IA : audition de Luc Julia, concepteur de Siri

dis à l'instant qu'il revenait quand même une semaine par mois en France. Initialement, nous avions pris contact avec monsieur Julia et potentiellement la possibilité de faire cette audition en visio. Je pense que c'est beaucoup plus agréable pour tout le monde que de pouvoir l'amener physiquement.

Et donc je le remercie très sincèrement d'avoir pris de son temps. La seule chose c'est que monsieur Julia a un impératif et devra nous quitter à 11h. Donc je demanderai d'ors et déjà parce que je ne doute pas que les questions seront fortuses à l'ensemble de nos commissaires d'être le plus concis possible dans leurs questions pour laisser le temps à monsieur Julia de pouvoir répondre précisément et dans le détail aux questions qui lui seront posées.

Donc je vous le disais, nous avons le plaisir d'accueillir aujourd'hui monsieur Luc Julia qui est ingénieur informaticien et entrepreneur spécialisé dans l'intelligence artificielle mais également auteur de plusieurs ouvrages sur ce sujet tel que l'intelligence artificielle n'existe pas. Ouvrage publié en 2019 ou bien encore plus récemment il a générative mais pas il y a générative pas créative. En 2025.

Sans détailler l'ensemble de votre carrière, je veux rappeler que vous avez beaucoup travaillé dans la Silicone Vallée et que vous êtes l'un des cocéateurs de Siri chez Apple. Vous avez par la suite été directeur technique chez Yolette Pacar en 2011, puis directeur technique et vice-président pour l'innovation chez Samsung Électronique de 2013 à 2021 avant de cumuler désormais les postes de directeur scientifique du groupe Renault depuis 2021 et de directeur IA de sa branche en père consacré au véhicules électriques intelligents. Dans vos ouvrages, vous dénoncez un certain nombre d'idées sur l'intelligence artificielle dont vous considérez qu'elles sont fausses et qu'elles créent des attentes ou des craintes démesurées vis-à-vis de ces modèles.

Vous expliquez d'ailleurs que l'IA, dont l'histoire débute en 1956, a créé à plusieurs reprises par le passé d'immenses espoirs suivis de désillusions profondes, ce qui a alors conduit les entreprises et les chercheurs à s'en détourner pendant de longues années ce que certains ont pu appeler les hivers de l'IA. Depuis que l'entreprise Open Eye a mis à la disposition du grand public en 2022 son modèle di générative et conversation conversationnelle pardon Chap GPT li c'est considérablement démocratisé le nombre de ces usagers a explosé partout dans le monde et le sujet est désormais au cœur de nos préoccupations économiques, sociales mais également éthique tant son potentiel paraît considérable. Dans vos ouvrages, vous insistez beaucoup sur l'idée que les I ne sont pas créatives et que seuls les humains le sont, que ce ne sont que des boîtes à outils dont nous demeurons responsables.

Pourriez-vous revenir pour nous sur ce sujet et nous préciser également pourquoi la création d'une intelligence artificielle générale envisagée par certains acteurs du secteur vous apparaît comme un mythe. Vous estimez que lorsqu'elles sont spécialisées dans certaines tâches, les I sont des outils exceptionnellement performant qui peuvent libérer du temps pour les salariés ou leur donner la possibilité de réaliser des tâches nouvelles de façon beaucoup plus efficace qu'auparavant. Selon vous, comment utiliser les IAT de la façon la plus judicieuse pour améliorer la productivité du travail et de nos entreprises ?

Considérez-vous que les entreprises françaises s'approprient suffisamment rapidement les modèles d'IA pour gagner en compétitivité par rapport à ce que vous pouvez observer notamment aux États-Unis. Les impacts possibles de l'IA sur l'emploi suscitent également beaucoup de craintes. Pensez-vous qu'il y a là une réelle menace ou bien que comme lors des révolutions technologiques du passé, l'IA fera certes disparaître certains métiers, mais en créera d'autres peut-être même davantage. en tout état de cause, comment répondre à l'immense défi consistant à former à l'IA les plus jeunes mais également les adultes qui sont d'ors et déjà confrontés à cette révolution du travail. dans vos ouvrages comme dans vos déclarations, vous vous montrez très critique vis-à-vis des grands modèles de langage d'IA générative tel que Chap GPT qui repose sur une course au gigantisme.

Pourriez-vous nous expliquer en quoi il pose problème selon vous ? En particulier en matière d'impact environnemental qu'il s'agisse de leur consommation d'eau ou d'énergie. Peut-on et doit-on réserver les I génératives à certains cas d'usage et utiliser des IA classique plus frugal pour des requêtes plus simples ?

Quel regard portez-vous sur les investissements dans de gigantesques data center annoncé ces derniers mois tant aux États-Unis les 500 milliards de dollars du projet Stargate qu'en France les 109 milliards d'euros annoncés lors du dernier sommet mondial sur l'IA de février dernier. Que pensez-vous du modèle chinois d'IPS développé pour un coût bien plus faible que celui de Chap GPT ? Notre pays nous paraît avoir des atouts importants dans le domaine de l'intelligence artificielle avec plus de 1000 start-ups et une place de 3e pays au monde en nombre de chercheurs spécialisés en IA.

Partagez-vous cet avis ? Quel regard portez-vous sur la place et la dynamique de la France dans la course mondiale à l'IA ? Que pourrait faire de plus les pouvoirs publics pour renforcer les maillons critiques de la chaîne de valeur de l'IA en France ?

Voilà déjà beaucoup beaucoup de questions, monsieur le directeur, que je souhaitais vous poser. Quelques sujets qui donc ne manqueront pas d'être très certainement complétés par l'ensemble des membres de la commission qui vous poseront des questions à l'issue de votre exposé. Je vous remercie encore une fois d'avoir accepté cette audition.

Nous avons beaucoup de chance de pouvoir voilà vous écouter. Je vous cède la parole et je précise comme je le fais habituellement que l'audition fait l'objet d'une captation vidéo et qu'elle est diffusée en direct sur le site du Sénat. Monsieur le directeur, je vous laisse très volontiers la parole et nous sommes à votre écoute.

Madame la présidente, merci beaucoup. Il faut que j'appuie ce bouton. Voilà, vous avez appuyé pour moi.

Euh merci beaucoup. Alors effectivement, il y a beaucoup beaucoup de questions dans votre introduction. Euh je sais pas si je vais pouvoir répondre à toutes, mais bon, vous y reviendrez certainement si j'en oublie quelques-unes.

Je vais effectivement commencer par un petit exposé rapide de ce que j'appelle l'intelligence artificielle qui est pas forcément la définition que vous vous entendez surtout dans les médias et surtout en ce moment depuis ces deux trois dernières années avec l'isage générative. D'abord, comme vous l'avez rappelé, euh les IA, euh l'IA, l'intelligence artificielle a officiellement débuté en 1956 et donc ça fait presque 70 ans aujourd'hui que nous avons des des vagues successives euh de ces IA. Ça a commencé avec des IA statistiques.

Alors pour être clair, déjà les IA, ce ne sont que des mathématiques, hein. Donc on va se calmer. C'est c'est uniquement des maths et c'est que des maths.

Alors les maths, c'est bien, c'est pas bien, vous décidez, c'est pas grave mais c'est que des maths. Et donc en 1956, ces maths là, c'était des statistiques, ça a pas bien marché. On est effectivement rentré dans le premier rière de l'IA parce qu'on nous avait promis beaucoup de choses qui ne sont pas réalisées et dans les années 60 70 80 90 sont arrivé un autre type d'IA euh qui était des IAS logiques cette fois-ci au lieu d'être des IAS statistiques.

Et donc ces IAS logiques ont très bien marché hein pour les plus vieux d'entre nous. On se rappelle des systèmes experts euh qui ont effectivement très bien marché puisque'en 1997, un système expert a battu Casparov aux échecs, ce qui était relativement impressionnant si tent qu'on puisse considérer que jouer aux échecs soit intelligent. Euh donc euh les machines sont capables d'être meilleur que les humains parce que comme vous l'avez aussi dit, je dis en permanence et j'ai raison que les l'IA l'intelligence artificielle si j'ai a donné une définition, je vais dire que c'est une boîte à outil.

Une boîte à outil dans laquelle a des outils aussi différents que les marteaux, les tournevis, les SI. D'accord ? Et donc ces I maintenant je vais les mettre au pluriel, ces I sont très différentes.

Et contrairement à ce qu'on nous dit, ce qu'on nous répète, souvent on nous dit les IA, l'IA va être plus intelligente que nous. Ah ben j'ai un scoop pour vous. Les IA sont plus intelligentes que nous depuis très longtemps parce que quand on définit un outil par définition il est meilleur que moi.

Sinon c'est pas un outil. Et donc ces outils qui existent depuis 1956 sont effectivement meilleurs que nous dans les domaines pour lesquels on a défini l'outil. Bon et donc effectivement aux échecs par exemple en 97 l'outil était meilleur que Casparov champion du monde donc que nous tous ici dans la salle et dans les années 90 on a oublié en fait ces ces I logiques pour revenir aux IA statistiques parce qu'il s'est passé quelque chose de formidable et dont vous vous rappelez tous dans les années 90 est arrivé internet et internet est arrivé avec quoi ?

Est arrivé avec le big data. Donc big data ça veut dire quoi ? beaucoup de données.

Et qu'est-ce qu'on fait quand on a beaucoup de données ? On fait des statistiques et donc on a refait des statistiques. Machine learning, vous avez entendu ça ? deep learning, c'était les années 90, les années 2000 et puis donc depuis à peu près officiellement pour pour le grand public 2022 mais en fait depuis 2017, on fait des machines qu'on appelle maintenant des I génératives.

Ces I génératives ne sont que des I statistiques, une évolution des IA statistiques avec juste la capacité de traiter plus de données. machine learning, deep learning, I générative, des I statistiques avec de plus en plus de données, de plus en plus de capacité de calcul. D'accord ?

Donc quand on parle de révolution, il n'y a absolument pas de révolution dans les IA qui sont apparus en 2022 pour le grand public, en novembre 2022 avec CH GPT. Mais il y a une évolution, une évolution de la capacité à pouvoir traiter beaucoup plus de données. Euh par contre, il y a une révolution.

Bon, vous savoir ce que je raconte en fait, il y a une révolution dans l'usage. Ce qui est absolument extraordinaire dans les IA, les nouvelles IA, donc ces IA génératifs qui sont apparus pour le grand public en novembre 2022, c'est le prompt, le fait que vous puissiez vous adresser à ces IA directement en langage naturel sans aucune notion d'informatique, de data science, de de choses comme ça. Donc n'importe qui peut faire n'importe quoi et d'ailleurs on voit beaucoup de n'importe quoi.

Et donc depuis ces ces années-là, effectivement vous avez dit ça a été une évolution, une révolution d'usage en janvier-février 2023 en 2 mois 100 millions d'utilisateurs de chat GPT 3.5. 100 millions d'utilisateurs, c'est la technologie qui a été le plus rapidement adoptée dans l'histoire des technologies.

