L’intelligence artificielle dans tous ses états

Le célèbre investisseur Marc Andreessen, co-fondateur de la société de capital risque Andreessen Horowitz, et fondateur de Netscape, qui a démocratisé l’usage d’Internet dans les années 90, a lancé une phrase qui est resté dans les mémoires de toute personne impliquée dans le monde du logiciel, et même au-delà : « Software is eating the world », le logiciel est en train de dévorer le monde. En résumé : le logiciel est en train de s’impliquer dans toutes les activités que l’on puissent imaginer, ayant naturellement un impact dans la vie de tous les jours, dans le monde des entreprises, et dans la façon les entreprises fonctionnent, et innovent naturellement.

On pourrait presque se dire depuis quelque temps que c’est l’intelligence artificielle qui est en train de dévorer le monde. Le sujet est dans toutes les bouches, et dans énormément de pitchs de startups qui se découvrent des vocations à produire les algorithmes permettant d’apposer ces deux lettres, AI, comme un label qui permettrait de les identifier comme un bon crû de technologie. Cette nouvelle catégorie technologique a gagné ses lettres de noblesses dans la presse de tous les jours, tout en rentrant dans la catégorie des poids lourds de l’investissement. Des estimations vont jusqu’à mentionner 10,8 milliards de dollars d’investissements cumulés en 2017. L’argent coule à flot pour y investir dans ce secteur.

L’intelligence artificielle et les investissements dans les startups

Si l’on s’en tient au fait, l’intelligence artificielle a fait son apparition comme terminologie et discipline en 1956, lors d’une conférence au Collège de Dartmouth (Massachusetts), c’est à dire peu de temps après la fabrication des premiers ordinateurs. Avant cela, au 19e siècle ou avant, on parlait plutôt « d’artificial beings« . La réunion de professeurs de Carnegie Mellon University, du MIT, et un employé d’IBM (déjà) allait donner naissance au premier programme digne de ce nom avec le « Logic Theorist« , et procéder à la création du premier langage de programmation appelé « LIPS« . En quoi consiste l’intelligence artificielle ? Tout simplement, c’est la possibilité de concevoir une machine intelligente.

Aujourd’hui, il est possible de créer des programmes sur des ordinateurs personnels à chaque coin de rue (ou presque) à San Francisco ou ailleurs : les ordinateurs sont devenus ultra-rapides, et les services du cloud computing, l’informatique dans les « nuages« , permet de stocker des informations en quantité sans limites ou presque. Les SMS laissent place de plus en plus aux « chatbots« , ces fenêtre de conversation que l’on peut trouver sur des sites de réseaux sociaux comme Facebook, ou des sites de e-commerce, et par dizaines sur les téléphones portables. Enfin, la combinaison de de ces fameux logiciels avec différents types de matériel se sont nettement perfectionnés pour donner naissance à des vedettes du récent CES (le show des nouvelles technologies à Las Vegas) comme Amazon Echo et son bot Alexa. Il est loin le temps où Apple lançait fièrement son assistant virtuel Siri qui n’avait pas convaincu tout le monde à l’époque. De ce point de vue, Amazon a bien réussi son coup et c’est en millions que se chiffrent désormais les ventes d’appareils, censés développer l’achat de produits par voie de conséquence sur le site de e-commerce du géant de Seattle. Tout ceci est un bout de cet intelligence artificielle, qui couvre en fait bien des domaines : les systèmes experts, la simulation du raisonnement humain, le traitement du langage naturel, la reconnaissance de la parole, la reconnaissance des visages, la robotique, font partie du même ensemble tout en faisant appel à des technologies différentes.

L’intelligence artificielle appliquée à un métier

L’intelligence artificielle est devenu le coeur de recherche et développement de bon nombre d’acteurs dont l’activité est au centre du rapport humain, comme par exemple pour des entreprises spécialisées dans le domaine de gestion de la relation client. Ces entreprises gèrent des centres d’appels en grand nombre, avec bon nombre de salariés et des clients à servir dans un secteur très concurrentiel. L’intelligence artificielle est une clé pour une amélioration des performances du service client, et une ouverture vers une meilleure rentabilité des opérations. Les entreprises travaillant dans ce secteur plein d’avenir sont nombreuses à San Francisco et dans sa Baie, que l’on désigne souvent comme la capitale de l’innovation, mais pour traquer les meilleurs acteurs dans ces domaines, il faut aussi se rendre à New York, le coeur de l’action de ce gros poumon d’activités que ce sont les États-Unis d’Amérique, au Canada (Toronto ou Montreal), en Israël ou en Asie, à commencer par Shanghai et la Chine qui commence à marquer de gros points dans le domaine des expériences innovantes. Pour comprendre ce qui marche, il faut aller de l’avant et aller chercher la solution là où elle est disponible.

