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Faisons rimer intelligence artificielle avec impact positif exponentiel

Faisons rimer intelligence artificielle avec impact positif exponentiel

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A l’heure où les critiques fusent sur « la mascarade des start-ups », ces entreprises plus reconnues pour la taille de leurs levées de fond que pour l’intérêt des solutions qu’elles proposent ; comment mettre en avant et faire découvrir les start-ups qui allient technologie, durabilité et projet réel de répondre à des enjeux sociaux et environnementaux ? Retour sur le 1e événement thématique organisé par SoScience, en partenariat avec Devoteam, le 9 juillet 2018 sur le thème de l’intelligence artificielle !

Les événements thématiques organisés par SoScience aborde des thématiques techniques et scientifiques au service du bien commun et mettent en avant les acteurs du changement pour inspirer et émuler les entreprises et instituts de recherche qui souhaitent faire évoluer leurs pratiques pour plus d’impact social et environnemental positif.

La soirée de lancement en Juillet 2018 réunissant une centaine de personnes s’est attaquée à une technologie fondamentale dans l’univers des start-ups : l’intelligence artificielle. M. Jean-Gabriel Ganascia, chercheur en intelligence artificielle et président du Comité d’éthique du CNRS, nous a fait l’honneur d’ouvrir la soirée et a notamment rappelé l’influence de l’intelligence artificielle sur notre société et nos modes de vie impliquant une re-ontologisation des objets et des relations humaines. En effet aujourd’hui nos objets intelligents prennent une toute autre dimension. Et qu’en est-il de la notion même de l’amitié à l’heure des réseaux sociaux ?

L’intelligence artificielle nous pousse à redéfinir le monde qui nous entoure. Il s’agit donc d’une opportunité idéale pour repenser notre approche face à des challenges sociaux et environnementaux toujours plus nombreux. 

Et c’est là qu’interviennent des start-ups dont la mission première est d’apporter des solutions à ces challenges !

mobilité durable : easymile

EasyMile développe des solutions de mobilité intelligentes et inclusives comme des navettes 100% électriques et autonomes. Ces minibus ont pour vocation à être loués et partagés pour des petites et grandes distances, permettant ainsi l’optimisation de l’utilisation des véhicules.

Ces navettes électriques sans chauffeur peuvent embarquer jusqu’à 12 passagers. Créée en 2014, l’entreprise a déjà vendu 80 véhicules. L’usage de véhicule autonome implique de nombreux changements dans nos comportements et notre environnement : 

  • Abandon de la voiture comme propriété privée : les véhicules autonomes ont pour vocation à être loués et partagés pour des petites et grandes distances
  • Réorganisation totale de l’espace urbain : créer des voies spécifiques pour ces véhicules, des voies mixtes avec des voitures classiques comporte un risque d’accident. Des villes américaines et chinoises ont été créées de toutes pièces ces dernières années, leur organisation étant prévue pour les véhicules électriques

Les avantages :

  • avoir une circulation en ville plus fluide, moins d’embouteillages
  • pouvoir utiliser les temps de transports pour faire autre chose
  • faciliter la mobilité de personnes âgées ou à mobilité réduite
  • limiter la fatigue liée à la conduite et les risques d’accidents associés
  • optimiser les trajets et économiser de l’énergie

Quels sont les freins actuels au développement des véhicules autonomes ?

  • aspect judiciaire : la réglementation interdit les véhicules autonomes sur les sites publics. Les clients de l’entreprise sont donc privés (campus universitaires, campus de travail, etc.)
  • sécurité routière : les véhicules autonomes sont plus lents qu’une voiture traditionnelle et ne violent jamais les règles/s’adaptent mal aux aléas, cela peut causer des grands embouteillages et des accidents liés aux aléas météos
  • cybersécurité : développer des véhicules “hacker-proof”  et s’assurer que personne ne puisse prendre le contrôle du véhicule à distance.  
  • aspect  culturel : la France est plus sceptique face au développement de ces technologies d’intelligence artificielle (crainte de la destruction des emplois et du chômage notamment) qu’un pays comme la Chine 
  • aspect environnemental : il n’est pas encore prouvé que les véhicules autonomes polluent moins que les voitures traditionnelles tout au long de leur vie. 
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Parmi les pistes évoquées par nos participants, faudrait-il développer le véhicule autonome en zone rurale, pour faciliter la mobilité des personnes âgées ? Puisque nous allons vers un mode de mobilité multimodal (exemple : se déplacer en vélo, navette, métro sur un seul trajet), il faut intégrer cela dans le design du véhicule, par exemple intégrer un espace vélo dans les coffres !

inclusion sociale : rogervoice

RogerVoice est une application qui change la vie des malentendants en sous-titrant les appels téléphoniques instantanément, grâce aux logiciels de reconnaissance vocale, rendant ainsi les conversations possibles et agréables. Et pourquoi ne pas intégrer cette technologie à tout service client ?

