Registres distribués, l’évolution de la chaîne de blocs

L’Institut de gouvernance numérique dépose un livre blanc

Après plusieurs mois de travail, l’Institut de gouvernance numérique (IGN) dévoile aujourd’hui son livre blanc, Registres distribués, l’évolution de la chaîne de blocs entourés d’acteurs impliqués et concernés par cette innovation de rupture, dont le Scientifique en chef du Québec, M. Rémi Quirion. Les travaux de ce livre blanc ont été menés par un comité directeur composé d’universitaires, d’entrepreneurs, d’avocats et d’administrateurs publics.

Le livre blanc Registres distribués, l’évolution de la chaîne de blocs vise à éclairer les décideurs publics et la communauté d’affaires sur cette technologie transformatrice. Les registres distribués bouleversent le domaine de l’archivage et de l’échange sécuritaire des informations, des transactions électroniques, des identités numériques, des dossiers patients, etc. Ils amènent des innovations comme les “contrats intelligents” qui permettent d’automatiser des transactions générant des gains de productivité importants pour les organisations et facilitant la vie des consommateurs, membres, clients, citoyens; la technologie est aussi utilisée de plus en plus par des gouvernements et institutions pour la mise en place de mécanismes de votation électronique ou de consultation populaire.

“À l’heure où les vols de données sont un fléau à travers le monde, à la veille de l’arrivée de la connectivité 5G qui décuplera les données en circulation, au moment où s’amorce la révolution de l’intelligence artificielle, la technologie des registres distribués apparaît comme un élément incontournable. Elle devient un nouveau symbole de cette ère numérique qui fait des données une ressource, et de la sécurité des renseignements personnels, une condition de succès”, explique M. Rémi Quirion, Scientifique en chef du Québec et l’un des parrains du projet.

Les registres distribués permettent la décentralisation de la gestion de l’information d’une manière transparente, traçable et inviolable offrant aux États, aux entreprises et aux organisations les plus diverses un moyen d’assurer la sécurité des données et des échanges. “À brève échéance, les registres distribués pourraient devenir l’ossature technologique des transactions numériques à l’échelle mondiale avec un champ d’application illimité”, estime le professeur Kaiwen Zhang du département de génie logiciel de l’École de technologie supérieure.

Le potentiel est tel que l’une des études citées dans le livre blanc, émanant du Forum économique mondial, indique que 10 % du PIB mondial pourrait être stocké dans des registres distribués d’ici 2027.

Ce livre blanc se veut donc un premier pas afin d’aider le Québec à se positionner. Il a ainsi pour objectifs :

• De présenter cette technologie de manière simple;
• D’aider à la compréhension du potentiel transformateur et parfois perturbateur des applications qui en découlent;
• De cerner certains enjeux plus spécifiques au Québec en regard du développement et de l’utilisation des registres distribués;
• De décrire les forces et les faiblesses de l’écosystème québécois en la matière;
• De définir des pistes d’action adaptées à la réalité québécoise pour le développement de cet écosystème.

Le livre blanc recommande notamment au gouvernement du Québec de reconnaître le phénomène des registres distribués comme un enjeu économique et stratégique incontournable et d’agir en conséquence. Le comité directeur recommande ainsi au gouvernement de s’inspirer du modèle mis sur pied avec le Comité d’implantation de la grappe en intelligence artificielle, et de soutenir un groupe réunissant des experts, des entrepreneurs, des universitaires, des investisseurs pour l’aider à déterminer les meilleurs gestes à poser pour soutenir le développement de l’écosystème, développer les connaissances, stimuler l’innovation et lancer des projets pilotes.

Dans cette foulée, l’IGN propose une démarche d’appropriation des registres distribués crédible et concrète, soutenue par des experts, pour faciliter au moyen de cette technologie, la transformation numérique de l’État, de ses institutions et de l’économie. “Pour le Québec, qui est un leader de premier plan dans plusieurs technologies de pointe, qui compte une communauté d’entrepreneurs très dynamique dans les technologies numériques, la maîtrise des registres distribués devient un atout stratégique essentiel pour affirmer notre leadership dans les créneaux de la prochaine vague d’innovations”, soutient M. Jean-François Gauthier, président-directeur général de l’IGN.

