KICÉKIKONÉ, le podcast par un média, pour les médias, sur les médias.… by Havas Edition.
L'intelligence artificielle abordée sous un angle sociologique et philosophique, racontée par Sophie Delcourt.
L'intelligence artificielle abordée sous un angle sociologique et philosophique, racontée par Sophie Delcourt.
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00:00 Avas édition, en partenariat avec Altice Média Ads & Connect, présente
00:05 Qui sait qui connaît ? Le podcast par un média pour les médias sur les médias.
00:15 Bonjour Sophie. Bonjour Valérie.
00:19 Je suis vraiment ravie de vous accueillir aujourd'hui au sein de ce nouvel épisode de Qui sait qui connaît ?
00:24 que l'on a décidé de consacrer aujourd'hui à un sujet dont on parle beaucoup en ce moment qui est l'intelligence artificielle.
00:29 On en parlera avec vous ainsi que de toutes les nouvelles technologies.
00:33 Mais avant, est-ce que vous pourriez nous dire quelques mots à votre sujet ?
00:37 Bien sûr, je m'appelle Sophie Delcourt, je suis planneur stratégique et je travaille donc au Cortex, plutôt côté Avas Média.
00:44 Ça fait plus de 20 ans maintenant que je travaille dans la stratégie de marque,
00:49 les études, je m'intéresse aussi bien aux aspects
00:53 sociologiques
00:55 de la vie, qu'aussi avec une réflexion plutôt sur les imaginaires.
01:00 Et ce qui est intéressant, c'est que ce podcast s'appelle Qui sait qui connaît ?
01:04 Je vais essayer de vous emmener avec moi à la découverte, en tout cas à un certain point de vue sur l'intelligence artificielle.
01:11 Effectivement, l'objectif de ce podcast Qui sait qui connaît ? c'est d'essayer
01:15 d'expliquer de manière extrêmement simple un certain nombre de notions dont on entend vraiment beaucoup parler.
01:20 Donc c'est vrai qu'on entend beaucoup parler d'intelligence artificielle, de chat GPT, de machine learning, mais le discours reste parfois un peu flou
01:28 pour certains. C'est quoi en réalité l'intelligence artificielle, Sophie ? Comment est-ce qu'on pourrait en donner une définition assez simple ?
01:35 Alors une définition assez simple, moi je vais pas être très très
01:38 créative, j'ai pris celle du Larousse, c'est que l'intelligence artificielle c'est
01:43 l'ensemble des technologies qui vont être développées pour réaliser des machines qui sont capables de simuler
01:50 l'intelligence humaine, c'est-à-dire la perception, la compréhension, avoir des actions, avoir de l'apprentissage.
01:57 Tout ça avec le mot du lot qu'on ne comprend toujours pas au moment où on se parle, comment fonctionne l'intelligence humaine
02:03 et que le cerveau humain, on sait toujours pas
02:06 comment il marche, qu'est-ce qu'il y a dedans exactement, à quoi il ressemble. Donc quand on parle d'intelligence artificielle,
02:12 il faut aussi comprendre que la base, ce sur quoi on va
02:17 essayer de prendre modèle, en fait on n'a déjà pas l'idée de ce que c'est.
02:21 C'est vrai, c'est vrai, donc ça rend pas la tâche facile. Alors néanmoins, est-ce qu'il existe différentes formes d'intelligence artificielle ?
02:28 Alors tout à fait, et ce dont on parle aujourd'hui,
02:31 c'est important de bien comprendre, il y a deux, on va dire, grandes natures d'intelligence artificielle.
02:36 La première, c'est les intelligences artificielles qu'on appelle "prédictives"
02:41 et c'est donc toutes les intelligences artificielles qui sont basées sur le machine learning, alors c'est-à-dire en fait
02:47 des ordinateurs qui sont capables d'apprendre à partir de données, une grande collection de données,
02:52 qui vont être capables d'apprendre, de faire des prédictions en fait.
02:56 C'est basé sur le passé, ils vont essayer d'apporter une bonne réponse pour le futur.
03:01 Et c'est sur l'analyse d'un grand nombre de data et c'est vraiment de la statistique, de la probabilité. Et ces intelligences artificielles là,
03:09 prédictives, on les connaît déjà très bien, puisque finalement c'est celles de Météo France.
03:16 Donc, ça fait bien longtemps qu'on les regarde tous les soirs à la télévision.
03:19 C'est celle aussi de Google Ads, c'est celle aussi de TikTok.
03:24 Et puis, c'est aussi celle de Netflix qui vous recommande le fameux algorithme de Netflix,
03:29 qui, je crois, dans 80% des cas, vous pousse un contenu que vous allez regarder.
03:34 C'est une intelligence artificielle prédictive, en fait, qui se base sur vos choix, vos goûts dans le passé,
03:40 pour vous recommander des contenus et se dire "si elle aime les comédies romantiques,
03:44 je vais lui proposer des comédies romantiques".
03:46 Bien sûr.
03:46 Donc, on mesure aussi l'intelligence artificielle prédictive,
03:50 puisque il n'y a pas beaucoup d'imagination dans cette intelligence de dire "elle regarde des contenus romantiques,
03:55 on va lui pousser des contenus romantiques".
03:57 En fait, il y a une deuxième sorte d'intelligence artificielle qui fait beaucoup parler aujourd'hui et qui est un peu ce pour quoi on se voit,
04:04 c'est les intelligences artificielles génératives.
