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Les technologies du numérique
qui bousculent l’économie
mondiale
29 Juin 2017 - Villa Méditerranée - Marseille
Intervenants : Sébastien Nedjar & Guy Sinnig
Les technologies de demain
Les NBIC
2
Nanotechnologies
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Informatique
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3
Les technologies actuelles
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4
Les technologies actuelles
Sont disruptives
A la fin du XVIII ème il y avait
29000 porteurs d'eau à Paris.
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5
Les technologies actuelles
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Les technologies des « blockchains » vont fortement impacter
tous les secteurs chargés de l’authentification des transactions
monétaires, services, biens, contrats, brevets, diplômes, …
Nous sommes dans un processus de destruction créatrice
liée à l’innovation (selon Schumpeter).
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• notaires,
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6
Les technologies actuelles
Sont exponentielles
Loi empirique de Moore
7
Les technologies actuelles
Sont exponentielles
8
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Séquençage du génome Humain :
• 1990 démarrage du projet « génome humain »
• 2003 séquençage terminé
• 2007 prix du séquençage complet : env. 10 000 000 €
• 2017 prix du séquençage complet : env. 1000 €
Ce sont très clairement les progrès cumulés de la génétique et
des systèmes informatiques qui ont permis d’aboutir à ces
résultats.
9
Les technologies actuelles
Davos - janvier 2017
« Je n’ai pas vu venir la vague du Deep Learning,
ça va beaucoup plus vite que je pensais. »
Sergey Brin cofondateur de Google
10
L’Intelligence Artificielle
Intelligence
Artificielle
(IA)
Machine
Learning
Deep
Learning
11
Deep Learning
On utilise un réseau de neurones artificiels
L’Intelligence Artificielle
Il y a environ 100 Milliard (1011)
neurones dans le cerveau humain.
On considère que l’on a environ 1000
neurones artificiels par processeur.
Vitesse de transmission de l’information :
300 000 000 m/s
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l’information : 130m/s
12
Deep Learning
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L’Intelligence Artificielle
13
Deep Learning
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Mon dessin fait rapidement à la souris La proposition de Google AutoDraw
14
Deep Learning
L’Intelligence Artificielle
Génération automatiques
d’images
Création de nouveaux meubles à
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15
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Google Deep Dream
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17
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L’Intelligence Artificielle
18
Les 4 stades de l’intelligence artificielle
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L’Intelligence Artificielle
2 - La mémoire limitée
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19
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Volume des données
Les données
Provenance des données
20
21
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22
Les données
Informatique décisionnelle (BI)
23
Les données
Informatique décisionnelle (BI)
24
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25
Le Big Data
• Statistique inférentielle,
• Données à faible densité,
• Grande volumétrie et forte
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volumétrie pour inférer,
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26
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27
Le Big Data
Limite actuelle
28
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29
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30
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31
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32
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d’énergie
33
Les objets connectés
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vêtements, …)
34
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via puces, étiquettes
intelligentes, …
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autonomes M2M
( ex. : compteurs avec
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smartphones
35
Les objets connectés
Perspectives des objets connectés
Selon plusieurs études prospectives :
 à partir de 2018 :
• nous allons entrer dans l’ère du presque tout connecté
• environ 500 millions de voitures seront connectées
• plus d’un milliard de compteurs connectés seront déployés
 à partir de 2020 :
• 15% de tous les objets seront connectés
• environ 30% de toutes les données seront générées par des objets
connectés
 entre 2020 et 2025 :
• le nombre d’objets connectés devrait atteindre 500 milliards
• chaque foyer devrait être équipé d’environ 500 objets connectés
36
Les objets connectés
Eléments clés
des objets connectés
 Valeur / usages
• En se « connectant » un objet prend de la valeur.
• La valeur du service rendu grâce à cette connexion peut
dépasser la valeur de l’objet seul.
 Plateformes
• Tout objet connecté fera partie d’une communauté (d’objets).
