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.

Géostratégie de l’intelligence artificielle

Avez-vous testé Google Traduction récemment? Depuis 2006, les progrès de cette technologie sont spectaculaires. Parce qu’ils suivent ceux d’une technologie apparue la même année: le deep learning. Première forme d’intelligence artificielle (IA) efficace, elle devient le terrain des luttes de pouvoir du XXIe siècle. 

Le deep learning a fait entrer l’IA dans une phase de renaissance. Il mobilise des investissements colossaux de Google, Apple, Facebook, IBM et Microsoft, qui ont aussi aspiré toute la recherche universitaire dans ce domaine. Le deep learning, c’est déjà les voitures sans pilote comme des fonctionnalités extraordinaires telles que la traduction d’une conversation en direct via Skype Translate ou la reconnaissance des objets sur une photo (y compris la marque de vos vêtements sur un selfie) par Facebook. Avec cette technologie, les machines ne nous parlent pas encore, mais elles sont déjà capables de nous comprendre et même de nous prévoir.

Ces progrès géométriques de l’IA posent la question de son contrôle. Pas parce qu’on s’approche de Terminator, mais parce que les enjeux économiques sont gigantesques. Le deep learning est l’outil privilégié d’extraction de la valeur du big data, le pétrole numérique du XXIe siècle. Les technologies d’accès à ces ressources sont donc aussi stratégiques que la sismique ou le raffinage dans le pétrole. 

Il est crucial que les entreprises suisses soient en pointe. Ce n’est pas le cas, même s’il y a des raisons d’espérer, avec la Venice Time Machine de l’EPFL (voir page 50) ou la start-up ViDi (voir page 53). C’est insuffisant. Il est urgent que le Fonds national et les autres institutions de recherche bousculent leurs agendas pour construire rapidement un savoir-faire en deep learning.

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