Intelligence artificielle en entreprise : du fantasme à la réalité

lia en entreprise c'est un grand sujetess de vous donner des clés de compréhension est-ce qu'on va arriver avec comme dans ce cartoon Jeff Bezos tout seul avec ses robots et puis ça sera la soirée de Noël d'Amazon est-ce que c'est ça qui nous attend mon parcours en fait cette question de la rencontre entre l'humain et la technologie m'intéresse énormément je l'ai exploré au fil des années de différentes façons en créant des conférences en travaillant avec les médias en faisant des podcasts en faisant des conférences des cours et puis aussi en faisant du consulting je pense

je suis le seul mec qui peut mettre dans la liste de ses clients une banque privée un festival d'humour et un club de foot et le canton du Vallet je suis très très fier de ça je trava a beaucoup de d'organisations différentes quand il y a une collision entre l'humanité et une technologie j'observe qu'il y a deux émotions principales la première c'est toujours la peur c'est qu'on voit quelque chose de nouveau arriver et puis on panique depuis à peu près une dizaine d'années l'idée que des robots allaient devenir de plus en plus évolués on nous

prédit un chômage de masse qui arrive alors c'est toujours intéressant dans ces cas-là de se plonger dans l'histoire et de voir dans le passé quand il y a eu des nouvelles technologies qui sont arrivées comment est-ce qu'on a réagi alors moi j'ai grandi dans les années je suis né dans les années 70 donc j'ai grandi les années 80 et toute mon enfance on m'a dit que j'allais devenir un tuur en série puisque je jouis aux jeux vidéo vous avez peut-être vécu ça aussi ça n'est pas arrivé il y a même des études aujourd'hui qui montrent

que les jeux vidéos ont plutôt des effets positifs pas tous mais ça c'est toujours pareil quand on a sorti les livres de poche au 19e siècle en Angleterre il y a eu une panique sociale sur le fait que les livres poussaient les ados au suicide c'est dire qu'aujourd'hui on se bat pour que les ados lisent à l'époque on leur disait il ne faut pas lire bon ça semble bien évidemment ridicule avec du recul et puis alors quand les trains sont sortis on a dit aux femmes ne prenez pas le train vous allez perdre votre utérus

qui va s'envoler par la fenêtre voilà c'est le genre de peur irrationnelle çaz intéressant de se replonger puis de de regarder ce qu'on vit aujourd'hui à l'ône du passé il y a une autre réaction hyper fréquente c'est au contraire la fascination alors ça c'est des gens ils voient la technologie arriver ils croient que ça a des pouvoirs magiques que ça va tout résoudre Microsoft nous a annoncé il y a quelques années qu'ils allaient résoudre le cancer on va prendre le cancer on va le résoudre magnifique il leur reste 2 ans pour l'instant c'est pas arrivé

et je crois pas que ça arrive à travers eux il y a mark Zuckerberg que vous reconnaissez peut-être malgré ses lunettes relativement inconfortabl qui nous a dit que le mettaverse allait devenir la prochaine grande révolution depuis je sais plus combien ils ont perdu d'argent 10 milliards ou 50 milliards enfin c'est un flop absolument énorme donc voilà on pense que une technologie arrive ça brille c'est un joli joujou lia c'est probablement la vague de buzz la plus importante que j'ai jamais vu en 30 ans ça dépasse absolument tout et alors ce qui est intéressant c'est de

voir à quel point on se prend quotidiennement des messages complètement contradictoires donc c'est très très dur de comprendre et de décoder ce qui se passe par exemple depuis la sortie de chat GPT en novembre 2022 ça fait ça fera bientôt 2 ans d'un côté on nous dit c'est la technologie la plus rapidement adoptée dans l'histoire de l'humanité de l'autre je me promène dans la rue je vois des tags comme ça li a va nous tuer on nous dit d'un côté open a la société qui fait chat GPT va perdre 5 milliards de dollars C cette

année et puis vous tournez la page et on vous dit Apple Nvidia sont en train de d'investir dans Open a il a une valorisation entre 80 et 100 milliards société qui perd beaucoup d'argent pourtant elle vaut énormément d'argent contradictoire on nous montre des robots incroyables dès que vous allez un festival de robot c'est absolument génial on des trucs un petit peu qui évoluent comme ça et moi autour de moi les seuls robots que je vois ce sont des Roomba voilà je trouve que de nouveau c'est pas vraiment les promesses que qu'on avait alors ce queon

m'a demandé de faire c'est de vous expliquer rapidement comment ça fonctionne pour que vous puissiez bien comprendre les possibilités les potentiels et les limitations de ces technologies la première chose qui est très importante c'est de définir l'a et pourquoi est-ce qu'on se trompe on pense intelligence artificielle intelligence on pense un cerveau comme ça qui sera en fait une machine à la place du cerveau on est trompé par un truc très simple c'est qu'en anglais le mot intelligence est un faux ami c'est un mot qui a deux sens d'un côté l'intelligence dans le sens anglais du

terme c'est le renseignement ou l'information comme dans CIA de l'autre l'intelligence c'est en effet le fonctionnement du cerveau alors l'intelligence artificielle la technologie elle se divise en deux choses il y a ce qu'on appelle les intelligences étroites c'est-à-dire celles qui sont très spécialisé sur un truc par exemple dans votre téléphone vous avez une IA qui regarde le mot que vous êtes en train d'écrire et qui vous le corrige ça c'est une intelligence étroite à l'inverse vous avez ce qu'on appelle une intelligence artificielle générale ça serait une machine qui aurait les capacités de d'avoir l'intelligence d'un

humain alors dans la partie étroite qu'est-ce qu'on a on a les grands modèles de langage les LLM en anglais comme chat GPT on a tout ce qui est apprentissage automatique deep learning machine learning on a la vision par ordinateur et cetera et cetera et ça c'est vraiment intelligence au sens information du terme là-dessus on a tout un tas d'acteurs et vous avez déjà entendu parler la plus part deux du côté de l'intelligence générale donc si on arrivait à à reproduire un cerveau humain aujourd'hui il n'y a aucune application capable de faire ça ça n'existe pas

