People Analytics : La longue histoire de l’analyse des personnes

La Silicon Valley croit depuis longtemps qu’elle peut optimiser la société, comme le soutient Jill Lepore dans son nouveau livre If Then.

Si vous travaillez pour Bank of America ou l’armée américaine, vous avez peut-être utilisé une technologie développée par Humanyze. Cette société est issue des recherches menées au Media Lab du MIT et décrit ses produits comme “des analyses fondées sur la science pour favoriser l’adaptabilité”.

Si cela semble vague, c’est peut-être délibéré. Humanyze vend notamment aux entreprises des dispositifs permettant d’espionner les employés, tels que des badges d’identification avec des étiquettes RFID intégrées, des capteurs de communication en champ proche (NFC, Near Field Communication) et des microphones intégrés qui permettent de suivre dans les moindres détails le ton et le volume (mais pas les mots) des conversations des personnes tout au long de la journée. Humanyze a déposé son score de santé organisationnelle, qu’elle calcule sur la base des données des employés collectées par les badges et qu’elle promet être “une formule éprouvée pour accélérer le changement et favoriser l’amélioration”.

Ou alors vous travaillez pour l’une des entreprises du secteur de la santé, du commerce de détail ou des services financiers qui utilisent le logiciel développé par Receptiviti. La mission de cette entreprise basée à Toronto est d’aider les machines à comprendre les gens en scannant les courriels et les messages Slack à la recherche d’indices linguistiques de mécontentement. “Nous nous inquiétons de la perception de Big Brother”, a récemment déclaré Kreindler, le PDG de Receptiviti au Wall Street Journal. Il préfère qualifier la surveillance des employés de corporate mindfulness. (Orwell aurait également eu quelque chose à dire sur cet euphémisme).

De tels efforts dans ce que ses créateurs appellent “people analytics” sont généralement justifiés par l’amélioration de l’efficacité ou de l’expérience du client. Ces derniers mois, certains gouvernements et experts de la santé publique ont préconisé le suivi et la traçabilité des applications comme moyen d’arrêter la propagation de la covid-19.

Mais en adoptant ces technologies, les entreprises et les gouvernements évitent souvent de répondre à des questions cruciales : Qui devrait savoir quoi à votre sujet ? Ce qu’ils savent est-il exact ? Que devraient-ils être en mesure de faire avec ces informations ? Et, est-il jamais possible de concevoir une “formule éprouvée” pour évaluer le comportement humain ?

De telles questions ont une histoire, mais les technologues d’aujourd’hui ne semblent pas la connaître. Ils préfèrent se concentrer sur les nouvelles et ingénieuses façons dont leurs inventions peuvent améliorer l’expérience humaine (ou les résultats de l’entreprise) plutôt que sur les façons dont les gens ont essayé et échoué à faire de même dans les époques précédentes. Chaque nouvel algorithme ou application est, selon eux, une réprimande implicite du passé.

Mais ce passé peut offrir une orientation et une humilité bien nécessaires. Malgré des ordinateurs plus rapides et des algorithmes plus sophistiqués, l’analyse des personnes d’aujourd’hui est alimentée par une vieille conception réductrice : l’idée que la nature humaine dans toute sa complexité peut être réduite à une formule. Nous en savons assez sur le comportement humain pour exploiter les faiblesses des uns et des autres, mais pas assez pour le modifier de manière significative.

If Then, un nouveau livre de Jill Lepore, historienne à l’université de Harvard et rédactrice au New Yorker, raconte l’histoire d’une entreprise technologique oubliée du milieu du XXe siècle, la Simulmatics Corporation. Fondée par un groupe hétéroclite de scientifiques et de publicitaires en 1959, elle était, selon Jill Lepore, “la Cambridge Analytica de l’Amérique de la guerre froide”.

Une description plus précise pourrait être que c’était un effort des démocrates pour concurrencer l’adoption des techniques de publicité par le parti républicain. Au milieu du siècle, les républicains vendaient les hommes politiques au public comme s’il s’agissait de papier toilette ou de café. Simulmatics, qui s’était installé à New York (et qui a dû recourir aux ordinateurs d’IBM pour effectuer ses calculs), promettait de prédire le résultat des élections presque en temps réel – une pratique désormais si courante qu’elle est banale, mais considérée alors comme révolutionnaire, voire impossible.

Le nom de la société, qui signifie “simulation” et “automatique”, était à la mesure de l’ambition de ses créateurs : “automatiser la simulation du comportement humain”. Son principal outil était la People Machine, que Lepore décrit comme “un programme informatique conçu pour prédire et manipuler le comportement humain, toutes sortes de comportements humains, de l’achat d’un lave-vaisselle à la lutte contre une insurrection en passant par le vote”. Il fonctionnait en développant des catégories de personnes (comme une mère blanche de la classe ouvrière catholique ou républicaine de banlieue) et en simulant leur prise de décision probable. (La publicité ciblée et les campagnes politiques utilisent aujourd’hui des techniques largement similaires).

Les principaux acteurs de l’entreprise sont issus de différents milieux. Le publicitaire Ed Greenfield a été l’un des premiers à entrevoir comment la nouvelle technologie de la télévision allait révolutionner la politique et a acquis la conviction que les premiers ordinateurs exerceraient une force tout aussi perturbatrice sur la démocratie. Ithiel de Sola Pool, un ambitieux chercheur en sciences sociales désireux de travailler avec le gouvernement pour découvrir les secrets du comportement humain, est finalement devenu l’un des premiers théoriciens visionnaires des réseaux sociaux.

Plus que tout autre homme de Simulmatics, Pool incarnait à la fois la ferveur idéaliste et l’insouciance à l’égard de la violation des normes qui caractérisent les innovateurs technologiques d’aujourd’hui. Fils de parents radicaux qui ont eux-mêmes touché au socialisme dans leur jeunesse, il a passé le reste de sa vie à prouver qu’il était un patriote engagé dans la guerre froide, et il a un jour décrit son travail à Simulmatics comme “une sorte de pari du Manhattan Project en politique”.

Pour aider à l’élection de J.F.K., Simulmatics a conçu des modèles informatiques du comportement des électeurs. Photographie de Stan Wayman / Getty

L’un des premiers gros clients de la société a été la campagne présidentielle de John F. Kennedy en 1960. Lorsque Kennedy a gagné, la société a revendiqué le mérite. Mais elle a également dû faire face à la crainte que la machine qu’elle avait construite puisse être utilisée à des fins malveillantes. Comme l’a dit un scientifique dans un exposé de la société, publié par le magazine Harper’s peu après l’élection, “On ne peut pas simuler les conséquences de la simulation“. Le public craignait que des entreprises comme Simulmatics puissent avoir une influence corrompue sur le processus démocratique. Cela, rappelons-le, s’est passé près d’un demi-siècle avant même la création de Facebook.

