0:00:11.769,0:00:13.529
Intelligence artificielle :

0:00:13.529,0:00:18.319
est-ce de la science-fiction ou fait-elle[br]partie désormais de notre quotidien ?

0:00:18.319,0:00:20.870
Est-ce que la machine[br]va supplanter l'être humain ?

0:00:21.150,0:00:24.390
En fait, les travaux sur l'intelligence[br]artificielle ont démarré

0:00:24.390,0:00:27.140
dans les années 1950 avec Turing.

0:00:27.140,0:00:30.229
Turing, pour ceux qui le connaissent,[br]c'est un mathématicien,

0:00:30.229,0:00:32.800
un mathématicien célèbre,[br]il est britannique,

0:00:32.800,0:00:36.890
il a aidé à décrypter la machine Enigma[br]pendant la seconde guerre mondiale.

0:00:36.890,0:00:40.260
Il a travaillé en 1950[br]sur l'intelligence artificielle,

0:00:40.260,0:00:43.250
il a d'ailleurs créé un test : [br]le test de Turing.

0:00:43.250,0:00:44.660
Alors que fait ce test ?

0:00:44.660,0:00:48.800
Ce test doit permettre de différencier[br]l'homme de la machine.

0:00:48.930,0:00:51.830
Le jour où l'être humain[br]ne pourra pas distinguer

0:00:51.830,0:00:55.050
entre une interaction[br]avec un être humain et une machine,

0:00:55.050,0:00:58.290
alors la machine[br]sera supérieure à l'être humain,

0:00:58.290,0:01:00.200
la machine sera un être humain.

0:01:00.200,0:01:02.680
Alors j'ai très mauvaise nouvelle[br]pour vous ce soir :

0:01:02.680,0:01:08.410
le test de Turing, eh bien,[br]il est déjà fait par la machine.

0:01:08.420,0:01:10.790
Vous savez, quand vous vous loguez[br]sur internet

0:01:10.790,0:01:12.890
et qu'on vous dit :[br]« Êtes-vous un robot ? »

0:01:12.890,0:01:14.710
et qu'on met quelque chose[br]qui est un captcha,

0:01:14.710,0:01:16.889
avec des lettres et des chiffres[br]qui apparaissent partout

0:01:16.889,0:01:20.100
pour être sûr que vous êtes[br]un être humain.

0:01:20.100,0:01:24.849
La machine aujourd'hui a un taux d'erreur[br]inférieur à l'être humain.

0:01:29.300,0:01:33.710
Il a fallu attendre les années 1997[br]pour que la première machine,

0:01:33.710,0:01:36.200
inventée par IBM,[br]elle s'appelle Deep Blue,

0:01:36.200,0:01:39.200
batte l'être humain,[br]Gary Kasparov, aux échecs.

0:01:39.540,0:01:41.820
Il a fallu attendre de nombreuses années

0:01:41.820,0:01:45.970
pour qu'une machine puisse battre[br]le meilleur joueur de go sur la planète

0:01:45.970,0:01:47.419
et c'était en 2015.

0:01:47.420,0:01:49.770
Alors qu'est-ce qui caractérise[br]ces deux jeux ?

0:01:49.770,0:01:52.200
Est-ce de l'intelligence artificielle ?

0:01:52.200,0:01:54.269
Tout le monde va dire oui,[br]bien évidemment !

0:01:54.490,0:01:55.630
Pas forcément.

0:01:55.630,0:01:58.350
Oui, il y en a un peu,[br]mais ce qui caractérise ces 2 jeux,

0:01:58.350,0:02:00.220
c'est que c'est de la combinatoire.

0:02:00.220,0:02:02.580
Jeu d'échec, c'est 10 puissance 120.

0:02:02.580,0:02:05.180
Le jeu de go ces 10 puissance 170

0:02:05.180,0:02:07.920
Il suffit d'attendre quelques années[br]avec la loi de Moore,

0:02:07.920,0:02:11.369
qui permet d'avoir deux fois plus[br]de puissance tous les 18 mois

0:02:11.369,0:02:13.790
pour avoir des machines[br]suffisamment puissantes

0:02:13.790,0:02:16.309
pour pouvoir faire de l'algorithmique.

0:02:16.309,0:02:18.089
La partie intelligence artificielle,

0:02:18.089,0:02:21.319
au delà de la programmation neuronale[br]que l'on a pu introduire,

0:02:21.319,0:02:25.229
c'est celle de s'adapter[br]et celle d'apprendre avec l'être humain.

0:02:25.229,0:02:28.108
D'ailleurs, Gary Kasparov[br]avait bien compris :

0:02:28.109,0:02:31.359
en fait il a perdu face à la machine[br]parce qu'il a abandonné.

