- il y a 1 semaine
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00:00Good Morning Business, le meilleur de la matinale de l'écho.
00:06Good Morning Business, Culturia.
00:09Bonjour à tous, bienvenue dans la semaine de Culturia.
00:12Comme chaque week-end, on vous fait un petit résumé du meilleur de l'actualité intelligence artificielle de ces derniers
00:17jours.
00:17Et en cette période de rentrée, on se pose cette question.
00:20Est-ce que vous utilisez vraiment le plein potentiel de Claude, de ChatGPT, de Gemini ?
00:25Probablement pas, moi non plus d'ailleurs.
00:27Mais on peut essayer de s'améliorer. Je vais essayer en toute modestie de vous donner quelques conseils.
00:33Good Morning Business, Culturia.
00:36Bonjour Anthony.
00:37Bonjour.
00:38Et en cette semaine où pour beaucoup c'est l'heure du retour au bureau, vous nous proposez de passer
00:41à la vitesse supérieure avec l'intelligence artificielle.
00:44Utiliser ChatGPT ou Claude simplement pour poser des questions ou résumer un document, vous nous dites c'est dépassé.
00:50Bah oui, c'est un peu comme utiliser une Ferrari pour aller chercher le pain.
00:52Ça peut servir à ça, mais c'est une sous-utilisation de la ressource, on va le dire comme ça.
00:56Alors quand je dis accélérer ou passer à la vitesse supérieure, ça veut dire quoi ?
01:00Ça veut dire déléguer réellement une partie de son boulot à l'intelligence artificielle.
01:04Ça veut dire automatiser des tâches.
01:06Alors on peut distinguer plusieurs niveaux.
01:09Le premier niveau, c'est déjà, si ce n'est pas déjà fait chez vous, de brancher les grands modèles
01:13d'IA que vous utilisez,
01:15ChatGPT, Claude, Gemini, à une partie de votre environnement de travail.
01:18Par exemple, si vous bossez sur Google, c'est assez facile, Gemini maintenant peut se connecter si vous lui donnez
01:22l'autorisation à votre boîte mail, à Gmail, à votre cloud, à votre agenda.
01:26Et donc si vous rentrez de vacances, vous avez 650 mails non lus, vous allez juste demander à l'IA
01:30« qu'est-ce que j'ai raté ? »
01:31Et l'IA va aller farfouiller dans vos mails, vous dire « voilà, ça c'est le mail le plus
01:34important.
01:35Ah, je vois dans ton agenda que tu as un rendez-vous client à 14h, je vais aller te chercher
01:39tous les documents que vous étiez échangés dans ton drive,
01:42et puis je vais te faire un petit briefing. » Et ça, ça permet évidemment de gagner du temps.
01:45Ça, c'est la première étape. La deuxième étape, c'est carrément de laisser l'IA faire des trucs à
01:49votre place.
01:49Par exemple, répondre à vos mails. Il y a une fonctionnalité qui a été lancée par Anthropique il y a
01:53quelques jours,
01:54où Claude va se connecter à votre Gmail, et vous allez pouvoir lui donner l'autorisation de répondre aux mails
01:59à votre place.
01:59Alors, avec ou sans votre validation d'ailleurs, ça dépend du niveau de confiance que vous avez dans l'IA,
02:03soit elle va vous dire « bon ben voilà, ce mail-là, je vais répondre ça, ce mail-là, je
02:06vais répondre ça »,
02:06ou alors carrément vous dites « non, non, je te fais confiance », et l'IA va carrément répondre à
02:10vos mails à votre place.
02:11Mais il s'inspire un peu de ce qu'il a vu dans la boîte mail ?
02:13Bien sûr, il s'inspire de ce que vous avez fait, de votre style, de vos échanges précédents,
02:17et puis s'il y a un doute, évidemment, il vous pose la question et vous pouvez tout ajuster, évidemment.
02:22Alors là, la dernière étape, c'est une fonctionnalité qui a été lancée par OpenAI il y a quelques jours,
02:26pas encore en France, ça s'appelle Computer History.
02:28Là, carrément, l'IA va analyser tout ce que vous faites sur votre ordinateur,
02:32et elle va, par exemple, détecter que tous les vendredis soirs, vous envoyez à votre manager un report
02:39avec un tableau Excel dans lequel vous avez récupéré des chiffres de vente.
02:44Et donc, elle va dire « voilà, là, je vois que tu fais ça, donc je vais en faire une
02:47routine
02:47et je vais l'automatiser, je vais le faire à ta place, si tu veux ».
