Le congrès AI Paris de juin 2017 a abordé divers aspects de l'intelligence artificielle, notamment les défis techniques et réglementaires, signalant qu'actuellement, l'IA atteint un niveau d'apprentissage similaire à celui d'un enfant de moins de 4 ans. Les débats ont souligné l'importance de la qualité des données et les implications du RGPD sur le développement de l'IA, tout en mettant en exergue les différences de financement et d'écosystème entre les acteurs européens et américains. Enfin, les interventions ont prévu des impacts multiples de l'IA sur la relation client et les modèles économiques, avec des préoccupations croissantes sur la souveraineté numérique et la nécessité de régulations adaptées.

1. Intelligence Artificielle
Compte rendu du congrès AI Paris de juin 2017
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2. Vous accompagner de la création, à la gestion
ou au développement de votre entreprise
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3. Sommaire
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• Etat de l’art technique
• Etat de l’art réglementaire
• Etat de l’art opérationnel
• Etat de l’art de l’écosystème
• Focus : la voix
• Focus : la voiture autonome

4. Etat de l’art technique
• Existence d’un plafond de verre ?
• Alexandre Lebrun de Facebook a bien résumé la frontière
actuelle, le « Next Thing » (photo).
• Si aujourd’hui les méthodes d’apprentissage supervisé sont
maitrisées, les notions telles que l’initiative, l’émotion, la
projection à long terme par exemple sont encore inatteignables
et demanderont probablement de nouvelles méthodes /
technologies.
• Ainsi les défis scientifiques à relever : l’apprentissage non
supervisé, l’oubli, l’hétérogénéité ou encore la pédagogie /
explication, et la certification/validation
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 L’IA pour automatiser des taches à très faible valeur ajoutée : ok. On sait aujourd’hui avoir une IA qui apprend comme un
enfant de moins de 3-4 ans (même s’il faut 5000 photos légendées pour reconnaître un chat quand il ne faut à l’enfant qu’une
seule expérience d’une main sur la casserole chaude pour ne plus la reproduire). Bref, pour rester dans l’analogie : l’âge de raison
n’est pas encore atteint.

5. Etat de l’art technique
• Local vs Cloud ?
• Evoquée à plusieurs reprises mais jamais vraiment directement,
la localisation du calcul devrait faire débat.
• Deux écoles s’opposent.
• D’un coté les partisans du local (certains s’enorgueillissant se
faire fonctionner leur solution sur un Raspberry PI à 5€ ou
Google qui a développé sa puce dédiée à la reconnaissance
d’image) argumentant de la latence réduite et de la
compliance avec la réglementation (cf. plus loin).
• De l’autre, les partisans du cloud avancent la puissance de
calcul et l’énergie.
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 Pour les opérateurs télécoms, ce n’est bien sûr pas tout à fait la même chose… Tout comme pour les fabricants de terminaux ou
de chipset (non représentés). Il semble qu’au-delà de l’aspect juridique, la réalité se situera probablement entre les deux. Avec une
technologie qui offrira toujours davantage de puissance, des algorithmes qui s’optimiseront toujours plus, on devrait basculer du
Cloud au Local mais en étant connecté pour le traitement des demandes (ex : l’interprétation de la commande de pizza se fera en
local mais l’interaction nécessitera une connexion au SI du fournisseur).
?

6. Etat de l’art technique
• Suite logique du Big Data avec l’extrapolation des
résultats
• Tous les exposés dits « techniques » évoquaient grosso modo la
même situation : l’IA est la suite du développement des projets
de Big Data mis en œuvre ces dernières années. De la
conscience de la valeur de la données, les acteurs sont passés
aux moyens de la valoriser. Et au vu des volumes et de la
complexité, l’humain ne peut suffire.
• Comme résumé par Thierry Beauvais de Thales (photo ci-
contre).
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 Comment monétiser ce nouveau pétrole ? Le pragmatisme de l’écosystème sur ces aspects m’a relativement surpris. Loin de
promettre lunes et merveilles, les acteurs ont évoqué des initiatives prudentes (au moins dans les interventions à défaut des discours
plus « commerciaux » sur les stands). Voire humbles (Google, Facebook, Owi,… ont reconnu que les taux de résussite n’étaient pas
encore à des niveaux satisfaisants)

