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02/06/2019

Interview - Victor Hublitz : Savoir utiliser des modèles de Machine Learning est moins important que savoir quand les utiliser, et surtout quand ne pas les utiliser…

Victor Hublitz : Savoir utiliser des modèles de Machine Learning est moins important que savoir les utiliser, et surtout quand ne pas les utiliser… 

Victor Hublitz est un jeune data strategist: diplômé de l'Ecole Normale Supérieur de Lyon et des Mines de Paris en informatique décisionnelle, il a aidé à fonder une start-up spécialisée en Intelligence Artificielle. Son background technique et son ambition humaine lui ont permis de travailler dans des secteurs différents (Healthcare, smartcity, finance...) sur des problématiques liées à la data et au Machine Learning. Aujourd'hui en train de finaliser son parcours avec un MBA, Victor possède la double casquette connaissance scientifique et excellence opérationnelle pour implémenter au mieux les nouvelles technologies de l'IA dans les entreprises. 

 

 

Quelle est ta mission et ta vision vis-à-vis de l’IA ? 

Ma mission, vis-à-vis de l’intelligence artificielle, est triple. Avec mes connaissances techniques, je suis en premier l’éducateur/l’explicitateur de l’IA pour diffuser le savoir et éveiller les consciences. Ensuite, par mon appétit technique et ma volonté de résultat, je suis le chef de projet data, qui va articuler le pipeline de la donnée pour répondre à la problématique posée par le métier ou l’entreprise. Enfin, ma passion pour les autres technologies et ma curiosité me donne également une casquette de l’IAnnovation, c’est-à-dire identifier des nouveaux use-cases et remettre en question les process établis pour les améliorer grâce à l’intelligence artificielle.

Selon mon expérience, on ne peut pas parler d’une vision de l’intelligence artificielle, car cette technologie est encore en pleine évolution. A mon avis, nous ne sommes qu’au tout début de son impact et de son utilisation. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est bornée à des cas d’usages, car les entreprises sont pour la plupart au commencement de leur transformation data. Je crois à une réelle révolution des différents métiers, où les acteurs utilisant des outils boostés à l’IA vont avoir une vraie plus-value comparés aux autres.

 

- Du buzzword à la réalité, peut-on parler de l’IA ? Quel est ton opinion ? Des exemples ?

Oui, techniquement l’IA existe, dans le sens où c’est une technologie récemment utilisable dans le monde de l’entreprise qui permet de répondre à des problématiques qui avant étaient hors de portée. Le terme est effectivement mal choisi, car le grand public et les médias ont voulu personnaliser et robotiser cette nouvelle technologie, alors que cela n’a rien à voir. Actuellement, l’IA, c’est la maintenance prédictive, la prédiction du turn-over, les retours utilisateurs automatisés, l’harmonisation de données hétérogènes pour une meilleure prise de décision… la révolution c’est que cela prenait avant plusieurs semaines, voire des mois, alors que c’est accessible en quelques secondes de nos jours. Après, dans les entreprises qui travaillent autour de l’intelligence artificielle, il y a de tout ! Certains projets IA sont très « bullshit » et se font sur excel avec simplement des macros et des graphiques, certaines fois on utilise des technos très avancées à tous les niveaux alors qu’aucune difficulté n’est présente, par habitude technique… Ce qui est vrai, c’est qu’aujourd’hui, malgré l’émergence de la démocratisation de l’IA, aucun projet ne voit le jour en quelques semaines. Cela est dû principalement non pas à la techno, ou aux experts, mais plus à la data qui n’a pas été collectée pour répondre spécifiquement à la problématique. On essaye souvent de faire rentrer un piano par une fenêtre, ou inversement de combler un gouffre grâce à un coton-tige, car la réelle plus-value c’est de ne pas avoir besoin de collecter la donnée pour l’utiliser. Les entreprises veulent réutiliser les données déjà collectées pour d’autres use-cases, ou des données indirectement liées à la problématique, pour maximiser leur ROI.  

 

- Comment apprend-t-on l’IA à l’école ? Est-ce que la connaissance de l'IA suffit-elle à l'appliquer ? 

