00:00Bonjour Hugo Michon, et bienvenue. Vous êtes donc cofondateur, directeur général d'Arlequin AI.
00:06Vous développez donc cette nouvelle classe d'intelligence artificielle qui est fondée sur le topological deep learning, c'est-à
00:12-dire ?
00:13C'est les réseaux de neurones topologiques en français. En fait, c'est une nouvelle architecture d'IA.
00:17Donc en IA, il y a une architecture que tout le monde connaît, c'est l'IA générative que tout
00:21le monde utilise, donc les Mistral, Claude, etc.
00:25Il y en a une deuxième qui vient d'émerger en France, qui est les world models, donc typiquement pour
00:33les applications à la robotique comme on vient le voir.
00:35Puis nous, il y a cette nouvelle architecture, les réseaux de neurones topologiques, ce n'est pas pour le monde
00:39physique comme les world models, c'est pour le monde humain.
00:42Donc là, si on prend un exemple très concret de ce qui se passe sur ce plateau et probablement dans
00:46l'esprit de tous les spectateurs, on fait des liens,
00:49c'est-à-dire indépendamment des mots qu'on prononce, des phrases qu'on échange entre nous, on fait des
00:53connexions dans notre cerveau entre ce que je suis par exemple en train de dire
00:56et ce que vous avez préparé, ce que vous avez lu ou peut-être ce que vous avez échangé.
01:01Et ça, c'est de la connexion. Et ça, c'est le monde humain. Il repose quasiment que sur la
01:04connexion.
01:05Ce n'est pas forcément de la sémantique, ça c'est l'IA générative, pas forcément ce qu'on voit,
01:08le monde physique.
01:09C'est vraiment la connexion dans le cerveau et c'est ça qu'on entraîne chez Harlequin.
01:12Mais ça ne part pas dans tous les sens du coup ?
01:14Non.
01:14Parce qu'en fait, il peut y avoir plein de connexions différentes ?
01:16Oui, mais en fait, il y a derrière une logique. C'est pour ça qu'on peut entraîner les modèles
01:21et ça permet, je vais vous prendre deux applications très concrètes,
01:23parce que ça, c'est le modèle abstrait, son application. Sur des métiers où on n'a pas le droit
01:27de se tromper, typiquement les métiers d'enquête.
01:30On peut prendre même un cliché, Colombo, si vous voulez, devant son tableau avec ses punaises et avec toutes les
01:35pièces à conviction.
01:36Il y a une photo, une déclaration, un titre de presse et il mène son enquête en regardant son tableau.
01:42Il va faire les liens entre tous les éléments probants et c'est ça qui va lui apporter des éléments
01:47sur comment conduire son enquête, etc.
01:49Ça, c'est que des liens de connectivité.
01:50Vous avez la même chose en fraude, typiquement, le blanchiment d'argent.
01:55Ce sont des réseaux, typiquement, la personne A qui vire 100 000 euros à la personne B, qui vire 100
01:59000 euros à la personne C,
02:00qui revire 100 000 euros à la personne A.
02:03Tous les virements peuvent être légaux, mais c'est la structure, c'est la connectivité d'ensemble qui est illégale.
02:07Et ça, les autres modèles d'IA ne le voient pas. C'est des modèles d'IA de connectivité, ce
02:11qu'on fait, qui permettent immédiatement de vérifier ça.
02:14Moi, le premier cas d'usage auquel j'ai pensé, c'était dans le cadre de la lutte antiterroriste.
02:17Je crois que c'est une de vos spécialités. En plus, vous avez travaillé sur les réseaux djihadistes, etc.
02:20Je me suis dit, ça, c'est vraiment le fait de pouvoir générer et mieux comprendre les connexions.
02:25Là, on va avoir forcément un cas d'usage extrêmement pratique.
02:29Ça veut dire que votre technologie, vous comptez la vendre à des entreprises comme Palantir, par exemple, ou Chaps Vision
02:34en France ?
02:35C'est-à-dire des entreprises qui font de la sûreté d'État aussi, qui mettent l'intelligence artificielle au
02:39service des États et de leur sécurité ?
02:41En fait, le marché est beaucoup plus large que ça.
02:43C'est-à-dire, pour le dire simplement, le marché, c'est un terme barbare, ce serait l'usage stratégique
02:47de l'information.
02:48Un terme très prosaïque, c'est les métiers des gens qui n'ont pas le droit de se tromper.
02:51Donc, en sécurité, en défense, il y a énormément d'applications.
02:54Mais la raison pour laquelle on s'est mis à développer ces modèles, c'est que moi, à l'origine,
02:57je suis un chercheur, je suis un chercheur de terrain.