 Données
• La donnée est l’élément clé du modèle économique des
plateformes d’échange.
Source : France stratégie
37
La robotique
38
La robotique
Aujourd’hui les robots sont spécialisés
Robots industriels => Cobots = robots collaboratifs
39
La robotique
Aujourd’hui les robots sont spécialisés
Robots de service
 Principales applications :
• Robot aspirateur – Robot tondeuse
• Robot de surveillance - téléprésence
• Robot compagnon domestique
• Robot d’assistance aux personnes
en perte d’autonomie
 Applications connexes :
• Nettoyage
• Logistique / Porte charge
• Assistance médicale
• Agriculture
• Militaire
• …
40
La robotique
Aujourd’hui les robots sont spécialisés
Le marché de la robotique de service
Marché de masse
Marché de niche
Expérimentation
Maturité
Robot
agricole
Robot de
téléprésence
Robot
d’assistance
Robot de
surveillance
Robot de
défense
Robot de
service aux
industries
Robot
ludique
Robot
compagnon
41
La robotique
Aujourd’hui les robots sont spécialisés
Il est très difficile de fabriquer des robots qui peuvent s’adapter
à de multiples situations et effectuer des tâches variées :
Robot humanoïde.
Il est également très difficile pour un
robot de se déplacer d’une manière
autonome dans un environnement
complexe et évolutif.
42
La robotique
Demain les robots
Il faudra encore du temps pour développer la mécanique des
robots afin de les rendre plus performants , diminuer leur coût
pour qu’ils deviennent accessibles.
43
Les systèmes complexes
Il ne peut s’agir d’une simple
juxtaposition des différents
constituants de différentes
technologies.
Les écoles proposent des cursus
d’ingénierie des systèmes complexes.
Client Chef de projet
L’utilisation de SysML facilite la
communication entre les experts.
Les systèmes technologiques
actuels sont de plus en plus
complexes. Une voiture, un drone,
un robot, une machine à commande
numérique, …, sont des systèmes
d’une hétérogénéité technologique
de plus en plus grande.
44
Les systèmes complexes
La complexité grandissante des algorithmes,
la diversité et la très grande quantité des
données à traiter, amènent à prendre en
compte l’incertitude algorithmique.
Il s’agit pour les organisations, entreprises, institutions, …, de
favoriser la collaboration entre les experts et avec les utilisateurs.
Il faut mettre en place des expérimentations, dans lesquels les
processus d’essais / erreurs permettent de tirer parti des échecs,
et où les itérations sont multipliées.
Les méthodes agiles de conduite de
projets, sont un atout pour gérer
des projets complexes.
45
Les compétences attendues
Voici quelques qualités souvent évoquées pour les ingénieurs,
citées à partir de la consultation des sites de recrutements. (*)
Elles sont, entre autres:
• l’expertise,
• l’influence,
• l’agilité,
• la responsabilité,
• l’ingéniosité,
• la créativité,
• la capacité à travailler en équipe,
• la capacité à communiquer,
• …
(*) Samuel Violin IG STI - avril 2017
46
Les compétences attendues
Source : World Economic Forum – Report : New Vision for Education: Fostering Social and Emotional Learning Through Technology
Compétences de demain
Littérature
Mathématiques
Sciences
TIC
Economie - finance
Multiculturalisme
Civisme
Résolution de
problème
Esprit critique
Créativité
Communication
Collaboration
Curiosité
Initiative
Persévérance
Adaptabilité
Leadership
Conscience sociale
et culturelle
Fondamentaux
Agir au quotidien
Savoir-faire
Aborder la complexité
Personnalité
S’adapter
Formation tout au long de la vie
47
Les compétences attendues
Source : World Economic Forum – Report : Future of Jobs
Le Top 10 des compétences
attendues en 2020
1. Résolution de problèmes complexes
2. Pensée critique
3. Créativité
4. Management d’équipes
5. Se coordonner avec les autres
6. Intelligence émotionnelle
7. Capacité de jugement et prise de décision
8. Orientation service
9. Négociation
10. Flexibilité cognitive
48
Les compétences attendues
Des compétences pour innover
Les innovations se font souvent aux
interfaces entre plusieurs domaines.