04:07 Et elles, ce qui est intéressant, c'est qu'elles sont capables de produire du nouveau.
04:14 D'où le nom générative.
04:15 Ce qu'elles attaquent, ça va être la créativité, la création.
04:19 Et ça, c'était quelque chose que les machines n'étaient pas capables de faire jusqu'à maintenant.
04:22 Et elles sont capables, en fait, à partir de l'existant, de compiler un grand nombre de données,
04:27 un grand nombre d'images, de textes, de vidéos.
04:29 Et à partir de ça, de générer quelque chose de nouveau, une synthèse ou créer des nouvelles images.
04:36 Donc, c'est les dailies, c'est les mi-journées qu'on va avoir pour les images.
04:40 Et puis, c'est surtout le fameux chat GPT dont tout le monde parle.
04:44 Mais en fait, il y en a beaucoup, ces intelligences artificielles génératives.
04:48 Et elles sont un peu spécialisées dans plein de domaines, puisque voilà, elles se développent un peu partout, en fait.
04:55 Et alors, justement, par rapport à cet engouement autour de cette dernière forme d'intelligence artificielle que vous venez d'expliquer,
05:02 l'intelligence artificielle générative, et puis d'une manière plus générale face à l'arrivée de toutes ces nouvelles innovations technologiques,
05:10 il y a différentes réactions chez les hommes.
05:12 Certains sont extrêmement enthousiastes à l'idée d'accueillir des nouvelles technologies, un progrès incroyable.
05:18 Et puis d'autres, au contraire, vont être limite effrayés, paniqués.
05:23 Pour quelle raison est-ce que ça active des réactions aussi différentes ?
05:26 C'est quoi les imaginaires associés à ces intelligences artificielles et à ces nouvelles technologies ?
05:30 En fait, ces intelligences artificielles, qu'elles soient prédictives, génératives,
05:36 elles réactivent toujours, finalement, nos réactions face à la technologie.
05:41 Et là, je vais prendre un point de vue un petit peu plus socio-imaginaire pour expliquer ça.
05:48 Mais en fait, une des premières technologies, c'est tout simplement le feu.
05:51 Le feu.
05:52 Le feu qui nous a permis de transformer le monde autour de nous et qui est responsable de notre développement,
05:58 puisque on a pu mieux manger, mieux assimiler les protéines et donc de venir avoir ce gros cerveau
06:06 qui est donc l'exemple de ces intelligences qu'on développe aujourd'hui.
06:09 Donc la première technologie qu'on a eue, c'est le feu.
06:12 Mais ensuite, il y en a plein d'autres, des technologies.
06:14 Les voitures sont des technologies, les couteaux sont des technologies, etc.
06:19 Face aux technologies, on a tout un imaginaire qui est extrêmement ancien.
06:24 C'est-à-dire que les hommes, pour s'expliquer les choses, apprendre, c'est le récit.
06:29 C'est notre façon, vraiment, à nous, êtres humains, de nous transmettre les informations.
06:35 Et dans ces récits, il y a des récits qui sont les récits de l'Antiquité,
06:40 notamment toute la mythologie gréco-latine.
06:44 Et il y en a un qui est très important pour comprendre la technologie,
06:47 parce que ce mythe, en fait, il est tout le temps réactivé dès qu'on parle de technologie.
06:52 Et c'est un mythe qui est sur le feu.
06:54 C'est le mythe de Prométhée.
06:56 Je ne vais pas entrer dans les détails, mais Prométhée était un être humain
07:02 qui a eu l'occasion de voler le feu au dieu pour le donner aux hommes
07:09 et donc changer la vie des hommes.
07:10 Quelle audace !
07:11 Quelle audace !
07:12 Sauf que ce mythe de Prométhée, ce n'est pas un mythe joyeux.
07:17 C'est parce que les dieux, en fait, se sont fâchés quand ils se sont rendus compte
07:21 que Prométhée leur avait volé le feu pour le donner aux hommes.
07:24 Et ils l'ont très largement puni.
07:28 Le pauvre Prométhée a fini à flanc de falaise avec son foie mangé chaque jour, etc.
07:34 Donc, ce n'était vraiment pas gai pour lui.
07:35 Mais du coup, on sait, l'être humain passe un récit sur la technologie,
07:40 qui est que toute technologie peut faire qu'on va essayer de devenir un dieu.
07:45 En fait, on a toujours le risque de cette hubris grecque, de se prendre pour un dieu
07:50 et donc de mal finir, puisque évidemment, se prendre pour un dieu, pour un homme, ce n'est pas bien.
07:55 Donc, ça réactive toujours cette ambivalence de suis-je un homme, suis-je un dieu ?
07:58 Si je suis un dieu, est-ce que je vais me faire punir ?
08:01 Donc, ça, c'est le mythe de Prométhée, qui est le premier mythe qui raconte la technologie
08:04 et qu'on va toujours reconvoquer.
08:06 Et comme aujourd'hui, quand on parle d'intelligence artificielle
08:09 et qu'on va convoquer forcément des imaginaires dystopiques, se dire
08:13 "les machines vont prendre le pas sur nous, ça va forcément mal tourner", etc.
08:18 En fait, on reparle de Prométhée et de ce destin absolument tragique de Prométhée.
08:23 Ensuite, il y a toujours un deuxième mythe qu'on vient convoquer après celui de Prométhée
08:27 et c'est celui de Pandore.
