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LUC JULIA

(en collaboration avec Ondine Khayat)

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

N’EXISTE PAS

Préface de Jean-Louis Gassée

© Éditions First, un département d’Édi8, 2019.

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ISBN : 978-2-412-04340-0

ISBN numérique : 9782412046746

Dépôt légal : janvier 2019

Correction : Nathalie Reyss

Mise en page : Catherine Kédémos

Éditions First, un département d’Édi8

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PRÉFACE

«Écoutez bien, jeune homme : le bureau sans papier et l’intelligence

artificielle. Voilà l’avenir ! »

Il y a cinquante ans, dans une scène digne du film The Graduate1 (Plastics, my Son !), ces paroles tombaient de la lippe oraculaire d’un grand ancien de

Hewlett-Packard où je faisais mes débuts.

Aucune  confusion  sur  le  sort  du  papier  :  moins  dominant  mais  toujours

vivant  ;  mon  ancien  employeur  vend  et  vendra  encore  beaucoup

d’imprimantes et de cartouches d’encre.

Pour  l’intelligence  artificielle,  c’est  bien  plus  compliqué,  exaltant  pour certains, anxiogène pour d’autres. Du divertissement à l’enseignement, de la

médecine  à  la  politique,  du  commerce  électronique  aux  objets  domestiques, plus  rien  ni  personne  n’échappe  ou  n’échappera  aux  diverses  formes  et  aux tentacules de l’intelligence artificielle.

D’où  l’intérêt  du  livre  de  Luc  Julia,  qui  nous  fait  passer  de  ses  rêves d’enfant  du  Sud-Ouest  aux  laboratoires  du  CNRS,  chercheur  surdiplômé  et

poussé  par  la  bureaucratie  à  l’émigration  dans  le  melting-pot,  le  creuset culturel et ethnique de la Silicon Valley.

Comme peu des habitants de la Vallée en sont capables, Luc sait humaniser

son  sujet  sans  le  dénaturer,  sans  vulgariser  la  technique,  sans  faire  mystère d’un  point  de  vue  personnel,  ni  escamoter  les  nécessaires  critiques  d’un système et d’entreprises souvent excessifs – mais, que voulez-vous, la bonne

santé d’une culture se voit aussi à ses excès.

Dans  la  deuxième  partie  du  livre,  Luc  s’attache  tout  d’abord  à  jeter  la lumière  sur  le  péché  originel,  sur  le  malentendu  de  l’intelligence  artificielle, lui-même  fondé  sur  une  mythologie  de  monstres  ou  de  machines  bien

antérieures  à  nos  ordinateurs,  fantasmes  renforcés  par  l’intelligence  de  Hal dans 2001, l’Odyssée de l’espace et les séduisants androïdes de Blade Runner.

Et,  un  jour,  un  programme  intelligent  vient  à  bout  de  l’homme  sur  un

échiquier  puis  une  tablette  de  go,  pour  ne  nommer  que  quelques  moments marquants de l’enlacement du mythe et de la réalité.

Ensuite,  après  une  visite  dans  la  définition  de  l’intelligence,  l’auteur  nous emmène dans le futur. C’est l’occasion d’aborder des sujets bien terre à terre

mais  importants  comme  la  maison  de  demain,  délicats  mais  à  ne  pas  éviter comme les robots sexuels, ou étourdissants comme notre responsabilité face à

des systèmes qui peuvent en savoir plus sur nous que nous-mêmes…

On disait autrefois « honnête homme » pour désigner une personne dont la

culture large lui conférait une belle autonomie intellectuelle et affective. C’est l’idée que vous vous ferez de Luc Julia à la lecture de son ouvrage. Mais ce

n’est pas tout. Son parcours dans les dédales de l’intelligence artificielle fera aussi des lectrices et des lecteurs « d’honnêtes humains » mieux informés et

mieux  équipés  pour  naviguer  dans  un  monde  pénétré  de  technologies

bouleversantes.

Jean-Louis Gassée

Entrepreneur et créateur de la filiale française d’Apple

1 . Le Lauréat, avec Dustin Hoffman, réalisé par Mike Nichols, 1967.

INTRODUCTION

Je suis un gars des environs de Toulouse qui a toujours adoré bricoler avec les

mathématiques.  La  chance,  les  opportunités  de  la  vie  et  peut-être  quelques talents, m’ont donné l’occasion de réaliser mes rêves. J’ai certainement été au

bon endroit au bon moment, ce qui m’a permis de voir arriver les ordinateurs

personnels dans les années 1980, Internet dans les années 1990, mais surtout

de  comprendre  les  grandes  perspectives  que  ça  allait  nous  ouvrir.

Aujourd’hui,  beaucoup  ont  du  mal  à  imaginer  la  vie  sans  Internet,  mais beaucoup plus encore ont du mal à imaginer ce que va devenir la vie avec cet

Internet omnipotent ! La technologie continue à rapetisser le monde, accélérer

le  temps,  qui  semble  aller  chaque  jour  un  peu  plus  vite,  et  contribue  à transformer  la  plupart  des  secteurs  de  notre  économie.  L’intelligence

artificielle est sur toutes les lèvres, elle est de toutes les conversations, et on dit  tout  et  n’importe  quoi  à  son  sujet.  Surtout  n’importe  quoi…  Depuis  près de trente ans, j’ai la chance de faire des conférences sur ces sujets aux quatre

coins  du  monde,  et  il  m’a  semblé  utile  d’écrire  ce  livre  pour  y  partager  ma vision avec vous. Même si je ne corresponds pas à l’archétype du geek qui vit dans un monde reclus, je ne suis pas particulièrement sociable et d’ordinaire

plutôt  discret.  Mais  comme  beaucoup  de  ce  qu’on  entend  actuellement  sur l’intelligence  artificielle  m’insupporte  et  qu’il  s’agit  surtout  de  délires émanant de personnes qui ont tout intérêt à nourrir des fantasmes populaires

sur  les  méchants  robots  qui  vont  prendre  le  pouvoir,  ou  pire,  qui  vont  tous nous tuer, j’ai décidé de sortir de mon silence. Je ne vais pas, comme eux, me

faire  mousser  sur  les  plateaux  télé  en  racontant  n’importe  quoi,  en  assénant des pseudo-théories et en donnant l’impression de maîtriser mon sujet. Je vais

vous  donner  des  faits,  des  clés,  qui  vous  permettront  de  forger  votre  propre opinion et au final, de mieux comprendre le monde qui nous attend, sans pour

autant  sombrer  dans  une  croyance  béate  en  la  technologie  et  ignorer  les dangers qui nous guettent.

Ce livre est personnel, parce que j’y parle aussi de moi et de mon parcours,

mais  c’est  surtout  un  récit  sur  la  manière  dont  toutes  ces  nouvelles

technologies  sont  liées  et  fonctionnent,  et  sur  la  façon  dont  elles  vont  nous accompagner  dans  un  futur  proche.  Je  vais,  entre  autres,  vous  raconter

comment  j’ai  développé,  avec  mes  équipes,  certaines  technologies  que  vous

utilisez  aujourd’hui  sans  même  y  penser,  revenir  sur  certains  aspects historiques  qui  fondent  les  croyances  actuelles  sur  l’intelligence  artificielle.

Et, bien sûr, je vais vous expliquer pourquoi, selon moi, elle n’existe pas !

PRÉAMBULE

17 469 JOURS, OU LE POSTULAT D’UN HOMME

PRESSÉ

J’ai toujours aimé les mathématiques. Ça me plaît parce que c’est une science

exacte,  précise  et  rassurante.  Si  le  monde  était  une  équation  mathématique, tout serait plus simple, plus explicable. Ce n’est pas le cas, mais il y a quand

même des mathématiques partout, et que vous les aimiez ou pas, vous pouvez

difficilement passer à côté. Des réductions sur les produits que vous achetez

aux plans de votre maison, en passant par les marchés financiers, tout repose

sur  une  forme  de  calcul.  Les  mathématiques  sont  basées  sur  des  preuves objectives, c’est pour ça que je les aime. Dès que c’est subjectif, comme c’est

souvent  le  cas  pour  la  physique,  je  suis  beaucoup  moins  à  l’aise.  En

mathématiques,  il  y  a  les  axiomes  ou  les  postulats  qui,  contrairement  aux théorèmes,  sont  considérés  comme  allant  de  soi,  et  n’ont  pas  besoin  d’être prouvés. Très tôt, j’ai senti le besoin de formuler un postulat.

17 469, c’est le nombre de jours que j’étais censé vivre sur cette Terre.

Je  regardais  un  western  à  la  télévision  le  dimanche  soir  où  ma  mère  m’a annoncé la mort de mon père. Il était professeur de mathématiques. C’était un

bon  vivant,  un  gars  du  Sud-Ouest  qui  aimait  faire  des  calculs.  Les

mathématiques  et  ses  démonstrations,  bien  plus  qu’un  métier,  étaient  sa

passion. J’avais onze ans quand il est mort. Pendant l’enterrement, j’ai vu son

nom  et  celui  de  mon  grand-père  écrits  sur  le  caveau  familial  et  soudain,  ça m’a sauté aux yeux. L’un était né le 12 juin, l’autre le 13 juin, l’un est mort le 9 avril, l’autre le 10 avril. J’ai vite fait mes calculs et même avec les années

bissextiles,  tout  coïncidait  :  j’ai  réalisé  que  mon  père  et  mon  grand-père avaient vécu exactement le même nombre de jours. 47 ans et neuf mois, soit

17  469  jours,  ce  qui  m’a  bien  sûr  beaucoup  perturbé.  Ils  étaient  également morts tous les deux d’un cancer du côlon. Même cause de décès, même durée

de  vie,  au  jour  près,  donc  pour  moi,  à  onze  ans,  les  choses  étaient  claires  : j’allais  mourir  d’un  cancer  du  côlon  le  3  novembre  2013.  Ce  postulat  allait rythmer ma vie, et dans mon esprit d’enfant perturbé par la mort de son père,

j’étais  convaincu  que  moi  aussi,  j’allais  vivre  17  469  jours.  Je  me  suis  dit

qu’il fallait que je me dépêche, parce que je ne disposais que de peu de temps.

17  469  jours,  c’est  court,  surtout  quand  vous  en  avez  déjà  utilisé  plus  de 4 000. Il fallait que je vive vite, que je me donne à fond. C’est pour ça que j’ai fait autant de choses, ça a été mon moteur, et c’est sans doute aussi ce qui m’a

sauvé  la  vie.  Par  deux  fois.  J’étais  tellement  sûr  de  mourir  le  3  novembre 2013, que, quand j’ai eu un premier cancer en 2005, un lymphome découvert

tardivement,  auquel,  selon  les  médecins,  je  n’avais  que  peu  de  chances  de survivre, je savais que ce n’était pas le bon moment. C’était huit ans trop tôt,

j’étais  encore  loin  des  17  469  jours.  C’était  mathématiquement  impossible.

Circulez,  Faucheuse,  y  a  rien  à  voir.  Pendant  ce  combat,  les  mathématiques ont  toujours  été  là.  Pour  lutter  contre  les  effets  de  la  chimiothérapie,  les médecins me donnaient des drogues qui me mettaient dans un état second, je

me  sentais  euphorique.  Un  jour,  après  avoir  pris  ce  traitement,  j’ai  passé quarante-huit heures à démontrer des formules mathématiques en italien, alors

que je ne parle pas un mot d’italien… Une autre fois, toujours sous traitement,

j’ai patiemment compté un milliard de grains de riz dans ma tête. J’étais dans

un  état  de  concentration  absolu.  Je  n’avais  pas  peur  de  la  mort,  pour  moi, c’était  tout  simplement  une  solution  impossible.  Après  avoir  livré  bataille pendant plusieurs mois, je m’en suis sorti. Le 3 novembre 2013 était encore

loin, ce n’était pas le moment, c’est tout. Cette date était en permanence dans

ma tête, c’était un marqueur de tout ce que je faisais. Je savais qu’il me restait peu de temps. Je devais profiter jusqu’au bout de ces 17 469 jours, et rien ni

personne ne pourrait m’en enlever un.

Mais deux ans plus tard, quand j’ai eu l’autre cancer, celui que j’attendais,

celui  qui  était  héréditaire  et  qui  devait  vraiment  m’emporter,  j’étais  quand même  un  peu  moins  fier.  L’hérédité  avait  joué  son  rôle,  mais  les  produits chimiques (preuve de modernité ?) utilisés dans les champs qui bordaient ma

maison  à  Pibrac,  et  l’amiante  de  la  faculté  de  Jussieu,  avaient  certainement accéléré  le  processus.  Pourtant,  lui  aussi,  arrivait  trop  tôt  par  rapport  à  mes prévisions. Il y avait là une anomalie mathématique qui m’a donné foi dans le

fait que j’allais à nouveau m’en tirer. C’est aussi à ce moment-là que j’ai vu à

quel point la science avait évolué. Mon grand-père est mort de son cancer en

1957, mon père, lui, y a succombé en quelques jours, en 1977. À l’époque on

ne  savait  rien  ou  presque  du  syndrome  de  Lynch.  En  revanche,  en  2007, quand ça a été mon tour d’être rattrapé par la maladie, il avait été bien étudié

et  il  y  avait  une  solution  qui  m’a  permis  d’être  tiré  d’affaire  en  quelques semaines à peine.

Je  m’étais  toujours  juré  que  le  3  novembre  2013,  je  ne  ferai  rien.  Or,  ce jour-là,  je  me  suis  retrouvé  dans  un  avion  entre  Paris  et  San  Francisco.

Pendant tout le vol, je me suis dit que 200 personnes allaient mourir à cause

de moi, mais il ne s’est rien passé. Le 4 novembre 2013, je me suis réveillé et

j’étais vivant. Je me suis senti libéré. J’ai une femme et deux enfants, une fille de  quinze  ans  et  un  fils  de  quatorze  ans  et  aujourd’hui,  je  ne  suis  plus  un homme pressé, parce que ma vie, depuis cinq ans, c’est que du bonus…

17  469  n’était  pas  le  nombre  de  jours  que  j’étais  censé  vivre.  Ce  postulat était faux. J’aurais dû m’en douter, c’était un peu présomptueux de poser un

tel postulat à seulement onze ans…

PREMIÈRE PARTIE

UN RÊVE DE GOSSE

À  l’âge  de  cinq  ans,  je  n’avais  qu’une  idée  en  tête  :  devenir  chercheur  au CNRS. Je ne savais pas vraiment ce que c’était, mais j’en rêvais. J’ai grandi à

Pibrac,  près  de  Toulouse,  un  petit  village  qui  comptait  un  peu  plus  de 1 500 habitants. Mon père était prof de maths, ma mère directrice de l’école.

On  a  longtemps  habité  dans  les  maisons  de  fonction  de  mes  parents  au

collège, puis à l’école primaire, un peu à l’écart du village. Pour moi, c’était

le  paradis  sur  Terre.  Mes  terrains  de  jeu  favoris  étaient  l’immense  cour  de récréation du collège, située en face de la maison, les environs du terrain de

foot  municipal,  un  champ  de  maïs  qui  s’étendait  à  perte  de  vue,  et  un  petit ruisseau qui coulait jusqu’à un bois que je voyais comme une véritable forêt

vierge. Enfant, quand je n’étais pas dehors à construire des cabanes, à pêcher,

à  jouer  avec  des  grenouilles,  à  explorer  la  nature  et  à  profiter  de  toutes  ces merveilles qui m’étaient offertes, je bricolais. Énormément. Je faisais pas mal

de mécanique, un peu de travail du bois, mais ce que j’adorais, c’était réaliser

des plans de maison. Faire de la géométrie appliquée sur du papier millimétré,

comme  me  l’avait  montré  mon  père,  était  absolument  palpitant.  Mais  passer du  plan  en  2D  au  dessin  des  perspectives  était  encore  plus  excitant.  La jouissance  ultime  venait  quand  je  les  construisais  ensuite  en  Lego.  Enfin presque.  Car  les  pièces  n’étaient  pas  suffisamment  variées,  il  n’y  avait  pas assez de formes différentes pour réaliser mes créations géométriques, et ça me

frustrait beaucoup. Je n’étais toutefois pas attiré par toutes les choses liées aux mathématiques. Je regrette par exemple aujourd’hui de ne pas m’être intéressé

à  la  musique.  Mon  désintérêt  était  tel  que  j’ai  failli  me  faire  renvoyer  du collège, alors que mon père en était le sous-directeur à l’époque. Un jour, je

massacrais un morceau à la flûte à bec, et la prof de musique m’a ordonné de

prendre  la  porte,  ce  que  j’ai  fait…  littéralement,  en  sortant  la  porte  de  ses gonds et en partant avec !

J’ai  découvert  l’électricité  quand  j’avais  huit  ou  neuf  ans.  J’ai  commencé par  illuminer  mes  maisons  en  Lego,  mais  très  vite  je  suis  passé  de

4,5  à  220  volts…  Je  me  suis  électrocuté  des  dizaines  de  fois  !  J’avais  par exemple  installé  un  système  d’alarme  dans  ma  chambre,  avec  une  languette en  laiton  sous  ma  porte  qui  faisait  contact.  Dès  que  quelqu’un  entrait,  une sonnerie se déclenchait, des lumières s’allumaient, d’abord blanches, puis de

toutes  les  couleurs,  et  se  mettaient  ensuite  à  clignoter.  Une  vraie  boite  de nuit  !  Mais  c’est  le  projet  que  j’ai  réalisé  après  dont  je  suis  certainement  le plus  fier.  Comme  tous  les  enfants,  je  devais  faire  mon  lit  tous  les  matins.

C’était pour moi une corvée insupportable parce que, comme tous les garçons

de  cet  âge,  j’étais  très  feignant.  J’ai  donc  décidé  de  construire  un  robot  qui fasse le lit à ma place. Ce projet m’a certainement pris bien plus d’énergie que

de  faire  mon  lit  1000  fois,  mais  c’était  passionnant.  Après  avoir  conçu  le projet  plusieurs  dizaines  de  fois  dans  ma  tête,  j’ai  fait  quelques  croquis  sur papier millimétré et je suis passé aux travaux pratiques. J’ai construit le robot avec le moteur d’un vieil aspirateur que j’avais préalablement démonté, ce qui

n’était pas une idée brillante, parce qu’il tournait beaucoup trop vite, même si

j’avais  ralenti  le  bras  en  bois  articulé  que  j’avais  habillé  d’un  gant  blanc rembourré de mousse pour ne pas abîmer les draps. Ce bras était juste au bon

niveau,  entre  le  matelas  et  le  sommier,  et  il  avait  pour  mission  de  border  le drap. Je l’ai construit assez rapidement, en quelques semaines, le plus délicat

étant  de  démultiplier  la  vitesse  du  moteur  de  l’aspirateur.  J’ai  passé  les semaines suivantes à essayer de l’améliorer. Au début, il n’était pas mobile, il

fallait le tirer de chaque côté du lit. J’ai donc rajouté des ficelles et des poulies pour  le  guider.  Après  l’avoir  terminé,  je  l’ai  utilisé  pendant  plusieurs  mois, mais malgré sa main en mousse, il déchirait tellement de draps que ma mère a

fini par m’expliquer que l’expérience devait s’arrêter là.

C’est à peu près au même moment que j’ai découvert l’électronique et… le

daltonisme ! Je me demandais pourquoi j’avais du mal à lire les anneaux de

couleur  qui  permettent  de  déterminer  les  valeurs  en  Ohms  des  résistances électroniques.  C’est  au  cours  d’une  visite  médicale  au  collège  qu’on  a

découvert  que  j’étais  daltonien.  Le  test  consistait  à  lire  des  nombres  formés par  des  points  de  couleur.  Je  voyais  bien  des  points  mais  ils  ne  formaient aucun  numéro.  Pour  en  avoir  le  cœur  net,  mais  aussi  certainement  pour

comprendre un peu plus cette anomalie, mes parents m’ont envoyé faire des

examens  complémentaires  à  l’hôpital  Purpan  à  Toulouse.  Là-bas,  une

infirmière m’a montré des pastilles de couleur en me demandant de faire un

arc-en-ciel dégradé avec  chaque couleur. Il  y avait une  centaine de pastilles, j’ai commencé à les ordonner. J’ai réalisé un magnifique dégradé, j’étais très

content  de  moi.  Mais  en  réalité,  j’avais  mélangé  toutes  les  couleurs  à l’intérieur  d’une  même  ligne,  alors  que  j’étais  censé  faire  une  ligne  par couleur.  Le  diagnostic  est  tombé  :  j’étais  daltonien  niveau  5.  C’est  difficile d’expliquer la façon dont je vois le monde. On dit souvent que c’est comme

voir  en  noir  et  blanc,  mais  je  n’ai  pas  cette  impression.  J’ai  appris  les

couleurs,  je  sais  que  le  ciel  est  bleu,  que  la  pelouse  est  verte  et  la  pastèque rouge. Donc pour moi, le monde n’est pas du tout comme une télé en noir et

blanc.  En  réalité,  je  me  suis  souvent  demandé  pourquoi  j’étais  très  sensible aux  peintures  de  Van  Gogh  et  beaucoup  moins  à  celles  de  Rembrandt.  Si  le faible contraste des tableaux de ce dernier pouvait facilement expliquer cette

réaction,  il  m’a  fallu  attendre  les  années  1990  et  une  brève  sur  France  Info pour  apprendre  que  Van  Gogh  était  lui-même  daltonien  de  niveau  5  et  qu’il voyait, mais surtout peignait, le monde « différemment ».

Autre  anomalie,  et  autre  personnage  auquel  j’aime  croire  ressembler,

Napoléon. Pas à cause de son ego surdimensionné, les honneurs et le prestige

ne  m’ont  jamais  intéressé,  mais  plutôt  en  raison  de  son  côté  visionnaire  et bâtisseur,  spécialement  dans  les  domaines  de  l’administration  et  de

l’éducation.  Car,  comme  lui,  je  dors  très  peu  depuis  tout  petit,  ce  qui inquiétait  mes  parents  qui  pensaient  que  j’avais  peut-être  un  problème.  Là encore, ils m’ont emmené consulter un spécialiste et en effectuant des tests, il

s’est  simplement  rendu  compte  que  mes  cycles  étaient  plus  courts  que  la plupart des gens, mais de bonne qualité. J’atteins très rapidement la phase de

sommeil paradoxal, c’est sans doute la raison pour laquelle je ne me souviens

jamais  de  mes  rêves.  Et  c’est  peut-être  pour  ça  que  je  rêve  éveillé  et  que  je vois et imagine des choses qui peuvent paraître un peu folles.

Pour  en  revenir  à  l’électronique,  j’ai  fait  des  centaines  de  montages,  du bricolage  d’autodidacte  qui  m’a  beaucoup  appris  et  surtout  porté

naturellement  vers  ma  passion  suivante,  l’informatique.  À  l’époque,  nous

étions  au  tout  début  de  l’informatique  personnelle,  et  j’ai  eu  la  très  grande chance  d’avoir  accès  dès  1978  à  un  ordinateur  personnel,  un  Commodore

PET  2001,  ce  qui  m’a  permis  de  me  mettre  à  la  programmation  et…  au

piratage  !  Dans  les  années  suivantes,  je  me  suis  aussi  beaucoup  amusé  avec les  Oric  1,  ZX81  ou  Commodore  64  et  bien  sûr  avec  le  Minitel,  bon  vieux précurseur d’Internet avant l’arrivée des PC. Je faisais mes gammes. J’aimais

rentrer au cœur des machines, casser les codes censés les défendre et montrer

que ces systèmes de protection n’étaient bien souvent que des astuces faciles

à  détricoter.  À  cette  époque,  je  donnais  des  cours  d’informatique  dans  des associations  locales.  J’expliquais  à  des  adultes  comment  fonctionnaient  ces machines, comment les programmer. C’était formidable de faire découvrir ce

monde  en  même  temps  qu’il  évoluait.  Du  coup,  j’avais  accès  à  encore  plus d’ordinateurs et ça me faisait de l’argent de poche. Quand vous avez un écran

censé afficher seulement des lettres et que vous rentrez dans sa mémoire pour

y faire d’autres choses, vous êtes au cœur même de l’ordinateur, dans son jeu

d’instructions  élémentaires  qu’on  appelait  l’assembleur.  Vous  contrôlez  tout, vous  faites  du  Lego.  Ça  me  plaisait  beaucoup  parce  que  ça  avait  un  côté explorateur  et  quelque  part  Frankenstein,  mais  aussi  compétiteur  :  casser  ou créer  un  algorithme  est  une  victoire.  L’esprit  de  compétition  me  vient

certainement  de  ma  mère,  ancienne  championne  de  basket,  issue  d’une

famille où l’on retrouve des olympiens, comme mon oncle, qualifié aux Jeux

de Rome en 1960. À Pibrac, je faisais beaucoup de foot et de rugby, rien de

très original quand on est Toulousain. Mais une fois dans la région parisienne,

je  me  suis  désintéressé  du  rugby  parce  que  ce  n’était  pas  du  tout  la  même ambiance  qu’à  Toulouse.  L’ambiance,  beaucoup  moins  bon  enfant,  ne  me

convenait  pas.  À  l’âge  de  douze  ans,  après  la  mort  de  mon  père,  j’ai  quitté Pibrac et j’ai atterri dans un collège du Val-de-Marne, à Villecresnes. J’étais

en quatrième, et un des élèves, Éric Delay, m’a emmené faire de l’athlétisme

avec  lui.  Nous  étions  en  1978.  J’ai  découvert  la  vraie  compétition  grâce  à l’athlétisme, celle du sport individuel, où l’on ne peut pas blâmer le reste de

l’équipe,  parce  qu’on  est  seul  responsable.  Je  n’en  avais  jamais  fait  avant, mais  dès  la  saison  estivale,  j’ai  gagné  tous  les  championnats  possibles  dans ma  catégorie  d’âge,  dans  toutes  les  disciplines  que  j’ai  essayées  (saut  en hauteur, en longueur, triple saut, lancers de poids et de disque). J’ai pris goût à la  compétition,  je  trouvais  ça  excitant  de  se  battre  et  de  remporter  des victoires. Physiquement, je n’étais pas souvent le plus fort, mais dans ma tête,

si.  J’étais  sûr  et  certain  que  j’allais  gagner,  que  le  travail  fourni  payerait.  Je m’entraînais  énormément,  j’adorais  les  répétitions,  le  coté  fastidieux  de l’entraînement.  La  reconnaissance  que  j’ai  obtenue  dans  le  sport  m’a  donné encore  plus  confiance  en  moi  et  créait  un  cercle  vertueux.  Je  suis  très opiniâtre, je n’abandonne jamais. Je peux passer des heures, des jours entiers

à  essayer  de  résoudre  un  problème,  jusqu’à  ce  que  j’y  arrive.  Je  ne  laisse jamais tomber, parce que je sais que je vais y arriver.

En 1981, je me suis spécialisé dans les lancers de disque et de poids, que

j’ai  pratiqué  à  haut  niveau  durant  les  dix  années  suivantes.  Je  m’entraînais énormément, le sport et l’informatique prenaient quasiment tout mon temps,

mais  je  réussissais  quand  même  à  mener  des  études  normales  en  parallèle.

Comme  je  dormais  peu,  j’avais  la  chance  de  pouvoir  rattraper  les  cours auxquels je n’assistais pas, grâce à des camarades, dont Thierry Blévinal, qui

prenaient des notes sur stencil pour moi ! Après mon bac C, je suis rentré en

fac à Paris 6 pour y faire des mathématiques. J’y ai décroché un DEUG et une

licence de math, puis une maîtrise d’informatique et un DEA en intelligence

artificielle,  dirigé  par  le  professeur  Jean-Gabriel  Ganascia,  un  pionnier  de  la

discipline,  dont  l’approche  à  la  fois  scientifique  et  philosophique  nous permettait  d’appréhender  les  sujets  avec  pragmatisme  tout  en  nous  laissant bricoler  et  découvrir  les  recoins  encore  obscurs  du  domaine.  Pendant  mon service  militaire,  en  pleine  première  guerre  du  Golfe,  j’étais  membre  des troupes  de  Marine,  et  j’ai  été  intégré  en  tant  que  scientifique  du  contingent dans  le  service  informatique  du  ministère  des  DOM-TOM.  Tout  en

développant des logiciels pour mon service, j’ai eu le temps de poursuivre un

autre  DEA  en  informatique  appliqué  aux  mathématiques  et  ça  m’a  donné

l’envie  et  l’opportunité  de  faire  par  la  suite  une  thèse  de  doctorat  à  l’École nationale des télécommunications de Paris. Dès mon entrée à l’université dans

les  années  1980,  j’ai  eu  accès  à  des  ordinateurs  connectés  et  j’ai  vite  réalisé qu’Internet  allait  nous  amener  très  loin.  Le  monde  entier  était  à  portée  de clavier,  on  pouvait  communiquer  facilement,  en  direct,  avec  qui  on  voulait, envoyer  des  documents,  des  photos.  Ça  m’a  fasciné.  En  1991,  un  truc  qui s’appelait Gopher est apparu, ça permettait d’accéder encore plus facilement à

toute sortes de données. Rien n’était vraiment organisé, on allait un peu à la

pêche,  mais  avec  un  peu  (beaucoup)  de  persévérance  on  arrivait  à  nos  fins.

C’était  fantastique  !  Je  passais  tout  mon  temps  là-dessus,  je  cherchais  les infos,  je  les  recoupais.  C’est  à  ce  moment-là  que  j’ai  vraiment  réalisé qu’Internet allait vite devenir la plus grande base de données du monde, qui

allait  potentiellement  changer  la  vie  de  beaucoup  de  gens,  surtout  si  on  en rendait  l’accès  facile  et  universel.  C’est  aussi  à  cette  période  que  j’ai découvert  «   The  mother  of  all  Demos  »,  «  la  mère  de  toutes  les  démos  », présentée  en  1968  par  Doug  Engelbart.  Son  système  informatique,  appelé

«  oN-Line  System  »  ou  NLS,  présentait  en  90  minutes  presque  tous  les

éléments  fondamentaux  de  l’informatique  personnelle  moderne    :  fenêtres,

hypertexte,  graphiques,  navigation,  saisie  de  commandes,  vidéoconférence,

souris  informatique,  traitement  de  texte,  hyperlinks,  gestionnaire  de  version de  fichiers  et  éditeur  en  temps  réel  pour  travail  collaboratif.  La

communication  entre  les  deux  ordinateurs  lors  de  la  démonstration  était

assurée par une liaison micro-ondes dédiée grâce à un camion placé sur une

montagne  surplombant  les  deux  sites.  C’était  le  maillon  faible  de  la

démonstration,  mais  dès  1969  le  même  Engelbart  démontrait  son  système

entre  UCLA  et  SRI  utilisant  ARPANET,  justement  l’ancêtre  d’Internet.  La

vision  était  complète,  j’étais  fasciné,  et  j’étais  loin  d’imaginer  que,  quand j’arriverai  à  Stanford  quelques  années  plus  tard,  Doug  Engelbart  serait  mon voisin de bureau !

Au tout début de mon travail de thèse à l’ENST, en plus de « The mother of all demos »,  j’ai  découvert  «   Put  that  there  »,  créé  par  Richard  Bolt  un  peu plus  de  dix  ans  plus  tard,  en  1980.  C’était  un  système  basé  sur  la

reconnaissance vocale et celle des gestes. Vous disiez : « Fais un carré là », et le  carré  se  dessinait  directement  sur  l’écran  à  l’endroit  que  vous  pointiez  du doigt.  Pour  l’époque,  c’était  phénoménal  !  C’était  la  première  interface multimodale  (mélange  de  voix  et  de  geste)  et  le  cœur  du  sujet  de  thèse  que j’avais choisi. Avec l’arrivée d’Internet, les bases de données associées qu’on

n’appelait  pas  encore  «  big  data  »,  et  des  nouveaux  modes  d’interactions montrés  par  Engelbart  et  Bolt,  j’étais  persuadé  que  la  technologie  était maintenant prête pour assister les gens dans de multiples tâches quotidiennes.

C’est  cette  vision  qui  a  guidé  ma  carrière  et  tous  les  projets  que  j’ai  ensuite conçus.

J’avais réalisé mon rêve d’enfant ! Le môme de cinq ans, qui rêvait au fin

fond  de  son  village  du  Sud-Ouest  de  devenir  chercheur,  était  vingt  ans  plus tard dans une unité de recherche (URA 820) du CNRS, malgré ou grâce aux

différentes  embûches  rencontrées  dans  ma  vie.  Malheureusement,  les  choses ne  se  sont  pas  passées  exactement  comme  je  l’avais  imaginé.  Je  faisais  des recherches passionnantes dans cet endroit prestigieux, je travaillais beaucoup,

j’échangeais  avec  des  collègues  d’autres  laboratoires,  et  ça  se  passait  très bien. Jusqu’au jour où ma directrice de recherche m’a dit que je devais arrêter

de  «  trop  »  collaborer  avec  certains  chercheurs  d’une  unité  de  recherche  de Grenoble,  pour  une  sombre  histoire  de  budget  et  de  réputation.  La  vision idyllique et naïve de ce monde idéal de la recherche en général, et du CNRS

en particulier, s’est effondrée d’un coup. Je voulais collaborer pour avancer et

être  stimulé,  échanger  pour  faire  progresser  mon  champ  d’activité,  mais  j’ai réalisé qu’en réalité, chacun ne roulait que pour sa chapelle, avec une vision

étriquée qui ne correspondait pas à l’idée que je me faisais de la recherche. Ce

n’était pas du tout ce que je voulais, alors j’ai décidé de partir. Mais où aller après le CNRS ? J’avais ma petite idée, je ne partais pas complètement sur un

coup de tête…

(Re)Born in the USA

Un  mois  plus  tard,  j’ai  atterri  au  MIT2  (Massachussets  Institut  of Technology),  à  Boston.  Nous  étions  en  juin,  et  mis  à  part  mes  énormes lacunes  en  anglais,  tout  se  passait  comme  dans  un  rêve  dans  le  mythique

Media  Lab3  où  j’avais  décroché  une  sorte  de  post-doc  (retenez  la  formule) grâce  aux  relations  nouées  avec  quelques-uns  de  ses  membres  lors  de

conférences internationales sur les interfaces homme-machine dans les années

précédentes. Mais quand le mois d’octobre est arrivé, avec son lot de froid et

de  neige,  le  petit  Toulousain  que  j’étais  s’est  demandé  comment  il  allait survivre  à  de  telles  conditions  climatiques.  L’hiver  parisien  était  une  chose, celui de Boston était quelques crans au-dessus ! Comme je n’avais pas encore

mon  doctorat  et  qu’on  m’avait  accueilli  au  MIT  avec  un  statut  de  post-doctorant,  il  n’a  pas  été  trop  compliqué  de  mettre  fin  à  mon  contrat,  et  là encore,  j’avais  déjà  assuré  mes  arrières.  Pendant  ces  quelques  mois,  j’avais quand  même  eu  le  privilège  et  l’honneur  de  rencontrer  Richard  Bolt,  le créateur de « Put that there »  puisque,  bien  qu’officiellement  à  la  retraite,  il passait encore parfois au Media Lab. Même si la rencontre avec mon héros a

tourné  court,  ça  a  été  une  expérience  extraordinaire  dans  un  endroit

incroyable et une atmosphère unique, que j’ai toujours essayé de recréer par la

suite  dans  mes  différents  labos.  Il  y  avait  un  mélange  de  gens  créatifs  et  de théoriciens qui travaillaient, qui échangeaient, qui s’amusaient aussi. Il y avait des  jeunes  étudiants  mis  en  confiance  par  les  doctorants  et  les  professeurs, tout  ça  dans  une  ébullition  et  un  climat  d’émulation  permanent.  C’était  un endroit  plein  de  fraîcheur  et  de  projets,  et  tout  en  restant  sur  des  bases théoriques fortes, ça générait des choses un peu folles, qui ouvraient les portes de  l’imaginaire.  Tous  ces  gens  montaient  des  systèmes  et  les  tordaient  dans tous les sens dans un foutoir indescriptible, ouvert à des tas d’influences. Cet

esprit  entrepreneurial,  dans  cette  cour  de  récréation  pour  les  amoureux  des technologies, a été insufflé par le directeur d’alors et fondateur du Media Lab,

Nicholas  Negroponte.  Le  MIT  aujourd’hui  reste  une  anomalie,  la  plus

californienne des universités de la côte Est, qui possède l’esprit de la Silicon

Valley.  C’est  ce  qui  explique  sans  doute  le  vibrant  écosystème  de  start-up locales.

La  Silicon  Valley  allait  justement  être  la  prochaine  étape  de  mon  périple.

Alors que je m’apprêtais à quitter le MIT, la chance m’a souri puisqu’on m’a

proposé  un  stage  au  SRI  International,  à  Menlo  Park.  C’était  l’hiver  et  le soleil brillait ! Le SRI est un endroit à part, une sorte de concentré de CNRS,

avec  une  histoire  ancrée  dans  la  Silicon  Valley  et  des  milliers  de  chercheurs dans  des  domaines  divers  et  variés.  Créé  en  1948  au  sein  de  l’université,  le SRI s’appelait initialement  le Stanford Research  Institute, mais le  nom a été

abrégé dans les années 1970, pendant la guerre du Vietnam. Les étudiants, les

profs  et  les  chercheurs  de  Stanford  se  sont  mutinés  contre  le  Stanford

Research  Institute  parce  qu’il  était  essentiellement  financé  par  l’armée.  Du coup, il a dû quitter l’université et seules ses initiales ont été conservées, SRI, avec  l’ajout  d’«  International  ».  On  aurait  pu  croire  que  de  tels  événements seraient tout droit sortis de Berkeley, mais ça donne une petite idée de l’état

d’esprit  qui  règne  dans  la  Valley  !  Le  MIT  était  ma  première  expérience  en dehors de la France, une sorte de bateau ivre au milieu du calme océan. Mais

au  SRI,  c’était  plutôt  l’épicentre  d’un  tremblement  de  terre  permanent  qui s’étendait de San Francisco à San José, 75 km plus au sud.

Comme  je  le  raconterai  plus  loin,  je  suis  resté  six  ans  au  SRI.  Six  années d’apprentissage,  de  découvertes  et  de  rencontres  pendant  lesquelles  j’ai  pu donner  des  cours  d’informatique  aux  étudiants  de  Stanford,  mais  aussi  de Berkeley.  À  mon  arrivée  en  Californie,  on  m’a  parlé  de  BayCHI  (Bay  pour Bay Area, la région de la baie de San Francisco englobant la Silicon Valley, et

CHI pour Computer Human Interaction, mon domaine de recherche). C’était

un groupe qui se réunissait tous les deuxièmes mardis du mois à Xerox Parc4

pour discuter des avancées de la recherche sur les interfaces homme-machine,

on  appellerait  ça  aujourd’hui  un  «   meetup  ».  Xerox  Parc  est  un  endroit mythique  pour  tout  informaticien  qui  se  respecte,  c’est  le  berceau  de  la civilisation  numérique,  la  Mecque  de  l’informatique,  bref,  le  rêve  absolu.

Quand  je  suis  arrivé  la  première  fois  devant  ces  bâtiments  des  années  1970, moches comme tout, sur Coyote Hill à Palo Alto, au milieu de rien, j’en avais

la chair de poule. Une fois à l’intérieur de l’amphithéâtre de 350 places, j’ai

regardé autour de moi et j’ai vu plein de types d’une cinquantaine d’années,

assis là, en train de parler entre eux. J’ai vite pris conscience que j’avais cité dans  ma  thèse  une  bonne  partie  d’entre  eux.  Mais  cette  fois,  ils  étaient  là

« pour de vrai », en chair et en os. J’observais tous ces mecs qui travaillaient

chez  Xerox,  HP,  Microsoft,  Intel  et  autres,  des  boîtes  qui  pesaient  des milliards  de  dollars,  et  qui  étaient  réunis  là  pour  discuter,  échanger,  se stimuler,  se  disputer  un  peu  aussi,  mais  finalement  pour  se  dépasser,  pour trouver  des  solutions  ensemble,  le  tout  dans  une  atmosphère  de  saine

émulation. Ils n’échangeaient certainement pas des secrets industriels, mais ils

É-CHAN-GEAIENT  !  Rien  que  d’y  penser,  j’en  ai  encore  des  frissons.

C’était  organisé  de  façon  assez  simple.  Chaque  mois,  il  y  avait  un  thème.

Quelqu’un  faisait  une  présentation  sur  ce  thème,  par  exemple  «  Comment

créer une interface haptique », et le débat était lancé. Chacun prenait la parole et donnait son avis. J’étais stupéfait de les voir exprimer leur opinion, donner

des idées et en prendre, alors que les enjeux étaient potentiellement énormes.

SRI et Xerox étaient les deux poumons de la recherche, HP et Intel ceux de

l’industrie,  ils  étaient  alors  tous  à  la  pointe  de  l’innovation,  ils  étaient  la Silicon  Valley.  On  rencontrait  là-bas  le   who’s  who  de  l’informatique  et  de l’électronique.  Douglas  Engelbart,  par  exemple,  qui  était  désormais  mon

voisin de bureau au SRI, vous ne connaissiez peut-être pas son nom avant de

lire  ce  livre,  mais  vous  savez  maintenant  que  vous  utilisez  au  moins  une  de ses inventions démontrée dans son NLS tous les jours. Pour la petite histoire,

il a déposé le brevet de la souris en 1967 pour le SRI, le USPTO l’a validé en

1970,  mais  comme  les  souris  n’ont  débarqué  en  masse  chez  les

consommateurs  qu’à  la  fin  des  années  1980,  le  brevet  avait  expiré  et  était tombé dans le domaine public. Entre temps, Xerox s’était inspiré du concept

original (1973) et Apple avait acheté le brevet du SRI (en 1983 pour 40 000

dollars !) pour leurs premiers ordinateurs à distribution assez confidentielle.

En  allant  à  Xerox  Parc  tous  les  premiers  mardis  du  mois,  j’ai  vraiment ressenti l’esprit de la Silicon Valley et j’ai compris que j’étais enfin là où je voulais  être.  Je  me  suis  souvenu  de  ma  directrice  de  labo  au  CNRS  qui  ne voulait pas que moi, petit chercheur, je collabore avec d’autres membres de ce

même  CNRS  quand  ici  tous  ces  types  d’horizons  différents,  brillants,  des pontes  dans  leurs  domaines,  pris  dans  des  enjeux  de  milliards  de  dollars, étaient  capables  d’échanger  suffisamment  pour  faire  avancer  le  Schmilblick.

Je les voyais heureux comme des gamins, s’adonner à des joutes passionnées,

argumentées. Les seuls qui ne venaient pas à BayCHI à l’époque, c’étaient les

gars  d’Apple,  parce  qu’ils  pensaient  qu’ils  étaient  les  meilleurs  et  qu’il  était hors de question qu’ils s’abaissent à échanger avec les autres… ! Apple est un

peu  l’antithèse  de  la  Valley.  Chaque  mois,  pendant  des  années,  j’ai

religieusement  participé  à  ces  mardis  de  Xerox  Parc,  entouré  de  gens

fantastiques avec lesquels j’ai travaillé, échangé, progressé. C’était fabuleux !

Au  CNRS,  il  y  avait  ce  problème  de  collaboration  qui  me  contrariait

beaucoup, parce que je ne concevais pas de travailler seul dans mon coin et de

ne  pas  être  stimulé.  Mais  tant  au  MIT  qu’au  SRI  j’ai  compris  qu’il  y  avait autre  chose  que  je  n’avais  pas  trouvé  dans  mon  labo  du  CNRS.  Les  gens étaient  en  réalité  beaucoup  plus  dans  la  théorie  que  dans  la  pratique,  alors qu’aux  États-Unis  les  équipes  construisaient  des  projets  en  voulant  que  la technologie  arrive  le  plus  rapidement  possible  chez  les  gens.  Les  équipes étaient  aussi  beaucoup  plus  diverses.  Je  me  souviens  au  SRI  d’un

mathématicien très baba cool, Richard Waldinger, qui était tout le temps pieds

nus.  Je  n’ai  jamais  vraiment  compris  sur  quoi  il  travaillait,  mais  il  était  très sympathique et très respecté. Tous les jours à 16 heures, il tapait sur son gong

tibétain et tout le monde se réunissait dans son bureau pour boire le café qu’il

avait préparé et manger des cookies, et ça depuis 1970 ! Je n’ai pas trouvé un tel  niveau  de  décontraction  au  CNRS,  où,  en  tant  que  chercheur,  vous  vous sentez dépositaire d’une certaine autorité, venant sans doute de la conscience

de vos qualités et peut-être aussi des responsabilités administratives qui vous

incombent. Ça vous éloigne de la réalité et vous pousse un peu plus dans la

théorie.  Alors  que  les  Américains  se  prennent  beaucoup  moins  au  sérieux, malgré leurs responsabilités, et sont du coup plus terre à terre. Mais peut-être

l’explication vient-elle tout simplement de cette arrogance française dont j’ai

si  souvent  entendu  parler…  En  tous  cas,  je  sais  maintenant  qu’on  peut  faire des choses sérieuses sans pour autant se prendre trop au sérieux.

Une autre chose que j’ai identifiée assez rapidement quand je suis arrivé en

Californie  est  ce  que  j’appelle  l’esprit  de  la  Silicon  Valley.  C’est  un  vrai melting-pot,  les  gens  viennent  de  tous  les  continents.  Ils  sont  tous  là  avec leurs  cultures,  leurs  différences,  leurs  richesses,  et  ils  travaillent  ensemble pour faire avancer les choses. J’ai toujours voulu recréer cet esprit dans mes

équipes, parce que c’est cette diversité, cette complexité qui font la différence.

Si  tout  le  monde  pense  pareil,  voit  les  choses  de  la  même  façon,  on  est  sûr d’aller dans le mur.

On me demande souvent ce qu’il faudrait pour qu’il y ait une Silicon Valley

en  France.  Je  réponds  que  c’est  impossible  parce  que  ce  n’est  pas  quelque chose  qu’on  décrète.  La  Silicon  Valley,  c’est  un  état  d’esprit  dans  lequel  on peut  voir  la  continuité  de  la  conquête  de  l’Ouest.  Les  Américains  sont historiquement  un  peuple  d’entrepreneurs  et  de  pionniers  qui  repoussent  les frontières  à  la  recherche  de  nouveaux  espaces.  La  conquête  de  l’Ouest  et  la ruée  vers  l’or  au

e

XIX   siècle  a  amené  une  population  très  cosmopolite.  Cet

héritage  se  traduit  par  une  inclinaison  à  innover,  à  entreprendre,  et  par  une capacité  particulière  à  oser,  en  partant  de  rien  ou  presque,  tout  en  se  serrant les  coudes.  On  n’associe  jamais  «  États-Unis  »  avec  «  solidarité  »,  pourtant j’aime à dire qu’il y a une forme de solidarité entre ces pionniers de la Valley.

