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La quatrième révolution

Après la troisième révolution industrielle déclenchée par l’Internet et l’Internet mobile, les technologies de l’intelligence artificielle, associées aux données de masse (big data), préparent une quatrième révolution qui bousculera probablement les équilibres mondiaux.

Yang Qiang répond aux questions de Wang Chao

Comment s’est opérée la convergence entre l’intelligence artificielle et les données de masse ?

Cette convergence date du début des années 2000. Quand Google et Baidu – les nouveaux moteurs de recherche de l’époque – ont utilisé l’intelligence artificielle pour créer des systèmes de recommandation personnalisée pour leurs annonces publicitaires, ils se sont aperçus que les résultats étaient bien meilleurs que ce à quoi ils s’attendaient. Et plus ils collectaient de données sur chaque utilisateur, meilleurs étaient les résultats. Mais, à l’époque, personne n’avait compris que ce serait aussi le cas dans d’autres domaines.

Le vrai tournant est survenu avec ImageNet, la plus grande base de données de reconnaissance d’images du monde. Créée par des informaticiens des universités de Stanford et de Princeton, aux États-Unis, elle a donné le coup d’envoi de la révolution de l’apprentissage profond (deep learning). La vaste quantité de données visuelles réunies par ImageNet a permis de réduire de 10 % le taux d’erreurs d’identification. Cela a montré que la convergence entre l’apprentissage profond et des données de masse permettait la maîtrise de calculs extrêmement complexes.

Comment définiriez-vous le rapport entre l’apprentissage profond et les données de masse ?

C’est une relation de renforcement mutuel. Si un système d’intelligence artificielle est bien conçu, il n’en sera que plus commode à utiliser, plus précis, et donc plus utile. Il y aura de plus en plus d’utilisateurs, et donc plus de données, qui, à leur tour, amélioreront le système. Fusionnées, les données de masse et l’intelligence artificielle peuvent donner naissance à un nouveau type d’intelligence artificielle, qu’on peut appeler « données intelligentes ».

Comment les entreprises peuvent-elles s’adapter à cette nouvelle donne ?

La première chose à faire, avant de vous lancer dans une activité quelconque, c’est de réfléchir à la façon dont vous allez collecter les données. Vous devez aussi connaître vos besoins en fonction des algorithmes et collecter les données – de sources différentes – dans un but précis. Enfin, les services fournis par un système logiciel devraient pouvoir stimuler la source pour qu’elle produise plus de données, qui, à leur tour, viendront alimenter le système, formant ainsi une « boucle fermée ». Cela crée un processus continu d’auto-amélioration et d’auto-ajustement du système. La conception d’une « boucle fermée » est un processus très différent de celui qu’on utilisait jusqu’ici pour les activités économiques.

Pouvez-vous nous en dire davantage sur ce concept de « boucle fermée » ?

La première chose à prendre en considération, ce sont les fournisseurs de données – les utilisateurs, par exemple. Tous leurs comportements doivent être enregistrés sous forme de données. Ensuite, il faut tenir compte des prestataires de services, comme WeChat Pay, le porte-monnaie mobile chinois, ou Taobao, le site Web de commerce électronique chinois. La rétroaction intelligente s’appuie sur les données pour comprendre les besoins des utilisateurs. Ceux-ci fournissent des données en retour au prestataire de service, et celui-ci fournit à son tour les données de service aux utilisateurs. Tout cela forme une « boucle fermée ».

Pour aller vite, la boucle doit être entièrement automatisée et le processus d’actualisation fréquent (plusieurs fois par jour), de sorte que le système soit constamment mis à jour. Il doit être continu, aussi, pour que les utilisateurs soient incités à envoyer en permanence des informations en retour. Bref, le processus doit être court, fréquent et rapide.

« L’IA remodèlera vraiment la société humaine, lui donnera sa forme future »

À votre avis, combien de temps faudra-t-il avant que cette « boucle fermée » devienne une réalité ?

Je pense que le développement de l’intelligence artificielle se fera en deux temps. Dans une première phase, tous les secteurs d’activité essaieront d’utiliser la technologie. Par exemple, les services de sécurité et de protection utiliseront la technologie de reconnaissance faciale ; le secteur bancaire utilisera l’intelligence artificielle pour maîtriser les risques, et ainsi de suite. Ce sont là des technologies et des solutions uniques qui servent des secteurs qui existent déjà.

La seconde phase verra apparaître des secteurs industriels entièrement nouveaux, au cœur desquels on trouvera l’intelligence artificielle. Par exemple, une banque qui utiliserait l’intelligence artificielle comme technologie fondamentale pourrait lui laisser l’entière maîtrise de ses placements, de ses services et de ses crédits. Les employés de banque n’auraient plus qu’à procéder à quelques petits ajustements. Il serait aussi possible de créer des systèmes de service à la clientèle d’un genre entièrement nouveau.

