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Sapiens : Une brève histoire de l’humanité par Yuval Noah Harari

Sapiens : Une brève histoire de l’humanité est un livre assez extraordinaire. Dans la lignée de l’excellent De l’inégalité parmi les sociétés de Jared Diamond. Il n’est peut-être pas directement lié à l’innovation et aux start-up, mais voici plus bas quelques extraits que j’ai trouvé frappants. (Notez qu’il s’agit de mes traductions de la version anglais avec comme références les pages de cette version.) C’est en tout cas un livre à lire absolument …

« Considérez le problème suivant: deux biologistes du même département, possédant les mêmes compétences professionnelles, ont tous deux demandé une subvention de un million de dollars pour financer leurs projets de recherche actuels. Le professeur Slughorn veut étudier une maladie qui infecte les pis des vaches, provoquant une diminution de 10 pour cent de leur production laitière. Le professeur Sprout veut étudier si les vaches souffrent mentalement quand elles sont séparées de leurs veaux. En supposant que le montant d’argent est limité et qu’il est impossible de financer les deux projets, qui devrait être financé?

Il n’y a pas de réponse scientifique à cette question. Il n’y a que des réponses politiques, économiques et religieuses. Dans le monde d’aujourd’hui, il est évident que Slughorn a une meilleure chance d’obtenir l’argent. Non pas parce que les maladies du pis sont scientifiquement plus intéressantes que la mentalité bovine, mais parce que l’industrie laitière qui bénéficie de la recherche, a plus de poids politique et économique que le lobby des droits des animaux.

Peut-être que dans une société hindoue stricte, où les vaches sont sacrées, ou dans une société sensible aux droits des animaux, le professeur Sprout aurait un meilleure chance. Mais tant qu’elle vivra dans une société qui valorise le potentiel commercial du lait et la santé de ses citoyens humains par rapport aux sentiments des vaches, elle devrait rédiger sa proposition de recherche pour satisfaire ces hypothèses. Par exemple, elle pourrait écrire que «la dépression entraîne une diminution de la production laitière. Si nous comprenons le monde mental des vaches laitières, nous pourrions développer des médicaments psychiques qui amélioreront leur humeur, augmentant ainsi la production de lait jusqu’à 10 pour cent. J’estime qu’il existe un marché mondial de 250 millions de dollars pour les médicaments psychiques bovins. […] Bref, la recherche scientifique ne peut s’épanouir qu’en alliance avec une religion ou une idéologie. » [Pages 304-305]

Comment la science s’est-elle développée dans des champs apparemment inutiles?

« Le facteur clé était que le botaniste qui cherchait des plantes et l’officier de marine cherchant des colonies partagent une mentalité similaire. Tous les deux, le scientifique et le conquérant, ont commencé par admettre leur ignorance – ils ont tous deux dit: «Je ne sais pas ce qui est là-bas.» Les deux se sont sentis obligés de sortir et de faire de nouvelles découvertes. Et tous deux espéraient que les nouvelles connaissances ainsi acquises leur permettraient de maîtriser le monde.

L’impérialisme européen était tout à fait différent de tous les autres projets impériaux de l’histoire. Les chercheurs antérieurs de l’empire ont tendance à supposer qu’ils ont déjà compris le monde. La conquête a simplement utilisé et diffusé leurs vues du monde. […] Les impérialistes européens ont établi des rivages lointains dans l’espoir d’obtenir de nouvelles connaissances le long de nouveaux territoires. » [Page 317]

Ignoramus

[Page 279] « La science moderne diffère (mentionnez ici Steve Weinberg) de toutes les traditions antérieures de la connaissance de trois façons critiques:
a. La volonté d’admettre l’ignorance. La science moderne est basée sur l’injonction latine Ignoramus – «nous ne savons pas». Elle admet que nous ne savons pas tout. Encore plus important, elle suppose que les choses que nous pensons que nous savons pourraient être prouvées erronées, alors que nous acquérons plus de connaissances. Aucun concept, idée ou théorie n’est sacré et sans discussion possible.
b. La centralité de l’observation et des mathématiques. Ayant admis l’ignorance, la science moderne vise à obtenir de nouvelles connaissances. Elle le fait en recueillant des observations et en utilisant ensuite des outils mathématiques pour relier ces observations en théories globales.
c. L’acquisition de nouveaux pouvoirs. La science moderne ne se contente pas de créer des théories. Elle utilise ces théories pour acquérir de nouvelles compétences et notamment pour développer de nouvelles technologies. »

[Pages 320-2] « Le premier homme moderne fut Amerigo Vespucci. » [Et non pas Colomb qui, contrairement à ce marin italien moins connu, était toujours convaincu qu’il était arrivé en Inde et non pas sur un nouveau continent.] […] Colomb a résisté à cette erreur pour le reste de sa vie. […] « Il y a une justice poétique dans le fait qu’un quart du monde, et deux de ses sept continents, sont nommés d’après un Italien peu connu dont la seule revendication est qu’il a eu le courage de dire, ‘Nous ne savons pas ‘. La découverte de l’Amérique fut l’événement fondamental de la révolution scientifique. »

[Cela me rappelle le jour de mon exposé oral de doctorat. Un de mes collègues a été surpris que j’aie répondu «je ne sais pas» à la question d’un membre du jury. Mon collègue avait aussi raté le point, je pense …]

Les chapitres 14-16 décrivent comment la science, la politique et l’économie sont interconnectées. Ils peuvent être moins surprenants mais sont tout aussi convaincants. Voici un extrait inquiétant: « Inversement, l’histoire du capitalisme est inintelligible sans tenir compte de la science. […] Au cours des dernières années, les banques et les gouvernements ont frénétiquement imprimé de l’argent. Tout le monde est terrifié que la crise économique actuelle peut arrêter la croissance de l’économie. Ainsi, ils créent des milliards de dollars, d’euros et de yen à partir de rien, injectant du crédit bon marché dans le système et espérant que les scientifiques, les techniciens et les ingénieurs parviendront à trouver quelque chose de vraiment énorme avant que la bulle éclate. Tout dépend des gens dans les laboratoires. De nouvelles découvertes dans des domaines tels que la biotechnologie et la nanotechnologie pourraient créer de nouvelles industries, dont les bénéfices pourraient soutenir les milliards d’argent que les banques et les gouvernements ont créés depuis 2008. Si les laboratoires ne répondent pas à ces attentes avant que la bulle éclate, nous nous dirigeons vers des temps très difficiles. » [Page 352]