Cette histoire et l’esprit qui en découle sont les raisons pour lesquelles on ne

peut  pas  décider  de  «  faire  »  une  Silicon  Valley.  Développer,  comme  les récents  gouvernements  successifs  le  proposent,  une  Silicon  Valley  à  la

française  sur  le  plateau  de  Saclay  est  donc  à  mon  avis  une  erreur

monumentale.  Vouloir  créer  artificiellement  un  endroit  bouillonnant  et

dynamique est voué à l’échec. Prenons l’exemple de Sophia Antipolis, ce pôle

de technologie que le sénateur Lafitte a créé sur le plateau de Valbonne à côté

d’Antibes,  il  y  a  tout  juste  50  ans.  Il  y  a  amené  des  universitaires,  il  a  fait

venir  plusieurs  grosses  boîtes  et  incité  des  petites  a  s’y  créer  (j’y  ai  même installé l’une des miennes au début des années 2000 parce qu’il nous donnait

de l’argent pour venir) dans le but de les faire collaborer. Mais tout était payé par  l’État  et  les  collectivités  locales,  c’était  un  environnement  entièrement sous  perfusion,  et  les  plus  grosses  boîtes  sont  parties  après  avoir  siphonné toutes les aides possibles. Aujourd’hui, quoi qu’on en dise, ce qui devait être

un  endroit  de  brassage  de  gens  de  cultures  différentes  n’existe  pas  dans  les faits.  La  vision  de  Sophia  Antipolis  n’a  pas  survécu  à  son  créateur,  ça  a  été une  catastrophe  économique,  et  le  bel  idéal  des  entreprises  et  des  écoles  qui devaient  coopérer  a  tourné  court.  On  prépare  à  mon  avis  quelque  chose  de similaire,  mais  à  une  échelle  beaucoup  plus  importante  à  Saclay.  D’abord bouger  nos  belles  Grandes  Écoles  parisiennes  comme  on  l’a  fait  avec

Polytechnique  en  1976  est  une  aberration,  ne  serait-ce  que  du  point  de  vue architectural. Bien sûr, il y avait beaucoup plus de place à Palaiseau que rue

Descartes  dans  le  Ve  arrondissement,  mais  le  prestige  de  la  capitale  est difficilement  remplaçable.  Imaginons  que  j’arrive  avec  le  Président  de

Samsung à Roissy pour visiter un des laboratoires de recherche, et que je lui

donne  le  choix  entre  mettre  moins  d’une  heure  pour  arriver  à  Paris,  voir  la tour Eiffel et les immeubles haussmanniens, manger dans un bon restaurant et

se promener sur la plus belle avenue du monde ou faire deux heures de route

pour aller à Saclay en contournant Paris où il n’y aura rien d’autre à faire qu’à visiter  le  lab,  à  votre  avis,  quel  sera  son  choix  ?  C’est  simple,  il  préférera Paris.  Un  autre  élément  à  considérer  est  l’endroit  où  les  acteurs  de  cet écosystème  veulent  habiter.  Il  y  a  25  ans,  le  barycentre  immobilier  de  la Valley était du côté de Palo Alto, aujourd’hui la jeune génération préfère San

Francisco,  et  les  compagnies  de  la  Silicon  Valley  s’y  sont  adaptées.  En France, si on s’obstine à considérer que Saclay est le seul centre possible, on

se privera de beaucoup de talents, surtout après les annonces de retard dans le

développement  des  infrastructures  prévues.  Ce  qui  se  passe  à  Paris  dans  ce qu’on  appelle  le  Silicon  Sentier,  entre  Opéra  et  République,  est  sans  aucun doute l’antithèse d’un projet sponsorisé par l’État. Parti de la base et profitant de la proximité des investisseurs, on y voit une certaine émulation proche de

ce que je décrivais dans la Valley, à une moindre échelle.

Beaucoup  d’États  ont  essayé,  mais  à  ce  jour  aucun  n’a  réussi  à  créer  une nouvelle  Silicon  Valley.  C’est  pour  ça  que  les  gens  continuent  d’y  venir, attirés par les opportunités qu’elle propose, dans le même esprit qu’à l’époque

de la ruée vers l’or.

Même si je ne comprenais rien au business, cette fibre entrepreneuriale qui flottait  dans  la  Valley  m’a  vite  rattrapée.  Il  n’est  pas  difficile  de  tomber amoureux de San Francisco. C’est une ville qui, malgré une histoire courte de

150  ans,  recèle  beaucoup  de  secrets  et  d’anecdotes  qui  semblent  tout  droit sortis des contes des Mille et une nuits. Entre sa fascination pour le nombre 49

et son pont de légende, il ne m’a pas fallu longtemps pour me plonger à corps

perdu dans tous les ouvrages qui parlaient des multiples facettes de cette ville

extraordinaire.  Bien  sûr,  dès  que  des  visiteurs  débarquaient  à  l’aéroport  de San  Francisco,  je  me  transformais  en  guide  touristique  et  les  abreuvais  de toutes  les  dates  et  histoires  que  j’avais  amassées  depuis  mon  arrivée.  Je  me suis  très  vite  dit  qu’il  fallait  industrialiser  tout  ça  et  j’ai  créé  ma  toute première  compagnie,  LuxTour,  qui  proposait  le  produit  le  plus  simple  du monde,  mais  qui  encapsulait  toute  mon  excitation  sur  San  Francisco.  Il

s’agissait juste d’une cassette audio, qui déroulait le même discours que celui

que  je  faisais  à  mes  invités.  Le  challenge  était  d’anticiper  le  trafic,  j’avais enregistré  la  cassette  de  façon  à  ce  que  les  utilisateurs  n’aient  pas  à  trop pousser la touche « Pause », mais ils devaient bien entendu le faire de temps à

autre. La technologie était quasi inexistante, mais ce qui m’excitait dans cette

aventure était ce côté entrepreneurial que je ne connaissais pas. J’ai monté la

boîte  en  deux  jours,  trouvé  les  entreprises  pour  dupliquer  les  cassettes,  faire les jaquettes, traduire le contenu en espagnol, anglais et allemand, trouver des

talents pour enregistrer dans ces langues, etc. Je n’ai pas vendu beaucoup de

cassettes,  mais  j’ai  appris  en  quelques  semaines  l’existence  d’un  monde  qui m’était totalement étranger, et où tout était simple, tout était possible !

Retour vers le futur

J’ai donc poursuivi mes recherches et terminé ma thèse, soutenue en 1995,

au SRI International, à cheval entre les laboratoires d’intelligence artificielle (AIC)  et  de  reconnaissance  de  la  parole  (STAR).  Je  travaillais  énormément, souvent plus de 100 heures par semaine, mais je m’amusais. Je créais comme

quand  j’étais  gosse,  et  on  me  payait  pour  ça  !  Durant  ces  années,  j’ai  eu  la chance  de  participer  à  la  création  de  Nuance  Communication,  qui  est

aujourd’hui le numéro un mondial de la reconnaissance vocale. Mais la vraie

révolution pointait tout juste le bout de son nez : Internet allait nous ouvrir de toutes  nouvelles  perspectives…  En  1997,  on  m’a  donné  la  chance  de  créer mon  propre  labo,  que  j’ai  appelé  CHIC  (Computer  Human  Interaction

Center),  un  nom  très  frenchy.  C’était  une  surprise  pour  moi  qu’on  me  fasse

une telle proposition aussi tôt, mais c’est l’une des différences majeures entre la France et les États-Unis. En France, du moins à cette époque, tout était très

hiérarchisé  et  codifié.  Au  CNRS  par  exemple,  vous  passez  de  chercheur  1  à chercheur  2,  directeur  1  puis  directeur  2  avant  de  finir  directeur  hors  cadre, chaque étape prenant environ cinq ans. Vous montez en grade en fonction de

votre ancienneté, il y a très peu d’évolution au mérite. C’est très compliqué et

rare  de  sortir  du  lot  et  de  pouvoir  créer  quelque  chose  de  nouveau  comme Jean  Tirole,  prix  Nobel  d’économie  en  2014,  a  pu  le  faire  avec  son  labo  à Toulouse  parce  que  c’est  quelqu’un  de  vraiment  exceptionnel.  Aux  États-Unis, au contraire, tout s’appuie sur le mérite. Les diplômes, presque tout le

monde  s’en  moque.  On  est  embauché  sur  diplôme,  mais  ensuite,  il  faut

montrer ce qu’on a dans le ventre. Au SRI, je n’ai été chercheur que pendant

trois ans, avant que le CEO5 me demande si je voulais avoir mon propre labo.

J’avais  à  peine  plus  de  30  ans  et  ça  me  donnait  l’opportunité  de  passer  à  la vitesse  supérieure,  mais  il  fallait  quand  même  convaincre  des  employés  en interne de rejoindre l’équipe. J’ai demandé à Adam Cheyer, qui était arrivé au

SRI quelques mois avant moi et m’y avait accueilli, de codiriger CHIC avec

moi. Il a accepté et nous n’avons pas mis longtemps à réunir une dizaine de

chercheurs  de  différents  labos  pour  vraiment  commencer  cette  aventure.  Le budget de démarrage n’était que de 200 000 dollars, mais nous n’avions pas à

payer  le  personnel.  Le   deal  était  d’avoir  cette  enveloppe  initiale  pour  un  an environ,  le  temps  de  trouver  des  clients.  Le  SRI  était,  après  tout,  une entreprise  privée  comme  les  autres,  il  fallait  créer  des  revenus  pour  se financer.  Comme  on  l’a  vu,  il  vivait  essentiellement  sur  des  budgets

militaires.  En  tant  que  Français,  je  n’avais  pas  l’autorisation  d’accéder  aux contrats  financés  par  l’armée  américaine.  Nous  avons  donc  été  obligés  de trouver  et  de  passer  des  contrats  avec  des  partenaires  à  l’extérieur  du  SRI, quelque chose que j’avais fait de façon artisanale quelques années auparavant

avec  LuxTour,  mais  que  je  devais  faire  beaucoup  plus  professionnellement ayant  maintenant  la  responsabilité  d’une  équipe.  Avec  Adam,  nous  nous

sommes mis à diffuser les idées que nous avions pour CHIC, nous parlions de

visions  que  la  plupart  des  gens  ne  comprenaient  pas  parce  que  c’était

nouveau,  et  pour  les  convaincre,  on  leur  décrivait  le  futur  sans  savoir  nous-mêmes exactement comment ça allait marcher concrètement. De mon côté, je

savais  que  ça  allait  fonctionner,  car  ces  visions  qui  me  guidaient  étaient partagées  et  amplifiées  par  ce  premier  petit  groupe  que  nous  avions  formé.

L’excitation  montait,  on  ressentait  cette  énergie,  similaire  à  celle  que  j’avais connue avant les compétitions sportives. Chaque membre de l’équipe avait la

niaque,  ils  s’appropriaient  peu  à  peu  les  idées,  ils  les  portaient  dans  leurs tripes.  Mais  il  ne  suffisait  pas  de  parler,  il  fallait  commencer  à  construire,  à prouver. Une fois les premiers contrats décrochés, avec un labo japonais qui

croyait en l’avènement de l’intelligence artificielle d’une part et BMW d’autre

part, nous pouvions bosser plus sereinement. Entre 1997 et 1999, nous avons

imaginé neuf projets qui représentaient pour nous ce que serait la vie dans le

siècle  à  venir,  c’est-à-dire  une  vie  plus  simple,  augmentée  par  Internet.  Il fallait nous dépêcher, le nouveau siècle n’était que dans quelques mois après

tout.  Nous  ne  démarrions  pas  de  zéro.  Depuis  trois  ans,  on  travaillait ensemble.  Tous  les  deux,  on  adorait  coder  et  construire  des  systèmes  qu’on puisse  démontrer.  On  se  comprenait  au  quart  de  tour,  sans  doute  parce  qu’il était francophile et qu’il avait passé un peu de temps à Paris chez « Boul »,

comprenez  Bull6…  On  a  commencé  à  travailler  sur  la  théorie  des  agents,  le projet  s’appelait  Open  Agents  Architecture,  OAA.  Cette  architecture

informatique permettait en gros de tout faire par délégation de tâches. L’idée

maîtresse  était  de  prendre  une  tâche  et  de  la  diviser  en  tâches  élémentaires, qui étaient alors distribuées à des agents spécialisés, ceci permettant de faire

mieux les choses mais aussi d’en faire plus en parallèle. Le challenge étant de

récupérer,  ordonner  et  donner  un  sens  à  tous  les  résultats  produits  par  les divers  agents.  Pendant  qu’Adam  créait  des  agents  qui  allaient  chercher  de l’information sur le Web, des crawlers pour les hôtels, les horaires d’avion et autres  ventes  aux  enchères,  je  m’occupais  plus  de  la  partie  interface

homme/machine en créant des agents pour la reconnaissances de l’écriture, de

dessins, de gestes, bref de tout type de signaux humains. En mettant tous ces

agents ensemble, comme on assemble des pièces de Lego, on a construit des

interfaces  et  développé  des  services  qu’on  a  commencé  à  appeler  des

«  assistants  ».  Le  but  était  de  mettre  simplement  à  disposition  une

bibliothèque  d’agents  que  les  programmeurs  pourraient  utiliser  pour

construire  leurs  propres  systèmes.  La  théorie  des  agents  existait  depuis  une dizaine  d’années,  mais  en  utilisant  Internet  ça  rendait  l’architecture  encore plus  puissante,  plus  «  distribuée  ».  Les  agents  pouvaient  venir  de  n’importe où,  plus  besoin  qu’ils  soient  locaux.  Avant,  on  programmait  les  choses  de façon  monolithique  et  séquentielle,  avec  des  jeux  d’instructions  locaux.

Maintenant, on pouvait programmer en termes de services rendus, où qu’ils se

trouvent  sur  Internet.  OAA  était  un  précurseur  des  architectures  de

microservices  (SOA  pour  Service  Oriented  Architecture)  qui  apparurent  une dizaine  d’années  plus  tard.  Une  caractéristique  essentielle  d’OAA  était  son ouverture,  n’importe  qui  pouvait  l’utiliser,  et  ajouter  des  éléments  à  la

communauté. Ça fonctionnait de façon simple : un agent est un citoyen de la communauté  et  a  des  droits  et  des  devoirs.  Les  devoirs  étaient  de  communiquer de façon très proche du langage naturel, en Interagent Communication

Language,  le  langage  ICL,  et  d’expliquer  à  la  communauté  ce  qu’il  savait faire et comment lui parler. Pour une lampe, ça donnait : « Je suis une lampe,

on m’active avec les commandes on et off », et il fallait déclarer les fonctions

qui allaient activer les commandes de la lampe. Les droits étaient de connaître

tout  ce  dont  est  capable  la  communauté.  Il  y  avait  un  annuaire  dans  lequel figuraient tous les agents qui s’étaient déclarés. On pouvait utiliser des APIs,

des interfaces de programmation, pour interroger l’annuaire et savoir qui était

présent  dans  la  communauté,  les  services  disponibles,  et  tout  cela  en  temps réel. Tout ce qu’on avait à faire, c’était d’aller chercher dans la communauté

l’agent  dont  on  avait  besoin.  Pour  simplifier  encore  l’utilisation  d’OAA,  les interfaces de programmation étaient disponibles dans n’importe quel langage

de  programmation.  Beaucoup  de  systèmes  ont  été  développés  en  utilisant

OAA,  ça  a  impliqué  parfois  l’apparition  d’agents  redondants.  L’architecture permettait  d’utiliser  ces  fonctions  en  parallèle,  la  stratégie  était  laissée  au choix du concepteur du système, il y avait des outils pour mettre les agents en

concurrence ou utiliser leurs résultats de façon complémentaire. Dès le début

de  la  conception  d’OAA,  nous  avons  pensé  qu’il  était  impératif  que

l’utilisateur  humain  puisse  interagir  avec  les  agents  distribués  en  tant  que membre  à  part  entière  de  la  communauté.  C’est  dans  cette  optique  que  nous avons conçu l’ICL comme un langage déclaratif basé sur la logique et capable

de représenter les expressions du langage naturel. Ces techniques permettaient

aux  utilisateurs  humains  d’interagir  étroitement  avec  la  communauté  en

constante évolution des agents distribués. L’incorporation dans l’architecture

d’agents permettait d’utiliser les modalités de son choix, de faire des gestes,

pointer,  parler,  dessiner,  écrire  à  la  main  ou  utiliser  une  interface  graphique standard  pour  faire  passer  des  messages  à  une  collection  d’agents  de  façon simultanée. Ça a permis d’implémenter des interfaces multimodales bien plus

puissantes que « Put that there », ce qui était au cœur de mon travail de thèse.

Dès  1994,  nous  avions  commencé  à  travailler  sur  une  carte  réactive  à

laquelle  on  pouvait  parler.  Il  s’agissait  en  réalité  de  ce  qu’on  appellerait aujourd’hui une tablette, à laquelle on demandait, par exemple, de trouver les

restaurants  ou  les  hôtels  qui  sortaient  tout  droit  de  base  de  données  venant d’Internet. Le fonctionnement se voulait le plus naturel possible : l’utilisateur demandait  au  système  de  lui  indiquer  les  hôtels  dans  une  zone  définie  qu’il entourait avec son stylo sur la carte. Les résultats étaient affichés directement

sur  la  carte  et  on  pouvait  faire  des  tris  en  fonction  de  leur  prix  ou  de  leur nombre  d’étoiles  par  exemple.  Si  on  écrivait  «  piscine  »  sur  la  carte,  seuls restaient à l’écran les hôtels avec piscine.

Les neuf projets de CHIC ont donc utilisé OAA et évidemment rajouté de

multiples  briques  technologiques  à  l’architecture  en  se  concentrant  sur  la réalisation  de  cas  d’usage  que  nous  pensions  possibles  et  pratiques  pour  les

« vrais gens » du

e

XXI   siècle.  En  1997,  nous  avons  construit  le  premier  frigo

intelligent,  CHeF  (Collaborative  Home  e-Fridge)  équipé  d’un  système  qui

permettait  de  savoir  ce  qu’il  contenait.  Il  était  donc  capable  de  proposer  des recettes, trouvées sur Internet, en fonction de ce qu’il renfermait. Plus tard, il a  pu  aussi  parler  aux  placards  pour  proposer  encore  plus  de  recettes.  Petit  à petit,  tous  les  appareils  de  la  cuisine  puis  de  la  maison  ont  été  connectés,  le four,  la  télévision  et  même  la  voiture.  C’était  le  tout  début  des  objets connectés, ce qu’on n’appelait pas encore l’« Internet of Things » (IoT).

L’année  suivante,  nous  avons  créé  CARS  (Cooperative  Agents  and

Recognition  Systems)  :  un  système  de  navigation  alliant  une  interface

multimodale et de la réalité augmentée, quelque chose qui n’est toujours pas

déployé  aujourd’hui.  Le  GPS  n’était  pratiquement  pas  disponible  pour  les civils à l’époque, du moins avec une résolution raisonnable, il était totalement

contrôlé  par  l’armée.  Même  si,  comme  je  l’ai  dit,  je  n’avais  pas  les

accréditations  nécessaires,  nous  avons  quand  même  pu  utiliser  cette

technologie, certainement le privilège de travailler au SRI. J’ai dû acheter un

van sur mes propres deniers pour ce projet, parce qu’il fallait qu’on teste notre système en grandeur nature et que personne n’était assez fou pour financer ça.

Comment  ça  fonctionnait  ?  Dans  la  continuité  du  projet  précédent,  CHeF

envoyait  le  message  «  Il  n’y  a  plus  de  lait  »  à  la  voiture.  Informé,  le conducteur  demandait  par  la  voix  au  système  de  localiser,   via  Internet,  les épiceries les plus proches. Au lieu d’avoir une carte comme on en a dans les

GPS aujourd’hui, les informations s’affichaient directement sur le pare-brise,

qui  devenait  ainsi  un  espace  de  réalité  augmentée.  Il  suffisait  alors  d’un simple  geste  sur  le  pare-brise  pour  sélectionner  l’épicerie  voulue,  et  le système  de  navigation  prenait  la  main.  Ce  système  ultra  simple  et  naturel  à utiliser, qui superposait des éléments virtuels venus d’Internet sur des scènes

réelles, était certainement l’un des premiers systèmes de réalité augmentée à

fonctionner  dans  le  monde.  Cette  vie  du

e

XXI   siècle,  augmentée  par  la

technologie,  dont  nous  rêvions  au  moment  de  la  création  de  CHIC

commençait  à  prendre  forme.  À  l’aube  de  ce

e

XXI   siècle,  nous  avons  donc

décidé de dévoiler à la presse internationale nos 9 projets, le 9/9/99 à 9 heures du matin. Encore une histoire de chiffres !

Nous  avons  eu,  entre  autres,  les  honneurs  d’un  reportage  de  la  BBC  qui résumait  assez  bien  ce  qu’on  voulait  montrer.  On  y  voyait  un  utilisateur regardant  un  épisode  d’une  série  populaire  qui  recevait  soudain  un  message du  four  sur  son  téléviseur  l’informant  que  son  repas  était  prêt.  Le  four  avait été programmé automatiquement par l’emballage du plat quand il était passé

du  frigo  au  four.  On  voyait  ensuite  la  maîtresse  de  maison  dans  sa  voiture recevoir  un  message  du  frigo,  se  laisser  guider  et  ramener  du  lait  avant  de rentrer chez elle…

Parmi ces neuf projets, il y en avait un qui est aujourd’hui plus connu que

les autres. C’est en effet au SRI qu’avec mon ami Adam Cheyer, nous avons

déposé  les  premiers  brevets  pour  «  The  Assistant  »,  l’ancêtre  de  ce  qui deviendrait  Siri7  dix  ans  plus  tard.  À  l’époque,  c’était  un  vieux  magicien qu’on voyait s’agiter sur l’écran, auquel on pouvait poser des questions sur le

SRI et qui se servait du World Wide Web, comme on l’appelait encore, pour

étayer  ses  réponses.  C’était  une  interface  anthropomorphique,  qui  tendait  à recréer au mieux les interactions entre humains. Nous étions bien conscients

des limites de la reconnaissance de la parole. Au lieu d’essayer de les cacher,

nous  en  avons  joué  en  donnant  de  l’humanité  à  ce  vieillard  un  peu  sourd.

C’est d’ailleurs cette dose d’humanité, avec une pointe d’humour, qui a plus

tard fait le succès de Siri et qui a lancé la mode des assistants vocaux. Adam

et  moi  avons  toujours  considéré  que  les  assistants  virtuels  ne  fonctionnaient pas  bien.  Encore  une  fois,  si  Siri  a  eu  autant  de  succès,  c’est  précisément parce que nous avions conscience de ces difficultés. Pour faire croire aux gens

que Siri était « intelligent », nous avons volontairement introduit une dose de

stupidité. C’est ce que j’appelle le paradigme de la « boîte de nuit » : quand

Siri  ne  comprend  pas  ce  qui  se  passe  autour  d’elle  (c’était  au  départ  une femme aux États-Unis, un homme en France), elle va faire ce que vous faites

en  boîte  de  nuit  pour  ne  pas  paraître  complètement  stupide,  c’est-à-dire acquiescer  sans  comprendre  et  sourire  un  peu  bêtement,  ou  changer

involontairement  de  sujet.  Nous  avons  donc  appliqué  exactement  cette

méthode  :  quand  Siri  ne  comprend  pas,  elle  ne  s’avoue  pas  tout  de  suite vaincue, elle change  de conversation ou  elle raconte une  blague. C’est l’une

des raisons pour lesquelles les gens l’ont aimée, malgré le fait que sa qualité

n’était pas meilleure que d’autres systèmes. Il y a huit ans, tous les acteurs de la  reconnaissance  vocale  étaient  en  gros  au  même  niveau,  utilisaient  tous  la

même  technologie  vieille  d’une  vingtaine  d’années.  En  réalité,  le  succès  de Siri, c’est grâce à l’introduction de la stupidité artificielle !

Business as usual…

Après  dix  ans  dans  les  labos  de  recherche  à  découvrir  et  inventer  de

nouvelles technologies, je suis parti du SRI. J’avais maintenant envie de créer

des  start-up  afin  de  développer  des  produits  et  des  services  innovants  et  les mettre  au  service  du  plus  grand  nombre.  Le  1er  janvier  2000,  nous  avons lancé,  avec  une  partie  des  membres  de  CHIC,  BravoBrava  !,  un  incubateur financé  en  fonds  propres.  Le  concept  d’incubateur  n’était  encore  pas  très répandu.  Une  exception  notoire  était  Interval  Research,  une  structure

démarrée par Paul Allen, le fondateur de Microsoft avec Bill Gates, en 1992.

Interval s’était donné pour mission de définir les enjeux et les concepts pour

créer les technologies importantes pour l’avenir afin de donner la possibilité à

des  entrepreneurs  de  les  développer.  Paul  Allen  y  a  paraît-il  investi  plus  de 100 millions de dollars pour finalement fermer Interval au milieu de l’année

2000 sans avoir eu de succès notable. Au moment où nous avons commencé

BravoBrava  !,  nous  ne  savions  évidemment  pas  ce  qu’il  allait  arriver  à Interval, mais si ça avait été une source d’inspiration, nous ne voulions et ne

pouvions  pas  répliquer  exactement  le  modèle.  D’abord,  nous  n’avions  pas

100  millions  à  mettre  dans  le  projet,  notre  investissement  était  beaucoup, beaucoup  plus  modeste,  mais  surtout,  si  nous  voulions  aussi  créer  des

compagnies  à  partir  de  l’incubateur,  nous  voulions  introduire  ce  que  j’ai appelé alors le « fear factor ». L’idée était bien de travailler sur des concepts et des technologies avancées, avec trois objectifs : développer l’idée jusqu’à

ce  qu’elle  soit  suffisamment  aboutie  pour  donner  lieu  à  la  création  d’une entreprise,  ou  prouver  qu’elle  était  viable  mais  la  vendre  à  autrui,  ou l’abandonner  avant  qu’on  ne  passe  trop  de  temps  dessus.  Le  «   fear  factor  »

intervenait quand on décidait de créer une compagnie. Le personnel qui allait

partir  avec  le   spin-off  ne  pourrait  plus  jamais  revenir  à  BravoBrava  !  Après notre  investissement  initial,  ils  allaient  devoir  voler  de  leurs  propres  ailes.

D’après moi, l’une des raisons de l’échec d’Interval venait du fait qu’une fois

une  compagnie  créée,  les  employés  qui  la  rejoignaient  pouvaient  revenir  au sein  d’Interval  si  elle  échouait.  Je  pense  que  cette  pratique  a  engendré  un manque de motivation, et en conséquence la déroute de leur spin-off.

Notre première entreprise, Soliloquy Learning, avait pour ambition d’aider les  enfants  lors  de  la  phase  d’apprentissage  de  la  lecture.  Notre  constat  de base était qu’ils ne disposaient pas d’assez de temps avec leur enseignant pour

pouvoir vraiment progresser, surtout lorsqu’ils étaient en difficulté. Ma mère

ayant  longtemps  enseigné  en  classe  de  CP,  j’ai  baigné  très  jeune  dans  ces réflexions  sur  l’éducation.  Nous  avons  donc  mis  au  point  un  ordinateur

capable d’épauler la maîtresse. Il écoutait l’élève lire un texte tout haut, et lui donnait un feedback immédiat sur son niveau de lecture en mettant en rouge ou  en  orange  les  mots  et  les  passages  où  l’enfant  avait  des  difficultés  afin qu’il  puisse  facilement  les  repérer  et  qu’il  puisse  recommencer  à  les  lire jusqu’à ce que tout le texte devienne vert. J’adorais ce produit. D’un point de

vue technologique, il démontrait qu’on pouvait utiliser quelque chose qui ne

marchait  pas  bien,  la  reconnaissance  de  la  parole,  dans  un  système  qui  en exploitait tous ses potentiels. Dans le cas présent, comme on connaissait déjà

le  texte  qui  devait  être  lu,  le  reconnaisseur  de  la  parole  n’était  là  que  pour confirmer  et  assister  l’élève,  et  n’avait  en  rien  besoin  d’être  parfait.  Ce logiciel, appelé le « Reading Assistant » a rencontré un beau succès et a été

vendu dans plusieurs dizaines de milliers d’écoles aux États-Unis.

Dans  la  foulée,  nous  avons  développé  un  logiciel  similaire  pour

l’apprentissage des langues. L’idée était d’adapter le contenu des textes qu’on

proposait  aux  intérêts  de  chacun.  Si  quelqu’un  aimait  le  foot  par  exemple, notre logiciel permettait à l’étudiant de choisir n’importe quel texte relatif au foot sur Internet, et il pouvait alors s’exercer en ne lisant que des textes sur le sujet qui le passionnait, épaulé par l’ordinateur. On sortait enfin de « Where is Brian ? Brian is in the kitchen ». Là aussi ça a été un beau succès, notamment au Japon.

Ensuite,  avec  une  équipe  d’une  trentaine  de  personnes,  nous  avons  créé

Orb, la start-up dont je suis certainement le plus fier aujourd’hui, un vrai défi technologique.  C’était  la  toute  première  fois,  je  vous  parle  de  2002-2003, qu’on  pouvait  regarder  la  télévision  en  direct  sur  son  portable.  C’était  du jamais  vu.  Il  était  possible  en  réalité  de  diffuser  n’importe  quel  contenu multimédia (vidéos, musique, photos) sur n’importe quel appareil connecté à

Internet.  Nous  étions  les  premiers  à  développer  une  technique  permettant  ce qu’on appelle aujourd’hui le « Place Shifting », c’est-à-dire une méthode qui vous  permet  de  faire  à  un  endroit  ce  que  vous  faites  normalement  ailleurs.

Typiquement,  regarder  une  émission  de  télévision  au  bureau,  au  lieu  de  le faire dans votre  salon. Nous avons  gagné beaucoup de  prix prestigieux pour

ce projet, notamment au CES de Las Vegas. Et, même si nous étions un peu

en  avance  sur  notre  temps,  l’arrivée  en  masse  des  smartphones  avec l’avènement de l’iPhone et d’Android en 2007-2008 a permis à des millions

de  personnes  de  profiter  de  cette  technologie.  En  2009,  en  bon  scientifique, j’ai fait mes calculs : j’avais fait dix ans de recherche, puis dix ans de start-up, il était temps de passer à autre chose. J’ai alors décidé que mes dix prochaines

années, je les passerai dans des grands groupes. C’était d’autant plus logique

qu’ayant  pour  ambition  de  toucher  le  plus  grand  nombre,  il  valait  mieux surfer sur des noms connus et sur les forces marketing qui allaient avec.

Le  monde  des  start-up  est  vraiment  dur.  Il  faut  en  permanence  trouver  de l’argent,  tout  en  travaillant  sur  des  projets  d’avant-garde  que  personne  ne comprend,  même  dans  la  Valley.  Même  si  nous  avions  eu  de  beaux  succès, j’en  avais  assez.  Je  me  suis  dit  qu’il  était  plus  judicieux  de  faire  de l’innovation  dans  les  grandes  boîtes,  en  utilisant  leur  argent  et  leur  force  de frappe  pour  développer  des  projets  novateurs.  En  2010,  j’ai  donc  envoyé quelques  courriels  à  des  membres  du  réseau  que  je  m’étais  constitué  les années précédentes, en leur disant que je voulais intégrer un grand groupe. À

peine  quelques  jours  plus  tard,  je  recevais  une  réponse  d’un  responsable  de HP  me  disant  qu’ils  commençaient  à  travailler  sur  un  projet  d’imprimantes connectées  et,  vu  mon  expérience,  il  me  proposait  de  me  charger  de  tout  le développement.  En  raison  de  l’immense  respect  que  j’avais  pour  le  groupe HP, cet acteur historique de la Silicon Valley, j’ai accepté avec enthousiasme.

Là, j’ai tout de suite compris ce qu’est la force de frappe d’un grand groupe.

Dès  que  je  suis  arrivé,  à  peu  près  250  personnes  ont  été  mises  sous  mes ordres  :  un  peu  moins  de  200  en  Inde,  une  vingtaine  à  Salt  Lake  City,  10  à Portland, 10 à Boston, et 10 à San Francisco pour travailler sur ce projet qui

n’était alors qu’un embryon et qui est ensuite devenu ePrint, une technologie

que vous utilisez probablement si vous avez une imprimante HP. Elle permet

d’interagir  avec  son  imprimante  de  n’importe  où,  depuis  un  navigateur  Web ou une application mobile pour lui envoyer des documents à imprimer. De la

même  façon,  on  peut  scanner  des  documents  et  les  envoyer  depuis

l’imprimante  sur  d’autres  supports  grâce  à  un  panel  graphique  présent  sur l’imprimante  même.  Pour  ce  panel,  nous  avions  développé  des  applications, similaires  aux  «  apps  »  que  vous  trouvez  aujourd’hui  sur  vos  téléphones mobiles, qui permettaient d’imprimer des documents spécifiques tels que des

cartes  de  visite  ou  même  des  timbres.  Le  but  était  bien  évidemment  que  les gens  impriment  plus.  Techniquement,  il  y  avait  des  problèmes  de

communication et de protocole à résoudre, des choses très similaires à ce que

nous avions fait à Orb. Nous travaillions en réalité sur une dématérialisation

totale  de  l’impression.  À  l’époque  d’Orb,  nous  avions  aussi  travaillé  sur  la dématérialisation  de  documents,  qu’on  pouvait  envoyer  de  n’importe  où.  Il s’agissait essentiellement de vidéos ou de musique. En 2003, nous nous étions

amusés à envoyer un film sur une imprimante, qui était pour nous un receveur

multimédia  comme  les  autres.  Elle  avait  bien  commencé  à  imprimer  les

images,  mais  avait  très  vite  saturé  parce  qu’un  film,  c’est  quand  même  24

images  par  seconde  !  Ces  documents  passaient  par  le  cloud  où  ils  étaient modifiés  pour  satisfaire  aux  limitations  de  formats  que  pouvait  accepter  le receveur, mais aussi à la taille de fichier que le réseau pouvait supporter. Ils

étaient alors envoyés vers l’appareil connecté de notre choix. ePrint reposait

sur le même principe, c’était donc vraiment une technologie que je maîtrisais.

Les personnes qui m’ont embauché chez HP le savaient, ils me voulaient pour

ces compétences-là, et c’est la raison pour laquelle j’ai intégré la boîte aussi

rapidement. Ce genre de négociation prend normalement des mois, mais là, en

une semaine, c’était réglé. Parmi les 250 personnes qui travaillaient avec moi

sur  le  projet,  beaucoup  ne  comprenaient  pas  ce  que  je  voulais.  Outre  les technologies nouvelles pour eux, j’ai aussi voulu insuffler un peu de l’esprit

« start-up » dans les méthodes de travail. J’ai donc dû réorganiser l’équipe en

embauchant des personnes de confiance, certaines étant passées par CHIC ou

BravoBrava!.  La  plupart  des  grands  groupes,  surtout  ceux  fabriquant  des

appareils pour le grand public, utilisent encore de vieilles méthodes de travail

et de planification connues sous le nom de « Waterfall ». C’est une approche

logique  et  séquentielle  qui  a  pour  but,  dès  la  conception  du  produit,  de contrôler  complètement  sa  fabrication  en  tentant  de  tout  prévoir  plusieurs mois, voire plusieurs années, à l’avance. Les étapes sont bien définies, claires

et confortables, mais la méthode manque cruellement de flexibilité car s’il y a

le  moindre  pépin  ou  un  changement  de  direction,  ça  implique  de  revoir  le projet  dans  son  intégralité,  ce  qui  génère  des  retards  et  des  coûts

supplémentaires  importants.  Dès  mon  arrivée,  j’ai  donc  appliqué  dans  mon groupe  la  méthodologie  «  Agile  »8,  qui  nous  permettait  de  changer  le planning  en  fonction  des  nouvelles  idées  de  fonctionnalités  qu’on  pouvait avoir ou des évolutions de la technologie. Nous utilisions des technologies de

pointe, il fallait pouvoir s’adapter et adapter les produits à tout moment. Nous

ne voulions certainement pas avoir un produit déjà obsolète au moment de sa

sortie.  Outre  la  flexibilité,  cette  méthode  était  particulièrement  adaptée  aux équipes  distribuées  comme  la  mienne,  grâce  à  l’utilisation  d’outils  simples permettant  le  suivi  des  projets  par  tous  les  sites.  Nous  avons  donc  apporté l’agilité  chez  HP,  évangélisé  cette  méthodologie  en  y  organisant  des

séminaires et en faisant participer des intervenants extérieurs qui venaient en expliquer  tous  les  bénéfices.  Et  petit  à  petit,  ça  a  fait  boule  de  neige.  Les responsables de plusieurs groupes ont vu que ça marchait et ont commencé à

l’expérimenter  et  HP  est  devenue  une  des  premières  grosses  compagnies  à adopter  la  méthodologie  Agile  dans  tous  ses  départements.  C’était  assez

génial de voir qu’on pouvait faire bouger une boîte aussi énorme en donnant

l’exemple d’un projet rapidement mené à bien.

Mon groupe s’occupait de toute la partie logicielle, client et serveur, pas du

tout de la partie matérielle, même si bien sûr nous nous coordonnions tout le

temps.  Nous  avons  réalisé  ce  projet  en  quelques  mois  seulement,  ce  qui  est très rapide pour un grand groupe. Une fois le prototype terminé, il est parti en

production  dans  la  foulée,  et  mi-2011,  les  premières  imprimantes  étaient  en vente. Dès la première année, 80 millions d’exemplaires ont été vendus. Juste

pour  vous  donner  une  idée,  nous  avions  atteint  le  chiffre  très  respectable  de 15  millions  d’utilisateurs  avec  tous  nos  produits  chez  Orb.  Là  encore,  je pouvais mesurer l’incroyable force de frappe d’un groupe comme HP. À mon

grand étonnement, je m’étais fait une place dans la compagnie, j’avais gagné

la confiance de mes pairs, je m’y sentais vraiment bien, et nous développions

des produits vraiment excitants. Malgré cela, j’ai décidé de quitter HP pour un

autre mastodonte de la Valley.

Après mon départ du SRI fin 1999, Adam a continué à y développer OAA

et  à  faire  évoluer  les  assistants  vocaux  qui  utilisaient  cette  architecture.  En 2007, le SRI a décidé de créer une spin-off, c’est-à-dire de financer une start-up  indépendante,  pour  commercialiser  cette  technologie.  Son  nom  était  Siri.

Avec  l’avènement  des  smartphones  la  même  année,  avoir  un  assistant  vocal pour  palier  la  pauvreté  de  leurs  interfaces  paraissait  très  logique.  Siri  a d’abord  sorti  son  assistant  sur  Android,  puis  sur  iOS  au  début  de  l’année 2010.  Apple  avait  commencé  à  observer  sérieusement  le  domaine  en  2009,

parce  qu’ils  n’avaient  pas  de  capacités  en  interne  pour  développer  quelque chose  de  ce  type.  Deux  mois  après  la  sortie  de  Siri  sur  iOS,  Steve  Jobs  a proposé  de  racheter  la  compagnie  au  SRI  et  à  ses  autres  investisseurs,  et l’offre a été acceptée. C’est après cette acquisition qu’Adam m’a demandé de

le  rejoindre  chez  Apple  pour  bénéficier  de  l’expérience  que  j’avais  acquise chez HP en y déployant un produit à grande échelle et achever la vision que

nous  avions  eu  près  de  15  ans  plus  tôt.  Jobs  était  déjà  très  malade  à  ce moment-là. Le temps de faire une transition correcte d’HP et de négocier mon

arrivée chez Apple, Jobs était mort. J’ai tout de suite compris que développer

Siri  allait  être  compliqué,  parce  que  c’est  Jobs  qui  avait  porté  le  projet  en

interne et qu’il était le seul à avoir la vision de ce que ça pouvait apporter à Apple. J’avais beaucoup hésité à quitter HP, non seulement parce que je m’y

amusais, mais parce que je n’avais jamais vraiment aimé la compagnie Apple.

Comme  je  l’ai  déjà  raconté,  cette  entreprise,  bien  qu’historiquement  née  ici, ne faisait pas vraiment partie de la Silicon Valley. Elle n’en avait pas l’esprit.

Elle  était  connue  pour  ne  jamais  rien  partager,  et  surtout  pour  une  certaine arrogance  envers  les  utilisateurs  de  ses  produits,  qui  demeure  encore

aujourd’hui : Apple sait mieux que vous ce qui est bon pour vous. Même si on

doit lui reconnaître d’immenses succès, cette arrogance aurait pu être quelque

peu  atténuée  par  un  certain  nombre  d’échecs  cuisants,  mais  elle  ne  semblait en rien entamée. Et Steve Jobs, en tant que fondateur, en était l’incarnation.

Pour la petite histoire, j’avais rencontré Steve Jobs pour la première fois en

2003, pour lui présenter un des produits développé par Orb. Pour les raisons

que  j’évoquais  à  l’instant,  il  était  connu  dans  la  Silicon  Valley  pour  être difficile, très égotique et cassant. Mais nous avons tout de même tenté notre

chance.  Apple  ne  faisait  pratiquement  que  des  ordinateurs  à  l’époque  et commençait  juste  à  s’intéresser  au  média  avec  l’iPod.  Nous  pensions  donc pouvoir leur apporter quelque chose dans ce domaine. Nous étions en avance

pour  avoir  le  temps  d’installer  notre  démo,  qui  était  assez  technique.  Steve Jobs  est  arrivé  avec  Philip  Schiller  et  Avie  Tenevian,  respectivement  vice-président du marketing et CTO9 chez Apple. On a commencé notre démo et au  bout  d’un  quart  d’heure  à  peine,  Steve  Jobs  s’est  levé,  en  nous  disant texto : « C’est de la merde » et il est parti. Schiller et Tenevian étaient un peu gênés,  ils  ont  essayé  d’arrondir  les  angles  en  nous  disant  que  ce  n’était  pas grave,  qu’il  était  comme  ça,  ils  ont  fait  semblant  d’être  intéressés  quelques minutes pendant que nous remballions nos affaires et c’était fini. Steve Jobs

était certainement un génie du marketing, mais il était connu pour être infect,

avec  ses  salariés  en  particulier,  et  avec  le  reste  de  l’humanité  en  général.  Je peux le confirmer !

Mais  je  suis  quand  même  allé  chez  Apple,  surtout  pour  retravailler  avec Adam.  On  avait  une  mission  très  claire,  il  fallait  que  Siri  fonctionne correctement sur l’iPhone 4S qui venait de sortir.

Pendant  ses  années  start-up,  de  2007  à  2010,  Siri  n’avait  accumulé

qu’environ 150 000 utilisateurs. Après avoir été initialement développée pour

les PC, c’était devenu une application qui fonctionnait sur smartphones. Mais

l’intégration  avec  les  autres  apps  était  difficile,  aussi  n’avait-elle  jamais décollée. Il a fallu un visionnaire comme Steve Jobs pour comprendre que la

technologie  devait  être  intégrée  à  l’OS  ( Operating  System,  ou  système d’exploitation), pour faciliter ses relations avec toutes les autres applications.

Le premier challenge que nous avions à surmonter était de passer de 150 000

à  180  millions  d’utilisateurs  sur  l’IPhone  4S.  Il  faut  reconnaître  qu’Apple nous avait donné  tous les moyens  nécessaires pour atteindre  cet objectif. Ce

n’était certainement pas chose facile pour cette compagnie qui était habituée à

tout faire toute seule. Les acquisitions n’étaient pas légion : depuis les années 1980,  il  n’y  avait  eu  qu’une  trentaine  d’acquisitions  faites  par  Apple.  Les choses  ont  l’air  de  changer  puisque  depuis  2010  ce  sont  plus  de  soixante compagnies  qui  ont  été  rachetées  par  Apple.  La  pomme  deviendrait-elle

moins arrogante ?

En  quelques  mois,  notre  équipe  est  passée  de  40  à  85  personnes.  Nous

étions  un  groupe  isolé,  personne  ne  devait  savoir  ce  qu’on  faisait.  Apple  a toujours  adoré  le  secret,  ce  n’est  pas  une  légende.  Pendant  une  année

complète, nos équipes étaient cachées à l’intérieur même de l’entreprise. Les

employés de Siri avaient des accords de confidentialité encore plus drastiques

que  les  autres  salariés  d’Apple.  Il  y  avait  des   war  rooms,  chacune  avec  des badges spéciaux, et aucun signe extérieur ne donnait d’indices sur ce qu’il s’y

passait.  Cet  isolement  avait  du  bon,  car  ça  nous  donnait  le  contrôle  sur  tous les aspects de Siri, de l’interface utilisateur jusqu’aux serveurs. Personne dans l’équipe  dirigeante  ne  comprenait  vraiment  la  complexité  de  Siri  et  que  la reconnaissance  de  la  parole  nécessitait  des  calculs  importants,  qui  devaient être effectués par des serveurs dans le cloud. Il y avait en gros cinq divisions

technologiques  chez  Apple  :  la  division  Hardware  qui  s’occupait  de

l’électronique pour toutes les lignes de produits (dirigée par Dan Riccio) ; la

division  Design  qui  s’occupait  de  l’expérience  utilisateur  et  du  design

industriel  (dirigée  par  Jony  Ive)  ;  la  division  Serveurs  qui  s’occupait  du iCloud et d’iTunes (dirigée par Eddie Cue) ; la division MacOS en charge de

tous  les  logiciels  pour  les  Mac  (dirigée  par  Craig  Federighi)  et  la  division iOS, son pendant pour les iPhone et autres iPad (dirigée par Scott Forstall). À

mon  humble  opinion,  de  par  sa  forte  composante  cloud,  Siri  aurait  dû  faire partie de la division Serveurs, mais, avant que j’arrive, on nous avait mis dans

la partie iOS.  Pendant les six  premiers mois, nous  avons travaillé d’arrache-

pied  pour  être  sûrs  de  pouvoir  traiter  les  millions  de  requêtes  qui  arrivaient tous les jours sur nos serveurs. Nous avons même, en collaboration avec les

équipes  d’Eddie  Cue  et  de  Patrice  Gautier,  qui  était  le  vice-président  de  ce groupe,  construit  des  serveurs  spécifiques  pour  Siri,  car  ceux  qui  étaient utilisés  pour  iCloud  ou  iTunes  n’avaient  pas  du  tout  les  caractéristiques

requises.  Comme  je  l’ai  dit,  tout  se  passait  très  bien,  les  moyens  mis  à disposition  étaient  importants,  et  nous  avons  survécu  à  un  lancement  qui aurait  pu  être  beaucoup  plus  chaotique,  et  pu  supporter  tous  les  services élémentaires  que  Siri  proposait  alors  aux  utilisateurs.  Les  problèmes

commencèrent  lorsque  nous  avons  voulu  nous  rapprocher  de  la  vision

historique  de  Siri,  avoir  un  assistant  qui  aide  à  de  multiples  tâches.  Siri tournait alors autour de six domaines : les contacts, le calendrier, la météo, la bourse,  les  restaurants,  la  recherche  sur  Internet.  «  The  Assistant  »  de  1997

pouvait comprendre 35 domaines différents, mais cela demandait de créer des

partenariats avec chaque prestataire de services. Si Apple avait le contrôle du

calendrier  ou  des  contacts,  il  fallait,  pour  les  restaurants  ou  les  cinémas, conclure  un  accord  avec  les  prestataires  concernés,  et  ce  parfois  même  en fonction de la géographie. Outre le fait que Forstall ne comprenait rien à cette

vision,  l’ADN  d’Apple,  comme  on  l’a  dit,  ne  se  prêtait  guère  à  ce  type  de collaboration,  et  lorsque  les  avocats  des  différentes  parties  entrèrent  en  jeu, cela devint pratiquement mission impossible.