0:02:31.359,0:02:33.059
Pourquoi a-t-il abandonné ?

0:02:33.059,0:02:35.929
Parce qu'il avait compris[br]que plus il jouait avec la machine,

0:02:35.929,0:02:38.779
plus il jouait contre la machine,[br]plus la machine apprenait.

0:02:39.599,0:02:42.519
Alors donnez maintenant à une machine[br]les règles du jeu de go.

0:02:42.519,0:02:44.909
Donnez lui les règles du jeu d'échecs.

0:02:44.909,0:02:47.650
Cette machine va-t-elle réussir[br]à apprendre toute seule ?

0:02:47.650,0:02:49.619
Nous en sommes encore loin.

0:02:50.129,0:02:54.509
En 2006, IBM décide de travailler[br]sur un autre sujet, sur un autre jeu :

0:02:54.509,0:02:56.600
après les échecs, Jeopardy.

0:02:57.210,0:02:59.800
C'est Question Pour un Champion en France.

0:03:00.020,0:03:02.390
Pourquoi IBM travaille sur Jeopardy ?

0:03:02.390,0:03:03.760
Vous connaissez l'émission ?

0:03:04.170,0:03:05.140
Non ?

0:03:05.390,0:03:08.319
Question Pour Un Champion,[br]vous connaissez ? OK.

0:03:08.319,0:03:10.299
Alors c'est à peu près le même principe.

0:03:10.299,0:03:11.649
Le principe est simple :

0:03:11.649,0:03:14.860
vous avez quelques secondes[br]pour donner une réponse

0:03:15.489,0:03:16.829
qui doit être la bonne.

0:03:17.839,0:03:21.629
La deuxième chose dans le jeu Jeopardy,[br]c'est que si votre réponse est mauvaise,

0:03:21.629,0:03:22.899
vous perdez de l'argent.

0:03:22.899,0:03:25.629
Si vous perdez de l'argent, [br]eh bien vous perdez.

0:03:27.889,0:03:30.139
La première composante de Watson,

0:03:30.139,0:03:32.979
IBM Watson, que nous avons commencé[br]à développer en 2006,

0:03:32.979,0:03:36.070
et le jeu est déroulé en 2011[br]et on a gagné l'être humain,

0:03:36.070,0:03:39.779
celui qui a gagné le plus d'argent[br]est celui qui a gagné le plus de parties,

0:03:40.129,0:03:42.449
avec des composantes bien particulières :

0:03:42.449,0:03:45.719
la première, c'est la compréhension[br]du langage naturel.

0:03:47.110,0:03:49.169
Quels sont les progrès[br]en langage naturel ?

0:03:49.169,0:03:51.679
J'ai fait des tests avant de venir,[br]ils sont réels.

0:03:51.679,0:03:54.729
Vous tapez sur votre moteur[br]de recherche préféré :

0:03:54.729,0:03:59.809
« montre-moi toutes les photos[br]de cochons qui ne sont pas roses. »

0:04:01.639,0:04:04.359
Comme il y a 95% de cochons[br]qui sont roses,

0:04:04.359,0:04:05.949
et 5% qui ont une autre couleur,

0:04:05.949,0:04:07.919
et que c'est une recherche par mots-clés,

0:04:07.919,0:04:12.110
bien évidemment, le moteur de recherche[br]va vous sortir des photos de cochon roses.

0:04:12.229,0:04:16.429
Cette notion de "pas" n'est juste[br]qu'un mot-clé supplémentaire.

0:04:16.779,0:04:19.820
Il faut rentrer dans une sémantique[br]supérieure pour voir

0:04:19.820,0:04:22.003
que "pas rose" veut dire "tout sauf rose",

0:04:22.629,0:04:24.599
qui est un synonyme de "pas rose".

0:04:24.599,0:04:29.166
Comment avoir un ordinateur[br]qui comprend que "pas" a un synonyme ?

0:04:30.529,0:04:32.360
Alors j'ai fait un deuxième test :

0:04:32.360,0:04:34.990
je vous engage à le faire, [br]mais avec grande précaution.

0:04:34.990,0:04:37.819
J'ai demandé à Siri ce matin,[br]et c'est un véritable test,

0:04:37.819,0:04:41.124
supposez, madame,[br]vous êtes amoureuse de Jean Dupont.

0:04:41.460,0:04:44.508
Et Jean Dupont est éperdument[br]amoureux de vous.

