Le Great Reset : mythes et réalités

Le Great Reset mythes et réalitésLe Great Reset est l’idée à la mode des élites mondialisées qui gravitent autour du Forum de Davos. Mais que signifie-t-il au juste ? S’agit-il, comme on le lit parfois, du dernier projet néo-libéral destiné à balayer nos services publics ? Ou bien est-il le complot pour une domination du monde dont parlent certains ? Ce projet mérite d’être analysé et compris, car il risque d’avoir un vrai impact sur notre vie quotidienne dans les années à venir.

Le Great Reset, c’est l’appel officiel à utiliser la pandémie et les confinements pour changer les comportements sociaux et sociétaux, une occasion historique d’accélérer la quatrième révolution industrielle, celle de la digitalisation. C’est aussi un éloge de l’intervention de l’État pour imposer la transition écologique et l’économie circulaire. C’est encore une justification à la surveillance de tous les individus grâce à Internet et à la reconnaissance faciale.

Loin des fantasmes, cet opuscule propose une lecture littérale du livre de Klaus Schwab, fondateur du Forum de Davos, co-écrit avec Thierry Malleret (ancien conseiller de Michel Rocard), « COVID-19 : La grande réinitialisation » publié en juillet 2020 et en donne une interprétation conforme à sa lettre : ni complot, ni parole en l’air, le Great Reset formalise une aspiration profonde, à la fois étatiste et écologiste, qui structure la pensée dominante d’aujourd’hui.

Éric Verhaeghe, 52 ans, est ancien élève de l’ENA. Il a quitté l’administration en 2007 pour exercer diverses fonctions patronales. Il a créé plusieurs entreprises, dont Tripalio, spécialisée dans le droit des conventions collectives. Il assume ses prises de position libertariennes et anime « Le Courrier des Stratèges ».

“The new normal” ou “La nouvelle norme”

Nous sommes en janvier 2021, le monde est verrouillé et notre économie est au bord de l’effondrement. Les nouveaux vaccins permettront-ils de revenir à la normale ou marquera-t-il un tournant dans l’évolution de l’humanité ? The New Normal, un documentaire factuel de 50 minutes, enquête sur la quatrième révolution industrielle, sur ce que les 1% ont à gagner et ce que le reste d’entre nous est sur le point de perdre.

En enquêtant sur l’origine de la citation – Never far from the lips of authority figures across the globe since early 2020 – The New Normal, réalisé par Happen.network et dont le contenu provient d’Oracle Films, explore les véritables raisons qui se cachent derrière les fermetures et l’hystérie pandémique exagérée qui entoure le Sars-coV-2, et découvre les origines d’un agenda très réel et sombrement menaçant qui pourrait être au cœur de tout cela.

La grande réinitialisation.

HOLD-UP le documentaire censuré en version intégrale

https://tprod.fr/project/hold-up/

La pandémie de la Covid-19 a donné lieu à des échanges contradictoires entre médecins, spécialistes, professeurs, hommes politiques et experts, le tout orchestré et alimenté par le feu nourri des médias. Les scientifiques se sont ainsi retrouvés discrédités avec notamment l’affaire du Lancet. Le Conseil scientifique, censé piloter cette pandémie, est ouvertement accusé d’incompétence et d’arrogance, preuves à l’appui. Et nous dans tout ça ? Que penser ? Que faire avec toutes ces informations ? Qui croire ?

Ce sont les questions auxquelles le documentaire HOLD-UP tente de répondre en partant à la rencontre de soignants, chercheurs, experts, juristes offrant une autre lecture sur cette crise sans précédent et dénonçant une batterie de mesures gouvernementales jugées inefficaces pour la plupart.

La censure n’a pas sa place ici, nous assumons de publier ce documentaire qui permet de s’interroger et de se poser les bonnes questions. Ce documentaire montre également les enjeux et ce qui se joue ici et maintenant : Quel sera le monde après la COVID-19 ? Dans quel monde voulez-vous vivre demain ?

Nous nous dirigeons vers un bouleversement systémique du monde d’un ancien monde vers un monde nouveau, provenant de la combinaison d’une nouvelle révolution techno-scientifique. Un monde digital, mondialisé, aux connexions ultra rapides. Les technologies qui sont d’un intérêt particulier pour les transhumanistes comme l’intelligence artificielle, associées aux données de masse (big data), la biométrie (reconnaissance de l’iris, reconnaissance vocale, reconnaissance du réseau veineux, reconnaissance faciale), l’IoT, les nanotechnologies, la robotique, la blockchain, la cryptomonnaie…. préparent la quatrième révolution industrielle à l’aube du Grand Reset.

Cela fera bientôt 6 ans que nous publions sur ces technologies perturbatrices. La plupart des gens le prennent à la légère puisqu’ils pensent que cela ne les affecte pas, mais la vérité est toute autre. Ces technologies anéantissent totalement les marchés existants et les remplacent par de nouveaux, plus avancés technologiquement. Les gens semblent encore être totalement inconscients des dangers qui les attendent. La technologie de reconnaissance faciale est hors de contrôle et les implications sont profondes. Vous pensez sérieusement que le cybercontrôle en Chine et l’omni-surveillance de sa population pour écraser la dissidence restera en Chine ?

La pandémie COVID-19 a redéfini et reconfiguré la nature et la condition humaine.

Klaus Schwab du WEF a promu le Great Reset comme un moyen de “maîtriser la quatrième révolution industrielle”, un terme qu’il a inventé et qui, a-t-il déclaré en janvier 2016, “affectera l’essence même de notre expérience humaine”.

“The theme of the World Economic Forum Annual Meeting 2016 in Davos is Mastering the Fourth Industrial Revolution. The Fourth Industrial Revolution will bring change at a speed, scale and force unlike anything we’ve seen before. It will affect the very essence of our human experience”.

Schwab a alors décrit la quatrième révolution industrielle comme “une fusion des technologies qui brouille les lignes entre les sphères physique, numérique et biologique”.

Donc, on vous le rappelle, ces technologies comprennent le génie génétique comme l’édition du génome avec CRISPR, l’intelligence artificielle, la robotique, l’Internet des objets (IoT), l’impression 3D, l’informatique quantique…ect.

La quatrième révolution industrielle n’est rien d’autre que la mise en œuvre du transhumanisme au niveau mondial.

Il y a deux mois, nous avons publié le rapport Kaspersky qui visait à clarifier les points de vue des citoyens de plusieurs pays sur la perspective du biohacking (transhumanisme). Et l’année dernière, le rapport Gatner sur les 10 principales tendances technologiques pour 2020 comprenant l’augmentation humaine (le transhumanisme).

Nous sommes à la croisée des chemins.

Vous avez le droit de vous interroger. Vous avez le droit de vous posez des questions. Vous avez le droit d’être intelligent. Vous êtes à même de comprendre, ne remettez pas en cause votre propre capacité de compréhension. C’est ce que nous avons essayer de faire ici depuis 6 ans, en publiant une information accessible au plus grand nombre tout en fournissant plusieurs pistes de réflexion.

Le Grand Reset et la quatrième révolution industrielle

Alors que l’intérêt pour les technologies de la quatrième révolution industrielle a connu un pic à la suite de la COVID-19, moins de 9 % des entreprises utilisent actuellement des technologies avancées telles que l’apprentissage machine, la robotique ou même les écrans tactiles. De quoi les entreprises ont-elles besoin pour accélérer l’adoption des technologies et comment peuvent-elles éviter les problèmes qui découlent d’un manque de gouvernance ?

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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