Fabrice Delaye

JOURNALISTE

Fabrice Delaye a découvert Internet le 18 juillet 1994 sur les écrans des inventeurs du Web au CERN. La NASA diffusait ce jour-là les images prises quasi en direct par Hubble de la collision de la comète Shoemaker-Levy sur la planète Jupiter…Fasciné, il suit depuis ses intuitions sur les autoroutes de l’information, les sentiers de traverse de la biologie et étend ses explorations de la microélectronique aux infrastructures géantes de l’énergie.

L’idée ? Montrer aux lecteurs de Bilan les labos qui fabriquent notre futur immédiat; éclairer les bases créatives de notre économie. Responsable de la rubrique techno de Bilan depuis 2006 après avoir été correspondant de L’Agefi aux Etats-Unis en association avec la Technology Review du MIT, Fabrice Delaye est diplômé de l’Institut d’Etudes Politiques de Paris et de l’EPFL.

Membre du jury des SwissICT Awards, du comité éditorial de la conférence Lift et expert auprès de TA-Swiss à l’Académie Suisse des Arts et des Sciences, Fabrice Delaye est l’auteur de la première biographie du président de l’EPFL, Patrick Aebischer.

Faut-il avoir peur de l’intelligence artificielle ?

C’est la ruée vers l’or du moment. L’intelligence artificielle connaît une formidable renaissance qui mobilise les investissements colossaux de Google, Apple, Facebook, IBM et Microsoft, suivis désormais par des géants comme Toyota. Le numéro un mondial de l’automobile vient d’annoncer un investissement d’un milliard de dollars sur cinq ans pour son nouveau Toyota Research Institute dans la Silicon Valley. Il sera entièrement consacré à la robotique et à l’intelligence artificielle qui vont naturellement de pair.

Cette course aux armements dans le domaine de l’intelligence artificielle est justifiée par les progrès de cette technologie longtemps demeurée décevante. Avec leurs réseaux de neurones, les technologies dites du «deep learning » (ConvNets, Dropout, ReLUs, LSTM, DQN, ImageNet) battent à plates coutures les performances des systèmes experts.

En substance, le deep learning apprend comme un enfant à qui l’on montre des images. On lui montre un million de photos de maisons étiquetées "maison" et il saura ensuite reconnaître n’importe quelle maison. Comme c’est valable avec n’importe quel type de donnée et ne prend que quelques minutes grâce à la puissance de calculs des puces graphiques, le deep learning construit des intelligences artificielles génériques. Elles sont capables de reconnaître n’importe quelles données non structurées telles qu’images, sons, mais aussi des prix dans un marché financier, des données médicales, etc. Le deep learning est le complément naturel et attendu du big data.

De la voiture autonome à la traduction de la voix en quasi direct avec Skype Translate, les applications sont innombrables. Et les stratégies des entreprises qui contrôlent cette technologie à la limite inquiétantes. Les chercheurs du laboratoire FAIR de Facebook sont capables de reconnaître n’importe quel objet sur une photo (y compris la marque de vos vêtements sur un selfie ou celle des meubles de votre salon…). Google vient de faire passer sa technologie de deep learning TensorFlow en mode open source afin de mobiliser les ressources d’un écosystème élargi sur le modèle d’Android ou de l'Appstore.

Après les semi-conducteurs, le PC, internet, le mobile et les réseaux sociaux, l’intelligence artificielle est vue par les géants de la Silicon Valley comme La nouvelle méga vague. Parce qu’elle revitalise la robotique tout en permettant d’extraire la valeur du big data.

Du coup, ceux que l’on surnomme déjà les “titans du deep learning”, des professeurs comme Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Andrew Ng, sont recrutés à coup de millions avec toutes leurs équipes, par Facebook, Google et Baidu respectivement. Les start-up du domaine sont aussi frénétiquement rachetées provoquant une formidable concentration de cette expertise chez les géants américains de l’internet.

Cette consolidation soulève le vrai défi que pose l’intelligence artificielle. Il ne s’agit pas de savoir si l’intelligence artificielle pourrait nous contrôler à la façon de Skynet dans le film Terminator ou de Matrix. On en est technologiquement très loin. Par contre, la question de savoir qui va contrôler l’intelligence artificielle est essentielle. Aussi bien pour des questions de compétitivité que de choix de société. Que penser par exemple de l’emploi de l’intelligence artificielle par les sites de rencontre ? Les machines sont-elles déjà en train de nous élever ?

Les travaux menés en Suisse dans le domaine du deep learning sont donc stratégiques. Les lecteurs du numéro de Bilan en kiosque actuellement les découvriront au travers des recherches conduites par la Venice Time Machine de l’EPFL comme de l’étonnante start-up fribourgeoise ViDi System.

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