0:04:44.509,0:04:47.159
Et vous vous prenez votre Siri[br]en sortant du TEDx,

0:04:47.159,0:04:50.319
et vous dites à SIri, test réel ce matin,

0:04:50.319,0:04:53.319
« Siri, dis à Jean Dupont[br]que je l'aime. »

0:04:54.289,0:04:58.061
C'est une recherche par mots-clés,[br]Siri comprend l'intention.

0:04:58.061,0:05:02.421
Forcément, ça va être un SMS,[br]il va commencer à écrire un message.

0:05:02.421,0:05:04.699
Quel message va-t-il envoyer[br]à Jean Dupont ?

0:05:05.559,0:05:06.659
« Je l'aime. »

0:05:06.819,0:05:08.779
(Rires)

0:05:08.779,0:05:14.127
Je vous laisse expliquer ce soir[br]à l'homme ou à la femme de votre vie

0:05:14.150,0:05:16.386
que « Je l'aime. » s'adressait à elle.

0:05:16.930,0:05:19.699
Il faut une intelligence[br]et une compréhension linguistique

0:05:19.699,0:05:22.269
pour comprendre que Je l'aime[br]en fait c'est Je t'aime.

0:05:22.279,0:05:24.310
Watson est capable[br]de le faire aujourd'hui.

0:05:24.310,0:05:26.649
Nous sommes capables[br]de comprendre l'intention.

0:05:26.649,0:05:29.280
nous sommes parfois capables[br]de comprendre le sentiment.

0:05:29.280,0:05:32.569
nous sommes capables de comprendre[br]toutes les tournures de langage...

0:05:32.569,0:05:34.599
au passage, on a commencé par l'anglais,

0:05:34.599,0:05:37.530
et l'anglais, en fait il faut comprendre[br]que l'intelligence,

0:05:37.530,0:05:39.379
et une intelligence linguistique,

0:05:39.379,0:05:44.950
est cognitive, c'est-à-dire[br]que c'est pas juste une traduction.

0:05:44.950,0:05:48.059
Nous pensons en français différemment[br]que nous pensons en anglais.

0:05:48.359,0:05:50.559
Et donc aujourd'hui,[br]ces machines apprennent :

0:05:50.559,0:05:52.330
aujourd'hui, on apprend sept langues

0:05:52.330,0:05:54.619
et nous raisonnons[br]en sept langues différentes.

0:05:54.619,0:05:56.860
J'attends avec grande impatience

0:05:56.860,0:06:01.190
un Watson qui débat en français[br]avec un Watson qui débat en anglais

0:06:01.190,0:06:03.799
pour voir quelle puissance cognitive[br]est la meilleure.

0:06:03.799,0:06:06.942
Donc la première chose,[br]c'est la compréhension du langage naturel.

0:06:06.952,0:06:09.289
La deuxième chose,[br]c'est que nous pourrions partir

0:06:09.289,0:06:12.989
sur une intelligence qui est déterministe,[br]qui vous donne UNE réponse :

0:06:14.154,0:06:15.779
LA réponse.

0:06:16.469,0:06:19.129
Nous avons décidé d'avoir[br]une intelligence probabiliste,

0:06:19.129,0:06:22.193
parce qu'en fait tout est incertitude.

0:06:22.990,0:06:24.810
Quand on répond à Jeopardy,

0:06:24.810,0:06:27.580
il faut dire à 90 %,[br]c'est la bonne réponse.

0:06:27.580,0:06:30.929
Mais si vous êtes à 40 ou à 50,[br]il faut décider ce que vous avez.

0:06:30.929,0:06:32.979
Des fois, nous n'avons pas[br]tous les éléments

0:06:32.979,0:06:34.249
pour prendre une décision.

0:06:34.249,0:06:36.360
C'est aussi ce qui caractérise[br]l'être humain,

0:06:36.360,0:06:39.660
prendre une décision alors[br]que nous n'avons pas tous les faits.

0:06:39.900,0:06:43.830
Watson est capable de donner[br]une réponse probabiliste

0:06:43.830,0:06:46.729
et vous dire pourquoi il pense[br]que c'est la bonne raison.

0:06:46.729,0:06:51.108
Et quand on fait de la recherche,[br]quand on échange, quand on argumente,

0:06:51.260,0:06:54.619
entre êtres humains, on dit :[br]« voilà pourquoi je pense que c'est ça. »

0:06:54.619,0:06:57.179
on dit pourquoi,[br]et on va expliquer les faits,

0:06:57.179,0:07:00.729
et ces faits sont aujourd'hui[br]donnés en langage naturel également.

0:07:01.210,0:07:04.690
Et puis la troisième composante,[br]d'un système intelligent,

0:07:04.690,0:07:05.990
un système cognitif,

0:07:05.990,0:07:08.479
c'est d'apprendre et de ne pas oublier.