Une IA a réalisé 360 000 heures de travail en quelques secondes

Je pense que c’est dans cette seconde phase que l’intelligence artificielle remodèlera vraiment la société humaine, lui donnera sa forme future. Ce sera un peu comme à l’époque de l’apparition de l’Internet : au début, une librairie traditionnelle créait une page Web et se considérait comme une librairie en ligne – ce qu’elle n’était pas. Ce n’est que plus tard que des sites Web comme Amazon sont apparus.

La combinaison des données de masse et de l’intelligence artificielle pourrait aussi menacer la vie privée et l’équité sociale.

Cette combinaison engendrera de nouveaux modèles économiques qui seront excellents. Toutefois, la condition préalable à la mise en œuvre de ces modèles économiques à grande échelle est de garantir la vie privée de ses utilisateurs. Là, nous avons trois problèmes à régler :

D’abord, il nous faut créer des règles sociales et juridiques protégeant la propriété des données, disant clairement quand les données peuvent être utilisées et quand elles ne le peuvent pas. Les données des utilisateurs devraient être classées dans différentes catégories : rouge, pour les données entièrement protégées, jaune, pour celles à accès limité et verte, pour celles qui sont libres d’accès. Il n’y a aucun consensus à l’heure actuelle sur le classement des données. De plus, il n’existe aucune loi qui définirait le profil de la personne responsable et les sanctions encourues en cas d’infraction à ces règles de droit.

Ensuite, il faut protéger techniquement la confidentialité des données. À titre d’exemple, 4Paradigm (prestataire de service et de technologie d’IA installé à Beijing) se penche actuellement sur « l’apprentissage de la migration » des données (migration learning) pour protéger la vie privée, ce qui est un domaine relativement nouveau. Par exemple, l’entreprise A élabore un modèle, qui peut ensuite être transféré vers l’entreprise B. Plutôt que d’échanger les données entre A et B, les données sont intégrées dans le modèle et, de ce fait, mieux protégées.

Enfin, il faut intensifier la recherche sur les rapports entre vie privée des utilisateurs et tarification des données. Quand un utilisateur clique sur une publicité en ligne proposée par un système de recommandation piloté par une IA, une part des bénéfices devrait-elle revenir au système ? Si un moteur de recherche engrange des revenus, une part de ces revenus devrait-elle être redistribuée aux utilisateurs ? Voilà des questions qu’il est intéressant de se poser.

Au cours des prochaines années, tout le monde se rendra compte de l’importance de l’intelligence artificielle. Nous devrons être plus attentifs à la forme qu’elle prendra et à quels domaines on l’appliquera. Aujourd’hui, la finance, l’Internet et les véhicules automatisés sont des domaines qui s’y prêtent particulièrement.

Quel sera l’impact de la combinaison des données de masse et de l’intelligence artificielle sur les pays en développement ?

Je pense qu’elle permettra à certains pays émergents de rattraper et même de dépasser des pays développés, car la concurrence économique dépendra avant tout de la quantité et de la rapidité du passage à l’économie des données (data economy). Par exemple, le développement rapide de l’Internet et de l’Internet mobile chinois a permis de collecter une vaste quantité de données. Cela va accélérer le développement du secteur chinois de l’intelligence artificielle, qui pourrait bien changer la face du monde.

La Chine, prochaine superpuissance de l’intelligence artificielle?

D’un autre côté, si un pays dispose déjà d’une bonne infrastructure et d’un système éducatif de bonne qualité, il peut tirer avantage de l’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité de sa production. Tout comme l’utilisation de la machine à vapeur a permis à certains pays de se développer plus rapidement que d’autres lors de la révolution industrielle.

Expert international de premier plan en IA et en exploitation de données, Yang Qiang (Chine) est le premier président chinois de l’International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI). Membre de l’Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), il dirige le Département d’informatique et d’ingénierie de la Hong Kong University of Science and Technology et est co-fondateur et responsable scientifique de 4Paradigm.

Journaliste, Wang Chao (Chine) est chef d’équipe au studio d’intelligence artificielle de NetEase News, qui couvre les principaux événements dans le secteur de l’intelligence artificielle.

Le Courrier de l’UNESCO • juillet-septembre 2018

1 Comment »

  1. Analysons rapidement les effets des Révolutions industrielles :
    – La Première est la vulgarisation de la technologie de la vapeur et des machines-outils qui permit le développement d’un marché capitaliste mondial et initie le processus d’automatisation de l’économie.
    – La Seconde est la vulgarisation des technologies de l’électricité et du pétrole qui démocratise la technologie et initie le processus de rentabilisation du temps : accroissement de la mobilité et de la vitesse, réduction du temps de réaction.
    – La Troisième est la vulgarisation des ordinateurs individuels et d’Internet qui permit de mieux déceler et saisir les opportunités économiques et initie le processus de cybernétisation des activités civiles : maximisation de la collecte de données, digitalisation des données, télécommunication.
    – La Quatrième est la réduction massive de la masse salariale découlant des effets conjugués des processus initiés lors trois premières révolutions.