au mieux c'est en travaux c'est-à-dire que si vous écoutez certains gourous de la Silicone Valley ou si vous écoutez le CE de open ai ils vous disent que ils sont en train de travailler et qu'ils vont y arriver mais conceptuellement les les les chercheurs pas mal de chercheurs pensent que c'est impossible en tout cas avec les modèles actuels donc on va se plonger dans la seule partie qui est à notre disposition c'est-à-dire cette partie étroite hein ces intelligences au sens de production d'information artificielle et on va regarder un petit peu comment ça fonctionne je vais

passer au travers des algorithmes que vous allez croiser aujourd'hui les grands modèles de langage comme chat GPT c'est finalement assez simple c'est des modèle qui cherche le mot le plus probable dans un certain contexte donc il font de la distribution de probabilité sur des séquences de mots c'est-à-dire que on va prendre tout ce qu'on peut trouver comme contenu on va prendre internet Wikipédia des pages Web et cetera tout ce qu'on peut trouver des livres on va le donner à un modèle et on va le laisser apprendre les liens entre les mots d'une certaine manière si

je te donne tel mot quel est le mot qui devrait venir après et c'est pour ça qu'il va calculer des probabilités et à partir d'une phrase il va pouvoir vous dire la meilleure chose sur lia c'est sa sa capacité a et puis là vous avez différentes probabilités pour le prochain mot learn predict make understand et puis il va en choisir un et il va continuer sa phrase et il va tourner comme ça en fait le le modèle il rajoute des mots même au début ça avait été mis dans l'interface de chat GPT pour que on

ait l'impression de parler à quelqu'un alors le modèle le fait directement mais on voyait les choses qui se rajoutai comme ça et donc bien évidemment je va très très vite c'est beaucoup plus compliqué que ça il y a des tonnes et des tonnes de d'autres choses qui doivent être faites on on on on fait travailler le modèle on lui dit on lui donne une bonne note une mauvaise note pour qu'il apprenne et cetera et cetera et il y a un chercheur français greégory shatonski qui propose un autre nom qui dit n'appelons pas ça de l'intelligence

artificielle appelons ça de l'induction statistique on discute pas avec une machine intelligente mais avec des cultures humaines métamorphosées c'est que quand vous parlez avec chatgpt vous êtes en train en fait d'accéder à des textes qui ont été écrits par des gens et qui sont synthétisés par une machine deuxième technologie vous allez voir on entend souvent parler machine learning deep learning dans les termes anglais c'est l'apprentissage automatique alors là comment ça se passe qu'en fait vous donnez à une machine une information d'entrée et vous lui dites voilà le résultat que j'attends débrouille-toi l'algorithme va faire le

travail donc par exemple si vous êtes un site de e-commerce et que vous voulez prédire le montant des commandes vous prenez 5 ans de Data de commande vous les mettez sur la gauche du modèle vous lui dites voilà quand le prix de vente des objets le coup de livraison l'âge du client et toutes les datas que vous avez et pour chacun à l'autre bout du modèle vous mettez le montant de la commande et le modèle va faire tout un tas de calculs c'est une espèce de boîte noire jusqu'à ce qu'il trouve un chemin une façon

de combiner les informations pour que quand on lui donne l'entrée il arrive à la sortie souhaitée et donc il va traer ave des poids il va chercher des des des chemins dans un réseau de neurones et puis en fait c'est assez magique et ça marche assez bien sur des problèmes qui sont très bien définis c'est là-dessus qui est basé la vision sur ordinateur parce que vous savez là je vous ai montré qu'en fait on donnait des chiffres en entrée et puis on des chiffres en sortie et euh l'ordinateur euh se démerdait pour trouver comment les

deux correspondaient mais en fait une photo dans le monde digital ce ne sont que des chiffres et donc si vous lui donnez les photos de personnees et à la fin vous lui dites ça c'est ça doit être l'identité et ben il va trouver une façon tout simplement de le matcher c'est comme ça qu'on fait de la reconnaissance faciale alors ils ont tout un tas de stratégies ces algorithmes par exemple ils vont passer les photons noir et blanc ils vont grossir les contrastes ils vont se concentrer que sur certaines zones mais vous vous n'avez pas vraiment

à vous en soucier vous lui donner juste les photos l'identité il apprend et au bout d'un moment il est capable de reconnaître puisqu'il a appris à faire cette tâche ultra précise et puis ça va bien évidemment marcher avec tous les contenus digitaux donc ça va marcher avec les sons c'estàd que vous allez pouvoir par exemple mettre des enregistrements de la voix de quelqu'un l'ordinateur va essayer de trouver les les patterns qu'il y a dedans et puis ensuite quand vous donnez un son il va être capable de vous dire c'est ça ou c'est pas ça c'est

une des premières za d'ailleurs dont on a parlé en Suisse si vous vous rappelez c'est la technologie de lidiap la Martini qui avait été utilisée pour authentifier les cassettes de Ben Laden c'est 2002 dire que lia on en fait depuis longtemps en Suisse et donc c'est c'est du machine learning encore un usage que vous avez peut-être vécu sur sur l'identification de vidéo vous mettez une vidéo sur Youtube et puis on va être capable de reconnaître s'il y a du contenu copyrighté moi je reçois régulièrement ce genre d'email de mes amis de YouTube puisque j'ai mis

une vidéo et puis dans le dans le fond par exemple il y avait une un son une musique qui jouait et puis ça a été reconnu comme étant un problème de copyright à partir de la vision par ordinateur et du machine learning on a inventé les algorithmes de diffusion les algorithmes de diffusion vous allez voir c'est assez malin c'est ceux qui sont capables de créer des images alors comment est-ce que on s'y est pris par qu'en fait on prend une image ça c'est la phase d'apprentissage du modèle pour apprendre au modèle on prend une image