Donc impressionnant. Pourquoi ? À cause de ce prompte. parce que ce promp me permet de de m'adresser directement à CIA en langage naturel sans aucune notion encore une fois d'informatique.

Donc ça c'est intéressant euh mais c'est aussi dangereux euh parce que ça veut dire que tout le monde peut faire n'importe quoi et je sais pas si vous êtes amusé à faire vos starter pack mais un starter pack c'est n'importe quoi. Ça ne sert strictement à rien sauf à faire péter la planète. Et ça on va y revenir certainement.

Donc ces I aujourd'hui donc ne sont que des outils, il faut les considérer comme tel. Et en fait, je vais vous dire même une autre chose à propos de CIA. Je vous ai dit ça a commencé en 1956.

En fait, moi en tant que français franchouillard de base, je fais commencer les hier en 1642. 1642, qu'est-ce qui s'est passé ? Il a Pascal que vous connaissez tous, mathématicien, philosophe français qui a inventé la Pascaline.

Et la Pascaline, c'est quoi ? C'est la première machine à calculer. La première machine à calculer qui c'est des additions et des soustractions euh que je vais vous mettre au défi de faire vous maintenant parce que ça faisait des additions et les soustractions à quatre ou cin digits.

Donc par exemple 1769 + 498. À vous. [Rires] Voilà.

Bon donc vous l'avez pas eu. C'est pas grave. Euh la Pascaline en 1642 en 1642, la Pascaline aurait eu cette équation, cette addition en 4 secondes.

OK ? Et elle aurait eu juste elle. Donc euh si j'avais été chinois, je vous aurais dit que le boulier était une intelligence artificielle.

Si j'avais été grec, j'aurais certainement pu trouver un truc dans la Grèce antique qui avait l'air de faire des trucs intelligents parce que ces I ont juste l'air de faire des trucs intelligents dans des domaines particuliers. Et donc maintenant quand on va parler de GII, donc artificial general intelligence, ce pourquoi certains des gens qui sont, on va dire influencés par leurs propres intérêts, disent que ça va arriver. AGI donc c'est artificial general intelligence, c'est l'intelligence artificielle générique générale qui fera tout le temps tout beaucoup mieux que nous et n'importe quoi.

CetteIi est impossible, c'est juste impossible statistiquement tant qu'on utilise des mathématiques. D'accord ? Donc je vais pas vous dire que je vais vous avoir exactement ce qui va se passer dans le monde dans les 1000 ans qui viennent.

Euh peut-être qu'avec du quantique, on réussira à faire des choses. La différence entre le quantique et euh l'intelligence artificielle aujourd'hui, c'est que le quantique c'est de la physique. Et euh les mathématiques, ce n'est pas de la physique.

Les mathématiques est une approximation de la physique. D'accord ? Donc euh la mathématique, on essaie de décrire le monde tel qu'on peut et malheureusement la mathématique n'est pas le monde.

D'accord ? Et donc du coup quand on fait des statistiques, alors je sais pas vous, mais le 100 % en statistique n'existe pas. D'accord ?

Donc ça veut dire quoi ? Ça veut dire que le parfait n'existe pas. Et donc quand on parle des GI, on parle du parfait.

On parle d'un truc qui serait absolument extraordinaire, qui ferait tout bien tout le temps et mieux que nous. Et artificial intelligence. Euh donc ça c'est pas possible, c'est juste mathématiquement impossible.

Un exemple de GI qui est dans un domaine particulier, mais un exemple d'I, ça serait la voiture autonome niveau 5. Alors là, je vais vous calmer tout de suite sur la voiture autonome niveau 5. Monsieur Musk que j'adore euh nous promet la voiture autonome niveau 5 depuis 2014.

On est en 2025. les Tesla aujourd'hui. Al niveau 5 ou il faut expliquer un tout petit peu.

Il y a cinq niveaux donc d'autonomie dans dans les voitures autonomes. Bon niveau 1, c'est pas autonome du tout et cetera. Et puis bon imaginez niveau 5 c'est complètement autonome.

Ça va d'un point A à un point B sans écraser mes main au milieu. Donc cette voiture là elle n'existe pas et elle n'existera jamais. Je vais vous le prouver.

Je vais pas juste vous le dire. Je vais vous le prouver mathématiquement euh parce que je suis mathématicien. Pourquoi je peux faire que ça ?

Bref, donc la voiture niveau 5 n'existe pas, n'existera jamais. La voiture niveau 4 existera, existe déjà d'ailleurs dans les robots taxi. Si vous avez été à San Francisco récemment, vous avez peut-être vu ces robots taxis circuler sans chauffeur.

Ça existe à San Francisco, Phoennix, Austin, Los Angeles. Ça existe beaucoup en Chine aussi. Mais ces robots taxi, comme vous l'avez peut-être, comme vous le savez peut-être, ils sont limités non seulement dans la géographie dans laquelle ils peuvent opérer.

D'accord ? Donc déjà cette limitation dit qu'on est plus au niveau 5. À partir du moment aux limites, on n plus dans le général.

Et ces robots taxi aussi ne sont que 300 d'ci de civil parce que en fait ils sont télécommandés. Alors ils sont pas télécommandés tout le temps mais dès qu'il y a un problème ce qui arrive 0,1 % du temps, d'accord ? et ben il y a un gars quelque part dans un centre de commande qui a un joystick et une caméra et qui sort la voiture de la mouise dans laquelle elle s'est mise.

Donc il faut bien comprendre que ces voitures sont remote contrôle. Donc il y a une intervention humaine à un moment donné. À partir du moment où il y a une intervention humaine, ce n'est plus des voitures autonomes niveau 5.

Ce que nous promet donc Musk depuis 2014. Les Tesla aujourd'hui sont 2.5.

Donc on est encore très très loin. Mais encore une fois, il y a des voitures qui arrivent au niveau 3 aujourd'hui qui sont pas des voitures robôxi et les voitures niveau 4 arriveront. Pourquoi la voiture niveau 5 n'existera jamais ?

Donc définition, on va dire ou démonstration rigolote pour vous les Français, pour vous les Parisiens, pour vous les gens qui avaient pris déjà pour vous aussi. Ouais, enfin pour vous surtout parce que moi je conduis pas à Paris. Euh vous faites ce que vous voulez mais vous avez des chauffeurs donc c'est pas grave.

Euh c'est euh pas tout le monde. Non mais ça dépend. Donc il y il y en a qui ont de la chance avoir les chauffeurs et la présidente on un chauffeur.

Donc c'est très bien. Mais bon donc le chauffeur en question euh qui va prendre la fameuse place de l'étoile à 18h. La place de l'étoile à 18h si vous voulez.

Voyez vous mettez une voiture autonome sur une de ces 10 avenues la place de l'étoile. La voiture autonome va faire ça. D'accord ? et elle ne va pas pouvoir traverser la voiture la place de l'étoile pour raison simple, c'est que la voiture autonome, elle fait un truc super bien.

Elle suit le code de la route. Et si vous suivez le code de la route à 18h sur la place de l'étoile, vous avez absolument aucune chance de traverser cette place. Vous le savez mieux que moi, hein.

Donc voilà. Mais bon, ça c'était une blague. C'était pour rigoler.

Je vais vous raconter la vraie histoire. Et la vraie histoire, c'est quelque chose qui s'est passé en 2018. En 2018, donc le PDG de Wemo, Wemo qui est la compagnie qui opère ces taxis autonome dont je parlais à San Francisco et ailleurs, le PDG, le Wemo de l'époque a dit "Bon, j'en ai marre d'entendre les bêtises de d'on Musk, je vais faire don de toutes mes données de toutes mes données euh qui sont des données de conduite de des vidéos de conduite dans le monde entier de mes voitures. 10 millions de miles que je mets à disposition de la communauté pour qu'on arrive le plus rapidement possible au niveau 4.

On narrivera jamais au niveau 5 mais pour qu'on arrive au niveau 4, je mets à disposition ces 100 millions de miles. 100 millions de miles, c'est beaucoup et il met ça sur YouTube. Et donc des gens comme moi qui s'intéressent au domaine, on se précipite donc sur YouTube pour aller voir un peu ces 10 millions de miles.

Alors, j'ai pas eu le temps de regarder les 100 millions de miles, je vous cache pas que c'est un peu long, même en accéléré. Euh mais bon, j'ai pas eu besoin en fait pour trouver ce que j'appelle une pépite. C'est quoi une pépite ?

Une pépite, c'est un truc qui prouve que j'ai raison. Euh et donc euh là en l'occurrence, j'ai mis à peu près 20 minutes pour trouver ma première pépite et j'en ai trouvé des dizaines depuis. Mais ma première pépite, je vais vous la raconter.

Donc elle est elle est assez simple. On voit une voiture qui est en train de rouler dans les rues Mountain Viiew. Mountain View, donc c'est le headquarter de de Google.

On voit cette voiture qui roule Mountain View, c'est chiant comme la mort. Je sais pas si vous y avez été déjà, mais il se passe rien. Et donc la voiture est en train de rouler et tout d'un coup, elle s'arrête.

Attend 3 secondes, elle fait 2 3 m s'arrête. Attend 3 secondes, elle fait 2 3 m s'arrête. Elle fait ça 5 si fois et la caméra est passée au-dessus du windshield du du pare-brise.

Et donc on voit les mains du de l'opérateur, ce qui s'appelle le safety driver. On voit donc les mains du gars qui prend les commandes et qui s'en va parce que les mecs derrière commencent à s'énerver. Pourquoi le mec il s'arrête tous les 3 4 m ?

Ça n'a strictement aucun sens. Ça n'a aucun sens jusqu'à ce qu'on regarde bien la vidéo. Et quand on regarde bien la vidéo, on voit que sur le trottoir, il y a deux gars qui marchent dans la même direction que la voiture.

OK ? Bon, jusque là, il y a pas d'homme, c'est pas très grave. Mais quand on regarde vraiment très très bien, on voit que celui qui est le plus près de la chaussée, donc sur la gauche du trottoir quand il marche donc dans la direction même direction de la voiture sur son épaule, il a un panneau stop.

Alors vous vous humains, vous voyez un gars sur le bord de la route qui marche avec un panneau stop. Vous humain vous arrêtez pas. Vous trouvez qu'il y a un débile qui est sur le côté qui a un panneau stop sur les bon voilà.

Et donc vous dites bah c'est débile, ça n'existe pas, ce n'est jamais arrivé, c'est un truc, j'ai jamais vu ça. Mais moi je suis intelligent, j'analyse la situation et la situation me dit c'est un débile. OK et je continue tranquillou.

La voiture super intelligente, autonome, qui a jamais vu le cas non plus, d'accord ? Qu'est-ce qu'elle voit ? Elle voit un panneau stop et puis un panneau stop et puis un panneau stop et puis un panneau stop.

Voilà. Bon, alors juste avec un exemple comme ça et des exemples comme ça, quand il y en a un, ça veut dire qu'il y a une infinité. OK ?