02:49Donc, elle va analyser votre travail, elle va vous proposer des tâches qu'elle peut automatiser elle-même.
02:53Tout ça, quand on le met bout à bout, ça fait gagner du temps.
02:55– Ça veut dire qu'il faut quand même faire sacrément confiance à l'IA,
02:58parce que s'il répond n'importe quoi au manager, par exemple, ça fait quand même un peu mauvais genre.
03:02– Oui, c'est ça. Alors, je pense que ça va devenir la nouvelle excuse.
03:04« C'est pas moi, c'est la faute à l'IA ».
03:06Et ça va créer forcément, s'il y a de plus en plus d'automatisation, de plus en plus de
03:09quoi,
03:09que ça, c'est une certitude.
03:10Et c'est pour ça que mon conseil, ce serait d'y aller progressivement.
03:14Évidemment, c'est d'abord de confier des tâches très peu sensibles,
03:17de voir comment ça fonctionne, et puis au fur et à mesure,
03:19de lui confier des tâches de plus en plus complexes.
03:22Mais l'idée générale, c'est vraiment ça, c'est de dire arrêtez de seulement discuter avec l'IA,
03:26faites-la vraiment bosser pour vous, sachant que l'étape ultime, si on peut dire,
03:30c'est ce qu'on appelle le « computer use ».
03:31Là, c'est carrément l'IA qui va prendre le contrôle, entre guillemets, de votre ordinateur,
03:35qui va être capable d'aller sur un site internet, de remplir des formulaires à votre place.
03:39Et donc là, vous pouvez lui demander des choses qui sont beaucoup plus complexes,
03:41du genre récupère toutes les factures de ce mois-ci et classe-les.
03:45Il va aller ouvrir vos mails, trouver les fichiers PDF, les classer,
03:48les envoyer à votre expert comptable.
03:50Et là encore, c'est un gain de temps qui est considérable.
03:52Là, on arrive vraiment dans des thématiques, dans ce qu'on appelle l'IA agentique,
03:55donc l'IA qui réalise réellement des tâches pour vous.
03:58Alors, qui dit retour au bureau, dit retour des réunions, en présentiel ou en visio.
04:02Et là aussi, alors, on peut être plus efficace.
04:04Oui, grâce à l'intelligence artificielle.
04:06Déjà, si ce n'est pas déjà fait, mais je pense qu'il y a beaucoup de nos auditeurs
04:08qui utilisent déjà ces outils, les synthétiseurs de réunions.
04:11Vous savez, alors, vous avez Hauteur AI, vous avez Nota, il y en a plein.
04:14C'est des outils qui vont écouter vos réunions en visio
04:16et qui vont faire à la fin une petite synthèse.
04:18Alors, ce qui est devenu aussi, c'est un peu pervers,
04:21un outil de flicage au sein des entreprises,
04:22parce qu'on est capable, avec ces outils, de savoir qui a parlé,
04:26combien de temps, qui a été vraiment présent et réactif pendant la réunion.
04:30Donc voilà, il y a des avantages et des inconvénients.
04:32Et alors, l'outil ultime, mais là, j'hésite même à vous en parler
04:35parce que c'est un outil de tir au flanc un peu,
04:37c'est des outils qui permettent d'envoyer son avatar virtuel à sa place à la réunion.
04:41C'est-à-dire que vous avez des outils, je pense à Pickle AI, par exemple,
04:44vous allez envoyer une photo et vous avez une photo qui va s'animer à l'écran.
04:47On a l'impression que c'est vous qui êtes devant votre webcam,
04:50alors qu'en fait, vous êtes avachis sur votre canapé ou en train de faire votre vaisselle.
04:53Mais vos collègues, eux, voient bien votre visage qui est acquiesce,
04:57qui fronce des sourcils, qui est très présent dans la réunion.
05:00Peut-être la réunion ou la visio du futur, ce seront des IA qui parlent à d'autres IA.
05:04Je ne sais pas si ce sera très productif, en réalité.
05:10Et pour nourrir ces modèles toujours plus puissants,
05:12on a besoin en permanence de data, de données fraîches.
05:15Et vous allez voir que pour les récupérer, les géants de la tech sont prêts à tout.
05:24Avec Anthony Morel. Bonjour Anthony.
05:26Bonjour.
05:26Alors, on le sait, la matière première essentielle de l'IA, c'est la data.