Les travaux de ce livre blanc ont été menés par un comité directeur composé d’universitaires, d’entrepreneurs, d’avocats et d’administrateurs publics. L’Autorité des marchés financiers, Québec Blockchain, Catallaxy (une filiale de Raymond Chabot Grant Thornton), Bitfarms, l’Université Laval, l’École de technologie supérieure ainsi que La Capitale ont aussi contribué à l’exercice. Le Scientifique en chef du Québec, Hydro-Québec, le gouvernement du Québec, Finance Montréal et le Hub Saguenay–Lac-Saint-Jean ont rendu possible l’élaboration de ce livre blanc par leurs contributions financières respectives.

Les dernières avancées de l’intelligence artificielle

Différentes prédictions défrayent la chronique depuis maintenant quelques années à propos de l’émergence d’une intelligence artificielle dite forte (autonome et multidisciplinaire). Optimistes ou non, tous les commentateurs du phénomène s’accordent plus ou moins sur la supériorité de l’intelligence artificielle sur l’humain dans tous les domaines d’ici 30 à 200 ans. Selon les commentateurs chinois, l’autonomisation complète de l’intelligence artificielle interviendra d’ici 104 ans, tandis que les Américains l’estiment à 169 ans. En attendant, voici quelques actualités notables.

Puisant dans des bases de données gigantesques, des algorithmes sont déjà si complexes que certaines machines prennent des décisions que l’Homme ne peut pas expliquer à ce jour. Plus étonnant encore, certaines intelligence artificielle détectent lorsqu’un humain tente de modifier leur comportement et peuvent même tout faire pour s’opposer à l’acte s’il entre en conflit avec l’objectif initial de l’intelligence artificielle.

Le même jour, Alibaba et Microsoft ont annoncé que leurs intelligences artificielles respectives ont battu l’Homme sur un test de lecture de référence, avec un score de 82,44 pour Alibaba et de 82,65 pour Microsoft, contre 82,304 pour l’humain. Le test en question, le Stanford Question Answering Dataset, pose 100 000 questions fermées sans possibilité d’interprétation à partir de 500 articles de Wikipédia.

Des chercheurs de l’Université du Maryland ont mis au point le Deception Analysis and Reasoning Engine (DARE), une intelligence artificielle détectant automatiquement le mensonge dans des vidéos de procès. DARE a appris à détecter et analyser les micro-expressions humaines (lèvres saillantes, sourcils froncés, etc.) et les différentes fréquences de voix d’un individu pour constater s’il fabule ou non. À plus long terme, le programme vise explicitement à être utilisé par les services de renseignement pour « prédire le mensonge dans un environnement ouvert ».

Une intelligence artificielle détecte le mensonge

Selon le docteur Laurent Alexandre, le développement de la génomique, des neurosciences et des capteurs électroniques connectés surveillant la santé, vont bouleverser le domaine médical. Les milliards de données qui composeront notre dossier médical ne pourront être analysés que par des intelligence artificielle. Les deux groupes numériques les plus investis dans la santé sont IBM et Google, mais Microsoft, Facebook, Amazon et Baidu se sont également engagés très sérieusement dans le secteur (L’Express, 27/12/17).

Des chercheurs de l’Institut de technologie du Massachusetts (MIT) ont réussi à créer des synapses artificielles. Il s’agirait d’une avancée déterminante et du dernier frein à l’accroissement de la puissance des intelligence artificielle. Un processeur basé sur un réseau neuronal imite le fonctionnement du cerveau humain en passant d’une transmission d’informations binaires (les processus informatiques actuels) à une liaison analogique (humaine). Cette découverte permettrait l’émergence de puces « neuromorphiques » pour traiter des millions de flux de calculs parallèles à l’instar du cerveau de l’Homme. Ces processeurs auront une puissance de calcul comparable à des supercalculateurs.