Maps10 est un exemple flagrant de l’incapacité (ou du refus ?) d’Apple de nouer des partenariats. Il avait été décidé de développer Maps en interne, afin

de ne plus dépendre de Google Maps. Tout le monde était sûr et certain que ça

allait  marcher,  nous  étions  Apple  quand  même  !  Le  problème,  c’est  que, comme  le  grand  public  s’en  est  aperçu  quelques  mois  plus  tard,  ça  ne

fonctionnait  absolument  pas.  Non  seulement  les  itinéraires  étaient

complètement  faux,  mais  des  fonctionnalités  très  populaires  dans  Google

Maps comme « transports publics » et « itinéraire à pied » n’existaient pas dès

le  début  dans  Maps,  parce  qu’Apple  n’avait  pas  voulu  non  plus  faire  les partenariats  nécessaires.  Juste  pour  la  petite  histoire,  c’est  Scott  Forstall,  et son  lieutenant  Richard  Williamson,  qui  ont  mis  en  place  Maps.  En  tant

qu’employé  Apple  travaillant  sur  iOS,  j’ai  eu  la  «  chance  »  de  tester  Maps bien avant sa sortie. À l’époque, je faisais tous les jours le trajet aller/retour de  Berkeley  à  Cupertino,  une  soixantaine  de  kilomètres  dans  chaque

direction. Si j’avais suivi les instructions de navigation, je me serais retrouvé plusieurs fois au fond de la baie de San Francisco. Je faisais à chaque fois un

rapport  des  bugs  que  je  constatais,  mais  personne,  Forstall  et  Williamson encore  moins  que  les  autres,  n’en  tenaient  compte.  Ils  étaient  bien  trop occupés à sortir « leur » Maps pour se soucier de sa qualité.

Au mois de juin 2012, Apple a annoncé Maps en grande pompe lors de la

keynote  de  Forstall  à  WWDC  (Apple  Worldwide  Developer  Conference)

alors que les  annonces concernant Siri  étaient limitées à  l’ajout des  résultats sportifs. D’un côté, nous sentions le désastre se profiler, de l’autre nous étions au  maximum  de  ce  que  nous  pouvions  faire  avec  Siri  sur  le  plan

technologique. La balle était maintenant dans le camp des avocats pour nouer

des  ententes  commerciales.  Il  était  temps  pour  nous  de  faire  autre  chose,  de trouver  un  moyen  de  s’amuser  de  nouveau.  J’ai  annoncé  ce  soir-là  à  Tim Cook,  CEO  d’Apple,  les  raisons  de  mon  désaccord  avec  Forstall  et  mes

craintes pour Maps, mais je lui ai dit que j’assurerai l’intérim jusqu’à la sortie du prochain iPhone en septembre. Quelques jours plus tard, Adam est parti en

emmenant quelques personnes clés avec lui. L’aventure de Siri était finie pour

nous,  non  sans  nous  laisser  d’excellents  souvenirs,  car  nous  pouvons  dire aujourd’hui que nous avons relancé la mode des assistants vocaux, et que ce

qui  se  passe  aujourd’hui  avec  Alexa,  Cortana  et  autre  Goggle  Home  est  un peu grâce à nous !

Quelques semaines après que nous soyons partis, le désastre des Maps nous

a  donné  raison.  Il  s’agit  certainement  du  pire  lancement  de  produit  de  toute l’histoire d’Apple. J’ai appris que Williamson, premier fusible, avait sauté le

jour  même,  et  quand  un  mois  plus  tard  ce  fut  le  tour  de  Forstall,  on  m’a rapporté  que  Tim  Cook  avait  tenté  de  me  joindre.  Mais  j’étais  déjà  dans  ma prochaine aventure…

Dès le départ, j’avais su que c’était une erreur pour moi d’aller chez Apple,

car  c’était  une  entreprise  fermée,  arrogante,  qui  ne  correspondait  pas  à  mon état d’esprit et à celui que j’aimais de la Valley. Mais je devais voir mon bébé

grandir  et  je  voulais  travailler  avec  Steve  Jobs,  ce  génie,  qui  malgré  son caractère  et  en  dépit  de  notre  première  rencontre,  me  fascinait.  J’admirais Jobs comme j’admire Napoléon, en le détestant pour beaucoup de raisons. Sa

mort  était  un  signe  que  j’aurais  dû  analyser.  Il  avait  eu  la  clairvoyance  de nommer Tim Cook à sa place, ce qui avait sans doute rendu des gens comme

Forstall  acariâtre.  Je  pense  qu’il  voulait  devenir  calife  à  la  place  du  calife, sans  en  avoir  les  capacités.  Tim  Cook  fait  depuis  un  travail  fantastique  pour maintenir une certaine cohésion dans cette machine très complexe. Le nombre

croissant  d’acquisitions  montre  peut-être  un  changement,  et  peut-être

qu’Apple va de nouveau se mettre à innover.

Quand  je  suis  parti,  j’ai  décidé  de  revenir  à  mon  autre  amour  des  années 1990,  connecter  des  appareils  à  Internet,  ce  qui  s’appelait  désormais  l’IoT

( Internet of Things) et le cloud. Je me suis demandé quelle était la meilleure compagnie  pour  faire  ça.  J’en  ai  conclu  qu’avec  sa  dominance  dans  le

domaine de l’électronique grand public, c’était Samsung ! Je suis donc arrivé chez  Samsung  à  la  fin  de  l’année  2012.  Ils  avaient  déjà  beaucoup  d’objets connectés,  mais  ils  fonctionnaient  en  silos,  chacun  de  leur  côté.  Je  me  suis donné  comme  mission  d’expliquer  pourquoi  il  fallait  créer  une  plateforme pour  établir  une  connexion  entre  tous  ces  objets,  et  comme  objectif  de construire  cette  plateforme  IoT  pour  Samsung.  L’IoT  n’en  était  encore  qu’à ses  balbutiements,  et  comme  il  n’y  avait  pas  de  standard  pour  connecter  ces objets entre eux, j’étais persuadé que la solution était de les connecter dans le cloud.  Par  ce  biais,  étant  des  représentations  virtuelles,  la  communication entre ces objets ne devenait que du logiciel, que de la logique, il suffisait de

manipuler des 0 et des 1. Young Sohn, le président en charge de la stratégie

du  groupe  Samsung,  qui  m’a  embauché  à  l’époque,  m’a  dit  qu’il  ne

comprenait  rien  à  ce  que  je  racontais  mais  qu’il  me  prenait  dans  son  équipe parce  que  j’avais  une  bonne  réputation…  Les  deux  premières  années,  j’ai monté une équipe d’une trentaine de personnes pour implémenter ma vision,

créer  un  cloud  de  toutes  pièces  et  commencer  à  y  connecter  des  objets  de toutes  sortes.  C’est  en  voyant  ces  objets  interagir  pour  rendre  des  services concrets à l’utilisateur que Samsung a compris l’importance du projet et m’a

donné encore plus de moyens pour le mener à bien. Afin de créer un système

ouvert,  nous  avons  créé  plusieurs  APIs,  des  interfaces  de  programmation.

L’une permettait à n’importe quel objet physique, quel qu’en soit la marque,

de définir sa représentation mathématique dans le cloud. Une autre permettait

d’accéder aux données caractérisant cet objet, quel qu’en soit le type. Un des

principes  de  départ  de  l’architecture  étant  le  respect  de  la  vie  privée  des utilisateurs, en plus de leur donner la possibilité de définir qui pouvait utiliser l’objet  lui-même,  nous  leur  avons  donné  les  moyens  de  contrôler

complètement quelles données étaient envoyées dans le cloud, et pour celles

qui l’étaient, quelles applications et services pouvaient les utiliser. Chez moi

par  exemple,  il  y  a  des  objets  qui  ne  sont  qu’à  moi,  d’autres  qui  sont  à  ma famille,  et  d’autres  encore  que  je  mets  à  la  disposition  d’une  communauté plus large pour qu’elle puissent bénéficier de mes données. C’est le cas pour

mon  podomètre  et  ma  montre  cardio,  un  choix  que  je  fais  en  conscience, parce  que  j’estime  que  ça  peut  favoriser  la  recherche  médicale.  C’est  donc bien à moi, utilisateur, de contrôler mes données et de décider de ce que j’en

fais.

De  2012  à  2017,  nous  avons  donc  développé  cette  plateforme  que  j’avais d’abord  appelée  SAMI  (Samsung  Architecture  for  Multimodal  Interaction),

qui  est  ensuite  devenue  ARTIK  Cloud  pour  être  finalement  commercialisée

sous  le  nom  de  SmartThings  IoT  Cloud.  Juste  pour  vous  donner  une  idée, Samsung  produit  à  peu  près  un  milliard  d’objets  manufacturés  par  an,  et  en 2020,  tous  ces  objets  devraient  être  connectés  au  cloud…  Ma  mission  était terminée, ma vision était devenue réalité, mon ambition de rendre service au

plus grand nombre grâce à la technologie se concrétisait : Après 15 millions

d’utilisateurs pour Orb, 80 millions pour HP, près de 300 millions avec Siri,

une  de  mes  inventions  allait  maintenant  impacter  plus  d’un  milliard  de

personnes dans les prochaines années !

C’est  fort  de  ce  succès,  et  en  excellents  termes,  que  j’ai  décidé  de  quitter Samsung fin 2017 pour me confronter à de nouveaux challenges.

Après une très courte escapade chez Amazon, je me suis rendu compte que

j’avais  envie  de  faire  quelque  chose  pour  mon  pays.  Après  tout,  j’avais bénéficié d’une très bonne éducation, et embauché tout au long de ces années

des  dizaines  de  Français  dans  la  Valley,  participant  ainsi  à  la  fuite  des cerveaux.  Il  était  temps  que  je  rende  quelque  chose.  Quelques  années

auparavant,  j’avais  été  désigné  dans  un  rapport  gouvernemental  parmi  les 100 développeurs français ayant marqué le monde numérique. J’ai donc pris

contact  avec  les  auteurs  et  leur  ai  fait  savoir  que  j’étais  disponible.  C’est  au même  moment  que  le  député  Cédric  Villani,  médaille  Fields  de

mathématiques,  commençait  une  mission  sur  l’intelligence  artificielle  et  j’ai eu la chance d’être invité à participer à ces travaux lors d’un passage à Paris.

Je  me  suis  mieux  rendu  compte  de  la  dynamique  qui  animait  les  équipes autour  du  Président  Macron,  et  je  dois  dire  que  j’ai  plutôt  été  impressionné.

J’ai  décidé  d’essayer  d’apporter  ma  pierre  à  ce  qui  avait  tout  l’air  d’une entreprise  de  reconstruction  de  la  France.  J’avais  rencontré  Emmanuel

Macron  en  2013  alors  qu’il  n’était  encore  que  conseiller  du  Président

Hollande  à  l’Élysée.  À  l’époque,  je  m’intéressais  beaucoup  aux  débuts  très prometteurs  de  la  French  Tech,  initiée  par  Fleur  Pellerin,  alors  secrétaire d’État  au  Numérique.  J’ai  sympathisé  avec  Fleur  et  ses  conseillers,  et  nous nous  sommes  un  jour  retrouvés  pour  un  événement  à  l’Élysée,  au  cours

duquel  j’ai  rencontré  Emmanuel  Macron  pour  la  première  fois.  Nous  nous

sommes ensuite croisés de nombreuses fois, même après qu’il ait été nommé

ministre, lors d’événements organisés par le gouvernement où Samsung était

convié. Malgré son aide et celle des services de l’État, je n’avais jamais réussi à  faire  grandir  de  façon  significative  la  présence  de  Samsung  en  France  en termes  de  recherche  et  développement  (R&D).  Maintenant  qu’il  était

président de la République, que flottait un nouvel air pro-business susceptible

de  séduire  Samsung,  et  qu’en  plus  le  rapport  Villani  allait  montrer  que  la

France était prête à relever de nouveaux défis technologiques, je me suis dit qu’il y avait quelque chose à tenter. J’ai proposé au Président Sohn d’investir

dans un centre « d’intelligence artificielle » à Paris, qui serait une vitrine pour la  compagnie  et  une  opportunité  donnée  à  la  France  de  mettre  en  avant  ses meilleurs  ingénieurs  dans  ces  nouveaux  domaines.  Un  accord  gagnant-gagnant  !  Une  fois  l’idée  validée,  j’ai  organisé  un  rendez-vous  entre  le Président  Macron  et  le  Président  Sohn  à  l’Élysée  pour  annoncer  ce  nouveau laboratoire au moment de la remise du rapport Villani à la fin du mois de mars

2018, et j’ai accepté d’en prendre la direction.

Outre  la  satisfaction  d’avoir  enfin  fait  quelque  chose  pour  la  France,  la cérémonie  de  remise  du  rapport  a  été  pour  moi  l’occasion  de  constater

combien  le  député  de  l’Essonne  et  le  président  de  la  République  étaient  des esprits brillants. Ce  qui n’aurait guère  dû me surprendre  pour le scientifique de  génie  qu’est  Villani,  a  quand  même  réussi  à  m’étonner.  Alors  qu’il  ne connaissait pas grand-chose à l’intelligence artificielle six mois auparavant, il avait  en  quelques  semaines  su  se  forger  une  opinion  de  manière  très

synthétique,  et  en  parlait  comme  s’il  l’avait  étudiée  pendant  vingt  ans.  Mais plus étonnant encore a été le discours du Président, une trentaine de minutes

sans  note,  au  cours  duquel  il  a  su  extraire  les  points  importants  du  rapport qu’il avait à l’évidence assimilés. Un contraste flagrant avec les politiciens de la  vieille  école  que  j’avais  rencontrés  dans  le  passé  et  qui  ne  faisaient  que resservir les notes de leurs conseillers.

Grâce à des bases mathématiques très solides, les ingénieurs français sont

très  bons  pour  comprendre  les  données,  même  complexes,  créer  des

algorithmes  et  les  appliquer.  C’est  justement  ce  sur  quoi  ce  nouveau

laboratoire de Samsung va travailler. Nous allons embaucher une centaine de

personnes,  des  matheux  qui  savent  programmer  et  des  programmeurs  qui

comprennent les maths. La mission de ce centre s’inscrit dans la continuité du

cloud que nous avons développé. Maintenant que les données sont disponibles

à tous, nous allons créer les applications et services intelligents qui vont être utiles  au  plus  grand  nombre.  Nous  travaillerons  par  exemple  sur  la  voiture autonome.  Elle  doit  voir,  sentir,  réagir,  ce  qui  nécessite  la  fusion  des informations  venant  de  capteurs  divers,  chacun  utile  et  compétent  dans  son domaine particulier. Le but est que ces capteurs se mettent à travailler pour un

tout, en l’occurrence, dans ce cas, pour que la voiture autonome soit bien plus

sûre  qu’un  conducteur  humain.  C’est  passionnant,  parce  qu’il  y  a  de  très nombreuses compétences à réunir et à utiliser, en les mettant au service d’un

même projet. Il y a la voiture en tant que système mécanique, ça, ce n’est pas

notre partie, les constructeurs automobiles sont bien meilleurs que nous. Et il y a la partie technologique, pour laquelle nous avons des idées et sur laquelle

nous  allons  faire  des  expériences  avec  tous  les  partenaires  qui  veulent  nous rejoindre. En plus des problématiques de navigation de la conduite autonome,

l’une des questions qu’on se pose est de savoir ce que fera le conducteur qui

ne conduira plus et deviendra donc un passager comme les autres. Il est dans

sa voiture qui roule toute seule, nous devons travailler à lui offrir la possibilité d’occuper  ce  temps  à  faire  des  choses  satisfaisantes.  Il  va,  on  l’espère, pouvoir s’y reposer plus, avoir une vie plus calme, peut-être plus sociale, se

divertir,  s’informer,  découvrir  des  choses  nouvelles.  Peut-être  comme

lorsqu’il  est  chez  lui,  mais  peut-être  mieux  encore,  car  ce  véhicule  bouge, change de décor. La voiture du futur sera-t-elle entièrement transparente pour

profiter pleinement du paysage ? Imaginez-vous passer près de la tour Eiffel.

Pendant que vous l’admirez, des informations intéressantes ou des anecdotes

amusantes  à  son  sujet  s’inscrivent  sur  les  vitres  interactives.  Vous  établissez un dialogue avec la voiture pour apprendre et découvrir le monde… Grâce à

cette  réalité  augmentée  par  des  technologies  d’interactions  naturelles,  vous communiquez avec votre environnement, ce qui est très différent de la réalité

virtuelle,  qui  implique  une  déconnexion  totale  d’avec  le  monde  qui  nous entoure.  Même  si  la  réalité  virtuelle  peut  être  très  utile  dans  certains  cas, notamment  pour  les  pilotes  d’avion  qui  se  forment  sur  des  simulateurs,  et pour  tout  ce  qui  est  entraînements  dans  des  environnements  hostiles  en

général,  je  n’aime  pas  ce  qui  n’est  pas  vrai,  ce  qui  est  artificiel…  Dans  le futur, votre voiture va devenir votre deuxième maison, un lieu de confort plus

qu’un  lieu  de  stress  permanent.  Vous  pourrez  être  assisté  pour  y  disposer  de tout  ce  dont  vous  avez  besoin  quand  vous  en  avez  besoin.  Au  lieu  de  vivre dans  des  environnements  séparés,  vous  aurez  tout  loisir  de  les  harmoniser.

Maison,  voiture,  bureau,  tout  va  devenir  configurable  à  souhait.  Tous  les objets autour de vous seront là pour vous rendre service.

Malheureusement,  l’Internet  des  objets  d’aujourd’hui,  l’IoT,  qui  vous

oblige  à  aller  ouvrir  sur  votre  téléphone  mobile  une  application  différente pour chaque service dont vous avez besoin, rend les choses très fastidieuses.

Au final, vous perdez plus de temps qu’autre chose : pourquoi prendre votre

mobile,  le  déverrouiller,  chercher  et  lancer  l’application  pour  y  trouver  dans une longue liste de lumières celle à allumer, alors que l’interrupteur est juste

là  ?  Ce  manque  d’interactivité  et  de  réactivité  est  la  raison  essentielle  de l’adoption encore limitée des objets connectés.

C’est  ce  constat  qui  nous  avait  poussé  chez  Samsung  à  redéfinir  l’IoT

d’«   Internet  of  Things  »  à  «   Interoperability  of  Things  »,  ou  Interopérabilité des  objets.  Comme  évoqué  précédemment,  le  système  que  nous  avons

développé  s’appuie  fortement  sur  le  cloud.  Comme  les  représentations  des objets y interagissent facilement entre elles, il est maintenant possible d’avoir une  seule  application  représentant  le  cloud  lui-même,  voire  même  plus

d’application du tout si les objets, interopérant entre eux, effectuent le service attendu par l’utilisateur. C’était la première étape. La prochaine étape, ce que

nous  allons  faire  maintenant  dans  notre  laboratoire,  est  de  donner  une

troisième et ultime définition de l’IoT : « Intelligence of Things ». Ça revient, en quelque sorte, à appliquer au monde des objets ce que nous avions théorisé

avec les agents il y a 20 ans : chaque objet possède une fonction simple, mais

quand on les fait interagir avec d’autres objets, ils deviennent eux mêmes plus

intelligents.  Leurs  capacités  sont  augmentées  grâce  aux  autres  objets,  et  ils deviennent  quelque  chose  de  différent  de  ce  qu’ils  étaient  tout  seuls.  Après tout,  les  objets  fonctionnent  sur  notre  modèle  humain  :  l’addition  de  nos compétences  nous  rend  plus  performants  que  quand  nous  faisons  les  choses tout seuls dans notre coin.

Un autre sujet sur lequel nous allons travailler est celui de la santé. Pas la

santé clinique, régulée, mais celle ayant trait au bien-être, aux décisions que

nous prenons tous les jours. Les appareils comme les montres qui enregistrent

le rythme cardiaque, ou les podomètres qui comptabilisent le nombre de pas

sont  maintenant  légion.  Mais,  là  encore,  ces  objets  ne  communiquent  pas assez ensemble, et ne vous informent que sur une petite partie de votre état de

santé.  Quand  ils  mettront  en  commun  leurs  informations,  ils  vous  aideront alors  à  vous  sentir  mieux  en  proposant  les  meilleures  actions  pour  vous.  La voiture,  la  maison  et  la  santé  sont  les  trois  sujets  de  cette   Intelligence  of Things que nous allons explorer. Mais ce qui nous intéresse vraiment, c’est de délivrer le bon service au bon moment et de créer des expériences utilisateurs

taillées sur mesure qui améliorent la vie de chacun, grâce aux avancées de la

technologie.

Je  suis  très  heureux  de  revenir  travailler  en  France  pour  participer  à  son renouveau. Après 25 ans à l’étranger, c’est pour moi un retour aux sources. Je

vais  toutefois  continuer  à  m’occuper  de  mes  équipes  dans  la  Silicon  Valley, afin  de  profiter  des  relations  que  nous  avons  nouées  ces  dernières  années.  Il s’agit essentiellement d’informaticiens et de mathématiciens, mais il y a aussi

des  ergonomes,  des  designers  et  parfois  même  des  psychologues

comportementalistes.

J’apprécie de travailler longtemps avec les mêmes personnes. En revanche, je  suis  incapable  de  me  faire  une  opinion  sur  les  capacités  techniques  et humaines  de  quelqu’un  pendant  un  entretien  d’embauche  d’une  heure.  C’est pour ça que j’aime beaucoup les stages : ce sont des entretiens d’embauche de

six  mois,  pendant  lesquels  on  peut  tester  et  connaître  bien  les  gens,  et  qui débouchent  sur  des  recrutements  de  qualité.  Cela  m’a  en  général  permis  de m’entourer  de  personnes  très  fidèles  et  de  ne  renvoyer  que  très  rarement  les gens. Certains partent bien sûr, mais beaucoup travaillent longtemps avec moi

comme  Jérôme  Dubreuil,  responsable  du  développement  du  cloud  chez

Samsung, qui était stagiaire au SRI il y a 20 ans. Sur la trentaine de personnes

de son équipe, près de la moitié avaient travaillé pour nous dans le passé. Il y

a  bien  sûr  une  autre  personne  avec  qui  j’adore  travailler,  je  dis  souvent m’amuser, c’est Adam Cheyer. Après qu’il ait quitté Apple en 2012, il a créé

avec  des  anciens  de  Siri  une  autre  start-up,  Viv,  qui  a  été  rachetée  par Samsung  en  2016  pour  améliorer  son  assistant  personnel,  Bixby  !  Je  me

réjouis  donc  de  pouvoir  à  nouveau  travailler  avec  lui  dans  les  mois  qui viennent.

Je  ne  suis  pas  forcément  quelqu’un  de  très  sympathique,  je  suis  très

exigeant,  mais  je  crois  être  foncièrement  juste.  Je  pense  que  c’est  la  raison pour  laquelle  les  gens  ont  plutôt  envie  de  retravailler  avec  moi,  outre  le  fait que  les  projets  sur  lesquels  on  travaille  sont  toujours  à  la  pointe  de  la technologie  et  très  excitants.  Dès  que  je  suis  devenu  manager,  j’ai  instauré dans  mes  équipes  le  «   twenty  percent  free  time  ».  Le  principe,  popularisé depuis par Google, est simple : pendant 20 % de votre temps, vous faites ce

que  vous  voulez,  sauf  travailler  sur  les  projets  pour  lesquels  vous  avez  été embauché.  Dans  la  mesure  où  on  ne  peut  pas  être  en  pleine  capacité  dix heures par jour, je préférais que mes équipes soient à fond pendant six heures

plutôt  que  moyennes  pendant  dix.  Les  gens  restaient  en  général  au  bureau, mais ils faisaient ce qu’ils voulaient. Ce qui était inattendu, c’est que pendant leur « free time »,  beaucoup  se  mettaient  à  travailler  ensemble  et  ils  ont  fini par  inventer  des  choses  intéressantes  qu’on  a  ensuite  mises  en  production  !

Dans  mes  start-up,  je  n’ai  jamais  compté  les  vacances  de  mes  salariés.  Aux États-Unis,  il  y  a  deux  semaines  de  vacances  par  an,  mais  si  des  Français voulaient  partir  quatre  semaines  en  France,  je  les  laissais  faire.  Ces  4  %

supplémentaires n’étaient pas un problème pour moi, ce qui comptait, c’était

qu’ils  se  sentent  bien  et  qu’ils  travaillent  bien.  Diriger  pour  diriger  ne m’intéresse pas du tout, mais diriger une équipe qui crée des choses dans une

bonne  atmosphère  est  certainement  le  comble  de  l’excitation.  J’ai  toujours

essayé de montrer l’exemple, je pense que personne ne me reprochera jamais un manque d’enthousiasme dans mes entreprises !

Rencontres du troisième type

Quand j’étais gosse, je rêvais d’être un chercheur, d’inventer des choses, de

voyager et de rencontrer des gens bizarres, intéressants, fascinants. J’ai eu de

la  chance,  parce  que  la  plupart  de  mes  rêves  se  sont  réalisés.  J’ai  rencontré beaucoup  de  gens  pendant  toutes  ces  années,  certains  très  connus,  d’autres moins,  et  tous,  à  l’exception  d’un  seul,  toujours  très  abordables.  Comme  je l’ai  raconté,  la  Silicon  Valley  est  une  terre  d’échanges,  je  pense  que  tout  le monde  est  conscient  que  l’on  peut  tirer  quelque  chose  de  ces  conversations, souvent informelles et décontractées.

La  première  personne  que  j’ai  admirée,  en  dehors  des  cercles  familial  et sportif,  est  le  professeur  Jean-Gabriel  Ganascia,  qui  enseignait  à  l’université Pierre  et  Marie  Curie  à  Paris.  J’étudiais  les  mathématiques,  je  bidouillais, voire un peu plus, sur les ordinateurs, et je m’ennuyais franchement pendant

les cours d’informatique, jusqu’à ce que j’ai la chance d’assister à l’un de ses

cours  sur  l’intelligence  artificielle.  C’était  un  enseignant  flamboyant,  qui transformait,  lors  de  grandes  envolées  lyriques,  des  concepts  compliqués  en évidences  absolues.  Il  me  rappelait  Robin  Williams  jouant  le  professeur

Keating  dans   Le  Cercle  des  poètes  disparus.  Il  parvenait  à  allier  dans  ses cours philosophie et technologie, savait nous tenir en haleine, et c’est grâce à

lui  que  je  me  suis  orienté  vers  l’étude  des  systèmes  intelligents  de

reconnaissance des signaux humains.

Dans  ma  thèse  de  doctorat,  j’avais  cité  Terry  Winograd,  professeur

d’informatique de Stanford, que j’admirais énormément pour ses travaux sur

les  interfaces  homme-machine.  Il  était  présent  quand  j’ai  assisté  à  ma

première réunion à Xerox PARC. Il avait une très forte personnalité, je l’ai vu

parler,  s’agiter,  échanger,  et  j’ai  vite  découvert  qu’il  n’était  pas  qu’un  prof d’université  mais  qu’il  travaillait  aussi  pour  plusieurs  entreprises  et  qu’il participait à des start-up. C’est notamment l’un de ses étudiants, Larry Page,

qui  a  cofondé  Google.  Je  le  connaissais  en  tant  que  scientifique,  je  l’ai découvert en leader d’une communauté d’excités vibrionnants, impliqué dans

plusieurs aventures d’entreprenariat. C’était un monde nouveau pour moi.

Avec Douglas Engelbart, l’inventeur de la souris et le père d’une des plus belles  démos  jamais  créée  que  nous  avons  décrite  plus  haut,  j’ai  eu  de  la chance, car lorsque je suis arrivé au SRI, il était dans le bureau juste à côté du mien.  Il  n’y  passait  que  de  temps  en  temps,  mais  à  chacune  de  ses  visites, nous  étions  captivés.  Lui,  c’était  l’anti-Winograd,  un  type  très  calme,  posé, discret.  Il  nous  racontait  comment  il  avait  inventé  la  souris,  les  démos bricolées,  le  stress  que  ça  engendrait.  Il  tenait  toujours  à  préciser  que  ces succès  avaient  été  des  aventures  collectives  avant  tout.  C’était  quelqu’un  de très modeste. Un jour, je lui ai dit que je préparais une petite vidéo, et je lui ai demandé  s’il  accepterait  d’être  dedans.  Il  m’a  dit  oui  tout  de  suite.  Avec Doug, il n’y avait aucune barrière, tout était possible. Il incarnait l’esprit de la Valley.

Jean-Louis Gassée fait partie des héros français de la Silicon Valley. Je l’ai

rencontré dès 1994, quand avec quelques-uns de ses amis il a démarré DBF,

une association d’entrepreneurs français dans la baie de San Francisco. Voici

comment  Alain  Baritault,  correspondant  historique  de  plusieurs  médias

français dans la baie et cofondateur de DBF, m’a expliqué la signification de

cet acronyme : « DBF est le format des fichiers dBase. Celui qui tenait la liste

des invités travaillait sur dBase et n’arrêtait pas de nous dire qu’il voulait les fichiers dans ce format. On a donc décidé de garder cet acronyme pour notre

association et on a ensuite essayé de lui trouver une signification. Il y a même

eu un concours… qui n’a pas donné de résultats probants. » Ça montre bien à

quel  point  tout  le  monde  est  obnubilé  par  la  technologie  dans  cette  région  !

Les  entrepreneurs  français  se  réunissaient  tous  les  premiers  lundis  du  mois.

Un  invité  parlait,  Jean-Louis  Gassée  lui  posait  des  questions,  il  y  avait  des échanges  et  c’était  pour  chacun  une  bonne  occasion  de  boire  un  coup  entre compatriotes. Gassée avait été l’une des figures de l’équipe exécutive d’Apple

pendant toutes les années 1980, puis il a créé BeOS en 1991 qu’il a revendu à

Palm en 2001. Il est toujours très respecté dans le milieu de la tech, et connaît à peu près tout le monde dans la Valley.

Éric  Benhamou,  CEO  de  3Com,  puis  de  Palm,  était  un  peu  plus  distant.

Dans  les  années  1990,  bon  nombre  de  gens  visionnaires  avaient  compris  ou perçu tout ce qu’Internet pouvait nous apporter. Éric a été l’un des premiers,

sinon le premier, à comprendre qu’Ethernet, allait amener l’Internet partout, et

il  a  mis  sa  vision  en  pratique  en  commercialisant  toutes  sortes  de  cartes électroniques  pour  connecter  les  ordinateurs.  Ça  paraît  évident  aujourd’hui, mais  il  y  a  25  ans,  c’était  complètement  révolutionnaire.  Il  voulait  qu’on utilise Internet sur n’importe quel support. C’est certainement la raison pour

laquelle  il  a  poussé  en  interne  le  développement  de  ce  qui  allait  devenir  le Palm Pilot, l’ancêtre de nos smartphones.

Philippe  Kahn,  un  mathématicien  qui  était  parti  très  tôt  s’installer  en Californie  pour  y  créer  sa  compagnie  de  logiciels,  Borland,  est  une  autre légende  française  de  la  Silicon  Valley.  Tous  les  programmeurs  de  ma

génération  ont  vénéré  Borland  et  surtout  son  Turbo  Pascal  dans  les  années 1980. Il a réussi avec ses outils à fluidifier toutes les étapes nécessaires à la conception  des  programmes,  ce  qui  nous  a  fait  gagner  à  tous  un  temps

précieux.  C’est  un  fondu  de  bateaux,  il  avait  installé  sa  boîte  à  mi-chemin entre  le  cœur  de  la  Valley  et  Santa  Cruz,  sur  la  côte  Pacifique.  C’est  lui  qui dès 1997 a compris l’importance des caméras dans ce qui n’était pas encore

les  smartphones.  Aujourd’hui,  il  continue  à  innover  dans  la  mobilité  en développant des capteurs, mais surtout des algorithmes, qui permettent à nos

smartphones d’interpréter nos faits et gestes.

Jerry  Young,  le  cocréateur  de  Yahoo!,  m’a  aussi  beaucoup  impressionné.

C’était un gars qui ne payait pas de mine et que j’ai rencontré au tout début de

Yahoo!.  Ingénieur  de  formation,  il  était  encore  à  Stanford  quand  il  a  créé  le premier  portail  de  l’Internet  en  1994.  Très  vite,  il  a  laissé  la  direction opérationnelle du groupe pour se consacrer à la technologie, qui le passionnait

vraiment. Quand nous nous sommes rencontrés, nous cherchions des services

pour nos agents, comme la météo ou les informations sportives. Sa plateforme

agrégeait déjà tout ça, les discussions étaient faciles. On a beaucoup réfléchi

aux  meilleures  interfaces  pour  permettre  aux  programmes  de  se  parler  entre eux,  et  on  a  défini  des  APIs.  Nos  discussions  étaient  purement  techniques, sans aucune notion de business plan. On ne savait pas où on allait, mais nous

étions portés par la technique. Il adorait l’informatique, coder, et nous avons

fait  de  petits  projets  ensemble.  Malgré  ses  attributions  au  sein  de  Yahoo!,  il était souvent présent dans ces discussions, pour superviser ses troupes.

Tout le monde connaît Steve Jobs et sait que c’était un visionnaire. Comme

je  l’ai  raconté,  notre  première  rencontre  en  2003  ne  s’était  pas  bien  passée.

Mais, dans la logique opportuniste de la Valley, ça ne nous a pas empêché de

faire  affaires  lorsque  j’ai  rejoint  Apple  huit  ans  plus  tard.  Sa  vision  tournait exclusivement  autour  des  produits  et  de  la  façon  dont  les  gens  allaient  les utiliser. Il laissait la technologie aux autres, mais s’impliquait beaucoup dans

le  design  et  l’expérience  utilisateur.  Sa  motivation,  son  arrogance,  et  son entêtement  lui  ont  valu  une  histoire  chaotique  avec  Apple,  mais  aussi  cette réputation de personnage infect. Car même si elles n’avaient aucune idée de la

façon de faire ce qu’il demandait, il poussait ses troupes jusqu’à ce qu’elles y arrivent… Il faut bien reconnaître que c’est sous sa direction qu’Apple a créé

la plupart des produits emblématiques de la marque, et qu’avec le Macintosh,

le iPod et le iPhone, il a permis à l’entreprise de rebondir à plusieurs reprises.

On  lui  reproche  souvent  l’échec  du  Newton11  parce  qu’il  a  arrêté  le  projet, mais  dans  les  faits,  il  n’a  rien  à  y  voir,  car  il  avait  été  licencié  d’Apple quelques années auparavant.

Satjiv  Chahil,  quant  à  lui,  a  justement  fait  carrière  chez  Apple  pendant  la décennie  sans  Steve  Jobs.  De  1988  à  1997,  il  y  a  en  effet  occupé  plusieurs fonctions, dont le poste de vice-président senior du marketing mondial. C’est

lui  qui  a  compris  que  la  technologie  et  le  divertissement  allaient  faire  bon ménage. Après Apple, il a travaillé pour Sony, Palm et HP. J’ai eu la chance

de  travailler  étroitement  avec  lui  chez  Orb,  quand  nous  avons  mis  au  point notre système de diffusion universel de media. Il avait un pied dans la Valley,

l’autre à Hollywood, et en plus d’être incroyablement bien connecté, il avait

toujours des anecdotes croustillantes à nous raconter.

En  France,  j’ai  rencontré  Fleur  Pellerin  quand  elle  était  encore  secrétaire d’État au Numérique. Elle a lancé et incarné la French Tech, et a fait en sorte

que  la  France  revienne  parmi  les  leaders  mondiaux  dans  les  domaines  de  la technologie.  C’est  grâce  à  elle,  avec  le  support  de  la  BPI  (Banque  pour l’investissement), que des initiatives comme le Silicon Sentier ont vu le jour.

C’est  un  pur  produit  des  hautes  études  françaises,  qui  a  pu  et  su  quitter  le milieu  politique  lorsque  le  Président  Hollande  ne  l’a  curieusement  pas

reconduite dans ses fonctions dans son dernier gouvernement. Elle a rebondi

dans le milieu qu’elle a aidé à créer et aujourd’hui, elle investit avec sa firme Korelya  Capital  dans  de  nombreux  projets  innovants.  J’ai  beaucoup

d’admiration pour elle car pour moi elle est à l’initiative de ce renouveau que

nous voyons actuellement. D’ailleurs, beaucoup de ceux qui gravitaient dans

son  entourage  font  aujourd’hui  partie  de  l’administration  du  Président

Macron.

Comme je l’ai déjà dit, Emmanuel Macron nous a fortement encouragés à

installer  notre  nouveau  centre  d’intelligence  artificielle  en  France.  Entre Samsung  et  lui,  c’est  une  vieille  histoire  puisque  nous  faisions  partie  d’un groupe  régulièrement  invité  à  l’Élysée  pendant  les  cinq  années  de  la

présidence  de  François  Hollande.  Ces  réunions  de  responsables  de  grosses compagnies  étrangères  étaient  à  l’époque  organisées  par  Muriel  Pénicaud,

présidente  de  Business  France,  et  avaient  pour  but  de  renforcer  l’attractivité

de  la  France.  Ces  rendez-vous  étaient  coordonnés  à  l’Élysée  par  Emmanuel Macron, qu’on voyait tous les six mois environ. Quand il est devenu ministre

de l’Économie, il a continué à participer à ces réunions dans le cadre de ses

nouvelles  fonctions.  Depuis  qu’il  est  devenu  président  de  la  République,  il organise  dans  le  même  esprit  des  sommets,  non  seulement  pour  écouter  ce que ces groupes étrangers pensent de la France, mais aussi pour permettre une

meilleure utilisation des technologies avec l’initiative « Tech for Good » par

exemple.  Emmanuel  Macron  a  grandi  avec  les  nouvelles  technologies,  il  les utilise et les comprend. Comme je l’ai évoqué à propos du rapport Villani sur

l’intelligence  artificielle,  ses  capacités  d’écoute  et  d’analyse  sont

impressionnantes. Ses qualités ne passent certainement pas inaperçues auprès

des  grands  de  ce  monde,  et  c’est  certainement  l’une  des  raisons  pour

lesquelles le Président Sohn de Samsung a été séduit.

Young  Sohn  est  le  Président  et  Chief  Strategy  Officer  de  Samsung.  Il  est l’un des responsables, en charge de la stratégie et de l’innovation, d’une des

plus grosses entreprises du monde, qu’il n’est guère besoin de présenter. C’est

lui  qui  m’a  recruté  en  2012,  et  qui  m’a  tout  récemment  renouvelé  sa

confiance. Même si, au tout début, il ne comprenait pas grand-chose quand je

lui  parlais  de  cloud  ou  d’IoT,  il  m’a  toujours  soutenu.  Samsung  est

fondamentalement  une  compagnie  qui  fabrique  du  matériel.  C’est  la  raison pour laquelle lui, comme d’ailleurs les autres responsables qui viennent de ce

milieu, ont du mal quand on parle de logiciels et de services. Mais il sait que

l’avenir  et  le  développement  de  la  société  passent  par  cette  transformation.

C’est pour cela qu’il m’a laissé travailler en toute liberté sur le cloud pendant cinq  ans,  et  qu’il  m’a  demandé  de  venir  m’occuper  de  l’intelligence

artificielle, quoi que ça veuille dire.

De nouvelles opportunités

Pendant  les  vingt  dernières  années  du

e

XX   siècle,  le  développement  des

ordinateurs personnels, puis l’arrivée d’Internet ont changé le monde. Dans la

Silicon  Valley,  nous  avons  assisté  à  la  naissance  de  ce  nouveau  monde.  Les nouvelles technologies provoquent une accélération des échanges et du temps

et à mesure qu’elles progressent, de nouveaux métiers apparaissent. Mais il y

a un temps d’adaptation nécessaire, et certaines personnes sont laissées pour

compte,  parce  que  leurs  compétences  ne  sont  plus  en  phase  avec  ce  dont l’économie a besoin. Les économistes nous expliquent que le facteur majeur

qui  limite  la  dissémination  de  la  technologie  dans  l’économie  est proportionnel au temps que mettent les gens à apprendre à l’utiliser, ce qui est

logique. La technologie informatique s’est développée dans les années 1970-

1980,  mais  l’effet  sur  la  productivité  mondiale  n’a  été  perçu  que  dans  les années  1990.  Le  boom  économique  était  en  grande  partie  dû  à

l’informatisation,  mais  il  y  a  eu  vingt  ans  d’écart  entre  l’arrivée  de l’informatique  et  son  impact  économique,  parce  que  c’est  le  temps  qu’il  a fallu  aux  gens  pour  apprendre  à  se  servir  d’un  clavier  et  d’une  souris.  Les 20 premières années du

e

XXI  siècle sont marquées par un phénomène similaire

avec ce qu’on appelle intelligence artificielle, ou IA : elle va progresser dans

l’économie à mesure que les individus vont apprendre à s’en servir et que ses

applications s’adapteront à leurs problèmes particuliers. Si on veut tirer parti

du  boom  économique  qui  se  profile,  il  faut  investir  massivement  dans

l’éducation.  C’est  vraiment  la  chose  essentielle  :  formation  continue  et éducation primaire.

Après  la  Seconde  Guerre  mondiale,  de  nombreux  scientifiques  ont  fui

l’Europe  et  sont  arrivés  aux  États-Unis,  favorisant  son  développement

technique et scientifique. Spoutnik, lancé par les Russes le 4 octobre 1957, est

le premier engin placé en orbite autour de la Terre et son lancement a été vécu

comme  un  traumatisme  aux  États-Unis.  Les  journaux  ont  même  parlé  à

l’époque d’un « Pearl Harbor technologique », mais c’est ce qui a permis aux

Américains de prendre conscience de leur retard technologique et de tout faire

pour convaincre les jeunes de faire des études scientifiques et de maîtriser les

technologies.  C’est  l’un  des  grands  bénéfices  du  programme  spatial

américain. Il faut trouver des biais pour intéresser les gens à ces sujets, et la meilleure  manière  de  le  faire,  c’est  de  mettre  en  avant  ce  qui  les  touche  de près  dans  leur  vie  quotidienne.  Aux  États-Unis,  le  nombre  d’étudiants

désireux  de  faire  des  études  en  informatique  a  doublé  voire  même  triplé,  et c’est à peu près la même chose en Europe, où il y a un attrait des jeunes pour

la technologie, même s’il n’y a encore aujourd’hui que 15 à 20 % de femmes

dans ces filières scientifiques. Le problème en Europe, c’est qu’on ne paie pas

assez  les  chercheurs.  En  France,  nous  avons  beaucoup  d’atouts,  et  les

étudiants sont bien formés aux sciences de l’ingénieur et aux mathématiques,

ce qui est un énorme avantage pour l’IA. Ils sont très motivés. Au niveau des

perspectives de travail qui s’offrent à eux, ils ont le choix entre une start-up

qui fait de l’IA, une grande entreprise, l’enseignement ou la recherche. Il y a

encore quelques années, il était très difficile de monter une start-up en France, alors  qu’aux  États-Unis,  monter  une  entreprise  peut  prendre,  selon  les  États,

moins de 20 minutes et coûte 50 dollars. Les levées de fonds sont aussi moins faciles,  notamment  à  cause  des  formalités  administratives,  mais  depuis  ces cinq dernières années, on a vu les choses bouger grâce à la French Tech, née

sous  l’impulsion  de  Fleur  Pellerin  et  de  la  Banque  pour  l’investissement (BPI).  Cette  dernière  a  décidé  de  mettre  quelques  milliards  d’euros  sur  la table pour encourager les gens à lancer des start-up. Dans les grandes écoles

françaises,  52  %  des  étudiants  disent  aujourd’hui  vouloir  soit  créer,  soit participer à une start-up. À mon époque, c’était plus proche de 0 %. Il y avait

bien deux ou trois cas isolés, mais pourquoi se lancer dans une telle aventure

quand les corps de l’État ou les grandes entreprises vous tendent les bras ? Il

était  difficile  d’accéder  à  l’investissement  en  France,  et  nous  n’avons  pas, face  à  l’argent,  la  même  culture  que  les  Anglo-saxons,  pour  qui  il  ne  s’agit que  d’un  outil.  Mais  ces  investissements  récents  de  la  BPI  ont  permis  à  de potentiels  entrepreneurs,  ceux  qui  avaient  vraiment  des  idées,  de  se  lancer.

Quand  on  regarde  les  entreprises  lancées  ces  dernières  années,  pratiquement toutes  ont  bénéficié  de  cette  initiative.  L’effet  pervers,  typiquement  français car on ne peut pas contrôler comment sont utilisées ces aides, est que certains

«  entrepreneurs  »  se  sont  dit  qu’ils  pouvaient  récupérer  50  000  ou

100 000 euros et faire une pause pendant trois ans. Peu de grandes entreprises

s’intéressent  à  l’IA,  l’industrie  française  est  un  peu  à  la  traîne  de  ce  côté-là.

