AI & Society #9 – Novembre 2018

Vous souhaitez revivre la 9ème édition d’AI & Society de Novembre 2018 ? Découvrez le récapitulatif des 3 conférences de Laure Bourgois, Aude Vinzerich et de Julien De Sanctis.

Talk technologique – Le diagnostic et la résilience en IA

Avec Laure Bourgois, Présidente de Codataschool et docteur en intelligence artificielle

La complexité des systèmes qui nous entourent s’est accrue de façon exponentielle. Ils occupent une place prépondérante dans notre quotidien, sans que l’on soit pour autant en mesure de comprendre leur fonctionnement et encore moins d’établir un diagnostic ou de les reconfigurer en cas de panne. Le diagnostic des systèmes complexes est en train d’opérer une véritable mue grâce aux avancées permises dans le domaine de l’IA.

Dans le cas des réseaux, le diagnostic se définit comme l’observation de systèmes dynamiques, pouvant prendre différents états et évoluant au cours du temps. Ainsi, avant de diagnostiquer, il est nécessaire de pouvoir modéliser le système et les préconditions permettant le changement d’état. Le modèle est ici l’image du réseau de Petri, modélisant les systèmes grâce à une approche mathématique formalisée.

Aujourd’hui, la masse et la complexité des systèmes génèrent des combinaisons exploratoires d’états si importantes qu’il devient possible de recourir à des modèles de machine learning ou de deep learning pour réaliser de la maintenance prévisionnelle. L’IA offre la possibilité de modéliser et d’intégrer des facteurs exogènes à partir desquels sont initiées des actions de reconfiguration du réseau.

C’est le chemin qui a été exploré dans le cadre du projet Terra Dynamica, qui visait à implanter dans un réseau de transport un système signalétique s’adaptant aux évolutions de l’environnement, cela notamment à partir d’un simulateur de foule basé sur un moteur d’animation comportemental. Avec une approche plus modeste, des modèles d’IA permettent d’ores et déjà de réparer en temps réel un système défaillant. C’est notamment le cas pour des web services pour lesquels le modèle reconfigure le système en temps réel à partir d’une heuristique et en tenant compte des variations observées sur la qualité du service.

Talk business – L’IA au service des enjeux métiers

Avec Aude Vinzerich, responsable du pôle intelligence artificielle chez EDF

Malgré de forts investissements consentis en matière d’IA ces dernières années, les entreprises font face à des obstacles pour intégrer la composante algorithmique au cœur de leur modèle d’affaires. Comme technologie, l’intelligence artificielle manque encore de maturité, rendant difficile la construction d’une vision à long terme. L’anticipation des revenus potentiels tirés de cette technologie reste délicate au-delà des gains de productivité liés à l’automatisation. La plupart des acteurs économiques semblent verser dans ce que l’on pourrait appeler une « trappe au prototypage« .

La cellule R&D de EDF fut confrontée à cette situation : de riches activités de veille et d’expérimentation ne débouchaient que rarement sur des phases d’industrialisation de projets d’IA. En avril 2017, l’énergéticien créa donc au sein de sa division IT un pôle de 25 agents dédiés à l’IA afin de développer des solutions opérationnelles destinées à répondre à ses problématiques opérationnelles.

Depuis cette création, une trentaine de projets IA ont été menés, dont la majorité est destinée à améliorer la qualité de vie au travail et la performance opérationnelle des salariés : on parle de «salarié augmenté». Les projets sont conduits en suivant une démarche agile, et sont initiés à la suite de l’expression d’un besoin métier. Une forte implication des métiers doit être opérée pour capter la connaissance et l’expertise nécessaire à la conception des solutions. Le fonctionnement du pôle en cycles de projets courts (3 mois de conception et 3 mois d’expérimentation) permet de conserver une forte dynamique et une implication élevée du personnel.

Les solutions mises en œuvre visent à rendre plus efficaces les collaborateurs en les libérant des tâches redondantes ou à faible valeur ajoutée. À titre d’exemple, plusieurs agents conversationnels ont pu être déployés, aussi bien pour répondre aux sollicitations des fournisseurs que pour fluidifier la circulation d’informations internes sur des thématiques métiers ou transverses comme les RH.

Talk société – Pensez le rapport de pouvoir entre l’humain et l’IA

Avec Julien De Sanctis, doctorant en philosophie et éthique appliquées aux techniques à l’UTC et chez Spoon.ai

Si l’intelligence artificielle recouvre une multitude de technique, il convient de rappeler que la technique n’est jamais neutre en matière d’éthique et de morale. Tout dispositif technique matérialise en effet des choix politiques concrets, impose un système d’organisation spécifique et influence le comportement des sujets que nous sommes. Julien De Sanctis nous propose ici d’explorer ces enjeux de pouvoir sous-jacents à l’IA.

L’IA joue le rôle de dispositif de pouvoir sur l’humain bien que nous ne le percevions pas. Les IA sont des travailleuses de l’ombre, avec lesquelles nos interactions sont dissymétriques, car nous percevons rarement leurs actions. Ce peu d’interactivité implique une performativité discrète de l’IA qui contribue à nous « désubjectiver », c’est-à-dire à influencer nos comportements à notre insu : les algorithmes de suggestion d’Amazon ou de Netflix parviennent par exemple à modifier significativement nos habitudes de consommation. La discussion sur une éthique de l’IA dépend donc de la qualité des interactions que nous entretenons avec les algorithmes, ouvrant la porte à une émancipation par la connaissance.

Pour contrebalancer le pouvoir de suggestion et de formatage comportemental croissant de l’intelligence artificielle, l’éthique du pouvoir de l’humain sur l’IA se doit de favoriser la subjectivisation, c’est-à-dire le processus expérientiel qui conduit l’humain à devenir un sujet réflexif. Cette mise en capacité de l’humain à sculpter son rapport aux artefacts doit être intégré by design dans les développements futurs de l’IA. Dit autrement, pour que nous puissions pleinement exercer notre libre arbitre, les intelligences artificielles devront nous fournir les éléments de base permettant de comprendre leurs propres fonctionnements.

Disclaimer : Nous avons eu quelques soucis techniques c’est la raison pour laquelle nous n’avons pas les vidéos des conférences de l’édition du mois de Novembre, nous sommes désolés de la gêne occasionnée. Nous faisons notre possible pour améliorer la qualité des vidéos pour les prochaines éditions d’AI & Society.

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