Trends 2020 : Intelligence artificielle, réalité virtuelle et robots tueurs
Des licornes qui achètent des licornes. Une opportunité à 8T$ dans les technologies du bien-être. L’empathie dans le design. Des robots tueurs. Voici les principales tendances technologiques qui devraient remodeler les industries en 2020. en tout cas, selon le rapport de CB Insights sur les 14 Tech Trends 2020. Le Startuppers Club revient sur les principaux points de ce rapport dont les conclusions sont basées sur l’intelligence artificielle. Réalité virtuelle et organisation du travail Selon l’étude de CB Insights, la réalité virtuelle pourrait bien s’intégrer dans l’organisation des entreprises pour rassembler les gens éloignés. En effet, on remarque depuis plusieurs années l’essor des télétravailleurs et des travailleurs freelance. Mais on note aussi l’augmentation des prix de l’immobilier qui pourrait pousser certaines entreprises à délocaliser une partie de leurs salariés. Il deviendrait donc intéressant de faire travailler certains salariés depuis leur propre habitation, ou dans des villes moins chères que Paris, Londres ou New York. C’est là que la réalité virtuelle prend tout son sens ! Des startups comme Magic Leap ou Spatial proposent des salles virtuelles ou les avatars des salariés peuvent se retrouver. Quand les participants portent les lunettes, ils ont l’impression d’être dans une salle de réunion avec les autres. Mais les startups ne sont pas pseules sur le marché car déjà Google, Apple et Microsoft sont sur le marché. L’année dernière, Google a lancé une nouvelle édition de son casque de réalité virtuelle destiné aux entreprises et Microsoft a lancé son Hololens 2, également destiné aux entreprises. Robots tueurs et ransomwares CB Insights prévoit une augmentation des délits perpétrés par des robots ou des logiciels malveillants. En 2017, Slaughterbots, un film d’anticipation est sorti sur Youtube. Il présentait des drones autonomes capables de tuer. Mais ces drones étaient également dotés de la technologie de reconnaissance faciale. Le risque de voir des robots tueurs est bien réel selon CB Insights, puisque toutes les technologies sont aujourd’hui disponibles. Et elles ne sont pas trop chères, donc elles ne sont pas réservées à des états comme l’arme nucléaire. Aussi, les ransomwares devraient se multiplier et attaquer des institutions clés. Nous avons vu l’année dernière des attaques sur la ville d’Atlanta, le service de sécurité sociale britannique ou en core la bourse de Londres. Selon un rapport de McAfee, l’ecosystème des hackers va se développer et se concentrer pour créer des forces plus puissantes. On peut penser qu’en réaction des startups de la cybersecurity émergeront contre les ransomwares. La cybersecurity sera donc certainement dans le Top 10 des Trends 2020. Intelligence artificielle obligatoire dans les Trends 2020 Comme chaque année, l’intelligence artificielle fait partie des Trends 2020. Les startups qui y évoluent lèvent des millions de dollars et les progrès réalisés sont significatifs. La technologie du machine learning devrait se démocratiser. Le “no code analytics” est vu comme le prochain développement de l’intelligence artificielle. En effet, Chad Meley de Teradata prévoit la multiplication des plateformes de big data accessibles au public en mode Saas. Le machine learning deviendra donc disponible sans compétence en informatique. Mais en attendant que ça arrive vous pouvez aller voir quel langage apprendre pour coder l’intelligence artificielle. Mais l’intelligence artificielle ne sera pas utilisée que pour résoudre la faim dans le monde. Les deepfakes sont le pendant maléfique des bénéfices de l’IA. En effet, les DeepFakes devraient commencer à être publié prochainement car les technologies sont déjà développées. On peut penser que là encore des startups d’intelligence artificielle seront créées pour détecter les deep fakes ! La Russie et l’Arabie Saoudite devraient financer les startups Tech à grande échelle Ce n’est pas vraiment un des nouveaux trends 2020, mais certainement un trend qui va se renforcer ! La Russie et l’Arabie Saoudite ont financé via des fonds souverains des très gros deals et devraient continuer. Pour rappel, le Public Investment Fund (PIF) d’Arabie Saoudite a investi près de 90 milliards de dollars dans le fonds SoftVision. Le PIF a donc investi 45% du montant total de SoftVision. SoftVision