L’industrie fait sa révolution - Le Devoir€¦ · Comment pouvons-nous exploiter...

L E S S A M E D I 2 5 E T D I M A N C H E 2 6 M A I 2 0 1 9

NUMÉRO 9 DE 10

I N T E L L I G E N C E A R T I F I C I E L L E

AHIER SPÉ

AHIER SPÉ



AHIER SPÉC


CCIAL AHIER SPÉ

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE LES DAEMONS EXISTENT Comment pouvons-nous exploiter l’intelligence artificielle des inforobots, des assistants virtuels et des algorithmes qui régissent notre vie quotidienne?

LES DAEMONS EXISTENTLES DAEMONS EXISTENTLES DAEMONS EXISTENTLES DAEMONS EXISTENTLES DAEMONS EXISTENTLES DAEMONS EXISTENTLES DAEMONS EXISTENTLES DAEMONS EXISTENT

C O N C O R D I A . C A / I A

L’industrie fait sa révolution

Si le numérique est en train de transformer toute la

société dans laquelle nous vivons, l’industrie pourrait bien

être le secteur qui en tirera les plus grands bénéfices. Avec

la quatrième révolution industrielle, d’énormes gains de

productivité sont en effet à prévoir. Infonuagique, Inter-

net des objets, téléphone intelligent, réalité augmentée,

impression 3D… toutes ces technologies sont aujourd’hui

matures et permettent de créer une valeur inestimable

si tant est qu’elles dialoguent entre elles et qu’elles

s’échangent les données qu’elles collectent. Le Devoir vous

propose une plongée dans l’industrie de demain.

LE DEVOIR, LES SAMEDI 25 ET DIMANCHE 26 MAI 2019C 2 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

INDUSTRIE 4.0

Une convergence detechnologies maturesLes usines sont entrées dans la quatrième révolution industrielle,

celle de la virtualisation de toute la chaîne d’approvisionnement. Une

révolution rendue possible parce que de nombreuses technologies

numériques sont aujourd’hui matures et que l’intelligence artificielle

permet d’analyser les données de manière fiable et rapide. Gilles

Savard est professeur au Département de mathématiques et de génie

industriel à Polytechnique et directeur général de l’Institut de valori-

sation des données (IVADO). Selon lui, la transition est bien avancée

à l’échelle mondiale, et les entreprises québécoises auraient intérêt à

enclencher la vitesse supérieure. Entrevue.

H É L È N E R O U L O T - G A N Z M A N N

Collaboration spéciale

On parle de plus en plus d’industrie4.0, mais qu’entend-on exactementpar là?On vit actuellement une transforma-tion numérique de notre société.C’est la quatrième révolution. L’in-dustrie 4.0, c’est l’incarnation decette transformation dans le domainemanufacturier, l’intégration numé-rique d’un bout à l’autre de la chaînede valeur, de tous les actifs d’une en-treprise. Un actif, c’est un processus,un produit, une machine, un service,un robot. L’industrie 4.0, c’est doncla virtualisation de tout ce que peutêtre une usine, en incluant toutes sesdivisions, ses localisations partoutdans le monde, la chaîne d’approvi-sionnement, la livraison, etc.

Cela signifie que tout se fait automa-tiquement, sans l’intervention del’homme…Ça veut dire que l’usine commu-nique avec ses par tenaires pour la commande d’un produit ou la fabrication d’une pièce, de manièrecomplètement virtuelle, sans qu’il yait contact humain entre les deuxparties. L’objectif, c’est de créer dela valeur.

En augmentant la productivité?Il y a trois leviers de valeur possible.D’une part, effectivement, les gainsde productivité. On diminue lescoûts et on améliore les processus etl’information tout au long de lachaîne d’approvisionnement. En-suite, il y a le développement de nou-veaux produits numériques. Dansl’industrie aéronautique, par exem-ple, on peut imaginer que les avions,qui survolent l’ensemble de la pla-nète ou presque, soient équipés d’an-tennes 5G et deviennent des relais.Aujourd’hui, on a inventé plein denouveaux produits numériques pour

équiper les automobiles, par exem-ple. Le troisième levier consiste à in-venter un nouveau modèle d’affaires.On peut imaginer, par exemple, quedans le futur nous ne soyons pluspropriétaires de nos voitures, quecelles-ci appartiennent à Volkswagenou GM et que n’importe qui puisseen prendre une au coin de la rue.

