Camilo Rodriguez, l’homme qui voulait démystifier l’IA

Camilo Rodriguez, l’homme qui voulait démystifier l’IA

IA, machine learning, deep learning… Vous n’y comprenez rien ? Rassurez-vous, vous n’êtes pas seul. C’est d’ailleurs pour cela que Camilo Rodriguez, fondateur du Machine Learning Lab, s’est donné pour mission de démocratiser ces notions, et aller au-delà des fantasmes.

Pas un jour ne passe sans qu’on en entende parler. Que ce soit au bureau, en famille ou dans les médias, l’intelligence artificielle, ou IA, est au cœur de l’actualité, notamment grâce à quatre grands acteurs que sont les GAFA : Google, Apple, Facebook et Amazon. Une omniprésence dans nos vies qui n’empêche pas une large méconnaissance du sujet en France, au grand regret de Camilo Rodriguez. Cet expert d’origine colombienne est fondateur du Machine Learning Lab, un cabinet de conseil en IA basé à Paris, qui a pour objectif de rendre l’IA accessible à tous. Rencontre.

Première question toute simple, l’IA, c’est quoi ?
Camilo Rodriguez : Quand j’étais petit, pour moi, l’intelligence artificielle c’était Terminator (rires). En fait, c’est très dur de définir cette notion car on n’est déjà pas sûrs de ce qu’est l’intelligence tout court. Est-ce la capacité à emmagasiner des connaissances ? À produire des choses ? À comprendre rapidement des techniques complexes ? Un chien ou une plante peuvent-ils être intelligents ? Cela reste encore vague. Aujourd’hui, je définirais cela comme quelques lignes de codes qui imitent l’intelligence humaine.

Les différences entre la programmation classique et le machine learning.

 

Comment cela fonctionne ?
CR : On se sert de l’IA quotidiennement, que ce soit pour identifier des visages sur des vidéos de surveillance, identifier des plaques d’immatriculation, lire des codes postaux sur des lettres… En moins d’une seconde, un logiciel peut faire ce travail. Mais contrairement à la programmation classique, l’IA, ou plus précisément le machine learning, peut analyser des données inconnues grâce à une programmation automatique. Cette dernière est faite à partir d’une base de données connue au préalable. Par exemple, pour qu’un logiciel reconnaisse une pomme dans une image, on entre un maximum d’informations sur les pommes en amont : la taille, la forme, les couleurs, la tige… Plus les données sont nombreuses, moins il y aura d’erreur de la part du logiciel.

« Chez Machine Learning Lab, notre but, c’est de démystifier l’IA »

À quoi cela sert-il ?
CR : Prenons un exemple concret. Dans un hôpital, on peut se servir du machine learning pour faire des prédictions sur le nombre de médecins nécessaire par tranche horaire. On analyse l’affluence pendant une période donnée. Grâce à ces data on peut prédire qu’il faut plus de médecin le samedi à minuit que le lundi à 8 heures.

Vous parlez de « machine learning », mais quelle est la différence avec l’IA ?
CR : Le machine learning est un des domaines de l’intelligence artificielle. Son but est d’entrainer un algorithme à apprendre, sans être explicitement programmé. En clair, c’est le mariage des données, de l’informatique, des statistiques et de l’informatique. On peut même aller plus loin avec le Deep Learning, une forme plus poussée de Machine Learning.

Le machine learning appartient au domaine de l’intelligence artificielle.

Quel est votre objectif avec Machine Learning Lab ?
CR : Le but, c’est de démystifier l’IA. C’est un domaine qui est fantasmé et très peu maîtrisé par la majorité des gens. Ils ont peur que des machines prennent le pouvoir, comme dans les films. Alors qu’en réalité, l’IA c’est aussi simple qu’un filtre sur Snapchat ou Instagram.

L’IA utilisée dans le monde du travail, utopie ou réalité ?
CR : C’est déjà une réalité. Dans le domaine des ressources humaines, il y a de multiples exemples. Pour la rédaction des offres d’emploi, Macdonald’s, Atos ou Nestlé utilisent déjà Textio, un logiciel qui aide à rédiger des offres claires qui ciblent les bons candidats. Pour la gestion des emplois du temps en période de recrutement, Coca-Cola, Walmart ou Disney font déjà confiance à X.ai, un petit logiciel qui met en relation le calendrier du recruteur et les disponibilités du futur salarié pour trouver un créneau d’entretien.

« Tout le monde peut se servir de l’IA, si l’envie est là »

Avec ces exemples, on a l’impression que l’intelligence artificielle est réservée aux grands comptes ?
CR : Non, pas du tout. Aujourd’hui, avec le cloud, on peut s’installer un data center et générer un modèle facilement sur Google pour 2 000 euros. Je peux citer l’exemple d’une famille japonaise qui produit des concombres. Ils ont réussi à créer leur logiciel pour trier ces légumes en différentes catégories, à partir de leurs propres données. La preuve que tout le monde peut se servir de l’IA, si l’envie est là.

Quelles sont les limites que vous observez avec le déploiement de l’IA ?
CR : Il y a de vraies lacunes de formation aujourd’hui, c’est un fait. C’est pour cela que j’évangélise l’IA au maximum.

« Pour moi, le meilleur pays pour développer l’IA reste la France »

La France est-elle en retard par rapport au reste du monde ?
CR : Les deux pays qui avancent le plus vite sur le sujet, ce sont les États-Unis et la Chine, car ces deux nations sont moins regardantes sur la protection de la vie privée. En Europe, et en France particulièrement, on se pose plus de questions sur l’éthique. Je pense que c’est une bonne chose. Pour moi, le meilleur pays pour développer l’IA reste la France car il y a un vrai cadre en construction et beaucoup d’opportunités.

Comment voyez-vous le développement de l’IA dans le monde du travail dans les années à venir ?
CR : 85 % des emplois de 2030 n’existent pas aujourd’hui. Je n’ai aucun doute que l’IA et le machine learning tiendront une place de choix dans ces jobs du futur. Mon objectif est de rendre cela possible en formant le maximum de gens.

Machine Learning Lab propose plusieurs ateliers pour vous familiariser avec l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning :

  • Introduction au deep learning pour les programmateurs débutants,
    le samedi 25 mai 2019.
  • Découverte de l’IA pour les débutants et les non-programmateurs,
    le samedi 22 juin 2019.

Inscriptions en contactant crodriguez@mlab.ai et hk@inowee.com.

 

 

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