et on la pollue on lui met du contenu aléatoire et on arrive à une image qui est bruitée et ensuite on fait un truc tout simple c'est qu'on inverse les images et on lui dit maintenant à partir de cette image bruité donc de cette entrée je veux que tu arrives à cette image de bonne qualité donc en fait on apprend à la machine à recréer les pixels manquants à refaire monter l'image en qualité et c'est pour ça que si vous utilisez mid journey par exemple on voit à l'époque dans le processus que on part de

quelque chose d'extrêmement pixelisé et puis c'est des modèles qui ont appris petit à petit à dessiner à donner de plus en plus de détails et c'est comme ça qu'on arrive à créer des images donc c'est vraiment du machine learning inversé ça marche avec tous les médias je vais vous le montrer ça marche avec les photos ça marche avec le Son peut-être essayer suo je vais vous faire une petite démo de Suno tout à l'heure ça marche avec la vidéo et c'est un peu toujours cette même idée alors ces technologies comment est-ce qu'elles sont utilisées ben

on peut diviser les usages en plusieurs grandes catégories d'abord il y a un truc qui Fa il y a un pattern hyper intéressant une fois j'avais j'avais animé les 20 ans du web et il y avait les fondateurs du les inventeurs du web Tim bernersle koillot et cetera et puis il y avait cette fameuse histoire que jamais ils avaient pensé que le web serait utilisé pour le contenu pornographique mais l'histoire se répète je vous laisse regarder ce qu'a dit le cofondateur d'Open e à Ted il y a 1 an le rire un petit peu a

j'aurais peut-être pas d le dire mais comme d'habitude on pense que ça va être utilisé pour attaquer le monde faire de la politique et puis le premier usage qu'ils ont constaté c'était les gens qui voulaient faire du spam alors c'est un petit peu plus compliqué que ça il a des articles qui montrent comment est-ce que les gens utilise ces technologies mais en gros il y a deux axes principaux c'est donc faire écrire des des des trucs un peu grivois au modèle et les devoirs homework ça c'est vraiment le truc le pour lequel ces modèles sont

utilisés donc ça c'est les usages un peu condensés mais on peut les mettre en famille alors la première premier usage de ces technologie c'est les assistants personnels il y a eu une explosion des chatbots en 2023 sous l'impulsion de chatgpt donc par exemple ça va être ça c'est une app que j'utilise beaucoup qui s'appelle Po et puis on va pouvoir lui poser des questions selon toi quels sont les grands usage de l'IA et puis il va envoyer ça sur un modèle là je lui a demandé de poser la question à claud au modèle claud et

ce qui est très intéressant c'est qu'en bas je peux en un clic faire la même question sur un autre modèle et vous allez voir que chat GPT me donne une réponse différente et puis là je vais aller demander à l'AMA par exemple qui est le modèle open source de de Facebook de ma et donc il y a ce genre d'outil où on va pouvoir aller parler avec des modèles leur demander de faire des choses pour nous et po c'est vraiment très intéressant c'est fait par Cora que que vous connaissez peut-être euh il y a bien

évidemment la version entreprise ça c'est Microsoft qui a sorti le copilote donc ça va être en fait une intelligence artificielle qui va avaler tout le contenu de l'entreprise et à qui on va pouvoir demander des choses et elle va répondre en utilisant entre guillemets le ton les les les valeurs le le la marque de l'entreprise puisque elle a vu tous les tous les emails tous les documents Word toutes les présentations et donc on va pouvoir lui demander de nous assister de nous faire des résumé hein ça c'est des belles démos vidéos ça marche pas toujours

aussi bien en vrai mais c'est quand même vraiment très très impressionnant par exemple pour rechercher ou pour faire des résumés de de documents donc ça c'est des assistants vous avez des assistants très spécialisés c'est une start-up Suisse qui s'appelle hurbio qui aide sur une tâche très spécifique l'optimisation du placement des panneaux solaires dans des contextes urbains donc on peut spécialiser un assistant sur quelque chose de très précis et puis alors je voulais dire enfin enfin nous avons des technologies à qui on peut parler moi j'ai vécu un enfer pendant des années pourquoi parce que ma

femme s'appelle ami Amy en anglais et je je disais à Siri appelle Amy il disait quel ami voudrais-tu appeler c'était impossible de lui parler donc je suis vraiment content maintenant on a des vraies interfaces textuel qui marche bien et ça c'est un grand progrès deuxième usage c'est vraiment l'analyse qu'on va pouvoir automatiser donc ça c'est ce que voit une voiture autonome donc on va pouvoir en temps réel analyser des images donc on va prendre une vidéo on va la faire passer dans un modèle et on va lui demander de nous signaler tout ce qu'elle voit

elle aura appris au préalable à quoi ressemble un piéton un piéton qui court un piéton qui marche une voiture les différentes choses dans l'environnement et du coup ça va nous permettre de créer ensuite des programmes pour naviguer cet environnement donc on analyse il y a tout ce qui est inspection de qualité ça c'est une start-up su qui s'appelle 3 HLE et qui en fait crée des systèmes dans le contexte industriel dans les usines et puis vous pouvez apprendre à une caméra à une IA bah ce qui est un un objet sans défaut et ce qui

est un objet avec un défaut et qui du coup va vous le signaler il y a bien sûr tout ce qui est surveillance vous avez déjà vu je vais pas trop insister là-dessus mais donc on va apprendre à on va nous Ourir une IA avec des vidéos de gens en train de voler puis ensuite on va lui envoyer le le flux live d'un magasin et lui dire si tu vois quelqu'un qui a des mouvements qui ressembl à ça bah tu tires la sonnette d'alarme il y a aussi beaucoup de gestion de fraude dans le contenu

dans les chiffres dans le texte et ça c'est net Guardian qui n'est plus une start-up aujourd'hui qui est une société très établie en Suisse et qui détecte la fraude bancaire donc vous lui envoyez tous les flux tous les paiements par exemple que vous avez vous lui dites lesquels sont des fraudes et puis le système va de lui-même détecter de futur fraude et pourir tirer la son d' et même prévenir prévenir c'est le troisième point la prédiction donc la maintenance prédictive parle c'est quelque chose de très intéressant et finalement très simple une société d'ascenseur comme connaet