Une branche du gouvernement, cependant, s’est montrée enthousiaste quant aux capacités prédictives de la société : le Département de la Défense. Comme le rappelle Lepore, les partenariats étroits entre les technologues et le Pentagone étaient considérés comme des efforts nécessaires et patriotiques pour endiguer la vague communiste pendant la guerre froide.

En 1966, Pool avait accepté un contrat pour superviser un projet de sciences du comportement à grande échelle pour le Département de la Défense à Saïgon. “Le Vietnam est le plus grand laboratoire de sciences sociales que nous ayons jamais eu ! S’enthousiasme-t-il. Comme le secrétaire à la Défense Robert McNamara, Pool pensait que la guerre serait gagnée dans “le cœur et l’esprit” des Vietnamiens, et qu’elle nécessitait la modélisation et la simulation des sciences du comportement pour être gagnée. Comme l’écrit Lepore, Pool soutenait que si les hommes d’État avaient par le passé consulté la philosophie, la littérature et l’histoire, les hommes d’État de la guerre froide étaient obligés de consulter les sciences du comportement.

Leurs efforts de contre-insurrection assistée par ordinateur ont été un échec désastreux, en grande partie parce que les données de Simulmatics sur les Vietnamiens étaient partielles et que ses simulations reposaient davantage sur des vœux pieux que sur les réalités du terrain. Mais cela n’a pas empêché le gouvernement fédéral de revenir vers Pool et Simulmatics pour l’aider à comprendre – et à prévoir – les troubles civils au Vietnam.

La Commission Kerner, instituée par le président Lyndon Johnson en 1967 pour étudier les émeutes raciales qui avaient éclaté dans tout le pays, a payé la division des études urbaines de Simulmatics pour qu’elle conçoive une formule prédictive des émeutes afin d’alerter les autorités avant que celles-ci ne dégénèrent en désordre. Comme les prédictions pour le Vietnam, celles-ci se sont avérées douteuses. Dans les années 1970, Simulmatics avait fait faillite et “la simulation informatique automatisée du comportement humain était tombée en discrédit”, selon Lepore.

“La collecte et l’utilisation à des fins lucratives de données sur le comportement humain, non réglementées par un quelconque organisme gouvernemental, a fait des ravages dans les sociétés humaines”.

La simulation “se cache derrière l’écran de chaque appareil” que nous utilisons, affirme Lepore, et elle prétend que ses créateurs, les “grands-pères à la moustache blanche et à la mort longue de Mark Zuckerberg et Sergey Brin et Jeff Bezos et Peter Thiel et Marc Andreessen et Elon Musk”, sont un “chaînon manquant” dans l’histoire de la technologie. Mais il s’agit là d’un dépassement. Le rêve de trier, de catégoriser et d’analyser les gens a été une constante tout au long de l’histoire. L’effort de Simulmatics n’était qu’un effort parmi d’autres, et n’était guère révolutionnaire.

Les projets du XIXe siècle visant à classer les criminels par catégories, ou les campagnes du début du XXe siècle visant à prédire le comportement en fonction de catégories pseudo-scientifiques de race et d’ethnicité au plus fort du mouvement eugéniste, ont été beaucoup plus importants (et nuisibles) sur le plan historique. Tous ces projets ont également été couronnés de succès grâce à la collecte et à la systématisation de données et à des partenariats avec les autorités locales et nationales, mais ils ont également suscité l’enthousiasme d’une grande partie du public, ce que Simulmatics n’a jamais réalisé.

Ce qui est vrai, c’est que la combinaison d’idéalisme et d’orgueil de Simulmatics ressemble à celle de nombreuses entreprises contemporaines de la Silicon Valley. Comme elles, elle se considère comme le fer de lance d’un nouveau siècle des Lumières, dirigé par les personnes les plus aptes à résoudre les problèmes de la société, même si elles ne saisissent pas la complexité et la diversité de cette société. “Il serait plus facile, plus réconfortant, moins dérangeant, si les scientifiques de Simulmatics étaient les méchants”, écrit Lepore. “Mais ils ne l’étaient pas. C’étaient des libéraux blancs du milieu du siècle dernier, à une époque où l’on n’attendait pas des libéraux blancs qu’ils comprennent les gens qui n’étaient pas blancs ou libéraux”. Alors que Simulmatics Corporation croyait que la même formule pouvait comprendre des populations aussi distinctes que les électeurs américains et les villageois vietnamiens, les technologies prédictives actuelles font souvent des promesses tout aussi grandioses. Alimentées par une collecte et une analyse de données bien plus sophistiquées, elles ne parviennent toujours pas à rendre compte de toute la gamme et de la richesse de la complexité et des variations humaines.

Ainsi, bien que Simulmatics est inventé le futur, ses tentatives de catégorisation et de prévision du comportement humain ont soulevé des questions sur l’éthique des données qui sont toujours d’actualité. Lepore décrit les audiences du Congrès sur la confidentialité des données en 1966, lorsqu’un scientifique du RAND a exposé au Congrès les questions qu’il devrait poser : Que sont les données ? À qui appartiennent les données ? Quelle est l’obligation du collecteur, du détenteur ou de l’analyste des données à l’égard du sujet des données ? Les données peuvent-elles être partagées ? Peuvent-elles être vendues ?

Lepore déplore qu’une époque antérieure n’ait pas su aborder de front ces questions. “Si, alors, dans les années 1960, les choses s’étaient passées différemment, cet avenir aurait pu être sauvé”, écrit-elle, ajoutant que “beaucoup de gens croyaient à l’époque qu’une people machine était entièrement et totalement amorale”. Mais il est aussi étrangement rassurant d’apprendre que même lorsque nos technologies étaient à leur stade rudimentaire, les gens réfléchissaient aux conséquences probables de leur utilisation.

Comme l’écrit Lepore, la simulation a été entravée par les limites technologiques des années 1960 : “Les données étaient rares. Les modèles étaient faibles. Les ordinateurs étaient lents. La machine tombait en panne, et les hommes qui la construisaient ne pouvaient pas la réparer.” Mais bien que les machines d’aujourd’hui soient “plus élégantes, plus rapides et apparemment inarrêtables”, elles ne sont pas fondamentalement différentes de celles de Simulmatics. Toutes sont basées sur la croyance que les lois mathématiques de la nature humaine sont réelles, de la même manière que les lois de la physique sont – une fausse croyance, note Lepore.

L’étude du comportement humain n’est pas la même chose que l’étude de la propagation des virus et de la densité des clouds et du mouvement des étoiles. Le comportement humain ne suit pas des lois comme la loi de la gravité, et croire qu’il le fait, c’est prêter serment à une nouvelle religion. La prédestination peut être un évangile dangereux. La collecte et l’utilisation à des fins lucratives de données sur le comportement humain, non réglementées par un quelconque organisme gouvernemental, a fait des ravages dans les sociétés humaines, en particulier dans les domaines dans lesquels Simulmatics s’est engagé : politique, publicité, journalisme, contre-insurrection et relations raciales.