Et donc le problème c'est que l'infini, c'est beaucoup. Vous voyez ? Et donc à partir du moment où on a un cas donc comme ça qui a un cas qui n'existe pas mais qui va exister, la généricité n'est pas possible.

OK ? Donc ça c'est réglé. Euh on a plus besoin d'en parler.

Maintenant, je vais parler vite fait avant que vous passiez aux questions euh des impacts parce que vous avez parlé un tout petit peu des impacts écologiques de ces euh de ces I. Alors, les IA, les vieilles I, on va dire, hein, donc euh les I logiques prenaient pratiquement aucune aucun aucune ressource. D'accord ?

Quand vous créez quand vous faisiez les modèles, les modèles c'était en fait des arbres de décision. C'était vous avec le cerveau qui faisait les arbres de décision et après ça suivait les arbres de décision. Ça prenait pratiquement pas d'électricité. les modèles les vieux modèles statistiques depuis les années 90 donc au début d'internet quand on a commencé à faire ces ces chosesl machine learning deep learning faire les modèles ça prenait des ressources ça prenait donc des ressources de data center et vous savez tous que les data center prennent de l'électricité font du CO2 surtout avec maintenant mon nouveau président qui adore les tout ce qui est charbon pétrole et cetera donc on va avoir des nouveaux data centers vous avez parlé de Stargate La bonne nouvelle de Stargate, c'est que les 500 milliards, il les a pasin.

Donc il a que 10 sur les 500, mais bon, c'est Trump, donc il raconte n'importe quoi. Et donc les data centers, on sait tous que ça prend effectivement beaucoup d'électricité. Et quand on entend que Microsoft, par exemple est en train de réfléchir à mettre à côté de chacun de ces data center une petite centrale nucléaire, bon aux États-Unis, il y a pas de régulation comme il y a en Europe, en moins et donc ça fait un peu peur.

D'accord. Mais bon. Euh en Europe, on aura la régulation qui nous permettra peut-être de pas faire ça.

Mais en tout cas, bon, on sait que ça prend beaucoup d'électricité. Ce qu'on sait moins, c'est que les I génératives, elles prennent non seulement de l'électricité et des ressources au moment où on crée les modèles et donc plus les modèles sont gros et plus ça prend l'électricité. Il se trouve que quand on parle par exemple de chat GPT, on parle de 1200 milliards de paramètres. 1200 milliards de paramètres, ça veut rien dire.

Comprenez même pas ce que ça veut dire 1200 milliards de paramètres. 1200 milliards de paramètres, c'est tout internet. Le truc, il a bouffé tout internet.

OK ? Et donc il y a tout dedans. Donc c'est pour ça que quand on vous annonce chat GPT 5, bah vous allez attendre longtemps en fait parce que c'est pas possible.

D'accord ? Il y a plus de data, il y en a plus, on a tout bouffé. Sauf si on met les data synthétiques, c'est les datas qui sont créées par les IA elles-mêmes.

Et là, ça va être embêtant parce que les datas, comme je vais vous le dire dans quelques minutes, les datas qui sont générés par ces IA sont souvent fausses. OK ? Parce qu'elles sont aussi fausses que ce que vous trouvez sur internet et vous savez certainement que sur internet, il y a pas que des trucs vrais.

OK ? Non, vous saviez pas ? Ouais.

Bon, il est temps que vous sachiez. Donc c'est je je vais vous je vais vous le dire tout à l'heure encore une fois. J'ai bien fait venir, je suis pas venu pour rien.

Donc je suis content de que la représentation nationale sache sache maintenant que sur internet, il y a pas que les trucs vrais. Bref, donc les I génératives, elles ont une particularité, c'est que non seulement donc ça va prendre des ressources au moment où on crée les modèles et énormément donc on parle créer un modèle maintenant de DI générative, c'est des mois des mois de GPU. Vous avez tous entendu parler des GPU euh qui sont à la mode aujourd'hui hein.

On a vu ça la semaine dernière avec Vivateek. Euh on a signé avec le provider de de GPU mondial. Bref, euh donc ces GPU prennent énormément d'électricité, ça on sait.

Ce qu'on sait moins, c'est que ça prend aussi de l'électricité au moment de l'inférence. L'inférence, c'est quoi ? C'est au moment où on utilise ces IA.

D'accord ? Les vieilles I il y a 2 3 ans, elle n'utilisaient pratiquement pas d'électricité à l'inférence au moment où on les utilisait. Machine learning, deep learning. et générative, les modèles sont tellement gros que ça pour aller chercher les résultats, les réponses, ça utilise aussi de l'électricité, ça utilise aussi des ressources au moment de l'inférence.

Et donc bon, ça c'est embêtant parce que ça veut dire quoi ? Ça veut dire que quand vous faites une requête de GPT, vous pétez de l'électricité. Bon bah, on a encore une fois une bonne notion de ce que ça veut dire au niveau des data center.

Ce qu'on sait moins et ce qu'on ce qu'on a on réalise pas encore tout à fait, c'est que ces data center, non seulement ils prennent de l'électricité, mais ils utilisent aussi de l'eau. Et l'eau, c'est intéressant parce que c'est l'eau pour refroidir les euh machines qui se chauffent entre elles. Le fait que vous ayez des milliers de machines dans un data center fermé, il se chauffent entre eux, d'accord ? ces machines se chauffent entre elles et donc vous avez des circuits d'eau qui sont des circuits de refroidissement et malheureusement euh comme ça utilise ces IA, les nouvelles IA utilisent de l'électricité et des ressources en eau aussi au moment de l'inférence, ça veut dire que entre 10 alors ça dépend de la complexité des requêtes, mais entre 10 et 30 requêtes chat GPT, c'est 1,5 de5 d'eau plouf qui disparaît. 1 L et de d'eau pour 10 à 30 requettes GPT.

Donc toutes vos stter pack là que vous êtes amusé à faire, vous avez pété des milliers de litres de flotte. OK ? Et ça, on en sait rien parce que bon, on se rend pas compte, c'est loin des yeux, loin du cœur les data center.

Donc on se rend pas compte de ça. Et même le PDG de d'Openeray a avoué il y a pas très longtemps dans une interview que effectivement lui il a dit trois requêtes, il s'est un peu tiré une balle dans le pied. Trois requêtes, il a dit en litm de flotte.

Mais bon, bref, donc tout ça pour dire que ça utilise énormément de ça. Alors bon, évidemment c'est pas de la c'est pas de de l'eau salée, hein, c'est de l'eau douce. Donc autant faire les choses correctement.

On pète de l'eau douce et donc des milliers des millions de litres par jour parce que il y a des millions de requêtes qui sont faites par jour. OK ? Donc il faut juste avoir conscience de ça.

Je vous entends pas mais il faut juste avoir conscience de ça. Un autre truc que je veux dire vite fait et puis je vous laisse vraiment la parole, c'est l'histoire de pertinence dont je parlais un peu tout à l'heure parce que on dit bah c'est super lia on fait plein de trucs avec machin vous vous amusez avec vous faites vos résumés avec machin tout ça bravo super. Euh en avril 2023, il y a un avocat qui s'est dit "Bah, je vais demander à Lia de à New York, barreau de New York, je vais demander à Lia qu'il me fasse m'appelerie." Il avait un cas où il avait un un un plaignant qui se qui était pas content d'une compagnie aérienne.

Donc il rentre les deux trois éléments qu'il lui faut et Chat GPT en 15 secondes lui pont une plédoirie. Il envoie la plédoirie au juge et le juge quelques jours après lui renvoie un mot, lui dit "Bravo ! C'est la meilleure pludori que tu m'es jamais envoyé.

L'avocat est super. J'ai gagné 6 he de montant. Je vais être beaucoup je vais être très riche maintenant parce que je peux prendre plein plein de cas et c'est super.

Mais le juge continue, lui dit "Bon, c'est super, c'était super la plédoirie, il y a un seul petit problème, c'est que toutes les jurisprudences que tu cites à la fin, elles n'existent pas. Les case numers ont l'air OK, les juges, le nom des juges ont l'air OK, mais ça n'existe pas." Donc l'erreur qu'a fait cet avocat, il a fait deux erreurs.

La première, c'est qu'au moment où il a parlé à Chat GPT ou il a demandé à Chat GPT, il a pas donné de référence. Et la deuxième erreur, c'est qu'il a pas relu son truc à la fin. D'accord ?

Relire, c'est bienin. C'est c'est plutôt une bonne c'est plutôt une bonne chose, hein, parce que comme je vous disais tout à l'heure que le 100 % n'existe pas, euh le 60 % existe. C'est-à-dire que ces IAD sont pertinentes à 64 %.

Alors ça 64 % c'est un chiffre qui fait un peu peur hein parce que vous dites quand même que ça veut dire que 36 % du temps le truc il me raconte n'importe quoi. Et c'est super difficile à prouver, c'est super difficile à montrer mais l'université de Hong Kong a réussi à faire un truc qui est rigolo que je vais vous décrire maintenant euh qui est qui qui montre ce chiffre. Pourquoi c'est super difficile à prouver ?

Parce que quand vous interrogez ces I euh la façon dont vous posez la question, vous donnez déjà plus ou moins la réponse. C'estàd que vous orientez la réponse et pour vous du coup ça devient pertinent. C'est-à-dire que si vous demandez à Lia montre-moi que la terre est plate, il va vous montrer que la Terre est plate parce que il y a des sites platistes qui existent et donc il va vous montrer que la terre est plate et donc c'est pertinent.

C'est ce que vous avez demandé. D'accord ? Donc c'est compliqué de de comprendre ce que c'est la pertinence.

Mais là, l'université de Hong Kong donc a fait quelque chose d'intelligent. Ils ont pris des millions des millions de faits communément acceptés comme vrais. Des faits communément acceptés comme vrais.

C'est quoi ? 2 + 2 = 4. OK ?

Bon, on est tous d'accord que c'est comme ça. Et donc, ils ont pris ces millions de faits et ils ont demandé à Lia, est-ce que ce fait est vrai ? S'il y a dit c'est vrai, c'est vrai parce que c'est vrai.

S'il y a dit c'est faux, c'est faux parce que c'est vrai. Suivez là. Ouais, c'est bon.

OK. Donc à la fin, on compte les vrais et les faux. Et donc ce qu'ils ont compté 64 % de vrai.

Ça veut dire que 36 % du temps l'IA dit qu'un truc vrai est faux. Et ça c'est statistique. C'estàd qu'il va jamais dire les mêmes.

D'accord ? Et donc c'est un peu embêtant parce que ça veut dire quand même que ces trucs-là disent n'importe quoi. Et ça va pas en s'arrangeant parce que comme je disais tout à l'heure, le problème c'est que maintenant les IA sont en train de se de s'autoalimenter exactement avec leur data synthétique.