le fait voyez qu'il disent que plus de 60 % des défaillances ont été identifié à temps même en avance pourquoi parce qu'en fait on a de la donnée sur le comportement des ascenseurs et puis ensuite on sait qu'un jour ils arrêtent de marcher donc ce qu'on fait c'est qu'on prend les les données sur l'état de l'ascenseur une semaine avant qu'il tombe en pas puis on met ça dans un modèle et on dit au modèle si jamais tu vois un autre ascenseur qui commence à présenter les mêmes comportements que ces autres ascenseurs qui sont tombés en

panne dis-nous et donc on envoie le technicien pour pour réparer ça se passe par dans le monde des aéroports là ça mélange la vision par ordinateur c'est des systèmes qui sont utilisés pour comprendre où en sont les avions depuis combien de temps ils sont là et on va prédire des retards parce que on voit que le déchargement des passagers n'a pas commencé on va pouvoir suivre tout ça et ça c'est énormément de d'aide ça c'est les technologies méd Google Health qui bosse là-dessus donc c'est pour la dermatologie vous prenez une photo et puis ben on

a une base de données d'évolution de mélanome par exemple et puis on va être capable de dire attention ça c'est quelque chose qui peut présenter un danger et donc on vous envoie chez un chez un médecin il y a tout un tas d'applications dans le monde des r parce que dans le monde RH il y a énormément de données alors vous avez des start-ups qui vous disent on va être capable de prédire qu'un employé risque de démissionner c'est il y a des indicateurs très simples bizarrement il a pris LinkedIn premium il a changé sa photo

de profil a remis à jour sa bio bon donc on suit un peu tout ça je parle je rentre pas dans les considérations éthiques parce que on a on a on a pas le temps mais voilà c'est quelque chose qu'on peut absolument faire la manipulation de contenu alors ça je pense que vous l'avez vous l'avez tous à peu près vu en action alors par exemple ça c'est une app que j'utilise beaucoup qui s'appelle mapify mapify vous balancez dedans à peu près n'importe quoi une vidéo un pdf ou un site web et là j'ai mis le

site web Digivision et en fait il vous fait une mind map de du contenu et c'est absolument frappant la façon dont ça marche vous voyez ici hein vous pouvez vous retrouver vraiment le différents contenus et la structure et c'est ça ça se fait bien évidemment en 30 secondes et c'est super y a cette idée de de résumé du contenu une startup Suisse qui a été rachetée par doctissimo il y a quelques mois qui étit des gens de de le PFL et de Nil et qui en fait eux ont développé une technologie où un médecin enregistre

son échange avec son patient et derrière lia va faire un résumé enfin va faire une prise de note et va faire un résumé et va dispatcher les résumés au bon endroit c'est qu'elle va faire un résumé pour le patient elle va faire un résumé pour le le médecin va les remplir par exemple s'il faut dans la caisse maladie et ceera donc c'est un gain de temps énorme et finalement ça de la manipulation de contenu Google nous promet la possibilité dans Gmail bientôt de d'avoir un petit bouton en bas des emails pour dire raccourcis-moi cet email

rends-le plus formel et cetera Apple va sortir ça c'était le le keynote du mois de juin ils ont montré qu'ils allaient proposer une inbox où ce que vous voyez ne sont pas for forcément les titres d'email que votre correspondant a mis mais ce sont des résumés on dit à Unia résume-moi le titre cet email en trois mots donc ça permet en fait de de de cleiner et d'alléger beaucoup l'écran et puis je reviens sur les RH on va en fait essayer de ne plus fonctionner avec du texte mais avec les métadonnées qu' niia va extraire

et puis ensuite ça vous permet de chercher bah tous les gens qui ont des compétences X ou Y tous les gens qui ont 10 ans d'expérience à tel endroit et cetera et puis on va vous permettre de voilà de faire votre propre plateforme de de compéten on va pour voir augmenter la qualité d'une image alors ça c'est une image de 1960 scanneré très zoomé et vous voyez qu'avec une IA on arrive à la rendre de bien meilleure qualité et donc ça c'est exactement le fonctionnement que je vous ai montré c'est tout simplement des algorithmes à

qui on a appris à combler les trous et puis alors je voulais vous montrer ça donc c'est une vidéo qui est qui que vous avez jamais vu qui est pas publique je travaille avec le montre Comedy Festival et du coup le il y a beaucoup d'expérimentations qui sont fait au niveau technologique et un des trucs qu'il expérimentent c'est la traduction des sketchs sauf que le problème c'est qu' artiste il a son identité il a sa voix et donc on peut pas juste doubler un Jérémy credeville que vous voyez ici donc il y a des expérimentations

et je vais vous montrer donc ça c'est la version originale du sketch de Jérémy bon j'appelle Monique c'est marqué Monique mais c'est tout le monde a vu Star Wars Jabal Hut sa fille donc elle est là mon tremble un petit peu des joues sais elle est violette on dirait de pargu à 19h30 donc ça c'est le clip original le le festival en a plus de 900 et donc on met ça dans une transcrit le l'audio en texte donne le texte à traduire donne le texte traduit à un générateur de voix et on refait la vidéo

et je montre le résultat donc ça c'est les expérimentations c'est pas sorti voyez bien que c'est imparfait mais vous reconnaissez la voix de Jérémy la traduction si vous parlez anglais vous voyez qu'elle est pas mal par contre bah c'est uneia donc quand il fait jab de bah forcément il y a rien à traduire donc lia ne sait pas qu'elle devrait remettre le son donc il y a encore beaucoup de travail à faire mais c'est quand même la manipulation de contenu extrêmement poussée qui est possible aujourd'hui avec les intelligigences artificielles on peut bien évidemment créer du

