IA & citoyen·ne·s

• Qu'est-ce que l'IA ? Comment ça marche ?
• IA et travail: comment l'IA est en train de changer le monde du travail ?
• IA et société/gouvernement: Quels enjeux éthiques autour de l'IA ?

Une révolution technologique et sociétale

• Une révolution technologique qui est l'avènement d'un nouveau système de technologies
• Ainsi que de nouveau modes d'organisation et de création de valeur
• Qui demande une adaptation du système politique

Une révolution technologique

• Une transition vers l'Âge de l'Inforamtion
• Qui entraîne dislocation économique et polarisation de la société

Les phases d'une révolution technologique

La 5^ème révolution: Âge de l'Information

Source: Looking at the future, Learning from history (Carlota Perez)

La dislocation économique

Croissance explosive & Augmentation de la pauvreté.

Source: Technological Revolutions, Paradigm Shifts and Socio-institutional Change (Carlota Perez)

La polarisation des revenus

Source: Full Globalisation as a Positive-Sum Game: Green Demand as an Answer to the Financial Crisis (Carlota Perez)

Révolution sociétale: changer la fabrique de la société

Réseaux et pouvoirs de plus en plus décentralisés

Les principes de la révolution digitale

• Un monde chaotique mais structuré
• Des machines à croissance exponentielle
• Des humains à changements linéaires

Identifier les tendances structurantes

• citer Tim O'Reilly dans son livre WTF sur "trouver les vecteurs de force dans la société"

Penser en vecteurs: qu'est-ce qui a une direction et une force constante ?

Un monde chaotique mais structuré

Chaos imprédictible (effet 🦋) mais structure stable

Source: Lorenz Attractor simulator (highfellow on github)

Machines exponentielles

La performance des technologies de l'information
est en accélération exponentielle

• Calcul: performance, coût
• Données: transmission, volume, pénétration

Intelligence bon marché

Puissance de calcul par dollar x2 tous les 18 mois

Source: Moore's Law over 120 Years (Ray Kurzweil)

Intelligence omniprésente

Nombre de transistors par humain x10 tous les 5 ans

Source: Darrin Qualman blog

Intelligence connectée & mobile

Le haut débit mobile devient une commodité

Nombre de lignes pour 100 habitants, dans le monde
Source: Measuring digital development (ITU)

Des données de plus en plus échangées

Données échangées x3 tous les 4 ans

400 000 Gbit/s = 40 kbit/s / personne = 120 kbit/s / personne sur 8h
Source: Measuring digital development (ITU)

Des données de plus en plus stockées

Données stockées x5 tous les 4 ans

400 exaoctets = 400 millions de téraoctets = 40 Go / personne
40 000 exaoctets = 40 milliards de téraoctets = 4 To / personne
Source:The Digital Universe in 2020 (IDC)

Humains: sociétés linéaires

• Changements sociétaux à vitesse linéaire
• Déséquilibre croissant et risque de décrochage
• Maitriser beaucoup de données avec peu d'humains

Plus facile de déployer une technologie que de faire changer l'Humain

Le changement par le renouvellement de population

Source: Measuring digital development (ITU)

Des difficultés à former la population

Croissance lente du nombre de technologistes

Les pros de l'IT ont l'habitude d'être courtisés car peu nombreux.
Source: Employed ICT specialists (Eurostat by DB nomics)

Les données massives sont l'enjeu majeur

L'IT se met au cloud, au big data et aux algorithmes

Les départements IT se dottent de nouvelles compétences
Source: The Business Imperatives - EMC

L'IA: la convergence entre la Machine et l'Humain

• L'IA "renforce" la transformation digitale, mais ne change pas son paradigme
• L'IA automatise de plus en plus de tâches Humaines, mais certaines ne le seront jamais
• Ces capacités grandissantes excitent les rêves les plus fous et irréalistes

Intelligence Artificielle: le turbo de la transformation digitale

• L'IA est un vieille discipline, en pleine explosion depuis 15 ans
• Qui commence à infuser dans les différentes secteurs économiques

Les espoirs déçus par l'IA

1974: L'IA ne sait pas résoudre des problèmes complexes
1987: L'IA ne résoud que des problèmes très spécifiques

L'IA décrit des technologies très différentes maintenant par rapport au début.
Source: State-of-the-Art Mobile Intelligence (research paper)

La recherche adopte l'IA: publications

Le nombre d'articles de recherche explose

De plus en plus de publications multidisplinaires: physique, biologie, ...
Tous les domaines de recherches scientifique se mettent à l'IA !
Source: AI index 2019 report (Stanford)

La recherche adopte l'IA: conférences

Le nombre de participants aux conférences explose

Source: AI index 2019 report (Stanford)

De nombreux secteurs recrutent (aux US)

Les champions et marginaux de l'IA

Source: AI index 2019 report (Stanford)

L'IA remplace l'Humain ?

• L'IA surclasse l'humain sur des tâches très spécifiques comme les jeux
• Mais est incapable d'un raisonnement construit pour aborder une nouvelle situation
• Un grand apprentissage est nécessaire pour faire cohabiter Humains et algorithmes harmonieusement.

L'IA est surhumaine depuis longtemps sur des jeux simples

L'IA est surhumaine sur des jeux de plus en plus complexes

L'IA est surhumaine sur des tâches spécialisées sérieuses

Ce que ne peut pas encore faire l'IA

• Apprendre avec peu d'échantillons ou peu d'essais (ou comment pré-apprendre des représentations tout seul de manière non-supervisée)
• Apprendre à raisonner (au-dela du mode system 1 que sait faire l'IA aujourd'hui)
• Apprendre à planifier des séquences d'action complexes (apprendre des représentations hiérarchiques)
• en bref: l'IA sait faire du system 1 et pas du system 2: voir talk/slides de yoshua bengio

voir slide de Yann Lecun)

L'automatisation des métiers et la nouvelle relation homme-machine

TODO: Voir rapports de MCKinsey sur le sujet.

Et après ? Demain: quelle révolution remplacera celle-ci ?

• Le délire de la singularité
• L'avènement des biotechs

La singularité: l'IA remplace l'homme ?

👍 Pour: Ray Kurzweil - The Singularity is near

La singularité n'existe pas

👎 Contre: The Impossibility of Intelligence Explosion (François Chollet), etc.

La lame de fond des biotechs

• démarche à la croisée de l'IA et de la bio: xenobots
• éditer le code génétique avec CRISPR-CAS9: voir vidéo kurzgesagt (et les sources en commentaires)
• prévoir les propriétés des protéines à partir de leur code génétique: alphafold de deepmind et article wired