Une double expertise (ou plus) est
un atout indéniable.
La démarche scientifique
favorise l’innovation y
compris dans des domaines
non scientifiques.
L’analyse de ses erreurs
permet de réussir in fine.
Modèles
théoriques
Hypothèses
Validation des
hypothèses
Expérimentation
49
Les métiers de demain
65% des enfants qui sont en primaire
aujourd’hui exerceront des métiers qui
n’existent pas.
Ces enfants seront vraisemblablement
encore en activité en 2060.
Les métiers de demain seront des métiers complémentaires à
l’intelligence artificielle, exemples de métiers :
 Les métiers de l’ingénierie du numérique
• Data scientist
• Ingénieur en robotique
• Ingénieur électronique embarquée (IOT)
• User eXperience Designer
• …
 Les métiers manuels
 Les métiers de l’artisanat
 …
qui utilisent le numérique
50
Les métiers de demain
• chief happiness officer,
• consultant spécialiste du bien-être du 3ème âge,
• ingénieur du corps pour les transplantations,
• spécialiste de la nano-médecine,
• agriculteur vertical – fermier urbain,
• gestionnaire de données inutilisées,
• contrôleur du climat,
• manager d’avatars,
• responsable de l’éthique de la technologie,
• designer d’habitat virtuel,
• créateur de données IOT,
• créateur en énergie,
• consultant en stratégie du « réensauvagement ».
Liste de métiers qui pourraient exister en 2030 selon
diverses publications.
Qu’est ce qu’un FabLab ?
51
Que trouve t’on dans un FabLab ?
52
Au LAB à Aix en Provence :
2 laboratoires de fabrication :
• IUT : 413 avenue Gaston Berger
• C-IN : 100 rue des bœufs
Des moyens pour prototyper :
• 7 Imprimantes 3D
• 1 Découpeuse Laser CO2 + fibre
• 4 Fraiseuses numériques
• 2 Scanners 3D
• Equipements de prototypage et de
mesure électronique
• …
Présentation du LAB
Le LAB est avant tout un lieu d’Open Innovation,
d’expérimentation, de partage et
d’échanges de compétences
Il doit permettre à un porteur de projet :
• de valider la faisabilité de son projet sur le plan technique
(Proof Of Concept)
• de réaliser un prototype
53
54
Exemples de projets
développés au LAB
Un bouchon de flacon pour vernis à ongles
qui permet au pinceau d’atteindre le fond du flacon
55
Simulateur
de cockpit A 320
 Fiabilisation du simulateur
de l’USB au bus CAN
 Mesure des temps de réaction
entre une commande et l’action
effective
=> homologation du simulateur par la
DGAC
Exemples de projets
développés au LAB
AquaponAix Un dispositif d’aquaponie connecté
IOT : Expérimentation du protocole de communication MQTT
56
Exemples de projets
développés au LAB
RobotduLAB
Un robot pour apprendre à
programmer en classe
http://wiki RobotDuLAB
57
Exemples de projets
développés au LAB
58
Un partenariat avec le CNRFID pour prototyper
des solutions autour de la technologie RFID
Dosage automatique de produits de nettoyage et de
désinfection en milieu hospitalier
Les bidons de produits sont équipés de tags RFID
Exemples de projets
développés au LAB
Un partenariat pour
développer de la
connaissance et de
l’innovation autour
de la donnée
Data LAB
59
Exemples de projets
développés au LAB
LABanque Mise en place d’une monnaie complémentaire
interne au LAB: l’écrou
Développement d’une plateforme
basée sur une blockchain en partenariat
avec NODYA Group
60
Exemples de projets
développés au LAB
La Blockchain
61
La blockchain est une technologie de stockage et de transmission
d’informations, transparente, sécurisée, et fonctionnant sans
organe central de contrôle (définition de Blockchain France).