contenu alors en politique c'est beaucoup utilisé on prend un modèle on lui donne les paramètres de la personne on d là tu es en train d'envoyer un mail à Robert qui habite à Minneapolis et puis du coup le truc customise fait semblant que ça a été écrit par un humain donc génération de contenu c'est très utilisé dans le monde légal parce que pour les avocats c'est de l'or les avocats finalement génère beaucoup des documents qui qui se ressemblent et du coup on donne à un modèle à apprendre tous les contrats faits par le cabinet et

ensuite on lui donne des nouveaux paramètres et puis il l'adapte et derrière l'avocat ou l'avocate va corriger et puis reprendre la main pour pour valider ça c'est un truc que j'adore alors ça c'est les petites idées magiques auxquelles on a jamais pensé c'est en fait des gens qui ont lancé un un algorithme ce qui fait c'est que si quelqu'un vous appelle pour du spam comme ça vous est probablement arrivé ces jour-ci là ça repart sur les primes maladies par téléphone vous enregistrez le CO le CO est transcrit par une intelligence artificielle et puis ils ont

un template de plainte qui est prêt à partir donc ils mettent le transcript du CO ils mettent leur de l'appel ils mettent le numéro qui est appelé et ils vous font un petit PDF vous avez qu'à le mettre dans une enveloppe et puis l'envoyer au tribunal et en fait c'est un un robot qui vous permet de porter plainte automatiquement contre les marketeurs ça c'est quand même assez assez assez marrant comme usage euh il y a bien évidemment la possibilité de coder donc je vous ai mis une démo express sur un téléphone pour vous montrer que

que comme c'est fou parce que maintenant c'est les trucs qu'on peut porter avec nous donc vous allez sur Cloud et vous lui dites ben j'aimerais que tu me fasses une application pour partager la note d'un restaurant d'accord je lu mets comme ça un petit un petit prompte tout à fait habituel donc il va commencer à réfléchir il me dit voilà je vais je vais le faire il y a pas de problème la petite fenêtre du code va s'ouvrir vous voyez le le le code qui est un langage extrêmement structuré donc particulièrement prô à être utilisé

dans Unia et puis tout de suite vous avez l'application qui arrive et vous allez voir que vous mettez tac ça fonctionne vous pouvez rajouter quelqu'un et puis alors ce qui est fou c'est que vous pouvez retourner puis lui demander de changer des choses ah non en fait j'aimerais que tu fasses ceci cela un convertisseur de monnaie j'en sais rien tout ça c'est généré automatiquement bien évidemment c'est pas du code que vous allez mettre sur sur facebook.com hein où il y a des milliards d'utilisateurs c'est du du code qui est très sale mais pour prototyper par

exemple c'est vraiment extrêmement utile il y a quelques jours le ce d'Amazon a partagé un exemple où ils avaient en fait des applications à migrer d'une vieille version de Java et ils ont fait un robot qui spécifiquement était capable de prendre du code Java et de le mettre à jour et donc il raconte que ça s'est fait ça a économisé 4500 années développeur comme le code est du langage très structuré c'est encore plus facile pour les machines de travailler avec c'est quelque chose de de de très intéressant et puis a la possibilité de prototyper ça

je trouve assez fabuleux peut-être vous avez déjà utilisé les IA comme des partenaires de de réflexion de brainstorm et visuellement c'est très intéressant ça c'est un projet qui a été fait par un designer il il a demandé à Unia d'imaginer une collaboration entre deux marques Patagonia et et Ikea et du coup voilà ce que ça sort et c'est assez frappant on reconnaît un peu l'ADN des des deux marques on voit que c'est quand même un hybride c'est quelque chose qui n'aurait pas été vraiment aussi simple à faire en tout cas il y a des choses

même assez jolies qui qui sont sorties donc voilà ça peut créer du contenu pour vous inspirer Suno création d'audio alors ça c'est génial j'adore je fais ça toute la journée avec mes filles on est on est on est membre Premium alors qu'est-ce que c'est ça vous lui donnez des paroles vous lui donnez un style et puis ça vous fait une chanson alors je suis allé demander à à Lama de faire des paroles faire un poème sur quelqu'un qui fait une présentation à Lausanne sur lia devant une une excellente audience et donc je mets ça dans

le modèle hein je mets à laanne ville de savoir et de lumière où les Alpes se dressent majestueuse et fi je lui ai dit comme style yodel hard rock ça se tente et donc qu'est-ce que je reçois ça tourne pendant 5 minutes et je reçois ça avec petite vidéo je n'ai rien fait j'ai pris le fichier je l'ai mis je vous propose [Musique] d'écouter de savoir et de lumière o leses se dressent majestue et F tu te tiens debout devant une audience attentive pour parler de de avenir et de merveilles [Musique] attendez il y en

a un deuxième elle me fait deux vidéos à chaque fois et vous voyez la qualité du truc là cell je voulais vraiment qu'on garde le refrain j'adore le refrain je vais vous le [Musique] [Applaudissements] [Musique] passerreis ce qui est terrible c'est que franchement mieux que plein de trucs qu'on entend à la radio quoi et ça a été fait en en une minute euh voilà donc ça c'était le son et puis bien évidemment il y a tout ce qui est génération de de vidéos ça c'est un projet génial qui s'appelle runway of power qui fait défiler

des gens des gens connus dont Bernis Sanders avec sa sa moufle géante et donc voilà on peut créer tout un tas de contenus du texte bien connu mais aussi de l'audio et aussi de la vidéo et puis un dernier usage qui est qui est en train d'émerger qui est encore un petit peu bancale mais c'est la recherche d'information c'est qu'on va pouvoir demander à ces technologies d'aller nous nous chercher quelque chose et ce qui est intéressant c'est que Google va toujours se fonctionner sur la base d'une page il va vous ramener pour vous ramener une

information il a besoin de mettre un périmètre autour d'une information qui est sur internet donc autour d'un site autour d'une page perplexity par exemple lui est capable de mélanger différentes sources donc quand vous lui dites ramène-moi des sititations intéressantes sur l'intelligence artificielle ben en fait vous voyez tout de suite il vous met quelques différentes sources et puis il a été capable d'aller pomper sur différentes pages et de vous mettre tout ça dans un retour dans une feuille de résultat et donc c'est vraiment très intéressant euh il y a aussi ça par exemple sur des applications