05:30Les géants de la tech sont prêts à tout pour récupérer le plus de données possibles,
05:35pour entraîner et améliorer leurs modèles.
05:36Et ça va parfois très loin.
05:38Oui, la dernière illustration en date, c'est le projet Panama,
05:41dont on a connu l'existence cet été.
05:43C'est le projet Panama, cet anthropique qui, pour entraîner ses modèles d'intelligence artificielle,
05:48dans le plus grand des secrets, achète, pour les numériser,
05:52puis les détruire, des millions de livres, des livres physiques,
05:55des livres papiers, des livres d'occasion, donc auprès de revendeurs spécialisés.
05:59Ils en récupèrent comme ça des millions et des millions.
06:01Et ensuite, ces bouquins, ils sont acheminés vers de grands entrepôts
06:04où les attendent des machines spéciales qui vont découper la relure,
06:08qui vont trancher les pages une par une.
06:10Oui, c'est plus facile ensuite pour les scanner et les numériser.
06:12Tout ça, ça va servir de matière première pour alimenter les algorithmes,
06:16pour les améliorer d'une certaine manière.
06:18Et puis, une fois qu'on n'en a plus besoin,
06:20parce que ces livres déchirés, ça ne sert pas à grand-chose,
06:22on va les broyer et puis ça va servir, on va les recycler pour faire,
06:24je ne sais pas, du papier toilette,
06:25ce qui n'est pas un avenir très enviable pour un bouquin.
06:29Mais en tout cas, l'objectif de ce projet Panama,
06:31c'est de convertir en six mois 2 millions de livres en données exploitables
06:35pour alimenter les algorithmes et les rendre toujours plus performants dans leurs réponses.
06:39Parce que c'est vraiment ça la clé du sujet.
06:41C'est-à-dire qu'aujourd'hui, pour l'intelligence artificielle,
06:44les livres, c'est une donnée, une matière première qui est extrêmement précieuse.
06:47Pourquoi ?
06:48Eh bien parce que ce sont des matériaux qui sont en général assez bien écrits,
06:53en tout cas mieux que ce qu'on va trouver en moyenne sur Internet.
06:55C'est une matière qui a été relue, qui est contextualisée,
06:59qui est bien structurée.
07:00Et donc ça, c'est incroyablement précieux.
07:02Évidemment, le problème, c'est la destruction de ces livres,
07:05qui pour certains sont des livres rares,
07:06des livres qui ne sont plus ou qui sont peu édités.
07:09Le projet, d'ailleurs, a été censé rester clandestin.
07:11Il a été rendu public à l'occasion d'une procédure judiciaire
07:15qui a été intentée par un groupe d'auteurs
07:17qui accusent Anthropique de violation du droit d'auteur.
07:20Bon, là, on parle d'Anthropique,
07:21mais en réalité, il ne faut pas se le cacher,
07:22tous les grands modèles d'IA font la même chose.
07:24On a appris d'ailleurs qu'Amazon faisait la même chose,
07:26donc achetait des livres pour les broyer,
07:28les scanner et les numériser pour entraîner ces modèles.
07:30On rappelle que ce n'est pas quand même des autodafés
07:33organisés comme sur les nazis,
07:34parce que de toute façon, on garde, évidemment,
07:36et c'est numérisé.
07:37Tout à fait.
07:38Voilà la nuance.
07:39Récupérer de la donnée, c'est devenu le nerf de la guerre
07:41pour tous les gens de la tech,
07:42et tous les moyens sont bons,
07:43ça ne s'arrête pas aux livres.
07:44Non, les livres, c'est un exemple,
07:46mais en fait, il faut bien comprendre
07:47que le problème, c'est qu'on arrive au bout
07:48des données exploitables,
07:50des données humaines, de qualité, facilement accessibles.
07:52En gros, les géants de la tech,
07:54OpenAI, Anthropique,
07:55ils ont déjà siphonné tout Internet.
07:56Donc, qu'est-ce qu'on fait pour aller plus loin ?
07:58On a eu un autre exemple il y a quelques jours,
08:00c'est Google.
08:01Google qui a racheté pour 10 millions de dollars
08:03les archives d'une entreprise en faillite,
08:06Spirit Airlines.
08:07Spirit Airlines, c'est une compagnie aérienne
08:08qui a fait faillite.
08:09Et donc, ils ont racheté
08:11des millions de mails de l'entreprise,
08:14des échanges sur WhatsApp ou sur Slack,
08:17des documents internes à caractère financier,
08:20des enregistrements d'appels aux services clients,
08:22une sorte de fossile d'entreprise.
