Réinventer les métiers à l’aide de l’intelligence artificielle

L’in­tel­li­gence arti­fi­cielle revient à grands pas, en s’ap­puyant sur un grand nombre de dis­ci­plines, sur le Machine Lear­ning et la remise au gout du jour des réseaux de neu­rones. Notre cama­rade livre des solu­tions indus­trielles qui per­mettent un accrois­se­ment de la per­for­mance opé­ra­tion­nelle et ouvrent un for­mi­dable gise­ment d’opportunités sur la chaîne de valeur de la donnée. 

L’Intelligence artificielle suscite l’engouement des médias depuis quelques mois. Comment l’expliques-tu ?

La pro­pa­ga­tion ful­gu­rante des appli­ca­tions de l’IA a atti­ré l’attention des médias. En poli­tique dès 2012 pour le ciblage des sou­tiens par le camp Oba­ma, dans le sport pour le pla­ce­ment des joueurs, dans le médi­cal pour la fia­bi­li­té des tests, dans le com­merce pour l’agencement des linéaires, dans le ren­sei­gne­ment comme révé­lé par Snow­den et roman­cé par des séries comme Per­son of Interest. 

La vic­toire d’AlphaGo sur le cham­pion du monde de go a démon­tré que la créa­ti­vi­té des machines peut désor­mais sur­pas­ser celle des humains.
© NATALIYA DVUKHIMENNA / FOTOLIA.COM

Les pers­pec­tives sont phé­no­mé­nales : assis­tants per­son­nels, voi­tures auto­nomes, etc. Selon McKin­sey, l’IA trans­forme la socié­té à un rythme 10 fois plus rapide et à une échelle 300 fois plus grande que la révo­lu­tion industrielle. 

Qu’est-ce qui a changé depuis trente ans sur ce sujet ?

Au tra­vers du Machine Lear­ning qui « apprend aux machines à apprendre », l’IA est une nou­velle révo­lu­tion numé­rique, à la conver­gence d’un grand nombre de dis­ci­plines : théo­rie des jeux, du contrôle opti­mal, de la recherche opé­ra­tion­nelle, du trai­te­ment du signal, etc. 

À par­tir de 2006, s’appuyant sur les avan­cées du Big Data, le Deep Lear­ning a remis au goût du jour les réseaux de neu­rones, révé­lant leur effi­ca­ci­té avec suf­fi­sam­ment de don­nées et de puis­sance de calcul. 

En début d’année, la vic­toire d’AlphaGo sur le cham­pion du monde de go a démon­tré que la créa­ti­vi­té des machines peut désor­mais sur­pas­ser celle des humains. 

Comment t’es-tu intéressé à ce domaine ?

Dès l’âge de 10 ans, j’ai appris à pro­gram­mer en auto­di­dacte, pas­sion pour l’informatique qui ne m’a jamais quit­té et m’a conduit jusqu’à l’X.

“ Une transformation 10 fois plus rapide que celle de la révolution industrielle ”

Sur le plan pro­fes­sion­nel, j’ai tou­jours exer­cé une acti­vi­té en rap­port avec l’analyse de la don­née, tout en me nour­ris­sant conti­nuel­le­ment d’informatique fondamentale. 

Je suis fas­ci­né par les pro­grès algo­rith­miques des jeux vidéo, essai­mant for­te­ment l’IA. Doom a révo­lu­tion­né la 3D avec des arbres qui, vingt-cinq ans plus tard, res­tent un des méca­nismes d’apprentissage les plus utilisés. 

Demis Has­sa­bis, créa­teur d’AlphaGo, avait contri­bué au déve­lop­pe­ment de « Black & White », jeu pion­nier pour son IA. 

Que fait exactement Synaplus ?

Syna­plus conçoit des solu­tions d’IA au pro­fit de la per­for­mance opé­ra­tion­nelle, pro­po­sant des tech­no­lo­gies d’exploitation des don­nées aus­si per­for­mantes que celles des GAFA (acro­nyme pour Google, Apple, Face­book, Ama­zon), qui font de Google une super­ré­gie publicitaire. 

Cer­taines solu­tions sont pré­dic­tives : pré­voir le futur à par­tir d’événements pas­sés, comme détec­ter les clients les plus sus­cep­tibles de partir. 

D’autres pres­crip­tives : la machine effec­tue des tests pour apprendre le plus rapi­de­ment la réponse à une ques­tion, par exemple rete­nir un client iden­ti­fié comme fragile. 

Syna­plus se dif­fé­ren­cie en s’attaquant tech­no­lo­gi­que­ment aux pro­blé­ma­tiques de l’IA, déve­lop­pant son propre code et sa propre pla­te­forme. Elle mène éga­le­ment une R & D très active autour de 3 points : mise en place de Big Data, vitesse de trai­te­ment et trans­fert d’apprentissage.

Quels sont les bénéfices pour tes clients ?

La pla­te­forme d’IA est un levier d’accroissement de la per­for­mance opé­ra­tion­nelle et ouvre un for­mi­dable gise­ment d’opportunités sur la chaîne de valeur de la don­née. Sa puis­sance et sa pré­ci­sion offrent aux déci­deurs une connais­sance inédite des pro­ces­sus tout en réin­ven­tant les approches métiers : mar­ke­ting, ventes, achats, res­sources humaines, finance, comp­ta­bi­li­té, pro­duc­tion, etc. 