Les industries du futur par Alec Ross

The Industries of the Future n’est pas un très bon livre. Probablement parce qu’il essaie de parler de l’avenir et personne ne peut le prédire. Mais il a quelques mérites que je vais décrire à la fin …

Pire encore, je pense que ce n’est pas une analyse aussi précise que The Innovation Illusion de Fredrik Erixon et Bjorn Weigel. Pourquoi une telle affirmation? Permettez-moi de citer un exemple. Pour montrer le potentiel des robots dans l’avenir, Ross nous rappelle que Foxcon déclara en 2011 que cette entreprise aurait installé un million de robots en 2015. (Voir par exemple Foxconn remplacera ses travailleurs avec 1 million de robots dans 3 ans). Ross ajoute même que Foxconn avait déjà installé 300’000 robots. Erixon et Weigel ont des vues différentes et expliquent que Foxconn n’avait même pas installé 50’000 robots en 2015. Alors qui a raison? J’ai fait quelques recherches et tous les médias mentionne 40’000 robots seulement en 2016 … (voir Foxconn a installé 40’000 robots – face à un objectif initial de 1 million de robots). Lorsque vous voulez parler de l’avenir, vous devez être précis sur le présent …

Maintenant, son chapitre La géographie des marchés futurs fournit une réflexion intéressante. La Silicon Valley a été le centre de l’innovation high-tech depuis près de 50 ans. Beaucoup de régions ont essayé de la copier, sans beaucoup de succès. Mais de nombreuses régions ont des compétences sectorielles telles que Boston pour la biotechnologie, Israël pour la sécurité, le Japon, la Corée du Sud ou l’Allemagne pour la robotique, etc. Si ces régions tirent parti des innovations futures, elles continueront à être des leaders. Sinon, des nerds de 20 ans ou plus sans aucune expertise sectorielle, mais avec un fort esprit entrepreneurial et beaucoup de savoir-faire technique prendront le relais. Ross fournit des exemples, mais il suffit de regarder ce qu’Elon Musk a fait pour l’industrie des paiements (PayPal), l’industrie automobile (Tesla) et l’industrie aérospatiale (SpaceX). La Silicon Valley possède une énorme expérience dans le «scale-ups» et ne la perdra pas…

Le prix Nobel pour Thomas Piketty?

J’ai déjà dit ici tout le bien que je pensais de l’ouvrage de Thomas Piketty, Le capital au XXIe siècle (voir Le monde est-il devenu fou? Peut-être bien…). En terminant enfin ce matin la lecture de cette ouvrage de 970 pages, je n’ai pas pu m’empêcher de penser que l’auteur aurait bientôt le prix Nobel d’économie, même si je n’ai aucune compétence pour en juger.

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En lisant la conclusion, j’ai trouvé dans les mots de l’auteur une des raisons de mon respect pour ce travail: « Redisons-le: les sources rassemblées dans le cadre de ce livre sont plus étendues que celles des auteurs précédents, mais elles sont imparfaites et incomplètes. Toutes les conclusions auxquelles je suis parvenu sont par nature fragiles et méritent d’être remises en question et en débat. La recherche en sciences sociale n’a pas vocation à produire des certitudes mathématiques toutes faites et à se substituer au débat public, démocratique et contradictoire » [Page 941].

Il ajoute d’ailleurs plus loin: « je ne conçois d’autre place pour l’économie que comme sous-discipline des sciences sociales. […] je n’aime pas beaucoup l’expression « science économique », qui me semble terriblement arrogante et qui pourrait faire croire que l’économie aurait atteint une scientificité supérieure, spécifique, distincte des autres sciences sociales. […] On peut par exemple passer beaucoup de temps à démontrer l’existence incontestable d’une causalité pure et vraie, en oubliant au passage que la question traitée a parfois un intérêt limité. » [Page 945-7].

Piketty arrive aussi à résumer son ouvrage en quelques lignes [Page 942]:

« La leçon générale de mon enquête est que l’évolution dynamique d’une économie de marché et de propriété privée, laissée à elle-même, contient en son sein des forces de convergence importantes, liées notamment à la diffusion des connaissances et des qualifications, mais aussi des forces de divergence puissantes, et potentiellement menaçantes pour nos sociétés démocratiques et la valeurs de justice sociale sur lesquelles elles se fondent.

La principale force déstabilisatrice est liée au fait que le taux de rendement privé du capital r peut être fortement et durablement plus élevé que le taux de croissance du revenu et de la production g. L’inégalité r > g implique que les patrimoines issus du passé de recapitalisent plus vite que le rythme de progression de la production et des salaires. […] L’entrepreneur tend inévitablement à se transformer en rentier. […] Le passé dévore l’avenir. »

Et la solution est claire: « la bonne solution est l’impôt progressif annuel sur le capital. […] La difficulté est que cette solution exige un très haut degré de coopération internationale et d’intégration politique régionale » [Pages 943-44].

Tout est dit.