08:23Et toute cette data-là,
08:24elle va être utilisée, là encore,
08:26pour entraîner les futurs modèles
08:28et les rendre plus performants.
08:29Et c'est un vrai sujet.
08:30Il y a plein d'entre...
08:31Enfin, plein, en tout cas,
08:32un certain nombre de start-up
08:33et d'entreprises qui font faillite,
08:34qui vendent maintenant leurs informations
08:36à des géants de l'intelligence artificielle
08:38qui sont très friands.
08:39Il faut vraiment voir l'intelligence artificielle
08:40comme une sorte d'ogre
08:42qui a toujours faim de données fraîches.
08:44Et donc, il faut la nourrir en permanence.
08:46Ça veut dire que pour valoriser une société,
08:47il faudra aussi valoriser les data.
08:50Bien sûr.
08:50Quand on aura épuisé
08:50toutes les sources de données humaines,
08:52on fera comment ?
08:53Alors, c'est un vrai problème.
08:54C'est-à-dire qu'aujourd'hui,
08:56l'IA s'alimente de plus en plus
08:58par elle-même.
08:59En gros, vous avez une forme...
09:00Certains parlent d'ailleurs
09:01de consanguinité de l'intelligence artificielle.
09:03Pour nourrir l'IA,
09:04on utilise des données
09:05qui ont été déjà générées
09:07par l'intelligence artificielle.
09:08Et ça, au fil du temps,
09:10ça va créer une sorte
09:11d'affaiblissement général.
09:12D'où l'importance
09:13de trouver toujours
09:14des nouvelles sources de données.
09:15Alors, il y en a toujours.
09:16Parce que si vous prenez, par exemple,
09:17ce qui se passe sur les réseaux sociaux,
09:19ça, on peut le récupérer.
09:20Et d'ailleurs, depuis quelques mois,
09:21tous les réseaux sociaux,
09:22maintenant, à moins que vous ne décochiez
09:24une case dans les paramètres,
09:26ont l'autorisation de récupérer
09:27tout ce que vous publiez,
09:29que ce soit du texte,
09:30que ce soit de la photo,
09:30de la vidéo.
09:31C'est vrai sur Instagram,
09:32c'est vrai sur LinkedIn.
09:33On a appris il y a quelques jours
09:34que Twitch,
09:35c'est le réseau de streaming,
09:36allait récupérer tous les streams,
09:38donc toutes les vidéos
09:38qui sont publiées
09:39pour entraîner ces modèles d'IA.
09:41Ça, ça peut servir, par exemple,
09:42à entraîner des futurs robots.
09:43C'est très important,
09:44la vidéo, pour ça.
09:45Donc oui, on a toujours besoin
09:46de données supplémentaires, évidemment.
09:48Et puis, parfois,
09:49les utilisateurs se rebiffent un petit peu.
09:51Par exemple,
09:52WeTransfer, il y a quelques mois,
09:53vous savez,
09:53WeTransfer,
09:54on s'en sert pour transférer
09:55des très gros fichiers.
09:56Ils avaient dit,
09:57à partir de maintenant,
09:58on pourra utiliser
09:59toutes les données
09:59que vous transférez
10:00pour entraîner nos IA.
10:01Et là, les gens avaient dit,
10:02attendez, non,
10:03ce n'est pas possible
10:03que vous récupériez
10:04tout ce qu'on vous envoie.
10:05Et donc, ils avaient dû
10:06faire Machinaria.
10:07Mais en fait,
10:08il y a une vraie réflexion.
10:09Est-ce que finalement,
10:09nous, les utilisateurs,
10:10on ne devrait pas être rémunérés
10:12d'une manière ou d'une autre
10:13parce que finalement,
10:13notre data est utilisée
10:15pour entraîner ces modèles d'IA
10:16sans qu'on n'ait rien à y dire
10:18et sans que ça ne nous rapporte rien ?
10:23Et puis, pour tous ceux
10:24qui s'inquiètent
10:25de perdre leur job
10:26à cause de l'intelligence artificielle,
10:28voici une idée
10:28qui va sûrement vous intéresser.
10:34Alors que l'IA menace
10:36de plus en plus d'emplois,
10:38tiens, on en parlera
10:38dans le pitch tout à l'heure.
10:39D'ailleurs, Anthony Morel,
10:40est-ce qu'il faut réserver
10:42certains métiers aux humains
10:43dont Anthony ?
