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00:00Merci beaucoup Liva d'être parmi nous. Première question, d'où viens-tu ? Quand je dis d'où
00:11viens-tu, c'est parce que tu as quand même un parcours assez atypique puisque tu as un
00:16parcours universitaire, tu es chercheur et aujourd'hui tu as fait une sorte de bifurcation
00:22pour aller dans le monde du business, quitter le monde académique pour aller dans le monde
00:26du business. Est-ce que tu peux nous en dire un petit peu plus sur ce sujet ?
00:29Tout à fait. Ma carrière a commencé il y a à peu près une vingtaine d'années à l'issue de ma
00:34thèse que j'ai eue en 2003 et que j'ai faite à l'époque en machine learning, un sous-ensemble de
00:39ce qu'est l'intelligence artificielle. A l'époque, personne ne s'y intéressait sauf moi et mes
00:43collègues. J'ai fait toute ma carrière là-dedans. Une fois que j'ai eu ma thèse, je suis parti un
00:49petit peu à l'étranger pour faire de la recherche et je suis revenu dans le monde universitaire pour
00:52y travailler pendant une quinzaine d'années en tant qu'enseignant-chercheur. En 2018-2019,
00:57j'ai fait le saut au moment où il y avait des laboratoires privés qui étaient en train de se
01:01créer dans les entreprises pour aller justement travailler chez Criteo. Il y avait le laboratoire
01:06d'intelligence artificielle qui a été créé avec des questions qui étaient précisément reliées au
01:11média trading, à la question de la recommandation des enchères dont on va peut-être parler juste
01:16après. C'est tout à fait ça. Je te propose même de rentrer dans le vif du sujet qui est vraiment
01:21une question qui nous taraude tous ici dans cette salle. C'est aujourd'hui, qu'est-ce que l'IA fait
01:29mieux que nous dans le cadre du média trading ? Alors l'IA fait beaucoup de choses mieux que nous.
01:36Alors la première chose très évidente, c'est la capacité à gérer des millions de données,
01:40à automatiser des processus de décision de manière très instantanée. On va le voir juste après. Et
01:45non seulement ça le fait vite, mais ça le fait avec une capacité de raisonnement qui n'est pas
01:49la portée des êtres humains. Et en fait, si jamais je dois reprendre le discours d'entrée
01:53de Sébastien Danais tout à l'heure sur le trading, il y a une question qui est au cœur de ce qu'est
01:59capable de faire l'intelligence artificielle et qui n'est peut-être pas de temps en temps formulée
02:03de cette manière, mais c'est que l'intelligence artificielle est capable de prendre la donnée,
02:08les opportunités médias, comme de la matière première et de la transformer en utilité. Et
02:15donc c'est la question de l'organisation de ces places de marché et de l'échange d'utilité
02:20entre les données qui est opérée par des systèmes d'intelligence artificielle qui est
02:24vraiment au cœur de ce que l'IA apporte aujourd'hui. Et donc, au-delà de ça, en fait,
02:30dans la communauté de la recherche d'intelligence artificielle, il y a tout un tas de gens qui
02:35s'intéressent non pas juste au deep learning, au large language modèle et tout ça, mais à une
02:40autre question qui est celle de l'organisation des places de marché par le biais de ce qui
02:44s'appelle la théorie des jeux, dont vous avez peut-être entendu parler de tout ce qui se fait
02:47dans les échecs, le poker, le go, etc. En fait, ça a des applications sur précisément ce qui est
02:52en train de se passer aujourd'hui, sur des questions d'achats, d'offres pour les places
02:57de marché dans le media trading et puis dans la tech en général. Alors justement, on entend souvent
03:03que l'IA peut analyser et optimiser en temps réel des millions d'enchères. C'est ce que tu commences
03:09à nous expliquer à travers les différentes analogies que tu as fait avec le jeu, par exemple.
