Maladie française – Pandémie : et pourtant tout avait été préparé !

Maladie française -
ISBN-10 : 2809839859

L’ancien ministre de la santé, Philippe Douste-Blazy, et professeur de médecine infectiologue Didier Raoult, qui fut le premier au monde à alerter dans un rapport détaillé sur la survenue prochaine d’une pandémie, dit pourquoi les autorités n’ont pas pris les bonnes décisions pour anticiper puis gérer la crise sanitaire. Il préconise de mettre en œuvre une nouvelle médecine publique.

En 2005, alors ministre de la Santé, Philippe Douste-Blazy fut le premier au monde à alerter sur la survenue prochaine d’une pandémie. Son rapport établissait, étape par étape, les procédures à appliquer pour enrayer la propagation d’un virus. Or, plutôt que de suivre ses principes d’anticipation, le gouvernement a géré le début de l’épidémie dans la plus grande improvisation, avec un temps de retard permanent.

Faits et chiffres à l’appui, l’auteur démontre qu’en ne suivant pas l’exemple de pays tels l’Allemagne ou la Corée du Sud, qui ont pratiqué une politique de dépistage massif, la France a subi un taux de surmortalité parmi les plus importants au monde.

Il dénonce l’hystérie collective suscitée par le traitement à l’hydroxychloroquine, la publication d’une fausse étude par la célèbre revue The Lancet, qui restera à ses yeux l’un des plus grands scandales scientifiques, ainsi que le rôle joué par les lobbies de tous ordres.

Philippe Douste-Blazy plaide aussi pour une culture de la prévention à travers une véritable politique de santé publique, seul moyen d’empêcher les crises sanitaires à venir.

Né en 1953 à Lourdes, Philippe Douste-Blazy a exercé comme cardiologue avant de devenir professeur de médecine en épidémiologie, économie de la santé et prévention à la faculté des sciences de Toulouse en 1988. Ancien maire de Lourdes et de Toulouse, il a été ministre délégué à la santé (1993-95), ministre des solidarités, de la santé et de la famille (2004-05). Il a détenu aussi les portefeuilles de la Culture (1995-97) et des Affaires étrangères (2005-07). Il a enfin été Secrétaire général adjoint des Nations Unies (2008-2017).

Didier Raoult est directeur de l’Institut hospitalo-universitaire – Méditerranée infection IHU. Son laboratoire emploie plus de 200 personnes et publie en moyenne 325 articles par an. Il a reçu 25 prix nationaux et internationaux dont le Grand prix Inserm en 2010 pour l’ensemble de sa carrière. Il est l’un des chercheurs français les plus cités au monde en microbiologie.

Désinformation scientifique : quand la raison est instrumentalisée par des intérêts privés

Les gardiens de la raison – Enquête sur la désinformation scientifique

L’enquête des journalistes Stéphane Foucart et Stéphane Horel analyse les nouvelles stratégies de lobbying pour peser dans le débat scientifique et médiatique.

Les années 2000 ont vu déferler les mensonges des industriels du tabac, des énergies fossiles ou des pesticides et leurs études commanditées dissimulant la dangerosité de leurs produits. Explorant les nouvelles frontières du lobbying, cette enquête dévoile les stratégies de manipulation qu’emploient désormais ces “marchands de doute” pour promouvoir leur “bonne” science et s’emparer du marché de l’information scientifique.

Leur cible privilégiée n’est plus seulement le ministre ou le haut fonctionnaire. Aux aguets sur les réseaux sociaux, des agences spécialisées visent le professeur de biologie de collège, blogueur et passeur de science, le citoyen ordinaire, le youtubeur, le micro-influenceur. Instrumentalisés pour propager des contenus dégriffés, les amateurs de science sont transformés en relais zélés des messages de l’industrie et en viennent à se considérer comme des gardiens de la raison.

Parmi ces fact-checkers, vérificateurs d’informations autoproclamés, peu savent qu’ils amplifient des éléments de langage concoctés par des officines de relations publiques. Une poignée d’intellectuels et de scientifiques, en revanche, participe sciemment à la réactualisation, autour de la science, de tout le crédo conservateur. Un projet politique volontiers financé par l’argent des industriels libertariens, et qui porte la marque de leur idéologie anti-environnementaliste et antiféministe.

L’Instant M par Sonia Devillers (9h40 – 24 Septembre 2020 – Stéphane Fourcart et Stéphane Horel)

Voilà les nouvelles stratégies de lobbying pour peser dans le débat scientifique. Un système de propagande bien huilé où des journalistes, scientifiques et politiques paresseux s’appuient.

A l’heure du Covid, on parle de masques, de tests, de distanciation sociale, de l’isolement déshumanisé des plus fragiles, mais jamais de soigner.

Tout s’explique :

– La propagande anti Raoult, anti HCQ (hydroxychloroquine), avec des propos, des messages et des chiffres contraires à la réalité. De nombreuses études observationnelles contrôlées et méta-analyses ont démontré que l’HCQ peut aider les personnes atteintes de COVID-19. Du point de vue de la pratique médicale et notamment en cas d’urgence pandémique, il n’est pas vrai que seuls des essais contrôlés randomisés peuvent justifier l’adoption d’un traitement.

– Le Lobbying du remdesivir de Gilead, du Vaccin contre la Covid-19 (pour rappel les producteurs de vaccins contre la Covid-19 ont signé des clauses avec les pouvoirs publics pour que les États prennent en charge les indemnisations en cas de survenue d’effets indésirables, Mediapart, Reuters).

– Pour finir, nos vieux piqués au Rivotril dans les EHPAD (refusés dans les hôpitaux, jamais soignés, donc euthanasiés), et le “tri” des patients dans les hôpitaux (Commission d’enquête Covid-19).