02:59Et quand on fait de la recherche, que ce soit dans les médias, que ce soit dans la recherche, que
03:02ce soit dans les métiers d'investigation que vous mentionnez,
03:04c'est toujours la même chose, c'est qu'on doit démontrer, on doit administrer la preuve.
03:08Parce qu'on ne peut pas juste croire ce qu'on dit, il faut apporter ces éléments-là.
03:11Et ça, l'IA générative, en fait, elle apporte des réponses qui sont des réponses probabilistes.
03:16Il faut croire l'IA.
03:17Si vous travaillez sur une enquête contre-terroriste, l'exemple que vous prenez, on ne peut pas juste penser à
03:2280%
03:23qu'on va déjouer l'attaque.
03:24C'est soit ça fonctionne et on a tous les éléments en preuve.
03:27Est-ce que justement, c'est sûr à 100% ?
03:28Et donc voilà.
03:29Et donc ça, c'est le cœur du travail.
03:31C'est l'IA n'apporte aucun élément, c'est l'humain qui tranche.
03:35Qui fait l'interprétation.
03:36Exactement.
03:36Il y a plusieurs hypothèses.
03:38Donc l'IA qui remplace les humains, par exemple, c'est la thèse opposée sur laquelle on travaille, Charles Lequin.
03:42C'est l'IA qui permet de faire le lien entre d'immenses jeux de données et les éléments de
03:47preuve, la donnée source,
03:48et derrière une interprétation humaine.
03:49Mais le jugement est humain.
03:50Donc en fait, on permet à une expertise de pointe de passer à l'échelle.
03:54Typiquement, les services d'enquête, mais bien au-delà, dans le monde privé, le monde bancaire,
03:58typiquement, tout le milieu de l'audit, tout le milieu de la due diligence,
04:01c'est des métiers où on n'a pas le droit de se tromper.
04:02Le problème, c'est qu'il y a trop de données et qu'on doit aller chercher les éléments probants
04:06à l'échelle.
04:06Et c'est ça qu'on propose.
04:07Est-ce qu'il n'y a pas des dangers ?
04:08En ce moment, quand on parle d'IA, on parle beaucoup des dérives, parce qu'on parle de beaucoup de
04:11choses.
04:12Moi, je pense, quand vous m'expliquez que votre IA, elle est capable de croiser des millions de données
04:16pour faire apparaître des relations entre les personnes, les lieux, les comportements.
04:20Je me dis, mise entre les mains d'un État un peu dictatorial, ça peut être aussi...
04:26Moi, j'entends société de surveillance derrière.
04:28Est-ce que ça peut faire partie aussi des utilisations de ce genre de technologies ?
04:31Non, moi, je pense que c'est l'inverse.
04:33C'est-à-dire qu'en fait, ce qui est en train de se passer, c'est qu'il y
04:35a une révolution de l'IA.
04:36Il y a un modèle américain qui se produit, il y a un modèle chinois qui est en train de
04:39se produire.
04:39Les deux présentes des dangers pour l'Europe.
04:42Et l'Europe doit s'équiper.
04:43Et donc, en fait, nous, ce qu'on fait, c'est qu'on innove très différemment sur une interprétation
04:48qui est totalement différente de ce que doit être l'IA, qui est l'idée de transparence absolue.
04:51Donc, encore une fois, l'IA, elle ne prend pas de décision.
04:53Et c'est ça, le cœur, si vous voulez, du XXIe siècle et des enjeux autour de l'IA.
04:57Le modèle chinois, le modèle américain, c'est un modèle où l'IA prend la décision pour vous.
05:00Nous, le modèle, c'est au contraire.
05:01C'est l'IA qui vous apporte les preuves qui, ensuite, vous permettent de faire des métiers qui existent déjà.
05:05Donc, un petit peu, si vous voulez, comme un agriculteur...
05:08Une laide à la résolution d'enquête.
05:09Oui, mais qui vous fait passer à l'échelle, exactement comme un agriculteur qui utiliserait une moissonneuse batteuse
05:14pour faire le champ et les balleaux de paille.
05:15Ce n'est pas la moissonneuse batteuse qui va faire le travail à sa place.
05:18Elle va simplement l'aider à aller beaucoup plus vite.
05:20C'est lui qui détermine comment il prévoit le champ, comment il prévoit les balleaux.
05:23Et c'est ça, le cœur du travail.
05:25Et à mon sens, c'est aussi la façon dont doit penser l'IA en Europe.
05:29Et on ne doit pas avoir peur.
05:30J'entends la peur, mais il faut d'abord innover pour ensuite se donner les moyens d'encadrer.
05:35Et vous venez d'annoncer une levée de 28 millions d'euros.
05:37Merci à vous, Edomichon, d'avoir été avec nous ce matin.
05:40Donc, cofondateur, directeur général d'Arlequin, Aïe.
05:43On vous retrouve cette interview en podcast en replay sur l'application BFM Business.
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