Les technologies du numérique qui bousculent l’économie

8 nov. 2017 – Lycée Saint Exupéry – Marseille

Intervenant : Guy Sinnig Vice-président du LAB

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Les technologies actuelles

Intelligence artificielle (IA)

Données (Big Data)

Objets connectés (IOT)

Robotique

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Les technologies actuelles Sont disruptives : exemple de la conduite autonome

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.

2009 : Lancement du projet Waymo (voiture autonome de Google)

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. Mai 2017 : Waymo (Google) teste 500 véhicules autonomes à Phoenix.

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Les technologies actuelles

Loi empirique de Moore

Sont exponentielles

La puissance de calcul des ordinateurs a été multipliée par env. 1 million ces 20 dernières années.

La puissance de calcul des ordinateurs augmente rapidement celle de notre

cerveau très peu.

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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.

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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

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L’Intelligence Artificielle

Intelligence

Artificielle

(IA)

Machine

Learning

Deep

Learning

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Deep Learning

On utilise un réseau de neurones artificiels

L’Intelligence Artificielle

Il y a environ 100 Milliard (1011) de 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

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Deep Learning

Reconnaissance d’images

L’Intelligence Artificielle

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Deep Learning

Traduction automatique

L’Intelligence Artificielle

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Deep Learning

Google AutoDraw

L’Intelligence Artificielle

Mon dessin fait rapidement à la souris

La proposition de Google AutoDraw

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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

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Deep Learning

Google Deep Dream

L’Intelligence Artificielle

Un algorithme qui rêve

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Du fantasme à la réalité

Principe des assistants personnels, chatbots, …

Données brutes

Données traitées (et stockées)

L’Intelligence Artificielle

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Les dispositifs de conduite autonomes

L’Intelligence Artificielle

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Les 4 stades de l’intelligence artificielle

1 - La réactivité

IA faible

IA forte

L’Intelligence Artificielle

2 - La mémoire limitée

3 - La théorie de l’esprit

4 - L’auto - conscience

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Les données

Volume des données

Les données Provenance des données

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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.

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Le Big Data

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Le Big Data

• Statistique inférentielle,

• Données à faible densité,

• Grande volumétrie et forte dimensionnalité

• Utilisation de la volumétrie pour inférer,

• Capacité prédictive.

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Le Big Data

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Les objets connectés

Internet des objets = IOT = Web 3.0

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Les objets connectés

Les objets connectés Smart Seniors Surveiller via la domotique Exemple: Portail automatique

IOT

IOT

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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

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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

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La robotique

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La robotique Aujourd’hui les robots sont spécialisés

Robots industriels => Cobots = robots collaboratifs

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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

• …

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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.

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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.

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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.

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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.

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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

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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

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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

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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

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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

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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.

Il y a d’autres technologies qui sont en train de se diffuser, la blockchain, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, … Leurs applications sont aussi très importantes et très intéressantes.

Conclusions

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Actuellement, beaucoup de choses sont rendues possibles par les avancées de la technologie.

L’éducation et la formation sont indispensables pour comprendre les évolutions technologiques et permettre à nos enfants de 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.

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Conclusions

Il faut faire de nombreux choix pour notre avenir commun, guidés par la connaissance des technologies.

Merci de votre attention

guy@sinnig.fr

Pour innover, inspirons nous de ce qui n’a jamais été fait !