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Conférence directeurs de gip 29 juin
- 1. Les technologies dunumérique qui bousculent l’économie mondiale 29 Juin 2017 - Villa Méditerranée - Marseille Intervenants : Sébastien Nedjar & Guy Sinnig
- 2. Les technologies dedemain Les NBIC 2 Nanotechnologies Biotechnologies Informatique sciences Cognitives
- 3. 3 Les technologies actuelles Intelligenceartificielle (IA) Données (Big Data) Objets connectés (IOT) Robotique
- 4. 4 Les technologies actuelles Sontdisruptives A la fin du XVIII ème il y avait 29000 porteurs d'eau à Paris. En 2017 il y a env. 300 000 chauffeurs routiers et env. 60 000 Taxis en France. Août 2016 : Les premiers taxis sans chauffeur à Singapour. Uber commande 100 000 Mercedes autonomes. Sept. 2016 : Navya deux navettes autonomes à Lyon (NavLy). Oct. 2016 : Otto, un camion autonome a effectué sa première livraison.
- 5. 5 Les technologies actuelles Sontdisruptives Les technologies des « blockchains » vont fortement impacter tous les secteurs chargés de l’authentification des transactions monétaires, services, biens, contrats, brevets, diplômes, … Nous sommes dans un processus de destruction créatrice liée à l’innovation (selon Schumpeter). Secteurs concernés : • banques, • assurances, • notaires, • INPI, offices des brevets, • vote en ligne, • certificateurs, • …
- 6. 6 Les technologies actuelles Sontexponentielles Loi empirique de Moore
- 7. 7 Les technologies actuelles Sontexponentielles
- 8. 8 Les technologies actuelles Sontcumulatives Séquençage du génome Humain : • 1990 démarrage du projet « génome humain » • 2003 séquençage terminé • 2007 prix du séquençage complet : env. 10 000 000 € • 2017 prix du séquençage complet : env. 1000 € Ce sont très clairement les progrès cumulés de la génétique et des systèmes informatiques qui ont permis d’aboutir à ces résultats.
- 9. 9 Les technologies actuelles Davos- janvier 2017 « Je n’ai pas vu venir la vague du Deep Learning, ça va beaucoup plus vite que je pensais. » Sergey Brin cofondateur de Google
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- 11. 11 Deep Learning On utiliseun réseau de neurones artificiels L’Intelligence Artificielle Il y a environ 100 Milliard (1011) neurones dans le cerveau humain. On considère que l’on a environ 1000 neurones artificiels par processeur. Vitesse de transmission de l’information : 300 000 000 m/s Vitesse de transmission de l’information : 130m/s
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- 13. 13 Deep Learning Google AutoDraw L’IntelligenceArtificielle Mon dessin fait rapidement à la souris La proposition de Google AutoDraw
- 14. 14 Deep Learning L’Intelligence Artificielle Générationautomatiques d’images Création de nouveaux meubles à partir de modèles existants Création de pochettes de CD Création d’images de chambres à coucher Création d’un nouveau Rembrandt
- 15. 15 Deep Learning Google DeepDream L’Intelligence Artificielle Un algorithme qui rêve
- 16. 16 Du fantasme àla réalité Principe des assistants personnels, chatbots, … Données brutes Données traitées (et stockées) L’Intelligence Artificielle
- 17. 17 Les dispositifs deconduite autonomes L’Intelligence Artificielle
- 18. 18 Les 4 stadesde l’intelligence artificielle 1 - La réactivitéIA faible IA forte L’Intelligence Artificielle 2 - La mémoire limitée 3 - La théorie de l’esprit 4 - L’auto - conscience
- 19. 19 Les données Volume desdonnées
- 20. Les données Provenance desdonnées 20
- 21. 21 Les données Informatique décisionnelle BusinessInteligence (BI) • Statistique descriptive, • Données à forte densité, • Grande volumétrie mais faible dimensionnalité, • Mesurer des phénomènes, • Détecter les grandes tendances.
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- 25. 25 Le Big Data •Statistique inférentielle, • Données à faible densité, • Grande volumétrie et forte dimensionnalité • Utilisation de la volumétrie pour inférer, • Capacité prédictive.
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- 27. 27 Le Big Data Limiteactuelle
- 28. 28 Les objets connectés Internetdes objets = IOT = Web 3.0
- 29. 29 Les objets connectés Secteurde la santé
- 30. 30 Les objets connectés Secteurdes transports
- 31. 31 Les objets connectés Secteurde la domotique Une carte SIM avec un abonnement « données » => Nous réparons votre machine à café avant que vous ne sachiez qu’elle est en panne.
