- il y a 19 minutes
Ce mardi 13 octobre, Tony Tung, cofondateur et directeur scientifique chez Presage, s'est penché sur ses analyses sur la course à l'IA qui prévaut actuellement, les transformations que l'IA apporte dans les différentes industries, ainsi que sur le cloud, l'infrastructure de l'IA, dans l'émission Tech&Co Business présentée par Frédéric Simottel. Tech&Co Business est à voir ou écouter le mardi sur BFM Business.
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00:00Tech & Co-Business, la chronique expert.
00:05Allez, dernier invité de cette émission, Tech & Co-Business depuis Station F, l'événement AI Pulse.
00:12Prédire plutôt que détecter, voilà ce que Tony Tung, l'homme qui veut apprendre au cloud, a anticipé.
00:18Voilà, et bien on va en parler avec lui. Tony Tung, bonjour.
00:20Bonjour.
00:20Merci d'être avec nous. Vous êtes cofondateur et Chief Science Officer de Présage,
00:24une start-up française, fondeur 2024 par Benjamin Ray et Arthur Chevalier que vous avez rejoint.
00:29Sur les digital world models, on va parler de tout ça.
00:32Ce qui nous intéresse aussi, c'est ce que vous avez fait avant.
00:34Vous avez travaillé, vous avez rejoint Meta en 2016.
00:37Donc, vous allez nous dire un peu pourquoi vous avez basculé aussi vers l'univers de la start-up.
00:43Vous êtes ingénieur télécom Paris, vous êtes spécialisé de la vision par ordinateur.
00:47D'où on voit le lien avec les world models.
00:49Ma première question est, vous connaissez bien ce secteur.
00:52Comment vous analysez un peu l'ambiance en ce moment, de cette course à l'IA, de ce jeune ingénieur
00:59qui dit
01:00« Attention, on va trop vite, on va tuer l'humanité, etc. »
01:02Comment vous voyez ça ?
01:05Moi, je pense qu'en ce moment, évidemment, avec l'IA, ça bouge beaucoup.
01:09Ça va très vite.
01:10Et je vois que c'est encore beaucoup d'opportunités, en fait, pour créer des nouvelles technologies.
01:17Ce qu'on a vu aussi ces dix dernières années, donc quand j'étais à Meta, c'est que la
01:24compétition et la course, ça a toujours abouti à beaucoup de nouveautés.
01:31Et c'est ça qui fait en fait.
01:33C'est un emballement, entre guillemets, médiatique.
01:35On se souvient, enfin, vous êtes beaucoup plus jeune que moi, mais on se souvient, on attendait avant les six
01:40mois, les huit mois pour avoir des nouvelles versions.
01:42Là, on a parfois une version le matin, une version le soir.
01:45C'est complètement fou aujourd'hui.
01:46Oui, c'est vrai.
01:47Ça va très vite.
01:49Et en même temps, ce qui marche bien, c'est que les gens, ils ont un peu une idée claire
01:53de là où ils veulent aller pour certaines applications, que ce soit en science ou en médecine.
01:59Et donc, on voit en fait que ça apporte énormément de choses.
02:02Il y a encore plein de choses dont on se demande est-ce que ça va marcher ou pas.
02:06Mais les changements, les transformations que l'IA apporte dans les différentes industries sont un peu sans nos retours.
02:13Justement, vous avez rejoint Meta en 2016, donc vous avez vu toute cette évolution.
02:17Vous êtes surpris de la vitesse à laquelle ça va aujourd'hui.
02:19Vous attendiez, quand vous voyez peu à peu 2016, 2018, 2009, vous vous dites, oh là là, on est en
02:24train d'accélérer, d'accélérer.
02:25Vous le sentiez déjà, ça ?
02:27Meta, ça a toujours été une boîte où, en fait, on veut aller vite.
02:30Et donc, ça a toujours été aller vite.
02:33Oui, l'IA a porté, a transformé beaucoup de technologies.
02:38Moi, je me rappelle, il y a 10 ans, quand je suis arrivé à San Francisco, tout tournait autour des
02:45voitures autonomes.
02:47La voiture autonome, c'est la réalité virtuelle.
02:49Et pour moi et mon domaine, qui est la vision pour ordinateur, c'était un paradis.
02:55Mais ces 5 ou 10 dernières années, cette course qu'il y avait dans ces domaines a transformé énormément de
03:01choses.
03:02Oui, vous y avez participé parce que c'est vrai que vous êtes spécialiste.