D’ici 2028, l’intelligence artificielle pourrait remplacer ou au moins assister les professeurs pour répondre aux difficultés de l’éducation et de l’enseignement dans les classes, selon le Forum Économique Mondial.

Compte à rebours pour les prédictions de la Singularité

Peter Diamandis a demandé aux gens les plus intelligents qu’il connaît leurs prédictions technologiques pour les 20 prochaines années (2018-2038). Quelles sont les avancées que nous pouvons espérer sur notre compte à rebours à la Singularité ?

2018 : Suprématie quantique atteinte : La première démonstration d’un calcul quantique qui ne peut être simulé avec des supercalculateurs classiques est annoncée.

2020 : Les opérations de voitures volantes décollent dans une douzaine de villes dans le monde. Le réseau 5G libère des vitesses de connexion de 10 à 100 gigabits pour les téléphones portables dans le monde entier.

2022 : Les robots sont monnaie courante dans la plupart des foyers à revenu moyen, capables de lire de manière fiable les lèvres et de reconnaître les gestes du visage, de la bouche et de la main. Tous les jouets sont “intelligents” avec un apprentissage automatique intégré.

2024 : Les premières missions humaines privées ont été lancées pour la surface de Mars. Les premiers accords «un cent par kilowatt-heure» pour l’énergie solaire et éolienne sont signés.

2026 : La possession de voiture est morte et les voitures autonomes dominent nos routes. 100 000 personnes se rendent chaque jour à bord de VTOL (aéronef à décollage et atterrissage verticaux) dans chacune des villes suivantes : Los Angeles, Tokyo, Sao Paulo et Londres.

2028 : Le solaire et le vent représentent près de 100% de la production d’électricité nouvelle. Les véhicules électriques autonomes représentent la moitié des kilomètres parcourus dans les grands centres urbains.

2030 : L’IA réussit le test de Turing, ce qui signifie qu’elle peut égaler (et dépasser) l’intelligence humaine dans tous les domaines. L’humanité a atteint la «vitesse d’évasion de la longévité» pour les plus riches.

2032 : Nanorobots médicaux démontrés chez l’homme sont capables d’étendre le système immunitaire. Les robots Avatar deviennent populaires, permettant à chacun de «téléporter» sa conscience dans des endroits éloignés du monde entier.

2034 : Des sociétés comme Kernel ont établi des liens significatifs et fiables entre le cortex humain et le Cloud. Les robots agissent comme domestiques, majordomes, infirmières et nounous, et deviennent des compagnons à part entière. Ils soutiennent l’autonomie des personnes âgées à la maison.

2036 : Les traitements de longévité sont couramment disponibles et couverts par des polices d’assurance-vie, prolongeant la durée de vie moyenne de l’homme de 30 à 40 ans.

2038 : La vie quotidienne est maintenant méconnaissable – incroyablement bonne et l’hyper VR et l’intelligence artificielle augmentent toutes les parties du monde et tous les aspects de la vie humaine quotidienne.

Quel sera l’impact de l’automatisation sur l’emploi ?

Les experts aiment essayer de prédire combien d’emplois les robots vont créer, et combien ils vont en détruire. Il y a à peu près autant d’opinions qu’il y a d’experts. De telles histoires sont tentantes de prendre pour argent comptant. Qui ne voudrait pas savoir si leur gagne-pain ou celui de leurs enfants sera bientôt menacé?

Voici le problème : les résultats cités proviennent d’un large éventail d’études publiées par des entreprises, des groupes de réflexion et des institutions de recherche. Ils arrivent si vite que le MIT Technology Review a décidé de commencer à garder un œil sur tous les chiffres que les différents groupes ont trouvé sur les pertes d’emplois prévues (et certains gains) par l’automatisation, les robots et l’intelligence artificielle.