étant l’un des plus gros fonds destiné aux startups dans le monde. Ce fonds a d’ailleurs pris des participation dans quelques startups à succès comme Slack, voire même des licornes comme PayTM. Enfin, l’Arabie Saoudite a triplé ses installations tournées vers les startups. Et la “Vision 2030” a fixé des objectifs significatifs d’aide aux PME. De son côté, la Russie a également été plutôt dynamique investissant entre dans le projet Hyperloop de Richard Branson mais aussi dans le Google russe qui s’appelle Yandex. Par ailleurs, Moscou a créé l’un des plus gros centre pour l’innovation et les startups: Skolkovo. Cet incubateur géant a créé un fonds d’investissement “Skolkovo Ventures” en 2018. Avec la Sberbank, ce nouveau fonds russe dédié aux startuppers devraient investir dans de nombreux projets. Santé et bien-être : de nouveaux marchés pour 8T$ La santé et le bien-être feront partie du top des Trends 2020. Non seulment des groupes médicaux, mais aussi des startups et Google s’intéresse à ce marché qui s’annonce énorme. En effet, pratiquement partout l’espérance de vie augmente. Par conséquent, de plus en plus de gens atteignent un âge qui implique plus de soins: anti-ageing, bien-être etc… Google, le géant de la Tech, est déjà en avance dans le domaine. Sa filiale Calico Life Sciences fait de la recherche une priorité. Avec 2 objectifs principaux : augmenter la durée de vie et développer des réponses aux maladies liées à l’âge comme le cancer ou la neurodégénerescence. D’autres startups vont plus loin en proposant de remplacer l’organe corporel qui ne fonctionne plus. Organovo et Celllink proposent d’utiliser la technologie d’impression 3D pour imprimer des organes. Ces organes seraient faits de cellulles cultivées et reliées entre elles. Et certaines solutions fonctionnent déjà comme le coeur artificielle de l’entreprise française Carmat. .
Comment investir dans l’intelligence artificielle ?
Investir dans l’intelligence artificielle semble être prometteur. L’IA permet de résoudre des problèmes complexes, mais elle reste elle-même assez complexe à appréhender pour le commun des mortels. Un large consensus laisse penser que c’est la prochaine révolution technologique et économique comme les machines l’ont été pour la révolution industrielle. Un investisseur avisé voudrait certainement faire partie de cette aventure ! Mais l’investisseur moyen n’a pas toujours le temps de se plonger dans la multitude d’entreprises qui font l’actualité de l’intelligence artificielle. Il faudrait aussi approfondir les concepts de Machine learning, Deep learning, Computer vision etc… Alors, comment bénéficier du marché de l’intelligence artificielle qui s’annonce gigantesque avec 4000 milliards de dollars dès 2022 ? Investir dans les entreprises de l’intelligence artificielle Le Startuppers Club a une bonne nouvelle pour vous, amis investisseurs ! Les stars de l’intelligence artificielle sont actuellement plutôt connues. Il s’agit de Google (Alphabet), Microsoft et Amazon ! En effet, chacune de ces entreprises ont des velléités importantes dans le domaine et sont bien placées pour se tailler la part du lion. Enfin, ces valeurs boursières présentent l’intérêt de ne pas être trop risquées car leur activité est assez diversifiée et ne donne pas signe de fatigue, au contraire ! GOOGLE sous le code NASDAQ: GOOG Google, renommé maintenant Alphabet pour englober tous ses services, est à la pointe de l’IA. On connait tous les Google Cars et autres projets fous qui se servent de l’intelligence artificielle. Mais Google a ouvert en Septembre 2018 un nouveau centre de recherche fondamentale à… Paris ! Sundar Pichai a inauguré cette nouvelle entité en s’engageant à recruter 1000 salariés dont au moins 25% d’ingénieurs. Par ailleurs, on notera que Google a fait du startup shopping son activité favorite, et l’IA ne fait pas exception à cette stratégie ! Le rachat de Deep Mind, startup britannique spécialisé dans le domaine, pour 628 millions de dollars ne peut que conforter la position hégémonique de l’Empire. C’est un peu comme si Alphabet repérait pour vous les pépites du secteur et les achetait, fonctionnant comme un fonds d’investissement pour vous ! Cette valeur est donc à favoriser, surtout pour un néophyte ! MICROSOFT sous le code NASDAQ: MSFT Ce n’est plus un secret, Satya Nadella le PDG de Microsoft, a bien l’intention de prendre le virage de