Je ne peux m’empêcher de terminer ce bref article en rappelant un exemple frappant parmi la multitude des données analysées:

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Défis et opportunités de l’industrie 4.0

Je dois dire que la semaine dernière je ne comprenais pas très bien le terme « industrie 4.0 ». Et après un bref séjour à Munich cette semaine – où j’ai eu une explication du terme par E&Y – voir plus bas – mais surtout en lisant le texte d’un discours intitulé « Smart Industry 4.0 in Switzerland » (voir le pdf) donné par Matthias Kaiserswerth, au « Business and Innovation Forum Slovakia – Switzerland » à Bratislava le 20 juin dernier, j’ai pris la mesure du sujet. J’ai aussi découvert ce matin deux excellents rapports: « Industry 4.0 – The role of Switzerland within a European manufacturing revolution » (voir le pdf) de la société Roland Berger et le « Digital Vortex – How Digital Disruption Is Redefining Industries » (voir le pdf) publié par Cisco et l’IMD. J’ai obtenu l’autorisation de Matthias Kaiserswerth de traduire ici son discours (et je l’en remercie), discours qui est une excellente introduction au sujet ainsi qu’une piste de réflexion sur les défis à affronter…

L’Intelligente Industrie 4.0 en Suisse

Matthias Kaiserswerth, Forum Business et Innovation, Slovaquie – Suisse , 20/06/2016, Bratislava

Dans ce bref discours, je veux parler de certains des défis et des opportunités que la numérisation en cours crée pour l’économie suisse, notre force de travail et notre système d’éducation.

La situation actuelle et les défis

Malheureusement, la Suisse n’est pas encore un leader dans la numérisation. Lorsque nous nous comparons aux autres pays de l’OCDE, nous sommes au mieux dans la moyenne. D’un point de vue de politique publique, nous sommes derrière l’Union européenne. Ce mois-ci, le 7 Juin, notre Conseil des États, la chambre parlementaire représentant les cantons, a demandé à notre gouvernement d’analyser quel effet économique aura le marché unique numérique émergent de l’UE sur notre pays. Notre président actuel, le ministre de l’économie, de l’éducation et de la recherche dans sa réponse a admis que jusqu’au début de cette année, la Suisse avait sous-estimé la 4ème révolution industrielle* et que désormais elle essaie de réagir avec diverses mesures [1].

ICTSwitzerland, l’association de l’industrie suisse des TIC, a lancé plus tôt cette année un tableau de bord [2] digital.swiss dans lequel elle évalue l’état de la numérisation de la Suisse en 15 dimensions. Alors que nous avons une excellente infrastructure de base et un très bon classement dans les indices génériques de compétitivité internationale, nous ne tirons pas encore parti suffisamment des technologies numériques dans les différents secteurs de notre économie.

Le tableau de bord
SI4.0-SwissScorecard

Le tableau de bord reflète un paradoxe suisse classique. En raison de notre système démocratique très direct, construit sur la subsidiarité, nous fournissons une bonne infrastructure et un bon cadre économique général. Quand il s’agit de tirer parti de ces bases, nous laissons faire l’initiative privée parce que nous ne poursuivons pas une politique industrielle active – certainement pas au niveau fédéral. Jusqu’à présent, nos entreprises – surtout les PMEs, 99,96% de nos entreprises ont moins de 250 salariés – ont excellé dans l’innovation incrémentale. L’innovation incrémentale peut être parfaitement adéquate pendant très longtemps, mais elle empêche de traiter les grands changements technologiques qui peuvent perturber toute une industrie.

C’est ce qui est arrivé dans les années 70 et au début des années 80 quand la « Révolution du Quartz » a presque tué l’horlogerie suisse. Et maintenant, à nouveau, l’histoire pourrait se répéter puisque l’industrie horlogère a manqué ou a été trop lente à adopter le nouveau marché des montres connectées**. Apple, en un an seulement, a réussi à dépasser en termes de revenus liés à la montre connectée toutes les entreprises horlogères suisses, même Rolex [3].

Avec la révolution numérique, qui est partie de la Silicon Valley, nous sommes en concurrence avec un modèle d’innovation tout à fait différente, à savoir l’innovation de rupture.

Il suffit de regarder les exemples de l’économie de collaborative*** tels que Airbnb et Uber.

Mais cela ne s’arrête pas là. Regardez les sociétés informatiques qui construisent maintenant la voiture électrique et autonome du futur – Google en est le parfait exemple. Alors que les équipementiers européens ont expérimenté depuis longtemps des voitures autonomes mettant toute l’intelligence dans la voiture, Google a pris une approche totalement différente. Grâce à leurs cartes, et leur développement de Streetview, ils ont déjà des informations très précises de l’endroit où va la voiture et ils peuvent donc tirer parti de la puissance de la connectivité et aussi du cloud.

Alors que nous nous efforcions de construire la batterie parfaite pour une voiture électrique, Tesla a opté pour ce que nous considérions des batteries d’ordinateurs portables de qualité inférieure et a su utilisé les TIC pour les rendre utiles dans leurs voitures.

Des opportunités

Avec une longue tradition suisse d’importation de talents étrangers dans le pays et en leur permettant de prospérer, nous avons une occasion exceptionnelle de ne pas manquer la révolution industrielle actuelle. Beaucoup de nos multinationales ont été lancées par des étrangers – il suffit de penser à Nestlé, ABB ou Swatch.

Les entreprises ont maintenant compris que répondre aux pressions du Franc fort en coupant les coûts est insuffisant.Elles cherchent des formes différentes d’innovation en tirant parti du numérique. Il y a un an, diverses associations de l’industrie suisse ont lancé une initiative «Industrie 2025» pour changer l’état d’esprit dans notre industrie des machines et sensibiliser aux nouvelles opportunités [4].

Certaines entreprises ont vu ses opportunités bien avant que notre banque nationale n’ait arrêté d’ancrer le franc suisse à l’euro.

Par exemple en 2012, Belimo, une entreprise produisant des solutions d’actionneurs pour contrôler le chauffage, la ventilation et les systèmes de conditionnement d’air, a lancé sa « Valve Energie ». Elle se compose d’une vanne de commande à deux voies étant caractérisé, d’un débitmètre volumétrique, de capteurs de température et d’un dispositif d’actionnement avec logique intégrée qui combine les cinq fonctions de mesure, de contrôle, d’équilibrage, de fermeture et de suivi de l’énergie dans un seul module avec son propre serveur web comme interface numérique. La valve intelligente peut être utilisée pour optimiser l’écoulement de l’eau dans les systèmes de chauffage et de refroidissement et produit des économies d’énergie importantes pour ses clients [5].

