François Cazals est professeur adjoint à HEC Paris et consultant spécialisé en stratégie, transformation digitale et valorisation des données par l’intelligence artificielle et les Big Data. Il a reçu le trophée de la pédagogie 2014 SMBG – EDUNIVERSAL. Enfin, il est lieutenant-colonel (réserve citoyenne) de gendarmerie, affecté au cabinet du directeur général.

Chantal Cazals est consultante en organisation, conduite du changement, transformation digitale et intelligence artificielle. Ancienne directrice de l’organisation et des systèmes d’information dans une banque, elle a travaillé comme consultante chez IBM et Cap Gemini.

Ils ont fait paraître, chez De Boeck supérieur à Louvain-la-Neuve, un ouvrage remarquablement didactique intitulé Intelligence artificielle qui traite par le menu d’un sujet qui préoccupe nombre de nos contemporains.

En voici l’introduction, qui résume parfaitement son propos :

« Le sujet de l’intelligence artificielle défraie la chronique d’une manière généralement anxiogène. Elle menace nos emplois ou doit prendre le pouvoir planétaire dans moins d’une génération, car elle va devenir « forte ». Cette peur est amplifiée par la manière dont l’intelligence artificielle est présentée dans la culture populaire.

Dans la littérature et les films de science-fiction, l’image de l’intelligence artificielle est souvent humanisée, derrière la figure de robots androïdes qui nous ressemblent. Généralement, l’histoire finit mal et les robots prennent le pouvoir.

Dans la réalité, l’intelligence artificielle est partout, mais nous ne la voyons pas.

Nos téléphones mobiles améliorent nos photos : intelligence artificielle !

Notre application de guidage GPS nous propose un chemin alternatif pour échapper aux embouteillages : intelligence artificielle !

Nous déposons des chèques dans un automate qui en déchiffre le montant : intelligence artificielle !

Notre messagerie électronique élimine les e-mails indésirables : intelligence artificielle !

Nous pouvons traduire un texte dans une langue étrangère sur un site Web : intelligence artificielle, encore !

Nous pourrions multiplier les exemples. L’intelligence artificielle n’est pas spectaculaire, mais elle facilite déjà nos vies, en nous évitant toutes sortes d’inconvénients, et nous ne sommes qu’au début de l’aventure.

L’objectif de cet ouvrage est de rendre l’intelligence artificielle très concrète. Pour ce faire, nous l’avons structuré en trois sections.

La première section « plante le décor ». Elle définit l’intelligence artificielle et présente son histoire et l’imaginaire associé, dans la littérature et le cinéma. Nous « soulèverons le capot » pour vous expliquer très simplement son fonctionnement. Nous verrons également qui sont les grands acteurs de cette technologie.

La deuxième section présentera les applications actuelles et futures de l’intelligence artificielle : robots-logiciels, machines intelligentes.

Nous détaillerons également les grandes plateformes qui permettent de développer et d’héberger des applications d’intelligence artificielle « dans les nuages ». Nous découvrirons également les « concepteurs » de l’intelligence artificielle, les fameux Data Scientists.

La troisième section revient sur les différentes craintes liées à l’intelligence artificielle. Nous analyserons la réalité de ces risques, comment s’en prémunir, notamment sur le plan juridique, et comment maîtriser le développement de l’intelligence artificielle à l’avenir.

De nombreux témoignages de professionnels viendront illustrer ces différents aspects. Dirigeants de grandes entreprises, patrons de startups de l’intelligence artificielle, un avocat spécialisé dans le droit des technologies et des Data Scientists donneront un éclairage très factuel sur le sujet. »

Une mise au point qui s’imposait !

PÉTRONE

Intelligence artificielle – L’intelligence amplifiée par la technologie par François Cazals et Chantal Cazals, préface d’Anne Bouverot, Louvain-la-Neuve, Éditions De Boeck supérieur, juin 2020, 297 pp. en noir et blanc au format 15 x 21 cm sous couverture brochée en couleurs, 20 €

TABLE DES MATIÈRES

Sommaire

Remerciements

Préface

Avant-propos

Introduction

Chapitre 1

La grande peur de Terminator ou quand la science-fiction rejoint notre réalité

Chapitre 2

De la préhistoire à l’âge d’or de l’IA

Intelligence naturelle, intelligence artificielle

À la convergence de quatre disciplines

Intelligence artificielle faible, intelligence artificielle forte

L’histoire de l’intelligence artificielle

Chapitre 3

Les données, le pétrole du 21^e siècle

Avant le Big Data, parlons de données

Big Data : qu’est-ce que c’est ?

V, comme volume

V, comme variété

V, comme vitesse

Des 3V aux 6V ?