Et donc du coup, on voit il y a un papier d'Open qui est sorti il y a de semaines, donc c'est tout récent, qui montre, bon, ils l'ont pas trop fait de pub làdessus d'ailleurs, qui montre que en 2 ans on a perdu 2 % parce que petit à petit donc la pertinence descend parce que de plus en plus on met pour être clair du caca dans les IA. OK. Voilà, c'était mon exposé.

Maintenant, c'est à vous de shooter. Merci beaucoup en tout cas. Je vois que ça vraiment voilà à la fois interpellé et je pense que les questions ne vont pas manquer.

Je vais d'abord laisser la parole à Patrick Chaz et ensuite on attaquera le lot de des questions. On les prendra si vous le voulez bien après l'intervention de Patrick trois par trois de façon à ce que vous puissiez y répondre. Patrick Chaz.

Merci madame la présidente, monsieur le directeur. Alors je tiens à dire que mon intervention n'a pas été réalisée avec l'aide de chat GBT. Donc ces dernières années, la France a su faire émerger de nombreuses start-ups dans le domaine de l'intelligence artificielle dont un certain nombre sont parvenus à devenir des licorne.

S'il s'agit là de d'un beau succès, mais selon vous, comment faire en sorte en matière de financement de permettre à davantage de ces jeunes entreprises de réaliser en France ou en Europe les levées de fonds dont elles ont besoin pour prâtre ? Comment éviter que nombre d'entre elles, on pourrait tendre ce cette notion là aussi aux chercheurs, vous en êtes un exemple. ne finissent par partir aux États-Unis ou par être racheté par des entreprises américaines.

Quel regard portez-vous sur la façon dont l'Union européenne régule l'intelligence artificielle, en particulier à travers l'Act. Êtes-vous favorable à la mise en place d'une gouvernance mondiale de l'IA ? Pensez-vous qu'il s'agisse d'une perspective réaliste dans un contexte de rivalité exacerbée entre les grandes puissances dans le domaine ?

S'il convient de ne pas fantasmer des peurs excessives sur l'IA, quels sont néanmoins les risques auxquels nous devons nous montrer attentif ? Et enfin, une toute dernière question sur les mobilités. Quelle est donc l'application de l'intelligence artificielle dans les mobilités ?

Vous avez parlé de la véhicule autonome, mais sur les autres mobilités, comment voyez-vous les choses ? Ouais. Alors, encore une fois, moi je je suis plutôt monomodal, voyez.

Donc, me poser cinq questions à la fois, j'ai du mal. Mais je vais je vais je vais essayer de de d'y répondre alors d'abord sur la place de la France et sur la qualité de nos chercheurs et la la qualité de ce qu'on de ce qu'on est en France. Il faut se dire une seule chose, c'est qu'on est les meilleurs.

Et malheureusement, on se le dit pas. Alors, je suis pas dans cette assemblée ici, mais on se le dit pas assez. On aime bien se flageller, d'accord, en France, vous aimez bien vous flageler et vous dire que vous êtes nul. euh qu'il y a le nivellement par le bas, que notre éducation est à chier.

D'accord. Donc tout ça, c'est ce que j'entends de là-bas. Euh et ça me fatigue.

Ça me fatigue parce qu'on est les meilleurs. On est les meilleurs. Point.

Et ça c'est pas moi qui le dit en fait hein. C'est par exemple les médailles Fields. Euh encore une fois, je vous rappelle qu'il y a c'est que des mathématiques et donc médaille Fields, on a en France le plus de médaille Fields dans le monde.

Point à la ligne. Et donc ça veut dire quoi ? Ça veut dire qu'on est les meilleurs en math du monde.

Et si on est les meilleurs en math du monde, c'est parce que on est aussi les meilleurs en IA. Et donc c'est pour ça que dans la SCON vallée, vous l'avez noté, il y a beaucoup de gens qui sont partis mais qui sont partis il y a longtemps. Moi, je suis parti il y a 32 ans.

Yan Lequin est parti il y a 30 ans. Donc les vieux sont effectivement partis il y a longtemps. Depuis 2013 en France, depuis la Frenchstech, depuis la BPI, il y a des pépites qui se forment en France.

On a retrouvé le goût de l'entrepreneuriat et donc on a aussi retrouvé le goût de faire des choses qui sont intelligentes en France. J'ai pas répondu à DIY tout à l'heure euh mais je je vais y revenir certainement. Donc on est les meilleurs.

Ce qui se prouve dans la silicone vallée aussi. On est 55000 français dans la CC vallée et a la moitié de boulangers et la moitié de d'informaticiens. Et les informaticien se on les arrache, on se les arrache pour faire de l'IA parce qu'on est les meilleurs en IA.

Et quand vous regardez n'importe quelle boîte, alors Meta, Netflix, Google enfin c'était n'importe quelle boîte de la Silicon Vallée, le chef de l'IA est français. Donc déjà là, on va se détendre, d'accord ? on va arrêter de se flageller et on va se dire "On est les meilleurs." Et il faut se le répéter tous les jours.

Et moi je le répète tous les jours parce que on est les meilleurs. Ça c'est réglé. Euh maintenant le problème des financements, c'est un énorme problème.

Euh on n pas de capital risque en Europe, on n' pas de capital risque en France. Alors là, je vais certainement rentrer un peu dans une polémique dans laquelle j'ai absolument pas ma place parce que de toute façon, je j'y connais rien. Mais quand on a 600 milliards dans les livréas qui sont disponibles, quand on a 1600 milliards dans les assurances vies qui sont disponibles, moi je vois le modèle américain. modèle américain, est-ce qu'il est hein, c'est pas c'est pas la panassé, mais les fonds de pension comme on les appelle là-bas, ce sont eux qui financent les vicis, les ventures capitalistes, les capitals risqueurs, les vicis ici en France et je les critique pas parce qu'ils font ce qu'ils peuvent avec ce qu'ils ont.

La moyenne d'un fond vissi en Europe, en France, c'est 200 300 millions. 200 300 millions. Vous pouvez pas faire des investissements de 100 millions.

Et donc quand vous avez une scale, donc une start-up qui doit maintenant scaler et on a vu ça avec Mistral par exemple, quand vous avez une scaleup, on parle pas de 100 millions, on parle pas de 5 millions, on parle de centaines de millions. Et aucune aucune aucun vici français européen même n'est capable de faire ça. Et c'est dommage parce que l'argent il y en a.

Il y en a donc dans les deux institutions dont je parler et il y en a dans les compagnies privées. Les compagnies privées françaises, vous avez la des fois la première fortune du monde qui est française. D'accord ?

Donc il y a plein de sous dans les entreprises. Les entreprises aux États-Unis font partie des vis corporate comme on dit. Donc les les ventures capitalistes qui font du de l'investissement des corporations, des entreprises et elles font partie donc de ce de cette prise de risque euh dans euh dans les euh dans dans ces ces jeunes poussent, dans ces entreprises.

Un exemple, en 2019, alors ça a un peu changé après la pandémie, mais en 2019, Google, vous connaissez tous, a acheté 300 compagnies, une par jour. D'accord ? Google a acheté 300 compagnies en 2019.

Je vous demande pas combien d'assaut euh ou combien euh LVMH acheté de compagnie en 2019. Ben Renault oui, c'est pareil, c'est la même chose. Donc les compagnies françaises et Renault peut-être pas la meilleure exemple dans ce cas-là, les compagnies françaises qui ont des sous n'investissent absolument pas dans les pépites.

Voilà. Alors donc le problème c'est effectivement le risque c'est effectivement monter sur la table. Aux États-Unis, dès la petite enfance, on vous apprend à monter sur la table pour dire n'importe quoi.

D'accord ? Et bon, c'est une culture, c'est comme ça. Et ils disent, ils font très bien, ils disent n'importe quoi.

Mais bon, vous montez, vous avez pas honte, vous montez sur la table. En France, je me rappelle si au CP vous dites un mot de travers quand vous lisez votre petit texte qu'on vous a demandé de lire au coin. D'accord. en France, en entreprise, faites une petite bêtise au placard.

Le le risque aux États-Unis et rewardé, je récompensé. Donc donc on a ces récompenses dans le sens où on comprend que prendre un risque et l'échec, la culture de l'échec, on parle souvent de la culture de l'échec. L'échec fait partie de l'apprentissage.

C'estàd que quand j'échoue, j'ai appris un truc et il y a une bonne chance que la prochaine fois je fasse pas la même bêtise. Et ça, on sait pas le faire. On sait pas le faire en Europe en général, hein.

C'est pas c'est pas seulement en la France. Donc bon, j'ai pas la solution hein. Euh je vous ai dit tout à l'heure que je considère que le système éducatif français est un des meilleurs parce qu'on crée les meilleures élites.

On laisse certainement beaucoup de gens sur le bord de la route euh sur le chemin mais on forme les meilleures élites du monde en mathématiques. D'accord. Donc ça c'est super.

Maintenant, est-ce que c'est au prix de pas savoir monter sur la table pour pouvoir bah expliquer et juste des fois faire rêver euh avec des choses qui sont prospectives et qui sont risquées. C'est possible, je sais pas. Mais ça serait bien qu'on apprenne un peu.

Alors, c'est difficile d'apprendre le risque, hein, mais ça serait bien juste de de laisser un peu couler de temps en temps les choses quand ça se passe pas très très bien. Voilà, donc ça c'était pour le les investissements et la dernière partie qui sur la régulation. Alors là, je vais pas être sympa là, d'accord ?

Je je vais pas être sympa du tout. Donc je sais pas si vous avez d'une manière ou d'une autre participé à l'Act, mais l'actration, une aberration totale qui a été voulue par votre collègue Breton. euh en février 2023, d'accord, dans un esprit de de l'a générative arrive, il faut se dépêcher de faire un truc et on a fait n'importe quoi.

On a fait absolument n'importe quoi. Alors, vous savez certainement comment il marche c acte. Il y a quatre niveaux quatre niveaux de comment de risque.

D'accord. Donc c'est pas trop risqué, c'est pas c'est un peu risqué, c'est très risqué et c'est interdit. Alors moi évidemment ce qui me gêne c'est l'interdit.

D'accord ? Parce que l'interdit si on avait interdit des choses en comprenant ce que c'est, ça aurait été chouette. Mais en fait on a rien compris et surtout on n pas demandé aux gens qui comprenaient.

Et on a collé donc dans ce dans le dernier paquet là-haut, on a collé des gros sacs de choses euh qui sont peut-être un jour utilisable et intéressante, mais on l'a mis parce que ça faisait partie du gros sac que que on avait considéré priori sans avoir aucune notion de comment on pourrait utiliser ces choses-là. Et donc on se tire une balle dans le pied en fait pour l'innovation. On se tire une balle dans le pied avec cette IRAC parce qu'on s'interdit à faire des choses qui peut-être seront bonnes.

Au niveau de granularité de ces grossettes qu'on a mis dans ces différentes dans ces différents buquettes, dans ces différents sauts, on va dire, la granularité est trop importante. D'accord ? Et le problème avec Bruxelles, je sais pas si c'est le même avec vous, mais le problème avec Bruxelles, c'est que une fois qu'un truc est dans un sac, pour le sortir du sac, ça va prendre 5 ans 10 ans.