08:29 Parce qu'il faut savoir que Prométhée, il avait un frère pas très malin qui s'appelait Épiméthée.
08:34 Et Épiméthée, les dieux ont décidé de le punir aussi, comme Prométhée.
08:39 Et là, ils ont été encore plus vicieux qu'avec Prométhée,
08:42 puisqu'ils se sont dit pour bien punir Épiméthée, on va le marier à une création.
08:49 Donc, les dieux les plus puissants se sont réunis pour créer la femme parfaite,
08:53 qui s'appelle Pandore et qui est magnifique, extrêmement séduisante, etc.
08:58 Mais évidemment, c'est une femme et une femme est caractérisée par quoi ?
09:01 Par une espèce de curiosité insatiable, l'incapacité à écouter les hommes et à leur obéir.
09:08 Et donc, ils décident de marier Épiméthée à Pandore, dont il est fou amoureux,
09:12 et puis ils lui disent "mais pour la séduire, offre-lui quand même un beau cadeau,
09:15 voilà une belle boîte, mais dis-lui qu'elle ne peut pas l'ouvrir".
09:20 C'est son cadeau de mariage, mais elle ne peut pas l'ouvrir.
09:22 Donc, Épiméthée épouse Pandore, lui donne la boîte, la fameuse boîte de Pandore.
09:27 Et puis, comme on le sait, Pandore, elle ouvre la boîte.
09:30 Et donc, alors que les êtres humains jusque-là vivaient sans maladie, sans catastrophe, etc.
09:37 Ils ont toutes les maladies, tous les problèmes qui s'abattent sur eux.
09:40 Pandore, elle referme la boîte sur l'espoir.
09:43 Et donc, en fait, toute technologie, elle nous raconte toujours ce mythe de prométhée
09:49 et surtout ce mythe de la boîte de Pandore, c'est-à-dire à la fois
09:52 se prendre pour un dieu et quelles pourraient être les conséquences pour l'être humain
09:56 de se prendre pour un dieu.
09:57 Et aussi, la conséquence de la boîte de Pandore, de "on ne sait pas".
10:01 En fait, avec cette technologie, on ne sait pas ce qui va nous arriver.
10:05 Et est-ce qu'on ne va pas faire s'abattre tous les problèmes du monde ?
10:09 Est-ce qu'on ne va pas provoquer des catastrophes ?
10:11 Est-ce que ça ne va pas être la fin de tout ?
10:13 Donc, ça, ça explique en fait quelque part notre réaction face aux technologies
10:18 et que parfois, on a des visions sur les dystopies.
10:22 Qui viennent beaucoup plus facilement que des idées heureuses ou positives face à ça.
10:27 Ça, c'est vraiment, j'ai envie de dire, le câblage de base de l'être humain,
10:32 ce prométhée, ce mythe de Pandore face à toute technologie.
10:35 Ensuite, il y a une deuxième couche, j'ai envie de dire, qui sont un peu
10:39 les trois attitudes qu'on a toujours face aux technologies.
10:43 Et ça marche sur toutes les technologies, c'est-à-dire si je vous dis le téléphone,
10:47 je vous jure que quand on a installé le téléphone à l'époque,
10:49 les gens ont dit ça du téléphone, ça marche sur la voiture
10:53 et ça marche aussi sur l'Internet et ça marche aussi sur les intelligences artificielles.
10:58 Et en fait, c'est les trois grandes tensions que vont convoquer pour nous, être humain,
11:02 toute technologie, c'est-à-dire que toute technologie va nous mettre
11:06 dans une situation où il y a du positif, du négatif.
11:09 Et moi, je vais me situer quelque part entre les deux, tendu entre ces deux polarités.
11:13 Il y en a trois sortes.
11:15 La première, elle s'appelle "Easy but lazy".
11:18 Et ça veut dire "facile mais paresseux".
11:20 Et c'est de se dire, cette technologie, c'est vrai, elle me facilite la vie,
11:23 mais elle me rend paresseux.
11:25 La voiture, elle facilite mes déplacements, mais je deviens gros.
11:29 Le téléphone enregistre tous mes contacts,
11:32 mais je ne fais plus l'effort de mémoriser les numéros.
11:34 Exactement. Et par exemple, aujourd'hui, l'intelligence générative,
11:38 chat GPT, effectivement, elle permet de rédiger des textes extrêmement vite.
11:43 Mais en contrepartie, on se dit tout de suite,
11:46 eh bien, plus personne connaîtra l'orthographe, plus personne saura écrire, etc.
11:50 Évidemment, c'est "Easy but lazy".
11:52 Ça, c'est la première tension.
11:54 Et ça remet en question cette notion d'effort aussi pour obtenir quelque chose.
11:57 C'est ça. Ma vie est plus facile, mais en contrepartie, je suis paresseux
12:01 et donc, je vais commencer à désapprendre des choses.
12:03 Et puis, l'être humain va se réduire et puis peut-être son cerveau va devenir
12:06 un petit peu comme un raisin sec.
12:08 Et puis, voilà, il y a toujours cette première tension.
12:11 La deuxième tension qu'une technologie va activer,
12:15 c'est "Connected but lonely", connecté, mais seul, mais isolé.
12:19 Et ça, on l'a vraiment vécu avec la pandémie,
12:22 où on était hyper connecté par Zoom, par Teams,
12:27 par tous les moyens de communication, par tout ce que la technologie a permis.