10:44C'est la proposition choc
10:45de Bill Gates,
10:46le fondateur de Microsoft.
10:47C'est quand même
10:48un grand monsieur
10:49dans ce domaine-là,
10:51très écouté
10:52dans le monde de la tech,
10:53qui demande que les pays
10:54s'entendent
10:54pour protéger
10:55certaines activités
10:56et les interdire
10:58purement et simplement
10:59aux machines.
11:00Oui,
11:00c'est « touche pas à mon job »
11:01d'une certaine manière.
11:02C'est comme ça
11:02qu'on pourrait résumer
11:03cette proposition
11:03alors qu'il figure
11:04dans un essai
11:05d'une douzaine de pages
11:06qui a été publié
11:07par Bill Gates.
11:09Et c'est assez intéressant
11:09d'ailleurs
11:10parce que dans cet essai,
11:11il a un discours
11:11qui est un peu plus sombre
11:13que d'habitude.
11:13D'habitude,
11:14il est très techno-optimiste,
11:15Bill Gates.
11:16Et là,
11:16il explique,
11:16je le cite,
11:17qu'on s'apprête
11:18à connaître
11:18l'une des transitions
11:19les plus turbulentes
11:20de l'histoire
11:21de l'humanité,
11:22avec notamment
11:22des destructions
11:24massives d'emplois.
11:24Et donc,
11:25face à cette situation,
11:26pour lui,
11:27la solution,
11:28ce serait de créer
11:29une catégorie
11:30de métiers réservés.
11:32C'est l'expression
11:33qu'il utilise.
11:33Donc,
11:33des métiers
11:34dont on déciderait
11:35collectivement
11:35qu'ils sont interdits
11:37purement et simplement
11:38aux machines.
11:38Pas pour des raisons
11:41malheureusement,
11:42l'IA,
11:43la robotique,
11:43pourra tout faire,
11:44presque tout faire,
11:45mieux que nous,
11:46mais pour des raisons éthiques
11:47et des raisons sociales.
11:49Il compare d'ailleurs
11:50cette notion
11:50d'emploi réservé
11:51avec la notion
11:51de réserve naturelle.
11:53Il y a des endroits
11:53dans le monde,
11:54on pourrait tout bétonner,
11:55mais on se dit,
11:55quand même,
11:56laisser un peu de nature,
11:57c'est sympa.
11:58Là,
11:58c'est exactement la même chose.
11:59Il prend des exemples concrets.
12:01Par exemple,
12:01un médecin.
12:03Demain,
12:03vous pourriez avoir
12:04un robot
12:04qui va vous poser
12:05un diagnostic
12:06et qui va vous annoncer
12:07que vous avez
12:08une maladie grave.
12:12Pas forcément.
12:12Il y a des choses
12:13qui sont irremplaçablement humaines
12:15et donc,
12:16on peut élargir le spectre
12:17à plein d'autres types
12:18de métiers.
12:18Est-ce que,
12:19je ne sais pas,
12:19les gardes d'enfants,
12:20est-ce qu'il faut des crèches
12:20gérées par des robots ?
12:21Ce n'est pas sûr.
12:22Est-ce qu'il faut des professeurs robotiques ?
12:24Ce n'est pas sûr non plus.
12:25Et on peut en rigoler,
12:26mais c'est en train d'arriver.
12:26Je vous en parlerai
12:27dans quelques jours d'ailleurs.
12:28Des juges,
12:29des psys,
12:29il y a plein de métiers comme ça
12:30qui pourraient être donc
12:32réservés aux êtres humains.
12:33Et puis,
12:33il explique aussi
12:34qu'il faudrait une protection
12:36temporaire
12:36pour certains emplois.
12:37Il dit par exemple,
12:38un salarié du BTP
12:40qui a 55 ans,
12:41on lui dit,
12:42demain ton boulot
12:43va être remplacé par un robot,
12:44va bosser dans une maison de retraite.
12:46Ce n'est pas possible.
12:46Donc,
12:47il faut aussi avoir
12:49l'acceptation
12:50de peut-être
12:50une baisse de performance,
12:52moins d'efficacité
12:53si c'est pour préserver
12:54notre tissu social.
12:56Oui,
12:56ce n'est pas parce que
12:57c'est technologiquement possible
12:58qu'il faut absolument
12:59le mettre en place.
13:00C'est ça.