    En étudiant les conséquences pour les populations, on arrive à la conclusion que les Révolutions industrielles ont bien des effets positifs mais de plus en plus réduits pour une population de plus en plus restreintes. Cela peut s’expliquer par le fait qu’elles se déroulent dans un cadre capitaliste qui n’a jamais réussi à concilier le financement de la libre-entreprise, le financement des pouvoirs publics et les impératifs du développement durable. Or, une société durable ne peut se passer de l’un des éléments.

    Les transhumanistes tentent d’obtenir le soutien financier des pouvoirs publics et des crowfunders pour réaliser leurs idéaux. Or, leurs idéologies sont concurrencées celles de certaines puissances autoritaires et l’accélérationnisme. En outre, ils sont accusés d’avoir contribué à l’affaiblissement des Etats aux côtés des cryptoanarchistes ou de viser l’instauration d’un technototalitarisme. Les tranhumanistes vont devoir gagner les cœurs et les âmes en proposant des solutions aux problèmes techniques de la transition énergétique, de la pauvreté, du manque d’emploi, des déficits publics … sous peine d’être définitivement marginalisés.

    Quelques sources d’inspirations pour les transhumanistes qui voudraient exercer une influence positive sur la Quatrième Révolution industrielle :

    1) Sur le contrôle démocratique des Etats.
    – Le coup d’Etat citoyen
    (http://lecoupdetatcitoyen.org/)
    – CIVIC + TECH
    (http://civictechno.fr/)
    – Démocratie ouverte
    (https://democratieouverte.org/)
    – Les Voies de la démocratie
    (http://www.lesvoiesdelademocratie.org/le-voyage)

    2) Sur le financement des Etats
    – Vie publique // Quelles sont les ressources non fiscales de l’Etat ?
    (https://www.alternatives-economiques.fr/uberisons-letat-dautres-ne-sen-chargent/00079540)
    – TB Economie // Les dix entreprises les plus riches du monde en 2018
    (http://business.freefrencharticles.com/index.php/2018/06/14/les-10-entreprises-les-plus-riches-du-monde-en-2018.html)
    – 7 sur 7 // Le plus gros fonds souverain au monde n’a jamais gagné autant d’argent
    (https://www.7sur7.be/7s7/fr/1505/Monde/article/detail/3376353/2018/02/27/Le-plus-gros-fonds-souverain-au-monde-n-a-jamais-gagne-autant-d-argent.dhtml)

    3) Sur l’institution d’un évergétisme sans financement fiscal … ou grâce à une hypothétique défiscalisation.
    – MRFB // ALASKA : Le dividende citoyen 2015 atteint 2072 $
    https://www.revenudebase.info/2015/10/05/alaska-dividende-citoyen-2015/
    – SEL’Idaire // Qu’est-ce qu’un SEL ?
    http://seldefrance.communityforge.net/node/46
    – Jardin d’Echange universel
    (https://jardindechangeuniversel.wordpress.com/)

    4) L’adaptation des Etats aux futures zones de libre-échange d’inspiration anarchocapitaliste.
    – Wikiberal // Etat contrôleur
    https://www.wikiberal.org/wiki/%C3%89tat_contr%C3%B4leur
    – Alternative économique // Ubérisons l’Etat avant que d’autres ne s’en chargent
    (https://www.alternatives-economiques.fr/uberisons-letat-dautres-ne-sen-chargent/00079540)
    – Accenture // L’Etat plateforme, bientôt une réalité
    (https://www.accenture.com/fr-fr/insight-government-platform)

    5) Sur la sous-traitance des missions publiques.
    – Mais où va le web ? // Le coopérativisme de plateforme – 10 principes contre l’ubérisation et le business de l’économie du partage
    (http://maisouvaleweb.fr/le-cooperativisme-de-plateforme-10-principes-contre-luberisation-et-le-business-de-leconomie-du-partage/)
    – Erudit // La coopérative multisociétaire : renouveau coopératif et défis de gestion
    (https://www.erudit.org/fr/revues/rum/2010-v41-n1-rum1820511/1006089ar/)

    Pour conclure, le fil-conducteur de la doctrine défendue par les transhumnanistes serait que l’Etat démocratique est indispensable mais que les pouvoirs publics, affaiblis, ne peuvent au mieux le cadre qui permet aux administrés de régler leur problème. Ce sont les initiatives privées, usant correctement des nouvelles technologies, qui pourront faire de la Quatrième Révolution industrielle une source de progrès plutôt qu’une nouvelle catastrophe humanitaire mondiale.

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