D'accord ? Et ça c'est un peu embêtant parce que la flexibilité, on va dire, de Bruxelles est pas vraiment sans fortée. Donc ça c'est très très embêtant.

Et en plus, un truc rigolo, alors rigolo moyen, en fait, moi ça me fait plutôt pleurer, c'est que la plupart des euh des comment des actes, je sais pas comment on dit, euh de les actes, la plupart des comment on dit ça ? Des bon, je sais plus, c'est ce que vous faites tous les jours euh des des des lois, enfin des directives qui sont dans Merci, des directives qui sont dans les actes euh sont en contradiction avec RGPD. Et donc ça c'est quand même extraordinaire parce que les deux gars là RGPD et jusqu'à preuve du contraire ils sortent de la même de la même commission.

Et aujourd'hui, il y a un cas un cas qui existe aux États-Unis qui est un cas Apple contre Meta. Et Apple contre MTA, je peux vous annoncer officiellement que c'est un truc qui va durer 10 ans ou 15 ans ou 20 ans parce que c'est absolument insollevable. D'un côté, il y a MTA qui dit à Apple Act me dit qu'il faut que tu me donnes accès à toutes tes fonctionnalités qui sont sur le iPhone et de l'autre côté Apple dit mais RGPD me dit je n'ai pas le droit de te donner accès à mes fonctionnalités qui sont sur mon iPhone.

Voilà. Donc ce cas-là, ben bonne chance, c'est parti pour 10 15 ans et il y a absolument aucune résolution. Et donc aujourd'hui, on va se retrouver avec des batailles juridiques absolument extraordinaires autour de l'acte parce que l'actration totale et en plus de ça donc ça va nous générer des enfin en fait les entrepreneurs français ont déjà décidé de prendre des avocats en disant de toute façon on va pas respecter le truc et ils ont raison.

Voilà. Voilà. Alors, même si on va accélérer, je suis désolé mais si on veut que l'ensemble de nos collègues puisse poser des questions, monsieur Julien partant à 11h, ça va être difficile.

Donc je vous demande s'il vous plaît d'être concis. Néanmoins, on va quand même prendre les questions trois par trois mais je sais que vous aurez voilà Franck Montag. Merci madame la présidente, merci monsieur Julien pour cette présentation et surtout la liberté de ton et de pensée qui est la votre qui doit caractériser toutes ces personnes qui travaillent sur ces sur ces systèmes.

Merci beaucoup. Euh alors une question un peu un peu en marge, j'aime bien ça. Euh aujourd'hui et depuis l'avèement du du numérique de de la data numérique, le pouvoir est dans le code.

Il y avait même un article célèbre de Laurence Lessic, je crois euh de la fin du siècle dernier euh qui titrait code islow. euh le développement de l'intelligence artificielle comme ses potentialités renforce ce constat que le pouvoir est est dans le code. Montesquec qui était le qui a été le concepteur, on le sait, de la théorie de la séparation des pouvoirs disait que pour qu'on ne puisse pas abuser du pouvoir, il faut que par la disposition des choses, le pouvoir arrête le pouvoir.

Alors de de de fait, on commence à mesurer les effets positifs ou négatifs de l'intelligence artificielle utilisée comme outil notamment dans la vie publique. Pensez-vous que l'intelligence artificielle dans certains domaines comme celui de la vie démocratique et publique pose un problème ou des problèmes d'abus de pouvoir ? Et si oui, quelle implication doit être ou pourrait être celle du politique dont en principe on fait partie ?

Voilà. Première question. L'intelligence artificielle peut-elle être utilisée comme une vigie pour mettre en évidence les dérives ou les abus dont elle peut aussi être la source ou le moyen ?

C'est bon, je vous remercie. OK. Répondre à mesure préféré.

Ah pardon, c'était d'accord. Ouf ! Allons-y.

Allez, Rémy Cardon rapidement. Pareil deux questions déjà. La première, excusez-moi, je vais peut-être vous tutoyer.

Dit Luc, est-ce que Siri nous écoute ? C'est vraiment une question, je me pose puisque on voit certaines sorties dans la presse et notamment il y a une affaire en cours sur des enregistrements qui violeraient la RGPD. Donc ça c'est la première question.

Et la deuxième question euh sans monter sur la table euh euh c'est est-ce que l'IA va nous permettre de travailler mieux pour vivre plus ? Voilà, puisque vous parlez tout à l'heure de d'avoir des perspectives. Très bien.

Très concis Remy. Merci Éric Dumoulin. Ouais, je vais être tout aussi concis.

Merci euh pour votre présentation absolument génial. Moi, j'ai juste une question. Il y a des pays comme la Finlande et cetera qui se sont lancés dans une logique d'éducation entre guillemets de masse si on peut le dire au moins 1 % de la population à la fois pour mieux maîtriser mais aussi mieux comprendre les éventuelles dérives de l'IA.

Qu'est-ce que vous verriez en France comme plan possible aussi bien auprès des lycées des universités éventuellement dans le casre de la formation professionnelle pour justement mieux appréhender toutes les difficultés que vous mettiez en évidence ? Merci. Merci pour la concision de vos questions, monsieur Julia.

Bon, je essayer de me rappeler euh on va vous aider. Donc euh pour ce qui est de du pouvoir et des IA, en général, comme tous les outils, les IA peuvent être utilisés à bon et à mauvaisant. Le marteau utilisé très bien pour planter le clou, il peut être utilisé très bien pour vous taper sur la tête.

Contrairement à ce qu' aurait pu être interprété par rapport à ce que je viens de dire sur les act, je suis prégulation. C'est-à-dire que on doit réguler mais on doit réguler quand on comprend. On doit pas réguler à priori.

Donc réguler à priori est une bêtise absolue. D'accord ? C'est ce qui se passe avec les actes.

Je pense que réguler à postériori des fois c'est un peu embêtant parce queon laisse des victimes sur le bord de la route et c'est ce qui se passe aux États-Unis en général. D'accord. Donc on est à postériorine et sur la jurisprudence.

Mais bon, il y a certainement un juste milieu qui fait que on doit avoir des gens qui comprennent le machin pour pouvoir réguler le machin correctement. Donc pour répondre à votre question, la masse c'est les deux. D'accord ?

L'IA peut être d'un côté juge et donc faire les choses correctement dans la partialité, dans tout ce qu'il faut. Et en même temps, on peut utiliser l'IA pour faire en sorte de démonter euh toutes ces euh tous ces mécanismes. Donc c'est en fait après soit la régulation, soit l'éthique qui fait que chacun d'entre nous, les entreprises vont décider ou l'État va décider ce qu'il en est.

J'ai pas répondu sur la régulation mondiale tout à l'heure. En fait, bon, l'ONU ça marche, ça marche pas, vous décidez. Moi, je trouve que ça marche pas trop trop bien, hein.

Euh donc, du coup, une régulation mondiale, je sais pas si ça marcherait. Par contre, quand vous regardez ce qui s'est passé avec les accords saltes, avec le nucléaire, avec les la bombe atomique, on va dire, dans les années 60, 70, d'accord, les accords salt ont été quelque chose qui était bilatéral entre l'URSS et les USA, mais ça a quand même bien marché. Bon, même si les tensions continuent à être là, mais ça a quand même freiné quelque chose où on était tout prêt de faire péter le monde.

D'accord. Donc une régulation mondiale est compliquée. Par contre, bon une prise de conscience mondiale est des fois possible.

Donc du coup cet équilibre ben c'est à nous de le décider et c'est au régulateur à un moment donné qu'il soit à n'importe quel niveau euh de de de le décider. OK. Siri Siri nous écoute pas.

Donc effectivement il y a plein de de choses qui sont en cours aussi bien en France enfin en Europe que que aux États-Unis. Euh c'est physiquement impossible en fait. Bon, je suis assez bien passé pour vous le dire.

Euh c'est absolument impossible d'écouter tout tout le temps, d'accord ? Et de le storer, de le mettre sur des disques. Pas possible, il y a trop de choses qui se rédites.

Donc ça c'est c'est idiot en fait de penser que ça serait possible. Par contre, les attaques qui sont faites aujourd'hui contre Syrie, ces attaques qui ont du sens dans le fait dans le sens où des fois il y a des phrases qui sont des phrases qui sont pas bien reconnues. Et on considère il y a un threshold, une limite qui est une limite à 70 % qui quand on n'est pas sûr à moins de 70 % de la reconnaissance de la phrase, cette phrase est extraite, anonymisée et envoyée à des humains qui vont écouter et qui vont écouter la phrase pour savoir pourquoi elle a pas été reconnue correctement et comment on peut améliorer le modèle pour que la prochaine fois une phrase du même type soit mieux reconnue.

D'accord ? Donc c'est rare, c'est très rare par rapport aux millions. Il y a 500 millions d'utilisateurs quotidiens de Syrie aujourd'hui. 500 millions.

D'accord ? Il y a des gens qui écoutent et les gens qui se plaignent et des gens qui sont sortis en disant les lanceurs d'alerte qui sont sortis en disant "Oh là là, on m'a fait écouter des phrases de gens machin." Ouais.

Bon bah oui, c'est le boulot en fait, ça s'appelle comme ça. D'accord ? et on vérifie que on essaie de comprendre pourquoi ça été mal reconnu.

Donc c'est pour l'amélioration du reconnaisseur. C'est pas systématique, c'est seulement sur des cas particuliers. Donc évidemment de toute façon, Apple n'a aucune chance de gagner ça.

Donc c'est pour ça qu'ils font leur settlement aujourd'hui sur ces cas-là parce que de toute façon aucune chance. Deuxème question, vous aviez c'était permettre de travailler bah l'IA est un outil donc et madame la présidente l'a dit tout à l'heure c'est ces outils effectivement vont nous permettre de dégager du temps. D'accord.

Et alors là c'est pas moi qui le dit il faut se reporter c'est ce qu'a dit aussi madame la présidente à ce qui s'est passé dans les révolutions industrielles précédentes, en l'occurrence dans les années 1850. D'accord ? Et regardez ce que nous a dit notre ami Schumpeter au début du 20e siècle.

On a vu que dans l'équilibre des tâches, dans des métiers, les métiers disparaissent rarement. D'accord ? Les métiers qui disparaissent, c'est rare.

Par contre, des tâches à l'intérieur des métiers qui changent et qui disparaissent, ça c'est possible. Mais par contre, il y a des tâches qui sont rajoutées, ne serait-ce que la maîtrise même de l'outil. D'accord ?

C'est rajouté dans le dans les tâches. Donc du coup, il y a un équilibre qui se forme dans les métiers mais qui font que l'utilisation d'outil va nous apporter quelque chose. Et là en l'occurrence dans des métiers par exemple des métiers de euh humain on va dire où il y a une relation humaine, bah ça va nous permettre d'avoir encore plus de relations humaines.