0:07:08.479,0:07:10.929
Ce sont les trois composantes[br]qu'il faut pour gagner

0:07:10.929,0:07:13.749
dans un jeu comme jeopardy.

0:07:14.339,0:07:16.559
Alors on en est pas resté là,[br]on s'est dit :

0:07:16.559,0:07:18.999
« qu'est-ce qu'on peut faire[br]avec cette puissance

0:07:18.999,0:07:20.990
puisqu'on arrive à comprendre, à régler.

0:07:20.990,0:07:23.509
En fait ce sont des médecins[br]qui sont venus nous voir

0:07:23.509,0:07:25.940
en nous disant : « je traite le cancer,

0:07:25.940,0:07:29.699
ça touche chacun d'entre nous[br]de près ou de loin,

0:07:29.699,0:07:32.139
je veux sauver des vies humaines. »

0:07:32.139,0:07:36.370
Il faut savoir qu'un docteur doit passer[br]150 heures par semaine de lecture

0:07:36.389,0:07:39.689
pour comprendre[br]ce qu'il se passe sur la planète

0:07:39.689,0:07:43.119
pour pouvoir soigner[br]correctement ses patients.

0:07:43.119,0:07:44.810
Personne n'est capable de faire ça.

0:07:44.810,0:07:49.160
la machine est capable de lire tout cela[br]en quelques secondes, le restituer.

0:07:50.139,0:07:54.100
Et donc nous avons travaillé[br]avec des hôpitaux aux États-Unis

0:07:54.110,0:07:56.300
pour améliorer le traitement.

0:07:56.300,0:07:59.750
La deuxième raison de mortalité [br]après le cancer,

0:07:59.750,0:08:02.290
au-delà de la maladie,[br]c'est le mauvais traitement,

0:08:02.290,0:08:05.170
le traitement qui n'est pas adapté[br]à votre cas particulier.

0:08:05.170,0:08:07.359
Et nous sauvons des vies humaines[br]aujourd'hui.

0:08:07.359,0:08:10.378
Nous n'étions absolument pas présent[br]chez IBM dans la santé,

0:08:10.379,0:08:13.959
ce sont les docteurs qui sont venus[br]vers nous en disant « aidez-nous. »

0:08:13.959,0:08:16.600
Aujourd'hui on déploie ces solutions[br]dans quelques pays,

0:08:16.600,0:08:18.530
un jour peut-être en France.

0:08:19.800,0:08:22.159
Mais on ne s'est pas arrêté là en fait.

0:08:22.159,0:08:26.160
Après la santé, on a travaillé aussi[br]sur l'éducation.

0:08:26.420,0:08:28.559
Puisque j'apprends, puisque je comprends,

0:08:28.559,0:08:32.448
est-ce que je suis capable d'aider[br]l'être humain à mieux apprendre ?

0:08:34.390,0:08:38.009
Nous avons travaillé[br]avec Genits Public School.[br]

0:08:38.299,0:08:40.839
L'échec scolaire est un véritable fléau.

0:08:40.849,0:08:43.099
Nous dépensons beaucoup d'argent

0:08:43.710,0:08:46.000
pour avoir des gens[br]qui parfois sont en échec.

0:08:46.000,0:08:49.150
Et cet échec-là arrive en ait[br]trois ou quatre ans avant.

0:08:49.150,0:08:50.569
On peut le prédire.

0:08:50.570,0:08:52.630
Si vous ne comprenez pas la trigonométrie

0:08:52.630,0:08:55.990
ça va être difficile de faire[br]de la géométrie dans l'espace.

0:08:55.990,0:08:59.340
Comprendre qu'un élève est en train[br]de décrocher sur une matière

0:08:59.340,0:09:01.850
et lui donner ses compétences[br]au bon moment,

0:09:01.850,0:09:05.760
vont permettre à ces étudiants[br]d'avoir un meilleur taux de réussite.

0:09:05.760,0:09:10.760
Nous avons augmenté le taux[br]de réussite de 7.3 points en 10 ans.

0:09:10.770,0:09:12.100
C'est énorme.

0:09:12.880,0:09:16.420
Alors cette intelligence artificielle,[br]Watson, est sur le cloud

0:09:16.420,0:09:18.680
dans nos environnements de[br]développement.

0:09:18.680,0:09:22.220
Les étudiants, les chercheurs,[br]les entreprises peuvent développer.

0:09:22.750,0:09:30.840
Et une université de Géorgie a développé[br]un assistant personnel

0:09:31.300,0:09:35.460
pour aider les étudiants[br]qui prenaient des cours en ligne

0:09:35.460,0:09:42.009
qui s'appelle "l'assistant personnel",[br]pour qu'il puisse les aider.

