Conférence directeurs de gip 29 juin
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Les technologies du numérique qui bousculent l’économie
mondiale
29 Juin 2017 - Villa Méditerranée - Marseille
Intervenants : Sébastien Nedjar & Guy Sinnig
Les technologies de demain
Les NBIC
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Nanotechnologies
Biotechnologies
Informatique
sciences Cognitives
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Les technologies actuelles
Intelligence artificielle (IA)
Données (Big Data)
Objets connectés (IOT)
Robotique
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Les technologies actuellesSont disruptives
A la fin du XVIII ème il y avait 29000 porteurs d'eau à Paris.
En 2017 il y a env. 300 000 chauffeurs routiers et env. 60 000 Taxis en France.
Août 2016 : Les premiers taxis sans chauffeur à Singapour.Uber commande 100 000 Mercedes autonomes.
Sept. 2016 : Navya deux navettes autonomes à Lyon (NavLy).
Oct. 2016 : Otto, un camion autonome a effectué sa première livraison.
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Les technologies actuellesSont disruptives
Les technologies des « blockchains » vont fortement impacter tous les secteurs chargés de l’authentification des transactions monétaires, services, biens, contrats, brevets, diplômes, …
Nous sommes dans un processus de destruction créatrice liée à l’innovation (selon Schumpeter).
Secteurs concernés :• banques,• assurances,• notaires,• INPI, offices des brevets,• vote en ligne,• certificateurs,• …
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Les technologies actuellesSont exponentielles
Loi empirique de Moore
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Les technologies actuellesSont exponentielles
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Les technologies actuelles
Sont cumulatives
Séquençage du génome Humain :
• 1990 démarrage du projet « génome humain »
• 2003 séquençage terminé
• 2007 prix du séquençage complet : env. 10 000 000 €
• 2017 prix du séquençage complet : env. 1000 €
Ce sont très clairement les progrès cumulés de la génétique et des systèmes informatiques qui ont permis d’aboutir à ces
résultats.
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Les technologies actuelles
Davos - janvier 2017
« Je n’ai pas vu venir la vague du Deep Learning, ça va beaucoup plus vite que je pensais. » Sergey Brin cofondateur de Google
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L’Intelligence Artificielle
Intelligence
Artificielle
(IA)
Machine
Learning
Deep
Learning
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Deep LearningOn utilise un réseau de neurones artificiels
L’Intelligence Artificielle
Il y a environ 100 Milliard (1011) neurones dans le cerveau humain.
On considère que l’on a environ 1000 neurones artificiels par processeur.
Vitesse de transmission de l’information :
300 000 000 m/s
Vitesse de transmission de l’information : 130m/s
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Deep LearningReconnaissance d’images
L’Intelligence Artificielle
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Deep LearningGoogle AutoDraw
L’Intelligence Artificielle
Mon dessin fait rapidement à la souris La proposition de Google AutoDraw
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Deep Learning
L’Intelligence Artificielle
Génération automatiques d’images
Création de nouveaux meubles à partir de modèles existants
Création de pochettes de
CD
Création d’images de chambres à coucher
Création d’un nouveau
Rembrandt
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Deep Learning
Google Deep Dream
L’Intelligence Artificielle
Un algorithme qui rêve
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Du fantasme à la réalité
Principe des assistants personnels, chatbots, …
Donnéesbrutes
Donnéestraitées (et stockées)
L’Intelligence Artificielle
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Les dispositifs de conduite autonomes
L’Intelligence Artificielle
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Les 4 stades de l’intelligence artificielle
1 - La réactivitéIA faible
IA forte
L’Intelligence Artificielle
2 - La mémoire limitée
3 - La théorie de l’esprit
4 - L’auto - conscience
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Les données
Volume des données
Les donnéesProvenance des données
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Les donnéesInformatique décisionnelle
Business Inteligence (BI) • Statistique descriptive,
• Données à forte densité,
• Grande volumétrie mais faible dimensionnalité,
• Mesurer des phénomènes,
• Détecter les grandes tendances.
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Les donnéesInformatique décisionnelle (BI)
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Les donnéesInformatique décisionnelle (BI)
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Le Big Data
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Le Big Data
• Statistique inférentielle,
• Données à faible densité,
• Grande volumétrie et forte dimensionnalité
• Utilisation de la volumétrie pour inférer,
• Capacité prédictive.
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Le Big Data
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Le Big DataLimite actuelle
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Les objets connectés
Internet des objets = IOT = Web 3.0
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Les objets connectés
Secteur de la santé
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Les objets connectésSecteur des transports
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Les objets connectésSecteur de la domotique
Une carte SIM avec un abonnement « données »=> Nous réparons votre machine à café avant que vous ne sachiez qu’elle est en panne.