13:00Sur le papier,
13:01ça peut être séduisant,
13:02mais est-ce que
13:02c'est vraiment réaliste
13:03parce que
13:04la question,
13:05c'est de savoir
13:05qui décide
13:06quels métiers sont concernés
13:08et comment on met ça
13:09en place concrètement ?
13:10Oui,
13:10c'est très compliqué
13:10et si on fait un parallèle historique,
13:12c'est un peu comme si
13:12à l'arrivée de l'électricité,
13:14on avait dit,
13:14non,
13:14non,
13:14mais on va laisser
13:15la moitié des villes
13:17allumées au gaz
13:18pour préserver les emplois
13:20des allumeurs.
13:20Je suis sûr qu'il y avait
13:20ce même genre de débat,
13:21bien sûr.
13:22mais peut-être.
13:22C'est-à-dire que socialement,
13:23on peut se dire sur le coup,
13:24c'est pas mal,
13:24mais à long terme,
13:25on voit bien
13:25que ça n'a aucun sens.
13:26Comme je le dis souvent,
13:27on n'arrête pas la marée
13:28avec une serpillère
13:29et c'est encore plus le cas
13:30pour l'intelligence artificielle
13:31et pour la robotique.
13:32Et Bill Gates
13:33le comprend très bien,
13:34évidemment,
13:34il n'est pas idiot
13:34et d'ailleurs,
13:35il le dit dans son essai,
13:36comment est-ce qu'on met ça en place,
13:38comment est-ce qu'on choisit,
13:39quels métiers sont concernés,
13:40lesquels on sauve,
13:41entre guillemets,
13:42et puis lesquels on sacrifie.
13:43Et puis surtout,
13:44ce système,
13:44il peut fonctionner
13:45que si tout le monde
13:47accepte de jouer le jeu,
13:47c'est-à-dire dans une économie mondialisée,
13:49si, imaginons,
13:50en Europe,
13:51on dit bah oui,
13:51on va donner un quota
13:52d'emplois humains
13:53dans les usines automobiles,
13:55par exemple,
13:55il faut qu'il y ait au moins
13:5610% d'humains
13:57qui travaillent dans les usines
13:58et le reste,
13:58ok, c'est les robots.
13:59Et que la Chine,
14:00de son côté,
14:00dit bah non,
14:01nous on automatise à 100%,
14:02bah ça crée une distorsion de concurrence,
14:04tout le monde le comprendra aisément.
14:05Donc ça crée vraiment
14:07plein de problèmes.
14:08Bill Gates dit,
14:09il faudrait une coordination internationale
14:11comme il y en a
14:11pour le nucléaire,
14:12comme il y en a
14:13pour l'aviation civile.
14:14Le temps que tout ça se mette en place,
14:16on a le temps d'être remplacé d'IFO,
14:17à mon avis.
14:17Oui, oui, exactement.
14:18Et puis on voit bien déjà
14:19que les Etats-Unis,
14:20comme vous l'avez dit,
14:21n'agissent pas du tout
14:22de la même façon que l'Europe
14:24par rapport à ces questions-là.
14:25D'IFO, d'ailleurs,
14:26qu'il y ait une discussion
14:27très sérieuse sur le sujet
14:28entre les Etats-Unis et la Chine.
14:30Bon, ok,
14:30là aussi,
14:30il peut l'appeler de ses voeux,
14:31de là à ce que ça se fasse,
14:32c'est quand même assez complexe.
14:33L'autre mécanisme
14:34pour préserver l'emploi,
14:35c'est taxé l'IA
14:36et les robots, Anthony.
14:38Oui, alors là aussi,
14:39c'est une proposition de Bill Gates,
14:40ce n'est pas le premier
14:40à en parler, évidemment,
14:41mais il explique que ça limiterait
14:42mécaniquement le risque
14:43de remplacement par les machines
14:45parce que ça rendrait
14:46l'automatisation moins incitative
14:48pour les entreprises.
14:49En fait, ce qu'il explique,
14:50c'est intéressant d'ailleurs,
14:51il dit notre fiscalité,
14:52elle encourage le remplacement
14:53des humains.
14:54Pourquoi ?
14:54Parce que quand une entreprise
14:55embauche un salarié,
14:57elle va payer des prélèvements sociaux,
14:59très lourdement taxés,
15:00surtout en Europe,
15:01encore plus.
15:02Alors que quand on achète un robot,
15:04d'un point de vue comptable,
15:05on peut en fait le déduire
15:06des charges,
15:08c'est considéré comme une charge.