Syna­plus apporte une exper­tise stra­té­gique sur la trans­for­ma­tion digi­tale pour retrou­ver des marges de manœuvre dans des envi­ron­ne­ments aux ROI contraints. La pla­te­forme amé­liore les scores exis­tants de 2 à 5 fois grâce à sa spé­cia­li­sa­tion en extrac­tion de connais­sances qui vient com­plé­men­ter Hadoop, solu­tion Big Data la plus répan­due, qui selon Michael Sto­ne­bra­ker, prix Turing 2014, ne couvre que 5 % des besoins. 

Facebook et Google s’intéressent fortement à l’IA,
mais qui s’y intéresse en France ?

Google ambi­tionne une domi­na­tion mon­diale de l’IA. On com­prend pour­quoi. En France, dans le sec­teur pri­vé, l’IA, encore peu uti­li­sée, est plu­tôt bien anti­ci­pée et consi­dé­rée comme la pro­chaine fron­tière de l’entreprise.

Le côté empi­rique de cette révo­lu­tion numé­rique échappe cepen­dant aux déci­deurs publics pri­son­niers de notre école de pen­sée rationaliste. 

La France a besoin davan­tage de bons codeurs encore rares, peu valo­ri­sés et peu pré­sents dans le sys­tème académique. 

Alors que les USA ont su accom­pa­gner des socié­tés comme Palan­tir pour la pré­ven­tion du ter­ro­risme, Syna­plus n’a rete­nu l’intérêt d’aucune struc­ture publique, notam­ment en matière de finan­ce­ment et d’accompagnement des entre­prises innovantes. 

Le transhumanisme est-il l’avenir de l’IA ?

Le trans­hu­ma­nisme fait déjà par­tie de notre quo­ti­dien (pompes à insu­line, pro­thèses impri­mées, sti­mu­la­teurs car­diaques) et l’humain cède du ter­rain à la machine : aux villes euro­péennes aux rues étroites se sont sub­sti­tuées les métro­poles amé­ri­caines conçues pour les voi­tures qui seront demain des IA ; Gart­ner estime le nombre d’objets connec­tés en 2020 à 21 milliards. 

“ Je suis allé à l’X car c’est une école où on apprend tout ”

À terme, le scé­na­rio de machines s’augmentant bio­lo­gi­que­ment semble plus pro­bable : l’IA d’IBM, Wat­son, consomme autant qu’un immeuble de bureaux et le cer­veau humain autant qu’une ampoule. 

Nos réseaux de neu­rones ne devraient rat­tra­per le cer­veau humain qu’en 2056. Les syner­gies entre IA, bio­lo­gie syn­thé­tique et impres­sion 3D donnent le vertige. 

Quand devra-t-on commencer à craindre l’IA ?

Au-delà des débats éthiques, les IA font peur pour leur capa­ci­té d’« émer­gence » : elles éla­borent une solu­tion plus effi­cace que la somme des élé­ments qui les consti­tuent. Ali­men­tés par les tra­vaux de Nick Bos­tröm, Elon Musk, Bill Gates et Ste­phen Haw­king se sont alar­més d’une poten­tielle prise de contrôle par une IA mais ce scé­na­rio reste encore de la science-fiction. 

La menace la plus concrète vient de la des­truc­tion d’emplois du fait de l’automatisation. La vic­toire d’AlphaGo montre que la véri­table limite vien­dra de la capa­ci­té d’absorption de la socié­té plu­tôt que de la dis­po­ni­bi­li­té de ces pro­grès tech­niques, sou­te­nue de sur­croît par la trans­for­ma­tion API. 

Tu as un parcours atypique, qu’est-ce qui t’a poussé à changer d’orientation ?

Je n’ai jamais consi­dé­ré avoir une orien­ta­tion ; je suis allé à l’X car c’est une école où on apprend « tout ». Si ser­vir l’État et l’intérêt géné­ral ont été les deux moteurs fon­da­men­taux de mon par­cours, je n’ai jamais envi­sa­gé d’accomplir toute ma car­rière en tant que fonctionnaire. 

Ani­mé par une insa­tiable curio­si­té intel­lec­tuelle, je me suis construit au contact d’autres modes de fonc­tion­ne­ment (énarques, com­mer­ciaux, juristes, etc.). 

Habi­té par une vision de l’informatique, fils d’artisan, j’éprouve ce besoin impé­rieux d’oser et de bâtir sur la base de mes propres réflexions et intuitions. 

Créer sa société la quarantaine passée, n’est-ce pas trop dur ?

Se lan­cer après 40 ans consti­tue à mes yeux l’optimum pour entre­prendre : on est fort d’une légi­ti­mi­té acquise par l’expérience, débar­ras­sé de la can­deur de la jeu­nesse, suf­fi­sam­ment posé tout en étant ani­mé d’un désir et d’une éner­gie de faire qui sau­ront com­po­ser avec l’environnement.

L’équipe

Plus de détails

Charles-Antoine GIULIANI Pré­sident fondateur 

Pierre LAJOUS
Réfé­rent Appren­tis­sage Pro­fond (Deep Learning) 

Maxime OLLIVIER
Réfé­rent Appren­tis­sage par Ren­for­ce­ment Actif (Rein­for­ce­ment Learning) 

Pierre PETITBON
Réfé­rent Appren­tis­sage Auto­ma­tique Avan­cé (Advan­ced Machine Lear­ning) et Distribution 

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