03:13Mais franchement, est-ce que ça bénéficie à tout le monde ? En gros, est-ce que ce n'est surtout
03:18pas les acteurs les plus importants du marché qui vont bénéficier de cette capacité d'analyse,
03:23de par leur surface financière, de par aussi la puissance en termes de nombre de personnes qui
03:30composent leurs équipes, etc. Alors, un premier point d'abord sur un petit peu le volume de données
03:36qu'on manipule, parce qu'on n'a pas forcément d'idée. Chez Criteo, par exemple, on collecte
03:40de manière journalière 600 teraoctets de données, donc 1 teraoctet c'est 1000 gigaoctets. On collecte
03:46ça, on produit, on collecte ça parce qu'on doit travailler un petit peu ces données. Et en fait,
03:51juste pour vous faire une image, si jamais vous deviez imprimer tout ça sur des feuilles A4 et
03:55que vous pesiez les feuilles A4 que vous avez remplies avec tous ces caractères, ça vous ferait
03:59l'équivalent de 13 000 éléphants qu'on collecte par jour. Ce qu'on doit faire avec ces 13 000
04:04éléphants, c'est qu'on doit faire tourner des modèles d'intelligence artificielle dessus,
04:07des modèles de machine learning qui vont extraire du savoir, et on doit créer des modèles qui sont
04:13capables de répondre très très vite. En moins de 100 millisecondes, ils doivent être capables de
04:15répondre à une requête que vous faites quand vous cliquez pour que ça arrive très vite et que vous
04:19n'ayez pas l'impression que votre expérience utilisateur soit abîmée par l'appel à ces
04:23modèles. Et donc, on a ces contraintes-là. Et sur la question de savoir si ça bénéficie aux plus
04:29gros, en fait ça bénéficie plutôt aux plus malins. La question ici, c'est d'avoir dans un processus de
04:36positionnement dans ce marché du media trading et d'être capable d'être un acteur qui compte,
04:42c'est d'avoir côte à côte des gens qui sont spécialistes du media trading, des gens qui sont
04:46spécialistes du produit, des gens qui sont spécialistes de l'IA, et pas juste l'intégration
04:50de l'IA mais aussi de la création d'une IA qui va bien pour précisément avoir les outils qui
04:55permettront d'optimiser la manière dont on va se présenter dans ces places de marché.
05:00Une sorte de transversalité des usages pour que tout le monde soit impliqué en fait.
05:04C'est obligatoire. Et précisément, chez les gros, il y a parfois cette problématique d'une
05:08siloïsation, c'est un mot qui n'est pas français mais pas grave, qui font qu'ils sont trop gros.
05:14Donc, ils ont un département R&D qui est un endroit, ils ont un département media trading
05:19qui est un autre endroit, et parfois ces entités ne se parlent pas. Et il y a une perte d'opportunité
05:25en fait à créer des outils qui sont vraiment les plus pertinents pour la question du media trading.
05:31Quand on parle d'IA, il y a une des questions qui est quand même assez centrale et qui,
05:35j'allais dire, est souvent évoquée lors des débats, j'imagine, qu'il y a actuellement au
05:42Grand Palais, puisque comme je le disais tout à l'heure, c'est le sommet de l'IA à Paris. C'est
05:47tout ce qui tourne autour de la transparence et de l'éthique, et puis de la confiance que
05:51leur confère dans l'IA. Alors c'est super puissant. Personne ne sait vraiment comment
05:56elle prend ses décisions, c'est en tout cas un des débats. Est-ce que toi, désolé, c'est peut-être
06:02un peu offensant ce que je vais dire, mais est-ce que toi tu sais comment ça marche ? Et surtout,
06:06est-ce que les traders médias comprennent vraiment ce qui se passe sous le capot en fait ?
06:10Alors, première réponse, je ne sais pas forcément comment ça marche. La première fois que j'ai fait
06:14de l'intelligence artificielle, j'avais 17-18 ans. J'ai trouvé ça fabuleux de ne pas savoir comment
06:18marchaient les choses. Il y a une sorte de chose magique qui n'était pas prévue qui va se produire
06:24parce que l'ordinateur est capable d'aller au-delà de ce qui était prévu. Une sorte d'effet de
06:28surprise. Voilà, l'effet de surprise. Néanmoins, sur la compréhension de ces modèles, comment ça
06:34marche en fait, on a toujours un compromis à avoir entre l'efficacité de ces modèles et puis la
06:39compréhension et l'explicabilité qu'on peut y mettre. Et donc en fait, il y a tout un pan aujourd'hui
06:46de la technologie qui dit que l'intelligence artificielle, c'est une nouvelle manière de
06:50programmer. Aujourd'hui, on n'a plus quelqu'un qui va programmer quelque chose qui va capturer le
06:54monde et puis qui va le mettre en programme, mais c'est plutôt on va donner des données et puis
06:58l'ordinateur ou l'IA fera le reste. Et en fait, si on revient à la programmation, il y avait un
07:04truc qui s'appelait l'assembleur. C'est une manière de programmer qui est presque du binaire. C'était
07:09hyper rapide, mais on ne comprenait rien. Et en fait, en intelligence artificielle, on a ce même
07:12compromis. Si on veut avoir des dispositifs qui sont très puissants, alors on doit sacrifier d'une
07:18certaine manière la compréhension au plus fin sur les mécanismes. Néanmoins, il y a ce processus
07:22qu'on doit apprendre à avoir et dont on va peut-être parler tout à l'heure. C'est un processus de
07:27coadaptation. On observe juste comment agit l'IA. On apprend en même temps, en tant qu'être humain,
07:32comment agit l'IA et puis on apprend à s'adapter. Alors justement, coadaptation, mais très bien. Mais
07:36est-ce que sur le plan éthique, on peut utiliser ce concept-là ? Est-ce qu'on est vraiment clair ?
