AIconomics
La tête et les jambes #9
Bonjour, je suis Pierre Blanc, Président d’Athling. Avec notre newsletter La tête et les jambes, nous voulons partager une grille de lecture de votre actualité ou vous informer de la nôtre. Pourquoi vous écrire ? N’est-ce pas le meilleur prétexte pour engager une conversation ?
Vous avez déjà entendu parlé des Freakonomics, ces leçons décalées d’économie? ou des Reaganomics ou des Abenomics, les politiques économiques de l’ancien président des Etats-Unis, Ronald Reagan, ou de Shinzō Abe, le futur ex-Premier ministre du Japon? Dans ce numéro, vous allez vous familiariser avec les AIconomics, l’intelligence artificielle (IA) vue sous l’angle économique par Athling.
Il y a un peu de pub à la fin de ce numéro. Normal, non ?
Bonne lecture et restons connectés!
Mais où passe le pognon ?
Les annonces tonitruantes sur l’impact négatif de l’intelligence artificielle (IA) sur l’emploi sont passées de mode. L’apocalypse annoncée par des techno-prophètes n’a manifestement pas eu lieu (lire notre newsletter #7).
Des économistes se sont questionnés sur le paradoxe de la productivité moderne. En un mot: malgré les investissements technologiques massifs, la croissance de la productivité ralentit inexorablement. Pour en savoir plus, lisez par exemple AI and the modern productivity paradox du trio Erik Brynjolfsson, Daniel Rock and Chad Syverson (2017), ou Automation and new tasks de Daron Acemoglu (2019).
Dans un excellent article de juin 2020, l’équipe d’Andreessen Horowitz (encore eux) nous donne des clés pour éclairer ce paradoxe. Le constat est cru. La rentabilité des fournisseurs de logiciels SaaS IA (Software as a Service IA) est presque deux fois plus faible que celle des fournisseurs de logiciels SaaS classiques. Pourquoi? 3 premières réponses…
[#1] Écraser une mouche avec un marteau coûte cher
Cela paraît évident, non? Le coût de la ressource machine nécessaire à l’exploitation des outils IA est souvent négligé. Or celui-ci peut représenter plus de 25% de la marge brute d’un fournisseur de logiciels IA. Et ce d’autant plus que les outils IA sont souvent conçus à partir de données non structurées (sons, images, vidéos…) qu’il faut… étiqueter. En résumé, prévoyez un gros effort en amont sur des volumes de données conséquents pour un résultat au final mitigé. A ce jeu, faute d’équilibre économique avéré, des startups ont fait machine arrière sur l’étiquetage automatique. Elles remettent des humains dans la boucle (la fameuse formule human in the loop qui est aussi valable sur les processus que certains imaginaient pouvoir automatiser dans leur intégralité…). Automatique ou manuel, tout ça coûte cher.
[#2] Ne retenez que les cas d’usage que vous savez décrire en 3 mots!
Les solutions IA couvrent des périmètres fonctionnels étroits, voire inférieurs à ce qui était prévu initialement. Les auteurs parlent de long tail (la fameuse longue traîne) ou de edge cases (une expression qui a le vent en poupe). Selon eux, ces cas d’exception peuvent représenter plus de 50% des volumes traités. Leur verdict? Double peine sur la productivité! Il faut (#1) conserver des interventions humaines dans le process et/ou (#2) développer et ré-entraîner sans cesse les modèles, ce qui in fine s’avère coûteux en ressources. Ben oui…
[#3] Service inside
Corollaire des deux points précédents pour augmenter l’impact de l’IA en l’absence de standards techniques? Ajoutez une couche de services. Un conseil d’autant plus pertinent tant que la technologie n’est pas mature pour automatiser complètement l’activité traitée. L’IA n’est pas LA seule réponse adaptée à tous vos cas d’usage! Cela ne veut surtout pas dire qu’il faille s’en détourner. Bien au contraire! Acceptez juste un instant de mettre de côté le ROI (return on investment) comme seul critère de jugement. Vous le ressortirez du tiroir quand des standards de développement seront stabilisés. C’est en partie pour cela que les outils d’IA se déploient plus vite dans des processus, des activités ou des secteurs où le ROI n’est pas le seul driver (ou le seul roi). Prenez par exemple la santé, la sécurité, la défense…
So what? Certes, l’analyse d’Andreessen Horowitz est destinée à des investisseurs ou des startupers. Mais, il est intéressant de transposer dans votre contexte les enseignements que les auteurs tirent de leurs expériences.
Un dernier conseil? Prenez vraiment le temps de lire cet article, il vous en fera gagner! Pour y accéder, cliquez ici.
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> Cela ne va pas vous surprendre… nous avons encore mis les mains dans le cambouis! Cette fois-ci, c’est sur la décarbonation des déplacements. Plan de relance du gouvernement français, pression des pouvoirs publics ou des citoyens pour améliorer la qualité de l’air, mise en œuvre de zones à faibles émissions mobilité, changement d’équipes municipales, progrès techniques, etc. un reset est en train de s’opérer. Il va entraîner notamment un renouvellement des véhicules. Vous vous posez des questions sur la mobilité de demain? Parlons-en ensemble!
> L’été a été studieux chez Athling. Nous avons mis au points une méthodologie de prédiction pour appréhender l’impact de défaillances de vos clients. Après un très large tour de table (dirigeants, banquiers, économistes ou chercheurs), nous nous sommes vraiment rendus compte du caractère novateur de notre nouvelle offre de service. Nous l’avons appelée Riskovid19. Elle est à destination des banques, mais pas que… Vous voulez en savoir plus? Prenons 20’ pour échanger sur le sujet, ce sera plus efficace que par écrit!
> A lire, à regarder :
Competing in the Age of AI, 2020 Karim Lakhani et Marco Iansiti… des “adeptes” des AI Factories.
Une (longue) vidéo ici de la compétition de simulateur de combat aérien entre homme et machine organisée par la DARPA. Spoiler alert : la machine (Heron) a battu le pilote humain (Banger) en finale… 5-0. Du côté de Marseille, on appellerait ça une “Fanny”.
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NL#8 Next big thing? ici
NL#7 It’s a whole different story ici
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NL#1 Enfin du concret! ici