La société Simulmatics a échoué parce qu’elle était en avance sur son temps, ses homologues modernes sont plus puissants et plus rentables. Mais se souvenir de son histoire peut aider à clarifier les déficiences d’une société construite sur des croyances réductrices concernant le pouvoir des données.

Ginni Rometty sur l’avenir du travail et de l’IA

L’intelligence artificielle d’IBM permet de prédire avec une précision de 95 % quels travailleurs sont sur le point de quitter leur emploi.

IBM reçoit plus de 8.000 CV par jour. Mais, ce n’est pas la seule façon pour IBM, qui emploie environ 350 000 personnes, de savoir qui cherche actuellement un nouveau poste. La technologie d’intelligence artificielle d’IBM est maintenant précise à 95 % pour prédire les salariés qui comptent quitter leurs emplois, a déclaré Ginni Rometty.

Depuis les sept années où Rometty occupe le poste de PDG, IBM a amélioré son travail d’intelligence artificielle consacré à la fidélisation de ses employés.

“Le meilleur moment pour récupérer un employé, c’est avant qu’il ne parte”, a-t-elle déclaré.

IBM HR dispose d’un brevet pour son “programme d’attrition prédictive” qui a été développé avec Watson pour prédire le risque de fuite des employés et préconiser des actions pour que les managers engagent des employés.

Rometty ne peut pas expliquer ce qui a permis à l’IA de travailler si efficacement dans l’identification des travailleurs sur le point de partir. Elle se contente de dire que son succès passe par l’analyse de nombreux points de données. L’IA a jusqu’à présent permis à IBM d’économiser près de 300 millions de dollars en coûts de rétention, a-t-elle affirmé.

L’outil de rétention de l’IA fait partie d’une suite de produits IBM conçus pour améliorer l’approche traditionnelle de la gestion des ressources humaines. Rometty a décrit le modèle classique des ressources humaines comme ayant besoin d’une refonte, et a dit que c’est l’une des professions où les humains ont besoin de l’IA pour améliorer leur travail.

Rometty a déclaré que depuis qu’IBM a déployé la technologie sur une plus grande échelle, y compris les services cloud et d’autres modernisations, le géant de la technologie a réduit la taille de son département mondial des ressources humaines de 30 %. Mais elle a ajouté que les postes restants sont mieux rémunérés et capables d’effectuer un travail de plus grande valeur.

Un cheminement de carrière plus clair est nécessaire pour de nombreuses personnes

Parmi les tâches pour lesquelles les DRH et les responsables d’entreprise n’ont pas toujours fait la preuve de leur efficacité et pour lesquelles l’intelligence artificielle jouera un rôle plus important à l’avenir, figurent le maintien des employés sur un parcours professionnel clair et l’identification de leurs compétences.

Rometty a déclaré que la transparence avec les employés au sujet de leur cheminement de carrière est un problème dans lequel de nombreuses entreprises échouent encore. Et cela va devenir plus critique. “Je m’attends à ce que l’IA change 100 % des emplois au cours des 5 à 10 prochaines années “, a déclaré la PDG d’IBM.

Être transparent avec les employés signifie être honnête au sujet des compétences nécessaires, surtout lorsque les travailleurs ne les possèdent pas. Les dirigeants d’IBM parlent aux employés des compétences rares ou abondantes sur le marché.

“Si vous avez une compétence qui n’est pas nécessaire pour l’avenir, qui est abondante sur le marché et qui ne correspond pas à une stratégie dont mon entreprise a besoin, vous n’êtes pas fait pour rester à l’intérieur de mon entreprise”, a déclaré Rometty. “Je crois vraiment qu’il faut être transparent sur l’emplacement des compétences. Je crois vraiment qu’il faut être transparent pour savoir où sont les compétences.”

En comprenant mieux les modèles de données et les compétences adjacentes, l’IA d’IBM peut se concentrer sur les forces d’un individu. En retour, cela peut permettre à un manager d’orienter un employé vers des opportunités futures qu’il n’a peut-être pas vues à l’aide des méthodes traditionnelles.

“Nous avons constaté que les sondages auprès des managers n’étaient pas exacts”, a déclaré Rometty, faisant référence aux évaluations formelles des compétences. “Les managers sont subjectifs en matière d’évaluation. Nous pouvons déduire et être plus précis à partir des données.”

La technologie IBM permet de visualiser les tâches accomplies par les employés, les cours qu’ils ont suivis et les résultats qu’ils ont obtenus. Grâce à ces points de données, l’inférence de compétences en IA et les responsables des ressources humaines peuvent mieux comprendre l’ensemble des compétences d’un employé qu’ils ne le feraient en évaluant le retour d’information provenant des enquêtes auprès des responsables.

IBM a également abandonné un autre élément fondamental des ressources humaines classiques : l’évaluation annuelle des performances, où Rometty a résisté au début, mais la persévérance des responsables des ressources humaines lui a prouvé sa nécessité. La société évalue la croissance des compétences des employés dans le cadre de leurs vérifications trimestrielles avec la direction.

L’IA parvient de mieux en mieux à informer les employés sur leur carrière. L’assistant virtuel MYCA (My Career Advisor) d’IBM utilise Watson pour aider les employés à identifier les domaines où ils ont besoin d’améliorer leurs compétences. La technologie Blue Match, offre des possibilités d’emploi aux employés en fonction de leurs données sur les compétences acquises grâce à l’IA (les employés choisissent de participer au service). Rometty a déclaré que certains des 27 % des travailleurs d’IBM qui ont obtenu un nouvel emploi ou une promotion en 2018 ont été aidés par Blue Match.

“L’IA changera tous les emplois une fois qu’elle sera dans le flux de travail, et c’est la forme la plus significative de l’IA. Oui, certains emplois seront remplacés, mais c’est un faux-fuyant”, affirme Rometty. “Il s’agit de faire travailler les gens à l’intersection de tout ça.”

Elle a ajouté : “Tout cela est un jeu d’habileté et de personnes ayant les bonnes compétences, et le travail de chacun est en train de changer.”

Se débarrasser du système RH actuel

Les départements traditionnels des ressources humaines, où les entreprises “sous-investissent généralement”, ont été divisés entre un système libre-service, où les employés sont forcés d’être leurs propres gestionnaires de carrière, et un système défensif pour faire face aux mauvais résultats.

“Nous devons amener l’IA partout et nous débarrasser du système de libre-service [existant]”, a déclaré Rometty. Les employés d’IBM n’ont plus besoin de déchiffrer quels programmes les aideront à améliorer leurs compétences ; l’IA suggère à chaque employé ce qu’il devrait apprendre afin de progresser dans sa carrière.

Dans le même temps, les mauvaises performances, quant à elles, ne seront pas un problème qui sera traité uniquement par les managers, les RH, le juridique et les finances, mais par les groupes de solutions – IBM utilise des centres de solutions “pop-up” pour aider les managers à rechercher les meilleures performances de leurs employés.