Une startup fondée par des membres du LAB
Ubbo :
un robot de téléprésence qui
permet par exemple à un
enfant malade ou handicapé
d’être présent en classe alors
qu’il est alité.
62
Il y a d’autres technologies qui sont en train de se
diffuser, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, …
Leurs applications sont aussi très importantes et très
intéressantes.
Conclusions
63
Actuellement, beaucoup de choses sont rendues possibles
par les avancées de la technologie.
L’éducation et la formation sont
indispensables pour relever les
défis de l’urbanisation, du réchauffement
climatique et de la transition énergétique.
Aujourd’hui, les problèmes sont
posés de plus en plus clairement.
Des solutions se dessinent.
64
Conclusions
Il faut faire de nombreux choix pour notre avenir commun,
guidés par la connaissance des technologies.
Merci de votre attention
Sébastien NEDJAR : sebastien.nedjar@univ-amu.fr
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Conférence directeurs de gip 29 juin

  • 1. Les technologies du numérique qui bousculent l’économie mondiale 29 Juin 2017 - Villa Méditerranée - Marseille Intervenants : Sébastien Nedjar & Guy Sinnig
  • 2. Les technologies de demain Les NBIC 2 Nanotechnologies Biotechnologies Informatique sciences Cognitives
  • 3. 3 Les technologies actuelles Intelligence artificielle (IA) Données (Big Data) Objets connectés (IOT) Robotique
  • 4. 4 Les technologies actuelles Sont disruptives A la fin du XVIII ème il y avait 29000 porteurs d'eau à Paris. En 2017 il y a env. 300 000 chauffeurs routiers et env. 60 000 Taxis en France. Août 2016 : Les premiers taxis sans chauffeur à Singapour. Uber commande 100 000 Mercedes autonomes. Sept. 2016 : Navya deux navettes autonomes à Lyon (NavLy). Oct. 2016 : Otto, un camion autonome a effectué sa première livraison.
  • 5. 5 Les technologies actuelles Sont disruptives Les technologies des « blockchains » vont fortement impacter tous les secteurs chargés de l’authentification des transactions monétaires, services, biens, contrats, brevets, diplômes, … Nous sommes dans un processus de destruction créatrice liée à l’innovation (selon Schumpeter). Secteurs concernés : • banques, • assurances, • notaires, • INPI, offices des brevets, • vote en ligne, • certificateurs, • …
  • 6. 6 Les technologies actuelles Sont exponentielles Loi empirique de Moore
  • 8. 8 Les technologies actuelles Sont cumulatives Séquençage du génome Humain : • 1990 démarrage du projet « génome humain » • 2003 séquençage terminé • 2007 prix du séquençage complet : env. 10 000 000 € • 2017 prix du séquençage complet : env. 1000 € Ce sont très clairement les progrès cumulés de la génétique et des systèmes informatiques qui ont permis d’aboutir à ces résultats.
