5 trucs fascinants que j’ai appris lors des conférences Digital Intelligence

Je rentre de Nantes où se tenait cette semaine Digi­tal Intel­li­gence, trois jours de ren­contres et de confé­rences consa­crées au numé­rique et ce qu’il change dans nos vies. Voi­là cinq trucs que j’ai appris grâce aux inter­ven­tions des cher­cheurs invi­tés à expo­ser leurs tra­vaux et leur vision des bou­le­ver­se­ments actuels.

1. Les bébés font des calculs de probabilité

Pre­nez un bébé, âgé de dix mois envi­ron. Met­tez-le devant un écran, sur lequel une ani­ma­tion montre plein de boules rouges et une seule boule bleue – en vrai, il vaut mieux réa­li­ser l’expérience avec quelque chose de plus attrayant pour un bébé que des boules, comme des poneys ou des licornes, mais le prin­cipe est le même.

Les boules se déplacent aléa­toi­re­ment à l’intérieur d’un cercle per­cé d’un ori­fice à sa base, un peu comme pour le tirage du Loto. De temps en temps, une des boules tombe dans le trou. Si elle est rouge, le bébé s’en fout. Si c’est l’unique boule bleue, son visage réagit plus long­temps.

C’est la preuve que son cer­veau est capable de faire des pro­ba­bi­li­tés : il « sait » que l’événement « la boule bleue tombe » a moins de chances de se pro­duire que l’événement « une boule rouge tombe ». Inté­rieu­re­ment, il fait des maths niveau lycée alors qu’il est inca­pable d’avaler un petit pot sans en mettre plein son bavoir.

Un bébé de 12 mois regarde plus longtemps un événement improbable qu'un événement probable.
Un bébé de douze mois regarde plus long­temps un évé­ne­ment pro­bable qu’un évé­ne­ment impro­bable (College-de-france.fr)

L’expérience est racon­tée par Gérard Ber­ry, pro­fes­seur au col­lège de France. Ces algo­rithmes à l’œuvre très tôt dans notre cer­veau sont un sujet d’études pour les neu­ros­cien­ti­fiques, mais ces der­niers ne sont pas les seuls à les uti­li­ser de plus en plus sou­vent dans leurs recherches.

« Des spé­cia­listes de la phy­sique des par­ti­cules veulent par­fois se mettre à l’astronomie, mais on ne peut rien en faire parce qu’ils ne maî­trisent pas les algo­rithmes », a un jour confié une cher­cheuse à Gérard Ber­ry.

Il vaut en effet mieux être fami­lier de ce mode de rai­son­ne­ment quand on doit simu­ler l’explosion d’une super­no­va grâce à des modèles mathé­ma­tiques avan­cés.

2. Internet est en train de changer l’amour

Quand on étu­die les sites de ren­contre sur Inter­net, la mau­vaise ques­tion à se poser, c’est : « Est-ce que ça marche pour trou­ver l’amour ? » C’est la convic­tion de Michael Sina­tra et Mar­cel­lo Vita­li-Rosa­ti, cher­cheurs à l’université de Mont­réal.

Pour que les algo­rithmes de Mee­tic ou d’Adopte un mec soient capables d’une telle prouesse, il fau­drait déjà se mettre d’accord sur ce que c’est que l’amour – ce dont l’homme semble inca­pable, vu la quan­ti­té de lit­té­ra­ture publiée sur le sujet sans qu’un réel consen­sus semble se déga­ger.

Pour ces cher­cheurs, il vaut mieux se deman­der à quoi res­semble l’amour sur Inter­net, et cher­cher les valeurs qui l’animent, la vision de la rela­tion qui s’en dégage. Vita­li-Rosa­ti :

« Le rap­port au tabac est inté­res­sant, par exemple. C’est un point sou­vent mis en avant et pour­tant, en quoi le taba­gisme joue-t-il un rôle dans le fait d’ aimer une per­sonne, et pas juste dans le fait de vivre avec lui au quo­ti­dien ? »

Les sites de ren­contre sont conscients de cette évo­lu­tion en cours, mais ont un dis­cours encore ambi­va­lent.

Ils pro­mettent de tout mettre en œuvre pour que l’amour, le vrai, l’unique, se mani­feste enfin – ce qui est une façon de recon­naître sa nature aléa­toire, mul­ti­forme et tyran­nique. Mais ils entendent aus­si don­ner à leurs uti­li­sa­teurs le contrôle sur votre vie sen­ti­men­tale.

Ces Cyra­no de Ber­ge­rac modernes aident l’aspirant Chris­tian à trou­ver une Roxane à son goût puis à la séduire, l’annonce et le pro­fil rem­pla­çant la mis­sive enflam­mée et la scène du bal­con.

L’étude des « algo­rithmes de l’amour » à l’œuvre sur ces ser­vices per­met d’ouvrir la boîte secrète de nos com­por­te­ments amou­reux.

Mais allons-nous aimer ce que nous allons y trou­ver ? On sait déjà l’importance des pho­tos dans le choix du par­te­naire poten­tiel (don­nées que Tin­der exploite déjà sans états d’âme), alors que les annonces cherchent, elles, des « rela­tions sérieuses » et des « com­pli­ci­tés intel­lec­tuelles ».

3. Les artistes font de la recherche scientifique aussi

Ce n’est pas un phé­no­mène nou­veau, mais les asso­cia­tions entre des créa­teurs et des scien­ti­fiques croissent et embel­lissent, à l’exemple du Sen­seable City Lab au MIT ou du pro­gramme de « recherche-créa­tion » Hexa­gram, au Qué­bec.