L’application est directement accessible au grand public sur Android et iPhone, selon un système d’abonnement payant. Le service développé par RogerVoice est également vendu aux services clients d’entreprises comme Mondial Assistance, OUI SNCF ou encore Aéroports de Paris. Le déploiement de ce service au sein des entreprises a souvent été freiné par une forte résistance au changement. Pourtant, il apporte une réelle valeur ajoutée pour les clients malentendants et pourrait se révéler très utile dans de nombreuses situations (informations en temps réel pour les call centers, traduction instantanée, etc.)

RogerVoice ne s’arrête pas à la reconnaissance vocale : la startup développe également une technologie pour reconnaître la parole, les intonations, et à terme les émotions des personnes qui utilisent un téléphone. Ces perspectives sont enthousiasmantes, toutefois elles suscitent elles aussi quelques inquiétudes quant aux limites de l’intrusion de l’intelligence artificielle dans nos vies (ex. Gmail qui finit vos phrases) et aux externalités négatives générées par l’omniprésence de la technologie et des objets connectés.

Comment ainsi accélérer la mise en place d’un tel service dans une entreprise ? Comment améliorer la technologie de façon continue tout en conservant l’adhésion des utilisateurs ?

Une piste intéressante soulevée par les participants à notre événement pour déployer la solution de RogerVoice serait de s’associer à des acteurs du secteur de l’aide à la personne. Les réseaux sociaux et les communautés existantes de soutien aux personnes handicapées (ex. Be My Eyes) sont de bonnes pistes pour identifier des “early adopters” susceptibles de partager leurs données et de promouvoir la solution autour d’eux.

inclusion sociale : helpicto

Helpicto est une application accélérée par Microsoft qui permet aux personnes autistes et à leur entourage de traduire la parole en pictogrammes pour exprimer émotions et idées au quotidien et ainsi permettre une meilleure communication et compréhension. Le sens des mots entendus va être retranscrit en pictogramme grâce à des technologies de reconnaissance vocale et de reconnaissance picturale.

Aujourd’hui, une des plus grandes difficultés est de détecter les enfants atteints d’autisme. L’application va de l’identification d’un problème de communication à l’accompagnement. A ce jour, l’application est utilisée par environ 10 000 personnes et permet de s’adapter à chaque problématique et/ou niveau d’autisme. 

L’application est à penser comme une technologie complémentaire à l’accompagnement des parents ou du personnel médical. L’Education Nationale est à ce titre  intéressée par la solution. Elle n’est pas non plus limitée aux enfants autistes et peut être utile à des personnes atteintes d’Alzheimer, ou ayant subi un AVC. Une des plus grandes problématiques est l’accessibilité : comment faire connaître les solutions disponibles ? Un autre enjeu consiste à rassurer les utilisateurs sur la technologie avant utilisation. Les utilisateurs vont aller plus facilement vers une interaction basée sur des mots (ex : recherche Google) que sur une interaction basée sur la voix par exemple. Les interactions à la voix ne sont pas dans les habitudes.

médecine / santé : datexim

Datexim associe intelligence artificielle et technologies d’imagerie pour permettre aux laboratoires de détecter les maladies telles que les cancers avec rapidité et précision, augmentant ainsi les capacités humaines médicales.

Le cancer du col de l’utérus entraîne 300 000 morts par an. Cependant, la rareté du personnel qualifié, les capacités de production limitées ainsi que l’impossibilité de garantir la précision des diagnostics plafonnent le nombre de tests à 300 millions par an. La machine de Datexim, le CytoProcessor, est 4 fois plus productive qu’un humain, engendrant également une diminution des coûts de 33%. 

L’intelligence artificielle dans les logiciels médicaux fait face à différents freins qu’il faudrait s’employer à résoudre, parmi lesquels figurent : 

  • Des barrières éthiques : tension entre le respect des données personnelles et les enjeux de santé. Cette tension se déploie en un enjeu de transparence dans l’anonymisation des données. 
  • Des barrières politico-légales : en France, il est impossible pour une entreprise d’avoir accès aux images médicales des patients à l’égard du respect des données personnelles. Toutefois, à l’étranger, les lois sont plus souples, notamment en Chine, aux États-Unis et en Thaïlande où l’accès aux images médicales est simplifié. De plus, au sein de ce secteur, certaines entreprises profitent du manque d’application de certaines lois pour prendre de l’avance sur leurs concurrents. 
  • Des barrières corporatistes : l’intelligence artificielle pose problème aux médecins qui ne veulent pas perdre leur emploi. Modifier les lois implique donc un grand nombre d’acteurs dont certains s’avèrent réticents à toute volonté de changement. Toujours est-il, la perte d’emplois potentielle doit être nuancée : les patients ont généralement besoin de relationnel dans leur soin, et l’efficacité des machines a des limites. En cas de complication (environ 10% des occurrences), les chirurgiens prendront quoiqu’il arrive le relais. 
  • Des barrières financières : les grands groupes français ne s’intéressent plus à ce thème depuis une trentaine d’années, et les startups ont des besoins de financement.  