D’autres entreprises de l’industrie suisse des machines ont commencé à réfléchir à la façon dont elles peuvent tirer parti de l’Internet des Objets**** (IdO) pour créer de nouvelles activités basées sur les données que leurs machines génèrent. Un bon exemple est LCA Automation, une entreprise qui fournit des solutions d’automatisation d’usines. Ils veulent offrir de la maintenance prédictive basée sur la surveillance de la condition dynamique des usines déjà en fonction. Tirer parti des informations existantes comme le courant et la position des convertisseurs de fréquence dans leurs lecteurs aide à comprendre comment les machines sont utilisées. Dans certains cas, ils installent des capteurs supplémentaires pour mesurer les vibrations ou le bruit acoustique pour permettre à leurs clients de planifier la maintenance au lieu d’attendre que leurs installations connaissent des pannes [6].

À mon avis, les défis pour répondre à ces opportunités sont (1) d’ordre culturel, (2) un déficit de compétences informatiques, (3) la recherche et la réalisation de nouveaux modèles d’affaires qui exploitent au mieux l’opportunité numérique et enfin (4) la création d’un environnement où la collaboration avec des partenaires externes peut vous permettre d’innover avec diligence.

Contrairement aux logiciels, les produits industriels ne peuvent pas être facilement mis à jour sur le terrain, ils sont conçus pour durer 10 à 20 ans. L’état d’esprit de l’informaticien – « nous pouvons le corriger à distance avec une mise à jour, » – exige que les ingénieurs mécaniciens et électriciens repensent la façon dont ils construisent leurs systèmes. Lorsque Tesla eut des problèmes en 2013 avec une de leurs voitures qui avait pris feu parce que sa suspension à haute vitesse abaissait la voiture trop près de la route, ils n’eurent pas à faire un rappel massif de tous les véhicules mais du jour au lendemain ils n’eurent qu’à changer à distance le logiciel dans les voitures pour garantir une distance supérieure entre la voiture et la chaussée.

Faire que ces diverses cultures collaborent exige le respect entre les différentes disciplines professionnelles et requerrait occasionnellement la participation d’informaticiens au conseil d’administration des entreprises industrielles pour discuter leur façon de penser.

Le déficit de compétences, trouver assez d’ingénieurs en informatique intéressés à travailler dans des entreprises industrielles, est important. Les prévisions actuelles sont qu’en 2022 la Suisse manquera de 30’000 experts en informatique.
Considérant que les entreprises industrielles sont en concurrence avec le secteur financier qui rémunère mieux les mêmes talents, cela signifie que les entreprises industrielles ont besoin de devenir très créatives pour faire face à cette pénurie.

La mise en œuvre de nouveaux modèles commerciaux qui exploitent les opportunités numériques est un défi important pour les entreprises industrielles établies. Si une entreprise dont l’activité principale est la vente de machines industrielles, veut commencer à offrir des services d’abonnement à valeur ajoutée pour optimiser le processus industriel réalisé par leurs produits, elle devient une toute nouvelle entreprise. Elle devra décider si ces services ne sont disponibles que pour un processus réalisé par leurs machines ou si elle veut également l’offrir sur les installations des concurrents. Elle aura besoin de mettre au point un nouveau système d’incitation de vente basé sur un flux de revenus récurrents. Elle devra construire une infrastructure de soutien qui correspond au processus optimisé et ne consiste plus qu’en experts qui ne connaissent que leurs propres machines. En bref, elle aura besoin de construire une toute nouvelle entreprise. Faire cela à l’intérieur d’une grande entreprise établie est extrêmement difficile, peut-être plus encore que de le faire dans une start-up externe.

Enfin, la création d’un environnement de collaboration avec des partenaires extérieurs pour innover avec diligence n’est certes pas quelque chose d’unique à l’ère du numérique, mais il sera essentiel pour les entreprises industrielles de saisir l’opportunité. En dépit des bons pratiques de grandes entreprises industrielles comme Procter and Gamble dans « l’Open Innovation », un concept inventé il y a 13 ans, de nombreuses entreprises ont encore une forte tendance à tout faire elles-mêmes ou avec leurs sous-traitants habituels. Dans le cas de la numérisation, cependant, de nouveaux partenaires extérieurs à l’industrie traditionnelle doivent être impliqués et faire partie de la solution. « Plutôt que d’utiliser leur propre budget de R&D, les entreprises peuvent tirer parti des investissements des capitaux-risqueurs et intégrer une solution e technologique dans un délai accéléré» [7].

Éducation

Avant de terminer, permettez-moi de revenir à l’éducation, un sujet d’une importance particulière dans cette nouvelle ère. La Suisse dispose d’un excellent système d’éducation. Cependant, nous avons une importante pénurie d’étudiants qui poursuivent une carrière dans le domaine des sciences, technologies, ingénierie et mathématiques (en bref STEM*****) en plus d’un déficit de compétences en STEM pour tous les autres étudiants.

En 2014, les cantons de langue allemande ont lancé un nouveau programme axé sur la compétence commune « Lehrplan 21 » (LP21) pour combler le déficit de compétences en mettant davantage l’accent sur les sujets STEM. Par exemple, en introduisant un nouveau sujet appelé Médias et Informatique, les ministres cantonaux de l’éducation ont accepté l’idée que tous les élèves ont besoin de compétences de base en informatique pour réussir dans le système d’enseignement professionnel ou académique. Alors que nous parlons, ce LP21 est mis en œuvre dans la partie germanophone de la Suisse, mais pas assez vite à mon goût.

Pour réussir avec LP21 nous avons aussi besoin de qualifier les enseignants à enseigner avec compétence ces sujets d’une manière qui maintienne tous les élèves motivés. Plus spécifiquement les étudiantes ont une perception significativement plus négative de la façon dont elles maîtrisent la technologie et ce pour quoi elles peuvent utiliser la technologie [8]. La conséquence est que nous perdons le talent féminin aussi dans notre force de travail. Ainsi, par exemple, dans l’informatique il y a seulement 13% de femmes dans la population active suisse.