  • 9. 9 Les technologies actuelles Davos - janvier 2017 « Je n’ai pas vu venir la vague du Deep Learning, ça va beaucoup plus vite que je pensais. » Sergey Brin cofondateur de Google
  • 11. 11 Deep Learning On utilise un réseau de neurones artificiels L’Intelligence Artificielle Il y a environ 100 Milliard (1011) neurones dans le cerveau humain. On considère que l’on a environ 1000 neurones artificiels par processeur. Vitesse de transmission de l’information : 300 000 000 m/s Vitesse de transmission de l’information : 130m/s
  • 13. 13 Deep Learning Google AutoDraw L’Intelligence Artificielle Mon dessin fait rapidement à la souris La proposition de Google AutoDraw
  • 14. 14 Deep Learning L’Intelligence Artificielle Génération automatiques d’images Création de nouveaux meubles à partir de modèles existants Création de pochettes de CD Création d’images de chambres à coucher Création d’un nouveau Rembrandt
  • 15. 15 Deep Learning Google Deep Dream L’Intelligence Artificielle Un algorithme qui rêve
  • 16. 16 Du fantasme à la réalité Principe des assistants personnels, chatbots, … Données brutes Données traitées (et stockées) L’Intelligence Artificielle
  • 17. 17 Les dispositifs de conduite autonomes L’Intelligence Artificielle
  • 18. 18 Les 4 stades de l’intelligence artificielle 1 - La réactivitéIA faible IA forte L’Intelligence Artificielle 2 - La mémoire limitée 3 - La théorie de l’esprit 4 - L’auto - conscience
  • 21. 21 Les données Informatique décisionnelle Business Inteligence (BI) • Statistique descriptive, • Données à forte densité, • Grande volumétrie mais faible dimensionnalité, • Mesurer des phénomènes, • Détecter les grandes tendances.
  • 25. 25 Le Big Data • Statistique inférentielle, • Données à faible densité, • Grande volumétrie et forte dimensionnalité • Utilisation de la volumétrie pour inférer, • Capacité prédictive.
  • 28. 28 Les objets connectés Internet des objets = IOT = Web 3.0
  • 31. 31 Les objets connectés Secteur de la domotique Une carte SIM avec un abonnement « données » => Nous réparons votre machine à café avant que vous ne sachiez qu’elle est en panne.
  • 32. 32 Les objets connectés Secteur de la gestion et des économies d’énergie
  • 33. 33 Les objets connectés Autres secteurs (sports, loisirs, montres, lunettes, vêtements, …)
  • 34. 34 Les objets connectés Evolution des objets connectés, par type (en milliards) Objets connectables via puces, étiquettes intelligentes, … Machines communicantes autonomes M2M ( ex. : compteurs avec relevés à distance) Ordinateurs, tablettes, smartphones
  • 35. 35 Les objets connectés Perspectives des objets connectés Selon plusieurs études prospectives :  à partir de 2018 : • nous allons entrer dans l’ère du presque tout connecté • environ 500 millions de voitures seront connectées • plus d’un milliard de compteurs connectés seront déployés  à partir de 2020 : • 15% de tous les objets seront connectés • environ 30% de toutes les données seront générées par des objets connectés  entre 2020 et 2025 : • le nombre d’objets connectés devrait atteindre 500 milliards • chaque foyer devrait être équipé d’environ 500 objets connectés
  • 36. 36 Les objets connectés Eléments clés des objets connectés  Valeur / usages • En se « connectant » un objet prend de la valeur. • La valeur du service rendu grâce à cette connexion peut dépasser la valeur de l’objet seul.  Plateformes • Tout objet connecté fera partie d’une communauté (d’objets).  Données • La donnée est l’élément clé du modèle économique des plateformes d’échange. Source : France stratégie
  • 38. 38 La robotique Aujourd’hui les robots sont spécialisés Robots industriels => Cobots = robots collaboratifs
  • 39. 39 La robotique Aujourd’hui les robots sont spécialisés Robots de service  Principales applications : • Robot aspirateur – Robot tondeuse • Robot de surveillance - téléprésence • Robot compagnon domestique • Robot d’assistance aux personnes en perte d’autonomie  Applications connexes : • Nettoyage • Logistique / Porte charge • Assistance médicale • Agriculture • Militaire • …
  • 40. 40 La robotique Aujourd’hui les robots sont spécialisés Le marché de la robotique de service Marché de masse Marché de niche Expérimentation Maturité Robot agricole Robot de téléprésence Robot d’assistance Robot de surveillance Robot de défense Robot de service aux industries Robot ludique Robot compagnon
  • 41. 41 La robotique Aujourd’hui les robots sont spécialisés Il est très difficile de fabriquer des robots qui peuvent s’adapter à de multiples situations et effectuer des tâches variées : Robot humanoïde. Il est également très difficile pour un robot de se déplacer d’une manière autonome dans un environnement complexe et évolutif.