Concernant  la  recherche  privée  en  France,  il  y  a  encore  trop  peu

d’opportunités, à l’exception de Facebook, Google ou Samsung et de deux ou

trois autres labos qui sont en train de se créer, rares sont ceux qui se lancent.

Quant à la recherche publique ou universitaire, c’est compliqué pour un jeune

s’il est ambitieux et veut des moyens. La tentation de l’expatriation est forte

car  l’herbe  est  plus  verte  de  l’autre  côté  de  la  barrière.  Il  y  a  urgence  à revaloriser la recherche et les doctorats en France car malgré plusieurs années

d’apprentissage supplémentaires, on a toujours intérêt aujourd’hui à faire une

école d’ingénieur comme Polytechnique, Centrale, ou les Mines, plutôt qu’un

doctorat, pour acquérir plus de crédibilité sur le marché du travail. Ayant fait

mon  doctorat  au  sein  d’une  grande  école,  j’ai  certainement  eu  la  chance  de voir et d’avoir le meilleur des deux mondes, mais je sais que la rigueur et les

méthodologies qu’on apprend en faisant de la recherche sont des compétences

tout  aussi  utiles  et  recherchées  dans  le  monde  de  l’entreprise  et  même  de l’entreprenariat. Les États-Unis le reconnaissent depuis longtemps et font des

ponts  d’or  aux  docteurs  de  tout  poil.  Une  autre  différence  intéressante  est qu’on  a  beaucoup  moins  peur  de  l’échec,  il  y  est  même  encouragé.  Si  vous n’échouez pas au moins une fois, vous n’apprenez rien. À titre personnel, j’ai

lancé  quatre  entreprises  depuis  BravoBrava!  et  seulement  deux  sont considérées comme des succès. Quand vous connaissez l’échec une fois, vous

êtes beaucoup mieux préparé pour éviter le prochain. Il faut savoir que seules

10  %  des  start-up  créées  dans  la  Silicon  Valley  réussissent.  On  commence petit  à  petit  à  accepter  l’échec  en  France  et  à  voir  des  gens  qui  se  disent  :

« Finalement, si je me plante, ma famille ne va pas me rejeter, mes amis ne

vont  pas  me  regarder  comme  un  pestiféré  ».  L’écosystème  que  l’on  est  en train  de  créer  commence  à  vibrer,  être  intéressant  et  donne  à  des  gens  très différents  l’opportunité  de  créer  des  sociétés.  Il  y  aura  du  déchet  c’est  sûr, mais il y aura aussi des pépites.

Enfin je ne peux parler des liens forts entre la France et l’IA sans faire un

constat : dans la plupart des grandes entreprises de la Silicon Valley, les gens

qui  sont  à  la  tête  des  départements  qui  font  de  l’intelligence  artificielle  sont Français.  Yann  LeCun,  Alexandre  Lebrun  et  Jérôme  Pesenti  (ancien  d’IBM)

chez Facebook, Nicolas Pinto chez Apple, Yves Raimond chez Netflix, Jean-

Philippe Vasseur chez Cisco, pour ne citer qu’eux.

Reste  maintenant  à  définir  ce  qu’est  cette  fameuse  «  intelligence

artificielle » au sujet de laquelle on entend tant de bêtises…

2 . Célèbre université américaine du Massachussetts fondée au e

XIX  siècle.

3 . Laboratoire dédié aux projets de recherche mêlant design, multimédia et technologie.

4 . Parc : Palo Alto Research Center.

5 . Chief executive officer, le directeur général.

6 . Société française spécialisée dans l’informatique professionnelle.

7 . Assistant vocal d’Apple.

8 . Groupe de pratiques de pilotage et de réalisation de projets, qui ont pour origine le manifeste Agile, rédigé en 2001.

9 . Chief technology officer ou directeur de la technologie.

10 . Service de cartographie développée par Apple pour iOS.

11 . Assistant personnel numérique mis sur le marché par Apple en 1993, abandonné en 1998.

DEUXIÈME PARTIE

LE MALENTENDU

La Conférence de Dartmouth

Tout  est  parti  d’un  immense  malentendu.  La  genèse  de  l’intelligence

artificielle  se  situe  en  1956,  lors  de  la  fameuse  conférence  de  Dartmouth  au cours  de  laquelle  des  scientifiques,  qui  étudiaient  la  théorie  des  automates introduite  par  Alan  Turing  une  vingtaine  d’années  auparavant,  se  sont  mis  à penser qu’il pouvaient recréer dans des machines les mécanismes du cerveau

humain.  Les  objectifs  de  la  conférence  étaient  extrêmement  ambitieux  et

avaient été formulés en ces termes avant qu’elle commence :

« Nous proposons qu’une étude de deux mois sur l’intelligence artificielle soit

menée pendant l’été 1956 au Dartmouth College à Hanovre, New Hampshire.

L’étude, qui s’intéressera à chaque aspect de l’apprentissage ou à toute autre

caractéristique  de  l’intelligence,  décrira  avec  précision  toutes  les  étapes qu’une  machine  pourra  alors  simuler.  On  tentera  de  trouver  un  moyen  pour que les machines utilisent le langage, forment des abstractions, des concepts

et  résolvent  des  problèmes  qui  sont  maintenant  réservés  aux  humains.  Nous pensons  que  des  avancées  significatives  peuvent  être  réalisées  sur  un  ou plusieurs  de  ces  problèmes  si  un  groupe  de  scientifiques  soigneusement

sélectionnés y travaillent ensemble pendant tout l’été. »

Cette toute première apparition du terme « intelligence artificielle » mise au

crédit de John McCarthy, l’un des organisateurs de la conférence et signataire

de ce programme, a alors été acceptée par tous. Mais les résultats du groupe

de  travail  ont  été  bien  loin  des  ambitions  affichées,  car  s’ils  ont  permis  de faire quelques progrès dans ce qui deviendra plus tard les systèmes experts, ils

n’ont  en  rien  déterminé  les  étapes  pour  simuler  l’intelligence.  L’emploi  du terme « intelligence » pour cette discipline est de fait une vaste fumisterie, car il est basé sur des vœux pieux qui sont bien loin de la réalité. Les efforts pour essayer de copier le fonctionnement du cerveau humain ne faisaient pourtant

que  commencer.  En  1957,  Frank  Rosenblatt12  a  inventé  un  algorithme d’apprentissage  appelé  le  perceptron,  qui  prétendait  simuler  au  plus  près  les fonctions  d’un  neurone.  Cette  invention  a  d’ailleurs  déclenché  toute  une

excitation  autour  des  réseaux  de  neurones  ( Neural  Networks),  qui  sont aujourd’hui  encore  l’une  des  bases  de  l’apprentissage  des  machines,  le

«   Machine  Learning  »  (ML).  Le  but  initial  du  perceptron  était  de  classifier des  images.  Mais  il  peut  être  généralisé  à  toutes  sortes  de  signaux  perçus (vision,  toucher,  odorat,  etc.)  en  fonction  des  caractéristiques  qui  les décrivent. Il suffit d’assigner des poids aux diverses valeurs fournies par des

capteurs  et  de  définir  une  fonction  liant  tous  ces  paramètres  pour  classer  les résultats.  Comme  il  s’agit  d’apprentissage  supervisé,  on  fait  apprendre  au système  quelques  exemples  connus  qui  définissent  la  fonction.  Une  fois  le système entraîné, le signal présenté à son entrée est interprété par la fonction

qui donne, en sortie, la probabilité d’appartenance à une des classes définies.

Pour  simplifier  à  l’extrême,  si  on  définit  un  paramètre  «  nombre  de  pattes  »

assumant qu’on ait dans le système un détecteur de pattes, et un autre « a des

écailles  »  et  qu’on  ait  un  détecteur  d’écailles.  Pendant  la  phase

d’apprentissage,  on  donne  alors  en  entrée  des  instances  de  chiens  et  de serpents,  définissant  les  classes  recherchées  en  sortie,  et  la  fonction

convergera  alors  vers  ce  qu’on  appellera  un  modèle.  Lorsqu’on  présente

ensuite  un  chien  au  système,  il  est  probable  qu’il  le  classifie  correctement parmi  les  chiens,  même  chose  pour  les  reptiles.  Mais  si  on  lui  présente  un crocodile,  les  probabilités  seront  plus  proches  du  50/50.  Ce  cas  précis  étant trivial,  il  aurait  pu  être  traité  par  un  système  à  base  de  règles,  aussi  appelé système  expert,  car  l’arbre  de  décision  est  simple.  Mais  les  réseaux  de neurones  introduisent  les  statistiques  qui  permettent  de  mieux  gérer  les ambiguïtés, faisant sortir la machine du monde vrai/faux, 0/1 dans laquelle on

la  cantonnait  jusque-là.  En  revanche,  ça  ne  la  rend  toujours  pas  intelligente, car tout ce que les fonctions font est de ressortir ce qu’on leur a appris, dans le domaine  spécifique  de  cet  apprentissage.  Avec  le  perceptron,  on  parlait  en dizaine  de  neurones,  alors  qu’en  ce  qui  concerne  le  cerveau,  on  parle  de 100  milliards  de  neurones.  Donc,  dès  le  départ,  la  donne  était  biaisée.  Le perceptron  et  les  réseaux  de  neurones  n’ont  rien  à  voir  avec  notre  cerveau.

C’est  une  vue  de  l’esprit,  une  belle  abstraction,  mais  nous  ne  savons  même pas comment fonctionne notre cerveau aujourd’hui. Cette simplification a fait

croire  à  pas  mal  de  monde  qu’il  y  avait  une  sorte  d’équivalence  entre  cette technologie  et  l’intelligence.  Les  gens  se  sont  excités  dans  tous  les  sens  en espérant  le  grand  soir.  Le  problème,  c’est  que  tout  ça  reposait  sur  des croyances, et que le soufflé est retombé d’un coup.

Périodiquement,  les  gens  qui  travaillent  sur  l’intelligence  artificielle,  mais surtout ceux qui en attendent des résultats, se découragent parce qu’ils peinent

à  y  voir  des  avancées  significatives.  Et  c’est  à  ce  moment-là  qu’une mystérieuse  hibernation  se  produit  :  dans  sa  courte  histoire,  l’intelligence artificielle a déjà connu deux hivers, phénomènes plus connus sous le nom de

« AI Winter ». Le premier s’est produit au tout début des années 1970, après

plus de dix ans d’échecs de l’IA à essayer de résoudre des problèmes liés au

langage,  à  la  traduction  automatique  et  à  la  difficulté  de  représenter  des problèmes complexes avec les réseaux de neurones simplistes de l’époque. Le

second épisode a eu lieu à la fin des années 1980. L’IA est en effet revenue à

la mode à cette époque grâce à l’essor des ordinateurs personnels. On s’est dit

alors qu’on allait disposer d’une plus grande puissance de calcul, et du coup,

on  s’est  de  nouveau  mis  à  croire  à  un  ordinateur  intelligent  grâce  à  des réseaux  de  neurones  plus  complexes.  Plus  de  paramètres,  plus  de  couches dans  les  réseaux,  tout  ça  permettait  d’affiner  les  résultats.  C’est  aussi  avec l’avènement de l’ordinateur omniprésent qu’on a vu apparaître une initiative

importante  au  Japon,  la  «   fifth  generation  of  computer  systems  »,  censée fournir une nouvelle plateforme pour l’intelligence artificielle. Mais une fois

de plus, les résultats ont tardé à arriver, et l’hiver s’est installé. Il manquait en effet  un  élément  crucial,  survenu  au  milieu  des  années  1990  :  Internet  et  sa quantité massive de données.

Si  la  capacité  de  calcul  est  un  élément  important,  les  données  sont  le carburant  essentiel  de  tous  les  algorithmes  d’apprentissage.  Internet  est rapidement  devenu  la  plus  grande  base  de  données  au  monde,  et  une

plateforme  d’échange  de  données,  qui  a  permis  l’apparition  du  «  big  data  », et, de fait, le renouveau de l’intelligence artificielle. Par exemple, pour qu’une machine  reconnaisse  un  chat  avec  une  précision  de  95  %,  on  a  besoin  de quelque chose comme 100 000 images de chats. Ça fait beaucoup. Beaucoup

plus qu’il n’en faut à un humain pour reconnaître les chats. C’est une nouvelle

preuve  que  nous  utilisons  des  méthodes  bien  différentes  de  celles  que  nous faisons  utiliser  à  nos  machines.  Ces  méthodes  s’apparentent  à  de  la  force brute, alors que c’est sans doute grâce à notre intelligence que nous, humains,

accomplissons  ces  tâches.  Si  on  interroge  les  psychologues,  ils  nous  disent que les enfants, pour leur part, n’ont besoin que de deux instances d’images

de chats pour les reconnaître à vie, dans n’importe quelles circonstances et de

manière  quasi  infaillible.  Les  machines,  quant  à  elles,  sont  incapables  de contextualiser. Si, lors de la phase d’apprentissage, on n’a pas fourni d’images

de  chats  prises  de  nuit,  il  y  a  peu  de  chances  que  le  système  reconnaisse  un chat  dans  la  nuit…  On  peut  bien  sûr  multiplier  les  paramètres  et  augmenter les jeux de données, mais outre le fait qu’il sera difficile de modéliser tous les

états  et  toutes  les  circonstances  (peut-on  représenter  le  «   feeling  »  ?),  des problèmes de capacité mémoire et de puissance de calcul se poseront.

La démocratisation des ordinateurs et le rôle fondamental joué par Internet

en matière de multiplicité des sources et de volume des données ont permis le

retour en force des réseaux de neurones. Mais un autre élément très important,

lié à la puissance de calcul a fait son apparition à peu près au même moment.

Jusqu’en 2001 on utilisait essentiellement les CPU (Central Processing Units)

pour  faire  tourner  les  algorithmes  sur  les  ordinateurs.  Les  CPU  ont

typiquement  1,  2,  et  jusqu’à  12  cœurs  qui  peuvent  faire  toutes  sortes  de calculs  très  rapidement.  Dès  les  années  1970,  on  a  pensé  à  utiliser  des coprocesseurs  pour  y  déporter  les  tâches  d’affichage,  relativement  simples mais  gourmandes  en  ressources  car  à  effectuer  en  parallèle,  pour  ne  pas surcharger le CPU. Les GPU (Graphics Processing Units) sont alors apparus

pour  gérer  des  écrans  avec  de  plus  en  plus  de  pixels,  de  plus  en  plus  de couleurs,  de  plus  en  plus  de  fonctionnalités,  comme  la  3D,  devenant  des processeurs  massivement  parallèles  avec  des  milliers  de  cœurs  fortement

spécialisés.  En  2001,  les  scientifiques  ont  commencé  à  vouloir  utiliser  les GPU  pour  des  calculs  matriciels  pas  toujours  liés  à  l’affichage,  mais  il  n’y avait  pas  de  moyens  simples  d’accéder  aux  ressources  des  GPU.  Il  a  fallu attendre  2006  que  Nvidia,  le  leader  des  fabricants  de  GPU,  mettent  à

disposition des programmeurs la librairie CUDA pour accéder à ces fonctions.

La  communauté  des  réseaux  de  neurones,  gourmande  en  calcul  matriciel

fortement  parallèle,  n’a  eu  besoin  que  de  peu  de  temps  pour  s’apercevoir qu’utiliser  une  telle  architecture  permettait  des  gains  de  performances

énormes pour des réseaux de plus en plus complexes, ouvrant les portes de la

discipline  à  une  nouvelle  forme  d’apprentissage,  l’apprentissage  profond,  le

«   Deep  Learning  »  (DL).  L’adaptation  du  matériel  aux  spécificités  des algorithmes de ML (« Machine Learning ») et DL et à leurs infrastructures ne faisait  que  commencer,  et  en  2016  Google  a  sorti  un  nouveau  type  de

processeurs,  les  TPU  (Tensor  Processing  Units),  spécialisés  dans  son  outil d’apprentissage automatique, TensorFlow. Depuis 2007, donc, les capacités et

méthodes  de  calcul  disponibles  ayant  considérablement  augmentées,  l’IA

revient  en  force  et  avec  elle,  son  lot  de  promesses  malheureusement

irréalistes.  Les  oiseaux  de  mauvais  augure  qui  nous  prédisent  un  monde

délirant où les robots prendraient le pouvoir et nous domineraient, ou ceux qui

nous  font  miroiter  un  monde  dans  lequel  l’intelligence  artificielle  résoudrait tous nos problèmes, nous racontent tous n’importe quoi et risquent de porter

la responsabilité de ce troisième hiver de l’IA qui nous guette aujourd’hui. À

cause d’eux, soit par peur, soit par dépit, nous risquons de voir les recherches et  avancées  en   Machine  Learning   et   Deep  Learning  être  stoppées  en  plein élan, alors que nous n’en sommes qu’aux balbutiements de ces domaines.

Tout  ça  à  cause  d’un  malentendu  autour  du  nom  même  donné  à  la

discipline,  qui  n’a,  comme  on  l’a  vu,  rien  à  voir  avec  de  l’intelligence.  Je soutiens que l’intelligence artificielle n’existe pas. Si nous devons garder cet

acronyme,  l’IA  ne  doit  plus  signifier  «  intelligence  artificielle  »,  mais

« intelligence augmentée ». C’est ce terme que j’emploierai dorénavant dans

ce  livre,  en  vous  expliquant  pourquoi.  Mais  prenons  quelques  instants  pour faire un peu d’histoire…

La réalité : petit rappel historique

Le  mythe  de  la  fabrication  de  l’intelligence  s’inscrit  dans  un  contexte historique  nourri  par  les  fantasmes  populaires  autour  de  créatures  qui  se retourneraient contre leurs créateurs, de la crainte que les robots fassent notre travail à notre place et des différents programmes créés ces dernières années

par  IBM,  Facebook  ou  d’autres.  Dès  l’Antiquité,  on  vit  apparaître  des

histoires  et  des  rumeurs  autour  d’êtres  artificiels  dotés  d’intelligence  ou  de conscience. Tout a commencé avec le désir d’imiter ou de devenir Dieu.

• Le Golem : la particularité des mythes est de parler des profondeurs de la

réalité  par  le  biais  de  récits  symbolisant  des  énergies  et  des  aspects  de  la condition  humaine.  Le  mythe  du  Golem  raconte  l’histoire  d’une  créature

artificielle, humanoïde, dépourvue de parole et de libre arbitre, façonnée par

son  créateur  humain  dans  le  but  de  le  défendre  et  de  l’assister.  Devenue humaine,  elle  échappe  à  tout  contrôle  et  son  créateur  doit  lutter  contre  elle pour  reprendre  le  pouvoir.  C’est  le  mythe  du  monstre  de  pierre  qui  s’anime, prend  vie  et  devient  intelligent.  Il  s’agit  d’une  représentation  anxiogène,  qui est,  avec  Pygmalion  et  Frankenstein,  l’un  des  grands  mythes  liés  au  monde des créatures artificielles. Ce mythe du Golem continue de nourrir les peurs et

les fantasmes de ceux qui ont peur des « méchants robots » et les inquiétudes

relayées  actuellement  autour  de  cette  pseudo  «  super  intelligence  ».  La possibilité  que  les  robots  créés  par  les  humains  prennent  le  contrôle  et précipitent notre extinction ne repose sur rien de tangible. Nous jouons à nous

faire peur, ce qui peut être sympathique au cinéma en mangeant du popcorn,

mais n’a aucun fondement scientifique.

•  Pascal  et  Babbage  :  la  machine  à  calculer  de  Pascal,  la  Pascaline,  est l’acte fondateur du calcul et de son automatisation. Pascal cherchait un moyen

d’imiter la façon dont les humains calculaient, afin d’aider son père qui était

commerçant.  En  1642,  il  a  inventé  cette  machine  qui  fonctionnait  avec  des engrenages et qui appliquait des règles d’arithmétique simples. Elle ne faisait

que  des  additions  et  des  soustractions,  mais  elle  les  faisait  beaucoup  plus rapidement que les humains et surtout sans aucune erreur. C’est, dans les faits,

la  toute  première  machine  d’arithmétique,  le  tout  premier  ordinateur.  En mécanisant  le  calcul,  Pascal  a  posé  les  bases  des  ordinateurs.  Ce  n’est  que deux  siècles  plus  tard,  dans  les  années  1830,  que  Charles  Babbage,  un

mathématicien  et  inventeur  britannique,  célèbre  pour  son  travail  de

développement de plans de deux ordinateurs différents, inspiré de la machine

de  Pascal,  s’est  approché  à  grands  pas  vers  l’informatique  moderne.  Sa

première  invention,  la  machine  à  différences,  n’a  été  que  partiellement

achevée  au  début  des  années  1830.  La  machine  à  analyse,  sa  deuxième

création, encore plus complexe, n’a, quant à elle, jamais pu voir le jour. Ces

deux  machines,  souvent  qualifiées  de  «  premiers  ordinateurs  de  l’histoire  »

avaient  un  potentiel  très  important  pour  l’époque.  La  machine  à  différences pouvait faire des calculs simples, comme des additions ou des multiplications,

mais  sa  caractéristique  la  plus  importante  était  sa  capacité  à  résoudre  des fonctions polynomiales13 pouvant aller jusqu’au degré sept. Cette machine, à l’exception du mécanisme d’impression, était sur le point d’être terminée en

1832,  mais  les  fonds  pour  achever  le  projet  n’ont  pu  être  réunis  et  il  a  été abandonné.  Donc  jamais  prouvé,  contrairement  à  la  Pascaline…  En  1837,

Babbage  a  eu  l’idée  de  la  machine  à  analyse.  Plus  qu’un  calculateur,  il s’agissait  de  la  première  machine  jamais  conçue  avec  l’idée  de  la

programmer.  Malheureusement,  là  encore,  principalement  en  raison  de

préoccupations  politiques  et  économiques,  mais  aussi  de  la  forte  implication technologique du projet, cette machine n’a jamais pu être achevée. Ses idées

étaient très en avance sur son époque et, jusqu’au siècle suivant, aucune autre

tentative  de  construire  un  tel  ordinateur  n’a  été  tentée.  On  appelle  Babbage

«  l’oncle  »  des  ordinateurs,  en  raison  de  sa  vision  précoce,  mais  pour  moi, Pascal reste le « grand-père des ordinateurs » avec sa fameuse Pascaline.

•  Les  automates  :  ce  sont  des  mécanismes  qui  reproduisent  des

mouvements  humains.  Leur  vocation  est  de  rendre  le  travail  humain  moins pénible, en l’imitant et en l’amplifiant. Parmi les automates célèbres, il y a eu le fameux Turc mécanique, soi-disant doté de la faculté de jouer aux échecs.

Dans les années 1770, le baron Wolfgang von Kempelen14 a inventé un genre

d’androïde  grandeur  nature.  Il  représentait  un  Turc  en  turban  et  en  caftan, assis sur une chaise fixée sur une commode avec des portes. Il y avait un jeu

d’échecs  devant  l’automate  et  il  parvenait  à  bouger  les  pièces.  Quand  on ouvrait  les  portes  du  meuble,  on  voyait  une  mécanique  et  des  engrenages complexes qui s’animaient lorsque l’automate jouait un coup. Mais ce qu’on

ne  voyait  pas,  c’est  que  dans  un  second  compartiment  caché,  se  trouvait  un homme  qui  manipulait  le  tout  comme  un  marionnettiste.  L’automate  a  joué des  centaines  de  parties  d’échecs  contre  des  humains,  en  les  remportant  la plupart  du  temps,  y  compris  contre  Napoléon  Bonaparte  et  Benjamin

Franklin.  La  supercherie  a  duré  plus  de  cinquante  ans  et  a  contribué  à  faire croire en la possibilité de machines intelligentes.

• L’automatisation  dans  les  usines  :  les  années  1960  ont  été  marquées  par l’automatisation  de  la  production  industrielle  grâce  aux  progrès  de

l’électronique et de l’informatique. Malgré quelques tentatives, décrites dès le

premier  siècle  de  notre  ère  par  le  mathématicien  grec  Héron  d’Alexandrie dans  son   Traité  des  pneumatiques,  les  premiers  robots  industriels  datent  du e

XVIII   siècle.  Tout  a  commencé  dans  la  région  de  Lyon,  réputée  pour  son industrie  séculaire  de  la  soie.  En  1725,  Basile  Bouchon  invente  un  métier  à tisser  semi-automatique,  utilisant  un  ruban  perforé  pour  le  programmer  afin d’assister  les  ouvriers  dans  la  tâche  répétitive  du  tissage.  Trois  années  plus tard,  son  assistant  Jean-Baptiste  Falcon  perfectionne  cette  invention  en

introduisant  des  cartes  perforées  en  carton,  au  lieu  de  papier,  reliées  entre elles  et  formant  une  chaîne  sans  fin.  Ce  sont  ces  mêmes  cartes  dont  s’est inspiré IBM en 1944 pour communiquer ses instructions à l’Harvard Mark I,

considéré comme l’un des premiers ordinateurs modernes. Mais l’histoire n’a

retenu que Joseph Marie Jacquard qui a repris ces idées pour créer le célèbre

« métier Jacquard » en 1801. Le déploiement de ces machines est à l’origine

de la non moins célèbre Révolte des canuts entre 1831 et 1848, où les ouvriers

tisserands  voyaient  déjà  dans  ces  machines  à  tisser  une  possible  cause  de chômage. Les robots industriels ont peu à peu remplacé les humains dans leur

travail,  même  s’ils  n’avaient  au  début  pour  fonction  que  de  les  aider,  afin d’accomplir à leur place les tâches difficiles à effectuer. Certains emplois ont

effectivement été supprimés, mais en contrepartie, ils ont permis de supprimer

de la pénibilité.

Beaucoup de questions se posent sur le rôle que l’IA pourrait avoir dans la

suppression  de  certains  emplois  et  je  suis  assez  étonné  des  prévisions  de l’OCDE, qui estime qu’elle entraînera une perte d’environ 8 % d’emplois. Ce

chiffre me paraît aberrant, parce qu’en réalité, dans les années 1960, avec la robotisation  des  usines  Renault,  beaucoup  d’ouvriers  spécialisés  remplacés par des machines ont été déplacés vers d’autres métiers. On peut améliorer la

société  grâce  à  la  technologie,  mais  il  faut  la  comprendre,  la  connaître  et savoir  à  quoi  elle  sert.  Elle  diminuera  sans  doute  le  temps  de  travail  de certains postes, mais en contrepartie, elle nous permettra de nous consacrer à

des  tâches  plus  intéressantes  et  plus  gratifiantes.  Les  vraies  questions  qui  se posent,  en  matière  de  technologie  sont  d’une  part  politiques  et  d’autre  part, liées  à  la  répartition  des  richesses.  Est-ce  que  ceux  qui  travaillent  dans  la Silicon Valley et qui maîtrisent et créent la technologie vont s’enrichir et les

autres  stagner,  ou  est-ce  que  ces  richesses  produites  vont  au  contraire  être mieux  distribuées  ?  La  technologie  crée  des  métiers,  à  hauts  revenus  en général, et la question est de savoir comment partager tout ça. La question du

partage des richesses se pose depuis la nuit des temps, mais je crois que nous

sommes  arrivés  à  un  point  où  celle-ci  ne  peut  plus  être  différée.  On  entend souvent  dire  que  les  robots  vont  remplacer  nos  emplois,  mais  il  faut  savoir que  les  pays  les  plus  robotisés  sont  ceux  dans  lesquels  il  y  a  le  moins  de chômage.  Au  Japon,  il  y  a  des  centaines  de  milliers  de  robots.  En  Europe, c’est en Allemagne qu’il y a le moins de chômage, et ce sont pourtant eux qui

ont  le  plus  de  robots.  Dans  une  étude  récente15,  le  cabinet  de  conseil McKinsey  estime  que  d’ici  2030,  environ  15  %  des  tâches  seront

automatisées, avec de fortes variations selon les pays, allant de 9 % en Inde à

24  %  aux  États-Unis,  voire  29  %  au  Japon.  Plus  que  des  pertes  d’emplois, cette  automatisation  entraînera  une  transformation  des  métiers,  voire  des changements  de  postes  et  de  secteurs  pour  375  millions  de  salariés  selon  un scénario d’automatisation rapide, soit 14 % de la population active mondiale.

Une proportion qui atteindra un tiers de la population active aux États-Unis et

en Allemagne, et près de 50 % au Japon. Taxer les robots présente un risque

parce  que  ça  revient  à  taxer  l’innovation,  qu’il  est  préférable  de  soutenir  et d’accompagner.  Dans  les  années  qui  viennent,  la  pénibilité  va  diminuer,  de nouvelles  perspectives  vont  s’ouvrir  et  nous  aurons  peut-être  même  plus  de temps pour faire autre chose que travailler.

•  Deep  Blue  contre  Kasparov  :  Deep  Blue  était  un  ordinateur  spécialisé dans le jeu d’échecs, développé par IBM dans les années 1990, qui a battu le

Champion  du  monde  des  échecs  en  titre,  Garry  Kasparov,  en  1997.  Le  jeu d’échecs est compliqué, et les gens qui sont forts aux échecs sont réputés pour

être performants, intelligents, dotés d’une capacité à prévoir plusieurs coups à

l’avance. Selon la théorie des jeux, c’est un jeu de stratégie combinatoire sans

cycle et à information complète et parfaite, ce qui signifie que les règles sont claires  et  définissent  une  fin.  Quel  que  soit  le  chemin  qu’on  emprunte,  on arrive  toujours  à  un  résultat,  on  a  un  vainqueur  ou  un  match  nul.  Le programme  de  Deep  Blue  n’était  en  réalité  qu’une  suite  de  règles  qui  a  pu battre  Kasparov  non  pas  en  «  réfléchissant  »,  mais  en  ayant  une  capacité  de mémoire  phénoménale  où  étaient  stockés  des  milliers  de  parties  d’échecs, ainsi  que  les  différents  chemins  menant  à  la  victoire  en  fonction  des

différentes configurations. Il n’y a là aucune intelligence, mais une prouesse

technologique qui permet de retrouver dans cette énorme base de données le

bon coup au bon moment. Pour vous donner une idée, l’ensemble des coups

légaux  possibles  aux  échecs  est  estimé  entre  1043  et  1050.  La  machine  ne connaissait absolument pas tous les coups, mais avait la capacité d’en prévoir

à  l’avance  bien  plus  que  Kasparov  ne  le  pouvait.  La  machine  a  donc  battu Kasparov  grâce  au  «  big  data  »,  et  absolument  pas  grâce  au  raisonnement.

Dans ce cas, il ne s’agissait même pas de Machine Learning, mais de « force

brute ».

• Watson et Jeopardy! : historiquement créé entre Deep Blue et DeepMind,

DeepQA est une énorme base de données de questions/réponses, développée

par IBM à la fin des années 2000. Jeopardy! est un jeu télévisé dans lequel on

donne  des  réponses  aux  participants,  qui  doivent  formuler  les  questions

associées.  Les  ingénieurs  d’IBM  ont  pensé  que  participer  à  ce  jeu  serait  un bon  test  pour  DeepQA.  Ils  ont  donc  créé  Watson,  un  ordinateur  spécialisé capable  de  répondre  à  des  questions  en  langage  naturel.  Contrairement  à  ce que beaucoup pensent, même si on peut y voir une certaine logique, le nom de

Watson  n’a  rien  à  voir  avec  ce  cher  Dr  Watson,  fidèle  assistant  de  Sherlock Holmes, mais était le nom du premier PDG d’IBM, Thomas Watson. En 2011,

Watson  a  participé  au  jeu  télévisé  contre  des  champions  légendaires  et  les  a battus à plates coutures. Là encore, il ne s’agit pas d’intelligence, mais d’une

énorme  mémoire,  doublée  d’une  capacité  de  calcul  monstrueuse.  Watson

pouvait  traiter  500  gigaoctet,  l’équivalent  du  contenu  d’un  million  de  livres par seconde ! C’est bien sûr impressionnant, mais ce n’est rien d’autre que du

traitement de connaissance.

• AlphaGo contre Lee Sedol : DeepMind, rachetée par Google en 2014, est

une entreprise britannique spécialisée dans l’intelligence artificielle, qui s’est concentrée sur le développement de systèmes informatiques capables de jouer

à des jeux vidéo. Elle s’est illustrée en 2016 quand son programme AlphaGo

a battu le champion du monde de go, le Sud-Coréen Lee Sedol. Le jeu de go

est beaucoup plus complexe que les échecs. Si donner une estimation précise du  nombre  potentiel  de  parties  d’échecs  avait  été  compliqué,  pour  le  jeu  de go,  dont  les  chiffres  varient  de  10172  à  10762,  c’est  encore  moins  précis.  La vérité se situant quelque part entre les deux, il est facile de comprendre que la force brute ne peut être appliquée. Mais c’est là que le Machine Learning peut

briller face à un humain. En effet, en faisant ingurgiter 30 millions de coups

extraits de 160 000 parties pour parfaire son apprentissage, et en faisant jouer

plusieurs  instances  les  unes  contre  les  autres  pour  parfaire  le  modèle,  il  est possible  de  parvenir  à  un  niveau  de  spécialisation  inégalable  par  un  être humain, même 18 fois champion du monde. Il est toutefois important de noter

qu’AlphaGo  ayant  besoin  de  plus  de  capacité  de  calcul  que  de  mémoire,

utilisait autour de 1 500 CPU, 200 ou 300 GPU et quelques TPU. AlphaGo a

battu son adversaire humain par des méthodes et des stratégies qui n’avaient

absolument  rien  d’humain,  alliant  des  techniques  statistiques  de  Machine

Learning  et  de  Deep  Learning  dont  il  serait  ridicule  de  se  passer  pour accomplir ce genre de tâches spécialisées, juste à cause d’un désenchantement

pour ces technologies.

• Tay, le chatbot raciste de Microsoft : en mars 2016, Microsoft a lancé un

chatbot16 auquel les utilisateurs pouvaient s’adresser librement sur Twitter. Il était  censé  personnifier  une  jeune  Américaine  de  19  ans.  Au  cours  des

échanges, il s’est mis à tenir des propos racistes et sexistes et Microsoft a dû

le fermer seulement 16 heures après sa mise en service. Microsoft n’a jamais

commenté  les  raisons  de  ce  désastre,  mais  de  multiples  hypothèses  ont  été depuis  formulées.  Basés  sur  des  technologies  de  Machine  Learning

classiques,  les  chatbots  sont  entraînés  sur  de  larges  bases  de  données

comprenant  des  conversations  choisies  parmi  celles  abordant  des  thèmes

pertinents pour la spécialité du bot. Pour que le bot s’intègre parfaitement à la conversation et ressemble à son public, il est aussi courant d’implémenter une

fonction « repeat after me » (« répète après moi »), qui permet d’enrichir la base de données avec les conversations courantes en temps réel. Trouver des

bases de données de conversations annotées n’est pas chose aisée. Mais il en

existe  toutefois,  souvent  produite  d’après  les  retranscriptions  des  relations avec  les  clients  des  services  après-vente.  Si  on  prend  l’hypothèse  que

Microsoft ait entraîné son chatbot sur des conversations tenues dans des États

du Sud des États-Unis dans les années 1950, qui étaient notoirement racistes,

on comprend très bien comment tout le système aurait pu, dès le départ, être

biaisé.  De  la  même  façon,  connaissant  la  propension  des  utilisateurs  de Twitter à verser sans vergogne dans l’insulte, si la fonction « repeat after me »

avait  un  poids  un  peu  trop  fort,  rien  d’étonnant  à  ce  que  Tay  se  soit  mis  à proférer des insanités en les imitant. Les algorithmes d’apprentissage étant en

général  complètement  génériques,  le  cas  du  chatbot  de  Microsoft  met  en

lumière le risque posé par les sources biaisées et donc l’importance du choix

de ces sources. Faits par les concepteurs du programme, ils montrent encore

une  fois  qu’il  n’y  a  pas  d’intelligence,  de  remise  en  question  ou  de  sens critique  des  machines,  et  que  toutes  les  responsabilités  et  les  défaillances incombent à l’homme. Si dans ce cas précis, l’erreur humaine a certainement

été  fortuite,  on  peut  imaginer  des  manipulations  intentionnelles  à  des  fins beaucoup moins nobles. Pourquoi alors, ne pas créer demain un bot avec une

base  de  données  qui  stipule  que  les  blancs  sont  gentils  et  que  les  noirs  sont méchants ? Le bot biaisé devient la source de ces « fake news » popularisées

par Donald Trump, et la seule vraie façon de les combattre est d’être éduqué

et  informé,  pour  se  forger  un  sens  critique.  Si  on  prend  des  images  qui reflètent  la  fréquence  d’apparition  d’objets  dans  des  photos  apparaissant  sur Google ou sur Facebook, dans la population américaine, on va obtenir environ

10  %  de  personnes  dont  la  couleur  de  peau  est  assez  foncée  et  90  %  moins foncée.  Si  on  entraîne  un  algorithme  sans  faire  attention,  on  obtiendra forcément une performance moindre sur les gens dont la couleur de peau est

foncée, ce qui n’a rien à voir avec l’origine ethnique, mais tout à voir avec le

fait qu’il y a 10 % d’une catégorie et 90 % de l’autre. La performance sur la

première  catégorie  va  donc  être  logiquement  plus  faible.  Pour  corriger  ça,  il faut modifier les proportions utilisées pour entraîner les systèmes, en sachant

dès  le  départ  identifier  les  biais  qui  doivent  être  enlevés.  C’est  un  point crucial, devenu un sujet de recherche important, qui n’est pas entièrement lié

à  l’apprentissage  automatique  ou  à  l’IA.  Ce  sont  des  problèmes  auxquels  il aurait fallu réfléchir depuis dix ou vingt ans. Les acteurs du secteur prennent

aujourd’hui  ce  sujet  très  au  sérieux  et  les  grandes  entreprises  comme

Facebook,  Google  ou  Microsoft  ont  créé  des  groupes  de  recherche  et  de

développement  spécifiques  qui  travaillent  sur  la  question  de  ces  biais.  Cette prise  de  conscience  a  également  entraîné  la  création  de  différents

mouvements, dont « Partnership on AI » par exemple, un forum ouvert pour

échanger autour de ces questions, financé par plusieurs entreprises de la tech.

Son  conseil  d’administration  est  composé  de  professeurs  d’université,  de

représentants  d’organisations  non  gouvernementales,  de  personnalités  du

monde  associatif,  etc.  En  termes  de  régulation,  les  personnes  qui  prendront délibérément  comme  base  des  sources  racistes,  sexistes,  etc.  devront  être sévèrement punies par la loi. Il faudra instaurer des contrôles stricts avant de

pouvoir mettre un bot à la disposition du public. En revanche, la régulation ne doit pas nous dire quelle source utiliser. Il faut laisser les chercheurs travailler, à condition que ce soit en conformité avec la loi. S’il y a trop de régulation,

on  va  rentrer  dans  un  monde  dictatorial,  où  on  nous  dira  quelle  source  nous devons prendre, et où la régulation deviendra abusive, comme cela peut être

le  cas  dans  certains  pays  racistes.  Il  ne  faut  pas  oublier  non  plus  que  trop suivre les règles empêche l’innovation. Aux États-Unis, dans les années 1950,

la  régulation  n’était  pas  un  sujet  et  du  coup,  les  chercheurs  ont  vraiment  pu travailler sans frein et réaliser des avancées importantes.

Le  véritable  danger  de  l’IA  et  des  robots  vient  de  nous,  humains.  Si  nous décidons  de  créer  et  de  programmer  délibérément  des  robots  tueurs  par

exemple,  ou  si  nous  créons  des  chatbots  racistes.  La  solution  réside  dans  la régulation, mais le risque est de casser l’innovation. Il y a donc un équilibre

subtil  à  trouver.  Il  faut  qu’on  soit  capable  d’expliquer  ce  qu’on  fait  dans  ce domaine. Cette question de l’explicabilité est un autre sujet important et je ne

suis pas du tout d’accord avec ceux qui disent que les décisions faites par les

réseaux  de  neurones  profonds  ne  sont  pas  explicables.  On  sait  tout  à  fait comment  fonctionnent  ces  systèmes  et  de  quelle  manière  changer  les

variables pour modifier les décisions. Il y a environ 200 trillions de décisions

faites  chaque  jour  sur  Facebook,  par  exemple.  C’est  tellement  gigantesque qu’on ne peut pas donner d’explications systématiques sur ces décisions, que

très peu de personnes feraient d’ailleurs l’effort d’examiner. La plupart de ces

décisions  sont  de  faible  importance,  il  s’agit  par  exemple  de  l’ordre  dans lequel  votre  fil  d’actualité  apparaît.  En  revanche,  il  y  a  de  plus  en  plus d’automatisations  dans  les  décisions,  qui  ont  un  impact  important  sur  la  vie des gens. Prenons l’exemple de la décision d’attribution d’un prêt : il y a des

lois  interdisant  de  se  fonder  sur  l’origine  ethnique  pour  décider  de

l’attribution  d’un  prêt.  On  va  donc  établir  un  système  d’apprentissage  qui n’utilise  pas  cette  variable.  Mais  ce  n’est  pas  si  simple,  parce  que  d’autres variables sont corrélées à la première. Aux États-Unis par exemple, l’origine

ethnique  a  une  corrélation  importante  avec  l’adresse,  qui  doit  être

communiquée au moment de la demande de prêt. Comment faire pour que la

décision ne soit pas biaisée ? Ce sont des questions très importantes. En ce qui

concerne  l’attribution  d’un  prêt,  il  est  possible  de  déterminer

algorithmiquement quel est le changement minimal des variables nécessaires

pour permettre de modifier la décision. Si la décision est de ne pas accorder le

prêt,  on  pourra  par  exemple  identifier  que  la  variable  responsable  est  liée  à

votre revenu ou à votre endettement. On peut donc identifier et communiquer les informations opérationnelles qui vont influencer ces décisions.

• Les chatbots négociateurs de Facebook : pendant l’été 2017, Facebook a

décidé de mettre face à face deux de ses chatbots pour les faire entrer dans un

jeu  de  négociation.  Dans  les  jours  et  les  semaines  qui  ont  suivi,  la  presse, avide de sensations  fortes, a raconté  que l’expérimentation avait  dû être très vite  interrompue  parce  que  les  deux  chatbots  avaient  inventé  un  nouveau langage  et  étaient  devenus  incontrôlables…  La  réalité  est  beaucoup  moins excitante. Les deux bots ayant été entraînés avec des objectifs et des bases de

données différents, ils se sont très vite désintéressés l’un de l’autre, car aucun d’eux ne pouvait accomplir la tâche de négociation qui lui avait été assignée.

Ils  essayaient  certes  de  se  parler,  mais  on  est  pratiquement  sûr  qu’ils  ne  se comprenaient  pas.  Un  robot,  surtout  quand  une  tâche  spécifique  lui  a  été assignée,  ne  peut  pas  en  créer  une  autre,  et  encore  moins  développer  un langage.  En  fonction  des  stratégies  programmées,  il  peut  éventuellement

s’adapter à son environnement et simplifier ou augmenter son vocabulaire en

fonction  d’autres  données  fournies,  comme  on  l’a  vu  avec  Tay.  Dans  ce  cas précis, on peut penser que les robots ont mélangé leurs bases qui étaient très

petites,  de  l’ordre  de  5  000  phrases,  pour  créer  quelque  chose

d’incompréhensible de chaque côté. Les langages qu’ils avaient « inventés »

peuvent  faire  partie  de  ces  légendes  technologiques  qu’on  aime  à  croire  et colporter, mais c’est vraiment le genre d’histoires qui dessert la cause de toute la discipline.

•  L’Autopilot  de  Tesla17  :  on  parle  beaucoup  en  ce  moment  des  voitures autonomes,  ces  véhicules  capables  de  rouler  sans  l’intervention  d’un

conducteur. Si on n’en est pas encore à ce stade aujourd’hui, les progrès sont

néanmoins  considérables.  En  octobre  2015,  Tesla  a  déployé  sur  ses  voitures Model  S  une  mise  à  jour  logicielle  de  son  système  Autopilot  (version  7.0), permettant à celles-ci de conduire de façon quasi autonome sur les autoroutes,

mais aussi de rentrer et sortir toutes seules du garage. En dépit des accidents

qui  ont  récemment  été  très  médiatisés,  je  suis  persuadé  que  ces  voitures représentent  une  avancée  très  importante  qui  va  sauver  des  dizaines  de

milliers  de  vies  humaines.  Pour  ma  part,  j’aurai  beaucoup  moins  de  mal  à confier mes enfants à un véhicule autonome que de les laisser conduire eux-mêmes. Le premier accident mortel, intervenu au mois de mai 2016, a montré

les  limites  du  système  de  vision  dans  un  cas  très  particulier,  mais  il  serait intéressant  de  savoir  combien  de  vies  ont  déjà  été  sauvées  grâce  aux

fonctionnalités  d’aide  à  la  conduite,  comme  le  freinage  d’urgence  par exemple.  Il  y  a  plusieurs  niveaux  de  conduite  assistée,  de  1  à  5,  5  où  le véhicule n’a besoin d’aucune attention de la part de ses occupants. Les Tesla

sont au niveau 2. Les technologies utilisées sont essentiellement un mélange

de  capteurs  et  de  méthodes  de  guidage.  Les  capteurs  sont  des  radars,  des lidars, similaires aux radars mais qui utilisent des lasers à la place des ondes

électromagnétiques, et des caméras. On se sert de ces capteurs pour découvrir

et comprendre l’environnement immédiat de la voiture et réagir à des dangers

ou situations qui ne sont pas connus du système de guidage de type GPS qui

ne donne qu’une idée globale de la route à prendre. Ces systèmes de vision et

de détection sont potentiellement beaucoup plus précis que les sens humains,

et les temps de réaction des organes de commande sont beaucoup plus rapides

que  nous,  ce  qui  fait  des  systèmes  comme  l’Autopilot  des  conducteurs

beaucoup  plus  fiables  que  nous…  potentiellement  !  Car  même  si  le  système ne sera jamais affecté par l’alcool, ne fera pas d’excès de vitesse ou n’enverra

jamais  de  texto  en  conduisant,  car  il  sera  concentré  uniquement  sur  la  tâche pour laquelle il a été programmé, le problème peut justement venir du fait de

sa  programmation.  En  effet,  il  n’a  pas  l’intelligence  de  s’adapter  aux

situations  auxquelles  il  n’a  pas  été  confronté  soit  par  les  règles  qu’on  lui  a données, comme le Code de la route, soit par les données avec lesquelles il a

été entraîné, comme des images de routes, de véhicules ou de piétons. Lors de

l’accident  d’une  voiture  Uber  qui  collectait  des  données  en  situation  réelle, une personne à vélo s’est faite écraser parce que le système a considéré que la

probabilité  que  ce  soit  un  vélo  à  cet  endroit-là,  à  ce  moment-là,  était  faible.