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1302317896685760512
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313897086354690048


https://twitter.com/iatranshumanism/status/1314217420400128000


https://twitter.com/iatranshumanism/status/1314150127402090497


https://twitter.com/DrNatureVivante/status/1314127349873606656


https://twitter.com/silvano_trotta/status/1313621134416510977
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313917548312907777

Trump nahm es gegen Corona: Auch viele deutsche Ärzte verschrieben Malaria-Mittel

https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313915206200852480
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313914089769447424


https://twitter.com/NicoleDelepine/status/1313279586545926144
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1313807187303686150


https://twitter.com/biobiobiobior/status/1312113930651672578
https://twitter.com/iatranshumanism/status/1312107364091269120

Google gagne un procès pour sa technologie de reconnaissance faciale

Les entreprises de technologie peuvent désormais être plus libres pour utiliser la technologie de reconnaissance faciale sans votre consentement.

Google a remporté une victoire juridique lui permettant de surveiller de près les utilisateurs de ses produits.

Un juge du district américain de Chicago a rejeté une action en justice intentée contre le géant de l’Internet, alléguant que Google avait violé le droit des utilisateurs à la vie privée en utilisant une technologie de reconnaissance faciale sans leur consentement. (Rivera v. Google, 16-cv-02714, U.S. District Court, Northern District of Illinois (Chicago)).

La poursuite, initialement engagée en 2016, résultait de la loi sur la confidentialité des informations biométriques de l’Illinois, l’une des lois de sécurité biométrique les plus strictes du pays. Les entreprises de technologie doivent obtenir l’autorisation explicite des citoyens de l’Illinois pour pouvoir effectuer des analyses biométriques de leurs corps.

La loi impose des défis similaires à Facebook et à Snapchat, mais la victoire de Google pourrait ouvrir une nouvelle ère dans l’utilisation et le développement de la technologie de reconnaissance faciale.

Le juge Edmond E. Chang a cité l’absence de «préjudice concret». Sur le plan juridique, il s’agit d’un préjudice physique ou contraire à la réputation d’une personne. En résumé, la conclusion de Chang était que, bien que ne demandant pas la permission, l’utilisation des photos du demandeur par Google n’entraînait pas de préjudice physique ni d’atteinte à leur réputation et était donc légale.

Les poursuites contre Facebook et Snapchat sont toujours en cours, mais la victoire de Google pourrait fournir aux avocats des munitions pour la défense des deux autres géants de la technologie.

Big Brother

La technologie de reconnaissance faciale peut être au centre des débats de plus en plus courants sur l’intersection des technologies de pointe et des droits à la vie privée. Néanmoins, le développement se poursuit malgré les imperfections de la technologie et les avertissements d’autres dirigeants techniques qui appellent à des directives juridiques plus strictes.

2024 pourrait devenir 1984 sans réglementation biométrique

La technologie de reconnaissance faciale devient de plus en plus courante dans la vie quotidienne, dans les aéroports et même dans les concerts. Pourtant, alors que nous continuons à décider qui a quel droit sur nos données et pourquoi, les grandes entreprises de technologie agissent rapidement pour décider de leur avenir.

Bloomberg, The Verge

2024 pourrait devenir 1984 sans réglementation biométrique

Le président de Microsoft a déclaré que nous devions réglementer la technologie de reconnaissance faciale avant que «l’année 2024 ne ressemble à celle du livre 1984 »

Brad Smith a annoncé la nécessité de réglementer la technologie de reconnaissance faciale, avertissant un auditoire d’acteurs de l’industrie de l’internet que 2024 pourrait ressembler au livre «1984» sans la mise en place rapide de garanties visant à limiter son utilisation par les entreprises et les gouvernements, rapporte Recode.

Smith a pris la parole lors de la conférence Web Summit au Portugal, où il a averti que la technologie pourrait bientôt permettre aux gouvernements de suivre tout le monde et de consigner toutes les actions, ce qui pourrait avoir de profondes répercussions sur les libertés civiles fondamentales sur lesquelles reposent les sociétés démocratiques.

« Cela signifie potentiellement que à chaque fois que vous entrez dans un magasin, un détaillant sait à quel moment vous y étiez, quels biens vous avez choisi, quels achats vous avez achetés », déclare Smith. « Je pense même que cela est franchement dérisoire par rapport à ce que cela pourrait produire dans les relations entre les individus et l’État. »

Microsoft construit une technologie de reconnaissance faciale, et Smith a déjà rendu public le besoin de réglementation. Facebook et Apple aussi. Amazon vend sa technologie de reconnaissance faciale aux forces de l’ordre, un arrangement qui a provoqué la colère de certains de ses employés qui s’inquiètent de la façon dont elle est utilisée à des fins de surveillance.

L’ancien Premier ministre britannique Tony Blair a rejoint Smith sur scène et a soutenu son appel à la réglementation.

« Je ne pense pas que les gouvernements soient encore équipés pour comprendre [ces problèmes], mais je pense qu’ils doivent l’être », a déclaré Blair. « Il est vraiment nécessaire pour ceux du monde de la technologie… d’éduquer les décideurs politiques sur ce que cela signifie. »

Blair a également suggéré que le premier groupe politique à exploiter la question dans un récit d’utilisation bénéfique pourrait représenter l’avenir de la politique.

Une nouvelle mutation technologique pour les entreprises industrielles

Le dernier rapport de l’OCDE sur la révolution des technologies dans la société résume l’idée que les entreprises doivent accélérer leurs mutations technologiques afin de réaliser un gain plus important en terme de productivité. Le développement et l’utilisation des technologies concernent principalement les grandes entreprises qui sont encore faiblement utilisées et qui serviraient pourtant à accroître le modèle de production. Le rapport de l’OCDE intitulé : The Next production Revolution : implications for Governements and Business expose le fait que dans les pays industrialisés la pénétration des technologies nécessite du temps et peut être en l’occurrence partielle.