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Les objets connectésSecteur de la gestion et des économies
d’énergie
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Les objets connectésAutres secteurs (sports, loisirs, montres, lunettes,
vêtements, …)
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Les objets connectés
Evolution des objets connectés, par type (en milliards)
Objets connectables via puces, étiquettes intelligentes, …
Machines communicantes autonomes M2M ( ex. : compteurs avec relevés à distance)
Ordinateurs, tablettes, smartphones
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Les objets connectésPerspectives des objets connectés
Selon plusieurs études prospectives :
à partir de 2018 : • nous allons entrer dans l’ère du presque tout connecté
• environ 500 millions de voitures seront connectées
• plus d’un milliard de compteurs connectés seront déployés
à partir de 2020 : • 15% de tous les objets seront connectés
• environ 30% de toutes les données seront générées par des objets
connectés
entre 2020 et 2025 :• le nombre d’objets connectés devrait atteindre 500 milliards
• chaque foyer devrait être équipé d’environ 500 objets connectés
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Les objets connectésEléments clés des objets connectés
Valeur / usages• En se « connectant » un objet prend de la valeur.
• La valeur du service rendu grâce à cette connexion peut
dépasser la valeur de l’objet seul.
Plateformes• Tout objet connecté fera partie d’une communauté (d’objets).
Données• La donnée est l’élément clé du modèle économique des
plateformes d’échange.
Source : France stratégie
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La robotique
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La robotiqueAujourd’hui les robots sont spécialisésRobots industriels => Cobots = robots collaboratifs
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La robotiqueAujourd’hui les robots sont spécialisésRobots de service
Principales applications :• Robot aspirateur – Robot tondeuse
• Robot de surveillance - téléprésence
• Robot compagnon domestique
• Robot d’assistance aux personnes
en perte d’autonomie
Applications connexes :• Nettoyage
• Logistique / Porte charge
• Assistance médicale
• Agriculture
• Militaire
• …
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La robotiqueAujourd’hui les robots sont spécialisésLe marché de la robotique de service
Marché de masse
Marché de niche
Expérimentation
Maturité
Robot agricole
Robot de téléprésence
Robot d’assistance
Robot de surveillance
Robot de défense
Robot de service aux industries
Robot ludique
Robot compagnon
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La robotiqueAujourd’hui les robots sont spécialisés
Il est très difficile de fabriquer des robots qui peuvent s’adapter
à de multiples situations et effectuer des tâches variées :
Robot humanoïde.
Il est également très difficile pour un
robot de se déplacer d’une manière
autonome dans un environnement
complexe et évolutif.
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La robotiqueDemain les robots
Il faudra encore du temps pour développer la mécanique des
robots afin de les rendre plus performants , diminuer leur coût
pour qu’ils deviennent accessibles.
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Les systèmes complexes
Il ne peut s’agir d’une simple
juxtaposition des différents
constituants de différentes
technologies.
Les écoles proposent des cursus
d’ingénierie des systèmes complexes.
Client Chef de projet
L’utilisation de SysML facilite la
communication entre les experts.
Les systèmes technologiques
actuels sont de plus en plus
complexes. Une voiture, un drone,
un robot, une machine à commande
numérique, …, sont des systèmes
d’une hétérogénéité technologique
de plus en plus grande.
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Les systèmes complexesLa complexité grandissante des algorithmes,
la diversité et la très grande quantité des
données à traiter, amènent à prendre en
compte l’incertitude algorithmique.
Il s’agit pour les organisations, entreprises, institutions, …, de
favoriser la collaboration entre les experts et avec les utilisateurs.
Il faut mettre en place des expérimentations, dans lesquels les
processus d’essais / erreurs permettent de tirer parti des échecs,
et où les itérations sont multipliées.
Les méthodes agiles de conduite de
projets, sont un atout pour gérer
des projets complexes.
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Les compétences attenduesVoici quelques qualités souvent évoquées pour les ingénieurs, citées à partir de la consultation des sites de recrutements. (*)
Elles sont, entre autres:• l’expertise, • l’influence, • l’agilité, • la responsabilité,• l’ingéniosité, • la créativité, • la capacité à travailler en équipe, • la capacité à communiquer,• …
(*) Samuel Violin IG STI - avril 2017
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Les compétences attendues
Source : World Economic Forum – Report : New Vision for Education: Fostering Social and Emotional Learning Through Technology
Compétences de demain
Littérature
Mathématiques
Sciences
TIC
Economie - finance
Multiculturalisme Civisme
Résolution de problème
Esprit critique
Créativité
Communication
Collaboration
Curiosité
Initiative
Persévérance
Adaptabilité
Leadership
Conscience sociale et culturelle
FondamentauxAgir au quotidien
Savoir-faireAborder la complexité
PersonnalitéS’adapter
Formation tout au long de la vie
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Les compétences attendues
Source : World Economic Forum – Report : Future of Jobs
Le Top 10 des compétences attendues en 2020
1. Résolution de problèmes complexes
2. Pensée critique
3. Créativité
4. Management d’équipes
5. Se coordonner avec les autres
6. Intelligence émotionnelle
7. Capacité de jugement et prise de décision
8. Orientation service
9. Négociation
10. Flexibilité cognitive
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Les compétences attenduesDes compétences pour innover
Les innovations se font souvent aux
interfaces entre plusieurs domaines.