l’intelligence artificielle. Le partenariat avec l’INRIA pour la recherche appliquée à l’IA a été renouvelé ; Cette alliance pourra développer des brevets et créer les innovations par la suite. Le partenariat fait également le focus sur l’accompagnement de startups en pointe dans le domaine. Là encore, Microsoft peut servir de tête chercheuse pour débusquer les meilleures pépites du secteur. L’entreprise a même développé à Paris un incubateur spécialisé : l’AI Factory. Cet incubateur est situé à Station F (l’un des 5 meilleurs incubateurs de la capitale et le plus gros) et vient en complément des programmes Bizsparck. Si l’associatif vous tente aussi – les investisseurs ne sont pas que des créatures purement vénales – sachez que Microsoft investit 40 millions dans un but humanitaire. En effet, cette somme sera allouée à des projets qui se servent de l’intelligence artificielle pour trouver la solution à des problèmes de l’Humanité ! AMAZON sous le code NASDAQ: AMZN Amazon, c’est notre chouchou chez Statuppers Club ! L’entreprise vit pour l’intelligence artificielle. Il n’y a pas de département spécialisé en IA dans l’entreprise. TOUS les départements de la boîte ont une composante IA pour innover. La technologie d’apprentissage automatique est utilisée par l’équipe de recommandation de produits pour améliorer l’expérience client depuis longtemps ! Cet exemple tout le monde le connait. Mais prenons les magasins Amazon Go qui n’ont même plus de caisse à la sortie. L’entreprise a bénéficié de la richesse des données pour suivre les tendances d’achat et les comportements des clients afin d’affiner la stratégie. En retour, les données récupérées lors des expériences réalisées dans les magasins physiques vont permettre au département de machine learning de progresser encore. Le cercle vertueux pour affiner l’intelligence s’enclenche ! Et Jeff Bezos propose de faire profiter de ses services via les AWS (« Amazon Web Services »), ce qui pourrait à terme lui octroyer une position de leader du marché. De même, l’entreprise partage certaines capacités de l’intelligence artificielle Alexa avec d’autres entreprises comme Liberty Mutual et Capital One. Investir dans les fournisseurs de puces électroniques, l’approche alternative NVIDIA Plutôt que d’acheter des actions d’entreprises développant l’IA, ou en complément, on peut vouloir acheter des parts dans l’entreprise qui fournit le matériel. Pendant la ruée vers l’or, les vendeurs de pelle ont été les premiers à faire fortune après tout ! A ce petit jeu-là, NVIDIA est certainement la meilleure option. Initialement conçues pour les jeux-vidéos très gourmands en ressource, les puces et GPU développés par Nvidia sont à la pointe de la technologie. Notamment, ce matériel permet à une voiture autonome de « voir » et analyser plus rapidement son environnement. Facebook utilise les même processeurs pour reconnaître plus rapidement les visages sur une photo. Et Nvidia va continuer ses ventes importantes car la demande en GPU augmente fortement. Rien que pour le marché des serveurs de data centers, le marché pourrait bien atteindre plus de 50 milliards de dollars en 2023. Rappelons que déjà 370 entreprises se servent de la plateforme d’intelligence artificielle de la marque pour créer des voitures sans conducteurs (Drive PX Pegasus). Selon l’entreprise, rien que cette branche devrait représenter un marché de 60 milliards de dollars en 2035. De bonnes perspectives pour investir dans l’intelligence artificielle !!
Décryptage du rapport de Roland Berger sur l’intelligence artificielle mondiale
Qui sont les champions de l’intelligence artificielle dans le Monde et en Europe ? Les Etats-Unis, la Chine et Israël pointent au top du classement des pays les plus avancés en matière d’intelligence artificielle. A eux 3, ils trustent 60% des startups internationales du secteur. Les Etats-Unis, premier pays dans le domaine – et de loin – présentent 1393 startups !! Les US représentent 40% du contingent total de startups. En comparaison, le second pays du classement est la Chine avec 383 startups spécialisées en intelligence artificielle (soit 11% du total). Israël prend la troisième place du classement avec 362 places (soit 10%) tout de même pour un pays nettement moins peuplé que les 2 premiers ! Le rapport sur l’intelligence artificielle de Roland Berger met ainsi en évidence des inégalités de développement sur ce