Dans le rapport, une enquête réalisée en Allemagne expose que sur environ 4500 entreprises allemandes, 4% ont déjà déployés un processus de production numérique dans leur mode de production. L’utilisation des technologies numériques dans le secteur de l’industrie participerait à améliorer et à augmenter la productivité des entreprises d’environ 5 à 8 % notamment auprès de la fabrication de composants industriels et chez les constructeurs automobiles. Toujours selon le rapport de l’OCDE, l’adoption de ces technologies par les entreprises allemandes apporterait une amélioration du chiffre d’affaires et de la valeur ajoutée dans le domaine de la mécanique, de l’électrique, de l’automobile, de l’agriculture et du numérique pour les années 2025.

Face à cette mutation sans précédent, beaucoup d’entreprises n’ont pas encore intégré, ni adopté les technologies numériques pour réaliser leurs transformations notamment dans la production industrielle. Quelques dispositifs existent déjà comme le cloud computing, la planification des ressources, et l’automatisation du suivi des processus de production.

Le rapport de l’OCDE précise le fait que si les technologies améliorent la production dans les entreprises, elles peuvent, et rejoignant ici la thèse de Schumpeter sur la destruction créatrice, faire disparaître des emplois et à l’inverse en créer d’autres. Cette transformation accélérée doit être accompagnée par des dispositifs politiques d’ajustements pour assurer la transition du numérique dans le secteur des entreprises industrielles. Aussi, les décideurs politiques ont leurs rôle à jouer dans la manière dont il s’agit d’adopter les technologies numériques dans les entreprises, qu’elles soient de grandes ou de petites tailles et de pouvoir soutenir le développement des compétences, l’apprentissage permanent auprès des travailleurs de ces organisations.

I. Le futur des entreprises industrielles coopératives

Pour le futur de ces entreprises, c’est tout le processus de production qui est transformé avec différents dispositifs coopératifs et connectés. On retrouve dans ce cas le concept porteur d’ « industrie 4.0 » qui se définit à travers plusieurs caractéristiques que je vais tenter de rendre compte.

Un premier dispositif est celui du robot autonome. Il s’agit d’un dispositif mécatronique qui peut effectuer un ensemble de tâche de lui même dans un environnement inconnu et qui dispose d’une autonomie dans sa prise de décision. Ces robots peuvent être amené à coopérer avec un opérateur humain et apprendre rapidement des tâches à effectuer dans les organisations de productions industrielles. Un deuxième dispositif concerne le cloud computing. Le cloud computing ou l’informatique en nuage concerne l’exploitation de la puissance de calcul et de stockage sur des serveurs informatiques distants et à travers l’utilisation du réseau de l’Internet. Un troisième dispositif est celui de la fabrication additive. Cette fabrication permet de réaliser des objets en 3D à partir de procédé de fabrication par ajout de matière première et en étant assisté par des ordinateurs. La fabrication additive est un procédé de « mise en forme d’une pièce par ajout de matière ». Un quatrième dispositif est celui de la réalité augmentée. Ce dispositif permet l’obtention d’une interface entre « des données numériques » liés au virtuel et la réalité, ou monde réel. Les caractéristiques sont les suivantes : une combinaison entre le monde réel et les données numériques en tant réel, une interactivité entre l’utilisateur et la réalité, et la présence d’un monde en 3D. Enfin un cinquième et dernier dispositif est celui du Big Data. Le Big Data concerne avant tout le stockage, l’utilisation et l’analyse d’un ensemble de données très volumineuses. Il peut être envisagé dans les entreprises pour l’analyse prédictive pour définir les offres et les services, et proposer des expériences clients personnalisables à souhait aux consommateurs.

Cette révolution 4.0 ou révolution technologique dans les entreprises serait associée à une transformation digitale et s’illustrerait par une intégration de plusieurs processus de production comme la conception des produits, la planification ainsi que l’ingénierie de production jusqu’au recyclage des produits. Selon plusieurs représentants de l’industrie 4.0, les usines de production réaliseraient le développement et la fabrication des objets en étant au plus près des stocks et des matières premières nécessaire pour la production, tout en disposant d’une proximité productive à l’échelle local et en adaptant ses produits aux besoins des consommateurs jusqu’à une certaine customisation. Deux aspects dominent pour ces modes de production. Le premier est celui de la connectivité avec des outils numériques favorisant la connectivité entre les opérateurs et les machines, et le deuxième aspect est celui des machines dites intelligentes pouvant être connectées entre-elles. Ces exemples marquent bien l’existence d’une révolution en terme de production industrielle associant également des dispositifs comme la réalité augmentée, l’internet des objets, le big data, ainsi que le cloud computing.

II. Des opérateurs humains et connectés

Dans les nouvelles entreprises industrielles, il peut y avoir également un autre facteur de rupture avec la possibilité pour les employés d’être connectés entre eux tout en disposant de technologies avancées pour les aider dans la réalisation de leurs tâches industrielles. On peut y voir se profiler par exemple des usages d’outils intelligents en plus de système de navigations connectés. De même, il est possible qu’à l’avenir des opérateurs de production deviennent des opérateurs « augmentés » assurant des tâches de maintenance et de contrôle sur la robotisation et l’automatisation des chaines de production industrielles. Dans les usines de futur, il pourrait être question également d’un ouvrier augmenté qui à travers la cobotique (l’utilisation par l’homme de robots de coopération) pourra réaliser des tâches de production dans les usines. La présence et l’utilisation d’exosquelettes, par exemple, permettront à l’ouvrier de pouvoir soulever des charges lourdes sans avoir d’effets secondaires comme la fatigue ou les douleurs physiques. De même et concernant la réalité augmentée, il se pourrait que les ouvriers du futur se voient équipés avec des casques de chantier connectés. Des instructions et des données augmentées pourront servir de guide à l’ouvrier dans la réalisation de ces tâches de production avec un système de perception de grande précision.