Du coup, la voiture a continué, alors même que l’opératrice qui était censée la

contrôler était en train d’envoyer des SMS depuis son téléphone. Malgré les

millions de kilomètres parcourus par tous ces véhicules, on voit tous les jours

des dizaines de voitures Waymo sillonner les routes de Palo Alto et Mountain

View  dans  la  Valley,  pour  enregistrer  le  plus  de  situations  possibles,  car  il  y aura  toujours  des  cas  particuliers  et  de  tels  incidents  vont  arriver,  mais  dans tous les cas, la voiture autonome provoquera beaucoup moins d’accidents que

les  humains.  Il  faut  savoir  utiliser  la  technologie,  tout  en  reconnaissant  ses limites.

Les  exemples  que  nous  venons  de  citer,  aussi  complexes  soient-ils,  sont tous fondés sur la connaissance ou la reconnaissance. Ils exécutent les tâches

pour  lesquelles  ils  sont  faits,  c’est-à-dire  des  tâches  programmées.  Ils n’inventent rien, ils ne font que suivre des règles, des exemples et des codes,

en  utilisant  les  données  que  nous  choisissons  pour  ces  systèmes.  Qu’on  les

appelle  systèmes  experts,  Machine  Learning  ou  Deep  Learning,  ils  ne  sont rien d’autre que ce que nous, humains, avons décidé qu’ils soient. Toutes ces

technologies  ont  pour  but  de  nous  assister  dans  des  tâches  ponctuelles, souvent répétitives et fortement codifiées. Elles nous fournissent une aide qui

vient  amplifier  notre  humanité,  et  augmenter  nos  capacités  physiques  ou

intellectuelles, mais elles ne peuvent en aucun cas les remplacer. Il n’y a pas

d’intelligence  artificielle  qui  échappe  à  notre  contrôle  et  va  précipiter  notre extinction,  il  y  a  une  intelligence  augmentée,  qui  doit  bénéficier  d’une  juste régulation,  afin  qu’elle  puisse  appuyer  et  soutenir  notre  propre  intelligence.

Tous  les  services  qui  nous  sont  rendus  aujourd’hui  peuvent  être  considérés comme  intelligents.  L’IA  est  là  pour  faciliter  nos  décisions,  pas  pour  les prendre à notre place. Je préfère parler d’intelligence augmentée, qui aide les

êtres  intelligents  à  avoir  plus  de  capacités  et  à  être  meilleurs  dans  des domaines spécifiques. Mais ce sont eux qui gardent le contrôle, l’empathie et

le sens commun, car ce que nous apprenons aux machines ne sont rien d’autre

que des règles et la connaissance du monde, ce qui n’est certainement qu’une

infime partie de l’intelligence.

L’intelligence augmentée est en train de transformer de fond en comble la

science actuelle. De la physique à la cosmologie en passant par la génomique

ou la chimie, toutes ces sciences utilisent aujourd’hui l’IA pour ses capacités

d’analyse  ou  de  classification  automatique  et  il  faut  s’attendre  encore  à beaucoup de progrès dans ces domaines-là. Les technologies de l’information

ont connecté le monde et du même coup, l’ont en quelque sorte « rapetissé ».

Un  nombre  important  d’applications  a  permis  de  rendre  la  société  plus

efficace,  en  réduisant  notamment  les  coûts  de  communication.  Certains

économistes  qualifient  l’IA  de  «  GPT  »,  acronyme  anglais  de  «   General Purpose  Technology  »,  qui  désigne  des  technologies  d’intérêt  général, susceptibles  d’affecter  tous  les  recoins  de  l’économie.  De  la  même  manière que la machine à vapeur ou l’électricité ont bouleversé et changé le monde, il

s’avère de plus en plus évident que l’IA aura ce type d’impact sur nos vies sur

le long terme, et qu’il s’agit bien de la nouvelle « GPT ». Nous avons toujours

tendance  à  surestimer  l’effet  d’une  technologie  à  court  terme  et  à  la  sous-estimer  à  long  terme.  C’est  pour  ça  qu’il  est  d’autant  plus  important  que  le pouvoir politique mette en place des règles qui favorisent son développement

pour  le  plus  grand  nombre,  sachant  qu’elle  est  là  pour  démultiplier  et amplifier  notre  intelligence.  Grâce  à  cette  amplification,  nous  aurons  de meilleurs  moyens  de  transport,  une  meilleure  médecine,  un  meilleur

environnement,  une  meilleure  santé…  bref  une  vie  meilleure  !  Qui  nous

apportera sans doute plus de satisfactions et nous permettra d’être plus en lien les uns avec les autres ainsi qu’avec notre environnement.

12 . Psychologue américain

13 . En mathématiques, désigne une fonction obtenue en évaluant un polynôme.

14 . Écrivain et inventeur hongrois.

15 .

https://www.mckinsey.com/featured-insights/employment-and-growth/technology-jobs-and-the-future-of-work

16 . Logiciel programmé pour simuler une conversation.

17 . Constructeur automobile de voitures électriques dont le siège est situé dans la Silicon Valley.

TROISIÈME PARTIE

MAIS ALORS, C’EST QUOI

« L’INTELLIGENCE »?

Intelligence et apprentissage

Je  définirais  l’intelligence  comme  la  capacité  de  casser  les  règles,

d’innover, de s’intéresser à ce qui est différent, à ce que l’on ne connaît pas.

Pour  moi,  être  intelligent,  c’est  avoir  de  la  curiosité,  des  curiosités  diverses.

Mais je la vois aussi dynamique, globale, capable d’abstractions et susceptible

d’évoluer  au  cours  du  temps.  Ce  qui  est  considéré  aujourd’hui  comme  de l’intelligence peut ensuite être vu comme de la simple connaissance. J’ignore

si  elle  ne  concerne  que  les  humains,  mais  je  pense  qu’elle  est  réservée  au vivant. Est-ce que les fourmis innovent ? Est-ce que le chien est intelligent ?

L’innovation  est  l’un  des  marqueurs  de  l’intelligence,  car  elle  permet

d’aller au-delà de ce qu’on pense possible ou connu, en cassant les règles et

les croyances du moment. Comme je l’ai dit plus haut, que ce soit pour Deep

Blue,  Watson  ou  AlphaGo,  on  a  donné  à  la  machine  des  règles  qu’elle  a suivies  ou  des  faits  qu’elle  a  «  recrachés  »,  en  utilisant  des  stratégies,  des raisonnements et des chemins bien différents de ceux qu’un cerveau humain

aurait emprunté, le tout d’une manière bien peu économe en ressources. L’IA

classique  des  systèmes  experts  est  fondée  sur  des  règles,  auxquelles  on  a parfois ajouté des statistiques. Il s’agit en général de règles rigides, de choses connues,  définies  et  balisées,  que  l’on  modélise.  Dans  les  méthodes  de

Machine  Learning  ou  de  Deep  Learning,  il  s’agit  d’engranger  le  maximum

d’exemples  et  de  situations  représentés  mathématiquement  et  qui  vont  être retrouvés  ou  classifiés  statistiquement  avec  une  probabilité  lorsqu’un

événement  similaire  se  présente  au  système.  Il  n’y  a  là  aucune  innovation.

Innover, c’est faire quelque chose que personne n’a fait avant, en repoussant

les  barrières  de  la  connaissance.  Innover,  c’est  se  mettre  dans  une  situation d’inconfort,  en  parlant  à  des  gens  d’un  domaine  complètement  différent  du nôtre  par  exemple,  en  appliquant  les  règles  connues  dans  un  domaine  à  un autre,  en  remettant  notre  savoir  en  question,  et  en  faisant  preuve  d’esprit critique.  Peut-être  que  l’innovation  prend  sa  source  dans  le  doute,  dans  la

remise en cause. La machine ne doute pas, elle fait ce qu’elle est censée faire.

Quand  on  écoute  quelqu’un  d’un  tout  autre  domaine,  il  nous  apporte  un

éclairage différent qui change notre manière de voir les choses. L’intelligence,

c’est  avoir  la  capacité  de  créer  quelque  chose  qui  n’existe  pas.  Or,  un ordinateur ne créé rien tout seul. On nous dit qu’il compose des morceaux de

musique,  peint  des  tableaux  ou  écrit  des  livres.  Mais  il  le  fait  avec  des logiciels à qui on a fourni des codes et fait ingurgiter des tas de données qu’il recrache.  L’idée  originale,  intelligente,  vient  du  programmeur  qui  a  pensé  à mélanger les tableaux de Van Gogh avec des photos d’aujourd’hui. De celui

qui  a  su  découvrir  les  thèmes  musicaux  de  Mozart  pour  les  appliquer  à  des musiques  qu’il  n’a  jamais  écrites.  Le  résultat  est  de  la  copie,  pas  de  la création.  La  véritable  création,  c’est  d’avoir  pensé  à  utiliser  des  choses  qui existent  déjà,  pour  recréer  artificiellement  les  émotions  qui  se  dégagent  des œuvres  originales.  Dans  ce  cas,  l’intelligence  c’est  la  multidisciplinarité, l’idée d’avoir mélangé les domaines. En matière de technologie, je pense que

je  n’invente  pas  grand-chose,  mais  je  me  donne  l’opportunité  de  regarder  à côté,  vers  d’autres  univers.  La  machine,  aujourd’hui,  n’a  pas  cette  capacité, elle est cantonnée à son domaine de spécialisation. L’intelligence, c’est peut-

être  la  faculté  de  comprendre,  d’expliquer  et  de  mettre  ensemble  des  choses très différentes, d’effacer la complexité. Dans mon cas, je cherche à simplifier

l’accès  à  la  technologie,  j’essaie  de  faire  en  sorte  que  le  maximum  de sciences, d’outils, soient à la portée de tous et qu’ils communiquent entre eux

pour  que  le  plus  grand  nombre  de  personnes  puissent  les  appréhender  et  les utiliser.  Je  sais  que  si  c’est  trop  compliqué  à  faire  marcher,  elles  ne  les utiliseront pas. Même un téléphone, dont on se sert pourtant tous les jours, est

compliqué. En revanche, si on ajoute des couches qui permettent de dépasser

les barrières cognitives,  ça simplifie tout.  Il est, par  exemple, beaucoup plus facile  de  cliquer  sur  un  nom  écrit  sur  l’écran  de  mon  portable,  que  de composer le numéro d’un correspondant sur le cadran. Mais si je peux dire à

mon téléphone « Appelle Adam » au lieu de cliquer sur son nom, c’est encore

plus  simple.  Et  si  je  n’ai  même  plus  besoin  de  téléphone  et  que  je  dis,  ou même pense, simplement « Appelle Adam » en portant juste ma main à mon

oreille,  j’enlève  encore  des  barrières.  Technologiquement,  tout  cela  est

compliqué et requiert de mélanger beaucoup de disciplines, mais à la fin, ce

qui  intéresse  les  gens  ce  n’est  pas  la  technologie  en  elle-même,  mais  ce qu’elle permet, à savoir l’accès à des services de façon simple et naturelle. En

réalité,  notre  rôle  à  nous,  qui  fabriquons  des  objets,  des  applications  et  des services, c’est d’utiliser la technologie pour la faire disparaître. Le but ultime

est  de  créer  des  interfaces  naturelles  qui  soient  tellement  naturelles  qu’elles deviennent  transparentes,  invisibles.  Elles  abolissent  ainsi  les  barrières  qui nous  séparent  des  bénéfices  apportés  par  ces  technologies  pour  que

l’expérience  de  l’utilisateur  soit  immédiate,  intégrée  à  son  quotidien.  La personnalisation  et  la  contextualisation  au  moment  de  la  prise  en  main  d’un nouvel  objet  ou  d’un  service,  que  nous  appelons  le  «   on  boarding  »,  sont certainement  l’étape  la  plus  importante  pour  assurer  le  succès  d’un  produit.

C’est  pour  ça  que  nous  travaillons  avec  des  psychologues  et  des  ergonomes qui nous donnent leur point de vue sur la meilleure façon dont ces interfaces

peuvent être vécues et appréhendées le mieux possible.

L’ampleur de l’intelligence augmentée est évidemment limitée par rapport

à l’intelligence humaine. Si j’avais à représenter l’intelligence humaine par un

graphique,  qui  comporterait  en  abscisse  tous  les  domaines  théoriques  de

compétences,  il  montrerait  une  courbe  médiane  vallonnée  mais  continue.  La représentation  de  l’IA  montrerait,  quant  à  elle,  une  suite  de  pics  disparates, beaucoup  plus  hauts,  mais  ne  recouvrant  qu’une  infime  surface  de  l’axe  des abscisses.  De  la  même  manière  que  la  plupart  d’entre  nous  comprenons

aujourd’hui que la Terre est ronde et nous n’avons plus une peur irrationnelle

de tomber dans un trou au bout du monde, l’intelligence augmentée doit être

comprise par le plus grand nombre pour cerner ses limites et ne pas en avoir

peur.  Nous  devons  nous  éduquer  et  éduquer  la  jeunesse,  afin  d’acquérir  un esprit  critique  et  de  disposer  de  suffisamment  d’éléments  pour  remettre  en question  ce  que  nous  entendons,  que  ce  soit  optimiste  ou  pessimiste.  Il  est fondamental que nous puissions exprimer une opinion quand on nous dit que

des robots dotés d’intelligence artificielle vont prendre le pouvoir.

Le futur

Les méchants robots (et les autres !)

Parmi les nombreuses voix qui portent aujourd’hui l’idée d’une intelligence

artificielle effrayante et dangereuse, Elon Musk18 est l’une des plus bruyantes.

Il est certain que l’IA va échapper à notre tutelle, contrôler le monde et nous

avec.  Qu’elle  va  nous  diriger  et  faire  de  nous  des  esclaves.  La  plupart  des gens  impliqués  dans  la  recherche  sur  l’IA  sont  étonnés  par  ses  propos  et  se demandent  ce  qui  pousse  quelqu’un  d’intelligent,  d’informé  et  d’aussi

impliqué  que  lui  dans  le  monde  de  la  technologie,  à  faire  des  déclarations

aussi absurdes. Un peu comme Steve Jobs, ce type est un génie du marketing, c’est un visionnaire mais il semble n’avoir aucune notion de la manière dont

fonctionne l’IA.

Ce  qu’il  a  fait  quand  il  a  créé  Tesla  en  partant  de  zéro,  en  se  démarquant totalement  de  la  façon  dont  les  constructeurs  automobiles  conventionnels

construisaient  les  voitures  jusqu’à  présent,  est  proprement  incroyable.  Il  a renversé  le  modèle  en  partant  du  principe  qu’une  voiture  était  un  ordinateur qu’on pouvait remettre à jour en quelques minutes, ce qui dans ce milieu est

complètement  disruptif.  C’est  quelqu’un  qui  a  des  fulgurances  et  qui  a  les moyens  de  les  mettre  en  place.  Il  a  changé  les  codes  sur  la  façon  dont  on conçoit  une  voiture,  mais  aujourd’hui,  il  doit  quand  même  faire  face  à  la réalité et à quelques difficultés pour produire ses véhicules en grand nombre,

ce qui montre qu’il n’avait pas raison sur tout, et que l’industrie n’avait quand même  pas  fait  que  des  bêtises  ces  cent  dernières  années.  Elon  Musk  ne maîtrise donc pas toutes les technologies et ça se ressent dans ses propos sur

l’intelligence  artificielle.  Ces  propos  sont  plus  fondés  sur  des  croyances inspirées  de  la  science-fiction  que  sur  des  faits  précis  relevant  de  la  science mathématique.  Ce  qu’il  raconte  est  complètement  à  l’opposé  de  ce  que  la plupart  des  représentants  du  monde  scientifique  qui  baignent  dans  l’IA

clament. Aujourd’hui, il va même encore plus loin et pousse sa logique à fond

en prétendant que l’IA va tellement nous contrôler et nous surpasser, que nous

devrions injecter cette IA dans nos cerveaux pour en augmenter les capacités.

Il prétend que greffer des ordinateurs dans nos têtes pour les connecter à nos

neurones  nous  permettra  d’être  en  compétition  avec  l’IA  !  Pour  Musk,  la seule  façon  d’éviter  qu’elle  nous  contrôle,  c’est  que  nous  soyons  aussi  forts qu’elle.  Il  est  convaincu  que  les  robots  vont  se  mettre  à  penser  et  à  prendre des initiatives. Si le postulat est intéressant dans un film hollywoodien, il part d’une hypothèse fausse : le robot ne prend pas d’initiatives. Il n’a pas d’idées propres,  il  fait  ce  qu’on  lui  dit  de  faire,  il  est  programmé  pour  ça,  il emmagasine, il recrache. Un point, c’est tout.

Néanmoins,  pour  l’instant,  personne  n’a  pu  faire  changer  Elon  Musk

d’opinion sur la question. Ses nombreux succès donnent à ses propos un fort

retentissement que je déplore, car le risque est que tout le monde se mette à

avoir peur et que ça provoque un nouvel hiver de l’IA. Il a allumé un feu et ce

serait  bien  d’éviter  que  tout  s’embrase.  Mark  Zuckerberg,  le  fondateur  de Facebook,  s’oppose  lui  aussi  à  la  vision  apocalyptique  de  Musk  et  le  trouve

«  irresponsable  ».  Ce  dont  Musk  se  défend  en  rétorquant  que  la  vision  du PDG de Facebook sur le sujet est limitée, et que sa plateforme fait partie du

problème  en  affirmant  par  exemple  que  les  intelligences  artificielles pourraient commencer une guerre en envoyant des fausses informations et en

falsifiant des e-mails. Nous savons tous malgré tout que si elles sont en effet

relayées  et  amplifiées  sur  des  plateformes  comme  Twitter  ou  Facebook,  les

«  fake  news  »  ne  sont  certainement  pas  le  fait  de  quelque  robot  que  ce  soit, mais  prennent  leurs  origines  dans  des  cerveaux  bien  humains,  certains

appartenant même à  des dirigeants importants  de notre planète.  Le vrai gros

problème,  c’est  que  Musk  entraîne  d’autres  gens  de  renom  dans  sa  vision, comme  par  exemple  Stephen  Hawking19,  qui  était  une  figure  du  monde scientifique, mais qui, malgré tout le respect qui lui est dû, ne connaissait lui non  plus  rien  à  l’IA,  et  qui  disait  à  la  fin  de  sa  vie  que  Musk  avait  raison.

Voici  ce  que  déclarait  Hawking  dans  un  entretien  accordé  à  la  BBC  :  «  Les formes  primitives  d’intelligence  artificielle  que  nous  avons  déjà  se  sont montrées  très  utiles.  Mais  je  pense  que  le  développement  d’une  intelligence artificielle complète pourrait mettre fin à la race humaine. » Ou encore : « J’ai peur  que  l’IA  puisse  remplacer  complètement  les  humains.  Si  les  gens

peuvent concevoir des virus informatiques, quelqu’un pourrait concevoir une

IA qui peut s’améliorer et se reproduire. Ce serait une nouvelle forme de vie

capable  de  surpasser  les  humains  »20.  Cette  dernière  déclaration,  en  plus  de prouver  une  méconnaissance  affligeante  du  fonctionnement  des  virus

informatiques, montre le danger d’utiliser des métaphores biologiques dans le

vocabulaire  du  monde  numérique.  La  comparaison  parle  au  gens,  leur  fait peur, mais n’a aucun fondement scientifique. Bill Gates a lui aussi suivi Elon

Musk pendant un temps et disait en 2015 :

« Je suis dans le camp de ceux qui sont préoccupés par la super intelligence.

Au début, les machines vont effectuer de nombreuses tâches et ne seront pas

très  intelligentes.  Ça  devrait  être  positif,  si  nous  gérons  bien,  mais  dans quelques décennies, l’IA devrait être assez forte pour être une préoccupation.

Je  suis  d’accord  avec  Elon  Musk  et  quelques  autres  sur  ce  point  et  je  ne comprends pas ceux qui ne s’en inquiètent pas21 ».

Il  semble  que  depuis,  Gates,  qui  est  considéré  comme  le  geek  par

excellence et surtout comme un marketeur de génie, ait évolué sur la question.

En février 2018, il a à nouveau été interrogé sur le sujet et a répondu que « le

développement  de  l’intelligence  artificielle  signifiera  tout  simplement  que  la société  sera  capable  d’être  plus  productive  en  fournissant  moins  d’efforts  », ajoutant même que « l’IA peut être notre amie »22.

Je déplore que de grandes figures se rangent du côté d’Elon Musk et parlent d’intelligence  artificielle  complète  ou  de  super  intelligence  parce  que  ça  fait caisse  de  résonance.  Il  nous  raconte  des  histoires  fondées  sur  des  fantasmes populaires  faisant  appel  à  des  images  de  science-fiction  ancrées  dans  notre inconscient  collectif.  Au  fond,  Musk  nous  ressert  le  mythe  de  Frankenstein revisité à la sauce geek. Il a récemment créé un laboratoire, baptisé Neuralink,

dans le but de faire des recherches sur l’injection de cellules augmentées par

des  couches  numériques  dans  le  cerveau  humain,  afin  d’éviter  que  nous

soyons  contrôlés  par  les  robots.  Mais  dans  le  même  temps,  il  a  lancé,  avec l’homme  d’affaires  Sam  Altman23,  une  organisation  à  but  non  lucratif  qui semble  bien  plus  sensée,  appelée  OpenAI,  qui  cherche  à  réfléchir  sur  les évolutions de l’intelligence artificielle pour qu’elle « bénéficie au plus grand

nombre ». Si d’un côté, Musk révolutionne tout un pan de l’IA avec certains

de  ses  produits,  de  l’autre,  quand  il  prétend  que  les  robots  sont  méchants  et qu’ils  vont  tous  nous  tuer,  il  entretient  des  peurs  irrationnelles  qui  semblent plus relever de problèmes existentiels, voire même psychiatriques. Il n’y a en

effet  aucune  chance  qu’un  robot  programmé  pour  repasser  le  linge  par

exemple,  se  retourne  contre  moi  pour  me  fracasser  le  crâne  avec  le  fer  à repasser.  À  moins  bien  sûr  que  je  l’aie  programmé  pour  le  faire  !  Il  y  aura toujours  moyen  d’apprendre  quelque  chose  de  mauvais  aux  robots,  et  dans une  tâche  particulière,  comme  celle  de  tuer  par  exemple,  ils  seront

évidemment  bien  plus  efficaces  que  nous.  Par  ailleurs,  l’idée  même  que  les robots, une fois dotés d’intelligence, auraient alors une volonté de domination

est absurde. Les gens les plus intelligents ne sont pas forcément ceux qui ont

le  plus  soif  de  pouvoir,  il  suffit  pour  s’en  convaincre  de  regarder  certains leaders de la planète ! Depuis la nuit des temps, le désir de dominer est bien

plus  lié  à  la  testostérone  qu’à  l’intelligence.  C’est  un  comportement  animal gravé  dans  nos  gênes,  dans  le  seul  but  d’assurer  la  survie  de  l’espèce.

L’intelligence n’a rien à voir là-dedans.

On  parle  aussi  beaucoup  du  danger  que  peuvent  représenter  les  armes

autonomes,  sujet  sur  lequel  les  différentes  armées  du  monde  travaillent  déjà depuis longtemps. Ces armes autonomes existent aujourd’hui sous différentes

formes, de la mine anti-personnel qui explose d’une manière aveugle au drone

programmé  pour  traquer  et  attaquer  une  cible  prédéfinie.  Si  certaines  sont déjà interdites par des traités internationaux – que les États-Unis et la Chine

n’ont d’ailleurs pas ratifiés –, les plus modernes ne sont pas encore assujetties à  ces  traités.  Les  règlements  et  les  contrôles  relèvent  bien  plus  de  questions politiques que technologiques, mais comme on l’a appris à travers les siècles,

pour  toute  technologie  pouvant  être  utilisée  aussi  bien  à  des  fins  bénéfiques que maléfiques, il est des notre devoir d’informer et d’alerter nos institutions

démocratiques, afin qu’elles mettent en place tous les mécanismes nécessaires

pour en éviter les dérives. On voit d’ailleurs se développer des deux côtés de

l’Atlantique  des  groupements  de  scientifiques  qui  mettent  en  place  des

serments, le « Holberton-Turing oath » aux États-Unis ou l’initiative française

de « Data for Good », similaires à ce que la médecine connaît avec le serment

d’Hippocrate.

Fort  heureusement,  les  robots  ne  sont  pas  tous  potentiellement  méchants, loin  de  là  !  Plusieurs  d’entre  eux,  plus  ou  moins  évolués,  existent  déjà  pour accompagner  les  personnes  âgées  par  exemple.  Dans  le  même  esprit  que  ce que nous avions fait avec le « Reading Assistant », le robot palie le manque

de temps en tête à tête et se substitue à l’être humain pour apporter un soutien

affectif bien utile à l’équilibre des personnes âgées. L’un des atouts des robots est qu’ils ne jugent pas et qu’une personne âgée aura donc plus de facilité à

être  aidée  par  lui,  d’autant  plus  que  les  LED  de  leur  regard  préservent  une certaine  forme  de  pudeur  pour  les  seniors.  Le  robot  Paro,  conçu  au  Japon,  a l’apparence  d’un  phoque  blanc  en  peluche.  Il  est  utilisé  dans  les  maisons  de retraite, mais aussi à domicile. Dans ce cas, le soignant vient avec lui chez la

personne  malade.  C’est  un  objet  transitionnel,  qui  permet  de  créer  un  lien émotionnel  et  de  favoriser  l’activité  chez  les  patients,  qui  ressentent  un apaisement  en  le  caressant.  Paro  permet  le  maintien  à  domicile  de  ces

patients, ce qui est très bénéfique pour eux et le système de santé. Grâce à lui, la  personne  âgée  conserve  des  interactions  sociales,  sans  pour  autant  qu’il

«  remplace  »  l’être  humain.  Les  pensionnaires  de  maison  de  retraite

s’occupent  de  lui  comme  d’un  animal  de  compagnie.  Il  a  les  mêmes

fonctions,  sans  les  contraintes  difficiles  à  appréhender  pour  ces  personnes dépendantes.  Le  gouvernement  japonais  estime  qu’à  l’horizon  2025,  il

manquera  près  de  370  000  soignants  dans  ses  hôpitaux  et  ses  maisons  de retraite. Ce sujet est pris très au sérieux car, comme dans la plupart des pays

développés,  la  population  âgée  augmente  alors  que  la  population  active

s’effondre.  Les  Japonais  veulent  répondre  à  cette  pénurie  de  soignants  par l’usage  de  la  technologie  et  les  robots  de  soins  en  particulier,  pour  aider  les patients et assister les soignants. Ils subventionnent depuis quatre ou cinq ans

le  développement  de  robots  d’aide  à  la  personne,  sachant  qu’il  y  a  encore beaucoup  à  faire  dans  ce  domaine  pour  bénéficier  d’une  technologie  fiable, sécurisée et fonctionnelle. En attendant, la priorité est donnée aux robots qui

aident  le  personnel  soignant.  Dans  certaines  maisons  de  retraite,  des  robots

aident  les  personnes  âgées  à  prendre  leur  bain,  les  soulèvent,  assistent  les soignants  qui  les  lavent  ou  les  font  asseoir  dans  leurs  chaises  roulantes.  Ils peuvent également aider à stimuler la mémoire des patients, donner des cours

de sport, des informations sur la météo ou le menu des repas du jour. L’un des

buts du Machine Learning est par exemple de développer des robots capables

de prédire à quel moment les patients doivent utiliser les toilettes et leur servir de  guide  pour  s’y  rendre,  afin  d’accroître  leur  autonomie.  Des  robots  sont également  conçus  pour  renforcer  la  motricité  en  cas  de  paralysie  ou  de mobilité  réduite,  pour  livrer  des  médicaments,  ou  effectuer  des  exercices d’équilibre.  Actuellement,  ces  robots  requièrent  l’aide  des  soignants  dont  ils sont un complément. Il y a encore beaucoup de travail à faire et ça coûte cher.

C’est la raison pour laquelle le développement de cette technologie est encore

très  limité.  Sur  le  plan  éthique,  la  question  du  consentement  de  la  personne âgée qui utilise ce robot se pose et il est essentiel de bien lui expliquer quel

est  son  rôle.  Ce  n’est  pas  parce  qu’une  personne  âgée  peut  être  fragile  ou sénile  qu’elle  n’a  pas  le  droit  à  l’information.  Elle  doit  savoir  si  le  robot l’enregistre,  s’il  peut  joindre  son  médecin  contre  son  avis  et  comprendre  le champ exact de ses applications. Ces machines, dont le fonctionnement n’est

pas forcément simple pour un public qui n’est pas à l’aise avec la technologie,

posent  également  des  questions  de  maintenance.  Dans  tous  les  cas,  ils  ne seront  qu’un  complément  de  l’accompagnement  humain  des  personnes

dépendantes.

Depuis  une  vingtaine  d’années,  des  recherches  ont  été  menées  pour  voir

dans quelle mesure le numérique et la robotique pouvaient intervenir dans le

traitement  des  troubles  liés  à  l’autisme.  Le  but  est  d’utiliser  le  robot  comme médiateur, pour faciliter l’expression des émotions. Des expérimentations très

concluantes  ont  eu  lieu  entre  un  robot  et  des  jeunes  atteints  de  troubles  du spectre autistique, entre novembre 2014 et juin 2017, dans le cadre d’ateliers

culturels mis en place par le centre psychothérapique Samothrace du CHU de

Nantes  et  l’association  Robots  !  en  partenariat  avec  l’École  centrale  de Nantes.  Ces  ateliers  ont  permis  une  rencontre  entre  le  monde  de  la

psychothérapie,  celui  de  la  robotique  et  celui  des  arts  ;  encore  la

multidisciplinarité  en  marche  !  L’objectif  était  de  permettre  à  ces  jeunes d’améliorer  leurs  compétences  émotionnelles  et  relationnelles.  Ils  ont  utilisé le  robot  pour  communiquer  et  ont  même  réalisé  un  spectacle  de  fin  d’année qui  leur  a  permis  d’exprimer  des  sentiments  qu’ils  ont  d’ordinaire  beaucoup de  mal  à  exprimer.  L’expérimentation  se  poursuit  jusqu’en  2019  avec  un

nouveau groupe d’autistes, pour évaluer les progrès réalisés, confirmer que la

présence d’un robot est pertinente pour les faire progresser, et voir si les effets positifs observés chez les jeunes se poursuivent en dehors de la présence du

robot, dans la famille et en institution scolaire par exemple. Les séances avec

le robot semblent permettre d’instaurer une frontière entre le jeune autiste et

son  environnement,  en  l’aidant  à  délimiter  son  corps  et  à  avoir  une  plus grande conscience de soi. Par ailleurs, la reconnaissance des émotions et leur

partage  avec  autrui  semblent  favorisés,  rendant  le  vécu  de  l’environnement plus supportable.

Dans  un  tout  autre  genre,  les  robots  sexuels  sont  aussi  en  train  de  se développer, et sont capables d’effectuer un nombre croissant d’actes sexuels.

Ils soulèvent un certain nombre de problèmes éthiques autour de l’incitation

au viol ou à la pédophilie, notamment. L’entreprise japonaise Trottla a mis en

vente  un  robot  à  l’effigie  d’une  jeune  écolière  destiné  aux  pédophiles  en disant que ça les aidera à mieux contenir leurs pulsions puisqu’ils pourront les

assouvir  avec  leur  robot.  Des  voix  s’élèvent  pour  dénoncer  au  contraire  une incitation  à  la  pédophilie.  Même  chose  pour  le  viol,  avec  des  robots  qui refuseraient l’acte sexuel, ce qui exciterait plus encore leur propriétaire. Des

robots  sexuels  sont  également  utilisés  pour  les  personnes  âgées  ou

handicapées,  ce  qui  peut  avoir  une  fonction  sociale.  Il  est  plus  facile  pour certaines personnes de faire face à un robot, qui ne porte pas de jugement, que

d’être avec un être humain devant lequel elles peuvent ressentir une certaine

honte. Le problème est justement qu’on enlève la dimension humaine et tout

ce qui fait une relation. Le robot est à son propriétaire, il peut donc y avoir un risque  de  dépendance  parce  que  certaines  personnes  tombent  amoureuses  de leur robot. Ils ne s’aperçoivent plus que ce n’est pas une personne et qu’il n’a

pas  d’émotion.  Là  encore,  nous  aurons  sans  doute  dans  les  années  à  venir  à encadrer ce marché pour éviter les dérives.

L’explicabilité

Pour  contrer  les  arguments  de  tous  ceux  qui  nous  racontent  que  les

méchants  robots  vont  prendre  le  pouvoir  sur  nous,  il  faut  comprendre

comment  fonctionnent  l’IA  et  la  programmation  de  tous  ces  robots.  Il  faut pouvoir prouver que nous, humains, gardons la main sur cette programmation,

et  que  nous  pouvons  à  tout  moment  expliquer  ce  qui  se  passe.  L’IA  est  une discipline complexe avec de multiples ramifications. Si aujourd’hui, on parle

essentiellement  de  Machine  Learning,  en  particulier  de  sa  branche  de  Deep Learning,  tout  a  commencé  avec  des  systèmes  experts  et  des  moteurs  de

règles. En gros, on disait « s’il se passe ça, il faut faire ça », « s’il fait chaud, allume  la  clim  ».  C’était  logique,  trivial  à  expliquer.  Il  n’y  a  pas

d’inexplicabilité  dans  ces  systèmes  parce  que  tout  est  fondé  sur  des

algorithmes,  qui  sont  juste  une  suite  d’instructions  logiques  pour  faire comprendre  un  objectif  à  une  machine.  Si  traduire  cela  en  «  langage

machine  »  était  au  départ  un  peu  rébarbatif,  les  langages  de  programmation ont très vite permis de représenter ces commandes en quelque chose de plus

proche du langage naturel.

Le langage de la machine est binaire, des 0 et des 1 qui permettent d’activer

des  micro-fonctions  de  façon  séquentielle.  Comme  on  l’a  vu,  de  Jacquard  à Babbage, jusqu’aux débuts de l’informatique moderne dans les années 1940,

on utilisait des cartes perforées pour faire passer les instructions, c’est-à-dire programmer  les  machines.  Cela  permettait  de  s’adresser  directement  aux

cœurs  du  processeur,  mais  quand  ceux-ci  ont  commencé  à  se  complexifier, cette  représentation  purement  binaire  n’était  plus  pratique,  et  on  a  trouvé  le moyen de faire passer plus d’informations en même temps à la machine en lui

envoyant  des  vecteurs  d’instructions  binaires  regroupées  par  huit,  les  octets.

L’utilisation  de  la  base  16,  l’hexadécimal,  a  été  décidée  pour  représenter  au mieux  ces  octets,  et  on  pouvait  maintenant  passer  beaucoup  plus

d’informations à la machine. Même si ça continuait à être très rébarbatif pour

les programmeurs, ce « langage machine », appelé « assembleur » permettait

de  contrôler  complètement  l’électronique  des  ordinateurs.  Ce  n’est  que  dans les années 1960 que des langages plus abstraits sont apparus et ils continuent

à se développer aujourd’hui. Au début, on écrivait les programmes dans un de

ces  langages,  que  ça  soit  du  C,  du  Fortran  ou  du  Basic,  et  on  faisait  alors passer  ces  lignes  d’instructions  dans  un  compilateur  pour  les  transformer  en instructions binaires, et c’est le résultat obtenu qu’on faisait exécuter dans les machines. Aujourd’hui, les machines étant plus puissantes, on va utiliser une

petite partie de leurs capacités de calcul pour la consacrer à l’interprétation de ces  langages  de  haut  niveau,  comme  le  Java,  en  instructions  élémentaires.

Quelle  que  soit  la  méthode  utilisée,  on  comprend  bien  qu’il  est  difficile  de décrire  toutes  les  finesses  d’un  jeu  d’instructions  élémentaires  dans  un langage  de  haut  niveau,  c’est  pour  cela  qu’on  voit  toujours  apparaître  de nouveaux  langages  qui  allient  plus  de  lisibilité  et  plus  d’instructions.  Mais c’est  aussi  pour  cela  que  les  gens  comme  moi  aiment  bien  utiliser

l’assembleur  pour  s’adresser  au  plus  profond  de  la  machine,  pour  pouvoir parfois lui faire faire des choses qui sont impossibles à expliquer en langage

de  haut  niveau.  Mais  il  faut  reconnaître  que  ces  langages  ont  permis  la

démocratisation  de  la  programmation  et  les  langages  interprétés,  une gratification immédiate qui n’était pas possible dans le passé. Le but d’un bon

programmeur  aujourd’hui  est  de  trouver  pour  son  application  le  meilleur

langage, le meilleur algorithme possible et les instructions qui seront les plus

efficaces  pour  mener  à  bien  son  projet.  De  façon  combinatoire,  il  y  a  des millions  de  façons  de  faire,  et  trouver  le  chemin  idéal  est  très  stimulant.

L’optimisation  des  ressources  est  un  enjeu,  mais  quelle  que  soit  la  route empruntée, l’explicabilité de ce type de programmation est toujours complète.

Avec  le  Machine  Learning,  en  particulier  quand  on  utilise  le  big  data,  on introduit des notions statistiques sur des quantités massives de données. Si les

systèmes  basés  uniquement  sur  les  statistiques  sont  relativement  faciles  à expliquer  mathématiquement,  les  systèmes  à  base  de  réseaux  de  neurones

méritent quant à eux un peu plus d’explications. Pour simplifier à l’extrême,

en ce qui concerne la reconnaissance des formes par exemple, on peut se les

représenter  comme  un  réseau  malléable  de  points,  à  plusieurs  dimensions.

Lors  de  la  phase  d’apprentissage,  les  points  prennent  des  valeurs  de

paramètres  représentatifs  des  objets  qu’on  cherche  à  reconnaître  et  épousent une forme moyenne pour chaque classe d’objets. Lorsqu’on présente un objet

au  réseau  entraîné,  un  calcul  de  distance  est  effectué  pour  chaque  paramètre de l’objet avec ceux des différentes classes, la plus courte distance donnant la

plus  forte  probabilité  d’appartenance  de  l’objet  à  l’une  des  classes.  Aussi compliqué  que  cela  puisse  paraître,  tout  cela  relève  de  calculs  géométriques relativement  simples  que  l’on  peut  mettre  sous  forme  d’équations

mathématiques totalement explicables.

Pour le Deep Learning, qui utilise des réseaux de neurones, c’est le nombre

de couches de neurones, le nombre de neurones par couches et les équations

qui  régissent  les  relations  entre  les  couches  et  qui  en  augmentent  la

complexité.  Les  paramètres  de  certaines  couches  devenant  des  attributs  qui semblent  totalement  étrangers  aux  objets  qu’on  cherche  à  reconnaître,  et  les chemins menant aux résultats devenant pratiquement impossibles à suivre, il

est difficile de croire qu’on puisse expliquer ce qui se passe. Les prophètes de

l’inexplicabilité  se  servent  de  cette  opacité  pour  faire  peur  aux  gens  et  les infantiliser.  Mais  je  prendrai  ici  à  témoin  Yann  LeCun,  aujourd’hui

responsable de l’IA chez Facebook, considéré comme l’un des pères du Deep

Learning,  qui  dit  lui-même  qu’il  n’y  a  pas  d’inexplicabilité,  et  que  si  on  se donne du mal, on peut expliquer toutes les étapes et le raisonnement menant à

un résultat.

Pour  expliquer  qu’il  faut  parfois  se  donner  du  mal,  l’histoire  du mathématicien  français  Gaston  Julia  est  éclairante.  Il  est  l’inventeur  des fractales,  qui  sont  des  équations  mathématiques  récursives  ayant  pour

propriété  particulière  de  décrire  des  formes  géométriques  qui,  à  n’importe quel degré de calcul à laquelle vous les regardez, vous permettent de retrouver

l’image précédente. Si vous prenez l’image d’une courbe de Julia et que vous

la  regardez  de  loin,  vous  voyez  une  espèce  de  courbe  qui  ressemble  à  une fougère. Si vous isolez ensuite une partie de l’image et que vous la regardez à

la  loupe,  vous  verrez  la  même  fougère  que  celle  que  vous  aviez  vu  sans  la loupe.  Et  si  vous  continuez  comme  ça,  vous  verrez  encore  et  toujours  une fougère.  Gaston  Julia  a  découvert  cette  équation,  et  surtout  sa  propriété récursive  en  1914,  sans  ordinateur.  Comment  a-t-il  eu  l’idée  de  calculer  ça, mais  surtout  comment  l’a-t-il  visualisé  ?  Cela  reste  une  énigme  qui  dépasse l’entendement pour nous, êtres humains normaux ! Parce qu’à chaque niveau

de  récursion,  il  faut  faire  des  milliers  de  calculs  pour  voir  une  image.  Sa découverte,  de  par  la  quantité  astronomique  de  calculs  à  effectuer,  n’était guère  explicable  pour  l’essentiel.  C’est  plus  de  quarante  ans  plus  tard,  en 1955, que Benoît Mandelbrot fut crédité de l’invention des fractales. Il avait

été élève de Julia à l’École polytechnique à Paris, mais surtout il a eu accès à

un  ordinateur  lorsqu’il  a  rejoint  IBM,  ce  qui  lui  a  permis  de  visualiser  très facilement la récursivité des « ensembles de Julia » devenus, après une légère

modification,  «  ensembles  de  Mandelbrot  »,  et  de  les  expliquer  à  un  plus grand nombre. Comme Gaston Julia à l’époque, certains peuvent aujourd’hui

expliquer  ces  algorithmes  de  Deep  Learning  en  prenant  le  temps  nécessaire.

Ça  demande  beaucoup  d’efforts,  mais  peut-être  qu’un  jour,  nous  trouverons des  techniques  de  représentation  qui  permettront  de  rendre  l’explication

évidente. L’explicabilité est importante parce qu’elle apporte la confiance. Si

on est capable d’expliquer pourquoi et comment on fait les choses, ça enlève

le côté magique. On comprend que c’est fondé sur un raisonnement, des faits

et un chemin logique. Il n’y a donc plus rien d’irrationnel, annihilant les peurs qui y sont associées.

Les limites du Deep Learning

Le paramétrage de ces systèmes est d’une telle complexité, et les modèles

qui  en  résultent  sont  si  difficiles  à  expliquer,  que  ça  nous  donne  parfois  des résultats  complètement  faux.  Le  jeu  de  certains  scientifiques  est,  pour  la reconnaissance d’images par exemple, de montrer comment on peut tromper

une  machine  avec  des  images  générées,  qui  ne  représentent  absolument  rien pour nous, mais dans lesquelles les réseaux de neurones vont trouver un chat

ou  tout  autre  objet.  La  machine  va  dire  que  c’est  un  chat  avec  un  niveau  de confiance  élevé  parce  qu’elle  manque  totalement  de  sens  commun  et,  bien sûr,  d’humanité…  Quand  un  homme  âgé  tombe  par  terre  dans  la  rue,  notre humanité  fait  qu’on  va  l’aider  à  se  relever  (en  tout  cas,  je  l’espère  !),  alors qu’une machine programmée pour traverser la route continuera à traverser en

l’évitant  soigneusement  et  sans  se  soucier  de  lui.  C’est  en  comparant  l’IA  à l’intelligence humaine qu’on s’aperçoit à quel point l’IA se concentre sur un

domaine  d’activité  et  néglige  le  vécu,  la  sensibilité,  l’assimilation

d’expériences, en un mot, la multidisciplinarité.

La multidisciplinarité

J’ai découvert les bienfaits de la multidisciplinarité il y a près de trente ans, et  c’est  depuis  le  fondement  même  de  la  façon  dont  je  fais  de  la  science.  À

l’époque,  j’étais  un  jeune  chercheur  dans  un  labo  du  CNRS,  et  comme

beaucoup d’entre eux, je me concentrais sur mon sujet d’étude. J’essayais de

m’améliorer en grattant toujours plus profondément, et en me spécialisant de

plus  en  plus.  Un  jour,  je  me  trouvais  dans  une  bibliothèque  de  la  fac  de Jussieu  où  j’attendais  un  ami,  Emmanuel  Pointet,  pour  déjeuner.  J’étais

énervé parce qu’il était en retard et que je déteste les gens en retard (je ne le suis jamais !). Donc je m’énerve, je regarde un peu partout, je m’agite, quand

je  vois  devant  moi  un  livre  qui  traite  de  la  physiologie  du  chat.  Je  n’avais jamais réfléchi à ça, je n’imaginais même pas qu’un bouquin puisse traiter de

ce genre de sujets. Par ailleurs, je n’ai pas de sympathie particulière pour les

chats, autant vous dire que pour que je prenne ce livre, il fallait vraiment que

je sois au comble de l’ennui. Je n’en étais encore qu’au début de ma thèse à ce

moment-là, je travaillais sur la reconnaissance des formes. Mon objectif était

de  créer  des  algorithmes  qui  améliorent  la  façon  dont  les  ordinateurs

reconnaissent  des  dessins  produits  à  la  main.  Ça  a  l’air  un  peu  tiré  par  les cheveux  dit  comme  ça,  mais  ça  m’intéressait  vraiment.  Je  prenais  des

tableaux  et  j’essayais  de  faire  en  sorte  que  la  machine  reconnaisse  leurs structures, le nombre de lignes et de colonnes, de subdivisions, etc. Ce qui est

loin  d’être  simple.  Arrivé  à  la  page  53  du  fameux  livre,  je  tombe  sur  un chapitre qui explique en détail les spécificités des mécanismes de vision et de

perception du chat. Je ne suis pas sûr d’avoir tout compris de ces mécanismes,

mais ce que je réalise en lisant ça, c’est que le chat a une stratégie exactement

inverse  du  fonctionnement  des  algorithmes  que  j’implémentais  pour  la reconnaissance  des  tableaux  à  l’époque.  En  gros,  mes  algorithmes

remontaient  des  pixels  à  la  structure  du  dessin,  alors  que  le  chat  fait exactement  le  contraire.  Il  part  du  tout  pour  arriver  au  détail,  ce  qui  change radicalement  le  point  de  vue.  Ça  a  fait  tilt  dans  mon  cerveau,  parce  que  j’ai compris  que  la  technique  du  chat  pouvait  s’adapter  à  mon  problème…  à

condition que je change tout ! Quand mon ami est enfin arrivé, on est partis

déjeuner, mais une chose était claire dans ma tête : à partir de maintenant, je

devais  penser  comme  un  chat  !  Le  soir,  en  rentrant  chez  moi,  j’ai  écrit  un algorithme qui utilisait de l’approximation au lieu d’utiliser tous les pixels, ce qui ressemblait à ce que faisait un chat, ou en tout cas, à l’interprétation que

j’en  avais.  Je  travaillais  sur  mes  algorithmes  depuis  des  mois,  en  faisant  ce que toute la communauté scientifique de ce domaine faisait, et là, en quelques

heures, je me retrouvais avec un algorithme qui reconnaissait aussi bien, voire

mieux,  les  tableaux,  mais  surtout  qui  le  faisait  mille  fois  plus  vite  que  mon programme  initial.  Je  faisais  test  après  test  et  je  n’en  revenais  pas.  C’est  ce jour-là  que  j’ai  compris  qu’il  fallait  qu’on  arrête  de  se  contenter  d’être  des spécialistes  dans  une  discipline  et  qu’il  était  important  d’écouter  ce  que  les autres avaient à nous dire, les biologistes, les psychologues, les sociologues,

les chats et les autres !