Comment ça marche, l’intelligence artificielle ? Cela suppose tout d’abord de disposer d’une bonne émission des messages et d’un système d’information capable de produire une base de données cohérentes. Les robots et « super-ordinateurs » ont besoin d’être alimentés de façon cohérente, ce qui donne son sens à ce « big data » qui faisaient les beaux jours de l’actualité avant que cet Intelligence Artificielle. Il y a notamment un terme très Américain pour expliquer cette étape, le « data wrangling« , en référence à l’époque du far west où il fallait en permanence rassembler les troupeaux pour aller d’un pâturage à un autre. Une startup comme Trifacta se borne à faire ce type d’opérations, et c’est déjà une tâche énorme qui occupe à temps plein une centaine d’ingénieurs à San Francisco.

Ensuite, c’est surtout une question de métiers où chaque industrie va utiliser les possibilités offertes par les différentes technologies. Dans le cas des métiers des centres d’appels par exemple, la solution idéale (entre autres) pour un service de support client viendrait du NLP (en anglais « natural language processing », une méthodologie qui permet à un programme d’ordinateur de comprendre le langage humain au fur et à mesure qu’il est prononcé.

L’intelligence artificielle et les géants

Et les géants informatiques dans tout cela ? C’est la course à l’échalote et à ce jeu, c’est toujours plus simple d’acheter les autres que faire soi même. C’est ainsi que Zuckerberg et Facebook sont allés chercher l’équipe de Français Alex Brun et Laurent Landowski de wit.ai dont on lui avait dit le plus grand bien pour en faire le socle d’intelligence artificielle intégré aux équipes de l’application de messagerie mobile Messenger. Objectif : prendre le plus d’avance possible dans ce que la technologie permet d’apporter aux « messager numérique » pour donner réponse à tout et permettre aux marques de se démultiplier dans leurs rapports aux consommateurs sur Internet. IBM, après avoir développé son super-ordinateur Watson à coups de milliards avec des équipes internes, procède à des ajustements en rachetant des startups complétant le dispositif de la base d’algorithmes mis en place depuis 2006 permettant d’aller plus loin dans leur offre de modélisation et de personnalisation. Google, Apple, ou Salesforce suivent tous les mouvement et l’on peut voir le nombre d’acquisition de startups s’accélérer depuis 2013 dans ce domaine. Salesforce a lancé une nouvelle offre permettant de mettre à disposition à ses clients « l’intelligence artificielle pour tous » et devinez comment ils l’ont appelé ? Einstein… Cet apport ne permet pour le moment que de produire des scores en terme de ventes potentielles à leur système d’aide à la vente en ligne. L’idée à terme est d’aider les équipes de ventes dans leur travail quotidien. Ce brave Albert ne s’en remettrait pas de se voir exploité de la sorte !

L’intelligence artificielle appliquée

Bon, à part ça, à quoi cela peut bien servir, l’intelligence artificielle ? Les applications sont aussi diverses que les métiers ayant besoin de muscles pour leurs activités, passons en quelques unes en revue…

E-commerce : Internet reste une interface perfectible en terme d’expérience de « shopping« . Même les recommandations d’Amazon en la matière conduisent souvent à la frustration tellement les suggestions proposées sont primaires et surtout non visuelles. Des startups comme mode.ai ou Sentient Technology (fondée par un Français vivant en Asie) ont développé les couches logicielles permettant de prendre en compte un certain nombre de paramètres tels que faire combiner le peu d’informations saisies lors d’une consultation d’un site Internet, ou les informations déclaratives pour s’enregistrer, pour mettre en oeuvre des algorithmes qui vont chercher à deviner les critères vous poussant à l’achat (une forme, des couleurs, des tendances de mode selon votre localisation géographique, etc.). Au delà des aspects de protection de données, les informations que les ordinateurs peuvent interpréter sont également d’une meilleure expérience d’achat sur Internet.

Automobile : une startup de Boston nommée nuTonomy, issue de la fameuse université du MIT, est en passe de devenir une des plateformes logicielles incontournables en ce qui concerne les véhicules sans chauffeurs. Après des années de développement dans des locaux bien protégés sur Mountain View, en Californie, Google est en train de se faire dépasser par des startups ayant trouvé des sources de financement aussi prestigieuses dans le monde de l’automobile que le fonds d’investissement de l’arrière petit fils d’Henry Ford, Fontinalis Partners, avec comme terrain d’essai la ville de Singapour qui s’est également engagé comme investisseur.