Conclusion

Les entreprises industrielles du futur sont déjà là. Du moins, les outils de production technologiques et numériques commencent progressivement à être utilisés sur les chaine de production pour la réalisation de produits. On peut y voir une avancée technologique, des améliorations dans le mode de production industrielle qui génèrent de nouvelles manières de travailler. La cobotique est aussi l’une des branches émergente dans la diffusion des technologies à l’intérieur des entreprises industrielles. Elle s’illustre par le fait que les robots sont employés pour assister les tâches industrielles réalisées par un opérateur humain.

En conclusion, il ne s’agit pas à partir de ces constats d’opter pour une approche résolument fonctionnaliste mais plutôt de réfléchir à la manière dont ces technologies bouleversent et transforment en profondeur les activités industrieuses notamment dans le rapport entre les hommes et les machines et pour lesquels les entreprises nécessiteront d’apporter des temps de formations aux opérateurs pour leurs garantir surtout une stabilité de l’emploi, et un renforcement de leurs compétences aussi bien à l’échelle individuelle que collective.

Bibliographie à titre indicatif

OECD (2017), The Next Production Revolution: Implications for Governments and Business, OECD Publishing, Paris. http://dx.doi.org/10.1787/9789264271036-en
Inria, Francis Colas – Robotique autonome
LeBigData.fr, Cloud Computing – Définition, avantages et exemples d’utilisation
Farinia Group, Qu’est-ce que la fabrication additive (FA) ?
Grégory Maubon, C’est quoi la Réalité Augmentée ?
Futura Tech, Big data
Les clés de demain – Le Monde.fr / IBM : Cobotique Robots, exosquelettes ou réalité augmentée, la caisse à outils de l’ouvrier de demain se précise

Benjamin Lorre
Docteur en Sciences de l’Information et de la Communication – USPC. Il nous propose des articles d’opinions sur les questions de mode de travail, de révolutions des pratiques professionnelles et de l’innovation technologique dans la société. Il s’intéresse aux nouvelles mutations du travail en lien avec la diffusion des technologies numériques.

L’intelligence artificielle : la bataille commence

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est fondée sur différentes théories de calculabilité. C’est dans les années 1930 à l’université de Princeton aux États-Unis qu’émerge la thèse de Church (0) qui servira de pierre angulaire pour ce qui est aujourd’hui désigné comme l’IA. La thèse de Church s’appuie sur des fonctions générales récursives et cherche à démontrer que tout ce que peut réaliser un système physique ou mécanique peut être exprimé par un ensemble de règles de calcul. De ses travaux, il en sortira le personnage clé et précurseur de l’intelligence artificielle  : Alan Turing.

En octobre 1950, il publie son article intitulé « L’ordinateur et l’intelligence » dans la revue philosophique Mind (1). C’est dans cet article qu’apparaît la première définition qui qualifie un ordinateur ou une machine de « consciente » – le texte s’ouvre sur le jeu de l’imitation, dans lequel le chercheur imagine le moyen pour une machine de se faire passer pour un être humain. Il perfectionnera cette idée sur des forums et dans des conférences sur « l’intelligence de la machine ».

C’est pendant l’été 1956 que l’intelligence artificielle fut considérée comme un domaine de recherche, suite à la conférence du campus de Dartmouth College (2). D’un point de vue technique, le fonctionnement de l’intelligence artificielle utilise principalement les statistiques et les probabilités. Le perceptron ou neurone formel est l’outil pour coordonner les données reçues. Il est basé sur le principe d’un neurone naturel. C’est une sorte de fonction de transfert avec différentes entrées (données) induisant la sortie :

Le neurone formel de McCulloch et Pitts est un modèle mathématique très simple dérivé d’une analyse de la réalité biologique.
Éthique de la recherche en apprentissage machine, édition provisoire, juin 2017 – CERNA

L’algorithme, c’est la manière dont les données sont véhiculées vers l’entrée. C’est ainsi que nous trouvons trois types d’algorithmes : supervisé, non supervisé et de renforcement.

Cette explication vulgarisée amorce le b.a.-ba de l’IA mais pour les plus éclairés, à l’heure du deep learning, l’utilisation des réseaux récurrents ou convolutifs de perceptrons multicouches à rétropropagation de gradient pouvant combiner plusieurs types d’algorithmes sont les plus souvent utilisés.

De nos jours

Vous souvenez-vous de la dernière fois où vous n’avez pas eu recours à la technologie numérique ? De la dernière fois où vous avez utilisé un stylo pour écrire une lettre ? Du désagréable moment où il fallait coller le timbre amende sur la contravention reçue au retour de vacances ? Vous rappelez-vous du grésillement de la radio lorsque la réception hertzienne était mauvaise ? Ou encore votre mémoire est-elle suffisamment bonne pour se remémorer du poids de votre dictionnaire et du temps passé à la recherche d’un mot introuvable ? etc.

Aujourd’hui, si vous avez laissé votre mémoire aux dernières pages consultées de votre « Larousse », prenez conscience que tout ce qui a été listé un peu plus haut peut se faire avec votre plus fidèle outil : votre smartphone. Ce petit appareil dont l’utilité première est de téléphoner vous a rendu hétéronome aux nouvelles technologies. Sans vous en rendre compte, il a fallu dix ans pour vous induire une dépendance que les algorithmes ont su fortifier par la création d’une vie sociale : propositions d’ami.e.s , voir de petit.e.s ami.e.s, en plus de vous orienter sur les produits à consommer pour exister.