qui promet d’être l’une des grandes révolutions du 21ème siècle ! En Europe, la situation est quelque peu morcelée avec 769 startups au total, soit 22%. Les 3 premiers pays en Europe sont le Royaume Uni avec 245 startups, la France avec 109 startups et l’Allemagne avec 108 entreprises dans le domaine. Etats-Unis vs China : Le combat des Titans de l’intelligence artificielle Les Etats-Unis ont depuis longtemps établi un leadership dans l’IA. Le pays publie un maximum d’articles scientifiques sur le sujet, dépose une kyrielle de brevets (plus de 15000 en 4 ans !), emploie 850K travailleurs dans le secteur etc… Le développement de l’intelligence artificielle aux USA est du à 3 principaux paramètres principaux : Ses universités au top forment la main d’œuvre nécessaire au développement de la technologie. Ecosystème propice : Les fameux GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon) entrainent dans leurs sillages bon nombre de startups. Google Ventures and Khosla Ventures sont les 2 principaux fonds de financement de l’innovation du domaine. L’investissement dans l’IA aux USA représente 66% du total des investissements mondiaux. Cela permet de nourrir la R&D : l’investissement aux Etats-Unis était autour de 1.2 Milliards de dollars. Mais la Chine a de très grosses ambitions concernant l’intelligence artificielle. Très organisée politiquement, l’Empire du Milieu a fixé des objectifs ambitieux : Egaler les USA en 2020 et devenir le centre d’innovation leader en 2030. Pour atteindre ces objectifs, les gouvernements locaux ont investi pour créer des centres de recherches : 2.3 milliards de dollars à Pékin et 5 milliards à Tianjin). Et ça marche ! Le nombre de brevets déposés augmente nettement plus vite en Chine qu’aux USA. Le gouvernement aide également en restant proche des startups qui se lancent dans le secteur. Des financements publics sont à disposition. Dans le domaine de la reconnaissance faciale, l’entreprise CloudWalk a reçu une bourse de 301 millions d’euros. La Chine se donne donc les moyens de ses ambitions. Quelle stratégie pour améliorer le poids de l’Europe ? L’écosystème européen reste assez fréquenté. Aux Etats-Unis, tout est regroupé dans la Silicon Valley. L’Europe a des universités performantes en IA, mais souvent trop loin des centres d’innovation comme Paris, Berlin, et Londres. La situation évolue cependant et la Commission Européenne a proposé une stratégie impliquant un investissement de 20 milliards d’eurosentre 2018 et 2020 afin de nourrir les recherches. Le fonds européen d’investissements stratégiques et le fonds européen de capital risque « VentureEU » devrait investir dans des startups du secteur. Enfin, le Président Emmanuel Macron a proposé de renforcer la coopération franco-allemande. Malgré cela des doutes persistent sur le montant de l’investissement, surtout comparé aux leaders qui investissent nettement plus. En 2016, l’Europe a investi 6 fois moins que les Etats-Unis… Difficile dès lors de rattrapper son retard ! Comment améliorer le financement de l’intelligence artificielle en Europe ? Comme l’investissement privé semble avoir une aversion au financement de l’IA, le financement public a clairement un rôle a joué. Directement à travers la prise de participation dans des sociétés stratégiques et indirectement grâce à des bourses ou à des garanties pour l’investissement privé. Le fonds de venture capital VentureEU recevra 400 millions d’euros de financement public. L’objectif à termes est de lever 2.1 milliards d’euros en y incluant des fonds privés. Article lié : Si vous souhaitez développer l’intelligence artificielle, découvrez quel langage apprendre ! Inégalité des secteurs industriels face à l’intelligence artificielle Le développement de l’intelligence artificielle se base sur de la donnée. Où trouve-t-on le plus de données ? Dans les secteurs B2B qui sont le secteur N°1 de l’IA, dans le domaine médical et dans le domaine des Fintech, et ce partout dans le monde. A l’inverse, certains secteurs de l’économie bénéficient peu des apports de l’intelligence artificielle. L’industrie de l’énergie ne représente que 2% du total des startups étudiées. Et la sous-représentation est également présente pour des secteurs comme l’automobile (1%), l’immobilier (1%), l’agriculture (1%) ou encore les administrations publiques. (1%).
Quel langage apprendre pour coder l’intelligence artificielle (AI) ?