  • 42. 42 La robotique Demain les robots Il faudra encore du temps pour développer la mécanique des robots afin de les rendre plus performants , diminuer leur coût pour qu’ils deviennent accessibles.
  • 43. 43 Les systèmes complexes Il ne peut s’agir d’une simple juxtaposition des différents constituants de différentes technologies. Les écoles proposent des cursus d’ingénierie des systèmes complexes. Client Chef de projet L’utilisation de SysML facilite la communication entre les experts. Les systèmes technologiques actuels sont de plus en plus complexes. Une voiture, un drone, un robot, une machine à commande numérique, …, sont des systèmes d’une hétérogénéité technologique de plus en plus grande.
  • 44. 44 Les systèmes complexes La complexité grandissante des algorithmes, la diversité et la très grande quantité des données à traiter, amènent à prendre en compte l’incertitude algorithmique. Il s’agit pour les organisations, entreprises, institutions, …, de favoriser la collaboration entre les experts et avec les utilisateurs. Il faut mettre en place des expérimentations, dans lesquels les processus d’essais / erreurs permettent de tirer parti des échecs, et où les itérations sont multipliées. Les méthodes agiles de conduite de projets, sont un atout pour gérer des projets complexes.
  • 45. 45 Les compétences attendues Voici quelques qualités souvent évoquées pour les ingénieurs, citées à partir de la consultation des sites de recrutements. (*) Elles sont, entre autres: • l’expertise, • l’influence, • l’agilité, • la responsabilité, • l’ingéniosité, • la créativité, • la capacité à travailler en équipe, • la capacité à communiquer, • … (*) Samuel Violin IG STI - avril 2017
  • 46. 46 Les compétences attendues Source : World Economic Forum – Report : New Vision for Education: Fostering Social and Emotional Learning Through Technology Compétences de demain Littérature Mathématiques Sciences TIC Economie - finance Multiculturalisme Civisme Résolution de problème Esprit critique Créativité Communication Collaboration Curiosité Initiative Persévérance Adaptabilité Leadership Conscience sociale et culturelle Fondamentaux Agir au quotidien Savoir-faire Aborder la complexité Personnalité S’adapter Formation tout au long de la vie
  • 47. 47 Les compétences attendues Source : World Economic Forum – Report : Future of Jobs Le Top 10 des compétences attendues en 2020 1. Résolution de problèmes complexes 2. Pensée critique 3. Créativité 4. Management d’équipes 5. Se coordonner avec les autres 6. Intelligence émotionnelle 7. Capacité de jugement et prise de décision 8. Orientation service 9. Négociation 10. Flexibilité cognitive
  • 48. 48 Les compétences attendues Des compétences pour innover Les innovations se font souvent aux interfaces entre plusieurs domaines. Une double expertise (ou plus) est un atout indéniable. La démarche scientifique favorise l’innovation y compris dans des domaines non scientifiques. L’analyse de ses erreurs permet de réussir in fine. Modèles théoriques Hypothèses Validation des hypothèses Expérimentation
  • 49. 49 Les métiers de demain 65% des enfants qui sont en primaire aujourd’hui exerceront des métiers qui n’existent pas. Ces enfants seront vraisemblablement encore en activité en 2060. Les métiers de demain seront des métiers complémentaires à l’intelligence artificielle, exemples de métiers :  Les métiers de l’ingénierie du numérique • Data scientist • Ingénieur en robotique • Ingénieur électronique embarquée (IOT) • User eXperience Designer • …  Les métiers manuels  Les métiers de l’artisanat  … qui utilisent le numérique
  • 50. 50 Les métiers de demain • chief happiness officer, • consultant spécialiste du bien-être du 3ème âge, • ingénieur du corps pour les transplantations, • spécialiste de la nano-médecine, • agriculteur vertical – fermier urbain, • gestionnaire de données inutilisées, • contrôleur du climat, • manager d’avatars, • responsable de l’éthique de la technologie, • designer d’habitat virtuel, • créateur de données IOT, • créateur en énergie, • consultant en stratégie du « réensauvagement ». Liste de métiers qui pourraient exister en 2030 selon diverses publications.