12:31 Et c'était extraordinaire, en fait, avec le recul
12:33 et en même temps, de se sentir complètement isolé et de se sentir seul.
12:38 Et toute technologie va aussi créer ce "Connecté, mais seul".
12:43 Et la troisième tension dans laquelle on est toujours, c'est le "Safe but intrusive".
12:47 Et c'est de se dire, est-ce que je vends pas un peu mon âme au diable avec technologie ?
12:51 Et là, typiquement, les intelligences artificielles,
12:54 parce qu'elles sont basées sur des données, vont à mon sens, pour l'instant,
12:58 elles convoquent beaucoup le "Easy but lazy".
13:01 Mais je pense que là, le vrai débat va être sur le "Safe but intrusive".
13:05 C'est-à-dire que comme elles convoquent beaucoup de data, beaucoup d'informations
13:09 et puis qu'il y a déjà eu des problèmes de cèdes de data
13:12 qui se sont retrouvés dans ces intelligences artificielles,
13:14 alors que c'était des choses privées qui ne devaient pas y être.
13:17 Par exemple, des gens qui ont vu leurs messages SMS
13:21 ou leurs dossiers médicaux qui se sont retrouvés dans ces intelligences artificielles,
13:25 alors que ça n'aurait pas dû être.
13:27 C'est de se dire, en fait, la technologie, elle me protège,
13:30 mais en contrepartie, elle est intrusive, elle sait trop de choses sur moi.
13:34 Et typiquement, voilà, ça va être toutes ces technologies de reconnaissance faciale,
13:39 par exemple, de se dire à quel moment, comme Prométhée ou comme Pandore,
13:44 je vais trop loin, à quel moment, en fait, je vends mon âme aux diables.
13:49 Et en fait, ces trois tensions autour de la technologie,
13:51 elles marchent sur toute l'économie.
13:53 Elles marchent sur le téléphone, sur la voiture
13:55 et elles marchent aussi sur les intelligences artificielles aujourd'hui.
13:58 Et ça, ça explique beaucoup aussi, à mon sens, de quelles sont les réactions
14:02 qu'on peut avoir autour d'elles, à la fois d'être enthousiaste,
14:08 être impressionné et en même temps avoir peur et tout de suite reconconquer
14:12 des grands débats de "mais l'être humain est fini, on va s'avérer à rien,
14:17 ça va forcément finir en catastrophe" et de ne pas avoir l'imagination
14:21 qu'il y a un tas de scénarios possibles et qu'on n'en sait rien.
14:24 Et c'est vrai qu'il y a la boîte de Pandore, on ne sait pas ce qui va en sortir.
14:28 Donc, c'est extrêmement intéressant, ces trois tensions que vous avez expliquées
14:33 à l'instant, Sophie, parce que c'est vrai qu'on envisage
14:37 peut-être plus naturellement des visions un peu pessimistes.
14:39 Mais finalement, toutes ces nouvelles technologies et les intelligences
14:42 artificielles dont on parle en ce moment, elles ont aussi beaucoup de vertus.
14:45 Elles nous permettent beaucoup, beaucoup de progrès,
14:48 notamment dans l'univers médical.
14:50 Et ça, peut-être qu'on n'en parle pas assez.
14:52 Alors oui, ce qui est, à mon sens, très intéressant sur ces intelligences
14:58 artificielles, alors déjà sur les prédictives, évidemment,
15:01 elles nous facilitent quand même énormément la vie.
15:04 Les Alexa, les Google Home, tout ça, c'est très important.
15:09 Sur les génératives aussi, elles vont faire
15:13 qu'on va avoir des vrais gains de productivité.
15:15 Et évidemment, ça va réorganiser le monde du travail.
15:20 Ça, on ne va pas se le cacher.
15:22 Il y a aussi plein de questions à se poser sur la façon dont elles sont construites,
15:27 parce que ça reste des boîtes noires.
15:29 Elles ont beaucoup de biais.
15:31 Toute technologie, en fait, elle est neutre.
15:34 La technologie en elle-même, elle n'est pas négative, elle n'est pas positive, etc.
15:37 C'est ensuite les êtres humains, comment ils s'en occupent, à quoi elles servent,
15:41 qu'est-ce qu'ils font avec, qui est important.
15:44 Ce qui est vraiment intéressant, à mon sens, et qui est une grande révolution
15:48 sur les intelligences artificielles et en particulier, en fait, les génératives,
15:55 c'est qu'elles sont en train de faire un truc incroyable.
15:58 C'est de rendre possible la créativité à beaucoup, beaucoup, beaucoup, beaucoup de gens.
16:04 Dans beaucoup de domaines différents.
16:06 Dans beaucoup de domaines différents et surtout à beaucoup de gens.
16:08 Et de nous permettre, en fait, d'être beaucoup plus créatif.
16:13 Et ça, je pense que c'est quelque chose dont tous les êtres humains ont quelque part envie,
16:17 d'être plus créatif, parce que ça, c'est vraiment une spécificité,
16:23 c'est vraiment de l'humanité.
16:25 Et effectivement, typiquement, on pense beaucoup à nos métiers dans le média,
16:29 dans la création, ce que ça va changer.
16:32 C'est aussi intéressant de voir ce que ces intelligences artificielles
16:35 génératives, elles vont aussi changer dans la société.
