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Comprendre les enjeux de l’intelligence artificielle en 4 points

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ANALYSE – Avec l’intelligence artificielle, nous sommes aux prémices d’une nouvelle révolution technologique aux enjeux économiques et sociétaux majeurs. Décryptage de Josselin Moreau, strategic planner au sein du Lab SQLI.

On la voit partout. L’intelligence artificielle fait les gros titres, fascine le grand public et s’est retrouvée en l’espace de quelques années au cœur de la stratégie des géants du digital, d’un côté à l’autre de la planète, chez les GAFA comme les BAT (Baidu, Alibaba, Tencent).

Mais au fait l’intelligence artificielle, c’est quoi ? Pourquoi parle-t-on de “nouvelle révolution technologique” ? Et pourquoi les entreprises se jettent-elles dans la bataille ? Réponses en 4 points.

1 – La Silicon Valley ne jure plus que par l’AI

Facebook, Microsoft, Google ou IBM ont investi massivement ces dernières années dans l’intelligence artificielle. Ces derniers y ont tout de suite vu des cas d’usages très concrets, qui apportent un bénéfice économique immédiat. Prenons par exemple le filtrage des images violentes sur internet, réalisé grâce au progrès de la reconnaissance visuelle, plutôt que par des humains.

De son côté, le CEO  de Google Sundar Pichai insiste depuis un an à chaque sortie médiatique sur son nouveau motto : AI First. L’intelligence artificielle made in Google infuse chacun de ses services, chacun de ses produits, de Google Photos à Google Home en passant par la gestion énergétique de ses data centers.

Google vient d’annoncer la création d’un fonds dédié “Gradient Ventures” pour financer des startups développant des technologies basées sur l’intelligence artificielle. Le rachat de startups ou entreprises prometteuses, dont la technologie s’appuie sur une forme d’intelligence artificielle, fait partie intégrante de la stratégie des géants de la Silicon Valley (voir Graph).

En quelques années, les géants américains se sont ainsi accaparés d’une grande partie des talents de l’intelligence artificielle. Pour n’en citer que deux : le Français Yann LeCun et le Britannique Geoffrey Hinton, tous deux à l’origine du regain d’intérêt pour l’apprentissage profond (deep learning) à la fin des années 80. Le premier a été recruté à la tête du Facebook AI Research en 2013 alors que le second a rejoint Google suite au rachat de sa société DNNresearch Inc, la même année.

Au global, l’objectif est multiple : acquérir des actifs technologiques, des talents convoités, des positions sur des marchés émergents, et enfin prendre dès maintenant l’avantage sur les nouveaux secteurs qui vont être assurément dopés à l’intelligence artificielle tels que l’automobile (véhicules autonomes) ou la santé.

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2 – AI : Google et Facebook disposent d’un avantage concurrentiel considérable

Au-delà des avancées scientifiques qui expliquent l’essor actuel de l’intelligence artificielle, il faut comprendre que deux autres facteurs entrent en compte ici. Le premier, ce sont les progrès du matériel, en particulier des processeurs graphiques qui se révèlent très précieux avec leur capacité à traiter de grandes quantités de données (ce qui explique le succès actuel et l’explosion du cours de bourse du fabriquant NVidia).

Le second facteur, c’est la masse de données à disposition. L’apprentissage est crucial pour les intelligences artificielles. Aussi plus elles sont alimentées, et plus elles sont performantes. Ce qui donne à des acteurs comme Google et Facebook un avantage considérable, compte tenu de la masse de données que ces entreprises ont à leur disposition.

3 – “Exit le PhD”, ou comment l’intelligence artificielle est devenu une commodité (quasi gratuite !)

Plus une intelligence artificielle est utilisée par des tiers disposant de leurs propres jeux de données, meilleure elle devient. C’est pourquoi tous les grands acteurs ont très tôt, avec des modèles économiques différents, ouvert leurs solutions d’intelligence artificielle aux développeurs tiers. Au-delà du chiffre d’affaires généré (qui à terme sera loin d’être négligeable) l’ouverture de ces services est l’assurance de leur optimisation dans la durée.

L’implication est considérable pour le marché. Pour caricaturer, il suffit aujourd’hui d’une seule ligne de code et d’un accès à internet pour permettre à n’importe quel développeur d’accéder à la puissance de l’intelligence artificielle dans son application ou son service.

Qu’il s’agisse d’un module de compréhension du langage naturel, de reconnaissance visuelle, ou d’une autre des nombreuses facultés mises à disposition par Google, Amazon et autres IBM, les développeurs ont désormais l’embarras du choix des solutions mises à disposition. Il n’est plus nécessairement obligatoire d’avoir un PhD en poche pour construire des solutions exploitant l’intelligence artificielle.

Kevin Kelly, éditeur de the Wired résume cette manière d’accéder à l’intelligence artificielle dans une formule très juste : AI as a Service.

4 – Partout où il y a du digital, il y aura de l’intelligence artificielle

Lors de Viva Technology 2017, Eric Schmidt (Président du conseil d’administration d’Alphabet, maison mère de Google) donnait sa vision du futur et déclarait que sommes à l’aune de L’ère de l’intelligence. Il faisait ainsi remarquer que des centaines de startups très prometteuses naissent aujourd’hui en s’appuyant sur des services et outils d’intelligence artificielle qui n’existaient même pas il y a encore un an.

Nous ne sommes donc qu’au tout début de cette ère qui va voir l’intelligence artificielle se propager dans tous les secteurs économiques. Des startups aux grands groupes, chacun aura de plus en plus d’outils à disposition pour construire des produits et des services plus “intelligents”. Une évolution qui se révèle plus complexe à mettre en œuvre pour les acteurs traditionnels, dont beaucoup sont encore en pleine transformation digitale.

La question n’est pas de savoir si ces évolutions auront lieu, mais plutôt de savoir quand et comment. Partout où il y a du digital (c’est-à-dire pratiquement partout), il y aura de l’intelligence artificielle. Autrement dit, ne pas avoir de stratégie en matière d’intelligence artificielle revient aujourd’hui à ne pas avoir de stratégie du tout.

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