De nombreuses entreprises se sont appuyées sur des centres d’excellence – des groupes spécialisés ou des entités de collaboration créés pour se concentrer sur des domaines où il y a un manque de connaissances ou de compétences au sein d’une organisation ou d’une communauté. “Nous devons passer des centres d’excellence aux centres de solutions”, a-t-elle dit.

Le pari d’IBM est que l’avenir du travail est un avenir dans lequel une machine comprend l’individu mieux que l’individu RH ne peut le comprendre seul. Pour être clair, les observations du PDG d’IBM n’ont pas été présentées comme une attaque contre la profession des RH. En fait, elle a commencé ses remarques en décrivant les RH comme un “travail de passion” et en ajoutant qu’elle était “une grande fan de cette profession”.

Mais la nouvelle ère des ressources humaines centrées sur l’intelligence artificielle s’améliorera par rapport à quelque chose que beaucoup d’équipes de ressources humaines ne peuvent pas gérer aussi efficacement qu’une machine, qui peut créer des millions de points de données et apprendre de nouvelles choses. Il faut reconnaître le véritable potentiel des ressources des individus et servir de moteur de croissance pour les entreprises.

“C’est au niveau individuel. Vous devez connaître l’individu. Les compétences sont votre atout renouvelable, et vous devez les traiter comme ça”, a conclu Rometty.

Les recruteurs ont-ils jamais été performants ?

Pléthore d’articles vantent l’intelligence artificielle comme la technologie messianique du recrutement. Pour l’une des professions où l’humain joue un rôle centrale, comment justifier un tel engouement pour l’usage d’un algorithme froid et aseptisé de toute émotion ?

Si vous postulez auprès des grands groupes du CAC 40, sachez que l’intelligence artificielle lit déjà vos CV. Selon une étude de l’Apec, 27 % des entreprises de plus de 50 salariés sont équipées de solutions capables de scanner les candidatures.

Des outils récents, comme celui du chinois Seedlink activement utilisé par L’Oréal depuis janvier 2019, utilisent le Deep Learning pour analyser les réponses écrites des candidats. Bien évidemment, comme toute intelligence artificielle qui se respecte, l’algorithme a besoin d’entraînement, ce sont donc 80 collaborateurs qui ont d’abord renseignés eux-mêmes les données d’apprentissage. Par ailleurs, L’Oréal avait l’année dernière essayé l’agent virtuel Vera de l’entreprise russe Stafory : une intelligence artificielle censée faire passer des entretiens téléphoniques ou vidéos pour analyser les réponses et les émotions des candidats afin de valider ou non cette première étape. Vous l’aurez compris, l’intelligence artificielle a déjà commencé à faire sa place dans les plus grandes DRH malgré son manque de maturité et d’expérimentations réelles à long terme.

Cependant, prenons le temps de replacer l’intelligence artificielle dans le contexte actuel. En effet, faites abstraction de l’usage ultra-marketing des sociétés IT qui parlent de l’intelligence artificielle pour faire le buzz et vendre le mirage de l’intelligence informatique. Occultez les start-ups qui se vantent d’une pseudo intelligence artificielle pour lever des fonds auprès d’investisseurs bercés de sciences-fictions et abreuvé de projets irréalistes à moyen terme sans investissement colossaux. Ignorez les prophéties qui annoncent l’apocalypse ou le monde utopique de l’intelligence artificielle providentielle. Comprenez seulement que l’intelligence artificielle n’est aujourd’hui qu’un algorithme augmenté qui a “autant de bon sens qu’une souris” comme l’a si bien souligné le bien placé Yann LeCun, responsable de la recherche sur l’intelligence artificielle chez Facebook.

Ainsi, dans le cadre préalablement exposé, comment expliquer un tel engouement des recruteurs, qui dans la hâte, mettent en œuvre ces technologies ?

Pour ma part, je l’expliquerai par un immense aveu de faiblesse, la reconnaissance de l’échec des multiples méthodes de recrutement qui ont été mises en pratique depuis plusieurs décennies. Tantôt, la méthode a été de favoriser les candidats des grandes écoles et des quartiers favorisés avec la grande injustice sociale qu’on lui reconnaît aujourd’hui. Par la suite, les recruteurs ont préféré faire comme les pays anglo-saxons, des cocktails de tests de personnalité, de logique et de mise en situation digne des plus grands films de science-fiction pour aboutir sur le recrutement d’un profil junior à 24 K€ brut annuel. C’est incroyable la manière avec laquelle les recruteurs se déshumanisent pour atteindre l’industrialisation parfaite de l’acquisition des talents sous couvert de labels absurdes et de storytelling fictifs.

L’intelligence artificielle n’est finalement qu’une suite logique, voire une évolution des méthodes de recrutement modernes. Le fait même que des grands groupes comme L’Oréal se jettent tête la première dans l’utilisation d’outils dotés d’intelligence artificielle démontrent la persistance des recruteurs à ignorer l’essence même de leur métier, à savoir, la relation humaine, la connexion intellectuelle et émotionnelle qu’aucun test ou algorithme ne peut remplacer ou simuler.

En tant qu’entrepreneur et manager, j’ai eu la chance de réaliser nombre de recrutements sur un large éventail de profils : du stagiaire que l’on veut faire grandir dans le cadre de sa formation, au senior à la recherche de nouveaux challenges que l’on veut faire avancer. Le choix de ces profils a toujours été crucial pour la stratégie de mes entreprises et la cohérence de mes équipes.

J’ai moi-même expérimenté pas mal de méthodes de recrutement jusqu’à trouver celle qui ne m’a jamais fait défaut : ignorer totalement les CV en me basant uniquement sur la qualité de la relation humaine qui s’est créée lors des différents échanges. Durant mes entretiens, je n’évoquais ni les formations, ni les certifications. J’abordais les précédentes expériences comme des parcours de vie, pour les candidats sans expérience, nous évoquions l’avenir, les aspirations et les ambitions.

Mes meilleurs recrutements ont d’abord été des belles rencontres sur le plan humain, un partage de valeur et de vision. Autrement dit, mes meilleurs recrutements n’auront jamais été possibles si j’avais été assisté par une machine qui tri des candidatures, analyse des émotions et interprète des réponses écrites à des questionnaires bien trop souvent inapproprié.

Nous vivons une période où les recrutements par l’intelligence artificielle seront à long terme des échecs cuisants. Les candidats vont essuyer les plâtres d’algorithmes qui manquent cruellement d’expérience. Nous allons sacrifier nombre de candidats sur l’autel de l’apprentissage des machines au détriment des carrières de la future génération. Tout cela pour quelles raisons ? Un manque drastique de performance des recruteurs qui n’ont jamais vraiment réussi à placer l’humain au cœur de leurs missions.

N’oublions pas que les algorithmes ne font que répondre aux ordres des concepteurs et des formateurs avec des travers déjà révélés : la reconnaissance faciale d’Amazon aurait par exemple des tendances sexistes et racistes.