En quoi l’intelligence artificielle s’insère-t-elle dans cette transitionnumérique?L’industrie 4.0, c’est plus que l’intelli-gence artificielle, mais sans elle, rienn’est possible. Il y a aujourd’hui unensemble de technologies numé-riques qui ont atteint un niveau dematurité assez élevé. Je pense à l’info-nuagique, à l’Internet des objets, autéléphone intelligent, à la réalité aug-mentée, aux détecteurs intelligents, àl’impression 3D, etc. La convergencede ces maturités fait en sor te quenous sommes à un point critique. Cequi relie ces technologies à la créa-tion de valeur, c’est l’analytique desdonnées, ces algorithmes qui font ensorte que des machines sont capa-bles d’analyser toutes les informa-tions en provenance de ces technolo-gies, de les digérer et de prendre desdécisions en fonction d’une situationdonnée. Ça, c’est l’intelligence artifi-cielle qui le fait.

Les entreprises québécoises sont-elles, elles aussi, en pleine transition?Nous ne sommes pas très avancés.Une des raisons est à chercherdans le contexte économique. Lafaiblesse du dollar canadien fait ensorte qu’il est assez facile d’expor-ter. Nous avons une prime del’ordre de 25 % à l’inef ficacité, cequi ne nous pousse pas à innoverpour gagner en productivité. Alors,certes, chaque entreprise doit trou-ver son équilibre entre ses investis-sements et son retour sur investis-sement. Mais le problème, c’est

que nous faisons aujourd’hui partied’un écosystème mondialisé. Sinous prenons trop de retard, nousallons tout simplement sortir de lachaîne d’approvisionnement. Lesentreprises doivent être connecta-bles à leur donneur d’ordres.

Ça doit être plus difficile pour les PME de s’adapter…C’est cer tain que les petites etmoyennes entreprises ont plus dedifficultés à sauter le pas. Mais ellesn’ont pas le choix. Elles auront inévi-tablement à s’adapter. Ne pas le faire,ce serait la mort cer taine. Un peucomme si une entreprise était restéeà la machine à écrire ou au fax. Lesgrandes entreprises vont plus vitemême si elles ne sont pas très avan-cées comparativement à celles d’au-tres pays, comme l’Allemagne ou laCorée du Sud. Mais le tissu écono-mique québécois est sur tout com-posé de PME.

Par quoi doivent-elles commencer?Par définir leur stratégie, en choisis-sant bien les technologies, les outilsdont elles ont besoin. Au-delà dubuzz, quels bénéfices peuvent-ellesen tirer ? Et c’est là qu’IVADO entreen jeu. Notre institut est une sorte demobilisateur de connaissances ex-portables dans les entreprises. Nousavons un rôle d’entremetteur, ensomme.

Comment exportez-vous ces connaissances?Les universitaires sont toujours enavance sur le marché. Nous trans-mettons leurs connaissances dansdes conférences, des ateliers, par dela sensibilisation, des projets de re-cherche également, menés en colla-boration avec les entreprises et prisen charge financièrement par l’insti-tut. C’est important, car les PME n’enauraient pas les moyens. Enfin, etc’est primordial, nous avons des étu-diants en formation qui, à la fin deleurs études, peuvent intégrer une denos entreprises partenaires. Ça per-met ce transfert de connaissances.

On comprend que les technologiessont matures, mais elles sont aussien constante évolution. Les entre-prises n’ont-elles pas un peu raisond’attendre encore de voir vers quoion s’enligne?Elles prendraient trop de retard. Re-gardez du côté du commerce de dé-tail. Les entreprises qui ne sont pasintégrées aux plateformes mondiali-sées et qui n’ont pas intégré leur ré-seau de distribution ne peuvent passuivre. Ça va être pareil dans tous lesdomaines. Mais cela ne signifie pasqu’elles doivent foncer les yeux fer-més. Il y a aujourd’hui beaucoupd’acteurs et tous ne sont pas fiables.Il faut donc rester très prudent touten allant de l’avant. Parce que c’estmaintenant que ça se passe.