03:05Vous avez d'abord travaillé sur la réalité virtuelle, puis la direction de la recherche en IA.
03:09Vous avez été, du coup, en plein dans cette vague quand Mark Zuckerberg a dit, allez, on change, on ne
03:13s'appelle plus Facebook, on s'appelle Meta.
03:15Je vais vous parler du Metaverse, ça va changer de monde.
03:17Vous étiez dans tout ça, dans toute cette vague complètement dingue.
03:20Oui, et oui, ça change très vite.
03:22Et donc, en fait, pour revenir aussi à votre question, ça change très vite.
03:26Et quand ça se rapproche plus proche, quand ça se rapproche du produit, donc les priorités changent aussi.
03:32Donc, aller travailler pour une start-up, une pointe start-up, aller travailler pour Présage dans un nouveau domaine, qui
03:39est les digital world models,
03:41c'est aussi une opportunité de se focaliser sur un problème et faire de la recherche de pointe, mais sur
03:47un problème particulier.
03:48D'accord, on va y revenir.
03:49Je vous pose juste une dernière question sur, alors vous n'avez pas travaillé, vous avez commencé à travailler sur
03:54les world models,
03:55appliquer les world models au monde digital, c'est ça, mais vous n'avez pas travaillé avec Yann Lequin.
04:00Vous avez quitté Meta à peu près au même moment.
04:02Mais comment vous, qu'est-ce qui a changé chez Meta aujourd'hui ?
04:05Puis ensuite, on va basculer sur Présage.
04:08L'anecdote aussi, c'est que j'ai rencontré Yann Lequin en 2014.
04:12C'est un peu grâce à lui que je suis rentré.
04:16J'ai rencontré quand j'étais au Japon.
04:18Donc oui, on s'est rencontré plusieurs fois.
04:22Qu'est-ce qui a changé depuis ?
04:25Ou qu'est-ce qui m'a motivé ?
04:27Avant, qu'est-ce qui a changé pour vous chez Meta, de votre regard un peu extérieur aujourd'hui ?
04:33Comme vous avez dit vous-même, très bien, l'engouement pour l'IA, la course, la compétition avec des nouveaux
04:39acteurs
04:39qui n'existaient pas il y a 10 ans.
04:41Le fait aussi que l'IA a même débloqué des verrous qu'on avait en réalité virtuelle et aussi même
04:52pour les voitures autonomes.
04:56Il y a plein de portes qui se sont ouvertes.
04:57Il y a plein de portes qui se sont ouvertes.
04:59C'est vrai qu'après, les ressources sont toujours limitées, même à grande échelle.
05:04Il faut faire du produit.
05:05C'est des boîtes.
05:06C'est de la big tech.
05:07Oui, c'est ça.
05:08Il faut faire du business derrière.
05:09Alors, qu'est-ce qui vous a pris ?
05:10Donc, un jour, vous dites, voilà, vous voyez passer Présage,
05:13alors qu'on entend ces salaires mirobolants dans la Silicon Valley pour tous ceux qui développent l'IA.
05:20Vous travaillez, vous auriez pu partir dans l'aventure AmiLabs.
05:23On vous l'a sans doute proposé.
05:25Alors, pourquoi ce choix de Présage ?
05:26Et racontez-nous un peu ce que fait Présage.
05:29Alors, ce qui était très intéressant, c'est que j'ai rencontré les deux confondateurs de Présage.
05:34Benjamin Ray et Arthur Chevalier.
05:35Et Ipulse, ici, il y a exactement un an.
05:38Incroyable.
05:38Donc, c'est un peu la boucle qui se ferme.
05:41Et donc, aujourd'hui, je présente la boîte.
05:44En fait, avec Présage, on attaque un problème particulier,
05:46qui est le problème de l'infrastructure.
05:47Et qui est, en fait, très importante pour le futur de l'IA elle-même.
05:52L'infrastructure de l'IA, donc, c'est les clouds.
05:55Mais c'est aussi tout ce système de GPU, CPU.
05:59Et ce système est aussi qui est régi par, aujourd'hui, les agents IA.
06:04Et ce système est devenu très, très complexe.
06:06Et c'est devenu si complexe qu'il ne peut plus être géré par des humains.
06:11Il faut ajouter une couche d'intelligence à l'infrastructure IA
06:14pour que l'IA du futur, en fait, puisse tourner.
06:16C'est ce que vous dites, un prédire plutôt que détecter.