La promotion des femmes dans la technologie en tant que modèles et l’élargissement de programmes spécifiques pour augmenter l’intérêt des filles pour la technologie à l’âge de l’école primaire, contribuera, nous l’espérons, à combler le fossé entre les sexes dans le long terme.

Conclusion

Quand on regarde le système des écoles polytechniques fédérales (ETH de Zurich et EPF de Lausanne), les universités cantonales et en particulier aussi les universités de sciences appliquées, ainsi que le financement public de la recherche, nous constatons que nous avons une base exceptionnelle sur laquelle nous pouvons construire pour concourir efficacement dans cette 4ème révolution industrielle. Il faut maintenant un nouvel état d’esprit pour nos entreprises industrielles afin qu’elles embrassent l’IdO émergent, les Big Data, et les promesses de l’intelligence artificielle et qu’elles aient le courage d’expérimenter avec les nouveaux modèles d’affaires qu’ils permettent.

Vous n’êtes pas « disruptés » parce que vous ne voyez pas le changement et les possibilités technologiques, Vous êtes disruptés parce que vous avez choisi de les ignorer.


1: http://www.inside-it.ch/articles/44100
2: http://digital.ictswitzerland.ch/en/
3: http://www.wsj.com/articles/apple-watch-with-sizable-sales-cant-shake-its-critics-1461524901
4: http://www.industrie2025.ch/industrie-2025/charta.html
5: http://energyvalve.com
6: http://www.industrie2025.ch/fileadmin/user_upload/casestudies/industrie2025_fallbeispiel_lca_automation_2.pdf
7: https://www.accenture.com/ch-en/insight-enterprise-disruption-open-innovation
8: http://www.satw.ch/mint-nachwuchsbarometer/MINT-Nachwuchsbarometer_Schweiz_DE.pdf

Mes notes:
*: https://fr.wikipedia.org/wiki/Industrie_4.0
**: https://fr.wikipedia.org/wiki/Smartwatch
***:https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89conomie_collaborative
****: https://fr.wikipedia.org/wiki/Internet_des_objets
*****: https://fr.wikipedia.org/wiki/STEM_(disciplines)

Post-Scriptum: j’ai mentionné plus haut la présentation de E&Y, voici la slide qui m’a frappé…

Les fous, les marginaux, les rebelles, les anticonformistes, les dissidents

Comment est-il possible que j’ai jamais utilisé cette citation quand je parle de ce qui est nécessaire pour l’innovation et l’esprit entrepreneurial. Quel crétin, je suis (parfois …)

« Les fous, les marginaux, les rebelles, les anticonformistes, les dissidents, tous ceux qui voient les choses différemment, qui ne respectent pas les règles… vous pouvez les admirer, ou les désapprouver, les glorifier ou les dénigrer, mais vous ne pouvez pas les ignorer, car ils changent les choses, ils inventent, ils imaginent, ils explorent, ils créent, ils inspirent, ils font avancer l’humanité. Là où certains ne voient que folie, nous voyons du génie. Car seuls ceux qui sont assez fous pour penser qu’ils peuvent changer le monde y parviennent. »

Bien sûr, il est probable que vous sachiez ce que c’est. Et sinon, pas de souci. Voici la vidéo:

Et si vous voulez en savoir plus, consultez Think Different sur Wikipedia

Mais je préfère la version américaine, la voix…

le texte…

Here’s to the crazy ones. The misfits. The rebels. The troublemakers. The round pegs in the square holes. The ones who see things differently. They’re not fond of rules. And they have no respect for the status quo. You can quote them, disagree with them, glorify or vilify them. About the only thing you can’t do is ignore them. Because they change things. They push the human race forward. While some may see them as the crazy ones, we see genius. Because the people who are crazy enough to think they can change the world, are the ones who do

Voici les fous. Les marginaux. Les rebelles. Les fauteurs de troubles. Les chevilles rondes dans les trous carrés. Ceux qui voient les choses différemment. Ils n’aiment pas les règles. Et ils ne respectent pas le statu quo. Vous pouvez les citer, ne pas être d’accord avec eux, les glorifier ou les vilipender. Mais la seule chose que vous ne pouvez pas faire est de les ignorer. Parce qu’ils changent les choses. Ils poussent l’espèce humaine vers l’avant. Alors que certains peuvent les voir comme les fous, nous voyons le génie. Parce que les gens qui sont assez fous pour penser qu’ils peuvent changer le monde, sont ceux qui le font.

et plus encore cette autre voix…

Start-Up, une culture de l’innovation

Je viens de publier un très bref essai. Un résumé mis à jour de ma vision de la culture de l’innovation: « Il y a presque 10 ans, j’ai écrit un livre intitulé Start-up, ce que nous pouvons encore apprendre de la Silicon Valley. Si je devais faire une seconde édition, je ne crois pas que je changerais grand-chose malgré toutes les imperfections et maladresses de l’exercice. Pourtant un matin du mois de février 2016, j’ai eu envie de faire un bilan de dix ans d’action dans le soutien aux créateurs de start-up et d’envoyer d’anciens et de nouveaux messages à ceux que le monde de l’innovation et de l’entrepreneuriat high-tech intrigue ou intéresse. »

Tous ces livres existent aussi en anglais. Si vous souhaitez obtenir une version pdf des livres, envoyez moi un email…

Startup-Une_culture_de_l_innovation_Amazon Startup-Une_culture_de_l_innovation_Kindle
Startup-A_culture_of_innovation_Amazon Startup-A_culture_of_innovation_Kindle

Les machines vont-elles nous remplacer ?