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LE DEVOIR, LES SAMEDI 25 ET DIMANCHE 26 MAI 2019 C 3INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

CONCORDIA .CA/AFFAIRESIA

LES ÉCHANGES COMMERCIAUX À L’ÈRE DE L’IA Publicité et magasinage en ligne; commerce d’actions et soumissions – les agents numériques changent la façon de faire des affaires.

Des chercheurs de Concordia étudient les applications et l’impact de l’IA sur le commerce et les affaires.

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

A L E X A N D R E M O Ï S E , P H . D .

Professeur en gestion des technologiesd’affaires à l’École de gestion de l’Université de Sherbrooke

Autrefois réser vée à un cerclefermé de scientifiques, l’intelli-

gence artificielle (IA) est un type detechnologie numérique devenu ac-cessible aux organisations grâce àtrois grandes tendances : la crois-sance exponentielle des données, denouveaux types d’algorithmes per-mettant notamment l’apprentissageautomatique et des infrastructures of-frant une capacité inégalée destockage et de traitement.

Bien qu’il existe plusieurs défini-tions de ce qu’est l’intelligence, cettenotion fait essentiellement référenceà la capacité d’appliquer de la connais-sance pour réaliser des tâches. Leconcept d’artificiel renvoie quant à luià quelque chose créé intentionnelle-ment par un vivant ou une machineafin de répondre à un besoin. L’IAconsiste donc en un ensemble detechnologies numériques permettantd’automatiser les capacités cognitivesde l’humain afin de réaliser destâches complexes traditionnellementréservées aux personnes. Plusieursexemples démontrent d’ailleurs l’effi-cacité et même la supériorité de lamachine sur l’humain, tant du pointde vue de l’exactitude que du point devue de la rapidité.

Aujourd’hui plus que jamais, laper formance d’une organisation,que celle-ci soit à but lucratif ou non,repose en très grande partie sur lestechnologies numériques. Afin demaximiser la valeur appor tée parces dernières, les organisations doi-vent revoir autant leur stratégie organisationnelle que leurs méca-nismes internes permettant de lamener à bien. C’est ce qu’on appellela transformation numérique des

organisations. Elle consiste à réali-ser un diagnostic de la situation ac-tuelle, à définir une situation cible, àélaborer un plan permettant d’allerde l’une à l’autre et à mettre ce planen œuvre.

La transformation numérique nese limite cependant pas à implanterdif férentes technologies. Elleconsiste à prendre en compte diffé-rentes perspectives, comme les res-ponsabilités, les processus d’affaireset les ressources humaines. Il estdonc essentiel de mieux planifier lesinvestissements en IA afin d’en dé-terminer la valeur au préalable. Cecipermet de mieux contrôler l’évolu-tion des projets de cette nature entenant compte d’autres perspectivesque le volet informatique.

Quelles tâches auraient plus inté-rêt à être automatisées ? Commentles personnes, employés ou clients,vont-elles interagir avec ce type detechnologie et quelles sont les com-pétences requises ? Quels sont lescomposants technologiques néces-saires pour créer une solution répondant aux besoins de l’organisa-tion ? Ces interrogations ne sontqu’un aperçu des questions à se po-ser pour bien déterminer la valeurde tout type de technologie dans uncontexte de transformation numé-rique organisationnelle.

Malheureusement, la rechercheactuelle en IA porte presque exclusi-vement sur le volet informatique. Ilimpor te pour tant d’investir dansl’élaboration de méthodes et detechniques permettant de planifiersa valeur. À l’École de gestion del’Université de Sherbrooke, nousmenons quelques projets sur cettethématique et espérons ainsi être enmesure d’aider les organisationsdans leur transformation numériqueen leur permettant de mieux plani-fier leurs investissements en intelli-gence artificielle.

POINT DE VUE»

Déterminer la valeur de l’IA

« L’IA consiste en un ensemble

de technologies numériques

permettant d’automatiser les

capacités cognitives de l’humain

afin de réaliser des tâches

complexes traditionnellement

réservées aux personnes »UNIVERSITÉ DE SHERBROOKE


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Cybersécuritaire,l’industrie 4.0?

Après la mécanisation, la produc-

tion de masse et l’automatisation,

l’industrie amorce sa quatrième

révolution. Sur le plan de la sécu-

rité, cette nouvelle ère pose

d’importants défis.

É M I L I E C O R R I V E A U


Communément appelée industrie4.0, la quatrième révolution in-

dustrielle se caractérise par une automatisation intelligente et une in-tégration de nouvelles technologies àla chaîne de valeur de l’entreprise.