Comme les choses sont bien faites, que la demande est toujours plus forte en matière d’assistance et de numérisation et que nous sommes maintenant préparés à vivre dans un monde artificiel de « l’avoir » (3), nos dirigeants et nos grandes entreprises nous ont fait entrer dans la quatrième révolution industrielle avec une cinétique telle que nos dix dernières années passées vont nous paraître préhistoriques.

« Ce qui constitue vraiment la révolution que nous connaissons depuis peu est le couplage désormais permis de ces algorithmes avec des données et une capacité de calcul qui n’étaient pas accessibles alors, ouvrant des perspectives dont on ne perçoit pas encore les limites. » (4)

Le Monde est déjà en marche

« En 2015, les ventes de robots industriels ont augmenté de 15% avec un volume record de 253.750 unités et une valeur globale estimée à 11,1 milliards de US$ (+9%) […]. La Chine a acheté 27% de ce volume mondial total (68.600 robots) et dépasse ainsi les ventes de robots industriels dans l’Europe entière (50.100 unités). La Chine a produit 30% de ces robots industriels (20.400 unités en 2015), le reste est importé d’Asie et d’Europe. En Europe, c’est toujours l’Allemagne qui s’équipe le plus en robots industriels (50K unités), suivie de l’Italie pour 6.657 unités. L’Europe de l’Est entre dans une ère d’automatisation. La France accroît ses achats de robots industriels d’environ 3% pour un volume global de 3.045 robots industriels en 2015.

Cette tendance de croissance à deux chiffres devrait continuer sur les prochaines années, voire s’intensifier avec les initiatives Industrie 4.0 (11) qui fleurissent sous différentes appellations dans les différents pays et continents […].

Les filières les plus importantes en valeur sont celles de la robotique médicale, suivie de la robotique domestique et la robotique de loisirs, mais aussi la robotique de terrain (field robotics) avec notamment la robotique agricole et les drones, ainsi que les robots d’inspection, de sécurité et de maintenance. Depuis quelques années, la robotique a conquis nos entrepôts logistiques. Deux nouvelles filières émergent avec force : celle des robots de nettoyage professionnel et celle des robots de relations publiques ou robots-guide. » (5)

Un besoin fondamental d’intelligence artificielle

« Depuis 2012, les investissements dans les startups spécialisées en intelligence artificielle ne cessent de croître, passant en 5 ans de 415 millions de dollars à 5 milliards de dollars […].

La Chine a communiqué en mai 2016, sur un programme de 3 ans comprenant la construction de plateformes pour l’innovation, l’engagement de projets majeurs dans différents secteurs (électroménager, automobile, robot), l’élaboration de politiques budgétaires de soutien et le développement de coopérations internationales. Dans le cadre de son plan Internet+ un fonds spécifique en intelligence artificielle de 140M€ est mis à disposition de l’Académie des sciences chinoise. Les acteurs du privé tels que Baidu investissent dans des centres de deep learning l’équivalent de plusieurs milliards d’euros.

Plus récemment, en octobre 2016, le gouvernement américain a rendu publics un rapport de diagnostic des avancées et des possibles applications de l’intelligence artificielle dans plusieurs domaines d’action, et un plan stratégique national de recherche et développement en intelligence artificielle. En décembre 2016, un troisième rapport est publié sur les conséquences économiques de l’intelligence artificielle et de l’automatisation.

Au Japon, l’ouverture de deux nouveaux centres de recherche en intelligence artificielle fondamentale et appliquée en 2016, avec des investissements respectifs de 57M€ et 157M€, témoigne de l’intérêt prioritaire du gouvernement japonais. Le Canada a de son côté réussi à attirer l’attention par la qualité de son tissu et de ses recherches appliquées, avec la création du pôle NextIA autour de trois universités piliers et un financement dédié. En février 2016, le Parlement européen a adopté un rapport préconisant de créer au plus vite un cadre juridique européen pour les robots. » (4)

Nous l’avons compris, la robotique nous fait entrer dans la quatrième révolution industrielle et pour qu’elle puisse tenir tous ses engagements d’un point de vue économique, il va falloir générer les algorithmes qui donneront « vie » à cette technologie – le développement de l’intelligence artificielle devient donc prioritaire. Et pour que les algorithmes puissent faire « battre le cœur » de ces machines, nous allons devoir récolter énormément de données avec un volume de stockage toujours plus grand (Cloud) et ainsi créer une consommation supplémentaire en énergie et en surface (6).

La France : une volonté d’être acteur

Rapport de synthèse #FranceIA

« Le développement puis l’adoption par le monde industriel de l’intelligence artificielle font de l’IA un élément clé de la quatrième révolution industrielle […]. Il s’agit en définitive de permettre à la France de tirer parti de tout le potentiel de croissance économique et de progrès social offert par l’intelligence artificielle, dans un contexte où la concurrence mondiale se durcit fortement et où l’intelligence artificielle devient aussi un enjeu politique et diplomatique.

En France, depuis plusieurs mois, de nombreux acteurs, des groupes de réflexion et des institutions se sont emparés des enjeux de l’intelligence artificielle. De nombreux document ou autres initiatives en résultent […]. L’identification des technologies clés de l’intelligence artificielle et le soutien à leur maîtrise par les laboratoires et les entreprises françaises est donc l’un des enjeux majeurs de ces 10 prochaines années […].