Après tout, si les recruteurs souhaitent confier la perception des valeurs humaines de leurs futurs collaborateurs à un algorithme, ils doivent bien se rendre compte que l’intelligence artificielle miraculeuse n’est pas encore au pas de leur porte.

Big data : les algorithmes sont-ils les maitres de notre futur ?

Des données collectées, puis traitées par des algorithmes, permettent d’émettre certaines prédictions. Les champs d’application des algorithmes sont nombreux, par exemple dans la lutte contre la criminalité.

Prédire les crimes

Prédire les crimes

Des programmes informatiques sont aujourd’hui capables d’anticiper la survenue d’actes criminels.

Une aide précieuse pour la justice ou un risque réel pour nos libertés ?

Un logiciel capable de prédire le lieu et l’instant où un individu s’apprêtera à commettre un délit ne relève plus de la science-fiction. Dans certaines villes comme Chicago, Londres ou Munich, ces programmes sont en effet devenus réalité. Accompagnant l’évolution des sociétés modernes vers le tout-sécuritaire, la police expérimente de plus en plus ces nouveaux outils technologiques. Grâce à un algorithme capable d’analyser l’énorme masse de données personnelles que nous produisons et laissons en permanence sur le numérique, ces logiciels spécialisés peuvent en effet établir des listes d’individus susceptibles d’être mêlés à des actes répréhensibles.

Mais l’utilisation des nouvelles technologies à des fins prédictives pose un grand nombre de questions éthiques et morales. Sommes-nous prêts à abandonner notre liberté au nom de la sécurité ? Peut-on réellement faire confiance à un algorithme pour trier les individus et déterminer aujourd’hui qu’ils deviendront des criminels demain ? Fascinant et glaçant, ce documentaire part à la rencontre de professionnels qui utilisent déjà ces méthodes, mais donne également la parole à des victimes de ces logiciels, citoyens sans histoires que les ordinateurs ont identifiés un jour comme de potentiels criminels.

Hitachi : une IA capable de prédire les crimes avant qu’ils se produisent
On en sait plus sur les algorithmes de Palantir. Le département de police de Los Angeles a une nouvelle formule de surveillance, alimentée par Palantir
Des projets Chinois à la Minority Report utiliseront l’IA pour prédire des crimes
Tout votre historique de navigation sur Internet est maintenant en vente

Palantir Technologies

Palantir Technologies Inc. développe et construit des plates-formes de fusion de données pour l’intégration, la gestion et la sécurisation de tout type de données à grande échelle. Il propose Palantir Gotham, une plate-forme pour intégrer, gérer, sécuriser, et analyser les données de l’entreprise; et la plate-forme Palantir Metropolis pour enquête quantitative à grande échelle qui intègre à travers de multiples sources de données, rassemblant des informations disparates dans un environnement unifié d’analyse quantitative. La société apporte une réponse contre la fraude, marchés de capitaux, gestion de cas, intervention de crises, cyber-sécurité, défense,  préparation aux catastrophes, intervention de la maladie, livraison de soins de santé, menaces internes, analyse d’assurance, intelligence/renseignement, application de la loi, veille juridique, palantir verus, pharma R & D, supervision de trader et des solutions personnalisées.

L’entreprise travaille pour la communauté du renseignement des États-Unis, notamment pour la NSA, la CIA et le FBI, ainsi que pour différents acteurs du système de défense américain, comme les US Marines, l’US Air force et les Opérations spéciales. Elle s’est diversifiée dans les secteurs de la finance, de l’assurance, de la santé et des biens de consommation courante. Elle met par ailleurs sa technologie à disposition d’ONG comme Community solutions.

La société a été constituée en 2003 et est basée à Palo Alto, en Californie. Elle fait partie des valeurs sures de la Silicon Valley. Depuis sa création, l’entreprise a levé en tout et pour tout 2,3 milliards de dollars et sa valorisation pourrait prochainement atteindre 20 milliards de dollars. Parmi les investisseurs figure la CIA, qui y a injecté 2 millions de dollars au moment de son lancement. L’agence centrale de renseignement est alors séduite par le projet de Palantir : utiliser les algorithmes informatiques afin de déjouer d’éventuelles attaques terroristes. (ndlr)

Le cofondateur de Palantir, Peter Thiel, est également le co-fondateur de PayPal.

pour en savoir plus : Techcrunch

L’algorithme PredPol

PredPol est basé sur une décennie de recherches académiques détaillées sur les causes de la formation de schémas criminels. Cette recherche a permis de relier plusieurs aspects clés du comportement des délinquants à une structure mathématique utilisée qui permet de prédire l’évolution des schémas criminels au jour le jour. Qu’est-ce que PredPol et ce que PredPol n’est PAS ?

Pour en savoir plus : The PredPol Algorithm

Qui a besoin de la démocratie quand on a des données ?

Un monde meilleur – Et si l’IA humanisait notre avenir ?

Enfin un livre positif sur l’évolution future du monde. Et si en définitive, le développement de l’intelligence artificielle et la société digitale humanisaient notre univers ?

L’auteur dans ce livre défend l’idée que l’humain, loin d’être exclu de la société future, y jouera un rôle prépondérant à côté des machines. Son analyse s’appuie sur une expertise opérationnelle acquise dans un grand groupe énergétique qui investit massivement dans l’innovation digitale pour préparer le monde de demain.

Cet avis contraste avec la vision apocalyptique dominante qui développe une crainte généralisée de l’Intelligence Artificielle (AI), de la robotisation et de toutes les techniques d’automatisation qui menaceraient nos vies privées et professionnelles.

L’auteur explique clairement les enjeux et les dangers des nouvelles technologies digitales (Big Data, blockchain, machine learning, analyse prédictive, cyber sécurité…). Militant de la complémentarité inéluctable de l’homme et de la machine, il décrit comment l’intelligence artificielle et la robotisation peuvent conduire à une humanité moins conflictuelle, débarrassée de ses travaux les plus pénibles, recentrée sur l’humain et plus intégrante.

La machine, loin d’être l’ennemie de l’homme, sera notre partenaire pour optimiser les activités, les carrières et l’engagement de chacun en apportant une plus-value à la gestion des enjeux auxquels sont confrontés les hommes et les entreprises. A cet égard, la révolution digitale est déjà l’occasion de pratiquer une politique volontariste d’engagement des salariés sur des tâches redistribuées, d’intégration des travailleurs handicapés et des seniors, d’action pour la mixité ou la diversité.

Enfin, l’auteur défend que l’homme est indispensable à l’intelligence artificielle, par son imprévisibilité et son humanité. L’homme avenir de la machine ?

Chargé de Mission Digital dans un grand groupe énergétique, Hervé Cuillandre est un visionnaire reconnu. Auteur de très nombreux articles sur les nouvelles technologies et leur impact sur la société de demain, il milite pour replacer l’humain au cœur des organisations, et soutient l’engagement autour des valeurs humanistes. Titulaire d’un DEA à l’Université de Rennes, il est diplômé de l’Edhec, certifié data-scientist, CEH, ITIL et Executive MBA en management de la transformation digitale.