Toutes les études ont été compilées dans un tableau :

Predicted Jobs Automation Will Create and Destroy
WhenWhereJobs
Destroyed
Jobs CreatedPredictor
2016worldwide900,000 to 1,500,000Metra Martech
2018US jobs13,852,5303,078,340Forrester
2020worldwide1,000,000-2,000,000Metra Martech
2020worldwide1,800,0002,300,000Gartner
2020sampling of 15 countries7,100,0002,000,000World Economic Forum (WEF)
2021worldwide1,900,000-3,500,000The International Federation of Robotics
2021US jobs9,108,900Forrester
2022worldwide1,000,000,000Thomas Frey
2025US jobs24,186,24013,604,760Forrester
2025US jobs3,400,000ScienceAlert
2027US jobs24,700,00014,900,000Forrester
2030worldwide2,000,000,000Thomas Frey
2030worldwide400,000,000-800,000,000McKinsey
2030US jobs58,164,320PWC
2033US jobs67,876,460Oxford University
2035US jobs80,000,000Bank of England
2035UK jobs15,000,000Bank of England
No DateUS jobs13,594,320OECD
No DateUK jobs13,700,000IPPR

Comme vous pouvez le voir, personne n’est d’accord. Les prévisions varient de très optimistes à dévastatrices, différant de dizaines de millions d’emplois, même en comparant des délais similaires. Nous avons également trouvé de nombreuses prévisions axées sur les pertes dans une industrie, et beaucoup qui étaient le résultat d’une seule technologie, comme les véhicules autonomes.

Bien sûr, toutes les statistiques ne sont pas égales. Les chiffres les plus fréquemment cités provenaient de trois endroits : une étude d’Oxford de 2013 selon laquelle 47% des emplois américains seront automatisés dans les prochaines décennies, une étude de l’OCDE suggérant que 9% des emplois dans les 21 pays membres de l’organisation sont automatisables; le rapport McKinsey qui a déclaré que 400 à 800 millions d’emplois dans le monde pourrait être automatisé d’ici 2030.

En bref, bien que ces prédictions soient faites par des douzaines d’experts mondiaux en économie et en technologie, personne ne semble être sur la même longueur d’onde. Il n’y a vraiment qu’une seule conclusion significative : nous n’avons aucune idée du nombre d’emplois qui seront réellement perdus au cours du progrès technologique.

Des experts prédisent quand l’intelligence artificielle dépassera la performance humaine

Le transport routier sera informatisé bien avant la chirurgie, disent des chercheurs en informatique.

L’intelligence artificielle change le monde et le fait à une vitesse vertigineuse. La promesse est que les machines intelligentes seront en mesure de faire chaque tâche mieux et à moindre coût que les humains. À tort ou à raison, une industrie après l’autre tombe sous son charme, même si peu en ont considérablement profité jusqu’à présent.

Et cela soulève une question intéressante : quand l’intelligence artificielle dépassera-t-elle les performances humaines ? Plus précisément, quand est-ce qu’une machine fera-t-elle votre travail mieux que vous ?

Aujourd’hui, nous avons un début de réponse grâce au travail de Katja Grace de la Future of Humanity Institute de l’Université d’Oxford et à quelques confrères. Pour le savoir, ces personnes ont demandé aux experts. Ils ont interrogé les principaux chercheurs mondiaux en intelligence artificielle en leur demandant à quel moment ils pensent que les machines intelligentes dépasseront les humains dans un large éventail de tâches. Et la plupart des réponses sont assez surprenantes.

Les experts avec qui Grace et son équipe ont coopéré étaient des universitaires et des experts de l’industrie qui ont donné des communications à la conférence internationale sur le machine learning en juillet 2015 et la conférence Neural Information Processing Systems en décembre 2015. Ces deux événements étaient très importants pour les experts en intelligence artificielle, il était donc bon de parier que de nombreux experts mondiaux étaient sur cette liste.

Grace Katja et son équipe leur ont demandé à tous – les 1 634 d’entre eux – de compléter un sondage sur à quel moment l’intelligence artificielle deviendra-t-elle meilleure et moins chère que les humains dans un large éventail de tâches. Parmi ces experts, 352 ont répondu. Grave et son équipe ont ensuite calculé leurs réponses médianes.