Pour soutenir la dynamique française autour de l’intelligence artificielle, le secrétaire d’État chargé de l’Industrie, du Numérique et de l’Innovation et le secrétaire d’État chargé de l’Enseignement supérieur et de la Recherche ont lancé, le 20 janvier 2017, la démarche #France IA. Cette démarche de mobilisation de toute la communauté française de l’intelligence artificielle a pour objectif principal l’élaboration d’une stratégie nationale destinée à confirmer la place de la France au premier plan de l’intelligence artificielle, tout en facilitant l’appropriation des technologies par le tissu économique et en répondant aux craintes souvent exprimées sur la rapidité de ces changements […].

La France dispose de chercheurs au meilleur niveau international dans tous les sous domaines de l’intelligence artificielle […]. Il n’y a pas dans la recherche amont une véritable présence des grands groupes industriels français ; cette recherche reste financée pour l’essentiel par des fonds publics. » (4)

Les résolutions

« De façon plus générale, le déploiement de l’intelligence artificielle dans les entreprises, qu’elles soient productrices ou utilisatrices d’IA, est directement dépendant de la disponibilité de données et d’infrastructures numériques permettant de les traiter, ainsi que de la confiance dans la pérennité de ces outils. L’usage des technologies de cloud computing est souvent présenté comme la solution, mais il pose deux défis majeurs :

– l’augmentation des puissances de calcul nécessaires et dédiées à l’apprentissage machine ;
– la disponibilité d’un cloud maîtrisé, français ou européen, pour garantir la sécurité des données qui y sont déposées et traitées. […]

L’impact de l’intelligence artificielle sur sept segments d’activité a plus particulièrement été étudié dans le cadre de l’initiative France IA : la construction automobile, avec le véhicule autonome, la problématique de la relation client, le secteur de la finance, celui de la santé, des énergies renouvelables, de la robotique et de l’éducation numérique. […] Le besoin croissant de solutions basées sur des technologies d’intelligence artificielle fait apparaître la nécessité de former davantage d’experts et de chercheurs dans les domaines scientifiques sous-jacents. » (4)

Nous constatons que la France s’engage dans la quatrième révolution industrielle avec un maximum d’ambition et de lucidité. Il est vrai qu’à travers le réel enjeu économique de l’intelligence artificielle c’est surtout la crainte de devenir dépendant des états souverains qui pousse à l’action.

Prenant en compte la situation mondiale sur les technologies basées sur les algorithmes, la France veut devenir leader du marché en conservant ses cerveaux et en proposant des financements pour le développement de ses startups et grandes entreprises. Mais au-delà de l’aspect financier ce sont les risques éthiques de l’utilisation de l’intelligence artificielle sur la société qui animent le débat.

En effet, le rapport #FranceIA soulève de nombreux points sur les dangers de l’utilisation de cette technologie algorithmique pour une population non préparée :

protection : faciliter l’accès aux données par des blockchains, le stockage des données (cloud) et encourager le recours à l’intelligence artificielle pour l’abreuver de données sont des risques importants de voir nos données personnelles utilisées de manière frauduleuse ou à l’encontre de nos propres intérêts.
formation : dans l’ensemble, la qualité de la formation initiale en intelligence artificielle en France, au niveau master, semble répondre aux attentes des entreprises au regard du niveau d’expertise atteint. Cependant, le vivier ainsi formé suffit à peine à combler les besoins des startups et des grands groupes actifs dans le domaine.
économie : […] risque de nouvelles dépendances économiques, vis-à-vis de détenteurs de certaines technologies critiques ou, ce qui est plus nouveau, de détenteurs de gros volumes de données.
emploi : s’agissant de l’emploi total, sujet qui suscite le plus de craintes, force est de constater que l’impact de l’intelligence artificielle (et plus généralement du numérique) reste incertain, les études disponibles fournissant des résultats contradictoires.
société : il est possible par exemple que, si l’on n’y prend pas garde, une diffusion inégale des technologies sur le territoire ou les mutations engendrées sur le marché de l’emploi ne renforcent une polarisation du développement des usages au bénéfice des métropoles.

Un avenir fait d’algorithmes et de doutes

En France, en janvier 2017, le rapport Mady Delvaux (7) est publié. Il contient des recommandations concernant des règles de droit civil sur la robotique. Puis c’est en juin 2017 que la CERNA (8) communique une étude sur l’éthique de la recherche en apprentissage machine. Elle vise à sensibiliser et rendre vigilants les chercheurs sur les risques de l’intelligence artificielle : « En effet les chercheurs doivent avoir à l’esprit que leurs travaux contribuent de facto à transformer la société et peut-être l’Homme, comme l’ont fait beaucoup d’outils et de techniques depuis des millénaires, même si ce processus n’est pas toujours prévisible. » (9)

On constate que la France mesure avec importance les problèmes éthiques liés à la numérisation de notre société. On observe aussi que l’ensemble des pays riches font cap, toutes voiles dehors, vers une bataille que cette quatrième révolution industrielle va générer. Nombre d’études sur les risques d’une utilisation massive du numérique dans la vie de tous les jours ont été réalisées dans le but de sensibiliser et d’informer les institutions et les citoyens.

Cependant, en analysant la situation, nous pouvons relever que ces manifestes identifient comme citoyens, ceux dont l’intérêt ou la connaissance des technologies numériques est essentiellement tournée vers l’industrie et la consommation. Les pays impliqués dans le développement du numérique, qui imposent par leurs textes les sujets éthiques, représentent une toute petite partie de la population mondiale (environ 10%) (10) et bon gré mal gré nous en faisons partie.