C’est le titre traduit d’un excellent article de la MIT Technology Review que l’on trouve en ligne: Will Machines Eliminate Us? J’en fournis ici une traduction tant je trouve qu’il vient contrebalancer l’avalanche de promesses et d’exubérance médiatiques et scientifiques…

Les gens qui craignent que nous soyons sur la point d’inventer des machines dangereusement intelligentes comprennent mal l’état de l’informatique.

par Will Knight – le 29 janvier 2016

yoshua.bengio_machinesYoshua Bengio dirige l’un des groupes de recherche les plus avancés dans un domaine de l’intelligence artificielle (AI) en fort développement et connu sous le nom d’apprentissage profond ou « deep learning » (voir fr.wikipedia.org/wiki/Deep_learning). Les capacités surprenantes que le deep learning a données aux ordinateurs au cours des dernières années, de la reconnaissance vocale de qualité humaine à la classification des images jusque des compétences de conversation de base, ont généré des avertissements menaçants quant au progrès que l’AI fait vers l’intelligence humaine, au risque peut-être de même de la dépasser. Des personnalités comme Stephen Hawking et Elon Musk ont même averti que l’intelligence artificielle pourrait constituer une menace existentielle pour l’humanité. Musk et d’autres investissent des millions de dollars dans la recherche sur les dangers potentiels de l’AI, ainsi que sur les solutions possibles. Mais les déclarations les plus sinistres semblent exagérées pour nombre de gens qui sont en fait directement impliquées dans le développement de la technologie. Bengio, professeur de sciences informatiques à l’Université de Montréal, met les choses en perspective dans un entretien avec le rédacteur en chef de la MIT Technology Review pour l’AI et la robotique, Will Knight.

Faut-il se soucier de la rapidité des progrès de l’intelligence artificielle ?
Il y a des gens qui surestiment grossièrement les progrès qui ont été accomplis. Il y a eu beaucoup, beaucoup d’années de petits progrès derrière un grand nombre de ces choses, y compris des choses banales comme plus de données et plus de puissance de l’ordinateur. Le battage médiatique n’est pas de savoir si les choses que nous faisons sont utiles ou pas – elles le sont. Mais les gens sous-estiment combien la science doit encore faire de progrès. Et il est difficile de séparer le battage médiatique de la réalité parce que nous voyons toutes ces choses épatantes qui, à première vue, ont l’air magiques.

Y a t-il un risque que les chercheurs en AI « libérent le démon» accidentellement, comme Musk le dit ?
Ce n’est pas comme si quelqu’un avait tout à coup trouvé une recette magique. Les choses sont beaucoup plus compliquées que l’histoire simple que certaines personnes aimeraient raconter. Les journalistes aimeraient parfois raconter que quelqu’un dans son garage a eu cette idée remarquable, et puis qu’une percée a eu lieu, et tout à coup nous aurions l’intelligence artificielle. De même, les entreprises veulent nous faire croire à une jolie histoire : « Oh, nous avons cette technologie révolutionnaire qui va changer le monde – l’AI est presque là, et nous sommes l’entreprise qui va la fournir. » Ce n’est pas du tout commet cela que les choses fonctionnent.

Qu’en est-il de l’idée, au centre de ces préoccupations, que l’AI pourrait en quelque sorte commencer à s’améliorer d’elle-même et alors devenir difficile à contrôler?
Ce n’est pas comme cela que l’AI est conçue aujourd’hui. L’apprentissage automatique ou « machine learning » (voir fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique) est un processus lent et laborieux d’acquisition d’information à travers des millions d’exemples. Une machine s’améliore, oui, mais très, très lentement, et de manière très spécialisée. Et les algorithmes que nous utilisons ne ressemblent en rien à des virus qui s’auto-reproduiraient. Ce n’est pas ce que nous faisons.

« Il nous manque quelque chose de fondamental. Nous avons fait des progrès assez rapides, mais ils ne sont toujours pas au niveau où nous pourrions dire que la machine comprend. Nous sommes encore loin de cela. »

Quels sont quelques-uns les grands problèmes non résolus de l’AI?
L’apprentissage non supervisé est vraiment, vraiment important. En ce moment, la façon dont nous enseignons aux machines à être intelligentes est que nous devons dire à l’ordinateur ce qu’est une image, même au niveau du pixel. Pour la conduite autonome, l’homme étiquette des quantités gigantesques d’images de voitures pour montrer quelles parties sont des piétons ou des routes. Ce n’est pas du tout comme cela que les humains apprennent, et ce n’est pas comme cela que les animaux apprennent. Il nous manque quelque chose de fondamental. C’est l’une des choses les plus importantes que nous faisons dans mon laboratoire, mais il n’y a pas d’application à court terme – cela ne va probablement pas être utile pour construire un produit demain. Un autre grand défi est la compréhension du langage naturel. Nous avons fait des progrès assez rapides au cours des dernières années, c’est donc très encourageant. Mais ce n’est toujours pas au niveau où nous pourrions dire que la machine comprend. Ce serait vrai si nous pouvions faire lire un paragraphe à la machine, puis lui poser une question à ce sujet, et la machine répondrait d’une manière raisonnable, comme le ferait un humain. Nous sommes encore loin de cela.

Quelles approches au-delà de l’apprentissage profond seront nécessaires pour créer une véritable intelligence de la machine ?
Les efforts traditionnels, y compris le raisonnement et la logique – nous avons besoin de marier ces choses avec l’apprentissage profond afin d’avancer vers l’AI. Je suis l’une des rares personnes qui pensent que les spécialistes de l’apprentissage automatique, et en particulier les spécialistes de l’apprentissage profond, devraient accorder plus d’attention aux neurosciences. Les cerveaux fonctionnent, et nous ne savons toujours pas pourquoi à bien des égards. L’amélioration de cette compréhension a un grand potentiel pour aider la recherche en AI. Et je pense que les gens en neurosciences gagneraient beaucoup à s’intéresser à ce que nous faisons et à essayer d’adapter ce qu’ils observent du cerveau avec les types de concepts que nous développons en apprentissage automatique.