Selon Chris Sal­ter, cher­cheur à l’université Concor­dia de Mont­réal, c’est un chan­ge­ment de para­digme qui est à l’œuvre. Il passe par un dépas­se­ment de la concep­tion ins­ti­tu­tion­nelle de la recherche, avec ses dis­ci­plines et ses champs de recherche déli­mi­tés, ses struc­tures et modes de finan­ce­ments bien défi­nis.

Asso­cier les artistes, c’est sur­tout recon­naître qu’ils peuvent créer de la connais­sance en fai­sant, et pas seule­ment en pen­sant :

« Vous faites des études et enuite, soit vous écri­vez des livres et vous êtes un scien­ti­fique, soit vous fabri­quez quelque chose et vous êtes un artiste. […] Face à une œuvre, nous disons : “C’est de l’art, mais peut-être est-ce de la connais­sance aus­si ?”»

De façon plus pro­saïque, les créa­teurs se tournent vers une uni­ver­si­té ou un stu­dio labo­ra­to­ry pri­vé pour obte­nir des finan­ce­ments qu’ils ne trouvent plus ailleurs.

C’est là que vont se croi­ser les regards, s’élaborer de nou­velles méthodes et se mon­ter des expé­riences d’un genre nou­veau – « le mot fran­çais “expé­rience” est bien utile, parce qu’il a à la foi le sens de créa­tion et de recherche », estime Sal­ter.

« La plu­part des artistes parlent de leur tra­vail comme un évé­ne­ment, une ren­contre, une rela­tion, une incar­na­tion… et pas comme une nou­velle connais­sance », concède-t-il. Mais les fron­tières sont de plus en plus floues.

4. Les feux rouges vont disparaître des villes

Ima­gi­nez des voi­tures sans conduc­teur, qui passent vous prendre à la sor­tie du bou­lot et vous ramènent chez vous avant de char­ger un autre client.

Main­te­nant, ima­gi­nez une ville dont on aurait reti­ré 80% des auto­mo­biles, deve­nus utiles grâce à ce par­tage géné­ra­li­sé, pour ne gar­der que ces véhi­cules auto­ma­tiques.

On pour­ra alors se débar­ras­ser des feux rouges, les voi­tures se débrouillant toutes seules pour savoir où et quand tour­ner – une tâche que les algo­rithmes, encore eux, sont capables d’effectuer mieux que les humains.

C’est cet ave­nir que des­sine une étude de l’université du Texas, dans une vidéo qu’on vous recom­mande de ne pas repro­duire rue de Rivo­li.

Mais ce qui frappe l’imagination, c’est que les connais­sances et les tech­no­lo­gies néces­saires à une telle uto­pie – ou un tel cau­che­mar si vous tra­vaillez chez les taxis G7 – existent déjà.

L’algorithme du car­re­four sans feux rouges est, paraît-il, en démons­tra­tion en ce moment dans le parc de la Vil­lette, à Paris (mais je n’ai pas trou­vé trace de cette expé­rience sur le Web). Quand à la Google Car, elle com­mence à prendre des pas­sa­gers réels, et plus seule­ment des ingé­nieurs, le temps d’une vidéo de pro­mo­tion.

Si Car­lo Rat­ti, du MIT, a des­si­né ce rêve urbain, Oli­vier Ertz­scheid, ensei­gnant-cher­cheur à l’IUT de La Roche-sur-Yon qui tient le blog Affordance.info, s’est char­gé un peu plus tard de faire cau­che­mar­der tout le monde avec une ques­tion piège.

Que doit faire votre voi­ture sans conduc­teur si elle détecte une col­li­sion pro­chaine avec un bus rem­pli d’enfants, si son algo­rithme estime que la seule façon de leur sau­ver la vie est de vous envoyer, vous, dans le décor ? Doit-elle sau­ver le maxi­mum de vies pos­sibles ? Pré­ser­ver son occu­pant à tout prix ? Cher­cher quel scé­na­rio coû­te­ra le moins cher à la col­lec­ti­vi­té ?

Comme Asi­mov avait ima­gi­né des lois de la robo­tique pour pro­té­ger l’homme de ses propres créa­tion, il faut inven­ter une éthique de l’algorithme. « Dans le couple homme-machine, la machine est de plus en plus ten­tée de faire l’homme », estime, gaillard, Ertz­scheid.

5. L’armée française surveille aussi le deep web

Thier­ry Ber­thier, de la Chaire de cyber­dé­fense et cyber­sé­cu­ri­té Saint-Cyr Soge­ti Thales (ouf), a effrayé un peu tout le monde avec une série de chiffres mon­trant la mul­ti­pli­ca­tion des cybe­rat­taques un peu par­tout dans le monde.

Il a aus­si expli­qué que l’armée fran­çaise a pré­pa­ré le pen­dant numé­rique de l’intervention de la coa­li­tion contre l’Etat isla­mique, en sui­vant notam­ment l’activité enne­mie sur les réseaux sociaux.

Inter­ro­gé sur la pos­si­bi­li­té de pas­ser par le « deep web » pour échap­per à cette sur­veillance, il a expli­qué que les armées avaient déjà les moyens de sur­veiller les échanges sur TOR, navi­ga­teur alter­na­tif cen­sé cou­vrir les traces de ceux qui l’utilisent. « De notre point de vue, il vaut mieux que ses uti­li­sa­teurs conti­nuent à croire que TOR est sécu­ri­sé, comme ça ils conti­nue­ront à s’en ser­vir… »

Puisque vous passez par là…

J’ai besoin de votre aide : je m’intéresse à la mesure d’audience des médias en ligne (dans Google Analytics, sur Facebook, sur Twitter…) et à ce que les journalistes en font. En participant à ma petite enquête sur le sujet, vous m’aiderez à concevoir de nouveaux services intéressants.

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