Santé : la startup Freenome utilise votre collection génétique pour permettre d’améliorer les diagnostics des médecins et anticiper l’arrivée des maladie que la masse de données rendue disponibles à grande échelle permet de réaliser. Plus le nombre d’informations disponible est grand, plus les chances de modélisation de données permettent de définir des pronostics. La médecine du 21e siècle !

Retail : ne soyez pas surpris de voir une sorte de boîte avec marqué dessus « dispatch » dans les rues de San Francisco. C’est l’oeuvre d’une startup locale, d’ores et déjà financée, pour faire les livraisons du dernier kilomètre en combinant les 3 disciplines des conduites de véhicules autonomes, la robotique et de l’intelligence artificielle pour faire fonctionner le tout. Mais impossible d’en savoir plus pour le moment, cette problématique de livraison à domicile étant un peu le nerf de la guerre du Retail !

Agriculture : Prospera Technologies, basée en Israël, a développé des capteurs utilisant les mécanismes de « machine learning » (des algorithmes auto-apprenant, c’est à dire en mesure de d’apprendre sans avoir nécessairement été programmé pour cela) pour améliorer les rendement de la production grâces à des prévisions météorologiques par exemple. La société Blue River Technologies, basée à Sunnyvale en Californie a choisi elle de développer de nouveaux types d’équipement permettant aux producteurs de mieux comprendre l’évolution de leurs plantations grâce à des robots mobiles utilisant essentiellement le « computer vision« , c’est à dire les information qu’il est possible de tirer par l’analyse de séquences d’images, avec toutes les bases de données et d’analyses disponibles dans ce type de discipline et ainsi améliorer les méthodes de production.

L’intelligence artificielle dans les fonctions

Les différentes technologies composant cette discipline ne sont pas uniquement adressées pour des métiers mais aussi pour des fonctions de l’entreprises afin d’améliorer une certaine productivité.

Dans les ventes : Persado, basée à New York, utilise des technologies de contenus cognitifs consistant en résumé à copier le mécanisme de la logique humaine pour aider une force de vente à être plus performante dans la communication avec ses interlocuteurs, comme si on voulait multiplier les opérateurs dans un souci d’efficacité commerciale. Ces outils d’amélioration commercial sont une des principales cibles de ces startups prêtes à en découdre pour le grand Graal de la prochaine licorne.

Dans la recherche et développement : Citrine, startup Californienne de San Francisco, est une sorte de boîte à outil qui ingère et analyse de vastes quantités de données techniques sur les matériaux, les produits chimiques pour rationaliser les activités de R&D, de fabrication et de chaîne d’approvisionnement de toute organisation produisant un produit physique. La startup utilise elle aussi des techniques de « machine learning » permettant de faire grandir la quantité d’équations et de flux nécessaires au bon fonctionnement d’une plateforme à destination de profils plutôt scientifiques

Dans l’organisation du temps : la startup x.ai est responsable de la multiplications des assistants dans le monde des entreprises pour des personnes qui ne font confiance qu’à eux mêmes mais qui se retrouvent débordés par les contraintes d’un emploi du temps trop chargé. La technologie de la startup New Yorkaise se charge donc de prendre en charge votre agenda et de coordonner les rendez-vous dans un agenda qui mêle les créneaux horaires et les boites emails surchargées.

Il a a aussi des blocs de technologie comme la reconnaissance d’image qui existent bien avant les années 2000 et qui aujourd’hui continue de se développer avec des startups comme Clarifai, toujours basée à New York (décidément…) utilisant notamment le « deep learning« , inspiré également d’une forme de structure et de fonctionnement du cerveau (encore bien difficile à copier pour nos amis les robots). Les usages sont multiples dans cette discipline et les cas d’usages se trouvent dans les médias, les services à l’entreprise, la formation.

On comprend bien que l’on a pas fini d’en entendre parler de cette intelligence artificielle, qui n’est pas simplement le fait de robot que l’on cherche souvent à opposer à l’être humain et son cerveau que l’on n’a même pas encore fini d’étudier et de comprendre. La maturité des disciplines scientifiques appliquées aux ordinateurs n’a pas fini de nous simplifier la vie et de trouver des milliers d’usage, dans tous les métiers et toutes les fonctions, le stockage de données ayant vu ses coûts réduire significativement. Il reste à se poser la question de toute cette tuyauterie et de son encombrement sur les serveurs du monde entier, raison pour laquelle certaines startups se penchent déjà sur le stockage de données dans des serveurs informatiques qui seraient envoyés dans l’espace. Mais ceci est une toute autre histoire !