Avez-vous jamais pensé que vous auriez à expliquer aux gens que l’AI n’est pas sur le point de conquérir le monde? Cela doit être étrange.
C’est en effet une préoccupation nouvelle. Pendant de nombreuses années, l’AI a été une déception. En tant que chercheurs, nous nous battons pour rendre la machine un peu plus intelligente, mais elles sont toujours aussi stupides. Je pensais que nous ne devrions pas appeler ce domaine celui de l’intelligence artificielle, mais celui de la stupidité artificielle. Vraiment, nos machines sont idiotes, et nous essayons juste de les rendre moins idiotes. Maintenant, à cause de ces progrès que les gens peuvent voir avec des démos, nous pouvons maintenant dire: « Oh, ça alors, elle peut effectivement dire des choses en anglais, elle peut comprendre le contenu d’une image. » Eh bien, maintenant que nous connectons ces choses avec toute la science-fiction que nous avons vue, cela devient, « Oh, j’ai peur! »

D’accord, mais c’est tout de même important de penser dès maintenant aux conséquences éventuelles de l’AI.
Absolument. Nous devons parler de ces choses. La chose qui me rend le plus inquiet, dans un avenir prévisible, ce n’est pas que des ordinateurs prennent le pouvoir dans le monde entier. Je suis plus préoccupé par une mauvaise utilisation de l’AI. Des choses comme de mauvaises utilisations militaires, la manipulation des gens par le biais de publicités vraiment intelligentes; aussi, l’impact social, comme beaucoup de gens perdant leur emploi. La société a besoin de se réunir et de trouver une réponse collective, et ne pas laisser la loi de la jungle arranger les choses.

Will Knight est le rédacteur en chef pour l’AI de la MIT Technology Review. Il couvre principalement l’intelligence des machines, les robots, et l’automatisation, mais il est intéressé par la plupart des aspects de l’informatique. Il a grandi dans le sud de Londres, et a écrit sa première ligne de code sur un puissant Sinclair ZX Spectrum. Avant de rejoindre cette publication, il travaillait comme éditeur en ligne au magazine New Scientist. Si vous souhaitez entrer en contact, envoyer un e-mail à will.knight@technologyreview.com.

Crédit – Illustration par Kristina Collantes

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 4)

Suite et fin de ce que j’ai retenu de Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (pour mémoire voici les liens aux partie 1, partie 2 et partie 3).

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Les derniers chapitres de cet excellent ouvrage essaient d’explorer des pistes pour résoudre le problème de l’excès de promesses qui est devenu un système. Dans le chapitre IV.2, il est question de désorcèlement, je l’ai lu comme une analyse critique du vocabulaire employé par ceux qui promettent. Le chapitre parle assez longuement du mouvement transhumaniste, la promesse des promesses! « […] décrire comment ces acteurs produisent certes, mais surtout détournent, reconfigurent et amplifient ces mêmes promesses […] face à des consommateurs passifs et naïfs ». [Page 261] et plus loin « [mais] les transhumanistes sont d’abord des militants, la plupart du temps ni ingénieurs, ni praticiens, […] tentant des réponses à des questions pas encore posées ou mal posées, […] d’où un corpus bien caricatural, » au point de parler de « secte » en citant Jean-Pierre Dupuy, « une pensée brouillonne, souvent contestable ». [page 262]

Dans la chapitre IV.3, les auteures explorent des approches non conventionnelle, signe possible d’un désarroi pour répondre « scientifiquement » aux promesses. Ainsi celles-ci ont-elles contribué à la création d’une bande dessinée pour répondre à une autre bande dessinée qui souhaitait vulgariser et promouvoir la biologie de synthèse.

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Enfin le dernier chapitre explore des scenarii face à l’explosion des promesses, comme l’idée d’augmenter le nombre de prix Nobel. Nouvelle promesses?!! Plus concrètement, l’auteur montre bien que les promesses initiales ne sont pas suivies dans les faits: « Le phénomène d’attentisme de l’investissement, ou déficit d’innovation, est par contre moins reconnu, quoique largement répandu: l’effet des promesses générales et diffuses entretient l’intérêt des acteurs mais trop d’incertitudes les retiennent d’investir dans des cycles de promesses-exigences concrets. » [Page 297] « Un jeu est à l’œuvre qui se poursuit tant que les joueurs se conforment aux règles, […] ils sont prisonniers du jeu. […] Ils peuvent aussi en sortir, si les circonstances s’y prêtent, et alors le jeu s’effondre. » [Page 298]

En conclusion, au delà d’une description très riche de nombreux exemples de promesses scientifiques et techniques, les auteurs ont bien montré comment un régime des promesses s’est bâti à travers les interactions entre différents acteurs (les chercheurs eux-mêmes, les décideurs politiques, sociaux et économiques qui les financent, et le grand public qui espère et angoisse). Le rapport au temps, non seulement le futur, mais aussi le présent et le passé, est joliment décrit, sans oublier un certain désir d’éternité. Et enfin, on découvre surtout que les promesses ont conduit à une multitude de débats qui étaient peut-être, pour ne pas dire tout à fait, inutiles, tant l’on pourrait peut-être découvrir que les promesses ne pourront jamais être tenues, dès même l’instant où elles ont été prononcées…

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 3)

Voici mon troisième article relatif au livre Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? Après les considérations générales sur le système des promesses, le livre présente les contributions décrivant des domaines spécifiques:

I.3 : les nanotechnologies
II.1 : les semiconducteurs à travers la loi de Moore
II.2 : le Big Data
II.3 : les Digital Humanities
III.1 : les neurosciences et la psychiatrie
III.2 : le Human Brain Project (HBP)
III.3 : la médecine personnalisée
III.4 : la biodiversité et la nanomédecine
IV.1 : la procréation médicalement assistée
IV.2 : la médecine régénératrice