On se plaint souvent de notre médecin qui dit le médecin il m'a parlé 2 minutes et demi et puis il m'a viré. Bah là avec les nouvelles technologies, les radiologues par exemple dont on a parlé il y a une dizaine d'années, on est dit les radiologues vont disparaître. Bah non.

Les radiologues ont pas disparu et les radiologues vont pas disparaître. Les radiologues vont avoir plus de temps pour discuter avec la patiente ou le patient, d'accord, des des des traitements qui sont possibles parce que il y a un autre élément qui est élément humain, l'élément d'empathie qui est quelque chose qui est censé être dans leur métier, d'accord ? et qui va pour moi et je suis optimiste, qui va réapparaître dans ces métiers là.

Et donc dans tous les métiers en fait, on va pouvoir dégager du temps du temps pour se focusser sur l'essence même du métier. Et donc, j'en viens à votre question à vous là sur l'apprentissage et et il y a une erreur énorme qu'on peut faire, c'est se dire "On plus à apprendre les métiers. Il faut surtout pas arrêter d'apprendre les métiers parce que c'est compétences dans les métiers différents.

Que ce soit boulanger, que ce soit n'importe quel métier, Lia n'en sait rien. Lia ne sait rien. Lia ne comprend rien.

Lia n'invente rien. Lia ne fait que faire ce qu'on lui demande. D'accord ?

Donc il faut surtout pas s'arrêter de s'éduquer sur les métiers eux-mêmes. Donc ça ça serait une bêtise énorme. Et maintenant apprendre à utiliser les outils.

Bah oui, ça il faut apprendre parce que si on utilise pas l'outil évidemment on risque d'être mis sur le côté parce que ces outils, comme on vient de dire peuvent éventuellement me faire gagner du temps, me faire gagner de la précision, me faire gagner de la qualité. C'est ça à quoi ils servent ces outils. Et donc la bonne nouvelle et c'est pour ça que ce qu'on fait en Finlande, ça sert peut-être à peu près à rien aujourd'hui, c'est que la bonne nouvelle c'est que ces nouveaux outils, les outils d'IA générative en l'occurrence la prise en main l'apprentissage est égale à peu près à zéro.

On a vu ça justement en janvier-février 2023 quand 100 millions d'utilisateurs ont pris le truc en main parce que c'était du langage naturel. Je n'ai strictement plus rien à faire, je n'ai plus rien à apprendre. J'ai juste à parler, j'ai juste à discuter.

C'est conversationnel comme l'a dit la présidente tout à l'heure. Donc l'apprentissage de l'outil lui-même est très très faible. Alors ça dépend des outils.

Il y a des outils qui sont un peu plus compliqués. Donc là évidemment, il va falloir faire de l'apprentissage. C'est l'apprentissage des tâches qu'on va voir à l'intérieur de ces métiers.

Mais c'est pas la peine de devenir tous informaticiens. Ça serait une bêtise énorme. Ça sert à rien d'apprendre des langages informatiques.

Un langage informatique, moi j'en reprends un en une demi-journée. D'accord ? Ça ne sert à rien.

OK ? Ça ne sert strictement à rien. Par contre, apprendre les métiers, les compétences, il faut surtout pas les perdre.

Et c'est le danger qu'on a aujourd'hui avec les nouvelles générations qui disent "Oh là là, j'ai plus besoin d'apprendre l'informatique parce que ça code tout seul le truc. ça compte pas tout seul. Je veux dire le truc, il va pondre du code mais si je corrige pas avec mes compétences bah ça va être du caca.

D'accord ? Donc faisons attention de surtout pas perdre nos compétences. Merci.

Alors, nouvelle série de questions avec Yannick Jadu. Merci madame la présidente. Merci monsieur.

Euh tout votre exposé c'est quand même de nous expliquer que finalement il y a pas à ce point de révolution technologique et qu'au fond un outil est neutre politiquement. Et ça dépend ce qu'on en fait. Est-ce qu'on n pas Est-ce qu'on est quand même pas rentré aujourd'hui euh dans quelque chose qui démocratiquement euh pose énormément énormément de questions.

Cette recherche, ce développement d'outils, il est aujourd'hui parfois soutenu par de l'argent public, mais il est quasi exclusivement privé et que celles et ceux qui ont pris en main une partie de cette économie ont une pensée politique. Je veux dire que beaucoup dans la Silicone Vallée est soutenu Donald Trump n'est quand même pas neutre technologiquement et évidemment pas démocratiquement. qui est derrière ces technologies aussi des appétits libertariens au sens y compris de la suppression de l'État et de toute forme de régulation n'est pas neutre quand l'intelligence artificielle permet au-delà de tout ce qui a été fait avant de collecter les émotions, de collecter les intimités et d'essayer de dicter des comportements, ça percute ça, ça perturbe pas, ça percute complètement non fonctionnement démocratique Et alors peut-être que les initiatives de Breton sont pas les meilleures, mais vous voyez bien que notre notre temps démocratique, il est aujourd'hui déconnecté du temps de vos inventions.

Nous, il faut quand même que dans la société, il y a un débat éclairé, que les gens puissent s'en emparer, qu'il puissent délibérer, qu'il puissent voter, qu'on puisse mettre en œuvre et vous avez inventé la génération suivante avant qu'on ait mis ça en place. Donc ce que je veux dire c'est que l'absence aujourd'hui d'une régolution d'une régulation très puissante et d'une capacité à porter ce débat au-delà de du technosolutionnisme, on a fait 100 milliards sur les data centers, ça y est, on est dans le jeu. Ça pose pas les vrais les vrais sujets.

Et c'est quoi la question alors ? Bah c'est est-ce que vous vous nous avez beaucoup parlé au fond d'une forme de neutralité technologique ? Je pense que cette technologie là n'est plus du tout neutre politiquement et percute nos démocraties.

D'accord. Allez Amel Gaker. Merci madame la présidente.

Alors très rapidement, j'aimerais dire synthétiquement que ça fait du bien d'entendre votre approche en fait de l'IA qui est ni ditambique ni alarmante mais qui remet les choses à leur place. L'humain et l'outil et la la nécessité pour l'humain de garder la main justement sur l'outil. Moi j'aimerais et vous avez parlé de l'usage et c'est de ça dont je vais vous parler.

J'aimerais vous entendre en fait sur l'usage massif. On en a un petit peu parlé mais je vous je voudrais vous entendre un peu plus précisément de chatbot. On a parlé de chat GPT, on peut aussi parler du chat hein.

On a quand même des vous l'avez dit hein, certaines excellences françaises, il faut les mettre en avant. Euh on sait aujourd'hui qu'un quart de nos ados utilise ces chatbot pour faire leur devoirs et moi je me questionne très fortement et je m'inquiète aujourd'hui sur l'impact que a cet usage, pas que sur les jeunes d'ailleurs hein, on le voit dans nos administrations entre autres. sur l'usage de ces chatbotes et sur l'impact que ça a sur l'esprit critique de nos enfants, de leur capacité d'apprentissage, leur volonté d'apprentissage et et j'aimerais en fait pointer du doigt et vous entendre sur aujourd'hui les risques que ça peut avoir sur l'intelligence humaine, sur nos démocraties.

On parlait hein de l'aspect démocratique et et donc quel vers quoi aller. Merci. Merci.

Et dernière série de questions pour l'instant Anne- Catherine Loisier. Merci madame la présidente. Merci beaucoup monsieur.

Moi je voudrais revenir effectivement sur l'outil IA et avoir votre votre vision. Est-ce que pour le coup vous pensez que l'économie, l'appareil industriel français européen s'est emparé de cet outil pour en faire un un un élément de de compétitivité ? Est-ce que vous pensez que l'industrie automobile est plus globalement dans notre volonté de réindustrialisation li a et et et est bien optimisé ?

Euh ensuite juste une remarque pour vous dire mais si vous n'êtes pas informé, c'est que nous travaillons quand même aujourd'hui sur des législations par rapport à la chaleur fatale, par rapport à l'usage de l'eau dans les data center. Alors c'est pas parfait mais en tout cas c'est bien dans dans dans le l'optique de de de permettre des des économies circulaires en fait. Voilà.

Et et dernière dernier point euh moi je me suis plutôt arrêté sur votre réflexion sur le quantique. Euh finalement, est-ce que euh nous sommes suffisamment engagés sur ce sur ces aspects ? Euh est-ce que nous avons euh là là aussi une plus-value française sur le le quantique ?

Euh et est-ce que ce n'est pas là un un point sur lequel nous devrions peut-être renforcer notre intérêt ? Merci. Vous az tout retenu.

Vous pouvez Ouais, c'est bon là. Je les ai tous. Bon, monsieur Jadeau, c'est vous avez raison.

Euh les I d'aujourd'hui sont des IA de la côte ouest, sont des IA qui pensent comme les gens de la côte ouest, sont des I qui sont politiquement driven, drivés par les gens de la côte ouest et par des gens qui sont les Salvatan, les Elon Musk, des gens qui sont absolument pas respectables d'un point de vue purement politique de mon de mon point de vue. D'accord. Donc c'est pour ça qu'en fait je milite depuis longtemps maintenant pour le biais parce que ces I sont biaisé déjà aujourd'hui.

Elles sont biaisées donc parce que 70 % du net est américain et donc CIA penchent du côté de la côte ouest. D'accord. Et donc effectivement aujourd'hui si vous demandez à UNIA quel qu'elle soit Gemini Chat GPT et vous demandez aujourd'hui qui a inventé l'aviation qu'est-ce qu'elle va vous répondre ? va vous répondre que c'est les FR Wright en 1903 dans cette assemblée ici on sait tous que c'est Clément ADR 13 ans avant en 1890 malheureusement c'est pas du tout ce que sais à répondre parce que c'est à répondre comme un petit écolier américain de la côte ouest d'accord et effectivement il y a certainement des biais des biais qui sont sous-jacents à ces IIA et qui sont qui vont aller percuter comme vous dites euh les idées reçues de certains et qui vont donc alimenter une élection de Trump par exemple euh à la présidence.

Grock qui est l'IA de Elon Musk est une aberration complotiste, d'accord ? dans laquelle que vous lui posez des questions. Non seulement il est là pour vous faire plaisir et pour vous répondre à vos questions et donc plus c'est complotiste, plus il va reprendre les trucs parce que la base de données de Grock, c'est la meilleure base donnée du monde, c'est X, c'est Twitter.

Donc effectivement c'est des aberrations totales, c'est n'importe quoi. Mais bon, c'est le choix de Musk parce que justement il a un agenda politique. Donc vous avez raison, c'est aujourd'hui un problème et c'est pour ça que donc je milite pour le biais.

Ça veut dire quoi ? minut pour le biais. Je veux dire qu'il faut assumer le biais.

On peut pas débiaiser saisir. Il y a les datas scientistes qui disent idéalement il faudrait que les datas soient pas biaisés et qu'on ait un truc qui soit euh comment une quelque chose qui soit comment à tout le monde et qu'on soit tous d'accord. Ça n'existe pas ça.