16:38 Alors, je voulais parler d'abord de ce qu'elles vont changer
16:41 par rapport à notre rapport à la politique publique.
16:45 Ce que c'est hyper intéressant, c'est que ces intelligences artificielles,
16:48 elles permettent d'expérimenter et notamment, par exemple,
16:52 il y a Stanford et Google qui sont en train de faire une simulation
16:56 qui s'appelle Smallville.
16:57 Et c'est en simulation, grâce à l'intelligence artificielle,
17:00 de comment se comporterait une ville.
17:02 Ça ressemble un peu au Sims, mais en amélioré, d'êtres humains.
17:06 Mais du coup, ça permet de tester les conséquences de certaines politiques
17:10 ou par exemple, quelque chose qui s'appelle l'Enform,
17:14 qui est sur la transformation urbaine, l'aménagement urbain,
17:18 qui permet déjà de tester, d'expérimenter
17:21 avant la mise en place de politiques publiques
17:24 ou avant la mise en place de changements dans l'organisation de la ville.
17:30 Quelles pourraient être les conséquences de tester des scénarios ?
17:33 Et là où c'est très intéressant, c'est que jusque là,
17:37 on avançait quand même beaucoup à l'aveugle.
17:39 On n'imaginait jamais quelles pourraient être les conséquences des politiques.
17:43 Quelles sont les conséquences d'installer un rond-point à cet endroit-là ?
17:48 On ne peut pas imaginer parfois que...
17:50 Je me souviens d'une histoire de rond-point sur lequel des gens avaient mis un Bouddha
17:54 par hasard et puis c'était devenu un lieu de culte.
17:56 On n'imagine jamais, la vie a tellement plus d'imagination que nous.
18:00 Et donc, ces intelligences génératives, ces intelligences artificielles,
18:05 elles vont permettre d'essayer des politiques,
18:08 d'essayer et aussi nous, d'avoir beaucoup plus la main sur nos choix,
18:14 de faire des choix de politique, des choix d'aménagement,
18:18 de faire des choix de politique, de faire des choix de politique.
18:20 Et donc, on a vraiment une idée de ce qu'on peut faire.
18:23 Et c'est ce que je disais, c'est que c'est un peu comme un test.
18:26 C'est un test de la vie.
18:27 C'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
18:29 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
18:32 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
18:33 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
18:35 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
18:36 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
18:37 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
18:49 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
18:56 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:00 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:01 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:02 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:03 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:04 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:05 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:06 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:07 Et c'est un test de la vie, mais c'est un test de la vie.
19:08 notre créativité, de tester des
19:10 futurs, je pense qu'elles vont
19:12 vraiment aussi changer notre
19:13 rapport, tout simplement, à la
19:15 politique. Et ça, c'est énorme à
19:16 la société.
19:17 Ensuite, évidemment, sur le
19:19 médical, le prédictif
19:21 est absolument énorme,
19:23 parce que ce serait évidemment notre
19:24 rêve
19:25 "de", et ça a été
19:28 beaucoup porté par la génétique,
19:30 mais en fait aussi de pouvoir
19:31 attendre, c'est-à-dire des fois,
19:34 sur cette année, 30 ans avant,
19:35 mettre en place des choses qui vont
19:38 faire qu'on va
19:39 pouvoir éviter, surtout dans
19:41 des familles où on peut avoir
19:43 des maladies génétiques, familiales
19:45 qui sont vraiment vécues comme des
19:47 espèces de destins tragiques.
19:49 On a tous beaucoup d'espoir là
19:51 dedans, ce qui est hyper
19:52 intéressant.
19:53 Et moi, ce qui m'a vraiment
19:55 fait du bien, en fait, là-dessus,
19:58 c'est que
19:59 ça y est, il y a eu
20:01 une avancée qui a été faite
20:03 par trois élèves de lycée
20:05 sur trois continents différents,
20:07 parce que je crois
20:09 me souvenir qu'il
20:10 y en avait un qui était en Norvège,
20:13 un aux États-Unis et un en Chine,
20:15 qui ont utilisé une intelligence
20:17 artificielle.
20:19 Ils ont travaillé tous les trois
20:20 ensemble pour isoler,
20:22 en fait, les gènes qui
20:24 sont responsables des tumeurs de
20:26 cerveau les plus agressifs.
20:27 Donc, c'est des gens qui sont
20:30 au lycée, qui ne sont pas sur les
20:31 mêmes continents et
20:33 qui ont fait paraître cet article
20:35 de recherche dans la revue Aging,
20:37 sur le fait que,
20:38 finalement, en utilisant
20:41 cette intelligence artificielle qui
20:42 est ouverte à tout le monde et ce
20:44 dataset médical, en s'y mettant
20:46 à trois, donc des gamins,
20:48 ils ont 17 ans, voilà,
20:49 fille, garçon, peu importe, mais
20:51 ils ont réussi à identifier ce
20:53 gène sur les tumeurs au cerveau
20:56 les plus agressives.
20:57 Et là, ça nous donne quand même
20:58 beaucoup d'espoir parce qu'on se
20:59 dit, si des lycéens
21:01 sont capables de faire ça, ça
21:04 nous ouvre quoi ?
21:05 Nous, tout le monde, qu'est-ce
21:07 qu'on peut faire ?
21:08 Évidemment, ça repousse les limites.
21:10 C'est extrêmement, voilà,
21:12 optimiste.