0:09:42.790,0:09:46.280
La grosse différence, c'est que[br]nous n'avons pas dit à ces étudiants

0:09:46.280,0:09:48.410
que derrière il y avait une machine.

0:09:48.410,0:09:51.439
Et il y a un groupe d'étudiants[br]qui ont été pendant un an

0:09:51.439,0:09:54.520
en fait aidés par une machine[br]qui s'appelle Watson.

0:09:54.950,0:09:57.921
Aucun d'entre eux n'a pu déceler[br]que c'était une machine.

0:09:58.790,0:10:00.849
C'est aujourd'hui, c'est parmi nous.

0:10:00.850,0:10:05.030
Alors on peut travailler aussi[br]avec les call centers relation clients,

0:10:05.030,0:10:06.940
vous en avez utilisé récemment ?

0:10:07.790,0:10:09.190
Vous aimez ?

0:10:09.690,0:10:10.720
Allo ?

0:10:11.190,0:10:12.220
Votre nom ,

0:10:12.220,0:10:13.900
votre numéro de client,

0:10:13.900,0:10:16.849
vous habitez à telle adresse,[br]c'est extrêmement scripté !

0:10:16.849,0:10:20.490
D'ailleurs c'est tellement scripté[br]que parfois on a délocalisé des métiers

0:10:21.150,0:10:23.930
à l'extérieur où le coût est inférieur.

0:10:23.930,0:10:27.119
Que demande-t-on en tant que client[br]quand on appelle un call center

0:10:27.119,0:10:28.329
si on a un problème ?

0:10:28.330,0:10:30.400
On ne demande qu'une seule chose,

0:10:30.400,0:10:33.119
de ne pas être passé[br]d'un secteur à un autre,

0:10:33.119,0:10:35.680
on demande à ce qu'on règle[br]notre problème !

0:10:35.680,0:10:38.490
On demande à avoir une relation[br]avec un homme ou une femme

0:10:38.490,0:10:42.170
qui nous comprend et qui va régler [br]notre problème au bout de dix minutes.

0:10:42.170,0:10:44.109
Là, pareil : l'intelligence artificielle

0:10:44.109,0:10:47.510
est capable d'aider le conseiller[br]à régler les problèmes techniques

0:10:47.510,0:10:50.750
et laisser le conseiller, l'homme[br]ou la femme, faire ce qu'il doit faire

0:10:50.760,0:10:54.320
c'est-à-dire parler, comprendre,[br]accompagner dans le changement.

0:10:54.600,0:10:56.600
Nous sommes en train d'introduire,[br]bien évidement,

0:10:56.600,0:10:59.200
Watson dans les call centers.

0:10:59.200,0:11:02.700
Alors on va dire l'émotion,[br]c'est pas la machine.

0:11:02.740,0:11:05.540
La machine aujourd'hui[br]est capable de comprendre l'émotion.

0:11:05.540,0:11:09.480
Elle en comprend l'intention.

0:11:09.480,0:11:11.990
Par exemple Watson aujourd'hui écoute...

0:11:11.990,0:11:17.500
vous savez, quand vous avez : « ce call[br]peut être écouté, enregistré... »

0:11:17.500,0:11:19.810
eh bien on a mis Watson en double appel,

0:11:19.810,0:11:22.460
on écoute ce qu'il se passe et[br]on est capable de savoir

0:11:22.460,0:11:26.810
si la conversation se passe bien[br]ou si la personne commence à s'énerver.

0:11:26.840,0:11:29.710
Ce serait bien quand[br]une personne arrive à s'énerver,

0:11:29.710,0:11:31.600
que quelqu'un d'autre prenne la parole.

0:11:31.600,0:11:34.600
Nous sommes, et nous serons[br]capables de le faire.

0:11:35.570,0:11:37.470
Alors,

0:11:37.470,0:11:40.470
est-ce que la machine[br]va supplanter l'être humain ?

0:11:41.160,0:11:44.199
Je ne sais pas si vous êtes fans[br]de Star Wars ou de Matrix,

0:11:44.960,0:11:47.960
mais pour moi, Matrix,[br]c'est quelques individus,

0:11:49.100,0:11:52.600
un logiciel qui a pris le contrôle[br]de la planète et l'humanité se bat

0:11:52.690,0:11:54.880
contre peu de personnes qui ont accès

0:11:54.880,0:11:57.530
à une technologie à laquelle[br]personne d'autre n'a accès.