La multidisciplinarité m’est apparue comme une clé fondamentale et c’est

ce  que  j’ai  mis  en  place  par  la  suite  partout  où  j’ai  travaillé.  J’ai  toujours monté  des  équipes  multidisciplinaires,  parce  que  cela  permet  de  poser  un problème à quelqu’un qui a un cerveau différent du mien, et qui, en voyant les

choses autrement, apporte des idées qui permettent de résoudre les problèmes

autrement. Je n’ai pas beaucoup plus d’affection pour les chats aujourd’hui, je

préfère toujours les machines, mais ça m’a permis de faire sauter beaucoup de

verrous dans ma tête et de m’intéresser à énormément de choses nouvelles !

Améliorer notre quotidien

Améliorer  le  quotidien,  c’est  mon  grand  truc,  c’est  pour  ça  que  je  fais  ce métier. J’ai toujours voulu faire de la science pour améliorer la vie des vrais

gens. On s’est pas mal moqué de moi pour ça, parce que je parle toujours des

« vrais gens ». En anglais, « real people » ça sonne tout de suite mieux… Je suis un lecteur assidu du Canard Enchaîné auquel je suis abonné depuis une trentaine d’années. Je le reçois toutes les semaines et je me moque des gens

en le lisant, j’adore ça. Jusqu’au 14 mars 2001, jour où mon nom est apparu

dans  un  entrefilet  aux  côtés  d’une  caricature  de  Bill  Gates.  C’était  une démolition  en  règle  de  mon  enthousiasme  (déjà)  affiché  des  bienfaits  de  la technologie  pour  «  améliorer  la  vie  des  vrais  gens  ».  Cet  avertissement  m’a malgré tout fait rire, ce qui me rassure sur mon sens de l’humour, parce que

même  si  je  réalise  que  c’est  un  peu  naïf  ou  présomptueux,  ça  me  plaît vraiment de créer des objets ou des services adaptés à la vie de tous les jours,

qui  seront  utilisés  par  des  millions  de  personnes.  Je  le  fais  en  mettant  la technologie au service de ces fameux « vrais gens ». Je le fais avec tout mon

cœur, en cassant quelques règles en passant et en commençant modestement

par  détourner  les  objets  de  leurs  fonctions  premières.  Il  faut  améliorer  notre quotidien  en  faisant  en  sorte  que  la  technologie  nous  assiste,  pour  que  nous ayons  un  plus  grand  confort  et  que  notre  vie  soit  plus  agréable.  C’est  le principe  même  de  notre  fameuse  intelligence  augmentée.  Les  objets

deviennent  des  assistants,  mais  sont-ils  pour  autant  intelligents  ?  Et  s’ils  le sont,  pourquoi  et  comment  le  deviennent-ils  ?  Ils  le  deviennent  parce  qu’on les détourne de leur fonction première, de leur but initial. Si une lampe n’est

plus  juste  une  lampe,  mais  qu’on  lui  donne  une  autre  mission,  par  exemple celle  de  nous  informer,  ça  devient  autre  chose.  Dans  mon  bureau,  j’ai  une lampe qui clignote en rouge quand je reçois un mail de ma femme. La lampe

a été détournée pour devenir un assistant qui améliore la qualité de vie… de

mon couple ! La lampe ne se serait jamais allumée si elle n’avait pas interagi

avec mon service de mail. Les objets deviennent des assistants intelligents car

on  les  détourne  de  leurs  fonctions  premières,  grâce  à  la  collaboration  avec d’autres objets. C’est la diversité et non l’uniformité qui crée de l’intelligence.

Il faut casser les silos dans lesquels sont installés les objets et leurs fonctions, créer  une  coopération  entre  ces  silos,  et  ça,  c’est  de  l’interopérabilité.  Elle permet  aussi  de  donner  un  sens  nouveau  aux  objets.  Par  exemple,  un

podomètre comme le Fitbit, qui vous rapporte tous les jours le nombre de pas

que  vous  avez  effectués,  a  une  durée  moyenne  d’utilisation  de  deux  mois  et demi, après les gens s’en lassent et les laissent dans leurs tiroirs. Pourtant, je mets  mon  Fitbit  à  ma  ceinture  tous  les  matins  depuis  près  de  dix  ans.

Pourquoi  ?  Pas  uniquement  parce  qu’il  comptabilise  mes  pas,  j’ai  depuis longtemps  une  bonne  idée  de  ce  qu’il  y  aura  sur  l’écran  sans  avoir  à  le regarder,  mais  parce  qu’il  collabore  avec  mon  thermostat  et  avec  d’autres objets  connectés  chez  moi.  Quand  je  rentre  d’un  footing  par  exemple,  mon niveau  d’activité,  enregistré  par  mon  Fitbit,  dénote  que  j’ai  chaud,  et  la température  de  ma  maison  s’ajuste  automatiquement,  me  permettant  de  me

sentir  plus  confortable,  mais  aussi  de  faire  des  économies  d’énergie.  Cet

exemple  simple  montre  comment  le  thermostat  devient  plus  «  intelligent  »

quand  il  est  couplé  avec  un  monde  qui  lui  est  totalement  étranger,  à  savoir celui du podomètre. Pour permettre ce genre de collaborations, il faut que les

objets se parlent entre eux, ce qui est plus compliqué qu’on ne le pense !

Un langage universel

Esperanto ? Quesaco ?

Avant  de  faire  parler  les  objets  entre  eux,  et  de  rêver  d’un  langage

numérique universel, regardons ce que nous avons déjà fait pour l’humanité.

Créé par un médecin polonais en 1887, l’esperanto était une bien belle idée :

un langage universel qui permette la communication entre des personnes qui

n’ont pas la même langue maternelle, en empruntant des mots de différentes

cultures  et  en  créant  une  grammaire  simplifiée  accessible  au  plus  grand nombre.  Nous  aurions  pu  en  faire  quelque  chose  d’extraordinaire,  peut-être même éviter des guerres. Le but était fabuleux, mais la réalité l’est beaucoup

moins.  Pourtant  reconnue  par  l’Unesco,  le  nombre  de  personnes  qui

aujourd’hui  parlent  couramment  cette  langue  est  de  l’ordre  du  millier  sur 7  milliards  et  demi  d’individus  !  Autant  dire  que  l’esperanto  n’existe

quasiment  pas.  Cette  tentative  de  langage  universel  a  été  un  échec,  car  nous sommes  beaucoup  trop  attachés  à  notre  langue,  à  notre  culture,  et  à  tout  ce que  nous  possédons  déjà.  Même  si  sur  le  papier,  ça  peut  susciter  de

l’enthousiasme, dans les faits, c’est impossible à mettre en pratique, parce que

l’ego est plus fort que l’envie de partager.

La guerre des ego

De manière générale, il n’y a pas de standards. Évidemment, quand je dis

ça,  on  me  donne  des  exemples  censés  contredire  ma  théorie.  Les  prises

électriques,  c’est  bien  un  standard,  non  ?  Oui,  c’est  vrai,  mais

malheureusement, c’est faux. Pourquoi ? Parce si je traverse la Manche, nos

prises continentales ne rentrent pas dans les trous anglais, et que si je traverse l’Atlantique  jusqu’aux  États-Unis,  non  seulement  les  prises  ne  rentrent  pas, mais  en  plus  ils  utilisent  du  110  volts  au  lieu  du  220…  Les  gens  pensent toujours qu’il y a des standards, mais c’est une vaste fumisterie. Nous avons

des  standards  locaux,  mais  pas  de  standards  globaux,  universels.  Le  premier

problème  avec  les  standards  vient  des  groupes  de  standardisation,  qui prennent  énormément  de  temps  pour  se  mettre  d’accord,  et  le  temps  que  le

« standard » sorte, il est souvent obsolète. On voit ça avec les ports USB par

exemple,  à  peine  un  format  vient-il  d’être  validé  qu’un  autre  bien  plus pratique  est  déjà  en  production…  Certains  considèrent  également  que  les

standards  sont  des  freins  à  l’innovation.  Combien  de  fois  Apple  a-t-il  fait cavalier seul sur ses connecteurs pour nous fournir des solutions innovantes ?

Pire  encore,  prenons  l’exemple  de  DLNA,  originalement  appelé  UPnP  pour

«  Universal  Plug  and  Play  ».  L’idée  de  base,  excellente,  était  de  créer  un standard pour que tous les appareils numériques puissent produire et lire tous

les  flux  média,  photo,  audio  et  vidéo,  permettant  leur  libre  circulation,  de l’ordinateur  au  téléphone,  du  téléphone  à  la  télévision,  etc.  Dès  le  début  des années 2000, les Microsoft, Sony et autres gros et petits de l’électronique ont

organisé  des  réunions  et  se  sont  concertés  pour  développer  ce  standard.

Comme ces comités de standardisation mettaient un temps fou à s’organiser,

non  seulement  la  technologie  continuait  à  se  développer,  posant  un  risque pour  le  standard  lui-même,  mais  de  surcroît,  chaque  entreprise  a  voulu

rajouter aux spécifications communes, son petit plus, chacune de son côté. On

s’est donc retrouvé dix ans plus tard avec un « standard » DLNA, qui n’était

plus  du  tout  un  standard  car  il  y  avait  sept  implémentations  différentes.  Au lieu  de  travailler  ensemble  en  allant  dans  la  même  direction,  ce  qui  était l’objectif  initial,  les  entreprises  se  sont  «  tirées  la  bourre  »  pour  pondre chacune  leur  truc,  en  torpillant  ce  pour  quoi  elles  s’étaient  réunies.

Malheureusement, des exemples comme celui-là, il y en a beaucoup d’autres,

et ça confirme qu’en fait de standards, il y a surtout des ego…

Le monde de l’IA n’échappe pas à ce problème d’ego. Alors que Facebook

a  mis  sur  pied  avec  Amazon  et  Microsoft  un  système  appelé  ONNX  (Open

Neural Network Exchange), auquel beaucoup de monde s’est rallié, Google et

bien  sûr  Apple  font  cavaliers  seuls.  Du  côté  des  plateformes  de  logiciels

«  open  source  »,  là  encore  on  retrouve  Google  (TensorFlow)  et  Facebook (PyTorch) ainsi qu’une multitude d’autres projets. Dans le domaine particulier

des  assistant  vocaux,  Amazon  et  Microsoft  ont  récemment  décidé  de  créer une  plateforme  commune  pour  pouvoir  échanger  des  données,  mais  ces

initiatives  commerciales  ponctuelles  ne  vont  pas  dans  le  sens  d’une

collaboration  universelle  permettant  l’interopérabilité  de  tous  les  objets  et services.

L’interopérabilité

Il  n’y  a  donc  pas  aujourd’hui  d’esperanto  numérique,  et  il  n’y  en  aura certainement

jamais.

Comme

il

est

impossible

d’implémenter

l’interopérabilité dans ce bas monde physique qui réclame des collaborations

pour connecter des objets, nous nous proposons d’opérer ces connections dans

un  monde  abstrait,  qui  n’aura  pas  à  faire  face  à  toutes  ces  barrières,  c’est-à-

dire  de  les  connecter  sur  Internet,  dans  le  cloud.  Beaucoup  d’objets  sont aujourd’hui  déjà  connectés  sur  Internet.  Peu  importe  la  méthode  de

connexion,  Ethernet,  WiFi,  ZWave,  Zigbee  ou  autres,  mais  ces  objets  sont connectés.  On  ne  comprend  d’ailleurs  pas  toujours  pourquoi  ils  le  sont.

Prenons  l’exemple  d’une  machine  à  café.  Sa  fonction  unique  est  de  faire  du café. Une machine à café connectée à Internet, ça sert à quoi ? Si c’est pour la

mettre  en  marche  avec  votre  téléphone,  ça  ne  sert  franchement  pas  à  grand-chose. C’est d’ailleurs le problème principal des objets connectés aujourd’hui,

avec  le  grand  retour  de  l’IoT,  mais  ça  a  été  le  problème  de  la  domotique  en général depuis très longtemps. L’objet n’est en gros connecté qu’à lui-même,

au travers d’une application qui ne sert à rien. Vous allez jouer avec pendant

deux jours et après, vous referez votre café comme vous l’avez toujours fait,

en appuyant sur le bouton de la machine. Si un objet connecté n’apporte rien à

votre vie, ne vous rend pas un service supplémentaire, ce n’est qu’un gadget

encombrant  de  plus.  On  se  rend  très  vite  compte  qu’utiliser  son  téléphone pour  allumer  une  lampe,  c’est  bien  plus  pénible  que  d’appuyer  sur

l’interrupteur et donc ça ne sert à rien. La façon dont on pense la domotique,

la  maison  «  intelligente  »,  depuis  vingt  ou  trente  ans  ne  marche  pas.

D’ailleurs, dans une récente enquête de l’Institut Sociovision, seulement 15 %

des  sondés  ont  déclaré  vouloir  une  habitation  bardée  de  haute  technologie, essentiellement parce qu’il faut changer le modèle en silo.

Il faut donc, là encore, casser les règles. Quand les objets sont connectés à

un  cloud,  ils  sont  dématérialisés,  sont  représentés  par  des  0  et  des  1,  et  sont régis par les lois des mathématiques et des statistiques qui ne nécessitent pas

que tout le monde se mette d’accord pour les faire fonctionner ensemble (on a

vu plus haut qu’avec nos ego, c’était compliqué !). Dans ce monde virtuel, ma

cafetière,  qui  n’a  strictement  rien  à  voir  avec  mon  système  mail  dans  le monde  réel,  peut  maintenant  partager  des  informations  avec  lui  pour  me

rendre  un  service  original,  inattendu.  C’est  la  vertu  principale  de

l’interopérabilité  universelle  où  l’on  remet  l’humain  au  centre  de  ce  monde connecté.  L’humain  est  le  dénominateur  commun  entre  tous  ces  objets  qui

interagissent  pour  lui.  Mais  ce  n’est  que  lorsqu’ils  seront  complètement intégrés à leur vie quotidienne et qu’ils leur apporteront un vrai plus, que les

« vrais gens » se mettront à les utiliser et à les apprécier.

18 .   Entrepreneur,  chef  d’entreprise  et  ingénieur  d’origine  sud-africaine,  il  est  notamment  l’un  des fondateurs de PayPal et dirige aujourd’hui entre autres les entreprises Tesla et SpaceX.

19 . Physicien et cosmologie britannique, décédé en mars 2018.

20 . Interview donnée au magazine américain Wired.

21 . Propos tenus en 2015, lors d’une session « Ask me anything », sur le site Reddit.

22 . Propos tenus au Hunter College à New York, en février 2018.

23 . Président de l’incubateur Y Combinator.

QUATRIÈME PARTIE

DANS LE MONDE DU FUTUR

Depuis 1999, je travaille à la construction de ma « maison intelligente ». En

anglais il y a une expression du langage familier, « eat your own dog food », qui  décrit  une  entreprise  qui  utilise  ses  propres  produits  pour  ses  opérations internes. Pour ma part, j’ai toujours été partisan de cette méthode. Depuis le

robot que j’avais construit pour faire mon lit à ma place lorsque j’étais enfant, jusqu’aux  technologies  que  je  développe  aujourd’hui,  je  suis  le  premier

cobaye,  le  premier  utilisateur  enthousiaste,  et  bien  sûr  le  premier  à  en  subir parfois  les  conséquences  !  Ça  me  permet  de  comprendre  et  d’analyser  les problèmes  qui  se  posent,  et  de  trouver  des  solutions  pour  y  remédier.  Il  y  a quelques années, alors que ma maison était déjà bien automatisée, je suis sorti

précipitamment en claquant la porte et en laissant mon téléphone à l’intérieur.

À  cette  époque,  c’était  mon  unique  sésame  pour  rentrer  dans  la  maison.

C’était  lui  qui,  une  fois  détecté  à  l’approche  de  la  maison,  déverrouillait automatiquement  la  porte.  J’étais  donc  enfermé  dehors…  Je  me  suis  alors souvenu du système de reconnaissance vocale et, comme Ali Baba, je me suis

mis  à  crier  à  travers  la  porte  «   Open  the  door  !  »  et  la  porte  s’est  ouverte.

Magique ? Oui et non. Le point positif est que j’ai pu rentrer chez moi, mais

ce qui était beaucoup moins drôle, c’est que n’importe qui capable de crier la

formule  magique  pouvait  aussi  rentrer  chez  moi  !  Grâce  à  cet  épisode,  j’ai rajouté  l’identification  du  locuteur  à  l’assistant  vocal,  et  le  système  n’est dorénavant  contrôlable  que  par  les  quatre  membres  de  ma  famille.  Si  je n’avais  pas  utilisé  le  système  moi-même,  je  n’aurais  pas  pensé  à  cette fonctionnalité.  Inutile  de  préciser  les  dégâts  que  de  telles  erreurs  pourraient provoquer  si  une  marque  commercialisait  un  produit  avec  ce  type  de

défaillances…  On  en  eu  un  bon  exemple  avec  les  Maps  d’Apple  que  je

mentionnais plus tôt, et je soupçonne Scott Forstall et Richard Williamson de

ne  jamais  l’avoir  vraiment  testé  eux-mêmes…  Aujourd’hui,  ma  maison

comprend 209 objets connectés qui travaillent ensemble pour le bien-être de

toute  ma  famille.  Donc,  d’une  certaine  manière,  nous  vivons  déjà  dans  le futur !

Je  vous  propose  maintenant  de  me  suivre,  entre  la  réalité  de  2018  et

l’anticipation de 2040, pendant une journée entière la vie de citoyens évoluant

dans ce monde du futur. Des citoyens qui seront bientôt… vous !

Le matin, vous ne connaissez plus le stress des alarmes agressives en plein milieu de votre cycle de sommeil profond. Vous vous réveillez au moment où

c’est le plus approprié pour vous, en fonction de vos cycles de sommeil. Les

capteurs qui se trouvent dans votre lit sont en mesure de savoir à quel moment

de  votre  cycle  vous  vous  trouvez,  et  vont  donc  commencer  à  vous  réveiller lorsque  c’est  le  moment  adéquat  pour  vous.  Votre  lit  effectue  un  léger massage, en bougeant légèrement, de la musique douce ou le bruit du ressac

de la mer se fait entendre, les murs, qui sont des écrans, simulent une lumière

douce, imitant le lever du soleil que vous aviez tant aimé lors de votre dernier

séjour en vacances aux Caraïbes, afin que votre cerveau reçoive l’information

qu’il est temps de vous lever. Tout se passe en douceur. Des arômes que vous

avez  choisis  se  diffusent  (odeur  de  café,  de  sable  chaud,  de  mer,  de  fleurs, etc.).  Les  lumières  changent  de  couleur  et  d’intensité  tout  au  long  de  la journée,  pour  que  vous  soyez  toujours  au  maximum  de  vos  capacités

intellectuelles  et  physiques.  Tout  est  harmonieux,  lent,  paisible.  Vous  vous levez et vous allez dans la salle de bains. Votre miroir est plein de capteurs, il prend votre rythme cardiaque et mesure le taux d’hydratation de votre peau.

Votre brosse à dent analyse votre salive, pour savoir quel est votre niveau de

salinité. Le sol de la salle de bains est en dalles et joue le rôle d’une balance qui vérifie votre taux de graisse, de muscles, et d’eau. Aux toilettes, tout est

analysé,  fournissant  des  données  pour  savoir  si  tout  va  bien,  éviter  des infections  ou  détecter  très  tôt  cancers  et  autres  cochonneries.  Pendant  que vous effectuez ces gestes quotidiens, en coulisses, votre café, un smoothie et

le  petit  déjeuner  dont  vous  avez  besoin  se  préparent  en  se  fondant  sur  les données qui viennent d’être prises et en tenant compte de la journée qui vous

attend.

Votre  assistant  vous  suggère  de  faire  une  activité  sportive,  en  fonction  de votre journée de la veille, de ce que vous avez mangé, de la journée que vous

allez  passer,  et  vous  propose  des  exercices  en  vous  indiquant  combien  de répétitions  effectuer.  Il  vous  crée  un  parcours  personnalisé.  En  vous  rendant dans votre salle de sport, vous gagnez du temps, car tout est géré et optimisé

par un système de flux entre les assistants des appareils, ceux des clients et de la  salle  de  sport  elle-même,  ce  qui  vous  permet  de  ne  jamais  faire  la  queue pour  vous  entraîner  sur  une  machine.  Les  appareils  se  règlent

automatiquement  lorsque  vous  commencez  votre  exercice.  Vos  vêtements

sont intelligents, eux aussi sont équipés de capteurs. Ils vous guident pour que

vous  puissiez  atteindre  la  fréquence  cardiaque  optimale  pour  vous,  vous

indiquant  si  vous  devez  ralentir  ou  accélérer,  et  ils  communiquent  avec  les

machines.  Votre  pratique  est  plus  sécurisée  et  vos  programmes  parfaitement adaptés  à  votre  condition  physique.  Vos  vêtements  sont  énergétiquement

autonomes,  ils  se  réchauffent  ou  se  refroidissent  pour  vous  offrir  un  confort maximal  à  tout  moment  de  la  journée.  Vos  chaussures  régulent  leur

température,  neutralisent  les  odeurs  et  récupèrent  de  l’énergie  quand  vous marchez,  afin  de  recharger  votre  montre.  Vos  vêtements  peuvent  aussi

stimuler  vos  nerfs  et  du  même  coup  vous  aider  à  maintenir  une  fonction érectile optimale par exemple. Le soutien-gorge de votre femme, quant à lui,

peut également contrôler si elle a des boules dans les seins.

Après  le  sport,  votre  salle  de  bains  se  réchauffe  et  la  douche  se  met  en marche quand vous y entrez, réglée à la température idéale pour vous réveiller

en douceur. Elle utilise un minimum d’eau et de savon et l’eau est directement

recyclée pour arroser les plantes alentour. La chaleur de l’eau de la douche est

récupérée  pour  alimenter  le  système  de  chauffage  de  la  maison.  Les  miroirs intelligents  vous  suggèrent  une  crème  particulière  (ou  un  maquillage

spécifique pour votre femme) en fonction de votre mine, de la qualité de votre

peau,  de  son  hydratation.  L’assistant  indique  à  vous  ou  à  votre  femme  quel produit  serait  optimal  pour  vous,  et  si  vous  l’acceptez,  il  passe  commande directement et vous recevez le produit en un temps record. En fonction de la

météo,  plusieurs  façons  de  vous  habiller  vous  sont  proposées.  Dans  votre dressing,  selon  votre  emploi  du  temps,  vos  contraintes  et  des  personnes  que vous  rencontrerez  au  cours  de  la  journée,  votre  assistant  vous  soumet  des vêtements, et vous les montre sur votre miroir intelligent. Un avatar 3D vous

représente et vous faites défiler d’un simple geste de la main ce qui vous est

proposé, afin de faire votre choix.

Lorsque  vous  descendez  dans  la  cuisine,  vos  informations  préférées

défilent  sur  votre  frigo.  Votre  vie  est  facilitée,  grâce  à  une  coopération  sans faille  de  chacun  des  objets,  qui  augmentent  votre  confort  de  vie.  Dans  la cuisine, votre petit-déjeuner est prêt, et correspond exactement à vos besoins,

en fonction de votre état présent et des activités physiques et intellectuelles de votre  journée.  Vous  disposez  du  nombre  exact  de  calories  et  d’énergie  dont vous  avez  besoin.  Votre  frigo  vous  propose  un  menu  spécifique  selon  son contenu, de ce qu’il y a dans vos placards et de l’équipement de votre cuisine.

Vous  allez  donc  avoir  un  vaste  choix  de  menus  disponibles,  sans  perdre  de temps  et  sans  risquer  de  partir  le  ventre  vide  ou  de  manger  des  aliments inadéquats.  Pendant  ce  temps-là,  vous  continuez  à  regarder  votre  «  morning report  »,  qui  condense  des  informations  sur  les  sujets  qui  vous  intéressent, football,  cinéma,  économie  ou  autre.  Au  cours  des  utilisations  précédentes,

vous  avez  sélectionné  des  sources  fiables,  que  votre  assistant  a  rassemblées pour vous offrir une revue de presse personnalisée, sans être parasité par des

informations dont vous n’avez que faire.

Au  moment  où  vous  vous  apprêtez  à  sortir,  votre  parapluie  se  met  à

clignoter, vous indiquant qu’il pleuvra dans la journée même si, lorsque vous

partez de chez vous, le ciel est bleu. Vous vous demandez qui a bien pu avoir

cette bonne idée, immédiatement votre assistant vous chuchote que cet objet a

été  développée,  parmi  d’autres  «   enchanted  objects  »,  par  David  Rose  en 2014  alors  qu’il  était  maître  de  conférences  au  Media  Lab  du  MIT.  Vous repenserez à lui plus tard dans la journée, lorsque la pluie se mettra en effet à tomber au moment précis où vous arriverez au bureau. Vous serez alors ravi

d’avoir pris votre parapluie pour vous protéger de cette pluie que vous auriez

été bien incapable de prévoir !

Vos  objets  sont  autant  d’instruments  dans  un  orchestre  dont  vous  êtes  le chef.  C’est  vous  qui  décidez  comment  et  quand  utiliser  tous  ces  objets,  qui sont à votre service pour vous offrir un quotidien plus harmonieux. Les agents

que vous programmez se calent sur vos besoins, libre à vous de les désactiver

quand  vous  le  souhaitez.  Vous  pouvez  décider  de  lancer  le  programme

« smartglass » dans votre maison, avant qu’il ne pleuve, par exemple. Il s’agit

d’un  programme  qui  noircit  vos  fenêtres  afin  de  conserver  l’énergie  et  de  la concentrer pour la libérer au moment où il pleuvra et où la maison sera un peu

plus froide.

Vous  partez  au  travail  dans  une  voiture  autonome  qui  ne  vous  appartient pas,  mais  qui  passe  vous  chercher  à  la  seconde  même  où  vous  êtes  prêt  à partir.  Elle  s’est  déjà  adaptée  à  votre  humeur,  les  couleurs  de  son  habitacle sont  celles  que  vous  aimez,  et  elle  diffuse  la  musique  que  vous  souhaitez écouter.  Un  confort  maximal  est  assuré  grâce  à  une  température  idéale,  et  à des  odeurs  agréables.  Elle  peut  conduire  de  manière  tonique  et  nerveuse  ou douce et harmonieuse, en fonction de votre état d’esprit du moment. Vous êtes

très satisfait, parce que vous aviez lu quelques temps auparavant un article qui

détaillait  ces  fonctionnalités,  issues  d’un  projet  commun  entre  Samsung  et Peugeot,  baptisé  Instinct,  et  vous  aviez  noté  que  tous  les  véhicules  qui passeraient  dorénavant  vous  chercher  disposeraient  de  ces  fonctionnalités.

Vous  vous  sentez  parfaitement  bien,  votre  voiture  est  la  continuité  de  votre maison  et  de  votre  bureau.  Vous  ne  conduisez  plus,  vous  disposez  donc  de temps  pour  faire  ce  que  vous  avez  besoin  ou  envie  de  faire.  Cette  voiture autonome  emprunte  l’itinéraire  le  plus  direct  et  le  plus  efficace  en  termes

d’économies  d’énergie,  pour  vous  conduire  à  votre  bureau.  Les embouteillages  appartiennent  au  passé,  ça  fait  plus  de  dix  ans  que  vous  ne vous êtes plus retrouvé coincé dans un bouchon. Les jours où le trafic est très

dense, votre routine de réveil s’adapte automatiquement à cette contrainte et

vous réveille plus tôt pour vous permettre de ne jamais arriver en retard. Il n’y a  plus  d’accident,  car  les  voitures  autonomes  rendent  le  trafic  fluide.  Des drones survolent la ville intelligente dans laquelle vous vivez, ils contrôlent,

entre  autres  choses,  la  qualité  de  l’air,  et  ces  informations  sont  traitées  en temps réel pour optimiser et fluidifier les routes et diminuer la pollution. Au

cours du trajet vers votre bureau, votre assistant vous rappelle que votre nièce

fête  ses  six  ans  aujourd’hui  et  vous  propose  différents  types  de  jouets susceptibles  de  lui  convenir.  Il  vous  donne  des  exemples  de  ce  que  vous pouvez lui offrir, en se basant sur des données anonymes d’un grand nombre

de  fillettes  de  six  ans.  Vous  indiquez  votre  choix  à  votre  assistant,  et  vous enregistrez  sur  une  vidéo  un  petit  mot  personnalisé  à  l’attention  de  votre nièce,  qui  recevra  son  cadeau  le  soir  même,  livré  par  un  drone.  Quand  elle ouvrira le paquet, la vidéo se mettra à jouer sur le papier cadeau électronique.

L’ensemble de vos objets connectés se calent sur votre emploi du temps. À

la maison, pendant  votre absence, votre  aspirateur fait le  ménage et d’autres

robots  nettoient  les  vitres.  Lorsqu’un  livreur  se  présente  à  votre  porte,  elle s’ouvre  automatiquement  car  le  colis  qu’il  vient  livrer  à  votre  intention contient toutes les accréditations et identifications nécessaires. Vos robots sont un peu bruyants, mais ils s’arrêtent dès que quelqu’un rentre à la maison. En

revanche,  ils  poursuivent  leurs  travaux  en  présence  de  vos  animaux  de

compagnie,  qui  ont  tendance  à  vouloir  s’amuser  avec  eux.  Alors  qu’une

lessive  est  en  cours,  l’une  des  pièces  de  votre  machine  à  laver  présente  des signes  d’usure,  elle  lance  donc  elle-même  un  appel  pour  qu’un  technicien intervienne. Il va pouvoir le faire pendant votre absence et réparer la pièce. Là encore, la porte de votre maison, compatible avec ce service, est programmée

pour identifier le technicien et le laisser entrer dans la maison pour effectuer

la  réparation.  Bien  entendu,  des  alarmes  se  déclencheraient  s’il  s’aventurait dans d’autres pièces, et la compagnie de maintenance perdrait immédiatement

son accréditation.

Vos  enfants  n’ont  plus  besoin  de  cartables,  ni  de  manuels  scolaires.

Désormais, tout est dématérialisé et accessible depuis leur bureau, qui devient

une  table  de  travail  composée  d’un  grand  écran  avec  lequel  ils  peuvent interagir  de  diverses  manières  et  qui  fonctionne  comme  un  bloc-notes

interactif  sur  lequel  ils  peuvent  griffonner.  Si  votre  fils  a  une  interrogation

d’histoire, il peut consulter la documentation dont il a besoin sans changer de support.  Il  passe  son  QCM  directement  sur  l’écran,  qui  effectue  les

corrections de façon interactive. Votre fils bénéficie d’un feedback  immédiat qui  lui  permet  de  s’améliorer  rapidement.  Si  votre  fille  travaille  sur  les éoliennes  avec  l’un  de  ses  camarades,  elle  peut  lui  envoyer  ses  notes  en balayant  l’écran  de  la  main.  Il  les  verra  instantanément  arriver  sur  sa  propre surface  virtuelle.  Le  partage  et  la  collaboration  deviennent  extrêmement

faciles. Votre fils peut faire des dessins s’il le souhaite, et rédiger l’ensemble des documents qu’il doit rendre à son professeur sur son espace de travail, le

tout, corrigé par des algorithmes qui assistent les professeurs dans leur tâche.

Dans cette école, on retrouve le plaisir d’écrire sur un espace créatif et réactif.

Il  n’y  a  aucune  cacophonie  dans  la  classe.  Les  microphones  utilisent  des faisceaux orientés pour  capturer le son,  et les algorithmes  de suppression de

bruit permettent à chacun de faire ce qu’il a à faire sans perturber les autres.

Les machines s’adaptent automatiquement aux accents et aux différentes voix.

De la même manière, elles s’adaptent aux différentes formes d’écriture, grâce

aux  millions  d’exemples  de  textes  écrits  qu’on  leur  a  fournis.  Dans  cette école,  on  retrouve  les  sensations  que  nous  avions  avant  de  taper  sur  des claviers, en écrivant au stylo, directement sur l’écran. On redécouvre qu’il est

plus simple de se concentrer en écrivant à la main que sur un clavier. Si votre

fils  joue  de  la  musique,  l’écran  lui  indique  toutes  les  informations  dont  il  a besoin, et l’aide à progresser. Il peut modifier son morceau de musique, et se

montrer  créatif,  grâce  à  des  interfaces  qui  fournissent  de  nombreuses

possibilités. Si votre enfant doit faire le résumé d’un livre dans le cadre d’un

devoir à rendre, et n’a besoin que d’un chapitre, une caméra, située au-dessus

de  lui,  sélectionne  la  partie  qui  l’intéresse.  Elle  peut  en  effet  savoir  quel passage il est en train de lire et récupérer tous les passages qu’il vient de lire, ainsi  que  ses  notes.  L’assistant  effectue  un  travail  de  précorrection,  que  le professeur  va  valider  dans  90  %  des  cas.  Quand  les  élèves  rentrent  dans  la classe,  l’appel  a  été  fait  automatiquement.  La  température  de  la  pièce  est réglée  en  amont,  pour  optimiser  la  consommation  d’énergie,  et  s’adapte  au nombre  d’élèves  présents.  Dans  la  salle  de  travaux  pratiques,  votre  fille  met son casque de réalité virtuelle pour faire des manipulations et des expériences.

Elle peut par exemple mélanger de la nitroglycérine avec un autre produit, en

suivant les instructions de son professeur, et faire de la chimie virtuellement.

Avec  ses  lunettes,  elle  fait  les  mouvements  qu’elle  effectuerait  si  elle  avait vraiment les objets dans sa main. Elle prend une éprouvette, verse dessus du

liquide  contenu  dans  des  fioles  de  couleur,  ce  qui  provoque  une  réaction

chimique, sans qu’aucun risque ne soit pris. Elle se trompe dans un dosage ?

Le tube à essai explose, elle ressent une petite secousse dans ses gants à retour haptiques24, rien de grave, mais c’est un avertissement. De la même manière, vos enfants peuvent prendre un cours de pilotage de drones. Les drones sont

aussi  autonomes,  mais  il  faut  apprendre  le  b.a.-ba  des  procédures  d’urgence au  cas  où  un  jour  les  systèmes  de  navigation  tomberaient  en  panne.  Les problèmes  de  synchronisation  qui  existaient  dans  les  casques  de  réalité

virtuelle  entre  les  images  affichées  et  ce  que  notre  cerveau  percevait,  et  qui rendaient les gens malades, ont été résolus. C’est maintenant très agréable de

les utiliser.

Le professeur guide ses élèves, les expériences sont notées en temps réel et

son travail est facilité. Grâce à ce casque virtuel, les élèves peuvent aussi faire des expériences qui nécessitent du matériel lourd, envahissant ou dangereux.

Ils peuvent dessiner une maison virtuelle, la construire et se promener dedans,

voir  ce  qui  fonctionne  ou  pas,  contrôler  si  des  erreurs  de  calcul  ont  été commises,  tester  plusieurs  éléments  de  décoration  et  des  agencements

différents.  Certains  projets  peuvent  être  proposés  aux  élèves  sur  plusieurs années  (construire  une  maison  prend  du  temps).  Ils  reprennent  chaque  leçon là  où  ils  s’étaient  arrêtés,  et  chacun  va  à  son  rythme,  ce  qui  permet  une véritable personnalisation et un apprentissage gradué.

Le  sport  a  aussi  une  place  importante  et  s’effectue  dehors,  au  grand  air, avec l’aide de robots qui montrent à vos enfants la façon dont leur corps doit

être placé en fonction de leurs spécificités physiques, dans le but de les aider à ne pas se blesser. Votre enfant peut voir sur un écran la façon dont il se tient et la manière dont il devrait se tenir. Il va pouvoir imiter la meilleure position et l’intégrer  pour  qu’elle  devienne  naturelle.  Les  corrections  se  font  en  temps réel  et  permettent  de  réajuster  le  positionnement  pour  éviter  les  mauvais réflexes. Dans le domaine des activités extra-scolaires, beaucoup de données

sont  disponibles  pour  permettre  de  faire  une  activité  sportive  le  mieux possible, avec des coachs dont l’enseignement est très précis. Votre fils pourra

faire  de  la  musculation  et  obtenir  des  informations  pour  s’hydrater

correctement  et  savoir  quoi  manger  et  quand.  Il  y  a  une  continuité  dans  la journée  de  vos  enfants,  puisqu’en  fonction  de  leurs  activités,  leur  assistant ajuste les menus et l’heure du coucher.

Les  activités  artistiques  sont  favorisées,  votre  enfant  peut  apprendre  un instrument de musique dans une réalité augmentée où il verra le piano devant

lui,  ce  qui  lui  permettra,  depuis  son  casque,  de  savoir  sur  quelles  touches

appuyer.  Il  devra  évidemment  s’entraîner  pour  apprendre  à  jouer,  mais l’enseignement est simplifié, disponible n’importe quand. L’apprentissage des

langues est lui aussi facilité. Vos enfants sont assis à leur table et parlent tout haut,  mais  ne  gênent  pas  leurs  camarades,  parce  que  le  son  de  leur  voix  est automatiquement  dirigé  vers  l’écran.  Les  mots  qu’ils  viennent  de  prononcer sont  mis  en  couleur  pour  leur  indiquer  si  leur  prononciation  est  correcte  ou pas. L’écran leur indique le pourcentage de compréhension de leur anglais par

un Américain, par exemple. Un tuteur se trouve dans l’écran et les guide pour

qu’ils  puissent  améliorer  leur  prononciation.  Pour  apprendre  une  langue

étrangère, votre enfant parle avec un robot, qui lui répond et le corrige. Dans

les années 1990, les laboratoires de langue étaient à la mode. Un professeur se

tenait  face  à  une  quinzaine  d’élèves  et  reprenait  l’un  des  élèves  pour  le corriger.  Là,  chaque  élève  a  son  professeur  personnel  et  progresse  à  son rythme, de manière interactive, en choisissant les sujets qui l’intéressent, et en changeant de domaines quand il le souhaite. Les élèves ont moins tendance à

faire  des  bêtises,  parce  qu’ils  sont  captivés  et  plus  facilement  identifiables.

L’enseignement est plus ludique, adapté à chacun.

Au  moment  des  repas,  chacun  a  un  menu  personnalisé,  ce  qui  simplifie

beaucoup  les  choses.  Ce  menu  est  fonction  des  besoins  et  restrictions  de chacun.  Il  n’y  a  plus  de  foule  massée  à  la  cantine,  plus  d’attentes,  les  repas sont  chauds,  et  bons,  et  prennent  en  compte  les  préférences  de  chacun.

L’accès à des espaces de détente et de pause sont proposés, offrant à tous la

possibilité de faire ce qu’ils souhaitent. Le revêtement utilisé dans la cour est un bitume intelligent,  qui s’adapte aux  situations. Sur un  terrain de handball par exemple, le système sait à quel moment quelqu’un est en train de tomber

et se ramollit pour éviter les blessures. Il n’y a plus d’accidents dans les cours de récréation.

Imaginez-vous  maintenant  au  travail,  assis  à  votre  bureau  interactif.  Vous n’avez plus besoin d’écran, puisque c’est votre bureau l’écran ! Vous écrivez

sur  un  tableau  à  l’aide  d’un  stylo  et  vous  utilisez  des  post-it  interactifs  que vous  pouvez  bouger  quand  vous  le  désirez.  Votre  environnement  de  travail change totalement et n’est plus un endroit dans lequel vous restez assis de 9

heures  à  18  heures.  La  productivité  n’est  d’ailleurs  plus  mesurée  au  nombre d’heures passées au  bureau, mais aux  tâches effectuées. Votre  vie sociale en

est  d’autant  plus  développée.  Les  réceptionnistes  sont  des  robots  qui  vous reconnaissent  en  effectuant  un  scan  de  vos  rétines  ou  de  votre  peau.  Ces robots  sont  capables  d’avoir  une  conversation  concernant  le  travail,  et  de répondre  aux  personnes  qui  se  présentent  devant  eux  en  leur  distribuant  des

badges  d’accès.  Vous  disposez  d’espaces  mutualisés,  dans  lesquels  vous pouvez  partager  avec  d’autres  des  objets,  comme  par  exemple  des

imprimantes 3D ou des équipements encore plus sophistiqués. Vous disposez

de salles de réunion, comportant chacune un système multimodal, olfactif et

sonore, équipés d’hologrammes. Même lorsque vous êtes seul dans une pièce,

vous  pouvez  organiser  des  réunions  avec  des  gens  en  hologramme,  et  leur envoyer  des  notes  prises  sur  votre  bureau  écran,  juste  en  faisant  des  gestes.

Un  embryon  de  cette  technologie  a  été  inventée  et  démontrée  au  SRI

International  dans  les  années  1990,  aujourd’hui  elle  fonctionne  parfaitement et permet à chacun d’avoir un emploi du temps beaucoup plus flexible. Vous

avez  décidé  d’aller  dans  ce  bureau  partagé  car  vous  n’aimez  pas  travailler chez  vous.  Vous  vous  préparez  pour  votre  vidéo  conférence,  à  laquelle

participent  certains  de  vos  collaborateurs,  ainsi  que  deux  ou  trois  personnes que vous ne connaissez pas. La conférence démarre, vous êtes seul dans une

salle  et  soudain,  tous  les  participants  à  la  réunion  apparaissent  en

hologramme.  Vous  avez  immédiatement  accès  à  leurs  noms  et  à  leurs

biographies  en  réalité  augmentée,  ce  qui  vous  permet  de  savoir  à  qui  vous avez  affaire.  Il  vous  suffit  de  vous  tourner  vers  l’hologramme  pour  voir  ces infos superposées à leur image, qui est plus vraie que nature. L’un des sujets

de  la  réunion  concerne  un  problème  dans  l’un  des  bâtiments  de  votre

entreprise. Vous avez la possibilité, par le biais de la réalité virtuelle, de vous immerger tous ensemble au cœur du problème pour mieux le comprendre, et

vous  avez  tout  loisir  d’échanger  en  direct  tout  au  long  de  l’immersion,  avec chacun  des  participants.  Vous  pouvez  sentir  et  même  toucher  les  gens  dans ces  dispositifs,  mais  comme  ce  n’est  pas  socialement  acceptable,  vous  ne  le faites pas. Mais vous savez bien qu’en d’autres circonstances vous avez déjà

expérimenté  le  système  au  maximum  de  ces  capacités  tactiles.  Vous  vous

reconcentrez bien vite sur votre réunion, et lorsque l’un de vos collaborateurs

vous  parle  d’un  objet  que  vous  avez  du  mal  à  vous  représenter,  il  vous l’envoie sur une imprimante 3D, pour que vous l’ayez tout de suite entre les

mains.

À l’heure du déjeuner, vous pouvez commander votre repas, qui vous sera

livré par un drone, ou vous pouvez choisir d’imprimer votre sandwich à l’aide

de l’une des imprimantes 3D de votre bureau. L’imprimante 3D de nourriture

comprend  des  ingrédients  de  base,  et  peut  imprimer  une  couche  de  pain,  de mayonnaise,  de  tomate,  de  fromage,  de  poulet,  etc.  Le  tout  à  l’aide

d’ingrédients  de  très  grande  qualité,  car  votre  bureau  dispose  de  fermes  et jardins  verticaux  qui  vous  permettent  d’avoir  des  produits  frais,  irrigués  par

de  l’eau  recyclée  afin  de  réduire  votre  empreinte  écologique.  Les  robots chargés  de  la  récolte  sont  économes  en  énergie,  et  utilisent  celle  produite localement. Comme la plupart des immeubles de votre ville, celui dans lequel

vous êtes est à énergie positive, c’est-à-dire qu’il produit plus d’énergie qu’il n’en  consomme  et  dispose  évidemment  de  panneaux  solaires  très  efficaces, d’autant plus que le réchauffement climatique bat son plein. Le moindre watt

produit  est  récupéré  et  envoyé  à  des  batteries  locales.  Marcher  sur  le  sol  ou s’asseoir dans un fauteuil, par exemple, fabrique de l’énergie, immédiatement

récupérée et stockée. Aujourd’hui, vous avez choisi de ne pas imprimer votre

déjeuner, le drone qui vous livre votre repas arrive à l’heure exacte que vous

avez  choisie.  Grâce  à  un  affichage  interactif  personnalisé,  l’emballage  vous renseigne  sur  ce  que  vous  allez  manger.  Si  c’est  du  poisson,  vous  savez  de quel type de poisson il s’agit, ce qu’il a mangé, où il a été élevé ou pêché, etc.