21:13 C'est vrai et c'est bien d'en parler
21:15 parce qu'on parle, encore une fois,
21:17 beaucoup plus souvent, je trouve,
21:18 des points peut-être un peu plus
21:20 anxiogènes liés à ces nouvelles
21:22 technologies, à l'intelligence
21:23 artificielle. Mais ce que vous venez
21:24 d'expliquer, finalement, ça montre
21:26 que ça booste notre créativité,
21:27 alors qu'il y a quand même eu tout
21:28 un... beaucoup de questions
21:30 aujourd'hui sur tous les métiers
21:31 autour de la créativité, dans les
21:32 univers de la publicité, par
21:34 exemple, où on a quand même une
21:35 grosse crainte que ces IA
21:37 remplacent les directeurs
21:38 artistiques, même si moi,
21:40 personnellement, j'en suis pas du
21:41 tout convaincue. Mais c'est vrai que
21:42 ça bouleverse beaucoup toutes ces
21:44 notions. Donc, vous, vous êtes en
21:44 train d'expliquer qu'au contraire,
21:46 ça permet d'explorer de nouvelles
21:47 limites.
21:48 Pareil, ça démocratise aussi,
21:49 puisque des lycéens sont capables
21:51 de mettre au point des systèmes,
21:53 grâce à l'IA, qui nous donnent de
21:54 l'espoir dans le domaine médical.
21:56 Donc, ça va à l'inverse de tout ce
21:58 qu'on peut entendre en ce moment
21:59 autour des intelligences
22:00 artificielles.
22:01 Alors, je n'ai pas de boule de
22:02 cristal.
22:03 Ce qui est sûr, c'est que d'une
22:05 manière générale, en fait,
22:06 le marché du travail se
22:08 reconfigure avec les grandes
22:10 avancées technologiques.
22:11 Et on sait que, voilà,
22:14 il y a des estimations sur le fait
22:15 que ça va détruire certainement des
22:16 emplois, créer d'autres
22:18 emplois et certainement plus d'emplois
22:20 par la suite. Et ensuite, sur tous
22:22 les métiers de la créativité, à
22:24 mon sens, c'est
22:26 juste les créatifs vont s'en
22:27 emparer, comme ils se sont
22:29 emparés des autres technologies
22:31 avant. Et par exemple, là,
22:33 on a une technologie qui s'appelle
22:34 le son, qu'on est en train d'utiliser
22:36 toutes les deux.
22:37 Et les créatifs se sont emparés de
22:39 cette technologie.
22:40 Ça permet à tout le monde
22:41 d'écouter des concerts qui n'étaient
22:43 réservés qu'à une petite élite
22:45 aussi. Et je pense que
22:47 ces intelligences artificielles vont
22:48 aussi booster la
22:50 créativité.
22:51 Les gens vont travailler avec.
22:54 Ce qui est aussi intéressant, c'est
22:55 ce que je disais sur la
22:56 démocratisation.
22:57 On sait qu'on vit dans une société
22:59 qui est assez bloquée en termes
23:01 de progression, de quand on veut
23:04 aller travailler, par exemple,
23:06 dans un domaine professionnel
23:08 dans lequel on n'a pas vraiment de
23:09 relation.
23:10 Il y a tout ce scandale sur les
23:12 népo-babies, le
23:13 népotisme.
23:15 Mais on sait aussi qu'en France, on
23:17 est dans une société d'héritiers.
23:19 Je ne vais pas revenir sur Bourdieu
23:21 et tout. Moi, ce que j'ai vu aussi,
23:23 c'est des initiatives, par exemple,
23:25 autour de la Fashion Week, de gens
23:27 qui avaient réussi, grâce
23:29 à nos intelligences artificielles, à
23:30 faire des défilés.
23:32 En n'ayant pas forcément de moyens.
23:33 Or, c'est très cher de rentrer dans
23:35 les grandes écoles de mode.
23:36 C'est évidemment très cher de faire
23:38 un défilé.
23:39 Vraiment pas à la mesure
23:41 de toutes les bourses, de tout le
23:43 monde, surtout quand on sait que les
23:45 étudiants, il y en a beaucoup
23:47 qui ont vraiment du mal à joindre les
23:49 deux bouts.
23:50 Ça démocratise aussi ça, c'est-à-dire
23:52 qu'il y a des gens qui, aujourd'hui,
23:53 peuvent faire des défilés alors que
23:56 papa et maman ne sont pas forcément
23:57 là pour faire des chèques et
23:59 acheter du tissu.
24:00 Je parle aussi en tant que planeur
24:02 stratégique, c'est-à-dire aller
24:03 beaucoup plus vite sur certaines
24:05 parties de notre travail, ouvrir
24:08 plus notre champ, travailler avec
24:10 Lya comme un copilote.
24:11 Moi, j'aime beaucoup cette notion
24:13 que j'ai vue de l'intelligence
24:15 artificielle comme un copilote
24:17 qui va donc aider et puis
24:19 qui va aussi libérer du temps,
24:21 de la place.
24:22 Et ce "easy but lazy" dont on
24:25 parlait, moi, je
24:27 crois pas franchement au "lazy".
24:29 Je crois que ça va nous obliger à
24:30 développer encore d'autres
24:31 capacités, d'autres façons
24:33 de faire et à progresser.
24:35 Et ce n'est pas parce que les
24:37 baskets s'améliorent
24:38 que les basketeurs sont de moins
24:40 bons athlètes, au contraire.