Nous déciderons ainsi de comment sera fait notre monde, sans prendre en considération les modes de vie de nos concitoyens : l’éthique a subitement un goût un peu plus amer pour les 90% restants. Toutefois, les pays riches commencent à prendre réellement conscience des risques de l’ultra-numérisation. Cette démarche aurait dû être entreprise il y a plus de dix ans afin qu’un cadre soit adopté aujourd’hui. Cela fait une décennie que le numérique explose sans cadre institutionnel et les décideurs ont un sérieux train de retard sur la vision de l’impact qu’auront ces technologies sur nos vies – demain est déjà là !

Le manque de profondeur sur l’appréhension des impacts et des risques est significatif (climat, énergie, emploi, condition de vie, etc.). La précipitation des états à régir des textes ne leur permet pas d’aboutir à des recommandations sérieuses et exhaustives et cela ira à l’encontre de notre libre arbitre – dans la crainte de ne pas contrôler leur environnement, les mesures restrictives risquent de pleuvoir. De notre moteur de recherche préféré à l’acceptation d’un prêt immobilier en passant par le véhicule autonome, nous voilà désormais conditionnés par les algorithmes. Ils font parties de nos vies sans même que nous nous en rendions compte mais lorsque la robotique commencera à peser sur notre quotidien (marché de l’emploi, propriété intellectuelle, droit, etc.) et lorsque nos négligences sur le climat et sur le reste de la population mondiale referont surface, 2027 nous paraîtra moins fantastique.

Alors, pourquoi consacrer autant d’énergies au développement de l’intelligence artificielle et à l’ultra-numérisation de notre environnement sous couvert d’une révolution industrielle ? Ne pourrions-nous pas utiliser cette technologie à d’autres fins : psychologie humaine, environnement, pauvreté, etc. ?

Nicolas Bernard
Diplômé de l’École des applications militaires de l’énergie atomique (EAMEA). Après une longue carrière dans les forces sous-marines de la Marine Nationale en tant qu’atomicien, Nicolas travaille comme chargé d’affaires en industrialisation militaire pour le groupe DCNS. Il nous propose des articles d’opinions sur des questions importantes en matière de transhumanisme, post humanisme et d’intelligence artificielle.

Notes :

(0) La thèse de Church-Turing, Olivier Bournez (LIX, CNRS, École Polytechnique)
(1) Turing, A.M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59, 433-460
(2) Dartmouth Artificial Intelligence (AI) Conference
(3) De l’avoir à l’être, le chemin de sagesse, Patrice Brasseur
(4) #FranceIA – Rapport de synthèse France Intelligence Artificielle
(5) Quelques chiffres : La robotique industrielle et la robotique de services – Innorobo Community
(6) Le cloud, les data centers et l’énergie
(7) Rapport Mady Delvaux
(8) CERNA
(9) Éthique de la recherche en apprentissage machine, édition provisoire, juin 2017 – CERNA
(10) La répartition du patrimoine dans le monde – L’Observatoire des inégalités
(11) Industrie 4.0, wikipedia

Les Utopiales Maçonniques 2017 – Devenir : Ethique et Transhumanisme

La 4e édition des Utopiales Maçonniques s’est déroulée les samedi 8 et dimanche 9 avril au siège du Grand Orient de France, à Paris.

Table ronde 5 : Devenir : Éthique et Transhumanisme

Michel Lévy-Provençal est un entrepreneur emblématique français. Ingénieur de formation, il est l’un des fondateurs du site d’informations Rue89 et fut directeur du studio multimédia et chargé du développement digital de la chaîne d’information France 24 de mai 2007 à novembre 2010. En mars 2008, à cause d’un désaccord sur la ligne éditoriale du journal et la stratégie adoptée par la direction, il décide de céder ses parts et quitter Rue89. En mai 2009, il fonde TEDx Paris (la conférence française sous licence TED). Il quitte France 24 en novembre 2010 pour créer Joshfire, une agence dédiée au développement d’objets connectés. En 2012, il crée avec plusieurs membres de l’équipe TEDxParis, l’agence éditoriale Brightness spécialisée dans le coaching d’intervenants et l’accompagnement des entreprises dans leur démarche de transformation. En 2014, il lance L’échappée volée, un do-tank, spin-off de TEDxParis, consacré à l’innovation au service du bien commun.

Intelligence artificielle : un moteur de croissance pour la santé

Les opportunités de croissance sont difficiles à obtenir sans investissement important, mais l’intelligence artificielle est une machine autonome pour la croissance dans le secteur de la santé. Selon l’analyse d’Accenture, lorsqu’elles sont combinées, les principales données cliniques sur les applications d’intelligence artificielle en matière de santé peuvent potentiellement générer des économies annuelles de 150 milliards de dollars pour l’économie américaine des soins de santé d’ici 2026.

L’intelligence artificielle dans le secteur de la santé représente une collection de technologies multiples permettant aux machines de détecter, de comprendre, d’agir et d’apprendre afin qu’elles puissent exercer des fonctions de santé administratives et cliniques. Contrairement aux technologies existantes qui ne sont que des algorithmes/outils qui complètent un humain, aujourd’hui, l’intelligence artificielle en matière de santé peut véritablement augmenter l’activité humaine.

« Nous surestimons toujours les changements qui vont se produire dans les 2 prochaines années alors que nous sous-estimons ceux des 10 années qui viennent ». Bill Gates

Avec un immense pouvoir pour libérer des améliorations en matière de coût, de qualité et d’accès, l’intelligence artificielle explose en popularité. La croissance de l’intelligence artificielle sur le marché de la santé devrait atteindre 6,6 milliards de dollars d’ici 2021, soit un taux de croissance annuel composé de 40 %. Au cours des cinq prochaines années, le marché de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé augmentera plus de 10 fois.