La  traçabilité  de  ce  que  vous  mangez  est  parfaite.  Vous  disposez  également d’informations  sur  les  calories  contenues  dans  ce  repas,  ainsi  qu’une

information vous permettant de savoir où vous en êtes sur le plan calorique à

ce moment précis de votre journée. Vous savez également si la chaîne de froid

a été respectée ou pas, ce qui renforce encore la sécurité alimentaire. Après le

déjeuner, vous passez vos appels à l’aide d’un petit casque qui vous isole de

votre environnement s’il est bruyant et qui, cerise sur le gâteau, est équipé de

capteurs  capable  de  détecter  votre  niveau  de  stress  en  conjonction  avec  les informations  venant  de  vos  chaussures  et  de  votre  montre  connectées.  Il mesure  également  votre  état  de  fatigue,  et  du  coup,  vous  fait  des

recommandations  en  vous  suggérant  de  vous  reposer,  d’aller  faire  quelques pas  à  l’extérieur,  ou  de  prendre  un  café  par  exemple.  Il  vous  assiste  tout  au long  de  la  journée  pour  que  vous  vous  sentiez  mieux,  plus  en  phase  avec vous-même.

Dans votre bureau, votre assistant s’occupe des tâches moins valorisantes.

Il  vous  sert  de  support  et  vous  seconde  dans  ce  qui  vous  prend  du  temps inutilement.  Grâce  à  cette  aide,  vous  disposez  des  informations  dont  vous avez  besoin  plus  rapidement  et  plus  simplement,  ce  qui  vous  laisse  plus  de temps  pour  l’essentiel.  Les  assistants  vous  permettent  de  remplir  des

formulaires, d’insérer des codes, de passer des commandes, ils s’occupent de

votre  agenda,  planifient  vos  voyages,  prennent  vos  billets  de  train,

commandent  votre  déjeuner,  etc.  Ces  tâches  automatisables  requièrent  des

informations  issues  de  plusieurs  sources.  Votre  assistant  est  capable  de  les croiser et de les mettre en forme correctement.

Vous n’avez pas encore terminé votre journée de travail, mais vos enfants sortent de l’école et montent dans un bus autonome et électrique. Ils peuvent

commencer  à  faire  leurs  devoirs  dans  cet  espace,  qui  possède  lui  aussi  une table  interactive  avec  tous  leurs  documents  accessibles  de  partout.  Une  fois arrivés  à  bon  port,  ils  pénètrent  dans  la  maison  par  le  biais  de

l’authentification  de  leurs  voix,  de  leur  iris  et  de  leurs  empreintes,  ce  qui permet l’ouverture de la porte. Dans la cuisine, ils bénéficient des conseils de

leurs  assistants  en  fonction  de  la  journée  qu’ils  ont  passée,  pour  prendre  le goûter  adéquat,  et  peuvent  poursuivre  leurs  devoirs  sans  se  laisser  distraire.

Même  s’ils  sont  aidés  pour  les  faire,  je  précise  qu’il  faut  absolument travailler,  car  la  technologie  ne  remplace  toujours  pas  le  cerveau  !  Un assistant joue le rôle de tuteur, en répondant à leurs questions, mais également

en proposant des exposés sur des sujets plus vastes. Votre enfant écrit sur sa

tablette,  tout  est  digitalisé.  Il  peut  soumettre  immédiatement  son  travail  à l’assistant, qui effectue une correction d’orthographe par exemple, en faisant

apparaître les fautes en rouge et qui envoie ensuite son travail au professeur,

lequel  effectue  ses  corrections  en  mettant  des  appréciations.  Il  s’agit  d’une éducation active, qui balise et structure vos enfants. En tant que parent, vous

recevez tous les soirs un petit rapport de la part du tuteur qui vous donne son

avis  et  vous  prodigue  des  conseils  pour  vous  permettre  d’avoir  une

conversation intelligente avec votre enfant à propos de son travail.

Vous  rentrez  maintenant  du  bureau  dans  une  autre  voiture  autonome,  tout aussi personnalisée que celle que vous aviez ce matin. Vous pouvez passer des

appels  ou  vous  relaxer,  sans  avoir  bien  sûr  à  vous  soucier  de  la  circulation.

Votre véhicule circule dans cette ville intelligente qui s’adapte aux besoins de

ses citoyens et leur permet d’être en sécurité. La ville voisine de San Jose a

été une ville pionnière dans ce domaine. La motivation première des « Smart

Cities » était liée à la nécessité de faire des économies. Gérer une ville coûte

très cher. Il y a les équipements à installer, mais surtout à maintenir. Les sujets comme l’éclairage, la gestion du trafic, la distribution de l’eau, du gaz et de

l’électricité  sont  extrêmement  importants.  Il  faut  donc  optimiser  les

ressources  afin  de  faire  baisser  les  coûts.  Dans  les  villes,  l’éclairage  est  un cauchemar, d’abord en raison de son prix, mais aussi et surtout à cause de la

maintenance et de la difficulté à prévoir à quel moment il va falloir agir pour

changer  telle  ou  telle  lampe.  Dans  votre  ville,  les  lampes  traditionnelles  ont petit à petit été remplacées par des LED, ce qui permet de faire d’importantes

économies  d’énergie,  mais  surtout  de  les  connecter,  et  de  savoir  à  quel moment  une  lampe  va  tomber  en  panne.  Ce  n’est  pas  un  détail  dans  les

grandes métropoles où il y a des dizaines de milliers de lampes (62 000 rien qu’à San Jose !). Maintenant qu’elles sont connectées, le trajet des personnes

qui s’occupent de la maintenance est optimisé, car elles savent à quel moment

il  faut  intervenir.  Après  les  lampes,  les  autorités  de  votre  ville  se  sont intéressées  aux  feux  rouges,  qui  peuvent  griller  et  qu’il  faut  bien  sûr entretenir,  et  qui  permettent  de  fluidifier  le  trafic  en  comprenant  et  en anticipant les habitudes de trajet des usagers. Des capteurs ont été mis sur le

sol  et  à  l’intérieur  des  feux  eux-mêmes  pour  surveiller  le  trafic,  ce  qui  a  eu pour  conséquence  une  amélioration  considérable  de  la  qualité  de  vie  dans votre  ville.  Les  capteurs  vous  renseignent  sur  la  qualité  de  l’air  et  vous informent en temps réel pour que vous puissiez sortir au moment où le taux

de  pollution  est  le  plus  bas.  Les  transports  en  commun  sont  de  plus  en  plus intelligents,  eux  aussi,  et  le  trafic  est  analysé,  afin  de  rajouter  des  arrêts  ou d’en supprimer. Des capteurs contrôlent également les tremblements de terre,

ce  qui  peut  être  très  utile  dans  certains  endroits  du  monde.  Née  avant  tout d’une  préoccupation  économique,  la  «  Smart  City  »  s’est  ensuite  concentrée sur le bien-être de ses citoyens, en travaillant sur de nombreuses thématiques,

de la mobilité à la planification urbaine, de l’accès aux énergies renouvelables

à la qualité de vie, de l’habitat écologique à la démocratie locale. À chacune

de  ses  étapes,  l’intelligence  augmentée  est  là  pour  vous  offrir  une  meilleure qualité de vie et permettre à votre ville d’être apaisante et agréable à vivre. Il y a bien entendu toujours des panneaux de signalisation, mais il y a aussi des

signaux invisibles ou inaudibles pour les humains, qui sont destinés aux seuls

robots  avec  lesquels  nous  partageons  les  trottoirs,  notamment  les  robots livreurs,  qui  simplifient  la  vie  de  tant  de  nos  seniors.  Toute  votre  ville  est équipée  pour  que  chacun  y  trouve  sa  place  et  que  les  humains  et  les  robots cohabitent.  Les  systèmes  infrarouges  ou  ultrasons  donnent  des  informations aux  robots  de  façon  immédiate  et  fluide,  et  des  informations  circulent  entre les véhicules eux-mêmes. Les routes se réparent toutes seules lorsqu’il y a un

trou, et le goudron, composé de panneaux solaires, est un écran qui prévient

les  véhicules  autonomes  et  leurs  occupants  lorsqu’il  y  a  un  problème.  Si  un endroit  est  endommagé  par  exemple,  l’information  est  envoyée  à  tous  les véhicules  qui  sont  dans  les  parages  et  s’affiche  sur  les  routes  elles-mêmes.

Les passages piétons sont virtuels et changent selon les heures de la journée.

Si  plusieurs  dizaines  de  personnes  sortent  d’un  immeuble  à  une  certaine heure, un passage piéton se créé automatiquement à l’endroit nécessaire pour

permettre aux voitures autonomes de s’arrêter. Tout s’harmonise en fonction

des données recueillies, et non plus sur de simples spéculations. Il n’y a plus

aucune énergie fossile, tout est propre. Les véhicules autonomes se rechargent directement  en  roulant  car  l’électricité  sans  fil,  rêvée  jadis  par  Jérôme Dubreuil, et expérimentée un temps au MIT, est aujourd’hui devenue réalité.

La  maintenance  prédictive  permet  d’envoyer  une  voiture  au  garage  avant

même que la panne ne se déclare, sur le même principe que les appareils de

votre maison, permettant une meilleure gestion des flottes de véhicules.

Vos  courses  sont  habituellement  livrées  directement  chez  vous,  mais  ce

soir,  après  avoir  jeté  un  œil  sur  la  courte  liste  envoyée  par  votre  frigo,  vous avez  envie  d’aller  faire  vos  courses  vous-même.  Sachant  que  ça  va  être rapide, votre véhicule vous attend à proximité du magasin. Vous entrez, vous

êtes identifié automatiquement grâce à de multiples capteurs, vous prenez ce

que  vous  voulez  sans  parler  à  quiconque  et  sans  passer  à  la  caisse,  car  vos achats  sont  débités  directement  sur  votre  compte  lorsque  vous  sortez  du magasin.  À  peine  installé  dans  votre  véhicule,  qui  repart,  votre  montre  vous indique  le  montant  de  vos  courses  et  vous  montre  un  petit  graphique

représentant les tendances de votre budget nourriture du mois.

Votre  humeur  et  niveau  de  fatigue  sont  immédiatement  détectés  par  vos

objets  connectés.  Vous  êtes  de  mauvaise  humeur.  À  mesure  que  vous

approchez de votre domicile, la température de votre véhicule se règle sur la

température  de  votre  maison  pour  que  tout  soit  harmonisé.  Votre  maison  se met  au  diapason  de  votre  humeur  et  vous  prépare  une  soirée  de  détente.

Comme il pleut toujours, la voiture déclenche l’ouverture de la porte de votre

garage et s’y gare toute seule à l’intérieur. Une fois que vous êtes descendu,

elle repart en fermant le garage tandis que votre porte d’entrée se déverrouille.

À peine rentré, votre maison se met en mode apéritif, car elle sait que votre

journée  a  été  difficile.  Quel  est  ce  mode  apéritif  qui  vous  fait  tant  de  bien  ?

C’est un mode relaxant qui vous permet d’oublier tous vos soucis. Vos volets

se ferment, votre musique préférée résonne, des lumières douces éclairent la

pièce, votre cheminée s’allume, la télévision s’éteint, et toute une atmosphère

chaleureuse se crée, favorisant la relaxation. Les quelques tableaux que vous

avez  au  mur  se  modifient  en  fonction  de  vos  envies  et  les  grands  panneaux interactifs qui recouvrent les murs se reconfigurent, afin que la maison toute

entière  soit  en  harmonie  avec  votre  humeur  et  vos  besoins  du  moment.  Le tissu  de  vos  fauteuils  et  de  vos  canapés,  eux  aussi  connectés,  change  de couleur  et  même  de  texture  pour  se  fondre  dans  le  décor  ainsi  créé.  Vous pouvez enfin vous détendre.

Depuis  peu,  vous  disposez  chez  vous  d’un  nouveau  système  multimédia, avec tous les divertissements classiques, sous la forme d’écrans et de sons 3D

mais  aussi  d’un  générateur  olfactif  associé,  qui  agit  sur  vos  neurones  pour titiller  vos  sens  et  vous  permettre  de  vous  glisser  dans  la  peau  des

personnages  que  vous  voyez  à  l’écran.  C’est  une  sorte  de  réalité  virtuelle, mais à l’intérieur même de votre corps ! Vous ressentez ce que ressentent les

personnages que vous voyez à l’écran, vous sentez les odeurs qu’ils sentent. Il

s’agit  d’un  système  multimodal  émotionnel  et  olfactif.  Une  technologie

dernier  cri  que  vous  appréciez  pour  vous  divertir.  C’est  la  première  fois  que vous êtes équipé d’actuateurs.

Vous êtes habitué aux capteurs, qui savent dans quel état vous vous trouvez

et  qui  peuvent,  à  n’importe  quel  moment  de  la  journée,  vous  soutenir,  vous donner des conseils ou proposer des actions pour que vous vous sentiez bien.

Votre  langage  corporel  les  renseigne  sur  votre  humeur  et  votre  stress.  Pour plus  de  précisions,  ces  multiples  capteurs  croisent  leurs  informations,  qui viennent  de  votre  façon  de  vous  tenir,  de  vos  expressions  faciales,  des intonations  de  votre  voix,  etc.  En  fonction  de  ces  informations,  votre

environnement  s’adapte  à  vous  et  détermine  le  niveau  de  confort  et

d’assistance dont vous avez besoin.

Tous  les  appareils  sont  maintenant  des  assistants.  Quand  vous  faites  votre lessive,  la  machine  à  laver  est  capable  de  choisir  immédiatement  le  bon programme  en  analysant  ce  qu’elle  contient.  Parfois  même,  les  objets

disparaissent.  Il  n’y  a  plus  de  téléphone  par  exemple,  mais  on  continue  à téléphoner  en  mimant  l’acte  de  téléphoner.  Les  os  de  votre  main  assurent  la conductivité  du  son  depuis  votre  montre,  équipée  de  la  puce  de

communication. Vous parlez à votre petit doigt et vous écoutez votre pouce !

De temps en temps, vous consultez votre compteur de pas, qui vous permet de

savoir quel effort vous avez effectué dans la journée. Quand vous le voulez,

vous avez la possibilité d’être encadré et guidé, en obtenant par exemple des

conseils  culinaires  basés  sur  votre  dépense  calorique,  ou  des  mises  en  garde qui vous permettent de vous rendre compte qu’une troisième bière n’est peut-

être  pas  nécessaire  !  Quand  vous  voulez  que  cet  assistant  si  prévenant  vous laisse tranquille, il le détecte en général de lui-même et s’efface discrètement.

Si  vous  êtes  trop  fatigué  pour  faire  à  manger,  vous  passez  commande  et recevez  le  menu  de  votre  choix  par  le  biais  d’un  drone,  qui  livre  des  sushis pour votre femme, une pizza pour vous et des hamburgers pour vos enfants.

Votre  écran  vous  donne  des  informations  sur  ce  que  vous  mangez  car

l’information  contenue  sur  le  packaging  de  votre  menu  peut  basculer  sur

n’importe  quel  écran.  Lorsque  vos  enfants  ont  fini  leurs  devoirs,  c’est  le moment idéal pour passer du temps en famille. Un robot propose à chacun sa

boisson préférée. Si vous aimez cuisiner, vous avez eu, au cours de la journée,

une  interaction  avec  un  assistant  qui  vous  a  fait  des  suggestions.  Les ingrédients  du  menu  que  vous  avez  choisi  vous  ont  été  livrés  chez  vous pendant que vous étiez encore au bureau. Une fois le repas composé, vous le

mettez au four. Le temps de cuisson est bien sûr programmé en fonction de la

recette  choisie  et  à  la  bonne  température.  Parfois,  pour  les  plats  surgelés,  le packaging  contient  une  puce  qui  communiquera  directement  au  four  le

programme  adéquat.  Pendant  que  vous  sirotez  votre  boisson,  le  repas  se

prépare en cuisine, sans que personne n’ait à faire quoi que ce soit. L’assistant fait  apparaître  un  message  sur  le  système  de  divertissement  lorsque  le  repas est prêt, et tout le monde se met à table, qui est en fait un grand écran. Votre

fils vous parle de son exposé sur Napoléon. Votre femme pose des questions,

et  le  travail  de  votre  fils  s’affiche  sur  la  table  écran,  permettant  à  toute  la famille d’en discuter et de renforcer le lien interactif et social. La table peut également  devenir  une  télé  qu’il  est  possible  de  déplacer.  Elle  est  composée d’un  écran  interactif,  sorte  d’agora  moderne  qui  invite  au  partage  entre chacun  des  membres  de  la  famille.  Lorsque  la  mère  de  votre  femme  appelle pendant  le  repas,  la  table  à  manger  se  transforme  en  système  de

communication interactif, simple et fluide. Si votre femme est en train de se

laver les mains dans la cuisine, l’appel de sa mère est directement envoyé sur

l’écran du frigo et elle peut continuer à faire ce qu’elle faisait sans devoir tout lâcher.  Si  elle  se  trouve  dans  sa  chambre  au  moment  de  l’appel,  elle  peut  le prendre  sur  un  objet  décoratif  comme  par  exemple  l’un  des  tableaux  qui décorent  les  murs.  Le  frigo  est  certainement  l’appareil  ménager  qui

consomme  le  plus  d’énergie,  c’est  la  raison  pour  laquelle  votre  assistant  est programmé pour prédire à quel moment vous allez l’ouvrir. Juste avant, il va

lancer un petit boost préventif qui va permettre, une fois la porte ouverte, de

maintenir la température idéale à l’intérieur et, au final, de consommer moins

d’énergie.

La  nuit  tombe  et  vos  enfants  s’endorment.  Vous  restez  un  moment  avec

votre femme dans le salon. Elle a envie de se détendre et décide de faire une

partie  de  poker  grâce  au  dispositif  de  divertissement  qui  lui  est  proposé  par son  assistant.  Une  dizaine  de  joueurs  prêts  à  en  découdre  lui  sont  proposés, eux-mêmes tranquillement assis dans leurs salons respectifs, dans divers pays

du globe. Elle choisit trois adversaires qui apparaissent en hologramme autour

de la table de jeu virtuelle et entament une conversation animée, chacun dans

sa  langue,  traduit  instantanément  dans  la  langue  de  chacun  des  autres participants pendant que l’assistant commence à distribuer les cartes. Que le

meilleur gagne !

Pendant ce temps-là, si vous avez envie d’être dans votre bulle et d’avoir la

paix, vous pouvez utiliser un casque qui ressemble à des lunettes et qui vous

permet  de  passer  en  mode  réalité  virtuelle  ou  tout  simplement  de  visiter  des endroits familiers avec l’option de réalité augmentée. Vous pouvez voir votre

jardin par exemple, et vous arrêter sur une fleur en particulier, dont vous avez

oublié  le  nom.  Le  casque  vous  donne  immédiatement  l’information.  Vous

pouvez aussi projeter un film en immersion complète et totalement privée. Au

moment où vous décidez d’aller vous coucher, votre environnement s’adapte,

les lumières des pièces que vous quittez s’éteignent, les alarmes se remettent

en marche et la température baisse. Votre chambre à coucher se met en mode

coucher  de  soleil  et  l’intensité  des  lumières  baisse.  Le  système  d’arrosage s’enclenche  avec  l’eau  recueillie  dans  la  journée  et  délivre  le  taux

d’hydratation exact dont chaque plante a besoin et votre maison s’endort peu

à  peu,  favorisant  le  calme  nécessaire  à  une  bonne  nuit  de  sommeil.  Votre  lit vous  fait  un  petit  massage  pour  vous  relaxer,  les  capteurs  de  votre  matelas connaissent  vos  habitudes  de  sommeil  et  votre  assistant  vous  suggère  la meilleure  position  pour  dormir.  Si  vous  ronflez  au  cours  de  la  nuit,  votre assistant émet un sifflement pour stopper vos ronflements. La qualité de votre

sommeil s’en trouve améliorée, vos cycles sont détectés et respectés. En cas

de réveil nocturne, de petites lampes s’allument et balisent le chemin jusqu’à

la salle de bains par exemple.

Durant  le  week-end,  votre  femme  et  vos  enfants  décident  de  faire  une

promenade  en  vélo,  mais  au  moment  de  partir,  ils  s’aperçoivent  qu’un

morceau de pédale est abîmé et ne permet pas un bon fonctionnement du vélo.

Votre femme demande immédiatement à l’assistant de commander le modèle

adéquat,  qui  est  envoyé  à  l’imprimante  3D.  La  pièce  est  imprimée  en

quelques  secondes.  L’assistant  montre  alors  à  votre  femme  et  à  vos  enfants, grâce à la réalité augmentée, comment remplacer la pièce abîmée. Prêts pour

la  balade  ?  Lorsqu’un  peu  plus  tard,  les  filles  font  du  shopping,  elles choisissent les vêtements qui leur plaisent, et le miroir du magasin, tactile et

intelligent,  leur  permet  de  se  voir  en  hologramme.  Elles  savent

immédiatement  quelle  taille  leur  convient  le  mieux.  Si  elles  décident

d’acheter le vêtement, elles disent « ok », et le vêtement se retrouve dans leur

sac.  Quand  elles  ont  terminé  leur  shopping,  leur  compte  est  débité

automatiquement sans, là encore, qu’elles n’aient besoin de passer à la caisse.

Imaginons que votre femme est médecin. Son cabinet bénéficie des toutes dernières  avancées  de  la  technologie  médicale.  Son  assistant  virtuel  est  là pour  fournir  un  meilleur  service  à  ses  patients,  pour  aider  au  diagnostic  et chercher le meilleur médicament possible. Prenons le cas d’une IRM qu’elle

fait  passer  à  l’une  de  ses  patientes,  potentiellement  atteinte  d’un  cancer  du sein.  Le  temps  qu’elle  passe  à  zoomer  et  à  analyser  l’IRM  est

considérablement  réduit,  car  l’assistant  lui  indique  immédiatement  les  zones potentiellement  cancéreuses  et  met  en  évidence  les  tumeurs.  Il  peut  aussi expliquer  pourquoi  il  a  mis  en  relief  cette  partie  de  la  radio,  pourquoi  il  a choisi telle image, en la mettant en perspective, par rapport à l’ensemble des

images  de  l’IRM.  Il  peut  lui  indiquer  que  la  tumeur  est  maligne  à  85  %  par exemple  et  détailler  ses  conclusions.  Le  médecin  peut  donc  poser  le

diagnostic  plus  rapidement  et  avec  moins  de  risques  d’erreurs.  Quand  un patient  arrive  au  cabinet,  c’est  son  assistant  qui  relève  les  informations nécessaires  (taille,  poids,  antécédents  médicaux,  humeur,  tension  etc.).

Comme  on  l’a  vu,  l’assistant  a  la  possibilité  de  croiser  les  informations  très rapidement  et  le  fait  beaucoup  mieux  qu’un  humain.  L’anamnèse  est  donc

facilitée.  Autre  point  important,  l’assistant  du  médecin  dialogue  avec

l’assistant de ses patients, ce qui permet une meilleure gestion du temps. Le

planning  de  ses  consultations  est  mieux  respecté.  Il  n’y  a  plus  de  salle d’attente, le patient est reçu immédiatement. Il s’agit donc d’une optimisation

à  la  fois  pour  le  patient  et  pour  le  médecin.  Votre  femme  a  bien  entendu toujours  le  dernier  mot  sur  le  diagnostic  et  le  choix  des  médicaments,  mais elle  est  épaulée  et  secondée  par  son  assistant.  Si  son  patient  doit  faire  des examens  complémentaires,  les  rendez-vous  sont  pris  beaucoup  plus

rapidement car la planification est faite par les assistants, évitant les coups de fil  fastidieux.  Votre  femme  garde  et  renforce  la  qualité  de  ses  rapports humains en partie grâce à l’aide qu’elle obtient dans les tâches administratives

qui lui permettent de libérer du temps et de se préoccuper du plus important :

ses  patients.  La  technologie  permet  là  encore  de  rétablir  ce  que  nous  avions perdu : le contact humain. Les assistants sont capables d’expliquer leur choix,

de savoir pourquoi ils signalent telle ou telle tumeur. Tout le monde interagit

avec  son  assistant,  le  sollicite,  le  questionne  et  lui  demande  de  l’aide  pour faire un diagnostic ou prendre un rendez-vous.

Les  imprimantes  3D  sont  aussi  devenues  une  grande  aide  dans  le  monde

médical,  car  elles  peuvent  imprimer  des  organes.  Comme  il  n’y  a  plus  de morts violentes sur les routes, notamment grâce aux véhicules autonomes, la

conséquence  est  une  baisse  importante  des  dons  d’organes.  Mais  grâce  aux

imprimantes 3D, les médecins peuvent maintenant imprimer un cœur, un rein, des  poumons  qui,  malgré  la  pénurie  de  donneurs,  vont  permettre  de  sauver encore plus de vies, car les organes sont fait sur mesure.

Imaginons que votre assistant détecte un problème potentiel dans vos selles

du  matin.  Il  vous  informe  immédiatement  de  la  nécessité  de  consulter  un spécialiste  pour  effectuer  une  modification  de  votre  ADN,  et  peut-être  la greffe  rapide  de  l’un  des  organes  affectés,  qui  est  d’ailleurs  déjà  en  train d’être produit. Mais pour être certain que l’organe nécessite d’être remplacé,

l’assistant vous demande d’aller dans la salle de bains et d’utiliser l’appareil à imagerie  magnétique  portable  pour  effectuer  un  scan  rapide.  Si  le  souci détecté  est  confirmé,  le  rendez-vous  est  fixé  dès  le  lendemain.  L’assistant remarque  alors  qu’un  laboratoire  pharmaceutique  organise  un  essai  clinique pour  un  nouveau  médicament  postopératoire.  Ces  essais  par   crowdsourcing sont  de  plus  en  plus  fréquents,  ils  permettent  d’économiser  beaucoup  de temps et d’argent, car les tests pour les nouveaux médicaments prennent des

mois, voire des années et coûtent des centaines de millions d’euros. Les gens

disposant  maintenant  de  nombreux  objets  collectant  des  données

physiologiques  et  biologiques  très  fiables,  ils  peuvent  choisir  de  vendre  ces données  aux  laboratoires  pharmaceutiques  dans  le  cadre  de  l’étude  d’un

nouveau médicament. Ça leur assure un petit pécule supplémentaire pendant

quelques semaines sans contrainte particulière, et de surcroît, en poursuivant

un  but  d’intérêt  général.  Ces  transactions  quotidiennes  et  décentralisées  sont sécurisées  par  la   blockchain  et  les  prix  de  ces  données  sont  fixés  par  le marché ainsi créé.

Ce futur dans lequel nous venons de nous plonger n’est pas si lointain que

ça. Il faut bien comprendre que c’est la récurrence de nos comportements qui

favorise  l’humanisation  des  machines.  Elles  s’adaptent  à  nous  et

communiquent entre elles. Le capteur de votre matelas, qui sait si vous avez

bien  dormi  ou  pas,  communique  avec  votre  machine  à  café.  Il  peut  donc  lui indiquer  que  vous  avez  passé  une  mauvaise  nuit,  ce  qui  va  avoir  une

conséquence directe : votre cafetière va corser votre café. Si celui-ci ne vous

plaît  pas,  vous  l’indiquez  à  votre  assistant  et  la  prochaine  fois  que  vous passerez une mauvaise nuit, il saura qu’il faut vous préparer votre café de tous

les jours, sans le corser. Toutes ces machines sont créées pour interagir avec

nous, mais à l’avenir, grâce à la variété de leurs données et de leurs fonctions, elles  vont  devenir  beaucoup  plus  intéressantes,  car  nous  n’avons  pas  encore vraiment poussé ces machines à parler entre elles. Aujourd’hui, interagir avec

les  machines  demande  trop  de  temps  et  de  travail.  À  l’avenir,  des  assistants

vont  communiquer  entre  eux  et  créer  ainsi  un  lien  entre  toutes  sortes  de machines.  Ils  vont  s’adapter  en  fonction  des  données  de  chacune  de  ces machines.  Ces  relations  se  font  grâce  au  cloud  et  le  point  clé,  c’est  que  ces machines  augmentent  et  améliorent  leurs  fonctionnalités  grâce  aux  autres

machines  avec  lesquelles  elles  sont  connectées.  L’interopérabilité  rend  les objets  plus  pratiques.  Ils  rendent  de  meilleurs  services,  et  deviennent  eux-mêmes  des  assistants  intelligents.  Ces  systèmes  informatiques  nous  libèrent peu à peu des tâches quotidiennes de la vie et des nombreux petits fardeaux

qui,  aujourd’hui,  provoquent  du  stress  et  réduisent  notre  concentration

mentale.  Nos  propres  limites  neurologiques  nous  font  oublier  beaucoup

d’informations et seront à l’avenir complétées par des systèmes d’information

conçus pour répondre à nos besoins. Deux de ces exemples sont dans ce que

les  assistants  font  déjà  :  rappels  de  calendrier  et  listes  de  choses  à  faire.  Ils pourront  à  l’avenir  nous  aider  dans  notre  vie  sociale,  par  exemple  en  nous reliant  instantanément  à  un  ami  qui  a  une  expertise  pertinente  dans  un domaine  dont  nous  avons  besoin  à  l’instant  T.  En  nous  appuyant  sur  cette intelligence  augmentée,  nous  serons  en  mesure  d’utiliser  notre  temps  plus efficacement chaque jour, qu’il s’agisse de réfléchir en profondeur, de passer

plus  de  temps  à  préparer  un  exposé  ou  une  présentation  importante  ou

simplement de prendre du temps pour nous.

24. L’haptique désigne la science du toucher.

CINQUIÈME PARTIE

L’AVENIR DE L’IA

Les aspects éthiques

On  parle  beaucoup  en  ce  moment  d’addiction  à  la  technologie,  et  sur  ce sujet  aussi,  il  faut  bien  comprendre  quel  est  l’enjeu.  Pourquoi  les  réseaux sociaux, les messageries instantanées, et autres applications font tout pour que

vous restiez le plus longtemps possible sur leurs pages ? Parce que plus vous

restez,  plus  vous  laissez  de  traces,  et  plus  on  peut  collecter  des  données  sur vous  afin  de  pouvoir  ensuite  vous  cibler  avec  des  publicités  personnalisées.

On appelle ça l’économie de l’attention. Il faut bien comprendre que les gens

qui biaisent les sources qu’ils utilisent ont toujours une idée derrière la tête. Et cette idée, c’est de récupérer un maximum de data pour pouvoir vous cibler,

et  en  faire  un  enjeu  de  pouvoir.  L’utilisation  des  technologies  peut  être positive ou négative, comme c’est le cas pour beaucoup d’autres choses, et ce

depuis la nuit des temps : vous pouvez par exemple utiliser un couteau pour

couper  une  pomme  ou  pour  tuer  quelqu’un.  En  comprenant  ce  qui  se  joue, quelles sont les règles du jeu technologique, chacun d’entre nous peut décider

consciemment des traces qu’il laisse ou pas sur le Web.

Concernant  les  questions  de  sécurité,  les  gens  qui  prétendent  avoir  trouvé un  système  infaillible  pour  sécuriser  nos  ordinateurs  ou  les  connections numériques sont des menteurs. Les programmes sont créés par des humains, il

ne  peut  donc  pas  y  avoir  d’infaillibilité.  L’homme  crée  des  systèmes,

l’homme peut les pirater. La sécurité est une course technologique de plus en

plus complexe, mais pour casser un nouveau cryptage ou un nouveau code, ce

n’est qu’une question de temps. Je le dis en tant qu’ancien hacker qui est entré

dans des tas de systèmes soi-disant infaillibles…

Le  respect  de  la  vie  privée  est  une  équation  entre  ce  que  je  suis  prêt  à donner en échange de ce que je reçois. Est-ce que je suis prêt à donner mon

empreinte  digitale  pour  entrer  plus  facilement  dans  mon  club  de  sport  ?

Personnellement,  j’ai  accepté  de  le  faire.  Je  trouve  que  le  service  rendu,  me permettant de rentrer rapidement dans la salle de gym, en vaut la peine. J’ai

signé pour ce service en conscience, on m’a dit que mon empreinte ne serait

pas  utilisée  pour  autre  chose,  j’ai  fait  confiance  à  ce  prestataire.  C’est  un

risque que je prends et que je comprends. Au lieu de délirer sur Big Brother, il faut que chacun de nous s’informe pour pouvoir évaluer la situation à l’aune

de ses propres valeurs. Quand je donne mon empreinte digitale, oui elle peut

être volée, mais je sais aussi que si elle l’était, en l’état, ça ne servirait pas à grand-chose.

Le  piratage  qui  croise  des  morceaux  d’identité  est  le  plus  courant.  Pour accéder  à  votre  compte  bancaire,  un  pirate  peut  voler  votre  numéro  de

Sécurité  sociale  et  trouver  votre  lieu  de  naissance  par  exemple.  Il  a  réussi  à pirater deux sources pour récupérer ces codes et n’a plus qu’à les utiliser pour

entrer  dans  votre  compte  bancaire.  Ça  peut  donner  lieu  à  des  situations ubuesques, où vous recevez un appel de votre banque pour vous demander si

c’est  bien  vous  qui  avez  essayé  de  vous  connecter  à  votre  compte.  Vous répondez  non  parce  que  ce  n’était  effectivement  pas  vous,  mais  quand  la banque  appelle  aussi  votre  pirate,  il  va  dire  que  c’est  bien  lui  qui  s’est connecté à son compte, en se faisant passer pour vous. Sur la simple base des

informations  dont  dispose  la  banque,  il  n’y  a  alors  aucun  moyen  de  prouver que vous êtes bien vous. La banque a donc toutes les chances de croire votre

pirate  !  L’une  des  façons  de  se  protéger  contre  ce  type  de  piratage  est d’inventer des réponses aux questions de sécurité, que vous serez du coup les

seuls à connaître. À la question : « Où êtes-vous né ? », ne répondez surtout

pas  votre  véritable  ville  de  naissance,  inventez-en  une  que  le  pirate  ne  peut évidemment  pas  connaître.  Le  danger  est  bien  sûr  que  vous  oubliiez  ces réponses, mais là encore, le jeu en vaut la chandelle. Le fait qu’il faille donner de  fausses  informations  pour  sécuriser  ses  comptes  est  un  comble,  mais  nos vies  sont  tellement  exposées  sur  le  Net  qu’il  faut  avoir  recours  à  ce  genre d’astuces pour se protéger.

La plupart des sites Internet utilisent toujours des mots de passe. Il ne faut

pas  prendre  la  création  de  ces  mots  de  passe  à  la  légère,  et  faire  en  sorte d’utiliser des mots qui n’existent pas, mélangeant allègrement lettres, chiffres

et symboles. Il est très facile pour un ordinateur de craquer les mots de passe

par  force  brute,  en  utilisant  les  mots  du  dictionnaire,  alors  autant  éviter d’utiliser  les  mots  «  password  »  ou  «  12345  »  comme  le  font

malheureusement un large pourcentage d’Américains. Le business du piratage

est  colossal,  et  avec  la  multiplication  des  connexions,  il  est  de  plus  en  plus nécessaire d’expliquer aux gens comment se protéger. Les comptes en banque

sont évidemment les plus visés, mais des services comme la Sécurité sociale

sont  concernés  aussi,  parce  que  ses  numéros  permettent  d’ouvrir  d’autres portes. Les spécialistes mondiaux reconnus du piratage sont les Russes, mais

il y a une multitude de pirates. Certains hackers font ça juste pour s’amuser, parfois  pour  mettre  en  évidence  des  failles  de  sécurité  qu’ils  peuvent

éventuellement  monnayer  ensuite,  d’autres  vont  vendre  leurs  compétences  à des  compagnies  qui  cherchent  à  savoir  si  leurs  systèmes  sont  assez  sûrs, d’autres encore font du chantage à ceux qu’ils ont piratés. Ceux-là s’attaquent

à  des  organisations  en  sachant  que  ça  va  être  très  lucratif.  Pendant  les dernières  campagnes  présidentielles,  aussi  bien  américaine  que  française,  il s’agissait d’infiltrer le système pour trouver des documents embarrassants sur

Hillary Clinton ou Emmanuel Macron. Le gouvernement russe voulait mettre

les  candidats  mal  à  l’aise.  Ils  ont  par  exemple  trouvé  et  exposé  des  mails contenant des informations classées secret défense, que Clinton avait envoyé

depuis son compte personnel alors qu’elle était secrétaire d’État, l’équivalent

de  ministre  des  Affaires  étrangères.  Pour  Macron,  rien  de  vraiment

compromettant n’a été découvert, mais des rumeurs sur sa vie intime ont été

diffusées par des médias mal attentionnés, a priori liés aux pirates. L’équipe Macron s’est rendu compte qu’ils étaient piratés car ils avaient fait exprès de

mettre en ligne de faux documents sans grande conséquence, qui une fois mis

à  jour  ont  permis  de  prouver  le  piratage.  À  part  ces  cas  d’informations diffusées  sur  la  place  publique,  on  se  rend  souvent  compte  d’un  piratage  à cause  du  nombre  de  connections  faites  sur  le  service  concerné.  Les  pirates utilisant la force brute pour essayer de craquer le système, le nombre d’essais

infructueux augmentent de façon irrationnelle, mettant la puce à l’oreille des

administrateurs  de  ce  système.  Toutes  les  grandes  entreprises  subissent  des tentatives de piratage. Google, qui possède un nombre très élevé de comptes

Gmail, est une cible de choix, mais avec la prolifération des objets connectés,

on voit aussi de plus en plus d’attaques chez les particuliers. Le plus fréquent, et sans doute le plus facile, est le piratage des webcams des ordinateurs, dont

il  est  très  difficile  de  se  rendre  compte.  Il  y  a  aussi  parfois  des  piratages insolites,  comme  par  exemple  ce  groupe  qui  a  récemment  ciblé  des  frigos connectés pour utiliser des cycles de calculs au lieu de payer des serveurs sur

Amazon ! Il y a tous les ans un salon à Las Vegas, appelé « Def Con », où les

spécialistes viennent parler des dernières techniques de piratage et y exposent

leurs  récents  exploits.  Lors  de  l’édition  2017,  des  Chinois  ont  montré  le piratage d’une voiture Tesla dont ils avaient pris le contrôle à distance. Certes, les conditions de ce piratage étaient très particulières, mais cela montre bien

les  dangers  potentiels  de  telles  attaques.  Les  grandes  entreprises  prennent  le sujet  de  la  sécurité  très  au  sérieux  et  dorénavant,  des  recruteurs  se  rendent même dans ce salon pour embaucher des pirates.

Les  «  Panama  Papers  »  entrent  dans  une  autre  catégorie,  car  c’est  en quelque  sorte  un  piratage  pour  le  bien  de  l’humanité.  Il  s’agit  de  gens  qui cherchent  à  dénoncer  des  crimes,  des  évasions  fiscales,  et  leur  action  est censée bénéficier au plus grand nombre. Bien sûr, il peut toujours y avoir des

dérives,  de  faux  documents  glissés  au  milieu  des  vrais,  pour  nuire  à

quelqu’un,  à  une  institution,  à  un  pays,  comme  on  l’a  vu  avec  l’affaire Clearstream  au  début  des  années  2000.  Même  si  ces  affaires  sont  beaucoup plus  souvent  l’œuvre  de  lanceurs  d’alerte  légitimes  que  celle  de  pirates sophistiqués, il faut tout de même rester très prudent quant à l’origine de ces

informations.

L’une des craintes soulevées actuellement par les objets connectés concerne

les  renseignements  qu’ils  pourraient  donner  sur  notre  état  de  santé  aux compagnies  d’assurances,  à  notre  insu.  C’est  là  que  la  régulation  doit

intervenir  pour  nous  protéger.  La  loi  RGPD,  entrée  en  vigueur  le  25    mai 2018,  donne  la  possibilité  à  chacun  de  nous  de  regarder,  contester  et  effacer les données qui nous concernent. C’est maintenant un droit que nous devons

apprendre à exercer. La loi Informatique et liberté du 6 janvier 1978, bien que

précurseuse, n’était, quant à elle, qu’une vaste fumisterie car la CNIL qui était censée l’appliquer n’avait qu’un rôle consultatif, ce qui la rendait inutile dans les  faits.  Avec  la  RGPD,  les  pénalités  encourues  sont  tellement  dissuasives qu’on  peut  dorénavant  faire  valoir  ses  mesures  pour  attaquer  ceux  qui

utiliseraient nos données à mauvais escient. Mais si les professionnels de ces

technologies  doivent  reconnaître  les  dangers  et  les  dérives  possibles  liées  à leurs  utilisations,  ils  doivent  aussi  être  vigilants  et  s’assurer  que  ces  lois restent  évolutives,  et  ne  soient  pas  faites  trop  en  amont,  ce  qui  aurait  pour conséquence  d’empêcher  l’innovation.  L’éducation  reste  fondamentale  pour

comprendre ces enjeux et se forger une opinion sur ces sujets complexes.

Le  pire  exemple  qu’on  puisse  donner  est  sans  doute  celui  des  réseaux

sociaux, qui nous demandent ou nous prennent beaucoup d’informations, tout

en  nous  donnant  très  peu  en  échange.  Prenons  l’exemple  de  Facebook  qui, avec  plus  de  2  milliards  d’utilisateurs,  a  annoncé  un  bénéfice  net  de

4,3 milliards de dollars au quatrième trimestre 2017, en hausse de 20 %, et de

presque 16 milliards sur l’année 2017. Le bénéfice net par utilisateur étant d’à

peu près 8 dollars, on peut légitimement se demander si beaucoup d’entre eux

estiment avoir reçu un service équivalent à ce montant, mais surtout s’ils ont

compris les mécanismes de la relation commerciale. Facebook ne leur a certes

pas  demandé  d’argent,  mais  il  a  pris  leurs  données  et  les  a  utilisés  pour  les monétiser sans faire beaucoup d’efforts pour leur expliquer les conséquences

éventuelles  sur  leur  vie  privée.  On  peut  légitiment  s’interroger  sur  l’éthique de ces pratiques, surtout quand on se souvient de la phrase prononcée par le

patron  de  Facebook,  Mark  Zuckerberg,  en  2011  :  «  La  vie  privée  est  une norme sociale dépassée ». Nous verrons si la loi RGPD protègera l’utilisateur

des  abus.  À  mon  sens,  cette  loi  européenne  mûrie  pendant  une  dizaine

d’années  a  au  moins  le  mérite  de  clarifier  les  choses  et  peut  devenir  un modèle pour les autres continents.

À  l’avenir,  nos  habitudes  de  consommation  vont  totalement  changer.

Demain,  il  n’y  aura  plus  de  caisses  dans  les  supermarchés.  C’est  déjà  le  cas dans  les  magasins  pilotes  Amazon  Go,  un  endroit  dans  lequel  vous  êtes

identifié dès que vous entrez. Vous y prenez les articles qui vous intéressent,

les  mettez  dans  votre  panier,  et  vous  repartez  comme  vous  êtes  venu.  Vos articles ont été comptabilisés au fur et à mesure que vous les preniez et sont

débités  automatiquement  sur  votre  compte  Amazon.  Non  seulement  ça

fluidifie le parcours client dans le magasin, mais ça permet aussi un inventaire

en  temps  réel  pour  un  meilleur  achalandage  de  celui-ci.  Aujourd’hui,  les technologies  d’identification  de  personnes  et  de  produits  n’en  sont  encore qu’à leurs débuts, et seules quelques centaines de références sont présentes en

magasin, mais ces méthodes devraient se généraliser rapidement.

On  peut  légitimement  s’inquiéter  de  l’analyse  de  nos  modes  de

consommation  et  avoir  l’impression  d’être  traqué,  ce  qui  est  déjà  le  cas  sur Internet, mais il faut, là encore, faire la part des choses. Quand on achète un

livre  sur  Amazon,  il  faut  reconnaître  qu’il  est  souvent  agréable  de  se  voir suggérer des livres similaires, susceptibles de nous intéresser. Évidemment, si

vous  achetez  un  livre  sur  la  sexualité  et  qu’à  chaque  fois  que  vous  vous connectez,  Amazon  vous  propose  des  livres  sur  ce  sujet,  ça  risque  vite  de vous  énerver  !  Il  est  évident  que  les  marchands  devront  adapter  leurs

stratégies  marketing  afin  de  ne  pas  perdre  la  confiance  de  leurs  clients.

Aujourd’hui,  le  niveau  de  granularité  pour  affiner  vos  préférences  n’est  pas encore  adéquat.  Il  est  par  exemple  impossible  de  choisir  dans  quel  domaine vous  acceptez  d’être  traqué,  et  dans  quel  domaine  ça  vous  gêne  :  vous  ne pouvez  pas  dire  «  quand  j’achète  un  livre  de  cuisine,  vous  pouvez  m’en suggérer d’autres, mais quand c’est un livre sur la sexualité, ne le faites pas ».

On peut donc se retrouver dans la situation particulièrement inconfortable du

père de cette adolescente de Minneapolis, contraint de présenter des excuses à

un  employé  d’un  magasin  Target,  après  s’être  plaint  au  gérant  que  sa  fille recevait  des  coupons  pour  des  berceaux  et  des  vêtements  de  bébé  dans  son courrier. Target avait en effet détecté qu’elle était enceinte à cause des tests de

grossesse  qu’elle  y  avait  achetés,  alors  que  ses  parents  l’ignoraient…  Il  faut savoir  qu’il  n’y  a  aucune  intervention  humaine  dans  une  telle  relation.  Le robot de Target ou d’Amazon a une information sur vos commandes mais n’a

pas de jugement sur ce que vous achetez, il ne fait que la traiter bêtement. Ce

manque  d’humanité  peut  amener  des  problèmes  éthiques  comme  celui  que

nous  venons  de  voir,  mais  dans  certains  cas  il  peut  aussi  être  considéré comme  un  plus.  Avec  mes  équipes,  nous  avions  créé  le  programme  SpeaK!

pour  que  la  pratique  de  l’anglais  se  fasse  tranquillement,  en  privé,  sans  le regard d’un professeur ou d’autres élèves, sans jugement humain, précisément

parce qu’on ne se sent pas humilié par une machine. Ces exemples montrent

la difficulté qu’auront les machines et les programmes à analyser et respecter

les  codes  humains,  d’autant  que  ces  contextes  changent  en  fonction  des

cultures.