 

Je vais parler de quelque chose que je connais mal car j’ai principalement appris l’IA sur le tas. Dans les masters actuels, on apprend surtout le code, les différents algorithmes, et les exemples sont tirés du monde de la recherche. Le but est de comprendre les algorithmes, de savoir les coder avec des données retraitées des centaines de fois, et aussi de faire des évaluations quantitatives des modèles… Du coup, très peu d’applications et finalement de confrontations avec des données réelles avant d’arriver dans le monde de l’entreprise. Sur l’IA, la recherche et les GAFAM sont beaucoup plus avancées que les entreprises plus classiques. Leurs problématiques sont donc très différentes, et malgré une connaissance technique avancée on peut avoir énormément de mal à appliquer l’IA à un cas d’usage mal défini ou en partant de données de mauvaise qualité. Selon moi, la connaissance de l’IA ne suffit pas à l’appliquer dans l’entreprise, il faut surtout que le Data Scientist sache communiquer avec les experts de la donnée métier pour comprendre les enjeux, la structure, les tenants et les aboutissants. Savoir utiliser des modèles de Machine Learning est moins important que savoir quand les utiliser, et surtout quand ne pas les utiliser…

 

- Les employés sont-ils formés à l’arrivée de l’IA ?

Certes, les employés manquent encore de formation, mais je suis très optimiste quant à l’essor d’une nouvelle norme sur la formation en entreprise qui sera selon moi extrêmement lié au digital et à l’IA. Après, être formé ne suffit pas à participer activement à l’IA ! L’enjeu actuel, c’est de réussir à convaincre les personnes par des témoignages qualitatifs et des chiffres quantitatifs sur des use-cases connus, des outils implémentés dans d’autres entreprises ou dans des devices grand public. La formation permet la dédiabolisation de l’IA (et éviter les faux arguments du style « c’est flou et compliqué », « c’est juste du buzz », « ça va venir supprimer des postes », etc…), mais inclure les personnes passent surtout par des sessions de sensibilisation autour de l’apport de l’IA dans l’entreprise au plus proche de leurs quotidiens et de leurs besoins, pour que chacun puisse comprendre et s’approprier l’IA.

 

- Quelle est la réalité de l’impact de l’IA sur les emplois ?

Aujourd’hui, à court terme, selon moi l’IA créé des emplois. En automatisant des problématiques auxquelles les humains ne pouvaient pas répondre avant, elle est porteuse de plus-value, et donc créatrice de développement économique. A moyen terme aussi, car la transformation data des entreprises va faire appels à de nouveaux enjeux, et donc pour accompagner cette transition de nouveaux emplois seront créés, comme on le voit déjà aujourd’hui avec les postes de Chief Data Officer et dans de nombreuses start-ups qui proposent des services spécialisés sur de nombreux use-cases. A long terme, il est inévitable que l’IA ait un impact massif dans tous les secteurs. La technologie est en adéquation totale avec l’avancée du monde dans le digital, et l’open innovation va faciliter la pénétration sur le marché dans tous les domaines.

 

- L’IA va-t-elle faciliter ou complexifier le travail en entreprise ?

L’IA est un outil, et comme chaque outil elle va faciliter le travail simple, redondant, et dont finalement personne ne voulait faire et donc laisser plus de temps pour le travail plus complexe. Enfin, ce sera vrai une fois passé la phase d’adaptation des entreprises, une fois qu’elles auront réussi leur transformation data. Je suis persuadé que cette phase d’adaptation est aujourd’hui beaucoup trop grande dû à au rêve sémantique de l’« intelligence » artificielle, c'est-à-dire que les décideurs stratégiques ont imaginé la fin du travail tel qu’on le connait aujourd’hui, alors que pas du tout ! L’IA, ce n’est vraiment pas une nouvelle forme d’intelligence qui va remplacer l’humain, l’IA c’est le digital 2.0, celle qui automatise les prises de décisions évidentes, celle qui va permettre de déléguer les tâches redondantes, et laisser plus de places à l’intelligence humaine en nous détachant du travail sans réflexion.

 

Pour aller plus loin : 

https://www.abilways-digital.com/magazine/comment-lintelligence-artificielle-va-changer-lentreprise

https://www.abilways-digital.com/magazine/le-petit-lexique-de-lintelligence-artificielle

https://www.ism.fr/formation/marketing-et-intelligence-artificielle-avantages-et-opportunites

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