  • 51. Qu’est ce qu’un FabLab ? 51
  • 52. Que trouve t’on dans un FabLab ? 52 Au LAB à Aix en Provence : 2 laboratoires de fabrication : • IUT : 413 avenue Gaston Berger • C-IN : 100 rue des bœufs Des moyens pour prototyper : • 7 Imprimantes 3D • 1 Découpeuse Laser CO2 + fibre • 4 Fraiseuses numériques • 2 Scanners 3D • Equipements de prototypage et de mesure électronique • …
  • 53. Présentation du LAB Le LAB est avant tout un lieu d’Open Innovation, d’expérimentation, de partage et d’échanges de compétences Il doit permettre à un porteur de projet : • de valider la faisabilité de son projet sur le plan technique (Proof Of Concept) • de réaliser un prototype 53
  • 54. 54 Exemples de projets développés au LAB Un bouchon de flacon pour vernis à ongles qui permet au pinceau d’atteindre le fond du flacon
  • 55. 55 Simulateur de cockpit A 320  Fiabilisation du simulateur de l’USB au bus CAN  Mesure des temps de réaction entre une commande et l’action effective => homologation du simulateur par la DGAC Exemples de projets développés au LAB
  • 56. AquaponAix Un dispositif d’aquaponie connecté IOT : Expérimentation du protocole de communication MQTT 56 Exemples de projets développés au LAB
  • 57. RobotduLAB Un robot pour apprendre à programmer en classe http://wiki RobotDuLAB 57 Exemples de projets développés au LAB
  • 58. 58 Un partenariat avec le CNRFID pour prototyper des solutions autour de la technologie RFID Dosage automatique de produits de nettoyage et de désinfection en milieu hospitalier Les bidons de produits sont équipés de tags RFID Exemples de projets développés au LAB
  • 59. Un partenariat pour développer de la connaissance et de l’innovation autour de la donnée Data LAB 59 Exemples de projets développés au LAB
  • 60. LABanque Mise en place d’une monnaie complémentaire interne au LAB: l’écrou Développement d’une plateforme basée sur une blockchain en partenariat avec NODYA Group 60 Exemples de projets développés au LAB
  • 61. La Blockchain 61 La blockchain est une technologie de stockage et de transmission d’informations, transparente, sécurisée, et fonctionnant sans organe central de contrôle (définition de Blockchain France).
  • 62. Une startup fondée par des membres du LAB Ubbo : un robot de téléprésence qui permet par exemple à un enfant malade ou handicapé d’être présent en classe alors qu’il est alité. 62
  • 63. Il y a d’autres technologies qui sont en train de se diffuser, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, … Leurs applications sont aussi très importantes et très intéressantes. Conclusions 63
  • 64. Actuellement, beaucoup de choses sont rendues possibles par les avancées de la technologie. L’éducation et la formation sont indispensables pour relever les défis de l’urbanisation, du réchauffement climatique et de la transition énergétique. Aujourd’hui, les problèmes sont posés de plus en plus clairement. Des solutions se dessinent. 64 Conclusions Il faut faire de nombreux choix pour notre avenir commun, guidés par la connaissance des technologies.
  • 65. Merci de votre attention Sébastien NEDJAR : sebastien.nedjar@univ-amu.fr Guy SINNIG : guy.sinnig@ac-aix-marseille.fr