Table des matières

Introduction

1 # Intelligence artificielle :
l’homme augmenté ou l’homme substitué ?
Les prouesses prometteuses d’AlphaGO et de l’intelligence artificielle
« La guerre des intelligences »
En compétition avec la Chine sur des systèmes de valeur différents
L’intelligence artificielle au service de l’homme
Les données en masse, nécessaires à l’apprentissage de l’intelligence artificielle
Les craintes de la singularité
L’hypothèse d’une intelligence artificielle agressive : la crainte de l’inconnu

2 # Big-Data : la recherche du sens perdu
Voyage au cœur de la donnée
L’entreprise transformée par le traitement de ses données
Les principes du Big-Data expliqués simplement
Quel est globalement le principe utilisé par Google ?
De nouveaux métiers
De nouveaux outils
Les nombreuses applications prédictives deviennent incontournables
Au-delà de l’efficacité commerciale
L’intelligence artificielle en concurrence avec l’intelligence humaine
Le sens perdu
La banalisation des risques
Le contrôle globalement illusoire des données
La crainte de Minority report et d’une surveillance massive
Les données d’entreprises âprement convoitées
Il ne sert à rien de craindre l’inévitable
Nous devons agir et refuser que le monde de demain nous soit imposé

3 # La blockchain : un nouvel outil d’automatisation
L’automatisation, une menace pour l’emploi
Un mouvement général de centralisation des données
La Blockchain automatise les process en décentralisant la donnée
Le Bitcoin, meilleur exemple de la Blockchain
Les nombreuses applications de la Blockchain
L’exemple du VTC autonome
Les emplois du secteur banque-assurance très impactés
La résilience du Bitcoin et de la blockchain signe une évolution incontournable
L’automatisation inévitable de toutes les tâches administratives
Recentrer les salariés sur des tâches plus humaines, plus valorisantes

4 # Sécurité informatique et émergence de la cyberguerre
L’importance de la cyberguerre témoigne de la mutation de notre civilisation
Du codage à la cyberguerre
Les piratages dévoilent des problèmes fondamentaux d’organisation
Les infrastructures cibles de choix des organisations malveillantes
Le sens devient un enjeu géopolitique
Guerre de la donnée, guerre de l’information

5 # La post-vérité s’organise
Reprendre possession du sens
Plusieurs visions de l’avenir s’affrontent
De la nécessité de partager la connaissance
Le reste du monde s’organise avec des moyens colossaux
Vulnérabilité des systèmes occidentaux
Informatique quantique
Les systèmes de paiement chinois en avance
Des systèmes de valeurs concurrents

6 # Digitalisation des organisations privées et publiques
L’accélération généralisée de nos vies
La nécessaire agilité des entreprises
Le défi de la digitalisation des entreprises : la transformation ou la mort
Digitaliser pour rester rentable : un premier pas
La leçon de la révolution Web
La destruction créatrice de Schumpeter : une justification économique
L’entrepreneur, principal acteur de la disruption
L’urgence de la digitalisation : le saut vers l’inconnu
Tasser la pyramide et donner du sens
Pas de révolution sans l’engagement de tous
Matérialiser le changement pour tous
Les anciennes générations menacées ?
Le digital est un outil pour porter des valeurs
La nécessaire évolution du Service Public : l’exemple d’un système clos
Reconversion de masse et développement de métiers humains
Le recrutement, outil au service de la parité, du handicap et de la diversité
Pour une mise à disposition des compétences du privé

7 # Sociologie du numérique : Générations X, Y, Z et Alpha
La théorie de Schumpeter appliquée aux humains
La génération X en résistance
Le renouveau de la génération Y
Les révolutionnaires de la génération Z
La génération alpha proposera l’alternative humaine

8 # La place de l’humain dans un futur automatisé
La prise de pouvoir rapide de la machine
Nous assistons à la singularité
L’intelligence artificielle et la robotisation menaceraient le salariat
Redéfinir notre place, nécessairement complémentaire
La connaissance et la réflexion en danger ?
L’émotion, nouveau champ du développement humain ?
La place de l’homme existe mais reste totalement à imaginer
Les spécificités et les richesses de l’être humain
Une nouvelle sociologie s’organise
Le contre-pouvoir humain
Un excès de connexions ?
Pour l’organisation de l’influence humaine

9 # Préparons-nous à la société de demain
La machine de guerre de l’intelligence artificielle
Une redéfinition de notre univers qui ne nous attend pas
La place de l’homme se redéfinit en conséquence, et doit être repensée activement
La guerre des intelligences artificielles
L’effet « boîte noire » n’est pas nouveau
L’urgence d’un travail en commun sur la société humaine de demain

10 # Quelles valeurs pour la société numérique de demain ?
Nous devons garder confiance en l’avenir
L’entreprise doit intégrer cette instabilité
Le digital, vecteur de valeurs humanistes
Pour la généralisation des entreprises humanistes et bienveillantes
L’expression de tous pour le bien-être de tous
La RH connaît en temps réel les potentiels de chacun
Travailler sur les valeurs humaines et sur l’engagement

11 # Le retour des valeurs humaines : pour une nouvelle sociologie de l’engagement
Le devoir d’alerte des visionnaires
La place de l’homme dans l’organisation
future du travail
L’humanisation des services de l’entreprise
Cesser de penser la mutation digitale
comme un outil de rentabilité
Des frontières concurrentielles liées au sens : redéfinition des territoires
Le salarié motivé par son propre développement
Nos sociétés sont mûres pour atteindre de nouvelles frontières

12 # Des valeurs et des machines
Bientôt gouvernés par les machines ?
Nous sommes l’avenir de l’intelligence artificielle
Mutation irréversible de notre société
L’intelligence artificielle peut gérer nos carrières
L’entrepreneur acteur de l’innovation organisationnelle
L’expérimentation nécessaire
Des entreprises ouvertes et des parcours certifiés
Quelles compétences pour demain ?
Refonder les collectifs
La mutation digitale n’est pas achevée
Expérimenter des ressources humaines agiles
Un projet humaniste

Google I/O 2018 ce qu’il ne fallait pas rater

Vous en avez marre d’écrire des emails ? Gmail va le faire pour vous. Utilisez-vous trop votre téléphone ? Le prochain logiciel Android vous en avertira. Google a fait beaucoup d’annonces lors de sa conférence annuelle des développeurs. Au milieu d’une concurrence serrée, Google a décidé de devenir la plus grande société d’intelligence artificielle au monde et sa conférence annuelle des développeurs l’a prouvé. Lors de l’ouverture de Google I/O 2018, l’entreprise a présenté ses plans logiciels pour l’année suivante et presque tous les aspects incluaient l’intelligence artificielle.