V, comme véracité

V, comme visualisation

V, comme valeur

Les technologies Big Data

La puissance des machines

Le Cloud

Big Data et intelligence artificielle

Analyser

Anticiper

Adapter

Chapitre 4

GAFAM et BATX contre le reste du monde

Les GAFAM : champions de la création de valeur grâce à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle et la Data Science au cœur des stratégies des GAFAM

Google et Facebook : l’intelligence artificielle est leur métier

Apple, Microsoft et Amazon : être surperformant grâce à l’intelligence artificielle

Créer un nouveau modèle d’affaires en utilisant les infrastructures technologiques existantes

Et les BATX ?

Jouer pour innover

L’Europe à la traîne

En France, on n’a pas de pétrole, mais on a des idées

Témoignage de Philippe Aït-Yahia, président de Synomia : à propos de l’IA… sémantique

Chapitre 5

Des machines et des maths

Au commencement étaient les algorithmes

Quand les machines apprennent

L’apprentissage supervisé

Les réseaux de neurones

L’intelligence artificielle créatrice ?

Les machines de l’intelligence artificielle

Une nouvelle ère de l’intelligence artificielle

Chapitre 6

Élémentaire, mon cher Watson

Les « super IA » arrivent

IBM se réinvente avec Watson

Salesforce se dope avec Einstein

L’intelligence artificielle se développe dans les nuages

AWS, la « Cash Machine » d’Amazon

AZURE : quand Microsoft change de modèle

Google Cloud : quand Google doit apprendre à se battre

Témoignage de Thomas Kerjean, président de Mailinblack : pour une IA protectrice des autres

Chapitre 7

La vie rêvée des Data Scientists

Data Scientist : « Le métier le plus sexy du 21^e siècle »

Data Scientist : à la convergence de trois expertises

Le Data Scientist : d’abord un scientifique

Le Data Scientist : un expert informatique

Le Data Scientist : évangéliste et pédagogue

Déployer un projet d’intelligence artificielle et de Data Science : la méthode MAVATIC !

Métier (Business)

Alignement (Alignment)

Valeur (Value)

Agilité (Agility)

Transversalité (Transversality)

Implémentation (Implementation)

Changement (Change)

Comment un bailleur social va réinventer sa relation locataire grâce à l’intelligence artificielle

Alignement stratégique

Valeur

Agilité

Transversalité

Implémentation

Changement

Le Data Scientist : aujourd’hui et demain

Devenir Data Scientist ?

Le panorama des formations Data en France

Demain : l’ubérisation du Data Scientist ?

Organisations pilotées par les données

Témoignage d’Albert Georgel : mathématiques, informatique et langage

Chapitre 8

Des ChatBots et des hommes

Les nouvelles entreprises des données : les NATU et l’ubérisation

Après les GAFAM et les BATX, voici les NATU !

Les entreprises « Data-Driven » et l’ubérisation

Les robots logiciels envahissent les organisations

Automatiser les processus administratifs : les modèles « RPA »

RPA en pratique

Les robots relationnels arrivent !

Cagou, le ChatBot du bout du monde

Les « robo-advisors » réinventent le conseil financier

Les robots de Calmedica s’occupent des patients

Google Duplex : plus vrai qu’un humain

L’intelligence artificielle invisible de notre quotidien

Chapitre 9

Les machines du 3^e type

Des robots et des hommes

Les robots « intelligents »

La cobotique : quand les robots intelligents collaborent avec les humains

Les robots de l’extrême

Les robots du quotidien

La « robolution »

Les véhicules autonomes

Les moyens de transport deviennent autonomes

Les voitures autonomes

Chapitre 10

Pourquoi accepter d’un moteur de recherche ce que vous n’acceptez pas dans la vie ?

Chapitre 11

RGPD : kézako ?

Protéger les données

Cambridge Analytica : quand l’intelligence artificielle modifie une élection

RGPD, Patriot Act et Cloud Act : l’enjeu stratégique de la souveraineté des données

Punir « l’IA-criminalité »

Intelligence artificielle et création

Ma voiture est un robot

La transparence algorithmique

Un serment d’Hippocrate de l’intelligence artificielle

Témoignage de Maître Gérard Haas : intelligence artificielle. Qui est responsable ?

Chapitre 12

Au nom de la loi

Tromper l’intelligence artificielle

Les attaques adverses

Deepfakes : prendre des vessies pour des lanternes

L’intelligence artificielle au service de la sécurité collective

Police prédictive

Cold Case et intelligence artificielle

Intelligence artificielle et police du quotidien

Le juge est un robot

Mon nom est IA, intelligence artificielle

Terminator et l’intelligence artificielle militaire

L’IA-sécurité : un enjeu considérable

Témoignage du général (2S) Marc Watin‑Augouard : Le leadership à l’heure de l’intelligence artificielle

Chapitre 13

L’IA est les allumeurs de réverbères

Et si les machines nous faisaient perdre notre emploi ?

Et si les machines changeaient notre modèle social ?

Et si l’IA prenait le pouvoir ?

Et si nous devenions des machines ?

Témoignage de Tanguy Polet, directeur de la Division Client et Transformation digitale chez Swiss Life France : le binôme humain-IA

Conclusion

Table des illustrations

Index