7. Etat de l’art réglementaire
• Le règlement européen sur les données (General Data
Protection Regulation ou GDPR ou RGPD en français)
était au cœur des préoccupations.
• Comme résumé lors d’une intervention – remarquable au
demeurant- d’Alain Bensoussan (avocat spécialisé) le RGPD
introduit plusieurs droits et obligations. Notamment l’obligation
de minimisation des données et de leur usage, bref à l’encontre
des stratégies actuelles des acteurs et notamment des GAFA.
• A noter également le passage pour le consommateur
d’un droit à l’information à un droit à la compréhension
de l’usage des données.
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 Une bombe à retardement ? Beaucoup de stratégie de développement repose sur l’exploitation des données mêmes
anonymisées. Même si tout est affaire d’interprétation, il semble que l’Europe se soit doté des moyens juridiques de contraindre le
développement des acteurs … surtout s’ils sont américains.

8. Etat de l’art réglementaire
• L’intervenant a également abordé les responsabilités des systèmes d’IA. Et d’appeler à la définition d’une
responsabilité du robot en complément des responsabilités des concepteurs de plateforme, des propriétaires,
des utilisateurs, des vendeurs et des fabricants.
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 Une nouvelle fois, la technologie va enrichir les avocats. Le travail sur la définition du cadre légal est immense. Et probablement
qu’in fine tout sera affaire d’interprétation. Avec au cœur des débats : la nécessité ou non d’implémenter pour chaque IA un
« bouton rouge » qui renverrai la responsabilité finale à l’humain quoi qu’il arrive.
• Alexa and co : non compliant avec le RGPD ? Rand
Hindi, intervenant de SNIPS, a lâché une phrase qui
a fait son effet dans les rangées de l’auditorium. En
effet selon lui, les systèmes actuels d’IA Grand Public
(Alexa, Siri, Echo, Home,…) ne seraient pas
compatibles et pourraient disparaitre dès le 25 mai
2018. Par le déport de la donnée, l’usage non
transparent,…
 Là encore, tout est dans l’interprétation. Et s’il ne faut pas douter que les GAFA sauront trouver la parade ou à défaut lutteront
bec et ongles. Cela promet probablement quelques batailles épiques (j’imagine déjà UFC Que Choisir à l’affût).

9. Etat de l’art réglementaire
• Un nouveau terrain d’expression (ou non) de la net
neutralité. A l’heure des réflexions de l’ARCEP et du BEREC
sur l’extension de la notion aux plateformes, deux
intervenants ont soulevé l’enjeu du référencement sur les
systèmes d’IA vocaux tels qu’Alexa ou Home. Et le besoin
d’être vigilant avec ces acteurs à la fois juges et parties.
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 Sujet bien connu et identifié par Facilis Pro pour les Assistants Personnels Grand Public mais qu’il fait plaisir d’entendre évoqué
publiquement. Les obligations de transparence du RGPD devraient être le premier des leviers permettant de surveiller le
phénomène. Avec toutes les limites juridico-réglementaires déjà connues sur les capacités d’action sur ces acteurs...

10. Etat de l’art opérationnel
• Une bonne partie des après-midis était consacrée aux retours d’expérience : Natixis, Voyages-SNCF, Groupe
SPB (assureur), Mr Bricolage, Thales, Société Générale, AG2R.
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 Si les interventions étaient attendues bienveillantes et « vendeuses » les différents intervenants ont toutefois souligné les prudences
initiales et les espoirs finalement assez vite dépassés. Notamment grace à la simplicité et rapidité d’implémentation des solutions (6 mois
en moyenne) et la réactivité des équipes (internes et prestataires).
• Facteur clé de succès ? Deux FCS ont été presque systématiquement évoqués :
• La Qualité des données d’entrée (corpus)
• La nécessaire implication et expertise de l’équipe interne.
 Plusieurs intervenants ont rappelé que la Qualité des données d’entrée des modèles d’IA était bien sûr un enjeu identifié en amont
mais qu’il ne fallait pas sous-estimer l’enjeu sur le résultat. Le Big Data est une exposition des données mais n’en garantit pas la qualité.
C’est à retenir également pour vos projets : ce n’est pas l’utilisateur qui devra nourrir l’IA mais un expert qui devra maitriser les données
d’entrée.