0:11:57.530,0:12:00.060
Star Wars en fait, ça vient[br]de la mythologie grecque :

0:12:00.080,0:12:02.990
c'est le bien contre le mal :[br]tout le monde a la force

0:12:02.990,0:12:06.999
notre humanité, c'est pouvoir choisir[br]si on va du côté positif de la force,

0:12:07.010,0:12:09.300
ou du côté négatif de la force.

0:12:09.300,0:12:11.240
Je pense que l'intelligence artificielle

0:12:11.240,0:12:14.569
doit nous aider à choisir[br]ce que nous voulons faire au quotidien.

0:12:14.570,0:12:17.950
On parle d'intelligence artificielle,[br]j'ai passé une vidéo de 2 minutes

0:12:17.950,0:12:21.250
pour vous montrer ce que fait Watson[br]aujourd'hui sur un sujet

0:12:21.250,0:12:25.540
qui importe à quelques entreprises --[br]on investit 6 à 10 milliards d'euros

0:12:25.540,0:12:28.450
d'investissement de rachats[br]d'entreprises, de start-ups,

0:12:28.450,0:12:30.150
comment une entreprise est capable

0:12:30.150,0:12:32.709
de distinguer entre[br]quelle entreprise racheter,

0:12:32.710,0:12:34.770
quelle start-up racheter.

0:12:34.770,0:12:39.060
Nous l'avons mis en œuvre chez nous[br]et je vous laisse passer la vidéo.

0:12:40.890,0:12:43.890
Homme : Watson j'ai besoin d'aide[br]sur les acquisitions.

0:12:43.900,0:12:44.890
Watson : Bonjour,

0:12:44.890,0:12:47.830
comment puis-je vous aider[br]sur les fusions et acquisitions ?

0:12:47.830,0:12:51.740
Homme : Watson, montre-moi les entreprises[br]dont le chiffre d'affaire est compris

0:12:51.740,0:12:54.950
entre 25 et 60 millions de dollars[br]dans le domaine de l'analytique.

0:12:54.950,0:12:57.530
Watson : voyons ce que je peux trouver.

0:12:57.530,0:12:59.930
J'ai trouver 87 entreprises.

0:13:00.560,0:13:03.119
Homme : OK c'est un bon début.[br]qu'en penses-tu ?

0:13:03.119,0:13:04.989
Fred : J'ai travaillé de mon côté.

0:13:04.989,0:13:09.070
J'ai les éléments[br]sur la stratégie de la compagnie

0:13:09.070,0:13:12.300
je propose de les donner[br]à Watson pour qu'il les analyse.

0:13:14.600,0:13:15.600
Homme : Watson, regarde

0:13:15.600,0:13:18.460
quelles sont les entreprises[br]ayant une stratégie cognitive.

0:13:18.460,0:13:21.490
Fred : Watson, montre-moi[br]les entreprises au chiffre d'affaire

0:13:21.490,0:13:24.630
entre 15 et 16 millions de dollars[br]qui ont une stratégie cognitive.

0:13:24.630,0:13:29.092
Watson : voyons ce que je trouve.[br]Je trouve 112 entreprises.

0:13:29.092,0:13:32.750
Fred : On va creuser. On voit[br]qu'on commence à avoir des connexions.

0:13:32.750,0:13:37.150
Homme : Watson, montre-moi les entreprises[br]dans l'analytique et le cognitif

0:13:37.160,0:13:42.560
et qui sont les plus proches[br]de Wolfram Alpha et Carisocer Robotics.

0:13:42.560,0:13:44.700
Watson : J'ai trouvé[br]3 entreprises similaires

0:13:44.700,0:13:47.000
à celles que vous avez spécifiées.

0:13:47.000,0:13:48.250
Homme : Super, voyons ça.

0:13:48.250,0:13:50.790
Fred : creusons un peu plus[br]et comparons ces éléments.

0:13:50.790,0:13:53.710
Homme : Watson, montre-moi[br]une table de décision.

0:13:53.710,0:13:57.010
Watson : voici une table de décision[br]qui va vous permettre de comparer

0:13:57.010,0:14:00.230
des entreprises les unes aux autres.

0:14:00.230,0:14:03.710
Homme : Watson, positionne les sociétés[br]Wolfram Alfa, Carisocer Robotics,

0:14:03.710,0:14:08.530
Cognolitics, Retheon DMB Technologies[br]et Bsize Analytics dans cette table.

0:14:08.530,0:14:09.800
Watson : Ok.

0:14:10.680,0:14:13.650
Homme : Mais je pense qu'il nous faut[br]un peu plus que ça.

0:14:13.650,0:14:16.260
Il nous faut d'autres attributs.

0:14:16.260,0:14:20.470
Watson, positionne les attributs[br]"chiffre d'affaire", "employés"

0:14:20.470,0:14:22.580
et "forme juridique" dans la table.