La programmation de l’intelligence artificielle (AI) est le nouveau sujet phare. Tout le monde veut investir dans l’intelligence artificielle. Toutes les startups qui entrent dans ce domaine ont un bonus de valorisation assuré. C’est le nouveau secteur à la mode, tous les investisseurs veulent en être. Surtout lorsque l’on voit les prévisions de croissance du chiffre d’affaire lié à cette innovation. Pour 2018, la croissance du secteur attendue est de 170% (Statista). Tout startupper qui se respecte se doit donc de s’intéresser à l’intelligence artificielle pour comprendre l’opportunité qu’elle pourrait représenter. Le Startuppers Club vous aiguille aujourd’hui sur les langages qu’il faut apprendre pour être au top. Même sans vouloir créer votre boîte dans l’IA, rappelez vous bien que les entreprises ont commencé à recruter dans ce secteur et les salaires explosent. Globalement tous les langages cités permettront de faire de l’intelligence artificielle. La compétition est surtout sur la facilité à maîtriser le code et la communauté qui le porte ! Voici donc les langages les plus utilisés et leurs avantages/désavantages : I – Python : le leader inconstesté de l’Intelligence Artificielle Python est le langage préféré des développeurs de l’intelligence artificielle grâce à la simplicité de sa syntaxe. Les syntaxes développées par Python sont simples et peuvent être apprises facilement. Le langage de programmation est moins compliqué que Java ou C++ en ce qui concerne le machine learning par exemple. De plus, ce code s’adapte à de nombreuses plateformes de développements comme Windows, Linux, Mac OS et Unix. Enfin, Python supporte le développement fonctionnel, le développement orienté objet et le développement procédural. Avantages du Python Python bénéficie d’un temps de développement généralement plus court que d’autres langages comme Java ou C++. De nombreuses librairies Python existent, ce qui rend son développement plus simple. Citons ici Pybrain qui est utilisé dans le cadre du machine learning. Inconvénients du Python Contrairement à Java ou C++, Python fonctionne à l’aide d’un interpréteur ce qui rend la compilation et l’exécution plus lentes. Python ne convient pas pour l’IA liée aux applications mobiles. II – JAVA : le challenger sans compilation Java est un autre langage de programmation qui permet de coder l’intelligence artificielle. Cet outil est avec Python l’un des codes les plus utilisés pour l’IA. De fait, cette technologie est assez demandée dans les recrutements du secteur.Comme Python, Java est un langage multi-paradigme. Sa syntaxe provient principalement du langage C et C++.Java convient bien au traitement automatique du langage naturel (NLP, Natural Language Processing) et aux recherches algorithmiques mais aussi au Neural Network (des séries d’algorithmes qui reproduisent une intelligence humaine). Avantages du Java Contrairement à C++, Java est relativement simple à utiliser et à débuger Java fonctionne sur de nombreuses plateformes, grâce à la technologie de la machine virtuelle. Représentation graphique des données propre Pas besoin de compilation Points faibles du Java Java est plus lent que C++ et Python. Il souffre d’un temps de réponse plus long et d’une exécution moins rapide. III – C++ : la valeur sûre de l’Intelligence artificielle C++ est le langage le plus rapide, sa rapidité est très appréciée pour les projets d’intelligence artificielle qui sont limités dans le temps. Ce langage de programmation permet une exécution rapide et un temps de réponse assez court, ce qui est utile pour des moteurs de recherche ou les jeux vidéos. C++ est approprié notamment pour le machine learning et le Neural Network. Avantages du C++ Outil bien adapté pour résoudre des problèmes complexes d’intelligence artificielle. On peut trouver des librairies de fonctions assez fournies C++ est un outil de développement multi-paradigmes qui supporte les principes de l’orienté objet. Points faibles du C++ Compliqué pour des développeurs néophytes IV – LISP : Le vieil outsider LISP est un vieux langage de programmation et des améliorations ont été apportées pour en faire un lange puissant et dynamique. Cependant il reste nettement moins utilisé et recherché que les 3 précédents, notamment en termes d’intelligence artificielle.Certains considèrent que LISP est le meilleur langage de programmation d’IA en raison de la grande liberté donnée aux développeurs. En effet, LISP est utilisé en IA pour sa grande flexibilité, pour sa rapidité à sortir des prototypes. Enfin, Lisp, contrairement à la plupart des langages est plus efficace pour résoudre certains problèmes spécifiques car il s’adapte aux besoins de la solution que l’informaticien développe. Cela fonctionne très bien dans les projets de logique inductive et pour le machine learning. Advantages de Lisp Rapide et efficace dans la phase de développement, comme le langage est supporté par des compileurs à a place des interpréteurs Points faibles de Lisp Communauté trop petite à notre sens pour trouver des informations facilement, surtout si vous débutez Ne marche pas dans tous les environnements, en raison de son ancienneté V – R : le langage de la statistique R est l’un des langages de programmation les plus efficaces pour analyser et manipuler des données dans un but statistique. En utilisant R, on peut facilement produire de belles publications grâce à la data visualisation, avec des formules si besoin. R bénéficie de nombreux packages comme RODBC, Gmodels, Claass et Tm qui sont utilisés pour le machine learning. Ainsi, ces packages rendent l’implémentation du machine learning assez facile. Si jamais, vous voulez apprendre les langages pour coder l’intelligence artificielle, vous pouvez regarder le comparatif de six écoles d’ingénieurs qui forment à l’IA réalisé par le journal du net.