15:08Donc en fait,
15:09on contribue nous-mêmes
15:10à notre propre remplacement
15:11par les machines.
15:12Ça, il faut que ça change.
15:13Alors en attendant ces lois,
15:15parce que là encore,
15:16ça va prendre du temps,
15:17peut-être qu'on pourrait aussi
15:17faire apparaître un nouveau label.
15:19Après le Made in France,
15:20après le FEMIN,
15:22on pourrait avoir du Made by Human.
15:24Et ça, on peut très sérieusement
15:25imaginer qu'on pourrait avoir
15:27sur des produits, des services,
15:29la garantie qu'ils ont été faits,
15:32confectionnés par des humains
15:33à 100%.
15:33Peut-être qu'à l'heure
15:34où la machine saura presque
15:36tout faire mieux que nous,
15:37le travail humain,
15:37ce sera le luxe ultime.
15:43Et puis les avancées
15:44toujours plus spectaculaires
15:46de la robotique.
15:47Tiens, par exemple,
15:47dans le domaine sportif,
15:49un robot humanoïde
15:50qui court plus vite
15:51qu'Husseine Bolt,
15:52c'est désormais une réalité.
15:58Bonjour Anthony Morel.
15:59Bonjour.
16:00Alors Anthony,
16:00en ce moment en Chine,
16:01se tiennent des Jeux olympiques
16:02un petit peu particuliers,
16:03des JO pour robots,
16:04des humanoïdes
16:05de tous les pays
16:06qui s'affrontent,
16:07alors soit sur une piste d'athlétisme
16:08ou sur un ring de boxe
16:10et ça n'a pas l'air,
16:10mais c'est très sérieux.
16:11C'est très sérieux.
16:12Alors on a l'impression
16:12d'être revenu aux JO de Paris d'ailleurs
16:14parce qu'on a tous les codes
16:14des Jeux olympiques.
16:15On a eu la grande cérémonie d'ouverture
16:18dans un stade plein à craquer.
16:19On a le grand concert également,
16:21le défilé des athlètes.
16:23Quand je dis des athlètes,
16:24évidemment,
16:24ce sont des boîtes de conserve,
16:26j'allais dire,
16:26des humanoïdes,
16:27des robots avec deux bras
16:29et deux jambes.
16:30Alors un peu en mode Stormtroopers,
16:31c'est limite inquiétant
16:32quand on les voit comme ça
16:33se balader sur le stade.
16:35C'est assez spectaculaire
16:36et surtout ces robots,
16:37ils vont s'affronter,
16:38ils sont en train de s'affronter
16:39dans 50 disciplines.
16:41Alors ça va du sprint à la boxe
16:42en passant par le foot,
16:43le saut en longueur également
16:45et on a des performances extraordinaires.
16:47On a par exemple
16:47un robot baptisé Lightning,
16:49Lightning la foudre,
16:50qui a battu le record du monde
16:52du Senbolt sur 100 mètres.
16:549,39 secondes quand même,
16:55c'est assez dingue,
16:56les images sont très spectaculaires.
16:58On a des robots
16:58qui s'en sortent un petit peu moins bien,
17:00qui titubent,
17:01qui se trompent de couloir.
17:02J'ai l'impression qu'il est un peu bu celui-là.
17:03Voilà, celui-là est un petit peu bu,
17:04il y a des ratés évidemment
17:05mais globalement,
17:06ce qu'on en retient,
17:07c'est les avancées très spectaculaires.
17:09Au saut en longueur,
17:10ils se sont vraiment pas mal sortis non plus,
17:11ils ont failli battre le record du monde humain
17:13dans le domaine de la vitesse,
17:15de la souplesse,
17:15de la dextérité,
17:16ça va très très très très vite.
17:17Je peux en témoigner
17:18parce que j'ai affronté
17:19certains de ces robots
17:20sur des grands salons technologiques,
17:21au tennis de table par exemple,
17:23ou encore en boxe,
17:23il y a encore quelques mois,
17:25sans me vanter,
17:26je tenais à peu près la route.
17:27Aujourd'hui,
17:27j'ai plus aucune chance
17:28et c'est ça qui est très intéressant,
17:30c'est de voir la vitesse
17:30à laquelle ça va,
17:31c'est-à-dire que dans l'intelligence artificielle
17:32comme dans la robotique,
17:34ça va très très très très vite
17:35et on a une nouvelle blessure narcissique
17:37pour nous les humains
17:37après nous avoir battus
17:38aux échecs,
17:39aux jeux de go,
17:39et bien ce sont
17:40toutes les disciplines sportives
17:41maintenant dans lesquelles
17:42les robots vont nous battre
17:43à plat de couture.