0:14:23.050,0:14:24.340
Watson : Ok

0:14:24.340,0:14:27.670
Homme : Bien. On a la comparaison[br]des sociétés entre elles.

0:14:27.670,0:14:29.090
Qu'en penses-tu ?

0:14:29.090,0:14:30.870
Fred : Bien, je pense que c'est bon.

0:14:30.870,0:14:32.850
Homme : Watson, donne-moi une suggestion.

0:14:32.850,0:14:34.254
Watson : J'ai une suggestion.

0:14:35.040,0:14:38.550
NS : OK. Voilà une démonstration réelle,[br]je l'ai coupée parce qu'à la fin,

0:14:38.550,0:14:42.875
je l'ai vu, ils disent :[br]« Mets-moi tout ça dans un Powerpoint. »

0:14:44.560,0:14:48.249
Et là je pense que la table applaudit[br]parce que ça nous arrive tous les jours.

0:14:49.380,0:14:51.440
Est-ce que la machine[br]va remplacer l'homme ?

0:14:51.440,0:14:54.720
Est ce que ce que vous avez vu ici[br]est un remplacement de l'homme ?

0:14:54.720,0:14:56.990
Imaginez votre vie son tableur,

0:14:56.990,0:14:58.530
en disant : « Les mathématiques,

0:14:58.530,0:15:01.740
c'est tellement beau que je vais faire[br]tous les calculs à la main. »

0:15:01.740,0:15:04.890
Ce que nous voyons aujourd'hui ici[br]c'est une machine, un système,

0:15:04.890,0:15:08.868
qui permet à l'homme d'aller plus vite[br]et passer du temps sur ce qui l'intéresse.

0:15:09.890,0:15:11.771
C'est ce que nous essayons de faire.

0:15:12.710,0:15:15.650
En fait, il y a plusieurs intelligences :

0:15:15.650,0:15:19.070
l'intelligence qu'on a vu ici[br]est une intelligence très rationnelle.

0:15:19.070,0:15:20.849
Il y a huit à neuf intelligences.

0:15:20.850,0:15:23.480
l'intelligence logique,[br]l'intelligence mathématique,

0:15:23.480,0:15:27.749
l'intelligence intrapersonnelle,[br]interpersonnelle, etc.

0:15:27.749,0:15:31.600
Il y en a une qui m'importe énormément,[br]c'est l'intelligence émotionnelle.

0:15:31.600,0:15:34.830
La machine commence à comprendre[br]ce qu'elle voit sur cette photo.

0:15:34.830,0:15:38.700
Elle peut décrire qu'elle y voit[br]un enfant, un être humain, un robot.

0:15:39.120,0:15:41.770
Peut-être qu'elle peut comprendre,[br]et ça m'étonnerait,

0:15:41.770,0:15:44.640
que l'enfant est en train[br]de bricoler un robot

0:15:44.640,0:15:46.920
Alors la question[br]que j'ai à vous poser, c'est :

0:15:46.920,0:15:49.880
que voyez-vous, que ressentez-vous[br]sur cette photo ?

0:15:50.440,0:15:53.360
Pourquoi mettons-nous des photos[br]et non pas des mots ?

0:15:53.360,0:15:57.890
Parce que l'émotion[br]est plus puissante que la rationalité

0:15:58.630,0:16:02.110
En fait, dans toutes les décisions[br]que nous prenons au quotidien,

0:16:02.110,0:16:04.980
l'émotion prend une part[br]extrêmement importante.

0:16:04.980,0:16:06.820
En fait, les chercheurs ont regardé,

0:16:06.820,0:16:10.320
parfois des gens ont des accidents[br]et ont une partie du cerveau,

0:16:10.320,0:16:13.190
qui s'appelle l'amygdale,[br]qui est la mémoire des sentiments,

0:16:13.190,0:16:14.450
qui a été endommagée.

0:16:14.450,0:16:17.910
Ces personnes ont toutes[br]leur Q.I. intacte.

0:16:18.340,0:16:20.890
Mais elles n'ont plus l'accès[br]aux sentiments.

0:16:20.890,0:16:23.980
Et ce qui est extrêmement dérangeant,[br]c'est que ces personnes

0:16:23.980,0:16:26.170
ne sont plus capables[br]de prendre des décisions,

0:16:26.170,0:16:28.220
des plus complexes plus simples.

0:16:28.220,0:16:30.650
Genre, quel métier j'ai envie de faire ?

0:16:30.650,0:16:34.537
Et plus simple, c'est : à quelle heure[br]est-ce que je dois fixer ce rendez-vous ?