Le CEFRIO, un organisme de re-cherche et d’innovation qui accom-pagne les entreprises lors de leurpassage au numérique, en proposeune description claire. Il explique quesa réalisation « prend appui sur lacommunication en temps réel poursurveiller et agir sur les activités del’entreprise. Les systèmes communi-quent et coopèrent entre eux, maiségalement avec les humains, les pro-duits et les machines. Ainsi, Internetconnecte tous les “objets” de l’usine— employés, machines, produits,clients, fournisseurs, systèmes, etc.»

Pour y parvenir, l’industrie 4.0 meten œuvre une vaste gamme de tech-nologies telles que les systèmes cyberphysiques, l’Internet des objets,l’infonuagique, les sciences des don-nées (Big Data), la réalité augmentée,les technologies de communicationsentre machines, l’intelligence artifi-cielle, etc.

« En somme, on crée un exosque-lette cognitif autour de l’humain», ré-sume José Fernandez, professeuragrégé au Département de génie in-formatique et génie logiciel de Poly-technique Montréal et spécialiste dela sécurité informatique.

L’objectif ? Améliorer la producti-vité des chaînes de production en lesrendant plus agiles, plus flexibles etplus véloces.

«Les consommateurs sont de plusen plus exigeants. En connectanttoutes les composantes qui font partie

de la chaîne de production à l’inté-rieur et à l’extérieur de l’usine et enintégrant le design et la productionen temps réel, l’industrie 4.0 va per-mettre une meilleure réponse à leursbesoins », précise Siegfried Usal,vice-président de l’innovation numé-rique et directeur général de TDS,Solutions numériques pour l’Amé-rique du Nord, Thales Canada, uneentreprise qui se spécialise dans laconception, le développement et ledéploiement de produits de hautetechnologie.

Nouveau paradigme, nouveaux risques ?Bien que pleine de promesses, l’in-dustrie 4.0 est-elle plus vulnérableaux cyberattaques?

« Dans un sens oui, dans un sensnon », répond le professeur Fernan-dez. « Dans l’industrie 3.0, on a dessystèmes de contrôle, les systèmesSCADA [système de contrôle etd’acquisition de données], qui sontdéjà équipés de composantes mi-croélectroniques avec des micropro-cesseurs, et ces composantes-là sontreliées entre elles par des réseauxinformatiques comme ceux d’Inter-net, explique-t-il. Jusqu’à quel pointces systèmes reliés sont-ils vulnéra-bles ? La réponse, c’est qu’ils sonttrès vulnérables ! Or les systèmescritiques des industries 3.0 et 4.0sont les mêmes. »

Pour faire court, comme les usinesont adopté les standards informa-tiques, mais qu’elles sont nombreusesà avoir négligé la cybersécurité qui allait de pair, elles sont déjà très vulné-rables aux cyberattaques.

Ce qui complexifie la donne dansl’industrie 4.0, c’est la multiplicationdes objets connectés et le fait queceux-ci sont souvent délocalisés.

«Avant, on parlait d’un système desécurité basé sur un périmètre de sé-curité. Aujourd’hui, ce périmètre, onn’est plus capable de le définir. L’éco-système s’étend aussi aux par te-naires. À cela s’ajoute le fait qu’il y ades morceaux de production qui sontdépor tés dans un environnementhors de l’entreprise. Et comme il y abeaucoup plus d’objets connectés, lessurfaces d’attaque sont multipliées»,

précise Lionel Merrien, directeur, Dé-veloppement d’affaires, Sécurité Info-nuage et applications, Gemalto, uneentreprise spécialisée dans le secteurde la sécurité numérique.

Redoubler de vigilanceParce que les solutions traditionnellesne suffisent plus, la sécurisation dessystèmes industriels pose d’impor-tants défis.

Dans l’absolu, la clé de la préven-tion réside dans l’adoption de sys-tèmes d’information sécurisés dès laconception. Or, la chose est loin d’êtretoujours possible.

« Les durées de vie des systèmesde technologies opérationnelles sontde 20-30 ans, relève M. Fernandez. Ilfaut donc qu’on travaille avec des sys-tèmes qui existent déjà et trouver dessolutions qui permettent d’introduirela sécurité de façon exhaustive.»