17:44Alors Anthony,
17:45on voit bien la performance technologique,
17:46d'accord,
17:47mais à la fin,
17:48à quoi ça sert ?
17:48Alors,
17:49il faut avoir un petit peu
17:49d'imagination et se projeter,
17:51mais en fait tout ça,
17:52c'est évidemment une vitrine technologique,
17:53un robot qui court sur une piste,
17:54ça ne sert pas à grand chose,
17:55en revanche,
17:56en termes de précision,
17:57d'adaptation,
17:58d'apprentissage,
17:58tout ça on va pouvoir s'en servir
17:59dans l'industrie,
18:01dans la santé,
18:01dans la défense,
18:02des robots dont on va pouvoir se servir,
18:04par exemple dans des entrepôts
18:05pour faire de la manutention,
18:07s'ils sont capables de courir
18:07très très vite,
18:08très très longtemps,
18:09on voit bien à quoi ça peut servir,
18:10on va pouvoir s'en servir
18:11pour faire de la surveillance
18:12ou patrouiller sur des sites industriels,
18:15évidemment dans l'armée,
18:16on va pouvoir s'en servir également
18:17et ça intéresse énormément
18:18tous les pays d'ailleurs,
18:20ces robots humanoïdes,
18:21on va aussi pouvoir s'en servir
18:22dans le domaine de la santé,
18:23toutes les avancées
18:24dans le domaine de la motricité,
18:26et bien on va par exemple
18:26pouvoir les adapter
18:27pour concevoir des exosquelettes
18:29pour des personnes handicapées,
18:31et puis on va pouvoir également
18:32s'en servir
18:33comme robots partenaires
18:34pour les sportifs,
18:35robots partenaires d'entraînement,
18:36voire adversaires,
18:37on pourrait imaginer un jour
18:38une diffusion de compétitions télévisées,
18:41hommes contre machines,
18:42je pense qu'il y aurait
18:43un public pour ça.
18:44Alors pour la Chine,
18:44c'est aussi une manière
18:45de montrer un peu
18:46ses muscles technologiques.
18:48Oui, clairement,
18:48parce que c'est le pays hôte
18:49de ces Jeux Olympiques robotiques,
18:51mais en fait,
18:52il y a 95% des robots
18:54qui sont des robots chinois,
18:55donc c'est vraiment,
18:56histoire de dire,
18:56c'est vraiment nous les plus forts
18:58dans le domaine
18:58de la robotique humanoïde
18:59qui est une réalité,
19:00et d'ailleurs c'est pas un hasard
19:01puisque cet événement,
19:02il coïncide quasiment jour pour jour
19:04avec le World Robot Conference
19:05qui est la grande conférence
19:07annuelle mondiale
19:07de la robotique
19:08qui se tient également
19:09à Pékin,
19:10dans laquelle on a eu
19:10des démonstrations
19:11plus spectaculaires
19:12les unes que les autres.
19:13Vous savez que
19:13si Jinping a dit
19:16que la robotique
19:16c'était la prochaine
19:18grande révolution industrielle
19:19pour la Chine,
19:19ils y voient le même potentiel
19:21que les smartphones
19:21ou les voitures électriques,
19:23donc vraiment,
19:23ils veulent être très en avance
19:24sur ce sujet-là,
19:25et ça tombe à peu près
19:26au même moment également
19:27que l'introduction
19:28en bourse d'Unitri.
19:29Unitri,
19:30c'est le champion chinois
19:31de la robotique
19:31qui s'est introduit en bourse
19:32la semaine dernière
19:33sur son premier jour de cotation.
19:35La valeur de l'entreprise
19:36a été multipliée par 5,
19:38donc vraiment,
19:38très grosse avance
19:39du côté de la Chine.
19:40La France et l'Europe,
19:42malheureusement,
19:42ne sont pas absentes
19:43mais un peu en retard
19:44dans ce domaine.
19:44Il faut aussi
19:45qu'on se réveille de ce côté-là.
19:50Voilà,
19:50c'est tout pour cette semaine
19:51de Culturia.
19:52Merci de nous avoir suivis.
19:53On se retrouve
19:54dès lundi matin
19:55dans Good Morning Business.
19:56D'ici là,
19:57restez connectés.
19:58Good Morning Business,
20:00Culturia.
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