qui vous aident à créer des voyages donc vous allez donner vos paramètres et puis en fait c'est un moteur de recherche qui va prendre vos paramètres et les passer sur les infos de Google Maps par exemple puis vous faire un itinéraire donc il y a ce côté recherche alors cette technologie là je viens de vous montrer des démos des vidéos même faites par les fabricants donc ça marche toujours super bien il y a des choses très spectaculaires mais bien évidemment ça a des limites énormes encore aujourd'hui la première c'est les hallucinations al quelqu'un qui l'

très bien montré si vous voulez vous renseigner vraiment aller en profondeur dans le fonctionnement de cesia regardez David louap science étonnante sur Youtube c'est vraiment génial ce qu'il fait alors il montre il va dans le backend de de chat GPT donc il y a un endroit où on peut un peu tester voir ce qui se passe s la machine et puis il écrit ben Christophe Colomb a découvert l'Amérique en et puis bah le modèle prend la phrase et puis répond correctement 1492 donc là le comportement est juste statistiquement 1492 est le mot le plus probable

dans ce contexte et ensuite ce qu'il fait c'est qu'il change au lieu de Christoph Colomb il met son nom alors David louae a découvert l'Amérique en et puis le modèle il est embêté parce que David louapr il sait pas ce que c'est donc il continue hein ça lui a donné aucune info il continue découvert l'Amérique en il se dit ou ça je connais et là il répond 1492 ces modèles ont ce genre de limitation d au fait d à leur fabrication et c'est pour ça qu'il faut bien comprendre et je reviens sur le point le

premier point ça n'est pas de l'intelligence humaine c'est vraiment de la création d'information automatisée donc ça ça il y a on le corrige ensuite à la main mais c'est un vrai problème et puis un autre souci avec ces ces chosesl c'est que il faut qu'il y ait beaucoup beaucoup de données moi mes filles si je leur montre quand je leur ai montré un chat une fois depuis elles me demande tous les jours un chatelles ont compris elles ont pas eu besoin de voir un million de chats pour comprendre ce qui était un chat et que

c'était mignon une machine il va falloir des millions et des millions d'images pour entraîner le modèle et l'autre truc c'est que si vous prenez des radios et que vous vous entraînez un modèle sur des radios qui sont verticales et que d'un seul coup pour une raison ou une autre vous lui envoyz des radios qui sont en biaet ou inversé le modèle va être perdu en fait alors qu'un humain ne le serait pas donc il y a tout un tas de limitation par rapport au manque de données et puis aux données inhabituelles alors les biaets ça

c'est quelque chose de terrible alors ça ça a été depuis corrigé mais c'était c'esttienne mineur qui avait fait des screenshots de stable diffusion il y a 2ux ou 3 ans et donc vous lui dites une personne exotique et ben vous voyez ça sort des gens qui sont visiblement pas blonds et qui sont visiblement pas européens pourquoi parce que ce ce modèle a été entraîné par la data pour qui quelqu'un d'exotique c'est quelqu'un qui vient de l'autre bout du monde voilà mais donc quelqu'un qui a l'autre bout du monde c'est nous qui allons être exotique pour

lui vous voyez donc le modèle va porter les biis de la data qu'on va lui donner et forcément ça va poser énormément énormément de problèmes garbage in garbage out si vous entraînez un modèle avec de l'information qui est mauvaise ce qui va sortir sera aussi mauvais le le modèle n'est pas capable de corriger la bêtise de la donnée euh qu'on va qu'on va lui donner il y a tout un tas de problèmes aussi de genre par exemple donc Amazon un cas connu avait mis des CV et puis avait dit quel CV ils aimaient bien mais

il se trouve que c'était beaucoup de CV masculins puisque c'était des postes de programmeur et du coup liya avait fini par rejeter quasiment toutes les candidates femmes donc bien le le liya n'avait fait que répéter stupidement un billet qui avait été introduit dans la donnée et ben bien évidemment c'est quelque chose qui doit être corrigé et Amazon a dû enlever cet outil alors il y a des gens qui détournent ça qui en font une force enfin qui en font un fiture de de ces billet c'est que vous avez des gens qui vont entraîner uneia V

volontairement avec un certain type de contenu et ça c'est une a pro Trump par exemple donc c'est geper vous allez dessus elle est entraînée que avec du Fox News et puis du coup quand vous lui parlez et ben elle va vous faire des réponses Fox News en disant les les les armes c'est génial et donc vous pouvez créer des bulles de contenu à volonté il suffit d'entraîner un modèle sur uniquement le contenu qui vous intéresse tout ce qui est sécurité des données mais tout ce que vous mettez dans ces modèles on sait pas trop où

ça va il y a eu des problèmes avec des gens qui mettaient du code et puis le code se retrouvait dans la nature et du coup bah oui si le modèle apprend de des requêtes qui sont faites par l'utilisateur ben ça peut derrière du contenu qui circule propriété intellectuelle énorme souci puisque bah ces modèles sont pour s'entraîner ont pompé tout un tas d'informations dont auquelles il n'avait pas le droit d'avoir accès c'est particulièrement frappant dans le avec les images et puis il y a les problèmes de piratage hein si vous avez une voiture autonome qui

filme et à qui vous apprenez de s'arrêter à un panneau stop et que moi j'imprime un panneau stop ou que je vais acheter au magasin un panneau stop si je me mets au bord de la rue avec mon panneau stop votre voiture autonome va gentiment s'arrêter et je vais pouvoir vous braquer beaucoup plus facilement pourquoi parce que un humain comprendrait que quelqu'un qui tient un panostop c'est faux mais Unia elle voit ça et elle s'arrête il y a James briidle un artiste qui y a très longtemps avait fait un truc assez marrant c'est qu'il avait