24:42 Donc, la technologie, elle aide
24:43 aussi à s'améliorer.
24:44 Les basketeurs d'aujourd'hui sont
24:46 certainement des athlètes vraiment
24:48 meilleurs que les basketeurs d'il y
24:50 a un siècle. Pourtant, ils ont
24:51 vraiment des meilleures chaussures.
24:52 Non, mais c'est vrai que c'est une
24:56 vision, je trouve, très optimiste
24:57 et finalement assez proche du réel,
24:59 de ce qu'on vit au quotidien.
25:00 Tout dépend toujours de ce que
25:02 l'homme va en faire, finalement.
25:03 Exactement. Moi, je n'ai pas,
25:05 encore une fois, je n'ai pas de
25:06 boule de cristal. Et bien sûr que
25:08 ces technologies, cette
25:09 intelligence artificielle, elle va
25:11 être détournée.
25:12 Et que bien sûr, oui, elle va être
25:14 détournée pour le mal.
25:15 Évidemment, parce qu'il y a des
25:17 gens justes qui ne sont pas des
25:18 gens bien sur cette
25:19 planète.
25:20 Après, il y a aussi des gens bien
25:22 qui vont en faire des choses bien.
25:24 Et c'est l'histoire du monde.
25:25 C'est l'histoire du monde.
25:26 Et c'est aussi sans doute pour ces
25:27 raisons qu'un cadre, petit à
25:29 petit, va se mettre en place au
25:31 niveau de tout ce qui est question
25:33 d'éthique, d'utilisation.
25:34 J'imagine qu'on doit réfléchir
25:36 actuellement à un certain cadre
25:39 légal pour aider justement à ce
25:40 que ces actions plutôt
25:42 malveillantes soient le plus limité
25:44 possible.
25:45 Alors ça, ça va être une vraie
25:46 question. Et il y a des gens
25:47 chez Avas qui sont certainement
25:50 plus renseignés que moi sur ça.
25:51 Parce que bon, après ça, on a
25:53 toujours le problème de la loi qui
25:54 court moins vite que la technologie,
25:55 qui toujours essaye de rattraper.
25:58 Et puis, toujours aussi cette
25:59 question que ces technologies,
26:01 elles sont privées, elles ne sont
26:02 pas publiques, qui elles
26:04 appartiennent.
26:05 Et typiquement, évidemment,
26:07 OpenAI, qui au début est
26:09 créée pour que l'intelligence
26:11 artificielle...
26:12 Donc, OpenAI, pour ceux qui ne
26:14 savent pas, c'est la maison mère de
26:15 Chad GPT, est créée au
26:17 début par des géants de la tech
26:19 dans le but qu'elles soient au
26:20 service de l'humanité, de faire
26:22 de l'intelligence artificielle au
26:23 service de l'humanité et qui,
26:24 finalement, devient une entreprise
26:26 fermée comme une autre, une
26:28 boîte noire.
26:29 Donc, oui, des vrais enjeux
26:32 d'éthique, mais sur l'éthique, en
26:34 fait, moi, je vais rebondir.
26:35 Parce que quand je pense à
26:38 l'intelligence artificielle et que
26:39 j'y réfléchis et qu'on se dit
26:41 qu'elle va nous permettre de faire
26:43 tous ces gains de productivité,
26:45 de performance, elle
26:47 vient reposer, en fait,
26:49 la question du temps.
26:51 Si on gagne du temps, on en
26:53 fait quoi ?
26:54 Et en fait, il y a
26:56 un article assez
26:58 fondateur d'un économiste
27:01 qui s'appelle John Maynard
27:03 Keynes, qui est un grand
27:05 économiste anglais, qui a
27:06 inspiré
27:07 vraiment tout le 20e siècle.
27:10 On parle des politiques
27:12 économiques keynésiennes.
27:13 Ça a vraiment irrigué ses travaux,
27:15 la pensée économique.
27:17 Eh bien, en 1930, Keynes,
27:20 face aux technologies de 1930,
27:22 donc pour vous dire que ces débats,
27:24 ils ne sont pas vraiment du tout
27:25 d'aujourd'hui, a écrit un
27:27 article qui s'appelle "Les
27:29 possibilités économiques pour mes
27:30 petits-enfants", dans lequel,
27:32 en fait, Keynes se disait "mais
27:34 enfin, toutes ces technologies,
27:35 elles vont permettre de faire un
27:36 gain de temps tel que
27:38 finalement, mes petits-enfants,
27:40 certainement, ne travailleront que
27:41 15 heures par semaine".
27:42 Donc, voilà notre Keynes...
27:44 En 1930 !
27:45 En 1930. Donc, notre Keynes,
27:47 déjà un peu optimiste
27:49 puis surtout, c'est un peu
27:50 ironique parce que c'est vraiment
27:51 quelqu'un qui s'est usé lui-même
27:53 au travail.
27:54 Mais toujours est-il que
27:56 il disait "en fait, toutes
27:58 ces technologies, donc celles de
27:59 1930, elles vont pouvoir libérer
28:01 l'être humain de la tyrannie,
28:03 en fait, du marché du travail".
28:04 Et là, on était vraiment dans
28:06 l'industrie, dans ce qu'elle avait
28:07 de plus dur.
28:08 En plus, 1930, c'est juste
28:10 après la grande crise économique
28:12 de 1929.
28:13 On est en pleine dépression.