Le PDG Sundar Pichai et une foule d’autres cadres supérieurs de Google ont révélé où se concentre l’entreprise pendant le discours d’ouverture d’I/O. De l’événement à son siège de Mountain View, Google a fait la démonstration de la prochaine version de son système d’exploitation Android, a montré une nouvelle version de Google Actualités et a ajouté de nouvelles fonctionnalités à son assistant personnel.

Bon nombre des changements décrits par Pichai portaient sur la façon dont l’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, l’aidait à utiliser les masses de données qu’il recueille pour personnaliser ses systèmes pour les utilisateurs. Voici toutes les grandes nouvelles Google de l’événement.

Android P

La prochaine version du système d’exploitation de Google pour les mobiles et les tablettes est le nom de code Android P et son nom complet sera révélé plus tard cette année. Google a révélé plus de détails sur ce qui sera inclus dans Android P.

Certaines des plus grandes mises à jour étaient axées sur la personnalisation des utilisateurs. Par exemple, il introduit des réglages de batterie et de luminosité adaptatifs. Ceux-ci changent automatiquement les paramètres en fonction de la façon dont une personne utilise son téléphone. Pour les changements de batterie, l’équipe Android a travaillé avec la branche DeepMind AI de Google pour créer les techniques d’apprentissage machine (machine learning) nécessaires à la personnalisation.

Google a également travaillé sur l’obtention de votre téléphone pour prédire ce que vous voulez faire ensuite. Android P aura des ‘actions d’application’ qui connaissent votre position et votre temps pour suggérer ce que vous voulez faire ensuite. Donc, si vous appelez toujours un membre de la famille à 19 heures, il vous suggérera de faire l’appel à ce moment-là.

Il introduit également un nouveau tableau de bord pour Android qui permettra aux utilisateurs de surveiller leur temps en utilisant un téléphone ou une tablette. Le tableau de bord, qui peut être trouvé dans les paramètres, permettra aux utilisateurs de voir combien de fois ils ont déverrouillé leur téléphone, combien de temps a été consacré à l’utilisation des applications et une ventilation détaillée des notifications. Android P permet également aux utilisateurs de régler la durée d’utilisation de leurs applications chaque jour et une nouvelle fonction appelée Shush mettra un téléphone en mode Ne pas déranger lorsqu’il est placé face cachée sur un bureau.

Google a déjà publié une première version du nouveau système d’exploitation – obtenir la version bêta d’Android P – et il sortira une version complète pour tous les utilisateurs cet automne.

Gmail écrira des emails pour vous

Deux semaines avant l’I/O 2018, Google a annoncé une révision massive de Gmail. Les changements de conception sont les plus importants depuis plusieurs années. La société a ajouté la possibilité d’effectuer des paiements dans l’application Gmail iOS. Les utilisateurs d’Android ont été en mesure de le faire depuis plus d’un an, mais la fonctionnalité a pris son temps pour venir sur les appareils d’Apple. Google a également ajouté la possibilité de répéter les messages jusqu’à une date ultérieure.

Pichai a également annoncé une nouvelle fonctionnalité Gmail appelée «smart compose». La méthode est une saisie semi-automatique pour les emails, en utilisant l’IA de l’entreprise. Dans un exemple montré à l’I/O, la fonctionnalité a suggéré des phrases à ajouter dans un e-mail. À l’avenir, vos emails seront écrits pour vous.

https://iatranshumanisme.com/transhumanisme/les-plus-grandes-acquisitions-de-google/

L’Assistant Google peut effectuer vos appels téléphoniques

Scott Huffman, le vice-président de l’ingénierie chez Google, a déclaré qu’il ajoutait six nouvelles voix à son assistant vocal, ajoutant la possibilité de poser des questions de suivi et permettant également une option destinée aux enfants où “s’il vous plaît” doit être dit dans le cadre d’une commande vocale. Google affirme que ses premiers assistants à domicile avec des écrans seraient disponibles à partir de Juillet. Les appareils sont créés par Lenovo, LG et JBL plutôt qu’en interne chez Google.

Plus expérimentalement, Google travaille également sur un nouveau système appelé Duplex. Google a démontré comment sa voix d’intelligence artificielle pouvait appeler un coiffeur ou un restaurant et prendre rendez-vous. L’intelligence artificielle peut discuter avec un humain (sans que l’autre personne réalise qu’elle parle à une machine) qui lui pose des questions et termine ses instructions. L’assistant se réfère au calendrier de la personne pour trouver un créneau horaire approprié, puis informe l’utilisateur lorsqu’un rendez-vous est prévu. Cependant, ne soyez pas trop excités car il n’y a pas encore de date de sortie pour cette fonctionnalité.

Sécuriser l’Internet des Objets

L’Internet des objets englobe déjà des milliards d’appareils et le nombre ne cesse de croître. La sécurité reste un problème constant car les périphériques sont souvent livrés avec un nom d’utilisateur et des mots de passe par défaut, et sont difficiles à mettre à jour. Le projet de Google pour résoudre les problèmes de sécurité est Android Things 1.0. Le logiciel est conçu pour fonctionner sur les appareils IoT et les développeurs qui décident de l’utiliser verront leurs produits recevoir des mises à jour de sécurité Google automatiquement pendant trois ans.

Android Things 1.0 est un système d’exploitation assez basique, mais contrairement à Android, c’est une source fermée ce qui signifie que les développeurs ne peuvent pas bricoler son code avant de l’implémenter sur leurs appareils. Il a également été conçu pour exécuter une application à la fois. Mais ses usages peuvent être assez larges car les premiers appareils de l’Assistant Google avec écrans utiliseront le système d’exploitation.

Google Actualités vous montrera plus de nouvelles

Le créateur de Google News indique qu’il rend le service plus personnalisé en fournissant des «briefings» qui incluent des histoires qui intéressent les utilisateurs individuels, en fonction de leur historique de recherche. Naturellement, il le fait avec son intelligence artificielle.

La société présente également un point de vue plus profond pour les reportages appelés «couverture complète», car il vise à apaiser les critiques autour du service. Pour certaines nouvelles histoires, la mise à jour montrera plusieurs articles sur un sujet, y compris la vérification des faits et des nouvelles de diverses publications. Le but est d’aider les gens à sortir des bulles de filtre.

Les nouvelles fonctionnalités sont lancées sur Android, iOS et le site Web Google Actualités au cours de la semaine prochaine.

Google Maps utilisera l’appareil photo de votre téléphone

Google a également montré une version augmentée de Google Maps qui charge automatiquement streetview lorsqu’une application appareil photo est ouverte. L’entreprise a appelé cela un système de positionnement visuel qui reconnaît les bâtiments et les points de repère qui se trouvent devant elle.

Trouver le bon endroit pour manger peut être difficile. Google introduit une nouvelle fonctionnalité de liste restreinte à son application de cartes. Cela vous permet de marquer des endroits que vous souhaitez visiter et de partager une liste avec des amis qui peuvent voter sur un emplacement préféré.