Le  sujet  de  la  protection  de  la  vie  privée  varie  en  fonction  des  pays.  La Chine  est  un  cas  intéressant.  C’est  le  pays  qui  a  le  plus  de  caméras  de surveillance dans le monde. Pratiquement toutes les données de ses habitants

sont contrôlées par le gouvernement, qui est en gros capable de savoir où ils

se  trouvent  à  n’importe  quel  moment.  L’Internet  chinois  est  une  sorte

d’Intranet  entièrement  contrôlé  par  l’État  qui  censure  nombre  de  sites

étrangers. Il est pratiquement impossible d’avoir accès à des services tels que

ceux de Google, mais des compagnies locales autorisées fournissent en vase

clos  des  services  similaires  aux  centaines  de  millions  d’internautes.  Une véritable  révolution  passant  par  le  contrôle  des  données  se  prépare  et  elle donnera  à  certaines  autocraties  répressives  un  dangereux  avantage  en  leur permettant  de  cibler  leurs  citoyens.  En  parallèle,  la  demande  d’outils  et  de logiciels,  type  VPN,  aidant  à  protéger  les  citoyens  vivant  sous  la  répression numérique  est  en  train  de  se  développer.  Tout  ce  qui  est  négatif  aura  une contre-réponse porteuse d’un positif substantiel.

Plus  de  gens  se  battront  pour  la  vie  privée  et  la  sécurité  plutôt  que  de chercher  à  la  restreindre,  même  dans  les  régions  les  plus  répressives  du monde. Ce double mouvement de répression et de liberté permettra sans doute

l’émergence  d’une  conscience  planétaire  plus  vaste  de  nos  identités

numériques. Il est très peu probable que ces identités se résument à de simples

pages  Facebook,  nous  aurons  sans  doute  des  profils  pour  chacune  de  nos activités en ligne, qui seront vérifiées et peut-être même réglementées. Notre

identité  sera  probablement  à  l’avenir  le  bien  le  plus  précieux  des  citoyens.

Nous assisterons dès lors à une prolifération d’entreprises qui répondront aux

préoccupations en matière de protection de la vie privée et de la réputation, et

peut-être  même  à  l’émergence  d’un  nouveau  marché  noir,  où  les  gens pourront  acheter  des  identités  réelles  ou  inventées.  Afin  d’éviter  les  abus, nous  aurons  alors  certainement  recours  au  bon  sens  collectif  qui  pourrait prendre ses racines dans des technologies similaires à la blockchain.

La blockchain

La   blockchain   est  un  système  de  classement  de  l’information  numérique, un registre qui stocke des données et des transactions dans un format chiffré

et distribué sur de nombreux ordinateurs à travers toute la planète. Elle permet

la création de bases de données très robustes et quasiment inviolables, qui ne

peuvent être lues et mises à jour que par ceux qui en ont la permission. Il n’y

a  pas  d’organe  centralisé  de  contrôle.  Lorsqu’un  utilisateur  effectue  une transaction  sur  la   blockchain,  elle  est  combinée  à  d’autres  transactions connexes  au  sein  d’un  bloc.  Elle  est  ensuite  vérifiée  et  validée  par  les membres  du  réseau,  appelés  «  nœuds  de  réseau  »,  à  l’aide  de  techniques cryptographiques.  Cette  étape,  appelée  «  minage  »,  utilise  leurs  centres  de calcul  pour  vérifier  l’authenticité  de  l’opération  en  s’assurant,  entre  autres, que  la  structure  de  la  transaction  est  correcte  et  cohérente  avec  celles  déjà enregistrées,  en  identifiant  sa  traçabilité  et  en  examinant  les  opérations connexes.  Une  fois  validé,  le  bloc  est  daté  et  ajouté  à  la   blockchain.

L’opération  devient  alors  visible  par  tous  les  utilisateurs  et  ne  peut  plus  être modifiée,  même  en  cas  d’erreur.  Si  une  erreur  se  produit,  la  rectification nécessite  l’ajout  d’une  nouvelle  opération  pour  la  corriger.  La  validation d’une transaction varie en fonction de la taille de la transaction, mais elle est généralement  de  l’ordre  de  dix  minutes.  Il  est  très  difficile  pour  des  pirates potentiels  de  simuler  ou  de  manipuler  des  blocs  d’informations

interconnectées sans être démasqués par le reste de la communauté. Même si

cette  transparence  et  cette  inaltérabilité  semblent  permettre  aux  utilisateurs d’effectuer  des  transactions  en  toute  confiance,  l’absence  d’une  autorité centrale et donc de tout cadre réglementaire peut engendrer des abus. Mais le

principal  problème  de  la   blockchain,  en  plus  de  sa  lenteur,  est  qu’elle nécessite  une  énorme  puissance  de  calcul  et  donc  une  débauche  d’énergie électrique  :  on  estime  qu’une  transaction  de  la   blockchain   consomme 767 KWh, alors une transaction par carte Visa utilise moins de 2 Wh ! Pour

fonctionner  à  son  plein  potentiel,  la   blockchain   aurait  besoin  d’une consommation  électrique  deux  fois  égale  à  celle  des  États-Unis…  Mais  ses applications potentielles sont telles que nous nous devons de les explorer.

Le bitcoin, la fameuse monnaie cryptée, est le premier registre permanent, décentralisé,  global  et  sans  tiers  de  confiance  de  l’histoire.  Depuis  son invention,  les  entrepreneurs  des  industries  du  monde  entier  en  sont  venus  à comprendre  les  implications  du  développement  de  la   blockchain.  La  nature même  de  la  technologie  a  donné  libre  cours  à  l’imagination,  car  l’idée  peut maintenant  être  appliquée  à  n’importe  quel  besoin  d’un  dossier  digne  de confiance.  Il  met  également  le  plein  pouvoir  de  la  cryptographie  entre  les mains  des  individus,  empêchant  les  relations  numériques  d’exiger  une

autorisation de transaction pour ce qui est considéré comme des « transactions

d’attraction ». Le fait que les clés cryptographiques se trouvent dans les mains

des individus permet d’établir de nouveaux droits de propriété et fournit une

base  pour  former  des  relations  numériques  intéressantes,  car  la   blockchain donne  l’occasion  d’établir  un  système  solide  pour  protéger  l’identité

numérique  en  évitant  d’exposer  les  utilisateurs  au  partage  d’une  trop  grande quantité d’informations personnelles.

Les gouvernements s’intéressent à la blockchain, notamment aux droits de

propriété  qui  entourent  la  possession,  la  révocation,  la  génération,  le

remplacement  ou  la  perte  d’une  clé  cryptographique.  Les  gouvernements

réglementent souvent l’autorisation des transactions par le biais de régimes de

conformité  (par  exemple,  les  organismes  de  réglementation  des  marchés

boursiers  autorisent  le  format  des  transactions).  Ils  ont  donc  un  intérêt  dans les protocoles de la blockchain puisqu’ils autorisent les transactions. C’est la raison  pour  laquelle  la  conformité  réglementaire  est  perçue  comme  une

opportunité commerciale par de nombreux développeurs de la blockchain. En utilisant l’infrastructure client-serveur, les banques et les grandes institutions qui  aident  les  individus  à  établir  des  relations  numériques  sur  Internet  sont obligées  de  sécuriser  les  informations  des  comptes  qu’elles  détiennent.

Actuellement, les banques dépensent des milliards de dollars pour assurer la

sécurité  de  l’information,  et  le  système  demande  aux  entreprises  de  faire  la même  chose,  car  nous  donnons  à  peu  près  les  mêmes  informations  à  ces

entreprises  qu’aux  banques.  La  technologie   blockchain  permet  de  créer automatiquement un enregistrement pour savoir qui a accédé à l’information

ou  aux  enregistrements,  et  établir  des  contrôles  sur  les  permissions  requises pour  voir  l’information.  La   blockchain   est  un  endroit  où  les  relations numériques  sont  formées  et  sécurisées,  ce  qui  a  également  des  implications importantes pour les dossiers de santé.

Un  consortium  des  plus  grandes  banques  du  monde,  ainsi  que  plusieurs

compagnies  d’assurances,  dirigé  par  une  start-up,  cherche  à  construire  une

plateforme  pour  établir  de  nouvelles  relations  numériques  entre  les  banques elles-mêmes.  Les  systèmes  traditionnels  ont  tendance  à  être  lourds,  sujets  à l’erreur  et  très  lents.  Des  intermédiaires  sont  souvent  nécessaires  pour résoudre  les  conflits,  ce  qui  coûte  de  l’argent.  Les  utilisateurs  trouvent  la blockchain  moins  chère,  plus  transparente  et  plus  efficace,  malgré  son  côté énergivore.  Il  n’est  pas  étonnant  qu’un  nombre  croissant  de  services

financiers  utilisent  ce  système  pour  introduire  des  innovations,  comme  les obligations  intelligentes  et  les  contrats  intelligents.  Le  premier  verse

automatiquement  aux  détenteurs  d’obligations  leurs  coupons  une  fois  que

certaines  conditions  préprogrammées  sont  remplies.  Ces  derniers  sont  des

contrats  numériques  qui  s’auto-exécutent  et  s’auto-entretiennent,  encore  une fois  lorsque  les  conditions  sont  remplies.  Prenons  quelques  exemples  de

services  financiers  liés  à  la   blockchain  et  parlons  de  la  gestion  d’actifs.  Les processus commerciaux traditionnels dans le cadre de la gestion des actifs, où

les  parties  négocient  et  gèrent  les  actifs,  peuvent  être  coûteux  et  risqués,  en particulier  lorsqu’il  s’agit  de  transactions  transfrontalières.  Chaque  partie, comme  le  courtier,  le  dépositaire  ou  le  gestionnaire  de  règlement,  conserve ses  propres  dossiers,  ce  qui  crée  des  inefficacités  importantes  et  laisse  une marge d’erreur. Le grand livre de la blockchain réduit les erreurs en chiffrant les  enregistrements.  Dans  le  même  temps,  il  simplifie  le  processus,  en

annulant  le  besoin  d’intermédiaires.  Concernant  les  assurances,  le  traitement des réclamations peut être une procédure frustrante et ingrate. La blockchain offre  un  système  parfait  pour  une  gestion  sans  risque  et  transparente.  Ses propriétés  de  cryptage  permettent  aux  assureurs  de  saisir  la  propriété  des actifs  à  assurer.  Dans  le  secteur  mondial  des  paiements,  sujet  à  l’erreur, coûteux  et  vulnérable  au  blanchiment  d’argent,  la   blockchain   fournit  des solutions  avec  des  sociétés  comme  Abra,  Align  Commerce  et  Bitspark  qui

offrent  des  services  de  transfert  de  bout  en  bout.  La   blockchain   joue également  un  rôle  dans  les  biens  matériels  ou  immatériels,  comme  les

voitures,  les  maisons  ou  les  cuisinières,  d’une  part,  les  brevets,  les  titres  de propriété  ou  les  actions  de  l’entreprise,  d’autre  part,  qui  peuvent  être  dotés d’une  technologie  intelligente.  Un  tel  enregistrement  peut  être  stocké  sur  le registre  avec  les  détails  contractuels  d’autres  personnes  autorisées  à  être

«  propriétaires  de  cette  propriété  ».  Des  clés  intelligentes  pourraient  être utilisées  pour  faciliter  l’accès  à  la  partie  autorisée.  Le  registre  stocke  et permet l’échange de ces clés intelligentes une fois le contrat vérifié. Il devient également un système d’enregistrement et de gestion des droits de propriété et

permet  de  dupliquer  les  contrats  intelligents  en  cas  de  perte  des

enregistrements  ou  de  la  clé  intelligente.  Rendre  la  propriété  intelligente diminue les risques de fraude, les frais de médiation et les situations d’affaires douteuses. En même temps, elle augmente la confiance et l’efficacité.

Le  chiffrement  des  objets  connectés  sur  la   blockchain  peut  protéger  la propriété et permettre la transférabilité. À plus grande échelle, les villes et les gouvernements  pourront  utiliser  l’Internet  des  objets  pour  développer  des environnements  plus  sains,  avec  une  utilisation  plus  efficace  de  l’énergie  et des  «  villes  intelligentes  »  qui  amélioreront  notre  mode  de  vie.  Avec  des milliards  de  dispositifs  reliés  entre  eux,  les  experts  en  cybersécurité

s’inquiètent  de  savoir  comment  s’assurer  que  les  informations  distribuées resteront  sécurisées.  D’importantes  questions  se  posent  à  ces  sujets.  Que peuvent faire les entreprises pour protéger leurs systèmes contre l’invasion ?

Comment  les  inventeurs  peuvent-ils  protéger  leurs  idées  ?  Comment  les

gouvernements  doivent-ils  protéger  leurs  informations  secrètes  contre  les

espions  et  les  terroristes  potentiels  ?  Il  y  a  également  le  problème  de l’organisation et de l’analyse de cette énorme quantité de données provenant

de ces dispositifs connectés.

Dans  le  domaine  de  la  santé,  les  dossiers  personnels  pourraient  être

encodés  et  stockés  sur  la   blockchain   avec  une  clé  privée  qui  n’accorderait l’accès qu’à des individus spécifiques. La même stratégie pourrait être utilisée

pour  s’assurer  que  la  recherche  est  menée  par  le  biais  des  lois  HIPAA  (de manière  sécurisée  et  confidentielle).  Les  reçus  des  chirurgies  pourraient  être stockés  sur  la   blockchain   et  envoyés  automatiquement  aux  fournisseurs d’assurances comme preuves de livraison. Le registre pourrait également être

utilisé pour la gestion générale des soins de santé, comme la supervision des

médicaments, la conformité aux règlements, les résultats des tests et la gestion

des fournitures de soins de santé.

L’industrie  de  la  musique  pourrait  aussi  en  bénéficier.  Aujourd’hui,  ses principaux  problèmes  sont  les  droits  de  propriété,  la  distribution  des

redevances  et  la  transparence.  L’industrie  de  la  musique  numérique  se

concentre  sur  la  monétisation  des  productions,  alors  que  les  droits  de

propriété  sont  souvent  négligés.  La  technologie  de  la   blockchain  et  des contrats intelligents peut résoudre ce problème en créant une base de données

décentralisée complète et précise des droits musicaux. Dans le même temps,

le  registre  peut  fournir  une  transmission  transparente  des  redevances  des artistes et des distributions en temps réel à tous ceux qui sont impliqués avec

les labels.

Aux  États-Unis,  lors  des  élections  de  2016,  les  Démocrates  et  les Républicains ont remis en question la sécurité du système électoral. Le Parti

vert  a  demandé  un  recomptage  dans  le  Wisconsin,  en  Pennsylvanie  et  au

Michigan.  Les  informaticiens  disent  que  les  pirates  peuvent  truquer  le

système  électronique  pour  manipuler  les  votes.  Le  registre  empêcherait  cela puisque  les  votes  seraient  cryptés,  les  particuliers  pourraient  confirmer  que leur  vote  a  été  compté  et  confirmer  pour  qui  ils  ont  voté.  Plus

révolutionnaires,  des  contrats  intelligents  pourraient  garantir  que  les  élus puissent l’être par le peuple et pour le peuple afin que le gouvernement soit ce

qu’il est censé être. Les contrats préciseraient les attentes de l’électorat et les électeurs ne seraient payés qu’une fois qu’ils auraient fait ce que l’électorat a demandé plutôt que ce que les bailleurs de fonds ont souhaité…

Le registre de la blockchain fournit également une plate-forme pour ce que nous appelons des « données réactives et ouvertes ». Selon un rapport publié

en  2013  par  le  cabinet  de  conseil  McKinsey,  les  données  ouvertes  –  des données  provenant  de  sources  gouvernementales  librement  accessibles  et

disponibles sur Internet pour tous les citoyens – peuvent enrichir le monde de

2,6  milliards  de  dollars.  Les  start-up  peuvent  utiliser  ces  données  pour découvrir  des  stratagèmes  frauduleux,  les  agriculteurs  peuvent  les  utiliser pour effectuer des cultures de précision et les parents peuvent enquêter sur les

effets  secondaires  des  médicaments  pour  leurs  enfants  malades.  À  l’heure actuelle,  ces  données  ne  sont  publiées  qu’une  seule  fois  par  an  et,  dans  une large mesure, elles ne tiennent pas compte des commentaires des citoyens. La

blockchain,  en  tant  que  grand  registre  public,  peut  ouvrir  ces  données  aux citoyens  quand  et  où  ils  le  souhaitent.  Elle  facilite  également  l’auto-organisation  en  fournissant  une  plate-forme  d’autogestion  pour  les

entreprises,  les  ONG,  les  fondations,  les  agences  gouvernementales,  les

universitaires  et  les  citoyens.  Les  parties  peuvent  interagir  et  échanger  des informations à une échelle mondiale et transparente.

Certaines  sociétés  vendent  nos  données  d’identité  à  des  annonceurs  qui

nous  envoient  leurs  pubs.  La   blockchain  pourrait  bloquer  cela  en  créant  des groupes  de  données  protégés  où  vous  cryptez  uniquement  les  informations

que  vous  voulez  que  les  personnes  concernées  connaissent  à  certains

moments.  Par  exemple,  si  vous  allez  dans  un  bar,  le  barman  a  simplement besoin de l’information qui lui dit que vous avez plus de 18 ans, rien de plus.

La blockchain protège votre identité en la chiffrant et en la protégeant contre les spammeurs et les stratèges du marketing.

Concernant les documents d’identité, la blockchain a aussi un rôle à jouer en  chiffrant  les  certificats  de  naissance,  de  mariage  et  de  décès  et  en permettant aux citoyens d’accéder à ces informations cruciales. Aujourd’hui,

nous  disposons  de  toute  une  gamme  d’identifications  :  permis  de  conduire, mot de passe d’ordinateur, cartes d’identité, clés, numéro de Sécurité sociale,

etc.  La   blockchain   est  une  forme  numérique  d’identification  conçue  pour remplacer  toutes  ces  formes  d’identification  physiques.  À  l’avenir,  les

scientifiques de fintech disent que vous pourrez utiliser le seul identificateur

numérique  pour  vous  inscrire  à  n’importe  quel  bureau  d’enregistrement.  Il sera en open source, sécurisé par la blockchain, et protégé par un registre de compte transparent.

Enfin,  la   blockchain   pourrait  aussi  aider  à  l’explicabilité,  en  enregistrant chaque décision clé des algorithmes dans un registre associé.

Comme  nous  venons  de  le  voir,  outre  ses  nombreuses  applications

potentielles, les points positifs de la blockchain résident essentiellement dans le  fait  que  ses  utilisateurs  contrôlent  l’ensemble  de  leurs  informations  et  de leurs transactions, qu’elle n’a pas de point unique de défaillance et qu’elle est mieux  à  même  de  résister  aux  attaques  malveillantes.  Néanmoins,

précisément en raison de sa nature décentralisée, elle sera toujours plus lente

que les bases de données centralisées, et la génération et la vérification de ses signatures  est  extrêmement  coûteuse  en  énergie.  Par  ailleurs,  ses  coûts

d’investissements  initiaux  élevés  pourraient  avoir  un  effet  dissuasif  sur  son adoption à grande échelle.

Vers un monde meilleur ?

Les  nouvelles  technologies  et  l’intelligence  augmentée  vont  avoir  un

impact très important dans les pays en voie de développement. L’accessibilité

à des dispositifs innovants et abordables, ainsi que l’évolution des moyens de

communication,  vont  transformer  ces  pays.  Les  téléphones  mobiles  ont  déjà un impact important en Afrique.

Prenons  l’exemple  de  ce  groupe  de  pêcheuses  congolaises  qui  avaient

l’habitude  d’apporter  leurs  prises  quotidiennes  au  marché  et  de  les  voir  se dégrader au fur et à mesure de la journée. Aujourd’hui, elles les gardent sur

les  lignes,  dans  la  rivière,  et  attendent  l’appel  des  clients.  Une  fois  la commande passée, le poisson est sorti de l’eau et préparé spécialement pour

l’acheteur.  Il  n’est  donc  plus  nécessaire  de  disposer  d’un  réfrigérateur

coûteux, et d’une personne qui monte la garde la nuit. Il n’y a pas non plus de danger pour le client parce que le poisson reste frais, pas de perte financière

pour  le  vendeur  et  pas  de  pêche  inutile.  La  taille  du  marché  de  ces  femmes peut  même  augmenter  à  mesure  que  d’autres  pêcheurs  des  régions

avoisinantes  se  coordonnent  avec  elles  par  téléphone.  Il  s’agit  là  d’une solution  qui  a  un  impact  direct  sur  la  vie  de  ces  femmes  et  de  leur communauté dans son ensemble. Elle agit comme substitut à une économie de

marché formelle, qui prend plusieurs années à se développer.

Au-delà  des  téléphones  mobiles,  la  connectivité  permet  également  de

collecter  et  d’utiliser  de  nombreuses  données.  Celles-ci  en  elles-mêmes  sont un outil utile, parce que dans les endroits où les statistiques sont peu fiables

sur  la  santé,  l’éducation,  l’économie  et  les  besoins  de  la  population,  la croissance  et  le  développement  sont  freinés.  Pouvoir  recueillir  efficacement des  données  peut  changer  la  donne.  Tous  les  membres  de  la  société  en

bénéficient.  Les  gouvernements  peuvent  mieux  mesurer  le  succès  de  leurs

programmes,  les  médias  et  les  organisations  non  gouvernementales  peuvent

les utiliser pour appuyer leur travail et vérifier les faits.

L’un des problèmes cruciaux qui se pose aujourd’hui est la question de la

raréfaction  des  ressources.  Les  4/5e  de  notre  planète  sont  constitués  d’eau, mais elle n’est pas consommable en l’état. Grâce à l’intelligence augmentée,

on  va  pouvoir  utiliser  ces  ressources  seulement  quand  on  en  aura  vraiment besoin.  Elle  peut  nous  aider  à  économiser  l’eau  et  à  éviter  le  gaspillage.

Concernant les problèmes de pollution, elle peut agir sur le trajet des camions

pour faire en sorte qu’il y ait moins de gaz nocifs qui soient émis et nous aider à optimiser les ressources et leur usage pour ne pas faire rouler des camions à

moitié  vides  par  exemple.  On  parvient  à  planifier  en  comprenant  les  enjeux sur  un  plan  plus  global,  grâce  à  des  données  très  diverses.  Ce  sera  l’un  des champs d’application de l’IA dans les années qui viennent, car le maître mot

sera  l’optimisation  des  ressources.  Tous  les  problèmes  d’optimisation  et  de raréfaction sont quantifiables par des équations mathématiques. Si on prend la

question de l’eau en particulier, on sait que l’IA va aider à calculer le montant exact  nécessaire  mais  différent  pour  chaque  olivier  afin  que  la  récolte  d’une exploitation soit bonne. Les données spécifiques à chaque arbre ainsi que leur

microenvironnement

influeront

sur

le

volume

d’eau

alloué.

La

personnalisation  à  outrance  permettra  une  optimisation  fine.  C’est  l’un  des enjeux  majeurs  de  notre  planète.  Des  fondations  comme  celle  de  Bill  et Melissa Gates sont déjà très présentes sur le continent africain pour s’atteler à

ces problèmes. Par nécessité, l’Afrique va sans doute bientôt devenir l’un des continents  les  plus  connectés,  de  manière  un  peu  comparable  à  ce  qui  s’est passé  avec  le  téléphone  en  Israël,  qui  est  passé  directement  d’un  réseau inexistant au mobile sans passer par le fixe.

Outre  les  fondations,  pour  financer  toutes  ces  technologies,  les  fonds  de capital  risque  éthiques  commencent  à  être  à  la  mode.  Ces  fonds  cherchent bien  sûr  toujours  à  financer  des  projets  rentables,  mais  à  des  échelles moindres  et  surtout  en  investissant  pour  le  bien  commun.  Ils  sont  là  pour pousser  et  soutenir  des  projets  qui  ont  un  impact  social  tournant

essentiellement  autour  des  énergies  renouvelables,  de  la  nourriture  ou  de  la santé.

L’intelligence  augmentée  a  un  avenir  particulièrement  prometteur  dans  le

domaine  de  la  santé.  Le  Machine  Learning  se  prête  très  bien  à  l’analyse  de notre génome, qui, en soit, est du big data, et permet déjà de mettre au point

des  médicaments  très  ciblés  et  personnalisés  et  de  développer  la  médecine prédictive.  Pour  l’imagerie  médicale,  des  bases  de  données  de  plus  en  plus importantes permettent de répertorier les cas les plus rares et permettent ainsi

un meilleur dépistage.

Fondamentalement l’intelligence augmentée va nous apporter du bien-être

et du confort, aussi bien matériel que spirituel.

CONCLUSION

Ma plus grande crainte est que les gens croient tout ce qu’on leur raconte sur

l’IA, tout simplement parce qu’ils n’ont pas assez d’informations sur le sujet.

Tout  l’enjeu  d’une  bonne  éducation  consiste  à  acquérir  assez  de

connaissances pour se forger un esprit critique. L’idée n’est évidemment pas

que tout le monde devienne un spécialiste de l’IA, mais que nous ayons une

approche  suffisamment  documentée  pour  savoir  de  quoi  on  parle.  J’espère

que cet ouvrage y a contribué.

Quand  j’étais  jeune,  on  nous  apprenait  à  l’école  que  l’énergie  atomique était  très  positive,  même  si  la  bombe  sur  Hiroshima  avait  tué  140  000

personnes et que Marie Curie était morte d’un cancer dû aux radiations. Dans

les années 1970, c’était le tout nucléaire en France, on nous répétait qu’il était propre, efficace et formidable. Il y avait de la désinformation et beaucoup de

malhonnêteté  dans  la  façon  de  présenter  les  choses  et  il  a  fallu  attendre  les catastrophes  de  Tchernobyl  en  1986  puis  de  Fukushima  en  2011,  avec  leurs dizaines  de  milliers  de  victimes,  pour  comprendre  enfin  les  dangers  liés  à l’atome.

Même  si  je  ne  pense  pas  que  la  désinformation  sur  l’IA  puisse  provoquer des  catastrophes  d’une  telle  ampleur,  je  crois  que  le  nouvel  hiver  que  cette science  risque  de  traverser  nous  priverait  de  progrès  dans  de  nombreuses disciplines  qui  amélioreraient  substantiellement  nos  vies  dans  un  futur

relativement proche, tant au niveau d’un individu que d’une ville, d’un pays

ou du monde. Il ne faut pas se voiler la face, il y aura des bugs. Oui, on pourra programmer  une  machine  avec  des  sources  biaisées,  et  oui,  on  pourra

fabriquer  un  robot  à  des  fins  destructrices.  Il  faut  le  comprendre  et  le reconnaître,  pour  prendre  conscience  des  limites  et  des  dangers  de  ces

technologies.  Nous  devons  combattre  les  délires  véhiculés  par  certains  en argumentant  avec  les  simples  faits.  Nous  ne  sommes  pas  dans  un  film  de science-fiction hollywoodien. Les robots et autres machines « intelligentes »

ne  feront  jamais  que  ce  que  nous  leur  demandons  et  apprenons  à  faire.  En matière  d’éducation,  nous  avons  un  énorme  travail  à  accomplir,  pour  rendre les  gens  conscients  des  enjeux  de  la  technologie.  Elle  nous  entoure,  elle  est omniprésente  et  nous  ne  pouvons  plus  y  échapper.  Mais  elle  n’a  rien  de

magique.  Les  machines  ont  une  logique,  elles  sont  programmées  dans  des buts  précis.  La  meilleure  façon  d’apprendre  est  de  douter  afin  de  pouvoir ensuite se poser des questions, chercher et trouver les informations qui nous

structurent  et  nous  aident  à  nous  forger  un  esprit  critique.  Si  nous  ne  nous informons  pas,  nous  laisserons  le  champs  libre  à  ceux  qui  veulent  garder  le contrôle sur la technologie parce qu’ils y ont tout intérêt. C’est une constante

dans  l’histoire  de  l’humanité.  De  tous  temps,  ceux  qui  ont  découvert  une industrie  et  qui  ont  gagné  de  l’argent  ont  eu  tendance  à  la  capter  à  leur  seul profit.

Bien  que  nous  ayons  le  sentiment  d’être  de  plus  en  plus  et  de  mieux  en mieux  éduqués  grâce  à  la  multiplication  des  sources  d’information,  nous

sommes de plus en plus confrontés aux « fake news » ou à des nouvelles sans

aucun  intérêt,  qui  masquent  les  informations  utiles.  Pour  éviter  les

manipulations,  nous  devons  nous  responsabiliser  et  apprendre  à  reconnaître les sources légitimes.

On ne peut pas nier que ces technologies modifient nos comportements. À

l’époque de l’électricité, les personnes qui avaient l’habitude de s’éclairer à la bougie ne pouvaient pas imaginer appuyer sur un interrupteur pour avoir de la

lumière.  C’était  complètement  non  intuitif,  elles  ne  comprenaient  pas  le processus  !  La  fracture  technologique  existe,  tout  comme  des  fractures  d’un autre type ont existé tout au long de l’histoire. Les choses se sont accélérées

depuis  vingt-cinq  ans  d’une  façon  impressionnante  avec  l’arrivée  d’Internet, du big data et de l’IA.

Est-ce que ces technologies nous rendent plus ou moins intelligents ? Est-

ce qu’elles nous rendent passifs ou au contraire proactifs ? La partie qui nous

décharge  des  tâches  répétitives  ne  laisse-t-elle  pas  de  la  place  à  des  tâches plus  stimulantes  ?  Les  objets  connectés  que  j’utilise  me  permettent  de  faire beaucoup  plus  de  choses  qu’avant,  d’avoir  de  meilleures  interactions  avec mes  proches,  de  prendre  plus  de  temps  pour  me  cultiver.  Je  trouve  que  ma qualité  de  vie  s’est  améliorée,  et  je  crois  profondément  que  le  bon  usage  de ces  technologies  permettra  aux  gens  d’être  plus  calmes,  plus  stimulés,  parce qu’ils  auront  moins  de  contraintes  logistiques  et  moins  de  stress.  Mais  nous devons néanmoins rester vigilants.

Le  film   Idiocracy,  sorti  en  France  en  2007,  raconte  l’histoire  de  Joe Bowers,  un  Américain  moyen  choisi  par  le  Pentagone  comme  cobaye  d’un

programme d’hibernation qui va mal tourner. Il se réveille 500 ans plus tard et

découvre que le niveau intellectuel de l’espèce humaine a radicalement baissé

et  qu’il  est  l’homme  le  plus  brillant  sur  la  planète…  Ce  film  parle  de  gens devenus complètement crétins parce que deux ou trois personnes leur ont fait

croire n’importe quoi et ont profité de leur asservissement. Évitons d’accepter

l’ère  de  l’idiocracy  technologique,  et  de  laisser  quelques  types  en  mal  de publicité  ou  en  proie  à  des  problèmes  existentiels  nous  dominer  avec  leur idéologie de Frankenstein pour geeks.

L’une des craintes que les gens ont à propos de l’IA, est qu’elle soit utilisée

par  des  dictateurs  pour  nous  soumettre.  Qu’ils  cherchent  à  augmenter  l’être humain  de  manière  artificielle,  dans  le  but  d’acquérir  plus  de  pouvoir.

L’histoire de l’humanité est jonchée de tyrans assoiffés de puissance qui, bien

avant  l’émergence  de  la  technologie,  ont  utilisé  tous  les  moyens  à  leur disposition pour asservir leurs populations. Il n’y a là rien de nouveau. Si la

technologie  peut  être  un  outil  potentiellement  dangereux  entre  leurs  mains, elle  nous  permet  d’être  mieux  informés  et  plus  conscients  des  enjeux  et  des dangers qui nous guettent. Il devient du coup beaucoup plus difficile pour un

dictateur de dissimuler ses agissements, précisément parce que la technologie

a rapetissé le monde et que les informations circulent à une vitesse jamais vue

auparavant.

Une  «  intelligence  artificielle  »  générique  qui  surpasserait  ou  même  juste imiterait  toutes  les  capacités  d’un  être  humain  ne  peut  être  développée  en utilisant les techniques mathématiques et statistiques que nous avons utilisées

ces soixante dernières années. Si je ne peux exclure qu’elle existera un jour, je pense qu’elle nécessitera un changement d’approche tel, fondé sans doute sur

un  mélange  de  sciences  bien  différentes  telles  que  la  biologie,  la  chimie  ou encore la physique quantique, qu’il n’y a guère de chances de la voir émerger

avant  plusieurs  centaines  d’années.  C’est  pour  cela  que  je  souhaite  qu’on change le terme « intelligence artificielle » en « intelligence augmentée », et

qu’on cesse d’employer ce mot « artificielle », qui cristallise toutes les peurs

et  qui  est  trompeur  et  mensonger.  Outre  le  fait  qu’il  n’est  pas  besoin  de changer  l’acronyme  «  IA  »,  je  suis  très  à  l’aise  avec  l’appellation

« intelligence augmentée », parce qu’elle exprime bien mieux qu’intelligence

artificielle le fait qu’elle soit conçue pour améliorer notre intelligence plutôt que pour la remplacer.

Aujourd’hui,  le  grand  public  a  des  craintes  irréalistes  au  sujet  de

l’intelligence artificielle, et des attentes improbables quant à la façon dont elle changera  leur  vie.  Chacun  de  nous  doit  comprendre  que  l’intelligence

augmentée  améliorera  simplement  les  produits  et  les  services,  mais  ne

remplacera  en  aucun  cas  les  humains  qui  les  utilisent.  Un  programme  d’IA sophistiqué peut prendre une décision après avoir analysé des données, mais

son choix sera fonction de la base de données sur laquelle nous aurons choisi

de fonder le système. Le choix de cette appellation nous permet vraiment de

comprendre qu’il s’agit de renforcer notre propre intelligence et nos propres

capacités  dans  des  domaines  spécifiques.  Mais  nous  garderons  bien  sûr  le contrôle, car nous, humains, avons de l’empathie, de la sensibilité et un sens

commun.  La  machine  ne  décide  pas,  c’est  l’être  humain  qui  prend  les

décisions, grâce à son intelligence, amplifiée par la technologie. Elle devient

alors une aide pour toutes nos activités humaines.

Je  ne  crois  pas  aux  méchants  robots,  en  revanche,  j’ai  peur  que  les

méthodes  courantes  de  Machine  ou  Deep  Learning  liées  au  big  data  nous

amènent  à  consommer  beaucoup  trop  de  ressources  et  se  révèlent  très

dangereuses  pour  la  planète.  Le  volume  de  données  est  corrélé  à  celui

d’énergie nécessaire pour faire tourner et refroidir les data centers de plus en

plus larges et puissants où elles transitent et où elles sont traitées. On estime qu’un grand data center peut consommer à lui seul plus qu’une ville française

de  100  000  habitants.  La  solution  de  facilité  est  de  multiplier  le  nombre  de services sur le cloud qui semble avoir des capacités de calcul et de stockage

infini,  puisqu’il  suffit  de  construire  de  nouveaux  data  centers.  Leur

multiplication, comportant des milliers de serveurs, pose donc un problème de

consommation d’énergie, puisqu’elle ne cesse d’augmenter. En 2015, celle-ci

représentait 4 % de la consommation énergétique mondiale. La climatisation

et les systèmes de refroidissement des data centers représentent de 40 à 50 %

de  leur  consommation  énergétique.  Les  data  centers  américains  ont

consommé  91  milliards  de  kWh  en  2013  et  56  milliards  en  Europe.  On

prévoit  qu’ils  consommeront  104  milliards  de  kWh  en  2020.  Près  de

Washington, il y a même des centrales nucléaires dédiées à l’alimentation des

data  centers.  Répartis  partout  sur  la  planète,  le  problème  du  refroidissement est encore plus sérieux dans les pays chauds. C’est pour ça qu’on voit des data

centers fleurir dans des endroits comme l’Islande, où l’énergie est produite à

moindre coup et où le climat permet de refroidir les serveurs plus facilement.

Mais tous les serveurs du monde ne pourront pas être accueillis en Islande !

On estime qu’un internaute moyen consomme 365 kWh d’électricité pour son

activité  en  ligne  et  utilise  2  900  litres  d’eau  par  an.  Pour  vous  donner  une idée,  ça  équivaut  à  la  consommation  annuelle  électrique  de  10  Haïtiens,  et assez  d’eau  pour  survivre  pendant  deux  ans  et  demi…  Le  selfie,  qui  semble anodin  en  apparence,  est  en  réalité  un  gouffre  énergétique  et  écologique  :

chaque photo que vous prenez et que vous postez sur votre mur Facebook est envoyée à travers des dizaines de milliers de kilomètres de fibres et de câbles,

et  transite  par  des  équipements  réseaux  jusqu’aux  data  centers  de  Facebook.

Pour vous donner une petite idée, cette simple photo de vous consomme à elle

seule autant que 3 ou 4 ampoules basse consommation de 20 watts allumées

pendant une heure ! Sans compter qu’il faut ensuite la stocker sur les serveurs

et bien les refroidir… Quand on sait qu’il y a 2 milliards d’abonnés Facebook

qui  postent  plusieurs  photos  par  jour,  combien  de  data  centers  va-t-il  falloir construire  et  alimenter  dans  les  années  qui  viennent  pour  pouvoir  stocker leurs  données  ?  Si  Internet  était  un  pays,  il  serait  le  3e  plus  gros consommateur  d’électricité  au  monde  avec  1500  TWh  par  an,  derrière  la

Chine  et  les  États-Unis.  Toutes  les  études  arrivent  à  la  même  conclusion  : autour de 2020, l’économie digitale, qui regroupe Internet, les terminaux, les

réseaux,  les  cryptomonnaies,  la  technologie   blockchain  et  les  centres  de stockage,  pèsera  pour  20  %  dans  la  consommation  électrique  de  la  planète bleue. En général, les grosses entreprises comme Google ont leur propre data

center.  En  2012,  quand  j’étais  chez  Apple,  nous  avions  décidé  de  construire les nôtres pour faire fonctionner Siri. On a acheté les terrains, on a construit

les  bâtiments  et  on  y  a  mis  le  plus  possible  de  serveurs  réfrigérés.  Pour alimenter le tout,  nous avions passé  un contrat avec  les centrales électriques du  coin,  qui  fonctionnaient  au  gaz  ou  au  charbon.  C’était  une  aberration économique  et  écologique  d’autant  plus  qu’il  fallait  aussi  dupliquer  les  data centers.  Si  un  serveur  casse,  je  dois  m’assurer  que  les  données  sont

sauvegardées dans un autre data center pour pouvoir continuer à fournir mon

service à l’utilisateur. Les problèmes de synchronisation entre les différentes

locations  sont  massifs,  les  coûts  explosent,  c’est  certainement  pour  cela qu’aujourd’hui Apple n’a plus de data centers et qu’ils utilisent Amazon qui,

avec AWS (Amazon Web Services), permet de virtualiser les serveurs. Mais

bien  entendu  leurs  serveurs  sont  bien  physiques  et  Amazon  a  certainement aujourd’hui l’un des plus larges parcs de data centers. Il y a plus de 130 data

centers en France, et des milliers répartis dans le monde. Google posséderait à

lui seul plus d’un million de serveurs informatiques, répartis dans des dizaines

de  data  centers.  Quand  on  sait  que  seule  50  %  de  l’humanité  accède

aujourd’hui à Internet, on comprend que la croissance d’Amazon, de Google

et des autres géants d’Internet n’est pas prête de s’arrêter. Nous sommes face

à  un  problème  écologique  sérieux  et  cette  course  au  big  data  est  en  train  de nous mener droit dans le mur.

Il  est  donc  important  d’essayer  de  chercher  des  solutions  qui fonctionneraient  plus  comme  notre  cerveau  humain,  c’est-à-dire  en  utilisant beaucoup moins d’énergie. Pour vous donner une idée, DeepMind consomme

plus  de  440  000  watts  par  heure  juste  pour  jouer  au  go,  alors  que  notre cerveau fonctionne avec  seulement 20 watts  par heure et  peut effectuer bien

d’autres tâches… La réalité est que les méthodes et algorithmes utilisés en IA

sont très différents des raisonnements effectués par les humains, qui utilisent

une quantité infime d’énergie et de données. À l’avenir, au lieu de continuer

dans  la  voie  du  big  data,  il  faudrait  se  tourner  vers  le  small  data,  qui consommerait  beaucoup  moins  d’énergie.  Nous  ne  savons  pas  encore

comment, mais, grâce à la multimodalité et à la diversité des sources, je suis

persuadé  que  nous  ferons  d’énormes  progrès  dans  les  années  qui  viennent.

Avec le small data, il va falloir modifier les algorithmes, changer de méthodes

et  de  stratégies,  tout  en  obtenant  des  résultats  similaires.  Il  y  a  beaucoup  de recherches  et  de  travail  à  faire  pour  y  arriver,  ce  n’est  pas  très  à  la  mode aujourd’hui,  parce  que  les  méthodes  basées  sur  le  big  data  marchent  bien  et permettent  d’avoir  des  résultats  impressionnants,  mais  cette  solution  de

facilité va bientôt montrer ses limites. Le cloud IoT que j’ai développé pour

Samsung  pourrait  faciliter  l’implémentation  du  small  data  et,  comme  je  l’ai dit,  ouvrir  l’ère  de  l’ Intelligence  of  Things.  Dans  la  mesure  où  on  connecte des  objets  élémentaires  qui  utilisent  chacun  le  volume  d’énergie  suffisant  à leurs  tâches,  les  services  rendus  provenant  de  l’interopérabilité  et  de  la collaboration  entre  ces  objets  ne  nécessitent  aucune  énergie  supplémentaire.

Par exemple, une lampe qui n’utilise que 12 watts pour éclairer une pièce et

se  met  à  clignoter  quand  je  reçois  un  mail,  a  toujours  une  consommation  de 12  watts,  mais  sa  nouvelle  fonction,  augmentée  par  le  service  de  mail,  a  été rajoutée pour un coût énergétique minimal.

Aujourd’hui,  quand  on  marche  dans  la  rue,  on  est  percuté  en  permanence par  des  gens  scotchés  à  leur  téléphone,  qui  ne  nous  regardent  pas,  et  qui,  la plupart du temps, ne s’excusent même pas. Le but n’est pas que nous soyons

esclaves  de  la  technologie  ou  que  nous  vivions  notre  vie  sur  des  réseaux pseudo  sociaux  en  ne  prêtant  même  plus  attention  à  celles  et  ceux  qui  nous entourent.  J’aspire  à  une  technologie  qui  nous  aidera  dans  nos  activités quotidiennes et nous permettra de faire le contraire de ce que font beaucoup

de personnes aujourd’hui quand elles sont retranchées dans « leur » univers.

J’aspire à un monde avec de meilleures interactions sociales et je porte l’idée

que  l’intelligence  augmentée  va  nous  rapprocher  ;  nous  permettre  de

conserver et de renforcer notre sens critique, notre empathie, notre humanité,

tout ce qui fait la différence entre un humain et une machine. Car le but n’est pas  de  recréer  un  homme,  ce  qui,  de  toutes  façons,  est  impossible,  mais  de renforcer  ses  capacités.  Dans  les  soixante  dernières  années,  les  technologies dérivées de l’IA nous ont apporté un plus grand confort de vie, ont favorisé la

croissance économique, et ont parfois même fait reculer les guerres, la famine

et les épidémies. Je pense également que nous trouverons des solutions pour

réduire son impact écologique qui est une réelle menace aujourd’hui.

L’intelligence  artificielle  n’existe  pas,  mais  l’intelligence  augmentée,  elle, est en marche. Je fais le pari qu’elle nous ouvrira, dans les années à venir, de

nouvelles perspectives, qui vont encore beaucoup nous surprendre, dans bien

des domaines.

REMERCIEMENTS

Ce livre n’aurait pas été possible sans le soutien et les encouragements de ma

femme,  Ellen,  et  de  mes  enfants,  Mélanie  et  Nicolas,  que  j’ai  négligés pendant tout le temps de son écriture.

Je tiens aussi à remercier vivement Jean-Louis Gassée qui m’a fait l’amitié

d’en écrire la préface, Ondine Khayat pour son aide précieuse dans la mise en

forme de mes idées, et mon éditeur First, ainsi que toutes ses équipes, pour le

travail nécessaire à sa publication.

Toute ma gratitude va également à Philippe Héraclès et à Frédéric Koskas

pour  leurs  conseils  de  grands  professionnels,  sans  lesquels  je  ne  me  serais jamais  lancé  dans  cette  aventure  dont  l’idée  me  trottait  pourtant  depuis longtemps dans la tête.

BIOGRAPHIE

En tant que vice-président de l’innovation chez Samsung Electronics, Luc

JULIA  a  dirigé  la  vision  et  la  stratégie  de  l’entreprise  pour  l’Internet  des objets  de  2012  à  2017.  Aujourd’hui  Senior  Vice-président  et  directeur

technique  de  la  compagnie,  il  se  concentre  sur  la  définition  d’une  nouvelle génération de produits.

Auparavant, il a dirigé les équipes de développement de Siri chez Apple, a

été  directeur  technique  chez  Hewlett-Packard  et  a  cofondé  plusieurs  start-up dans la Silicon Valley. Il a commencé sa carrière au SRI International, où il a

créé  le  Computer  Human  Interaction  Center  et  a  participé  au  démarrage  de Nuance  Communications,  aujourd’hui  leader  mondial  de  la  reconnaissance

vocale.

Luc est diplômé en mathématiques et en informatique de l’université Pierre

et  Marie  Curie  de  Paris  et  a  obtenu  un  doctorat  en  informatique  à  l’École nationale supérieure des télécommunications de Paris (Télécom ParisTech). Il

est  également  reconnu  comme  l’un  des  développeurs  français  les  plus

influents dans le monde numérique.

5 % des bénéfices des ventes de cet ouvrage seront reversés au Fonds de Dotation Pour un Monde Meilleur qui réunit 15 ONG, associations et

fondations, représentant toutes les solidarités.

Tous les fonds recueillis sont répartis équitablement entre chacune d’elles.

D’un seul geste, aidons toutes les causes !

www.pourunmondemeilleur.eu

Document Outline

Préface

Introduction

Préambule

Un rêve de gosse

(Re)Born in the USA

Retour vers le futur

Business as usual…

Rencontres du troisième type

De nouvelles opportunités

Le Malentendu

La Conférence de Dartmouth

La réalité : petit rappel historique

Mais alors, c’est quoi « l’intelligence »?

Intelligence et apprentissage

Le futur

Les méchants robots (et les autres !)

L’explicabilité

Les limites du Deep Learning

La multidisciplinarité

Améliorer notre quotidien

Un langage universel

Esperanto ? Quesaco ?

La guerre des ego

L’interopérabilité

Dans le monde du futur

L’avenir de l’IA

Les aspects éthiques

La blockchain

Vers un monde meilleur ?

Conclusion

Remerciements

Biographie