06:19C'est ce que je l'ai mis dans le titre, mais c'est évidemment qu'il l'avait prononcé.
06:22Voilà.
06:23Donc, l'idée de Présage, c'est d'anticiper les pannes avant qu'elles surgissent.
06:27Aujourd'hui, les modèles sont plutôt réactifs.
06:30Donc, les pannes arrivent.
06:32Et donc, les ingénieurs vont essayer de corriger les pannes.
06:35Mais ça crée beaucoup de pannes, d'arrêt de service, des choses comme ça.
06:42Donc, en prévenant les pannes à l'avance, on peut proposer les solutions à l'avance.
06:47Et comment vous allez repérer ces pannes ?
06:49Est-ce que c'est des sondes que vous allez poser un peu partout ?
06:53Est-ce que c'est la data qui vous remonte et vous dit, tiens, on a déjà eu ce type
06:56de data,
06:57ça a donné des types de pannes, on est en train de...
06:59Exactement, oui.
06:59...un fiscal faible ?
07:00Donc, c'est de l'IA, donc ça apprend sur les données.
07:02Pas les données des utilisateurs, ça, on ne s'en occupe pas du tout.
07:05Mais c'est les données du cloud.
07:06D'infrastructure.
07:08Oui, les configurations, les tickets qui passent entre les API qui sont appelés.
07:13Et en fait, toute cette interaction entre les appels et les failles,
07:19en fait, ça crée une dynamique, c'est un système dynamique
07:22qui peut être aussi appris par l'IA, comme dans le monde réel.
07:26Alors, ce que vous présentez, c'est CloudOne, ou Cloud1, si je prononce en français,
07:30CloudOne, c'est le modèle fondationnel, je ne sais pas si le terme est français,
07:36sur lequel Présage bâtit toute sa technologie.
07:39Aujourd'hui, son développement, c'est prêt ?
07:41Est-ce que c'est déjà... Vous commencez à le tester, j'imagine ?
07:44Oui, c'est à l'état de prototype, je dirais, mais on le fait tourner sur des vraies données cloud.
07:50D'accord.
07:50Donc, on a aussi un data factory, un système qui produit des données,
07:55mais dans le cloud, qui reproduit des failles historiques et des vraies failles,
07:59donc avec des montées de charges, des ressources, des API qui tombent.
08:07Et donc, avec des données réelles qu'on récupère de partenaires, comme Scaleway,
08:15bientôt, on apprend notre modèle CloudOne à prédire ses pannes.
08:21C'est un jumeau numérique de l'infrastructure cloud, quelque part ?
08:24C'est presque comme un jumeau numérique.
08:26On peut penser de la même chose, sauf que, en fait,
08:28les simulations se passent dans une abstraction du cloud.
08:33Donc, en fait, on n'a pas besoin...
08:35En fait, les jumeaux numériques qui sont utilisés, par exemple, dans différentes industries,
08:40modélisent, en fait, les problèmes.
08:43Donc, il faut entrer à la main les équations, les choses comme ça.
08:46Et en fait, c'est aussi très coûteux, des fois, de faire tourner les jumeaux numériques.
08:50Ici, en fait, c'est INEA qui va faire la prédiction en fonction des entrées qu'on lui donne.
08:55Donc, c'est très rapide, c'est plus petit, c'est plus économique et c'est robuste.
08:59Ça veut dire aussi que vous lui attribuez un certain niveau de confiance aussi à cette IA
09:03pour être certain de son jugement, des signaux faibles qu'elle a repérés.
09:08Et puis, quand elle va commencer à prévenir qu'il peut y avoir un problème.
09:11Parce que le but n'est pas quand même de dire toutes les 10 minutes,
09:14il va y avoir un problème, il va y avoir un problème.
09:15Oui, c'est vrai.
09:17Donc, nous, notre but, c'est l'autonomie.
09:19Donc, on essaye de tendre vers l'autonomie des infrastructures.
09:23Mais avant d'arriver à l'autonomie complète, donc c'est très progressif.
09:27On peut imaginer d'abord un système qui propose des solutions à un opérateur
09:32et après, l'opérateur peut décider quelles solutions.
09:35Et pour les solutions qui sont les plus sécures, en fait,
09:41il pourra prendre la décision tout seul.
09:43À la fin, l'opérateur devrait chapeauter plusieurs opérations
09:48qu'être derrière chaque opération à débuguer.
09:51Vous, vous avez travaillé évidemment sur la modélisation du monde physique.
