A l’occasion du AI France Summit 2020, Gérald Petitjean a été interviewé par TECH’IN France. Retrouvez ci-dessous la retranscription de l’intégralité de l’interview.
Cliquez pour voir la vidéo de l’interview.
TECH’IN France : Comment l’IA a-t-elle aidé à transformer les entreprises ?
Gérald Petitjean : L’intelligence artificielle sert à créer des outils d’aide à la décision par des humains pour des humains, et permet d’automatiser :
• des tâches complexes : diagnostic de pannes, ordonnancement, conception numérique de pièces et produits industriels en respectant des normes et des standards, …
• des activités simples mais fréquentes, répétitives, énergivores et sources d’erreurs : vérification de réglementaires et génération d’alertes en cas de non-respect.
Plutôt que de parler d’intelligence artificielle, je préfère utiliser le terme « intelligence augmentée ».
Comment passer de la hype à l’innovation ?
L’IA universelle, omnisciente, omnipotente, n’existe pas. Donc, il ne faut pas faire des promesses qu’on ne tiendra pas, il faut rester dans le réel, et ne pas tomber dans la science-fiction. Sinon, les projets d’IA ne dépasseront pas l’état de POC, et les déceptions seront nombreuses.
L’IA est utilisée dans des cas concrets. Pouvez-vous nous en citer quelques-uns utilisés par EURODECISION ?
Nous mettons en œuvre des technologies de natures différentes, qui permettent de résoudre des problèmes eux-mêmes de natures différentes :
• La Recherche Opérationnelle pour la planification sous contraintes de ressources. Par exemple la conception de plannings RH, le calcul dynamique d’itinéraires, la régulation automatique et temps réel de réseaux ferroviaires, l’optimisation de la supply chain.
• Les Systèmes à Base de Règles (BRMS) pour formaliser et automatiser des raisonnements d’experts et des processus métier. Par exemple la réparation de pâles d’hélicoptères, ou le financement de formations professionnelles à l’aide de règles.
• Le Machine Learning pour analyser des données et apprendre à partir de ces données. Par exemple pour piloter le Revenue Management dans le domaine de l’hôtellerie de plein air ou du transport aérien, prévoir la production de panneaux solaires, détecter des activités anormales dans un réseau informatique.
• Les Systèmes Multi-Agents pour superviser, coordonner et synchroniser différents systèmes décisionnels.
A quoi ressembleront les algorithmes de demain ? Quelles fonctions rempliront-ils ?
Les algorithmes de demain hybrideront les différentes technologies de l’IA. Chaque technologie sera utilisée pour ce qu’elle sait vraiment faire, et pas pour être à la mode. On voit encore trop de projets lancés pour faire du Machine Learning, et pas pour répondre à un besoin métier.
Quelles seront les prochaines innovations en termes d’IA ? Plus proche des besoins, moins empreinte de buzzword ?
Il faut que l’IA progresse sur l’explicabilité, l’interprétabilité et l’audibilité des algorithmes. C’est absolument indispensable d’un point de vue technique dans certains contextes. C’est la cas quand il y a des enjeux de sécurité, d’homologation, de certification. Par exemple dans les domaines de l’industrie 4.0, des transports publics, de la santé, … En effet, l’ambition de l’IA, ce n’est pas seulement proposer des publicités sur internet. Et c’est aussi très important d’un point de vue sociétal pour l’acceptabilité des algorithmes.
Quelle est selon vous la courbe de progression dans l’IA ? Que verra-t-on dans 5 ou 10 ans ? De véritables changements ou des prouesses technologiques ?
Dans 10 ans, j’espère qu’on sera passé au Small Data. En effet, le Big Data est une fuite en avant. Du point de vue de la modélisation de l’intelligence, apprendre à reconnaître un chat à partir de millions d’exemples n’est pas raisonnable. Car l’être humain arrive à le faire efficacement avec moins de dix exemples. Et du point de vue écologique, les serveurs de stockage de données et de calcul nécessaires pour le Big Data représentent un gouffre énergétique.