28:14 Les gens sont au chômage, font la
28:16 queue pour avoir du pain dans la
28:18 rue. Enfin, vraiment, c'est un
28:19 moment très dur du 20e
28:21 siècle.
28:22 Et il se dit
28:24 "ça va aller libérer les gens de la
28:25 tyrannie, du monde du travail.
28:27 Et puis, surtout, ça va aller
28:28 libérer de...
28:29 Alors, à l'époque, il n'y a pas le
28:31 concept de "bullshit job",
28:33 mais Keynes avait déjà le concept
28:35 de "useless job", les
28:37 emplois sans utilité.
28:38 Et il imaginait déjà ça.
28:39 Et il disait que donc, tout
28:41 l'enjeu, ça allait être de donner
28:44 des façons de vivre décentes aux
28:46 gens, puisque il allait
28:48 falloir sortir
28:50 seulement du
28:52 travail, comme on l'imaginait, mais
28:53 réinventer la vie pour autre chose.
28:56 Et du coup, je vais conclure en
28:57 fait, en revenant encore plus loin
28:59 à l'Antiquité.
29:01 On a un pège d'intelligence
29:03 artificielle, ce qui est certainement
29:04 le futur et qui nous projette
29:06 vers l'avant. Et puis, je n'ai pas
29:09 arrêté de vous revenir tout le temps
29:10 en arrière.
29:11 C'est fondateur.
29:12 Si on se penche un peu plus souvent
29:14 sur l'histoire, finalement, je
29:15 pense que ça pourrait apporter pas
29:16 mal de visions différentes.
29:17 Moi, déjà, j'espère que ça rassure
29:20 quand je parle des grands mythes et
29:21 qu'on se dit "ah, mais en fait,
29:22 déjà, face au feu, on se
29:24 posait déjà toutes ces questions".
29:25 Donc, en fait, on s'en est sorti
29:27 depuis le feu.
29:28 On s'en est sorti.
29:29 Voilà, on a le feu,
29:31 la voiture, le téléphone, tout ça,
29:32 on a géré. Donc, peut-être pour
29:34 l'intelligence artificielle, on va
29:35 y arriver aussi.
29:36 Mais du coup, pour revenir sur
29:38 cette question de "ça va
29:40 libérer du temps" et puis cette
29:41 question aussi de l'éthique.
29:43 Dans l'Antiquité, il y avait un
29:44 concept du temps qui était
29:46 l'osium et le
29:48 négosium.
29:49 Et alors, ce qui est intéressant,
29:51 c'est que dans notre vie d'aujourd'hui,
29:53 en fait, il n'y a plus d'osium.
29:54 Il n'y a plus que du négosium.
29:56 Alors, je vais expliquer ce que
29:57 c'est que les deux.
29:58 L'osium, en fait, c'était
29:59 le terme qui
30:01 parlait du temps libre, mais
30:04 ce n'était pas une vision du temps
30:06 libre comme un temps oisif
30:08 ou un temps perdu.
30:09 C'était un temps dans lequel
30:11 une personne allait
30:12 étudier, allait
30:15 se construire en tant qu'être humain,
30:17 allait réfléchir, allait
30:19 méditer sur la vie
30:21 et c'était donc le contraire de la
30:22 vie active.
30:23 Mais c'était une vie
30:25 pour, ben,
30:26 j'ai envie de dire, une super vie,
30:29 une vie deux fois plus.
30:30 Vraiment une vie consacrée à son
30:32 humanité, en fait, à
30:34 se développer en tant qu'être
30:35 humain.
30:36 Au contraire, le négosium, donc
30:38 en deux mots à l'époque, qui a
30:39 donné négos aujourd'hui,
30:41 parce que autant le mot osium a
30:43 donné oisif,
30:44 et on l'utilise peu. Par contre,
30:46 négos, restait vraiment dans notre
30:48 langue. C'était le contraire.
30:49 En fait, ça, c'était les affaires
30:51 c'était l'activité.
30:52 Mais je trouve ça intéressant de se
30:54 dire, c'est peut-être aussi
30:55 l'occasion.
30:57 Tout ce temps, toute cette
30:58 productivité, finalement,
31:00 toute cette performance du négos
31:03 qu'on va avoir avec l'intelligence
31:04 artificielle, est-ce que ça ne va
31:06 pas dégringer du temps pour l'osium
31:08 et qu'il y ait un temps pour
31:09 l'humanité? Et est-ce que
31:11 l'intelligence artificielle ne va
31:13 pas être une créatrice de temps
31:15 pour construire plus d'humanité?
31:17 Et retrouver un équilibre
31:20 de vie plus intéressant.
31:22 J'ai envie de dire même plus
31:23 profond et voilà, de l'âme.
31:25 Est-ce que l'intelligence
31:28 artificielle n'est pas la condition
31:30 pour que nous puissions faire
31:31 grandir notre âme?
31:32 Franchement, c'est une autre vision
31:34 d'intelligence artificielle et je
31:36 pense qu'on ne pouvait pas mieux
31:38 terminer sur cette note pleine
31:40 d'espoir.
31:41 Merci beaucoup, Sophie, pour toutes
31:42 ces questions.
31:43 Avals édition, en partenariat
31:47 avec Altice Média Ads & Connect,
31:50 vous a présenté Qui c'est qui connaît?
31:51 Le podcast par un média
31:54 pour les médias sur
31:56 les médias.
31:58 Bye à base.