L’intelligence artificielle Watson par Nicolas Sekkaki, CEO d’IBM France

J’ai eu la chance d’assister ce 22 mars à une intervention de Nicolas Sekkaki, CEO d’IBM France, dans les locaux de l’Executive MBA ISG+EPITA à Paris. M. Sekkaki a présenté avec talent et humour Watson, cette intelligence artificielle dont on a tant entendu parler mais qui pour la plupart d’entre nous reste tout de même très abstraite. Une heure plus tard et tout devenait concret…

L’histoire commence (pour le grand public) avec le jeu télévisé Jeopardy, en 2011. Elle avait commencé bien plus tôt lorsque les équipes d’IBM ont programmé Deep Blue pour battre Kasparov. Les chercheurs regardaient Jeopardy pour se détendre, et le challenge est parti de là. Le CEO d’IBM à dit à ses équipes “si on joue, c’est pour gagner”.

Pour le challenge de Jeopardy, l’ordinateur n’avait pas d’accès au réseau. La préparation a demandé 5 années de travail, le jeu a eu lieu l’année du centenaire d’IBM. Entrainés avec les 40 ans de jeu comme corpus, ainsi que l’injection des textes de Wikipedia. Et la machine a gagné.

Watson, c’est quoi ? C’est une agrégation de moteurs d’intelligence artificielle. Il y a de l’analyse sémantique, de la régression, de la classification, de l’analyse d’images, le tout de haut niveau, en masquant au maximum la complexité pour l’usager. Plus d’une dizaine de modules.

Watson est donc système cognitif avec 3 caractéristiques :

• échanger en langage naturel
• “raisonner” en faisant des hypothèses et en justifiant ces hypothèses
• apprendre de chaque interaction

Watson en 2011 = une fonctionnalité – le Q&A – en s’appuyant sur 5 technologies. Aujourd’hui = 30 fonctionnalités sur 50 technologies, dont analyse sémantique, d’images, d’émotion/ton, etc.

L’IA, une nécessité

Ça nous semble simple, mais si l’on parle de l’analyse sémantique, c’est un sujet infiniment complexe. Un exemple simple, que l’on peut tester avec son smartphone : demander à SIRI d’envoyer un message d’amour à son/sa chéri.e. “Dis SIRI, dis à [xxx] que je l’aime” => le message envoyé est “je l’aime”. Bon courage pour récupérer la situation

Pourquoi l’IA est une nécessité dans l’évolution humaine ? Parce que d’une logique de processus, on bascule à une logique de données. Beaucoup d’entreprises ont des données, énormément de données, énormément énormément de données, mais ne savent pas (encore) comment la manipuler ou comment l’exploiter. Un exemple fort : la voiture connectée. Sur des sujets que l’on ne discerne pas au premier abord ! Par exemple, les essuie-glace, qui, s’ils communiquent à un serveur leur activation ou pas, fournissent en fait un précieux renseignement sur la météo…

La donnée a une valeur extrême, tout le monde veut être “dans” la voiture. Autre exemple, un réseau de réparation qui serait prévenu qu’un voyant d’alerte est allumé sur une voiture circulant dans le secteur. L’analyse des données préventives (idem pour les avions) est un enjeu fort. Tout ceci ouvre la porte à des usages et des businesses que nous n’aurions même pas pu imaginer il y a 5 ans.

Internet appartient déjà aux machines

Un autre exemple de cette “saturation” humaine en données : l’imagerie médicale / IRM. Un médecin passe 4 minutes sur une image alors qu’une IRM prend des 100aines d’images. L’Intelligence Artificielle permet d’exploiter des données qui aujourd’hui sont rangées au fond d’un disque dur et hier finissaient peut-être à la poubelle.

Il y a aussi, l’IoT, l’Internet of Things : plus d’objets connectés (entre 50 et 80 milliards) que d’habitants sur terre, donc, on peut dire qu’internet appartient déjà aux machines.

Nous n’avons pas les moyens algorithmiques de traiter la donnée que nous recevons (sans parler des problématiques de sécurité, confidentialité, etc)

Watson (en fait le nom d’un des fondateurs d’IBM), que fait-il…

1/ Comprend le langage naturel (Anglais, Français, Espagnol, Mandarin, … => 7 langues)

2/ IA probabiliste (donne une réponse en probabilité et avec justification)

3/ Apprenant (il y a plus d’une 30aine de moteurs cognitifs dans Watson)

Watson est par ailleurs un service Cloud — il n’est pas disponible on-premise.