Une double expertise (ou plus) est
un atout indéniable.
La démarche scientifique
favorise l’innovation y
compris dans des domaines
non scientifiques.
L’analyse de ses erreurs
permet de réussir in fine.
Modèles théoriques
HypothèsesValidation des
hypothèses
Expérimentation
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Les métiers de demain65% des enfants qui sont en primaire aujourd’hui exerceront des métiers qui n’existent pas.Ces enfants seront vraisemblablement encore en activité en 2060.
Les métiers de demain seront des métiers complémentaires à l’intelligence artificielle, exemples de métiers : Les métiers de l’ingénierie du numérique
• Data scientist• Ingénieur en robotique• Ingénieur électronique embarquée (IOT)• User eXperience Designer • …
Les métiers manuels Les métiers de l’artisanat …
qui utilisent le numérique
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Les métiers de demain
• chief happiness officer,• consultant spécialiste du bien-être du 3ème âge,• ingénieur du corps pour les transplantations,• spécialiste de la nano-médecine,• agriculteur vertical – fermier urbain,• gestionnaire de données inutilisées,• contrôleur du climat,• manager d’avatars,
• responsable de l’éthique de la technologie,• designer d’habitat virtuel,• créateur de données IOT,• créateur en énergie,• consultant en stratégie du « réensauvagement ».
Liste de métiers qui pourraient exister en 2030 selondiverses publications.
Qu’est ce qu’un FabLab ?
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Que trouve t’on dans un FabLab ?
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Au LAB à Aix en Provence :
2 laboratoires de fabrication :
• IUT : 413 avenue Gaston Berger
• C-IN : 100 rue des bœufs
Des moyens pour prototyper :
• 7 Imprimantes 3D
• 1 Découpeuse Laser CO2 + fibre
• 4 Fraiseuses numériques
• 2 Scanners 3D
• Equipements de prototypage et de mesure électronique
• …
Présentation du LAB
Le LAB est avant tout un lieu d’Open Innovation, d’expérimentation, de partage et
d’échanges de compétences
Il doit permettre à un porteur de projet :
• de valider la faisabilité de son projet sur le plan technique
(Proof Of Concept)
• de réaliser un prototype
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Exemples de projets développés au LAB
Un bouchon de flacon pour vernis à ongles qui permet au pinceau d’atteindre le fond du flacon
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Simulateur de cockpit A 320
Fiabilisation du simulateur
de l’USB au bus CAN
Mesure des temps de réaction entre une commande et l’action effective
=> homologation du simulateur par la DGAC
Exemples de projets développés au LAB
AquaponAix Un dispositif d’aquaponie connecté
IOT : Expérimentation du protocole de communication MQTT
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Exemples de projets développés au LAB
RobotduLABUn robot pour apprendre à programmer en classe
http://wiki RobotDuLAB
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Exemples de projets développés au LAB
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Un partenariat avec le CNRFID pour prototyper des solutions autour de la technologie RFID
Dosage automatique de produits de nettoyage et de désinfection en milieu hospitalier
Les bidons de produits sont équipés de tags RFID
Exemples de projets développés au LAB
Un partenariat pour développer de la connaissance et de l’innovation autour de la donnée
Data LAB
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Exemples de projets développés au LAB
LABanque Mise en place d’une monnaie complémentaire interne au LAB: l’écrou
Développement d’une plateforme basée sur une blockchain en partenariat
avec NODYA Group
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Exemples de projets développés au LAB
La Blockchain
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La blockchain est une technologie de stockage et de transmission d’informations, transparente, sécurisée, et fonctionnant sans organe central de contrôle (définition de Blockchain France).
Une startup fondée par des membres du LAB
Ubbo :
un robot de téléprésence qui permet par exemple à un enfant malade ou handicapé d’être présent en classe alors qu’il est alité.
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Il y a d’autres technologies qui sont en train de se diffuser, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, … Leurs applications sont aussi très importantes et très intéressantes.
Conclusions
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Actuellement, beaucoup de choses sont rendues possibles par les avancées de la technologie.
L’éducation et la formation sontindispensables pour relever les défis de l’urbanisation, du réchauffement climatique et de la transition énergétique.
Aujourd’hui, les problèmes sont posés de plus en plus clairement. Des solutions se dessinent.
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Conclusions
Il faut faire de nombreux choix pour notre avenir commun, guidés par la connaissance des technologies.