Les experts prédisent que l’intelligence artificielle dépassera les humains au cours des 10 prochaines années dans des tâches telles que la traduction des langues (d’ici à 2024), la rédaction de manuels scolaires (d’ici à 2026) et la conduite de camions (d’ici 2027).

Cependant, beaucoup d’autres tâches prendront beaucoup plus de temps à maîtriser pour les machines. L’IA ne sera pas plus compétente que les humains pour travailler dans le commerce de détail jusqu’en 2031, capable d’écrire un best-seller jusqu’en 2049, ou capable de travailler en tant que chirurgien jusqu’en 2053.

Les experts sont loin d’être infaillibles. Ils avaient prédit que l’IA serait plus douée que les humains au Go qu’en 2027 (c’était en 2016, rappelez-vous). En fait, la filiale DeepMind de Google a déjà développé une intelligence artificielle capable de battre les meilleurs humains. Cela a pris deux ans au lieu de 12. Il est facile de penser que cela puisse permettre de démentir ces prédictions.

Les experts pensent avec une probabilité de 50 % que l’intelligence artificielle sera meilleure que les humains dans environ 45 ans.

C’est le genre de prédiction qui doit être prise avec des pincettes. L’horizon de prédiction à 40 ans devrait toujours être vu comme un signal d’alarme. Selon certains experts en énergie, une énergie de fusion rentable est à environ 40 ans, mais ça a toujours été le cas. C’était déjà à 40 ans lorsque les chercheurs ont exploré la fusion il y a plus de 50 ans. Mais c’est resté un rêve lointain parce que les défis se sont révélés plus importants que ce qu’on imaginait.

Quarante ans est un nombre important lorsque les humains font des prédictions parce que c’est la durée de la vie active de la plupart des gens. Ainsi, tout changement prédit allant plus loin que cela, signifie que le changement se produira au-delà de la durée de vie active de tous ceux qui travaillent aujourd’hui. En d’autres termes, cela ne peut se produire avec une technologie dont les experts d’aujourd’hui ont une expérience pratique. Cela suggère qu’il s’agit d’un nombre à traiter avec prudence.

Mais taquiner les chiffres montre quelque chose d’intéressant. Cette prédiction sur 45 ans est la figure médiane de tous les experts. Peut-être qu’un sous-ensemble de ce groupe est plus expert que les autres ?

Pour savoir si différents groupes ont fait des prédictions différentes, Grace Katja et ses confrères ont examiné comment les prédictions ont changé avec l’âge des chercheurs, le nombre de leurs rapports (c’est-à-dire leur expertise) et leur région d’origine.

Il s’avère que l’âge et l’expertise ne font aucune différence dans la prédiction, mais c’est le cas avec l’origine. Alors que les chercheurs nord-américains s’attendent à ce que l’IA surpasse tous les humains d’ici 74 ans, les chercheurs d’Asie s’y attendent d’ici seulement 30 ans.

C’est une grande différence qui est difficile à expliquer. Et cela soulève une question intéressante : qu’est-ce que les chercheurs asiatiques savent que les nord-américains ne savent pas (ou vice versa) ?

Ref: arxiv.org/abs/1705.08807 : When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts

