on s'intéresse
38:25aux stations d'épuration
38:26et ils ont introduit,
38:27en fait,
38:28le numérique,
38:29l'IA,
38:29pour essayer de mieux contrôler
38:30ces stations d'épuration
38:31et, en fait,
38:32d'optimiser les gains d'énergie.
38:34Et, en fait,
38:34ce qu'on observe,
38:35c'est que grâce
38:36à l'intelligence artificielle,
38:37on fait baisser de 10%
38:38l'énergie qui est consommée.
38:39Mais est-ce que ça compense
38:41l'énergie qui est utilisée
38:42pour créer de l'intelligence ?
38:43Tout à fait,
38:44parce qu'on chiffre à 1%
38:45versus 10%,
38:46donc 1% en termes de coûts
38:48et 10% en termes de bénéfices.
38:51Donc, c'est juste pour dire
38:51que sur des solutions,
38:52alors ça ne recouvre pas
38:53l'ensemble des solutions de l'IA,
38:54mais par exemple,
38:55sur des solutions industrielles
38:56très concrètes
38:57et qui sont sur des...
38:57Très précises.
38:58Très précises.
38:59On peut, effectivement...
39:00Ça n'enlève rien.
39:00On fait que, voilà,
39:01c'est centre de données
39:02soit si énergivore.
39:04Quand on fait une requête
39:04sur Jadjpiti,
39:05c'est très consommateur d'énergie.
39:07Mais sur des requêtes,
39:08par exemple, industrielles
39:09et sur l'implantation
39:10en matière industrielle,
39:11il peut aussi y avoir
39:12des gains d'énergie.
39:12Mot de la fin.
39:14Guillaume ?
39:15Non, peut-être.
39:16Effectivement, là,
39:16on a vu beaucoup
39:17de courses de vitesse
39:18entre les géants technologiques
39:20avec les énormes projets
39:21d'infrastructures.
39:21Donc, on ne voyait pas trop
39:22ces économies.
39:24On espère qu'elles se réaliseront.
39:25Mais ce qui est très important,
39:26c'est effectivement
39:27sur quelle valeur
39:27on veut travailler.
39:29Il y a un studio...
39:31On n'a pas trop parlé aussi
39:32de la perte des menaces
39:35sur les droits d'auteur,
39:36par exemple.
39:36Il y a un studio californien
39:37qui fait des images générées
39:38par intelligence artificielle
39:39qui s'appelle Moon Valley
39:40qui, lui, prend à cœur
39:42de respecter les droits d'auteur
39:43de la même manière
39:44qu'on parlait tout à l'heure
39:45de la consommation énergétique.
39:46On n'a pas non plus parlé
39:47de régulation de données numériques
39:50ou de bulles
39:50dans l'intelligence artificielle.
39:52Ça fera l'objet
39:52d'une prochaine émission.
39:53En tout cas,
39:54merci beaucoup à tous les quatre
39:55d'avoir participé
39:56à cette émission.
39:57Merci à vous de l'avoir suivie.
39:58L'information continue
39:59sur France 24.
40:00Sous-titrage Société Radio-Canada
40:04Sous-titrage Société Radio-Canada
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