dessiné avec un sac de selle une une ligne blanche autour d'une voiture et donc théoriquement dans cette situation là une voiture autonome serait complètement emprisonnée elle ne pourrait absolument rien faire puisque son algorithme lui dit tu n'as pas le droit de de traverser euh la ligne blanche euh il y a bien évident le problème de des deep fake donc le faux contenu que ce soit au niveau des voix ou que ce soit au niveau de la politique ça c'était quand il a ces rumeurs que Trump allait être arrêté ben il y a des gens qui

ont fait des des images qui ressemblent assez à à la réalité et puis euh il y a bien évidemment la alors ça on en parle jamais je sais pas comment ça s'appelle mais il y a la mesurabilité de la qualité des résultats c'est-à-dire qu'on nous met des feux intelligents partout dans les villes et on nous dit croyez-nous c'est vraiment la meilleure solution possible le trafic ne pourrait pas être mieux géré et en fait il y a des histoires que des fois les feux tombent en panne et tout se passe beaucoup mieux donc en fait les

elles ont toujours des solutions pour nous mais comment est-ce qu'on fait pour savoir si c'est la meilleure solution je suis allé dans mes photos personnelles et j'ai mis pasta donc il me renvoie plein de photos mais est-ce qu'il a vraiment tout pris en fait je n'en sais rien parce que j'ai 50000 photos je n'ai aucune idée de ce qu'il n'a pas trouvé de ce qu'il n'a pas matché il y a la course à l'armement qui a un vrai problème dans l'A c'est-à-dire que euh par exle DELO a sorti une une application permettant à ces 75000

employés consultants d'écrire des emails automatiquement donc je pense que le nombre d'email a fait comme ça hein donner à des consultants Unia pour écrire des emails et faire des PowerPoint les franchement euh c'est pas très responsable euh mais du coup il y a une explosion du contenu et que font les gens de l'autre côté c'est que ben on va avoir s inbox Apple ou Google et puis on lu non fais-moi un résumé de tout ça quoi donc on a un humain qui demande à une machine de faire un long texte qui envoie ça à uneia

à un humain qui le donne à uneia pour en refaire trois Bouet points bon c'est un gâi énorme sachant qu'il y a un énorme énorme énorme souci d'impact environnemental de cette technologie à travers la la consommation d'électricité et donc cette course alarmement va être un vrai problème dans les dans les RH vous le voyez les gens utilisent une pour écrire le CV les entreprises reçoivent du coup tellement de CV qu'elles utilisent unea pour décoder les CV et les simplifier il y a une déperdition qui est absolument énorme alors la situation Suisse ben on est c'est

encore assez tôt hein vous voyez le gouvernement le Conseil fédérale a sorti des lignes directrices en décembre 2023 alors vous voyez là s'il y avait des si il y avait des gens de la tech américaine ça c'est typiquement européen c'est tout ce que vous faites c'est vous faites du suivi de l'évaluation de l'analyse de l'état des lieux hein on est encore en train de regarder c'est pas encore très concret mais ça commence et il y a l'entade Suisse ouvrière qui vient de sortir des des ces recommandations par exemple donc on voit que c'est l'industrie est

en train de prendre conscience qu' a ces technologie qui arrive et puis bah là on met l'en face vraiment sur sur la formation et puis pour trouver ce qui se passe dans notre c'est un peu compliqué parce que forcément c'est des applications professionnelles donc elles sont pas toujours très mises en avant mais il y a quand même quelques ressources et notamment il y a une étude de Leth jurique qui n'est pas super rassurante alors ils l'ont faite uniquement dans les boîtes industrielles on pourrait dire que le digital dans les boîtes industrielles c'est pas forcément là

que c'est le plus facile à faire mais en gros les les conclusions c'est que 25 % les entreprises ont une stratégie a les petites sociétés sont vraiment retard ont du mal à s'y mettre elles trouvent pas le temps il y a une vraie peignerie de talent et puis il y a en fait une méconnaissance du du cadre réglementaire qui qui pose problème donc si vous êtes intéressé à attaquer ces technologies à les implanter dans ventreprise quelques petits conseils d'abord mobiliser l'écosystème Suisse ça vient de vous être présenté Inn Suisse innovo et cetera il y a

énormément d'organismes d'aide que ce soit gouvernementaux que ce soit des organm orgation privé genre des boîtes de conseil ou que ce soit les géants de la tech qui ont des solutions sur l'IA mais un truc qui est peut-être pas assez connu c'est qu'en fait on a un tissu de recherche en Suisse sur l'IA qui est extraordinaire on a des gens qui font de la recherche en IA depuis 30 ans comme ICAR ou ou lidiap à martini et en fait il y a beaucoup beaucoup de ressources académiques que je vous invite à aller voir vous voyez

que au niveau global on est la Suisse quand même le trisème pays en terme de de de ressources de de recherche le fondement du nia vous l'avez peut-être compris à force que je vous explique le le le fonctionnement c'est la data il faut absolument préparer vos données il faut inventorier vos données il faut les nettoyer ça fait longtemps qu'on vous dit la data c'est le nouveau pétrole ça c'était 10 ans trop tôt c'est aujourd'hui que la data devient le nouveau pétrole et en fait plus vous allez avoir si vous êtes une société industrielle une société

logistique par exemple société de service plus vous allez avoir de Data historique plus vous allez pouvoir faire une IA utile et surtout unique c'est vous allez pouvoir faire votre modèle qui réagit comme vous avec votre savoir-faire dedans et en utilisant pas le même modèle que les concurrents qui vous amèneraiit forcément au même résultat ce qui est pas souhaitable choisissez le bon modèle d'IA alors il y a deux choses il y a le modèle et il y a le modèle il y a le la façon de travailler vous pouvez aller vers un modèle open source il

y en a qui sont gratuits et vous pouvez héberger ça chez vous il y a des gens qui vous aident à faire ça mais vous pouvez aussi aller vers un modèle propriétaire prendre lia de Microsoft ou de open a il y a des modèles qui sont généralistes qui sont capables d'un peu tout faire comme chat GPT puis y a des modèles qui sont spécialisés il y a des modèles qui vont être capables d'absorber vos données privé et de fonctionner qu'avec elle ou alors de mélanger les données ou alors il des modèes qui sont pas capables