0:16:35.230,0:16:37.510
L'émotion est importante,

0:16:37.510,0:16:40.390
elle nous entoure et elle est importante.

0:16:40.950,0:16:44.470
Une autre expérience : est-ce que[br]ça vous arrive de vous réveiller la nuit

0:16:44.470,0:16:47.470
parce qu'il y a un bruit[br]qui vous effraye ?

0:16:48.100,0:16:51.570
Et vous réalisez un peu plus tard[br]que ce bruit c'est une porte qui claque,

0:16:51.570,0:16:53.820
c'est par un train qui passe,[br]c'est un avion...

0:16:53.820,0:16:55.680
Non, il n'y a rien de grave.

0:16:55.680,0:16:58.620
Cette décision de l'homme

0:16:58.630,0:17:01.250
est dictée par les émotions[br]et non pas par le rationnel.

0:17:01.250,0:17:04.390
Parce que cette émotion-là[br]est beaucoup plus rapide à analyser,

0:17:04.390,0:17:05.788
c'est l'instinct de survie :

0:17:05.788,0:17:08.839
s'il y a un bruit, il y a peut-être[br]danger, alors je dois partir.

0:17:08.839,0:17:10.710
Après on se dit :[br]non, en fait, je peux rester.

0:17:10.710,0:17:15.480
C'est 0.6 secondes versus...[br]0,0006 versus 0,12.[br]

0:17:15.480,0:17:19.439
Cette émotion est nécessaire[br]à la bonne prise de décision

0:17:19.439,0:17:22.709
Les ordinateurs ne sont pas encore[br]capables de prendre des décisions,

0:17:22.709,0:17:25.394
capable et sentir mais pas[br]dans leurs arbres de décision.

0:17:27.440,0:17:30.440
Cédric Villani,[br]un grand mathématicien français,

0:17:31.440,0:17:35.310
nous parle de la créativité, il nous dit[br]qu'il y a sept ingrédients

0:17:35.330,0:17:38.610
sur la créativité : le premier,[br]c'est la méthode ;

0:17:38.610,0:17:41.280
et l'intelligence artificielle,[br]l'ordinateur,

0:17:41.760,0:17:44.440
nous aide à nous apporter de la méthode.

0:17:44.440,0:17:46.610
Quand nous avons envoyé [br]l'homme sur la lune,

0:17:46.610,0:17:48.870
dans le programme Apollo,[br]IBM en faisait partie,

0:17:48.870,0:17:51.340
nous avons développé l'informatique,[br]nous nous sommes développés

0:17:51.340,0:17:54.800
en créant l'informatique à l'époque,[br]pour amener l'homme sur la lune.

0:17:54.800,0:17:56.740
Vous savez que dans vos poches,

0:17:56.759,0:18:00.700
vous avez aujourd'hui plus de puissance[br]dans votre smartphone

0:18:00.700,0:18:03.539
que l'informatique et la puissance[br]que nous avions

0:18:03.539,0:18:05.590
quand nous avions envoyé[br]l'homme sur la lune.

0:18:05.590,0:18:07.200
Alors j'ai un challenge :

0:18:07.200,0:18:10.102
à part dire « je t'aime »[br]à la sortie du TED show,

0:18:11.400,0:18:16.250
vous avez plus de puissance[br]que le programme Apollo

0:18:16.250,0:18:19.340
en sortant du TED show, envoyez[br]un homme ou une femme sur la lune.

0:18:19.750,0:18:24.060
Vous n'y arriverez pas parce que[br]ce qu'il manque bien évidemment,

0:18:24.220,0:18:26.230
c'est l'intelligence collective,

0:18:26.230,0:18:29.680
c'est la motivation, c'est partie[br]des critères de Cédric Villani,

0:18:29.680,0:18:32.660
cette motivation qui fait[br]que nous sommes aujourd'hui réunis,

0:18:32.660,0:18:35.850
que certains organisateurs ont essayé,[br]sur une thématique donnée,

0:18:36.480,0:18:42.700
de nous faire travailler, réfléchir,[br]rêver, débattre, nous dépasser.

0:18:42.850,0:18:44.570
C'est ce que nous essayons de faire

0:18:44.570,0:18:47.719
et je pense que l'ordinateur[br]n'aura jamais cette volonté d'aimer,

0:18:49.300,0:18:51.672
d'avoir du bonheur, de se développer,

0:18:51.672,0:18:53.739
et c'est ce qui fait[br]que nous sommes humains

0:18:53.739,0:18:55.729
et que l'humanité sera toujours réelle.

0:18:55.729,0:18:56.896
Merci.

0:18:56.896,0:18:59.126
(Applaudissements)