11. Etat de l’art de l’écosystème
• Financement : la concurrence est mondiale et on perçoit facilement les
différences de moyens entre Européens (Français n’en parlons même pas),
Américains ou Chinois.
• Ex : le gouvernement Coréen a décidé d’investir 800M$ dans l’IA au
lendemain de la défaite du champion de jeu de Go face à Google.
• En France l’amorçage est relativement bien structuré et performant,
l’écosystème financier réclame davantage de moyens pour le
développement (dizaine voire centaine de millions d’euro
d’investissement) et surtout de sortie (comme un Nasdaq européen).
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 La course à l’armement ne fait que débuter. Les moyens privés ou semi-publics qui seront mobilisés seront colossaux. On ne peut que
souhaiter bonne chance à l’initiative d’Orange et Deutsche Telekom qui développent leur AI face aux GAFA.
€ ?

12. Etat de l’art de l’écosystème
• #FranceAI : l’initiative française. Les éléments du rapport
(disponible ici) ont été rappelés.
• Comme les recommandations concernant la formation, le
financement, la mise en place d’un Nasdaq européen,…
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 Participer à cette initiative –même a minima- pourrait être très utiles : accès aux startups, aux ressources open source, à l’état de
l’art technique,…
• Le niveau Européen est régulièrement cité comme l’échelle minimum d’action.
• Tant au niveau financier que réglementaire ou politique.
• L’IA soulève ainsi des enjeux de souveraineté ou encore de culture (une IA apprendra selon des codes et pourrait « coloniser
culturellement » d’autres populations. Ex : une IA chinoise n’agira probablement pas de la même manière qu’une IA
américaine).
 Des discours intéressants et parfois alarmistes qui servent probablement à motiver les pouvoirs publics mais souligne néanmoins
l’ampleur de l’enjeu quand bien même il reste encore lointain.

13. Etat de l’art de l’écosystème
• Use cases : la principale faiblesse des startups françaises.
• Plusieurs intervenants ont souligné la qualité des startups françaises, notamment au niveau technologique ou mathématique
mais en soulignant également leur manque de savoir-faire à développer leur produit, à trouver des marchés quitte à se focuser
dans un premier temps sur un marché très spécifique.
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 En écho au pragmatisme des projets d’implémentation qui se focalisaient dans les premières phases sur des périmètres restreints.
• Une nouvelle révolution ?
• Comparée à plusieurs reprises à une rupture similaire à l’arrivée d’Internet ou du Mobile, l’IA vient elle aussi bousculer la relation
client au sens large.
• Soulevant de nouveaux enjeux : qualité de service client (personnalisation, « humanité » de l’IA,…), différenciation avec les
concurrents (qualité de l’IA, périmètre fonctionnel,…), distribution et canaux (Alexa, ranking, visibilité…),…
 Les enjeux et impacts de l’IA seront multiples et toucheront probablement plus de domaines que vous ne le voudriez. La question est
de bien maitriser le calendrier pour ne pas se faire dépasser. A noter que le sujet de la présence sur les IA Grand Public (Alexa, Home,…)
a probablement beaucoup de similarité avec le sujet de l’OTT pour les acteurs de l’audiovisuel.

14. FOCUS : la voix
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• Un (futur) axe de différenciation majeur (designer vocaux, sémantique, tonalité,…)
• Une donnée très sensible. Car servant à l’identification et sujet au piratage irrémédiable (une fois piratée,
c’est foutu)
• Orange investit énormément dans la reco vocale. L’exposé était intéressant bien qu’il ne contenait pas de
« scoop ».
• Une startup a développé le « Cookie vocal » : une solution pour enrichir la connaissance client de l’analyse
des conversations téléphoniques avec l’entreprises (support, service commercial,…)

15. FOCUS : la voiture autonome
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• Un exposé un peu décevant de Renault sur l’#IA mais intéressant au demeurant sur le reste.
• Une globalisation de l’IA avec l’électrification et la connexion des voitures.
• A retenir :
• L’IA à de multiples niveaux : prévision consommation électrique, production,
conception, ventes, SAV et bien sûr conduite autonome (voir photo)
• Difficulté à concilier les cycles de vie / temps de développement entre ces 3
révolutions
• Changement de Business Model : le changement est certain. Le Business
Model lui …
• L’enjeu principal n’est peut-être même technique. L’aspect juridico-réglementairement de la voiture
autonome est énorme.
• Deux écoles s’affrontent à l’image de ce qui a été évoqué précédemment (état de l’art réglementaire) :
• Ceux qui laisseraient bien une chance à la machine plaidant notamment pour qu’une démonstration d’une valeur ajoutée
significative de l’IA suffise
• et d’autres qui appellent à contrôler et laisser l’humain aux commandes (comme l’a recommandé récemment l’Europe).

16. Pour aller plus loin : contactez-nous !
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