Des produits de cybersécurité spé-cifiques aux systèmes industriels ontcommencé à faire leur apparition surle marché, mais d’après M. Fernan-dez, ils demeurent peu nombreux.

« Malheureusement, le gros de larecherche des dernières années aporté sur les systèmes d’informationtraditionnels, indique-t-il. Il n’y a quequelques groupes de recherche dansle monde qui travaillent spécifique-ment là-dessus.»

D’après M. Merrien, deux pratiquesdevraient absolument faire partie desréflexes des entreprises évoluant ausein de l’industrie 4.0 : la surveillanceet la conduction régulière de tests.

«D’une part, dit-il, il faut faire de lasurveillance constante avec des sys-tèmes de plus en plus pointus pourdétecter des pénétrations, des faillesde sécurité, etc. D’autre part, il fautaussi mener des tests de sécurité etessayer de pénétrer dans son sys-tème de toutes les façons possiblepour vérifier sa sûreté.»

Tous s’entendent pour dire qu’unrattrapage sécuritaire s’impose.« Dans l’industrie 4.0, les consé-quences d’une faille de sécurité peu-vent être très grandes, car elles ne selimitent pas au périmètre de la compa-gnie, insiste M. Merrien. Il est doncprimordial que la sécurité se trouve aucœur du projet des entreprises.»

MAR

KUS

SPIS

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NSP

LASH

Ce cahier spécial a été produit par l’équipe des publications spéciales du Devoir, grâce au soutien des annonceurs qui y figurent. Ces derniers n’ont cependant pas de droit de regard sur les textes. La rédaction du Devoir

n’a pas pris part à la production de ces contenus.


APN

À l’avant-garde de la quatrième révolutionCoup d’œil sur APN, devenue la première PMEmanufacturière désignée « Vitrine 4.0 ».

Depuis son entrée en postecomme directeur des ana-

lyses des marchés et des en-quêtes à la division de la régle-mentation de la Bourse de Mont-réal en juin 2017, Marc Stephensa assisté à une croissance fulgu-rante du nombre des donnéestraitées. Parmi les raisons, il y ala prolifération de la négociation àhaute fréquence. Réalisée de ma-nière automatisée à l’aide d’algo-rithmes, elle consiste à acheter età vendre à un rythme effréné destitres ou des contrats financiers àl’intérieur de quelques millise-condes.

« Cette croissance des donnéesfait en sor te que le nombred’aler tes augmente », indiqueMarc Stephens. La Bourse deMontréal constitue la Bourse ca-nadienne des produits dérivés. Ladivision de la réglementation estchargée d’assurer l’intégrité dece marché au pays, donc de pré-server la confiance envers celui-cichez les investisseurs en les pro-tégeant des pratiques abusives oumanipulatoires. Pour mieux déce-ler les comportements suspectsqui pourraient mener à des en-quêtes dans un contexte de so-phistication des manières de né-gocier, elle explore le recours àl’intelligence artificielle (IA). Le30 octobre dernier, la Bourse deMontréal a conclu à cette fin uneentente stratégique de trois ansavec l’Institut de valorisation desdonnées (IVADO).

Mauvaises intentions« Bien comprendre le but ou l’in-tention des algorithmes et à quelmoment ils sont déployés ouquels impacts ils ont dans le mar-ché, c’est quelque chose qu’on re-garde déjà de manière régulière,souligne Marc Stephens. Mais jepense que l’IA va nous aider à en-lever un peu de bruit, à clarifierles patrons et les manières aveclesquelles ils interagissent avec lemarché. »

Si auparavant, une pièce surdeux à la sortie de cette mêmeligne devait être retravailléeaprès le contrôle de qualité,aujourd’hui, 85 % des produitssortent avec la qualitésuffisante pour être livrés aux clients.

85 %

E T I E N N E P L A M O N D O N E M O N D


Au moment de lancer sa nouvellecer tification « Vitrine 4.0 », le

27 mars 2018, le Bureau de normali-sation du Québec (BNQ) ne l’avaitaccordée qu’à une seule entreprise :APN. « On a embarqué dans le 4.0avant que ce soit appelé 4.0 », in-dique Yves Proteau, coprésident decette PME manufacturière de Qué-bec spécialisée dans la fabrication depièces métalliques destinées au sec-teur de l’aéronautique.