D'accord ? Et donc moi, je veux créer des IAS biaisées françaises, européennes, africaines, singapouriennes qui vont donner les réponses biaisées de ce que donnerait un petit français à l'école, ce que donnerait un petit africain. Aujourd'hui, l'Afrique n'existe plus dans le net, elle n'existe pas.

L'Afrique, les cultures pas écrites mais culture orale n'existe pas dans le net. Et donc du coup les les I qui sont basés là-dessus, il y a pas d'IA africaine, n'existe pas. D'accord ?

I française, on a le chat effectivement. Donc mais le chat même des fois répond les frit. D'accord.

Pourquoi ? Bah parce que on sait que ça commence à pencher un tout petit peu sur la côte ouest étant donné que maintenant c'est Microsoft qui a la main sur le chat. Bref, donc vous avez raison, c'est un problème.

Vous avez raison aussi sur le fait qu'il faut réguler tout ça. Comme je l'ai dit tout à l'heure, je suis pro régulation, d'accord ? Mais je suis pro régulation comme vous l'avez dit après qu'il y ait eu débat, pas avant.

Le problème de votre ami Breton et vos amis à Bruxelles, c'est que et ben ils ont pris des décisions. Bah ouais. Bah pour rien, c'est vous y étiez.

Donc donc ouais, c'est c'est comme ça. Donc donc le problème c'est que ces décisions ont été prises à priori avec des a prioris justement qui sont pour moi pas les bons. D'accord.

Donc c'est un gros problème et je suis pour le débat démocratique et je pense qu'on devrait avoir ce qu'on appelle le grass fruit chez nous là-bas où c'est les gens qui une fois qu'ils utilisent les machins disent bah ça éthiquement c'est pas ce que je veux c'est il y a un problème et je voudrais que ça soit que la représentation nationale en fait bah représente vraiment ce que pensent les gens. OK. Est-ce qu'il existe des I de fa checking qui permettrai effectivement d'interroger la production d'A qui corrigerait l'histoire de il y en a donc c'est des I super spécialisés d'accord donc dans des domaines comme par exemple euh des journalistes euh Radio France par exemple a créé une IA locale qui fait du fat shaking.

D'accord donc c'est une alors c'est plus ou moins bon hein. Il y a pas c'est pas du 100 % encore une fois mais c'est relativement intéressant et j'utilise ça. D'accord.

Je trouve que je suis administrateur de Radio France donc je connais un peu vous c'était les jeunes. Ah oui, c'est très intéressant en fait. Donc moi j'interviens, je fais 150 conférences par an, trois par semaine et j'en fais énormément dans les écoles.

D'accord. J'en fais énormément les écoles justement pour faire respirer un peu les enseignants parce que les enseignants ont très peur et ont effectivement la vision de ce que vous avez dit où les gamins, les élèves utilisent aujourd'hui les I pour faire leur leur devoirs et ne réfléchissent plus et deviennent des idiots. En fait hein, si vous connaissez tous le film Hiocratie de 2003, d'accord, c'est un film qui est court donc mais qui est idiot mais qui est court donc c'est la bonne nouvelle mais si qui montre quand même que on peut créer une société d'idiots avec les technologies où ils réfléchissent plus et ils font complètement confiance à ces robots.

Mais on s'aperçoit évidemment qu'il y a une autre caste qui est la caste du dessus qui elle contrôle les robots. D'accord ? C'est la caste qui vraiment est intelligente.

Donc bon, créer des idiots, c'est facile et on y arrive aux États-Unis, on est arrivé hein, on a quand même 50 % d'idiots qui votent pour Trump. Donc non, il faut vous dire les choses. C'est c'était par design.

C'était fait par design he c'était fait dans les années 80 par Bush numéro 1 qui a éliminé tout ce qui était éducation finalement et donc on a créé des idiots pour pouvoir voter Trump 30 ans plus tard. Bref, euh donc j'interviens dans les écoles et j'interviens dans les enseignants et je leur fais faire un exercice. L'exercice que je vais vous donner tout de suite.

A non, je vais pas vous demander de le faire mais euh l'exercice que je que je donne, c'est euh on va dire au gamin aujourd'hui en classe, on va utiliser Chat GPT. W super ! Ouais, super madame, on va faire ça.

Ouais, ouais, c'est bien. Allez-y les gars. Donc déjà, on va créer le prompt parce que le prompt, c'est le truc le plus intéressant et je veux que vous créez un prompt pour me générer la biographie de Victor Hugo en deux pages.

Bon, très bien. On réfléchit un peu, pas réfléchir beaucoup là, le prompt, il est assez simple, hein. Euh, génère-moi la biographie de Victor Hugo en deux pages.

Très bien. On a réussi à faire ça. On tape le machin.

Pouf ! 15 secondes, on a la biographie de Victor Hugo euh en deux pages. Ouais madame, c'est bon, c'est fini, on va on part en récréation.

Ah non, c'est là que ça commence. En fait, ce qu'on va faire, on va faire un truc incroyable. On va relire le truc.

Bon, déjà, il faut savoir. Donc, faut savoir lire. Bon, bref, donc on va relire le truc.

Victor H est né le 18 mars 180 à Besançon. Ah mince, il est né en février, commence mal. Bon, évidemment, alors la prof, il faut qu'elle connaisse la vie de Victor Hugo, d'accord ?

Parce que sinon ça va être un peu embêtant. Donc il faut montrer que le sachant sait. D'accord ?

Et donc le prof, la prof ici est la clé et la référence et elle va le montrer, elle va le démontrer. Elle va démonter chatt elle va démonter les croyances des élèves parce que effectivement statistiquement rappelez-vous 64 % stissement dans les deux pages, il va y avoir cinq erreurs. D'accord ? cinq erreurs et quand on va relire, on va trouver les cinq erreurs.

Et ça, les gamins au fur et à mesure qu'on trouve les erreurs, ils vont dire "Oh purée, mais donc je peux pas faire confiance au truc ?" Bah non, tu peux pas faire confiance. Et il y a un truc qui est super intéressant, c'est que tu vas pouvoir faire du facting.

Ah, il est parti. Euh, tu vas pouvoir faire du fat shaking, c'est-à-dire que tu vas pouvoir faire des choses incroyables, aller voir l'encyclopédie universalis à une autre source du papier machin. Et donc ça, il y a une prise de conscience, d'accord ?

L'esprit critique dont vous parlez commence à être un peu plus exacerbé ou au moins commence à avoir un minimum de de naissance. Et ben en fait, on se retrouve avec encore une fois il faut que le sachant sache, d'accord ? Mais si le sachant sait, le respect s'établit, la le respect de l'outil descend, d'accord ?

Et on se retrouve avec quelque chose qui est beaucoup plus agréable. Donc aujourd'hui, le problème c'est que on fait pas ça, d'accord ? on fait pas et on baisse les bras et on dit je peux plus rien faire, j'ai l'outil est en train de me bouffer et les élèves font ça et moi je suis perdu et je sais pas quoi faire.

Bah si tu es perdu, réfléchis. Voilà donc ça c'est la bonne nouvelle et je pense que j'ai répondu à votre question. Oui.

Euh votre question à vous quantique. Quantique. L'outil y a dans l'industrie ?

Ouais. Alors l'outil dans l'industrie, c'est alors dans les les boîtes du CAC 40 en 2023 euh en moyenne les boîtes du CAC 40 ont euh fait 170 poqu des PI6 des prouf au concept en utilisant les génératives en moyenne 170 poques par boîte du K 40 c'est beaucoup de poqu d'accord beaucoup de poques où on s'est aperçu que ça marchait pas d'accord on s'est aperçu que c'était cher on s'est aperçu que c'était compliqué d'accord D'accord ? Sur les 160 poqu en moyenne, il y en a 10 qui ont été implémentés, ce qui est pas mal finalement.

D'accord, ça fait 5 % c'est pourquoi pas. Donc donc c'est c'est pas trop mal. 5 % dans l'innovation c'est bon hein.

Donc mais 10 implémentés, ça veut dire que il y a eu des choses qui sont implémentées. Vous savez ça suit exactement ces vous connaissez tous la la courbe de gardner d'accord ? Coupe de gardner de de hype.

Donc vous avez des technologies qui commencent ici à gauche, elle montent, on est dans le hype. Donc ça c'était janvier, février 2023, on était dans le hype total avec les génératives et puis on s'aperçoit que c'est de la merde, pardon, mais on s'aperçoit que c'est pas bon. Donc il y a ce drop qui est énorme, d'accord, qu'on a tous constaté parce qu'il y a les erreurs, les hallucinations et puis après, il y a le rebond et le rebond et une stabilisation, pas au niveau du hype, mais une stabilisation et donc l'utilisation dans les industries, l'utilisation dans la vie de tous les jours.

Les technologies en général quand elles arrivent à faire tout le cycle, ce qui est peu hein, il y en a pas beaucoup qui arrivent. Par exemple, le métaverse, il est resté coincé quelque part là, voyez. Mais bon, donc les technologies quand elles arrivent à parcourir toute la courbe, en général ça met entre 5 et 10 ans.

D'accord ? Ce qui est long mais ce qui est normal. Les I génératives, ce qui est absolument exceptionnel, c'est que elles ont parcouru toute la courbe avec donc des applications qui sont arrivées au bout de 18 mois.

Donc c'était absolument exceptionnel. Et pourquoi ? Bah à cause de ce fameux prompt encore une fois qui nous permet de d'avoir une prise de de de comment de euh une prise en main de Césia. euh assez facile.

Donc ça veut dire quoi ? Ça veut dire que dans l'industrie en général aujourd'hui, dans toutes les industries et celles que je connais en particulier, on a implémenter effectivement pas mal de choses dans les usines elles-mêmes, dans les pour les coles blanc, des outils qui sont parlons pour les les gens qui font les achats. On a des outils spécifiques qui sont très très spécifiques.

Encore une fois, plus c'est spécifique, plus ça marche. D'accord ? les les 64 % dont je parlais tout à l'heure, quand on arrive à faire des choses qui sont spécifiques, on arrive à du 98 99 % de pertinence.

Ça veut pas dire qu'il faut pas relire les trucs, ça veut dire juste que les pertinences vont être très très bonnes et vont nous permettre d'avoir un outil dans lequel je vais avoir confiance parce que je vais avoir rajouté mes propres données et à partir du moment je mes propres données, je peux avoir confiance. Donc dans l'industrie, donc dans mon industrie à moi, on a rajouté ça. Et aujourd'hui, vous avez bah vous avez tous acheté une Renault 5 évidemment au mois de décembre.

Et euh dans la Renault 5 euh de Renault aujourd'hui, euh il y a de l'IA générative que mon équipe a réussi à mettre en quelques mois seulement. Et on a cette IA générative qui d'après les derniers chiffres d'utilisation est un hit et donc on est très fier. Voilà.