Exemple d’une banque (française) qui se dit : “au lieu de fermer des agences, ma force c’est la présence terrain, donc comme les clients viennent moins, je vais libérer mes conseillers pour améliorer l’expérience client !”

Watson sert d’interface dans ce cas, lit le mail et prend des actions simples. Exemple pour le cas des oppositions (mail envoyé dans la nuit, opposition de la carte, vérification des transactions, commande de la nouvelle carte, …).

IBM continue évidemment d’investir massivement dans la recherche. IBM a mis un ordinateur quantique dans le cloud (annoncé le mois dernier, “IBM-Q”). L’ambition est d’avoir un ordinateur commercial quantique d’ici moins de dix ans. Il y a également une puce neurosynaptique (Cf. la leçon inaugural de Yann Lecun au Collège de France !) très peu gourmande en énergie, architecture synapse/dendrite (marrant pour une boîte issue de la société Axone ;)). Autre exemple, processeur refroidi ET alimenté par fluide (comme le sang) au lieu du fil de cuivre.

Apprendre l’humain et l’augmenter

En somme, IBM a une vision Schumpeterienne de l’IA, apprentissage mutuel et augmentation de l’humain, il y a certes un risque de destruction de travail mais création de nouveaux travaux. Les pays qui utilisent le plus de robots sont ceux qui ont le moins de chômage…

Il y a en fait deux visions concurrentes de l’IA à long terme : celle de Matrix et celle de Star Wars. Matrix, c’est la machine qui asservit l’homme. Star Wars, c’est le monde où chacun choisit d’être du bon ou du mauvais côté de la Force (note personnelle : le fond du problème vient quand même du fait que chacun, quel que soit son côté, est persuadé que son côté est le bon…).

L’AI permet de démocratiser la connaissance (PAS l’information — ça on sait déjà faire) au plus grand nombre. Exemple sur le cancer, 600 traitements, publications sans arrêt, comment choisir le bon traitement, sachant que le mauvais traitement est la 2ème cause de mortalité du cancer (après la maladie elle-même) ?

D’ailleurs plus de 200 millions de patients sont traités par des médecins qui utilisent Watson. Et pourtant, Watson aide au choix du traitement mais ne se substitue pas au médecin pour le diagnostic.

IBM ne veut donc pas parler d’intelligence artificielle mais d’intelligence augmentée.

IBM a déposé les principes / règles pour son AI : Intelligence Artificielle selon IBM est :

• Inclusive (avec l’homme et pour l’homme),
• Transparente dans ses algorithmes
• Ne préempte pas la donnée / la connaissance reste la propriété de ses clients.

Et la concurrence ? S’il n’y a pas vraiment de concurrent direct/frontal (note : pour connaitre AWS sur le bout des doigts, il y a encore énormément de travail pour arriver au niveau d’intégration de Watson), il y a de plus en plus de concurrents indirects, avec des angles différents et des sujets différents. IBM se bat surtout contre le temps.

Je dois avouer que j’ai été extrêmement séduit par le discours à la fois pragmatique et éthique de Nicolas Sekkaki. Le dernier point sur les règles de l’AI (l’apprentissage reste la propriété des clients) me donne plus confiance en Watson qu’en des plateformes d’opérateurs plus gourmands en données gratuites (coucou Google). J’ai enchaîné après la conférence une petite séance d’essai de Watson (inscription gratuite en ligne = 5 minutes) que j’ai trouvé beaucoup plus simple et convivial que je n’imaginais. Reste à le pousser dans ses retranchements !

Reste que, loin du discours de peur ambiant “L’AI va tous nous détruire et on finira tous chômeurs” que l’on entend parfois y compris de la part de candidats à la magistrature suprême de pays pourtant réputés pour leur tissu économique d’entreprises innovantes, entendre de grands groupes poser les bases d’une vertu de l’IA, d’une vertu de l’augmentation de l’homme, je trouve cela rassurant.

[UPDATE 24/03 : intégration des remarques de Nicolas Sekkaki et de son équipe, merci à eux]