Rencontré il y a quelques jours sur la diagonale de l’ EPFL , le professeur d’humanités digitales Frédéric Kaplan ne cache pas son enthousiasme. «Nous étions outsider et nous voilà parmi les finalistes », explique-t-il.

Un outsider à un milliard

Quelques jours plus tôt, il a, en effet, appris que le projet de Time Machine qu’il coordonne depuis l’EPFL au niveau européen (impliquant pas moins de 253 institutions dont non seulement des Aniversités mais 19 archives nationales et de grands musées comme le Louvre et le Rijksmuseum ) a été retenu parmi les six projets «Flagship». L’un d’entre eux recevra un financement d’un milliard d’euros sur dix ans à partir de 2020. Exactement comme le Human Brain Project en 2013.

Comme le Human Brain Project avec Blue Brain, le projet Time Machine est le prolongement européen d’un projet initié et mené par l’EPFL. En l’espèce celui de Venice Time Machine . Démarré en 2012, il s’agissait alors de sauver en les digitalisant les archives de la République de Venise. Puis, conformément à la vision de Frédéric Kaplan qui mène ce projet pour l’EPFL en collaboration avec l’Université Ca’Foscari de Venise d’utiliser ce gigantesque big data afin de développer des outils d’intelligence artificielle pour son exploitation et d’autres, par exemple de réalité immersive voir de réseaux sociaux, pour son exploration.

Second point commun avec le Human Brain Project: le projet Time Machine force un peu le destin pour obtenir son rang de projet de recherche européen à un milliard. En 2016, quand la Commission Européenne commence à préparer sa politique scientifique au-delà d’Horizon 2020 elle veut relever un grand défi scientifique avec un nouveau Flagship soit dans le domaine de la société connectée, soit dans celui de la santé, soit dans celui de l’environnement. L’histoire, l’art ou la culture ne sont pas sur cet agenda. Pas plus que ne l’étaient les neurosciences quand le Human Brain Project a gagné son Flagship.

La course au big data

Pour le HBP, cette ambiguïté de départ n’a pas toujours été heureuse. Les FET Flagship sont fondamentalement des programmes de recherche dans le domaine des technologies de l’information – ou computer science la dénomination étant plus précise en anglais. Mais tous les biologistes du HBP ne le comprennent pas forcément comme cela.

La Time Machine de l’EPFL échappe à ce risque pour deux raisons. C’est d’abord clairement un projet dans le numérique. Ses promoteurs comme Frédéric Kaplan font souvent référence à un Google du passé ou alors à Google Map lorsque l’on passe à la géographie du passé.

Ce n’est pas par hasard. Dans la course au développement de l’intelligence artificielle, la disponibilité de big data est un élément clé puisque c’est la base d’apprentissage des machines. Or la Chine en dispose quasi naturellement à cause de la taille de sa population et d’une administration centralisée. Et, les GAFA américains les ont construit en capturant toutes les interactions (sociales, commerciales, search…) des internautes. Frédéric Kaplan pense, lui, que l’Europe à l’atout de la diversité et de la profondeur de son histoire pour alimenter des intelligences artificielles à partir de cet océan de données.

Une franchise pour chaque ville

Il se trouve qu’à ce sujet il a reçu un support inattendu: celui des villes européennes. Toutes veulent leur «Time machine». Certaines comme Amsterdam, Jérusalem et Paris se sont déjà engagées financièrement pour les construire. D’autres comme Anvers, Nuremberg, Utrecht ou Naples montent actuellement leurs projets. Frédéric Kaplan parle de « franchises ». Car dans ce contexte, le projet Time Machine devient non seulement un moyen d’agréger des recherches et une infrastructure mais une plateforme qui mutualise et diffuse ces outils y compris dans le tissu économique européen.

C’est probablement ce qui motive l’intérêt de la trentaine d’entreprises qui ont rejoint le projet. Le développeur de jeux Ubisoft y voit par exemple le futur des univers virtuels. D’autres s’intéressent à faire évoluer l’urbanisme, le tourisme, l’éducation sans parler des sciences sociales.

Certes, la Time Machine aura fort à faire vis-à-vis des autres projets candidats comme LifeTime dans la médecine personnalisée, RESTORE dans la médecine génétique, Sunrise pour améliorer l’efficacité du photovoltaïque et Energy-X celle de la chimie verte ou CLAIRE qui veut mettre l’IA au service de l’amélioration des performances humaines.

A part le dernier, on peut cependant se demander si tous ces projets ne seraient pas de toute façon financés? Reste une grande inconnue: la Time Machine peut-elle convaincre non seulement par son originalité, sa qualité et son potentiel, y compris économique mais aussi parce qu’elle est un moyen pour la modernité européenne de renouer avec son passé ? Et donc avec son identité.

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