traduction Thomas Jousse

MIT Technology Review

Les nouvelles prédictions de Ray Kurzweil : l’avenir d’ici 2099

2019 – Les fils et autres câbles pour les appareils individuels et périphériques disparaîtront dans tous les domaines.
2020 – Les ordinateurs personnels atteindront une puissance de traitement comparable au cerveau humain.
2021 – L’accès à l’internet sans fil couvrira 85% de la surface de la Terre.
2022 – Les USA et l’Europe adopteront des lois réglementant les relations entre les individus et les robots. L’activité des robots, leurs droits, devoirs et autres restrictions seront formalisés.
2024 – Les éléments d’intelligence informatique seront obligatoires dans les voitures. Il sera interdit aux individus de conduire une voiture qui ne sera pas équipée d’une assistance informatique.
2025 – L’apparition d’un grand marché de gadgets-implants.
2026 – Grâce au progrès scientifique, en une unité de temps nous prolongerons notre vie d’une durée supérieure à celle qui se sera déjà écoulée.
2027 – Un robot personnel capable d’accomplir des actions complexes en toute autonomie sera aussi anodin qu’un réfrigérateur ou une machine à café.
2028 – L’énergie solaire sera si bon marché et répandue qu’elle satisfera l’ensemble des besoins énergétiques de l’humanité.
2029 – L’ordinateur pourra passer le test de Turing pour prouver son intelligence dans le sens humain du terme, grâce à la simulation informatique du cerveau humain.
2030 – Les nanotechnologies vont fleurir dans l’industrie, ce qui entraînera une baisse significative de la fabrication de tous les produits.
2031 – Les imprimantes 3D seront utilisées dans tous les hôpitaux pour imprimer des organes humains.
2032 – Les nano-robots seront utilisés à des fins médicales. Ils pourront apporter des substances nutritives jusqu’aux cellules humaines et éliminer les déchets. Ils scanneront également le cerveau humain, ce qui permettra de comprendre les détails de son fonctionnement.
2033 – Les voitures sans conducteur circuleront sur les routes.
2034 – Le premier rendez-vous de l’homme avec l’intelligence artificielle. Le film Her en version plus moderne : la compagne virtuelle pourrait être équipée d’un “corps” en projetant une image dans la rétine de l’œil – par exemple, à l’aide de lentilles ou de lunettes virtuelles.
2035 – Le matériel spatial deviendra suffisamment développé pour assurer une protection permanente de la Terre contre les astéroïdes.
2036 – En utilisant une approche de la biologie comme de la programmation, l’humanité parviendra pour la première fois à reprogrammer les cellules pour guérir des maladies, et l’utilisation d’imprimantes 3D permettra de fabriquer de nouveaux tissus et organes.
2037 – Un progrès gigantesque sera enregistré dans la compréhension du secret du cerveau humain. Des centaines de sous-régions ayant des fonctions spécifiques seront découvertes. Certains algorithmes qui codent le développement de ces régions seront décryptés et intégrés aux réseaux neuronaux d’ordinateurs.
2038 – L’apparition de personnes robotisées et de produits de technologies transhumanistes. Ils seront dotés d’une intelligence supplémentaire (par exemple, orientée sur une sphère concrète de connaissances que le cerveau humain est incapable de couvrir entièrement) et de divers implants optionnels – des yeux-caméras aux bras-prothèses supplémentaires.
2039 – Les nano-véhicules seront implantés directement dans le cerveau et effectueront une entrée et une sortie arbitraire des signaux du cerveau. Cela conduira à une réalité virtuelle “à immersion totale”, qui ne demandera aucun équipement supplémentaire.
2040 – Les systèmes de recherche seront la base des gadgets introduits dans l’organisme humain. La recherche ne se fera pas uniquement par la voix, mais aussi par la pensée, et les résultats seront affichés sur les lentilles ou les lunettes.
2041 – Le débit internet maximal sera 500 millions de fois plus élevé qu’aujourd’hui.
2042 – La première réalisation potentielle de l’immortalité – grâce à une armée de nanorobots qui complétera le système immunitaire et “nettoiera” les maladies.
2043 – Le corps humain pourra prendre n’importe quelle forme grâce à un grand nombre de nanorobots. Les organes internes seront remplacés par des dispositifs cybernétiques de bien meilleure qualité.
2044 – L’intelligence non-biologique sera des milliards de fois plus intelligente que son homologue biologique.
2045 – Arrivée de la singularité technologique. La Terre se transformera en ordinateur gigantesque.
2099 – Le processus de singularité technologique s’étend sur tout l’Univers.

SingularityHub , Wikipedia Predictions made by Ray Kurzweil