Quelle IA en 2019? L’étude pAIrspective à micro ouvert

“La réalité financière de l’IA? 3% du budget investi dans l’ensemble des activités IT de Suisse. » Jérôme Berthier, Empowerment Foundation

Celles et ceux qui ont suivi Airccelerate en 2018 ont entendu – et même vu – que l’intelligence artificielle a occupé nos podcasts et nos journées, avec la participation à plusieurs événements autour du big data en Suisse. Armés de micros, de jetons et d’une borne d’arcade (!) nous avons interrogés des professionnels intéressés par l’IA afin de mieux cerner les besoins actuels et les solutions existantes.

Dans ce 26e épisode, et reçoivent plusieurs experts publiés dans la récente étude pAIrspective: Jérôme Berthier (Empowerment Foundation), Paul Wang (Advisory Board Member chez High-Tech Bridge, Mt-Pelerin et membre de la direction pour Icon.ngo), Sandro Saitta (Chief Industry Advisor chez Swiss Data Science Center) ainsi que l’instigateur du projet, Lionel Clavien (CTO d’InnoBoost).

L’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) devient réalité, même en Suisse. Les professionnels de la finance, de la production, du marketing, des ventes ou des RH sont ou seront impactés dans leur quotidien, à des degrés variables.

Pas évident pour autant de comprendre comment l’IA nous impacte(ra) à nos places de travail. Fin 2018, 115 personnes actives en Suisse se sont prêtées au jeu du questionnaire pAIrspective, étude dont l’objectif est de publier l’”état des besoins” actuels et des solutions qui s’y prêtent déjà.

Quatre experts en IA nous accompagnent pour cette émission très spéciale:

Jérôme Berthier travaille comme vice-président de l’Empowerment Foundation; il a préalablement dirigé l’une des plus importantes société IT de Suisse, ainsi qu’un Innovation Lab.
Paul Wang est advisor stratégique en matière de cybersécurité et de gestion des risques. Membre de l’advisory board de Mt-Pelerin (projet blockchain dans la création de la banque du futur, combinant crypto-économie et finance traditionnelle) et de High-Tech Bridge (société spécialisée dans la détection des failles cybersécurité utilisant l’intelligence artificielle), il est aussi membre de la direction de Icon.ngo ( organisation non gouvernementale qui fédère une communauté européenne travaillant sur la confiance dans le cyberespace) ;
Sandro Saitta a 10 ans d’expérience dans l’application de la Data Science dans des industries telles que la finance, les télécommunications, la chimie, les voyages en ligne et la vente au détail. Il est actuellement Chief Industry Advisor au Swiss Data Science Center. Sandro est titulaire d’un doctorat en informatique de l’EPFL et a fondé la Swiss Association for Analytics pour promouvoir la Data Science en Suisse.
Lionel Clavien est l’auteur d’une thèse sur les robots mobiles autonomes, l’initiateur du livre blanc “L’Intelligence Artificielle en Suisse et en 2019” ainsi que le CTO d’InnoBoost, dont le coeur de métier est l’intégration de “briques d’IA” dans les infrastructures IT de sociétés cherchant à valoriser les données qu’elles traitent.

Questions posées à Jérôme, Paul, Sandro et Lionel:,

Messieurs, pouvez-vous nous résumer à tour de rôle le projet IA ou data sur lequel vous travaillez actuellement ?
Est-ce dans le domaine financier que les cas d’usage en matière d’IA sont les plus courants aujourd’hui en Suisse?
D’une part, l’IA permet de gagner en impact sur le marché, augmentant les ventes ; de l’autre, elle peut contribuer à réduire les coûts de production. @Jérôme et : finalement, quel cas d’IA est plus fréquent entre segmentation marketing intelligente et Industrie 4.0?
Et Jérôme de citer l’exemple du magasin Decathlon 2.0 où la transformation digitale permet aux vendeurs de passer 95% de leur temps en présence des clients (au lieu de 30%)
Le call center est un autre cas d’usage souvent évoqué en IA. A l’échelle d’une entreprise suisse, peut-on estimer à partir de combien de langues, de pays ou de fuseaux horaires un décideur doit considérer l’IA pour compléter son équipe actuelle?
Dans le cas d’un lancement d’un service de navette autonome pour une société basée en Suisse, la date coïncidait avec le départ à la retraite d’un chauffeur de bus. Est-ce que les travailleurs partant à la retraite vont devenir l’un des moteurs promouvant l’IA dans les économies vieillissantes du Japon, d’US ou d’Europe?
L’exemple du “Skynet Project” cité par Paul est saisissant: les +20 millions de caméras tapissant le territoire chinois à date contribuent-elles à protéger le pays? ou au décryptage du comportement de chaque résident?