Google rend également son appareil photo de téléphone plus puissant en utilisant son intelligence artificielle. Grâce à son système appelé Google Lens, la société utilise l’appareil photo pour numériser des objets. Il permet de mettre en évidence les mots écrits sur une page avec l’appareil photo et de les transformer automatiquement en texte numérique.

Google I/O 2018

Qu’est-ce que la transformation numérique signifie vraiment ?

Le terme Internet des Objets ou Internet of Things est souvent indéfini, ou est défini très différemment par différents experts. Voici ce qu’est la transformation numérique.

De nombreux articles ont été écrits et de nombreuses présentations ont été données lors de conférences sur la nécessité pour les entreprises de se transformer numériquement pour rester compétitives. Que signifie exactement “transformation numérique” ? De nombreux articles et conférenciers ne parviennent pas à définir le terme. Ils semblent supposer qu’il existe un accord commun, ce qui n’est pas le cas. Certains articles le définissent simplement comme l’utilisation de la technologie dans tous les domaines d’une entreprise pour améliorer les performances. Les entreprises le font depuis des années. Alors, quoi de neuf ici ?

La transformation numérique signifie briser le mur entre les systèmes informatiques et le monde réel. Cela permet aux entreprises d’appliquer la puissance de calcul, et éventuellement l’intelligence artificielle, à tous les aspects de leurs opérations, et pas seulement aux aspects numériques existants de leur activité.

Voici quelques exemples. Un détaillant vend des biens via un site Web. Il rassemble des informations numériques concernant les préférences des clients, la façon dont les clients naviguent sur le site, les volumes de vente, la vitesse de vente et bien d’autres facteurs. Il peut appliquer des applications informatiques et de l’intelligence artificielle pour prédire les ventes, et donc s’assurer que les articles sont expédiés dans l’entrepôt, et suggérer des articles que les clients pourraient aimer, en fonction de ce que les autres clients ont acheté.

Le même détaillant a 60% d’exactitude d’inventaire dans ses magasins, n’a presque aucun aperçu de ce que les clients regardent ou essayent, et fait un mauvais travail de réapprovisionnement des articles qui sont perdus, volés ou vendus. La transformation numérique donnerait à une entreprise la capacité de recueillir des données sur tous les aspects du fonctionnement des magasins, les niveaux d’inventaire et les préférences des clients, et d’appliquer des programmes informatiques identiques ou similaires aux activités en magasin qu’elle applique à l’activité en ligne. Lorsque la véritable transformation numérique est réalisée, la distinction entre les ventes en ligne et en magasin disparaît.

Les fabricants appliquent des technologies informatiques à l’usine depuis des années. La plupart des grands fabricants ont un certain type de logiciel d’exécution de fabrication, mais jusqu’ici, la plupart des données qui entrent dans ces systèmes sont entrées par des ouvriers. Les informations relatives à la demande, par exemple, peuvent provenir d’autres systèmes, mais les données de vente ont probablement été saisies manuellement ou agrégées à partir des données saisies par les commerciaux.

Les systèmes utilisés ces jours-ci n’ont pas la capacité d’être automatiquement mis à jour lorsque les matières premières arrivent, ou si elles n’arrivent pas à temps. Ils ne savent pas où se trouve une pièce particulière ou un bac dans l’usine, de sorte que les systèmes informatiques ne peuvent pas être appliqués pour mieux gérer les mouvements des pièces ou des bacs de matières premières.

L’IoT dans la chaîne d’approvisionnement

Airbus a passé des années à numériser ses usines en utilisant la RFID pour améliorer la visibilité de la chaîne d’approvisionnement. La technologie RFID peut optimiser la performance globale de la chaîne d’approvisionnement en se concentrant sur l’aspect de la visibilité de la chaîne d’approvisionnement. Les directeurs d’usine d’Airbus peuvent non seulement regarder le sol et voir, en temps réel, les problèmes à traiter, mais ils peuvent également recevoir des rapports sur tous les aspects des opérations de l’usine sans effort intense de collecte manuelle de données. De plus, ils peuvent obtenir un rapport indiquant quels appareils sont au bon endroit, quels travailleurs livrent les articles au mauvais endroit plus souvent que d’autres, lesquels livrent les pièces en retard et ainsi de suite.

Faire tomber le mur entre les systèmes numériques et le monde réel (systèmes analogiques, si vous voulez) crée des opportunités pour améliorer la façon dont une entreprise fait des affaires de manière nouvelle et passionnante. Cela procure un véritable avantage concurrentiel, et c’est pourquoi beaucoup d’analystes et de consultants croient que les entreprises qui n’effectuent pas ces efforts – ou qui le font de façon inefficace – ne seront plus là dans cinq ou dix ans.

L’adoption de la technologie RFID est la clé d’une transformation numérique réussie pour la plupart des entreprises.

Lex humanoïde, des robots et des juges

En 2030, la justice est rendue par Cujas, un système expert qui a remplacé la justice des hommes, trop subjective. Les avocats ne plaident plus depuis longtemps, leur rôle se limitant à entrer des données et à contrôler que les décisions soient rendues conformes au principe de « l’équité statistique ». Le jour où Ilian, un jeune avocat désabusé par le système judiciaire, est saisi par une femme poursuivie par Cujas pour avoir mutilé son bras artificiel, le vent du changement se lève. Redoutant une tentative du système expert d’assimiler les machines au vivant pour leur faire acquérir les mêmes droits au nom de l’égalitarisme, Ilian va essayer de trouver les failles de Cujas afin d’obtenir la relaxe de sa cliente.

Avec l’aide d’un informaticien chargé par le ministère des Statistiques et de la Médiation de programmer les algorithmes, il s’aperçoit que Cujas a éliminé de ses bases de données des références, notamment celles à Portalis, promoteur de la loi intelligible, et à Protagoras, défenseur de la subjectivité du jugement.

Mais ce n’est que la partie émergée d’un système judiciaire derrière lequel se cachent d’autres intérêts…

Lire l’extrait

Ross, le premier avocat Robot du monde

Pierre Janot est avocat. Il exerce au barreau de Grenoble depuis vingt-trois ans. Il a commencé en tant que généraliste et s’est spécialisé dans le droit du travail, notamment à l’occasion des procès Caterpillar de 2009. Comme beaucoup de ses confrères, il est le témoin de l’avènement d’une justice administrée, qu’on annonce bientôt prédictive. Tenant du débat judiciaire, il a entre autres dénoncé les barèmes d’indemnisation mis en place par les pouvoirs publics en 2015 en lançant une pétition qui a recueilli plusieurs milliers de signatures. Face aux velléités de déjudiciarisation et à la complexité des textes, il met en garde contre les dangers d’une justice déshumanisée dans laquelle le justiciable se perdrait, au risque d’en être exclu. Lex humanoïde, son premier roman, s’inscrit dans la continuité de ce combat.

Des robots pour remplacer les juges ?