Rappelons que l’expression « in-dustrie 4.0 », en vogue depuis peu,fait référence à l’entrée du secteurmanufacturier dans une quatrièmerévolution industrielle : après la mécanisation, l’électrification et l’au-tomatisation, les entreprises entre-voient d’améliorer leur production àl’aide de l’analyse de données mas-sives, des algorithmes, des objetsconnectés et de l’intelligence artifi-cielle (IA).

Or, APN avait remarqué ce poten-tiel dès le début de la décennie. «Onarrivait à la limite des équipements,des logiciels et des humains», se rap-pelle M. Proteau. « J’ai constatéqu’on n’utilisait pas assez les don-nées disponibles. » L’entreprise a faitappel à un stagiaire qui étudiait enmécatronique et l’a mobilisé sur unprojet sur le point d’être abandonné.Une décision payante, puisqu’elle amené à la conception interne d’un lo-giciel, nommé Meta4.0, qui a permisd’intégrer et d’interconnecter les ma-chines et les systèmes dans sesusines et ses filiales.

À force d’amasser des données,d’améliorer ses décisions grâce à cesdernières et de développer des algo-rithmes pour peaufiner sa planifica-tion, l’entreprise s’est tournée il y atrois ans vers l’IA. Elle a fait appel àdes étudiants de l’Université Laval etde l’École de technologie supérieure.« On leur a expliqué nos problèmeset ils ont commencé à travailler avecnous sur des modèles d’aide à la dé-cision, entre autres en utilisant del’apprentissage automatique et desréseaux neurones artificiels. »

Productivité augmentée de 50 %Concrètement, l’entreprise mène ence moment trois projets d’IA. L’un s’ensert pour automatiser une planifica-tion dynamique de la production se-lon, par exemple, l’entrée de nouvellescommandes, décisions, dates de livrai-son. Un autre consiste à se servir del’IA pour réaliser une compensationautomatisée des erreurs d’usinagesans intervention humaine. Le troi-sième met à contribution les informa-tions fournies par l’ensemble des capteurs sur les appareils afin de pré-dire la détérioration des outils.

« La machine apprend à partir desdonnées, souligne-t-il. Elle compareavec les signaux des expériences dupassé et va indiquer si on peut conti-nuer ou si les outils vont être tropusés et risquent de produire despièces non conformes. » Grâce auxalgorithmes et à l’analyse de don-nées, M. Proteau affirme que la pro-ductivité d’une chaîne d’assemblagede valves a augmenté de 50 %. Si au-paravant, une pièce sur deux à la sor-tie de cette même ligne devait êtreretravaillée après le contrôle de qua-lité, aujourd’hui, 85 % des produitssor tent avec la qualité suf fisantepour être livrés aux clients.

À son avis, le recours à ces techno-logies devient nécessaire pour conser-ver les contrats de grands donneursd’ordres et grands clients, qui investis-sent aussi massivement dans ce genrede système dans leurs usines. Si laPME a continué à embaucher en raison de sa croissance, M. Proteauadmet qu’il a besoin de moins d’em-ployés pour réaliser une tâche.

« Si on avait le même ratio d’em-ployés qu’il y a trois ans, on ne seraitpas rentable », juge-t-il. Parmi samain-d’œuvre, la proportion de pro-grammeurs devient plus importante.En plus d’un directeur aux sciencesdes données, une vingtaine d’em-ployés, sur les 120 dans ses deuxusines de Québec, travaillent sur desprojets informatiques, technolo-giques, de robotique, d’IA, d’algo-rithmes ou de gestion des données.« Il faut leur laisser l’espace pour tra-vailler, parce que ce n’est vraimentpas la même façon de travailler qu’ily a dix ans», assure-t-il.

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L’IA, futur chien degarde de l’intégrité desmarchés boursiers?Un projet explore le potentiel de l’intelligence artificielle pour sur-

veiller les infractions sur les marchés boursiers. Arrivera-t-elle à

bien les déceler malgré le flot et la vitesse des transactions ?