Toutefois, l’intelligence artificielle représente aussi une opportunité, en premier lieu pour les médecins et leurs patients. Le manque conséquent de pathologistes accroît leurs horaires et la pression qu’ils subissent. L’intelligence artificielle peut ainsi entraîner des gains de temps considérables dans un contexte de rareté du capital humain — dont souffrent particulièrement les pays émergents, dont les diplômés en médecine émigrent vers les pays développés (notamment aux USA) où ils bénéficient de meilleures conditions de travail et de vie. 

De plus, l’intelligence artificielle dans les logiciels médicaux émerge dans un contexte de mondialisation croissante, l’une de ses premières conséquences étant la migration des pathologies. Conséquemment, il s’agit de mettre en commun des données médicales pour mieux diagnostiquer les pathologies que les médecins n’ont jamais pu voir auparavant. Une mondialisation de l’expertise médicale pourrait de plus permettre à l’intelligence artificielle de se développer (la technologie de Datexim a besoin d’un million d’images pour maîtriser une maladie)

robotique éthique : spoon

Spoon développe des créatures artificielles qui interagissent de façon naturelle avec les êtres humains. Spoony, le robot emblématique de Spoon est conçu pour permettre l’interaction dans des espaces publics et apporter des connaissances sur les monuments, l’histoire des lieux ou tout autre information pratique.

Julien de Sanctis, doctorant en philosophie et éthique appliquée à la robotique interactive chez Spoon, étudie sur la possibilité et l’importance d’une interaction “naturelle” entre l’humain et la machine. L’échange mené par Julien a eu une orientation différente de celle d’un co-développement classique puisqu’elle nous a invité à prendre de la hauteur sur l’intelligence artificielle et le lien homme & machine. 

La question de l’interaction des humains avec les objets robotiques socialisés :

  • Points de vigilance : quelles sont  les limites de cette interaction ?  Quelles sont les conséquences du développement de l’empathie entre un robot et des êtres humains ?
  • Point positif : l’intérêt d’un robot Spoon est qu’il puisse “s’auto-expliciter” (pouvoir expliquer à l’humain, d’où viennent ses données, comment elles sont traitées, comment il raisonne, etc.). Cet aspect est très important car il permet de rendre “visible” l’intelligence artificielle, qui peut paraître très mystérieuse et objet de méfiance. Le but est que les gens en interaction avec le robot comprennent l’usage et le fonctionnement de l’intelligence artificielle.

La question de l’éthique :

  • A quel point une interaction naturelle (dite “animale”) est-elle nécessaire pour mieux utiliser l’intelligence artificielle et mieux la comprendre ?  
  • Dans cette interaction animale entre machine / humain, quelles sont les limites à établir ? Quelles données récupérées par les technologies peuvent / devraient être utilisées ? Cela soulève le problème des données en tant que ressource/ moyen pour influencer le comportement humain.
  • L’intelligence artificielle est invisible « en permanence ». Pour Julien, le but c’est de rendre visible l’intelligence artificielle afin de reconnaître et de comprendre ce nouveau “pouvoir” dans notre société.

ingénierie des algorithmes : jalgos

Jalgos recherche et développe des algorithmes « éthiques » dans les domaines de la santé et de la sécurité. Par exemple, une application qui permet de prévoir et d’anticiper l’affluence aux urgences ainsi que la probabilité de certaines pathologies.

Un des enjeux et des risques est l’existence de biais dans la base de données qui sert à entraîner l’algorithme de l’intelligence artificielle. Il faudrait lui donner toutes les données disponibles mais cela est rarement possible. Un des problèmes majeurs est la transparence des données. En effet, il n’est que très rarement (jamais ?) indiqué sur quelles données l’algorithme s’est entraîné. Il faudrait ajouter un disclaimer sur la quantité et la qualité des données ! 

Un autre enjeu est le défi de l’acceptabilité de l’erreur : nous pensons toujours que l’intelligence artificielle est infaillible et nous avons du mal à se représenter qu’elle puisse parfois faire des erreurs.

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