Les neurones sont en réseau. Merci Martin Vetterli!

mardi, 18.09.2018

Xavier Comtesse*

Xavier Comtesse

J’écrivais dans ces mêmes colonnes, en mai 2016 que le recentrage de l’EPFL face à la révolution numérique était plus que nécessaire: «Adieu rêve de béton et de grandeur architecturale, place aux neurones et aux data scientists».

Aujourd’hui à l’EPFL, c’est chose faite. Vous croisez au Rolex Learning Center des centaines de jeunes femmes et de jeunes hommes provenant de disciplines variées comme les mathématiques, l’informatiques, la statistique ou les neurosciences, etc. qui parlent tous de data, d’algorithmes ou de machine learning. Ils sont aujourd’hui ces fameux «data scientists» qui nous faisait tant défaut. Ils maîtrisent les langages et les concepts de l’IA et commencent à investiguer à peu près tous les domaines possibles de l’activité humaine. Une floraison d’expérimentations traverse le campus. L’EPFL a changé: les flux humains ont remplacé les bulldozers. Les neurones sont en réseau. Merci Martin!

Dans cette conquête des nouveaux savoirs, ces nouveaux acteurs se sont mis en réseau avec les campus voisins de l’ETH, de Stanford ou du MIT. Ils fonctionnent en groupe de neurones humains et artificiels. Ce ne sont plus des start-up mais bien des «net-up» tellement le network a pris de l’importance dans leur manière de fonctionner, de travailler.

Ces «net-up» sont l’expression de la nouvelle modernité.

Rencontre avec l’une d’elle: Visium. Peut-être la plus prometteuse d’entre toutes! Son CEO, Alen Arslanagic a été classé par Forbes en mai 2018 comme l’un des entrepreneurs (moins de 30 ans) les plus prometteurs de sa génération. L’homme a de l’allure, la parole aisée, l’intelligence en éveil et avec ses 15 collègues - tous universitaires EPFL, ETH, Royal College, etc - ils forment une équipe authentiquement redoutable. L’IA, c’est leurs champs d’investigation et ce n’est pas une sinécure, tant il y a de choses à faire.

Ecoutons un instant Alen: «Imaginez-vous que dès lors que j’amasse une grande quantité de données alors je crée les conditions pour une exploitation de celle-ci par l’IA. Tout ou presque peut donc être interprété par les machines de l’IA. Regardez plutôt: je branche des caméras, des micros, ou des capteurs et hop c’est parti … j’ai un flot immense de données qui arrive et que je vais pouvoir traiter en temps réel avec des algorithmes. L’IA c’est cela. Des algorithmes qui traitent des grandes quantités de données et qui vont extraire de celles-ci du sens, beaucoup de sens souvent ignoré. En d’autres termes, on va chercher des solutions à des problèmes en «écoutant» les données. On parle alors de «data driven society». Citons un exemple provenant des expériences de Visium. Si je mets suffisamment de micro dans une ville, je peux entendre les incidents genre accidents, incendies, actions terroristes, etc. Fascinant… Mais bien sûr, je peux aussi utiliser l’IA pour d’autres activités humaines comme en médecine (radiologie, dermatologie, etc.), en finance (reconnaissance de faux, etc.), en assurance, en recherche, etc. Il n’y a pas vraiment de limites.»

L’IA est un «game-changer»  comme le disent les Américains. A savoir que plus rien ne sera après comme avant. L’exemple classique, c’est le smartphone… le monde n’est plus le même après son arrivée. Quant sera-t-il de l’IA? Bien des gens prédisent un changement encore plus massif: un tsunami économique et social.

* Mathématicien






 
 

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