L’IA représente une opportunité importante pour les acteurs de l’industrie de gérer leur résultat dans un nouveau paysage de paiement, tout en capitalisant sur un nouveau potentiel de croissance. Pour mieux comprendre le potentiel d’économie de l’IA, Accenture a analysé une taxonomie complète de 10 applications d’IA ayant le plus grand impact à court terme sur les soins de santé.

L’évaluation a défini l’impact de chaque application, la probabilité d’adoption et la valeur pour l’économie de la santé. Les trois principales applications qui représentent la plus grande valeur à court terme sont la chirurgie assistée par robot (40 milliards de dollars), les assistants infirmiers virtuels (20 milliards de dollars) et l’aide au flux de travail administratif (18 milliards de dollars). Au fur et à mesure que ces applications et d’autres applications de l’IA gagnent plus d’expérience sur le terrain, leurs capacités à apprendre et à agir entraîneront continuellement à l’amélioration de la précision, de l’efficacité et des résultats.

1 – Chirurgie assistée par robot – 40 milliards de dollars
2 – Assistants infirmiers virtuels – 20 milliards de dollars
3 – Aide administrative – 18 milliards de dollars
4 – Détection de la fraude – 17 milliards de dollars
5 – Réduction de l’erreur de posologie – 16 milliards de dollars
6 – Machines connectées – 14 milliards de dollars
7 – Recrutement de patient pour des essais cliniques – 13 milliards de dollars
8 – Diagnostic médical préliminaire – 5 milliards de dollars
9 – Diagnostic d’image automatisé – 3 milliards de dollars
10 – Cybersécurité – 2 milliards de dollars

Afin d’être en mesure de tirer pleinement parti des nouvelles capacités de l’IA, Accenture suggère de se concentrer sur :

LA MAIN D’ŒUVRE. La nature du travail et de l’emploi évolue rapidement et continuera à évoluer pour tirer le meilleur parti des êtres humains et des talents de l’IA. Par exemple, l’IA offre un moyen de combler les lacunes au regard de la pénurie croissante de main-d’œuvre dans les soins de santé. L’IA a le pouvoir d’alléger le fardeau pour les cliniciens et de donner aux travailleurs des outils pour améliorer leur travail.

PRÉPARATION INSTITUTIONNELLE. Pour tirer le meilleur parti de l’IA, les acteurs de la santé peuvent intégrer l’expertise de l’IA dans la structure et la gouvernance de leur organisation. Ils devraient également créer une main-d’œuvre intelligente et une culture qui utilisera l’IA pour améliorer l’efficacité, la qualité et les résultats.

PRISE DE SOIN. L’IA peut augmenter la portée des soins en intégrant les données sur la santé à travers les plates-formes. Cependant, à mesure que de nouvelles technologies sont introduites, diverses sources de données doivent être connectées pour permettre une expérience transparente pour les patients.

SÉCURITÉ. Les parties dans l’écosystème devront travailler ensemble de manière éthique et être en sécurité dans la façon dont elles gèrent les informations critiques sur les patients.

Voir le rapport complet

L’intelligence artificielle, selon Accenture, est un ensemble de technologies permettant aux machines de percevoir, comprendre, agir et apprendre, que ce soit par elles-mêmes ou pour enrichir les activités humaines. Les facteurs de production classiques : Capital et Travail ne sont plus, aujourd’hui, en mesure de fournir la croissance à laquelle se sont habitués les pays développés et qui est nécessaire au bon fonctionnement de leurs économies nationales. Cependant, l’Intelligence Artificielle apparait comme un nouveau facteur de production, qui peut générer de nouvelles sources de croissance, changer notre façon de travailler et renforcer le rôle des salariés dans la croissance de leur entreprise. Les recherches d’Accenture révèlent que l’IA pourrait multiplier par deux les taux de croissance de 12 pays dont la France d’ici 2035 en modifiant la nature du travail tout en explorant une nouvelle relation entre l’homme et la machine. L’impact des technologies basées sur l’intelligence artificielle devrait augmenter l’efficacité du travail de près de 40 % dans certains pays (20% en France), en modifiant la façon dont les tâches sont effectuées et en permettant aux salariés de travailler plus efficacement.

La ruée vers les datas

Depuis les couloirs du Parlement Européen, chronique de la difficile élaboration d’une nouvelle loi pour la protection des données personnelles, enjeu central opposant les citoyens aux intérêts privés.

Chaque fois que nous faisons nos courses sur Internet, interrogeons un moteur de recherche, activons la géolocalisation sur notre smartphone ou même utilisons notre carte de transport ou de crédit, nous laissons des traces : des masses d’informations personnelles sont collectées sur nos habitudes de consommation, nos goûts, nos déplacements ou nos opinions. Des informations hautement exploitables – et monnayables. Nombreux sont les observateurs à l’affirmer : les données seront le pétrole du XXIe siècle. Utilisée de manière judicieuse, cette manne offre la promesse de transformer nos vies en profondeur. Mais à quel prix ? Ces données personnelles échappent de plus en plus aux citoyens, au profit des entreprises. Comment nous protéger contre l’utilisation incontrôlée de nos données, garantir notre droit à l’autodétermination et sanctionner les contrevenants ? Selon les lobbies privés, une loi trop draconienne risquerait de faire fuir les entreprises du territoire européen. Mais faut-il pour autant sacrifier la vie privée des citoyens ?

Depuis plusieurs années, l’Union européenne travaille à réformer la loi sur la protection des données personnelles. Le jeune député vert européen Jan Philipp Albrecht a notamment pris ce combat à bras-le-corps, en se faisant le rapporteur du Parlement européen sur la réglementation de la protection des données. Ce documentaire suit le parcours complexe de la législation européenne en la matière, en interrogeant des acteurs aux intérêts souvent divergents : politiques, juristes, membres de la société civile ou du monde des affaires.

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