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L'intelligence artificielle dans la pratique
 
14/03/2019 :: S'il est un sujet qui fait couler beaucoup d'encre ces temps-ci, c'est bien l'IA (Intelligence Artificielle). Mais quelle réalité dans les entreprises ? Éléments de réponse avec les intervenants d'un débat organisé par le Club de la Presse informatique B2B, dont une entreprise témoin.

Définitions

Si les intervenants s'accordent plus ou moins sur les définitions de l'IA, du machine learning et du deep learning, "il n'y a pas qu'une seule définition de l'IA et en outre elle n'est pas figée dans le temps", précise Mouchira Labidi, docteure en IA et responsable de l'offre Intelligence Artificielle chez Econocom. "Il y en a en outre plusieurs types : celle qui utilise des données et celle qui utilise des règles. Concernant le machine learning et le deep learning, on distingue aussi différents types d'apprentissages : l'apprentissage supervisé est celui dans lequel on donne la réponse en même temps que la question. Dans l'apprentissage non supervisé, on soumet une problématique à laquelle plusieurs réponses sont possibles. Enfin, l'apprentissage par renforcement est celui dans lequel on récompense ou on pénalise en fonction du résultat obtenu".

Le cas Soitec

Entreprise française basée à Grenoble, Soitec est le leader mondial des matériaux semi-conducteurs innovants. Elle conçoit et produit, dans ses deux usines de Grenoble et de Singapour pour quatre lignes de production au total, des matériaux semi-conducteurs innovants, substrats sur lesquels sont gravés puis découpés les circuits de composants électroniques. Elle propose des solutions pour poursuivre la miniaturisation des puces, augmenter leurs performances et réduire leur consommation d'énergie. Ses produits sont utilisés pour la fabrication des puces qui équipent les smartphones, les tablettes, les ordinateurs, les serveurs informatiques ou les data centers. On les retrouve aussi dans les composants électroniques présents dans les automobiles, les objets connectés, les équipements industriels et médicaux.

Née il y a 25 ans, l'entreprise est présente dans le monde entier et réalise 87 % de son chiffre d'affaires à l'international. Elle possède plus de 3 000 brevets et emploie 1 200 collaborateurs, dont 69 % de cadres, ingénieurs et techniciens. Elle est cotée à la bourse de Paris (Euronext) depuis 1999. Son chiffre d'affaires, de l'ordre de 380 M€ sur le dernier exercice, est en forte croissance, de même que son résultat opérationnel courant.

En matière d'IA, l'entreprise a une stratégie ambitieuse : "il y a six ou sept ans, nous avons entamé notre transformation et migré tous nos SI dans le cloud", explique Xavier Michallet, responsable informatique et innovation de Soitec. "Nous avons eu une stratégie 'cloud first' et en voyons aujourd'hui les bénéfices. Nous souhaitons maintenant développer l'IA au sein de la société : nous la voyons comme le prolongement de la transformation numérique".


L'inspection visuelle des plaques chez Soitec

Dans cette logique, Soitec a développé une première application, de détection de défauts, sur la base de photographies infra-rouge des plaques de 200 ou 300 mm de diamètre qu'elle produit. Jusqu'ici, cette opération était réalisée visuellement, par des humains. Un travail fastidieux, puisque les défauts ne sont finalement pas si fréquents que cela. "Avec le premier algorithme que nous avons mis au point, aucun défaut n'était jamais détecté", se souvient Xavier Michallet. "Nous avons donc retravaillé notre algorithme pour qu'il soit plus réaliste". Cette première phase de mise au point du modèle a nécessité de l'ordre de trois à quatre mois.

"Aujourd'hui, nous sommes en phase d'industrialisation, qui va s'étendre sur trois mois également", poursuit Xavier Michallet. Dans 99,8 % des cas, les plaques sont conformes et ne posent pas de problème. Lorsque la machine détecte un défaut, elle le signale et c'est alors une personne qui prend le relai et la décision finale. L'application s'appuie sur l'infrastructure et utilise la puissance de calcul d'AWS (Amazon Web Services) ainsi que les outils qu'ils proposent. "AWS est en quelque sorte une extension de notre propre data center", note le responsable.

La France à la traîne

Mais si le cas de Soitec est exemplaire à bien des égards, toutes les entreprises françaises ne sont pas ni aussi avancées, ni aussi ambitieuses. "20 % des entreprises françaises ont pris en compte l'IA alors que la Chine, par exemple, est beaucoup plus en avance", constate amèrement Olivia Faucheux, responsable du développement des ventes Customer eXperience chez Oracle. "Les français sont certainement les champions du monde des PoC (Proof of Concept)", s'amuse Mouchira Labidi. "Nombreux sont nos clients qui en font. Il faut dire que si les technologies existent et font leurs preuves, l'IA implique ensuite de réorganiser l'entreprise en fonction".

"La part des PoC est en baisse", tempère Patrick Darmon, responsable applied intelligence chez Accenture France, Belgique et Pays-Bas. "Et le terme 'industrialisation' recouvre des réalités différentes selon qu'on parle au DSI, au data scientist ou aux gens du métier. On est aujourd'hui en gros à 30 % d'industrialisation", estime-t-il. Chiffre dont doute Stéphane Rion, senior deep learning scientist, AI & emerging practices chez Teradata, qui confirme le retard de la France sur les autres pays. "Il faut arrêter de parler de PoC, d'autant que le cloud public permet d'aller vite, beaucoup plus vite", s'énerve Xavier Michallet.

Pour illustrer leurs propos, les intervenants citent un certain nombre de projets en cours ou déjà en production, tantôt chez leurs clients, tantôt en interne. Ainsi en va-t-il d'Experia, cité par Stephan Hadinger, directeur des technologies de AWS France. Expedia gère et met à jour les photos d'hôtels qu'il propose grâce à un système basé sur l'IA. Nicolas Roger, senior manager, solutions architects chez Equinix, explique "qu'en interne l'IA n'est pas encore vraiment utilisée, sauf dans de rares cas, comme l'optimisation du refroidissement d'un data center. En revanche, nous travaillons beaucoup sur le véhicule autonome avec des constructeurs allemands". Il cite aussi la gestion des problèmes de fraude dans la grande distribution : "la reconnaissance d'image du produit permet de le corréler avec son prix. Ainsi, si une étiquette a été falsifiée ou déplacée, au moment du passage en caisse le système le détectera". Olivia Faucheux signale que "la fonctionnalité IA est activable dans les applications d'Oracle" et précise qu'elle est utilisée en interne, notamment pour la gestion des RH et faire des recommandations de postes en fonction des compétences.

En dehors de ces quelques exemples, force est de constater que la maturité opérationnelle de l'IA n'est pas encore vraiment au rendez-vous en France. À ceci s'ajoutent les problématiques de compétences et de recrutement. Un data scientist est-il plutôt un mathématicien ou un informaticien ? Ou les deux ? Sur ce point, les avis divergent.

Chez Teradata on recrute des profils entre la statistique et les mathématiques, explique Stéphane Rion, tandis que Patrick Darmon et Accenture penchent plutôt pour des profils d'informaticiens. "Mais il y a aussi besoin de mathématiciens, car nous avons besoin d'agilité". Mouchira Labidi constate "qu'il est difficile de recruter en ce moment", raison pour laquelle Econocom "fait monter en compétences des collaborateurs en interne". Ajoutons que ces profils poiintus, très recherchés, voguent souvent d'une entreprise à l'autre, d'un client à un fournisseur ou inversement, ce qui complexifie encore la donne.

Benoît Herr

 
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