ETIENNE PLAMONDON EMOND


Car si l’usage de ces algorithmespar les investisseurs s’effectue géné-ralement dans les règles, d’autresfois elles servent de mauvaises inten-tions ou cherchent à manipuler lemarché, notamment pour faire mon-ter ou baisser ar tificiellement lescours. Parmi les actes répréhensiblesdétectés dans les dernières annéessur les marchés du monde, on notel’émission d’ordres trompeurs (spoo-fing). Elle se produit, par exemple,lorsqu’une grande quantité d’ordresde vente sont donnés avec l’intentionde les annuler un instant plus tard.Ce leurre déstabilise le marché dansle but de négocier à son avantage descontrats à terme ou des options enposition d’acheteur dans l’intervalle.

Cette méthode, ses variantes etbien d’autres passibles de sanctionsse révèlent souvent difficiles à discer-ner : elles se réalisent désormais enun clin d’œil ou, lorsqu’elles s’étirentsur plusieurs minutes, se retrouventnoyées dans un flot massif de trans-actions. «Avec les négociations algo-rithmiques en ce moment, ça se réa-lise en quelques millisecondes, sou-ligne Marc Stephens. Personne ne levoit, personne ne comprend ce qui sepasse. Si c’est un algorithme qui es-saie de tromper plusieurs algo-rithmes dans le marché, cela devientun plus gros défi à surmonter.»

C’est pour arriver à repérer cegenre de contravention que sa divi-sion commence à expérimenter lespossibilités offertes par l’IA avec lesscientifiques et analystes de donnéesd’IVADO. « L’idée du projet, c’estgrosso modo de déceler les anomaliesdans des transactions, pour qu’ensuiteils puissent examiner les vraies ano-malies », explique Manuel Morales,professeur au Département de mathé-matiques et de statistique à l’Univer-sité de Montréal, qui collabore à cesdémarches avec la Bourse de Mont-réal. Le chercheur a donc recours àl’apprentissage automatique, afin d’en-seigner à la machine à reconnaître et àclassifier des patrons de transactionsboursières suspectes, pour ensuitemieux les détecter à la Bourse.

Le défi s’avère de taille. Si on lacompare avec l’une des avancées lesplus publicisées de l’IA, celle de re-connaître la photographie d’un chat,est-ce que la démarche s’apparente àtrouver «où est Charlie» dans une il-lustration des livres-jeux du mêmenom? «Ce serait plutôt de le trouverdans une vidéo sur lecture rapidedans laquelle Charlie n’arrête pas debouger », répond aussitôt Marc Ste-phens.

« Souvent, dans les projets en IA,les algorithmes vont répliquerquelque chose que l’humain peutfaire, souligne Manuel Morales. Ici,on parle d’une tâche que l’humain estincapable de faire en ce moment enraison de la vitesse à laquelle ça seproduit.»

Mieux déceler les infractions

Si l’apprentissage automatique se ré-vèle prometteur, Marc Stephensconçoit mal l’application de l’appren-tissage profond, une autre techniquede l’IA, dans ses activités. La raison?Le côté « boîte noire » de cette der-nière, c’est-à-dire sa manière de don-ner des réponses sans qu’on puisseclairement comprendre la logiquederrière la décision. Dans le cas de lasurveillance des marchés boursiers,cette caractéristique les empêcheraitpar la suite de reconstruire, d’expli-quer et de démontrer qu’une transac-tion était douteuse. «Cela soulève laquestion de savoir si nous serions àl’aise de recevoir une aler te pourquelque chose qu’on ne serait pas né-cessairement capables de recréer etd’amener devant le juge ou les tribu-naux», soulève Marc Stephens.

Mais d’autres techniques de l’IApourraient permettre de mieux déce-ler les infractions. Manuel Moralessouligne que le bruit court selon le-quel des firmes privées qui sont ins-crites à la Bourse possèdent déjà deséquipes avec une expertise en IA.« L’enjeu, c’est de mettre à jour lesgens censés les sur veiller et les réglementer pour qu’ils soient aumême niveau technologique », pré-cise le chercheur.


CONTENU PARTENAIRE

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

UNE NOUVEAUTÉ DANS LE MONDE DE LA FINANCE

«Le réseau Fin-ML a juste-ment été créé à la demande

de l’industrie financière pour ses besoins de formation en IA et en apprentissage automatique », raconte Rheia Khalaf, direc-trice en recherche collaborative et partenariats pour le réseau, dont l’objectif est la collabora-tion entre les mondes financier et universitaire. Pour y parve-nir, l’organisme offre des forma-tions bénéfiques aux étudiants, mais aussi aux membres indus-triels et universitaires d’IVADO, puisqu’elles répondent à leurs besoins. Six universités parte-naires participent à Fin-ML : Uni-versité de Montréal, HEC Mon-tréal, Concordia University, Uni-versity of Calgary, University of Waterloo, et Queen’s Univer-sity. « On travaille avec eux pour faciliter l’intégration d’étudiants stagiaires, et on offre un pro-gramme de bourse », ajoute la directrice.