de prendre de la donnée extérieure il faut faire attention à la régulation est-ce que le modèle que vous choisissez crée des problèmes de régulation notamment pour tout ce qui est sécurité et proprié données alors pour vous montrer l'importance de choisir le bon modèle il y a une vidéo qui je trouve résume bien ce point c'est des gens qui ont filmé des voitures autonomes en train de freiner dans une situation d'urgence alors vous allez voir euh ça c'est euh le modèle zikar vous voyz hop on ralentit on met même les doubles clinant alors la Tesla elle

s'arrête nickel personne n'est mort pu ça c'est un VO ouf avatar 12 visiblement l'algorithme de freinage n'est pas aussi performant donc vous voyez que en fait tous les algorithmes ne sont pas égaux et il faut absolument choisir intelligemment soyez patient aujourd'hui c'est vrai que les choses sont encore en train de mettre en place rien ne dit que si vous partez avec une start-up dans la qu'elles sont encore là dans quelques années il y a quand même pas mal de gens qui pensent qu'il y a une bulle qui va éclater qu'il y aura des problèmes de

financement on le voit au niveau des géants qui eux s'en sortiront mais c'est quand même assez aléatoire en ce moment c'est cher les les par exemple Nvidia les processeurs sont très chers mais la technologie ça finit toujours par se commoditiser donc les prix vont baisser et puis bah il y a cette peignerie de talent dont on parle dans les entreprises ben sachez queil y a des gens qui vont arriver de plus en plus sur le marché ch du travail et sera plus facile de recruter et puis un dernier petit truc si vous ne pouvez pas

concrètement implémenter une intelligence artificielle au moins alleer tester au moins éduquez-vous sur ces sujets je sais que dans les entreprises on a pas forcément le temps mais alleer tester des outils comme ça vous prendrez conscience de ce qui est possible et peut-être le jour où c'est accessible ça sera plus facile pour vous en conclusion moi je pense que lia en fait c'est la pelleteuse d'é colle blanc c'està-dire que c'est une machine qui apparaît et qui nous permet d'aller plus vite sur des tâches qu'on a l'habitude de faire et c'est comme sur un chantier avant la

pelleteuse ben creuser ça prenait du temps puis avec la pelleteuse ça a pris beaucoup moins de temps et donc sur toutes ces toutes ces différentes catégories on a maintenant cette machine qui nous permet d'aller plus vite alors comme à chaque fois avec l'arrivée d'une machine ça crée des peurs quand la pelleteuse est arrivée en valet il y a eu des grèves les gens voulaient les détruire et puis il y avait dans le journal ce cartoon voyez de la pelleteuse qui est en train de d'avaler comme ça les les les les travailleurs puis aujourd'hui on est

en peignerie d'emploi et puis si vous rénovez votre maison comme moi vous savez comme à quel point c'est compliqué de trouver des maçons notamment donc en fait c'est la situation inverse qui s'est passé c'est que on a pu faire plus on a pu faire différemment mais ça n'a pas du tout tué ce métier d'ailleurs historiquement je vais pas m'arrêter là-dessus mais la data montre que chaque révolution technologique crée des emplois donc il faut pas avoir peur mais il faut prendre conscience que l'a aujourd'hui c'est une pelleteuse imparfaite j'ai demandé à stable diffusion de me faire

une pelleteuse un peu malade alors vous voyez c'est encore un peu tordu hein aujourd'hui les résultats sont pas toujours très bons vous avez sur Chat GP PT Saoud dit attention chatgpt peut faire des erreurs vérifier les choses importantes quand vous demandez ça m'a beaucoup fait rire c'est une vidéo on a demandé à uneia de reproduire le Tour de France voyez alors je vous ai montré des super vidéos de du PAP sur le renoué mais des trucs compliqués genre du sport où il y a plein de de trucs qui bouge il y a les rayons des

vélos et cetera la n'est absolument pas la hauteur ça fait des trucs complètement hallucinants faudraiter c'est comme les téltubies là faudrait prendre ça sous substance et regardez quoi mais ça progresse très très vite ça c'est mid journey c'est quelqu'un qui a fait une comparaison sur 2 ans de l'évolution de la qualité de l'algorithme de mid journey et vous voyez que c'est extrêmement frappant à quel point ça évolue je pense qu'aujourd'hui on vient un moment spécial et je vais faire une analogie avec l'époque qu'on traverse c'est l'époque olympique aujourd'hui quand vous êtes aux Jeux Olympiques c'est

évident que c'est une technologie qui va juger l'arrivée la photo finish c'est absolument évident et pourtant on oublie comment on en arrivé là parce qu'en 1912 au j de Stockholm il y a avait pas de caméra bien évidemment qu'est-ce qu'on faisait on prenait des juges et puis on on leur demandait de se mettre comme ça et on leur demandait de regarder la ligne puis à la fin on leur demandait qui avait vu quoi et c'était grâce à ça que on pouvait déterminer qui avait gagné ça a pas été facile de passer de l'un à l'autre

c'est pas un jour on a enlevé les juges et on a mis les caméras parce qu'on avait pas confiance dans les caméras ent-etemps il y a eu Tokyo 1964 ça c'est la ligne d'arrivée du sprint si vous regardez bien qu'est-ce qui se passe ici vous avez la caméra qui fait son boulot et vous avez des humains qui sont mis avec ces petits costumes assez saillants qui un jour reviendront à la mode et qui regardaient et qui jugeent moi je pense que c'est exactement le moment qu'on est en train de traverser avec lia c'est c'est une

technologie qui est encore en train de se former il faut encore regarder par-dessus son épaule mais je suis absolument convaincu que c'est une des plus grandes révolutions qui va affecter nos vies et nos entreprises et je vous remercie beaucoup pour votre attention