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Ces innovations qui jalonnent l’histoire de la société numérique

Retour sur 4 mai 2016
Machine learning, voitures autonomes, informatique dans le nuage, blockchain… La société numérique est rythmée par l’éclosion constante d’innovations porteuses d’ambitions toujours plus « révolutionnaires » les unes que les autres. Mais des concepts aux applications concrètes, le chemin est souvent long et semé d’embuches. Regards sur le Numérique s’attèle depuis 2009 à discuter et comprendre ces transformations. A l’occasion du lancement de la nouvelle version de RSLN, plongée dans les archives.
Machine learning, cloud, blockchain, voiture autonome : des concepts aux applications concrètes

Le cloud, avenir de l’informatique ?

Dès 2010, RSLN posait les termes du débat : « Le cloud : buzzword ou révolution ? » Entreprises, administrations, usagers… Le cloud computing – ou informatique en nuage – s’apparente à un changement d’ampleur de l’infrastructure même d’Internet, au sein de laquelle les datacenters acquièrent une place cruciale. Mais au-delà des enjeux économiques et techniques, les questions de sécurité et de privacy des données qui sont déposées dans ces gigantesques fermes de serveurs sont au coeur des débats. En témoigne l’invalidation en octobre 2015 du Safe Harbor, dispositif légal dont la vocation était de garantir la protection des données personnelles lors de transferts internationaux.

A ce propos, Brad Smith, Chief Legal Officer de Microsoft, déclarait que « les citoyens ne doivent plus perdre leur droit à la vie privée parce que leurs données traversent les frontières ». Or, héberger une multitude de données, pour la plupart sensibles ou personnelles, implique d’établir les conditions de la confiance, ce qui passe, d’après Preston McAfee, Chief Economist de Microsoft, par toujours plus de transparence, de sincérité et de sécurité.

« Les citoyens ne doivent plus perdre leur droit à la vie privée parce que leurs données traversent les frontières. »

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Mais, si comme l’affirme Bernard Ourghanlian, directeur technique et sécurité de Microsoft France, « le cloud n’est pas nécessairement révolutionnaire car il fait appel à des technologies qui préexistaient avant que l’appellation “Cloud” ne soit inventée », il a en revanche facilité la mise en place de nouveaux modèles d’affaire grâce aux économies d’échelle. Celles-ci facilitant alors par exemple la création de start-up dont les innovations – telles que le machine learning – nécessitent de disposer de capacités de calcul informatique et de stockage que seul le cloud est en mesure de fournir.

Machine learning : quand les machines apprennent à apprendre

« Même si nous ne le savons pas, nous utilisons le machine learning au quotidien. Quand nous cherchons sur Internet, quand nous utilisons à un service de traduction automatique, quand notre messagerie filtre le spam… » Une omniprésence qui témoigne, selon Bernard Ourghanlian, Directeur technique et sécurité de Microsoft France, du bel avenir auquel est promis le machine learning.

Mais, pour qu’une machine soit en mesure d’apprendre les échecs en 3 jours puis se hisser parmi les meilleurs joueurs du monde, encore faut-il que les algorithmes qui conditionnent son apprentissage soient suffisamment développés. Ce qui faisait dire dès 2013 à Francis Bach, chercheur à l’Inria, que :

« La méthode de l’apprentissage statistique est une discipline qui mêle l’informatique et les maths de manière assez profonde. Elle va se développer dans tous les domaines où il y a des données qui sont compliquées à traiter à la main. Dans l’imagerie médicale par exemple, l’apprentissage statistique nous permet de voir beaucoup de choses que l’on ne voyait pas avant. »

Voitures autonomes : au-delà de la technique, la morale algorithmique

Si les voitures sans conducteurs ne sillonnent pas encore les routes, l’ensemble des constructeurs automobiles sont à pied d’œuvre pour tenter de tirer parti de ce futur marché florissant. Un marché stimulé notamment par la puissance publique : Barack Obama a ainsi dévoilé en janvier 2016 un plan de 4 milliards de dollars sur dix ans pour accélérer le développement des véhicules autonomes aux Etats-Unis.

Si des questions strictement techniques se posent (ayant trait notamment aux multiples capteurs permettant à la voiture de se repérer sur la route), le débat éthique est également déterminant : faut-il minimiser le nombre de morts impliqués dans un accident ou sauver à tout prix la vie des occupants de la voiture ? Qui des passagers ou du constructeur sera responsable lors d’un accident provoqué par l’« ordinateur-conducteur » de bord ?

La programmation des algorithmes sophistiqués qui guideront les déplacements des voitures autonomes est décisive, car de celle-ci dépendra leur bon fonctionnement. C’est ainsi, pour tenter de répondre à ces nouveaux enjeux, que de plus en plus de constructeurs automobiles s’adjoignent le service de philosophes et de laboratoires de recherche spécialisés pour porter un regard critique sur ce type de dilemmes.

Prototype de voiture autonome BP63Vincent / Wikimedia Commons / Licence CC

Quand la technologie devient une machine à créer de la confiance

Mais quelle technologie se cache derrière le Bitcoin, la plus célèbre des monnaies virtuelles ? La blockchain, répond Primavera de Filippi, chercheuse au Berkman Center de l’Université d’Harvard. Une technologie qu’elle décrit comme « une base de données décentralisée qui ne peut pas être rétroactivement modifiée et qui permet d’exécuter des logiciels, […] un outil de coordination décentralisé qui permet la vérification des données et des transactions au sein d’une relation pair-à-pair, en toute transparence ».

Une technologie jugée révolutionnaire en ce qu’elle permettrait de faciliter la coordination d’individus ou encore l’échange de valeurs, le tout de manière sécurisée, mais surtout en se passant des intermédiaires traditionnels : banquiers, notaires, Etat, etc.

Si la plupart des applications sont encore au stade de l’expérimentation, des ingénieurs ont récemment mis au point une prise de courant intelligente (smart plug) qui pourrait permettre d’ajuster au mieux les dépenses énergétiques des ménages. En suivant en temps réel l’état de l’offre et de la demande, cette prise serait capable de changer de fournisseur et ainsi de contrat sans intervention du consommateur.

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