Donc euh ça c'est pour le l'utilisation dans l'industrie en général. Euh le quantique. Alors moi je suis mathématicien, je suis pas physicien hein, je comprends rien.

OK donc il faut être très clair. Je comprends rien. J'essaye.

J'essaie mais je ne comprends strictement que dalle. Euh et c'est embêtant que je comprenne rien parce que bon j'essaie quand même. Et le problème c'est que les gens qui font du Cantique qui sont honnêtes, qui font du quantique, ils disent "On sait rien en fait.

On sait pas si ça va marcher. On sait pas. On essae, on fait des trucs.

Il y a deux grandes écoles. Il y a l'école du - 273°. L'école du - 273°, c'est l'école qui dit "On va faire euh des trucs ont stabilisé les atomes au niveau zéro au degré 0 euh de Fahrenheit et donc moins 2373°.

C'est stable, c'est bien mais c'est frais. Et donc du coup c'est frais, ça veut dire quoi ? Ça veut dire qu'il faut énormément d'énergie pour arriver à ces moins de 273°GR.

Et donc cette école là est morte. D'accord. Mais c'est l'école d'IBM, c'est l'école de Google, c'est l'école des des Américains.

Mais c'est mort. C'est mort. Mais les Américains, ils s'en foutent de l'énergie à cause de l'autre bouffon là maintenant qui est là.

Donc c'est ils s'en foutent complètement. Excusez-moi. L'autre bouffon, c'était Trump.

Euh non, mais je je pour être sûr, voyez, c'est pour mettre une couche pour être sûr. Donc ça c'est compliqué. Donc il y a une autre école qui est une école où on fait un peu moins frais.

D'accord ? Mais le problème du un peu moins frais, c'est que la stabilité des atomes est pas là. Et donc du coup, on est obligé de stabiliser les atomes entre guillemets avec des mathématiques, avec des statistiques.

Et donc du coup, bah ça veut dire quoi ? Ça veut dire que nous on revient là et donc on dit bah là on comprend là, on comprend mais on comprend aussi que bah c'est statistique. Et donc du coup ça va être compliqué.

Et du coup le quantique bon il y a des trucs alors des acteurs français il y en a plein. D'accord. Et on est encore une fois, on est les on est bon là, on est on a plein plein de boîtes qui sont qui sont très bonnes.

On n pas les pionniers parce que les pionniers étaient les Google et les IBM donc il y a une dizaine d'années maintenant. Mais ce qu'on fait, on est dans cette partie-là et ce qu'on fait, c'est intéressant. Mais honnêtement, on sait pas quand ça va arriver, si ça va arriver et de toute façon, on sait pas non plus ce qu'on va pouvoir faire avec parce que une addition en quantique, c'est très très compliqué.

D'accord ? Mais mathématiques, c'est pas de la physique. Alors, on va essayer de pas vous mettre en retard.

Il reste quatre questions. Vraiment, soyez très concis. Bernard Buis concis.

Concis. Merci madame la présidente. Rapidement une question.

Donc les voitures connectées collectent une grande quantité de données. Quelle est votre position sur la propriété de ces données ? Doivent-elles revenir au constructeur, à l'utilisateur ou une entité tierce ?

Henrique Cabanel. Oui, merci madame la présidente. Merci monsieur Julia.

Un nom qui nous est commun ici au Sénat. Merci pour votre façon très pédagogue pour nous expliquer. Donc LIA, vous l'avez dit Lia. peut-être donc le meilleur comme le pire et notre rôle en tant qu'élu d'éviter au maximum le pire.

Voilà. Euh vous l'avez dit euh pour éviter le pire, il faut réguler et réguler ça veut dire légiférer. Et vous avez parlé donc de l'ancien commissaire européen, monsieur Breton, qui a essayé de faire mais qui d'après vous n'a pas réussi.

Euh est-ce que vous pensez que les élus que nous sommes et plus particulièrement les parlementaires que nous sommes, nous avons bien compris la transformation culturelle que nous oblige LIA pour bien légiférer. Autrement dit, est-ce que nous sommes en capacité aujourd'hui euh ne comprenant pas toujours comme il faut ce que c'est lié, même si ici il y a quelques experts, mais moi je me considère comme pas expert du tout, comment peut-on arriver à bien réguler sachant qu'on ne comprend pas toujours tout ? Oui, Daniel Fargeot.

Merci madame la présidente, monsieur le directeur et permettez-moi de vous dire merci professeur votre clairvoyance carhésienne fait plaisir à entendre. Vous le savez le SEL représentant des collectivités. Alors très rapidement euh les vous le savez les services publics doivent s'adresser à tous et s'adapter à tous.

Pensez-vous que l'utilisation de l'IA dans le fonctionnement des services publics à destination des usagers soit en mesure de répondre à cet impératif ? Enfin, vous l'avez dit, vous avez souligné que générer 100 mots sur chat GPT, c'est environ 3 L d'eau. Comment pensez-vous qu'il est possible de concilier l'utilisation de cette technologie sans affaiblir l'ambition collective en matière de transition écologique ?

Enfin, enfin, enfin, j'ai demandé à mon nouvel ami Chat GPT, j'ai demandé à mon nouvel ami Chat GPT de me donner sa vision sur Luc Julia. Je la partage. Merci.

Et Christian Redon Sarasi. Oui, une dernière question. Merci madame la présidente.

Merci monsieur Julia pour ces approches assez disruptives et et qui font du bien qui peut-être peuvent aider à répondre aussi à la question que que posait Henrique Cabanel. Mais moi je je voudrais avoir votre avis sur ce qu'on entend euh de parfois sur des pour des chercheurs qui disent que euh d'ici 100 ans il y a 70 à 100 % de chance que l'IA entraîne la fin du monde. Pardon.

Et peut-être dernier point. Et peut-être dernier point. Vous nous avez rien dit, s'il vous plaît.

Et vous nous avez rien dit sur dips si vous arrivez aussi à nous dire quelque alors attendez qui a commencé là ? Alors c'est véhicule autonome et donné. Ouais.

Collection de données. Donc à qui ça appartient ? appartient à l'utilisateur.

L'utilisateur va donner après potentiellement le droit à des services que ça soit les services qui sont qui soient proposé par la compagnie de voiture ou d'autres services. Et ce ça doit être l'utilisateur qui donne le droit d'utiliser les données à ces services. Et donc il y a des services qui vont être importants, des services qui vont vous permettre d'avoir plus de sécurité et cetera.

Il y a des services qui vont être moins importants, plus de divertissement et on a la possibilité de pas forcément opter pour ça. OK, c'est vous après parlementaires, légiféré, le fait même de légiférer, le fait même que je sois là, c'est plutôt une bonne nouvelle, c'est-à-dire que vous écoutez, vous apprenez et on est là pour ça. Et bah, faites ça avec d'autres que moi, d'accord ?

Faites ça avec Yan Lequin. Faites ça avec des gens qui savent, qui connaissent les IA. Faites pas ça avec des gens qui disent n'importe quoi comme Laurent Alexandre.

Il y avait Daniel Farge d'abord. Ouais. Alors pour Oui, c'est fait pour Laurent Alexandre.

Ça fait plaisir. Service public. Alors évidemment comme tous les outils évidemment les outils peuvent aider.

Il faut les orienter correctement. La bonne nouvelle, c'est que comme ils sont faciles à utiliser par la voix par exemple he comme on a dit tout à l'heure, par le langage naturel, la bonne nouvelle c'est que bah ça va être beaucoup plus accessible pour beaucoup plus de personnes. Donc ça va être intéressant.

Il faut évidemment diriger le truc correctement et être sûr que ça va vous donner des bonnes réponses et que ça parte en vrille et que ça vous raconte pas n'importe quoi. Transition transition écologique, on en a parlé, c'est évident que il faut il faut faire attention, il faut comprendre et il faut s'éduquer sur ces sur ces trucs là. La fin du monde.

Bon, à la fin du monde, question la fin du monde ? Ouais, la fin du monde c'est non, hein. Donc, on va se calmer un tout petit peu.

Euh, c'est pas c'est bon, déjà 70 ans, nous on s'en fout, d'accord ? Euh, mais la réalité, enfin, peut-être pas vous là-bas, mais mais euh mais mais moi personno, je m'en fous. Mais non, mais ça va pas se passer.

De toute façon, si vous voulez, le problème que j'ai avec l'IA qui est présenté dans les médias, dans certains médias, c'est l'IA ce qu'on appelle de Hollywood et donc l'IA de la science-fiction, l'inator, l'IA de H faut arrêter, faut arrêter les conneries. D'accord ? Le truc c'est que l'A comme je dis, ce sont des outils des outils particuliers qui vont nous servir à faire des trucs, d'accord, qui sont potentiellement dangereux.

On en a parlé déjà mais la fin du monde d'ailleurs faut arrêter euh comparer l'IA avec le nucléaire par exemple avec la bombe atomique. Je veux dire là il faut avoir fumé des trucs hein. Donc il faut arrêter.

Et finalement dipsic. Alors moi j'appelle de dips sheet hein. Je l'appelle de dips sheet parce que parce qu'on sait pas en fait.

Vous avez dit dans votre exposé au départ vous avez dit c'est beaucoup moins cher. Ça a été fait d'une manière beaucoup plus beaucoup moins cher. On en sait rien en fait.

On sait pas exactement ce que monsieur Chi a donné et pas donné. D'accord ? Donc on sait pas comment le modèle a été créé.

On en sait rien. Par contre, ce qu'on sait c'est que le modèle à l'utilisation, à l'inférence est plus frugal. Et ça c'est vrai.

Ça on peut le vérifier parce qu'il est open source. Donc on peut vérifier, on vérifie effectivement que c'est malin. Ce qu'ils ont fait, c'est malin.

Et donc j'aurais aimé franchement que ce soit les français qui le fassent. D'accord. Alors encore une fois, on sait pas comment ça a été créé mais par contre à l'utilisation c'est malin, c'est plus frugal, ça aurait dû être français.

D'accord. C'est un peu ce que fait euh Mistral ont des modèles qui sont des modèles plus fruux et qui sont malins aussi. Donc l'histoire du malin comme je vous l'ai dit avant, c'est que nous en France, on a les capacités d'être malin.

D'accord. Voilà. Et les Chinois aussi mais peut-être qu'ils ont copié.

Bon, merci beaucoup. On aura tenu le timing. C'était passionnant.

J'étais très heureuse parce que c'est en découvrant une de vos interviews euh une de vos interviews dans le Figaro où j'ai dit à notre chef de secrétariat, je voudrais vraiment qu'on puisse auditionner monsieur Julia et c'est comme ça qu'on s'est mis en relation avec vous et on ne regrette absolument pas d'avoir pu faire cette audition physiquement avec vous et on a bien compris que ce n'est pas la fin du monde et en tout cas qu'on est des meilleurs et qu'il faut être potentiellement aussi des plus malins. Merci beaucoup. Merci.

Merci monsieur dames. Restez, restez quelques