Dans le but d’établir un par-tenariat, Fin-ML a contacté Finance Montréal, la grappe de l’écosystème financier du Qué-bec qui représente 150 000 emplois et près de 7 % du PIB de la province. « On est très heu-reux de s’associer au réseau Fin-

ML, qui va permettre une colla-boration entre nos universités et nos institutions financières pour le développement de solutions d’apprentissage machine appli-quées au secteur financier », explique Louis Lévesque, direc-teur général de l’organisme, qui regroupe les acteurs du milieu financier et qui a pour mission de développer et de promou-voir cette industrie au Qué-bec. « Pour nous, l’IA représente une occasion extraordinaire de transformation du secteur finan-cier, et s’associer aux talents montréalais procure une occa-sion extrêmement intéressante pour nos institutions membres de trouver de nouvelles solu-tions qui répondent aux besoins des consommateurs », ajoute-t-il.

Nouvelle capacitéLe profil des étudiants qui par-ticipent au programme Fin-ML est assez varié; certains sont for-més en informatique, d’autres en mathématiques ou même en intelligence d’affaires. Ils étu-dient à la maîtrise ou au doctorat et tous possèdent une formation technique assez poussée pour être en mesure de suivre les for-mations Fin-ML, et ils doivent

avoir un intérêt pour le monde de la finance.

Ce domaine a toujours eu recours à la technologie et à l’analyse de données, mais ce qui est nouveau aujourd’hui, c’est « cette nouvelle capacité computationnelle dont l’ap-proche permet d’arriver rapide-ment à des résultats efficaces, affirme Rheia Khalaf. On assiste actuellement à une évolution qui va permettre d’accélérer la réduction des coûts et l’automa-tisation des processus. »

Le programme FONCER de Fin-ML d’apprentissage automa-tique en finance quantitative et d’intelligence d’affaires a été mis sur pied afin de donner accès à ce domaine à des étudiants de maîtrise ou de doctorat qui ne sont pas nécessairement expo-sés à ce type de formation. Le programme, dirigé par Manuel Morales, professeur agrégé au département de mathémati-ques et de statistique de l’Uni-versité de Montréal, comporte un volet stage : « C’est là qu’inter-vient la collaboration, puisqu’on répond exactement aux besoins d’une entreprise qui est jume-lée à une équipe de professeurs et étudiants qui travaillera à des

recherches particulières pendant trois ou six mois, voire plus long-temps », souligne la directrice.

Cette formation, orientée vers la nouveauté, la collaboration et l’expérience en recherche, est offerte dans le cadre d’un programme subventionné par le Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG). Elle encou-rage la collaboration interuniver-sitaire et la mobilité entre les pro-vinces, le rapprochement entre l’universitaire et l’industrie dans tout ce qui touche à la recherche collaborative. La directrice pré-cise que « le financement de 1,6 million de dollars reçu sur une période de 6 ans permet de financer des étudiants à l’aide de bourses, d’assurer leur mobilité interprovinciale et de mettre sur pied des formations ».

Lentement, on voit appa-raître des changements dans les entreprises qui, de plus en plus, développent des collabo-rations : « Aujourd’hui, il n’est pas rare de voir les institutions finan-cières subventionner de jeunes entreprises fintech dans le but d’une association, voire de les intégrer à leur entreprise », s’en-thousiasme Mme Khalaf.

Poussées par les « fintech », ces jeunes entreprises qui jonglent avec les technologies de l’information et de la communication pour accaparer des parts du gâteau, les grandes institutions financières traditionnelles tentent de rattraper leur retard, mais le secteur exigeant un traitement délicat — données hautement confidentielles, fraude, réglementation —, l’intelligence artificielle doit enfiler des gants blancs pour pénétrer dans le monde de la finance.

L’industrie fait sa révolution - Le Devoir€¦ · Comment pouvons-nous exploiter...

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