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Chaque chapitre est intéressant pour le lecteur curieux car chacun montre les dynamiques entre promesses et attentes des acteurs (chercheurs, politiques, grand public). Le chapitre consacré au HBP est en particulier intéressant dans la description de la déconnexion entre contenu et forme. « Comment se fait- que le HBP ait « gagné la compétition » malgré le déficit d’évidences à même de fonder pragmatiquement la pertinence scientifique et la légitimité organisationnelle de ses ambitieux objectifs ? Nous développons ici l’hypothèse que ce déficit, reproché après coup, a été à la fois masqué et pallié par la production de promesses façonnées de manière à anticiper et/ou répondre de manière efficace à des enjeux politiques, économiques, sociaux et sanitaires, inscrits à l’agenda des « défis à relever ». [Page 166] La crédibilité du HBP scellée par cette décision s’est construite […] selon un processus d’adaptations et de validations réciproques dans le double registre de la politisation de la science et de la scientifisation de la politique. En d’autres termes, nous montrerons que l’une des conditions importantes de cette crédibilité a été la co-production réussie d’une congruence stratégique entre les promesses [des scientifiques] et l’agenda des enjeux politiques. [Page 171] L’assemblage entre connaissance du cerveau et forme de vie sociale s’est opéré essentiellement dans l’ordre du discours. […] Dans cette situation contrastée, l’inflation discursive autour du cerveau et des neurosciences semble bien être le corollaire d’un déficit d’évidences, comme si elle venait pallier, positivement ou négativement, les écarts entre l’actuel et le futur, l’avéré et le possible, le manque et le désir. Cette caractéristique ordinaire des projets de big science a pour conséquence l’élaboration et la mise en œuvre d’une rhétorique prophétique qui vise à anticiper la possibilité d’une avenir meilleur en empruntant aux registres de l’espoir et de la promesse. » [Page 176-77]

Je reviens à une citation du chapitre 3 qui me parait essentielle comme conclusion à ce nouveau post: Les véritables progrès des techno-sciences viendront moins de leur capacité à tenir des promesses que de leur capacité à s’en passer, à hériter de manière critique de l’époque des grandes promesses technologiques. Il ne s’agit pas de briser une idole, mais d’apprendre à en hériter. [Page 111]

Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? (Partie 2)

Voici déjà une suite à mon article d’hier qui décrivait le 1er chapitre de Sciences et technologies émergentes, pourquoi tant de promesses? Dans le chapitre 2 (aussi intéressant que le premier), il est question de rapport au temps, de « présentisme », « futurisme » et de sa place dans le régime des promesses. Il y a le joli passage suivant :

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Depuis La nouvelle Atlantide, les spéculations futuristes ont accompagné l’essor des sciences modernes. Et au XXe siècle, Jean Perrin a scellé une nouvelle alliance entre la science et l’espérance. Mais pour lui, c’est la science qui précédait et suscitait l’espérance alors que désormais, c’est plutôt l’espérance qui meut la recherche. Les technosciences renversent, en effet, l’ordre des questions qui enchainait la suite des trois critiques de Kant : « Que puis-je connaître ? » question traitée dans La Critique de la raison pure, puis la question « Que puis-je faire ? » traitée dans la Critique de la raison pratique, puis la question « Que puis-je espérer ? » abordée dans la Critique du jugement. Au contraire dans les politiques scientifiques actuelles, on détermine ce qu’on doit faire et ce qu’on peut éventuellement acquérir comme savoir en cernant les espoirs, les promesses. (Page 50)

Il y a pourtant un paradoxe déjà exprimé dans le premier chapitre entre un futurisme avec les termes de promesse, prospective et prophétie qui nous projettent et un présentisme particulièrement marqué par la mémoire qui fige le passé et fait du futur une menace qui n’éclaire plus ni le passé, ni le présent. Au point de parler de présentification du futur…

De plus, il est question du futur comme choc, de « crise » du temps due à l’accélération. A l’impression d’incompréhension et d’impuissance, s’ajoute l’expérience de la frustration, du stress provoqué par l’accélération du rythme de vie, la déception d’une promesse liée à la modernité, où les techniques étaient supposées nous faire gagner du temps, nous émanciper.

Autre confusion : la planification et la feuille de route caractéristiques des projets technologiques s’est glissée dans les projets de recherche où il est question de production de savoir, alors que dans une recherche, il est impossible de garantir un résultat. Mais l’auteur montre par deux exemples, que cette évolution est complexe.

Dans le cas des nanotechnologies, il y a bien eu feuille de route avec deux premières étapes relativement prévisibles de production de composants suivie d’une troisième étape plus spéculative sur des systèmes couronnée par une quatrième étape où il est question d’émergence, tout cela « au mépris de la contingence, de la sérendipité et des bifurcations possibles », non pas pour prédire, mais « linéariser la production des connaissances ». la feuille de route prévoit l’imprévisible en annonçant une émergence, en combinant un scénario rassurant de contrôle avec un scénario d’émergence, ce qui permet d’inspirer confiance et en même temps de faire rêver. (Pages 55-56)

Dans le cas de la biologie de synthèse « malgré des convergences manifestes avec les nanotechnologies », le développement rapide se fait sans feuille de route. « Une commune intention – le design du vivant – rassemble ces trajectoires de recherche. » Et il est plus question de refaire le passé (« 3.6 milliards d’années de code génétique ») que d’imaginer des futurs. Le futur devient abstrait et il est question de preuve de concept. Et d’ajouter que dans une science normale au sens de Kuhn, ces preuves de concepts seraient tombées dans l’oubli. Le paradoxe est qu’il n’est pas question de vrai ou de faux, mais de design, sans nécessaire fonctionnalité.

Dans le premier cas, « prédiction ou prospective sont convoquées comme la base indispensable pour une stratégie fondée sur des choix rationnels », « le futur est tourné vers le présent. » Dans le second cas, il est question de « tracter le présent. » et de « fuite hors du temps. » On fédère et mobilise sans objectif nécessaire. Le futur est virtuel abstrait, vidé de toute culture et humanité ; la vie de l’homme augmenté ressemble au repos éternel…

En définitive, l’économie des promesses reste rivée sur le présent, soit en faisant du futur un point de référence pour guide l’action au présent, soit en cherchant à éterniser le présent.

Les chapitres trois et quatre sont moins théoriques en décrivant d’une part de nouveaux exemples dans le domaine des nanotechnologies et d’autre part comment la Loi de Moore est devenue une loi alors qu’elle n’était qu’une vision prospective des progrès des semi-conducteurs. Peut-être bientôt une suite sur les autres chapitres…