09:55Oui.
09:55Et là, finalement, vous êtes en train de travailler sur une modélisation du monde virtuel.
10:00Qu'est-ce que, voilà, quelle est la passerelle entre les deux ?
10:02Les modèles derrière, les modèles IA qui tournent, en fait, ils sont très similaires.
10:09Oui, donc, dans le monde physique, en fait, on observe,
10:13donc on a des tables, des chaises, des humains qui interagissent avec l'environnement.
10:17Et donc, l'IA de la physique va apprendre la physique du monde réel.
10:24Donc, la physique basée sur des lois de Newton, par exemple.
10:27Donc, si un objet peut tomber, il va se casser, des choses comme ça.
10:32Dans les infrastructures digitales, on a des différents types de ressources,
10:37des CPU, des GPU qui interagissent entre eux.
10:39Et donc, Cloud One va apprendre la physique du cloud.
10:44Avec les interactions, la dynamique et tout ça, oui.
10:47J'imagine, on parle beaucoup de souveraineté ici, en ce moment.
10:50Vous, le fait que vous travaillez sur les données d'infrastructures.
10:54Bon, il y a cet aspect souveraineté, parce que ces données, il faut qu'elles soient quelque part,
10:57parce qu'on y apprend quand même des choses.
10:58Mais c'est pas quelque chose d'essentiel dans l'offre de présage ?
11:05Pas pour l'instant, non.
11:07Nous, on ne se focalise plus sur la technologie elle-même.
11:10Donc, aujourd'hui, la majorité des clouds se trouvent aux Etats-Unis.
11:14Donc, on discute aussi avec des partenaires là-bas, mais on travaille avec tout le monde.
11:20Vous êtes à Paris, mais je crois que vous vous ambitionnez de vous installer à San Francisco.
11:24Pour l'instant, pour les clients.
11:26Oui, d'accord.
11:26Ici, on a le partenariat avec Scaleware, on a le partenariat avec Soprasteria.
11:31On fait aussi des partenaires avec le milieu académique.
11:34Ah oui, j'imagine que pour les ESN, vous êtes une plateforme, un outil formidable pour elles,
11:40pour travailler elles-mêmes avec leurs clients.
11:42Ça, ça aussi, c'est une partie de votre business model ?
11:45Oui, oui.
11:46Donc, travailler, oui.
11:49Soit en direct avec les clouders, soit en passant par les ESN comme Soprasteria.
11:55Exactement.
11:55Nous, on veut apporter cette couche d'intelligence dans les systèmes, oui.
12:00Bon, et là, quand vous étiez chez Meta, vous étiez aux Etats-Unis.
12:05En un an, vous êtes revenu vivre en France, c'est ça ?
12:07Oui, j'étais aux Etats-Unis pendant 10 ans.
12:11Avant ça, j'étais au Japon pendant 8 ans.
12:12Oui.
12:13Donc, très content de venir ici à Paris.
12:15De revenir en France.
12:16Et puis, de fêter les un an, justement.
12:18Oui, exactement.
12:19C'est assez incroyable comme histoire.
12:21Merci d'être revenu nous.
12:22Merci de vous raconter.
12:23Juste un dernier mot, c'est combien de personnes aujourd'hui chez Présage ?
12:26On est quatre.
12:27On est quatre permanents.
12:27On est cinq, donc, avec un stagiaire, mais on est quatre.
12:29Bon, mais je suis sûr qu'on recrute, oui.
12:31Oui, je suis sûr qu'en mettant le porte-drapeau Tony Tung, on va certainement réussir à recruter.
12:37Merci à vous, donc, Tony Tung, cofondateur, chief science officer de Présage, ancien directeur de recherche en IA chez Meta.
12:44Merci d'être venu nous parler avec autant de clarté, à la fois de Présage et de votre passé chez
12:49Meta.
12:49Et on vous suivra maintenant.
12:50Enfin, on avance là.
12:51Mais on imagine dans un an et on parlera du parcours déjà de Présage.
12:55Merci d'avoir été avec nous.
12:56Notre émission se termine.
12:57On se retrouve la semaine prochaine.
12:59Alors, je ne saurais pas vous dire si ce sera au même endroit.
13:02Ce sera à la même heure.
13:03Car effectivement, en ce moment, on bouge beaucoup.
13:05En tout cas, restez avec nous et on vous remercie de votre fidélité sur BFM Business.
13:09À très bientôt.
13:11Tech & Co Business sur BFM Business.