07:42Parce que l'IA, ça peut, sur le plan purement opérationnel en termes de trading media, ça peut
07:47biaiser aussi des enchères, favoriser certaines plateformes. On est à l'abri de ce genre de dérive ?
07:53Alors on n'est pas à l'abri. Il y a un mot très célèbre, il y a une phrase très célèbre en IA qui
07:59est « garbage in, garbage out ». Si on a des données qui comportent des biais, alors les processus d'IA
08:05vont venir objectiver ces biais et peut-être même les rendre encore plus visibles. Donc on a vu ça
08:09dans des histoires de jugement automatique avec des modèles d'IA qui, en fait, on arrivait à dire
08:15« si tu es de cette ethnicité-là, tu es coupable, sinon tu ne l'es pas » parce que ça avait extrait
08:21ça des données. Et alors pour contrer ça, en fait, il y a tout un tas de réglementations. En fait,
08:26les réglementations dont on entend parler sur RAACT, sur RGPD et puis qui se mettent en place
08:32viennent précisément essayer de capturer cette chose-là et de prévenir ces dérives de l'intelligence
08:37artificielle. Mais c'est un mouvement qui est plus global, qui va bien au-delà du media trading et
08:41je pense qu'il y a une sorte de coadaptation encore des lois, des pratiques, un apprentissage aussi,
08:47y compris pour les particuliers, sur comment on génère des données, comment on partage de la
08:52donnée. Dernière question, il y aura deux questions en une en fait. Si tu te projettes,
08:57allez on va se projeter un peu 5-10 ans, est-ce qu'il y aura encore, parce que ça aussi c'est
09:01une question qui nous taraude aussi, est-ce qu'il y aura encore des traders médias ou est-ce que
09:05l'IA aura pris le contrôle total du media trading ? Et puis une toute dernière question,
09:10c'est en une phrase comment tu devrais résumer l'impact de l'IA. Mais première question c'est,
09:15est-ce que dans 5 ou 10 ans on sera encore, on aura encore un job ? Alors tout à fait,
09:19cette image elle marche pas très bien, elle n'est pas bien faite. La question que j'avais posée à
09:25Chadjipiti ou à un modèle comme ça, c'était crée-moi une image qui vient rendre compte d'une
09:30autre phrase qu'on entend beaucoup, c'est intelligence artificielle plus intelligence
09:34humaine égale intelligence augmentée. Donc comme on peut le voir ici, c'est pas encore ça. Moi j'ai
09:40ma phrase était très bien, mais l'image qui a été faite elle est un petit peu, elle n'est pas
09:44encore tout à fait nickel nickel. Et en fait il y a toujours cette question, moi j'ai dû repasser
09:49une fois, deux fois, trois fois, quatre fois pour avoir cette image là. Donc c'est exactement ce
09:53qui va se passer avec l'avènement de l'intelligence artificielle dans les médias trading. Il va y
09:57avoir cette question de coadaptation que je remets ici sur le tapis, qui dit que précisément les
10:03métiers vont peut-être un petit peu changer, il va y avoir un positionnement qui sera peut-être
10:07plus stratégique, plus global de la part des médias traders, mais l'intelligence artificielle
10:11va devenir plus un assistant, un outil, qu'un remplacement. Merci Libam, sauf si tu veux
10:17rajouter quelque chose. Non je veux dire. Oui sur la phrase clé pour toi de l'IA dans les années à
10:22venir. Alors la phrase clé, alors parce que moi je suis un techno optimiste, en tout cas je suis un
10:24Néa optimiste, je vous ai dit que j'ai commencé à faire ça à 17-18 ans tout seul, à faire de l'IA.
10:28Je pense que c'est une vraie opportunité, que c'est plutôt une aide qui va venir compléter tout ce
10:35que ça fait à les êtres humains et il ne faut pas en avoir peur. Merci beaucoup Liva pour cette
10:41introduction et bon retour à Marseille et j'allais dire tu es à jamais le premier à savoir que tu
10:49es en tout cas le parrain de ce premier trading, enfin future of trading et je te remercie d'avoir
10:55fait ce déplacement pour nous. Merci à toi pour cette description et explication fort brillante
11:01en tout cas de mon point de vue. Merci. Alors merci, il faut vraiment que je vous dise un truc
11:05en fait je ne suis pas de Marseille, je suis né à Paris dans le 14e. C'est hyper important,
11:10je suis parisien mais je vis à Marseille mais je suis parisien, retenez bien ça.
11:17Ok super, merci beaucoup Liva. Merci à toi.