- 32. 32 Les objets connectés Secteurde la gestion et des économies d’énergie
- 33. 33 Les objets connectés Autressecteurs (sports, loisirs, montres, lunettes, vêtements, …)
- 34. 34 Les objets connectés Evolutiondes objets connectés, par type (en milliards) Objets connectables via puces, étiquettes intelligentes, … Machines communicantes autonomes M2M ( ex. : compteurs avec relevés à distance) Ordinateurs, tablettes, smartphones
- 35. 35 Les objets connectés Perspectivesdes objets connectés Selon plusieurs études prospectives : à partir de 2018 : • nous allons entrer dans l’ère du presque tout connecté • environ 500 millions de voitures seront connectées • plus d’un milliard de compteurs connectés seront déployés à partir de 2020 : • 15% de tous les objets seront connectés • environ 30% de toutes les données seront générées par des objets connectés entre 2020 et 2025 : • le nombre d’objets connectés devrait atteindre 500 milliards • chaque foyer devrait être équipé d’environ 500 objets connectés
- 36. 36 Les objets connectés Elémentsclés des objets connectés Valeur / usages • En se « connectant » un objet prend de la valeur. • La valeur du service rendu grâce à cette connexion peut dépasser la valeur de l’objet seul. Plateformes • Tout objet connecté fera partie d’une communauté (d’objets). Données • La donnée est l’élément clé du modèle économique des plateformes d’échange. Source : France stratégie
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- 38. 38 La robotique Aujourd’hui lesrobots sont spécialisés Robots industriels => Cobots = robots collaboratifs
- 39. 39 La robotique Aujourd’hui lesrobots sont spécialisés Robots de service Principales applications : • Robot aspirateur – Robot tondeuse • Robot de surveillance - téléprésence • Robot compagnon domestique • Robot d’assistance aux personnes en perte d’autonomie Applications connexes : • Nettoyage • Logistique / Porte charge • Assistance médicale • Agriculture • Militaire • …
- 40. 40 La robotique Aujourd’hui lesrobots sont spécialisés Le marché de la robotique de service Marché de masse Marché de niche Expérimentation Maturité Robot agricole Robot de téléprésence Robot d’assistance Robot de surveillance Robot de défense Robot de service aux industries Robot ludique Robot compagnon
- 41. 41 La robotique Aujourd’hui lesrobots sont spécialisés Il est très difficile de fabriquer des robots qui peuvent s’adapter à de multiples situations et effectuer des tâches variées : Robot humanoïde. Il est également très difficile pour un robot de se déplacer d’une manière autonome dans un environnement complexe et évolutif.
- 42. 42 La robotique Demain lesrobots Il faudra encore du temps pour développer la mécanique des robots afin de les rendre plus performants , diminuer leur coût pour qu’ils deviennent accessibles.
- 43. 43 Les systèmes complexes Ilne peut s’agir d’une simple juxtaposition des différents constituants de différentes technologies. Les écoles proposent des cursus d’ingénierie des systèmes complexes. Client Chef de projet L’utilisation de SysML facilite la communication entre les experts. Les systèmes technologiques actuels sont de plus en plus complexes. Une voiture, un drone, un robot, une machine à commande numérique, …, sont des systèmes d’une hétérogénéité technologique de plus en plus grande.
- 44. 44 Les systèmes complexes Lacomplexité grandissante des algorithmes, la diversité et la très grande quantité des données à traiter, amènent à prendre en compte l’incertitude algorithmique. Il s’agit pour les organisations, entreprises, institutions, …, de favoriser la collaboration entre les experts et avec les utilisateurs. Il faut mettre en place des expérimentations, dans lesquels les processus d’essais / erreurs permettent de tirer parti des échecs, et où les itérations sont multipliées. Les méthodes agiles de conduite de projets, sont un atout pour gérer des projets complexes.
- 45. 45 Les compétences attendues Voiciquelques qualités souvent évoquées pour les ingénieurs, citées à partir de la consultation des sites de recrutements. (*) Elles sont, entre autres: • l’expertise, • l’influence, • l’agilité, • la responsabilité, • l’ingéniosité, • la créativité, • la capacité à travailler en équipe, • la capacité à communiquer, • … (*) Samuel Violin IG STI - avril 2017
- 46. 46 Les compétences attendues Source: World Economic Forum – Report : New Vision for Education: Fostering Social and Emotional Learning Through Technology Compétences de demain Littérature Mathématiques Sciences TIC Economie - finance Multiculturalisme Civisme Résolution de problème Esprit critique Créativité Communication Collaboration Curiosité Initiative Persévérance Adaptabilité Leadership Conscience sociale et culturelle Fondamentaux Agir au quotidien Savoir-faire Aborder la complexité Personnalité S’adapter Formation tout au long de la vie
- 47. 47 Les compétences attendues Source: World Economic Forum – Report : Future of Jobs Le Top 10 des compétences attendues en 2020 1. Résolution de problèmes complexes 2. Pensée critique 3. Créativité 4. Management d’équipes 5. Se coordonner avec les autres 6. Intelligence émotionnelle 7. Capacité de jugement et prise de décision 8. Orientation service 9. Négociation 10. Flexibilité cognitive
- 48. 48 Les compétences attendues Descompétences pour innover Les innovations se font souvent aux interfaces entre plusieurs domaines. Une double expertise (ou plus) est un atout indéniable. La démarche scientifique favorise l’innovation y compris dans des domaines non scientifiques. L’analyse de ses erreurs permet de réussir in fine. Modèles théoriques Hypothèses Validation des hypothèses Expérimentation
- 49. 49 Les métiers dedemain 65% des enfants qui sont en primaire aujourd’hui exerceront des métiers qui n’existent pas. Ces enfants seront vraisemblablement encore en activité en 2060. Les métiers de demain seront des métiers complémentaires à l’intelligence artificielle, exemples de métiers : Les métiers de l’ingénierie du numérique • Data scientist • Ingénieur en robotique • Ingénieur électronique embarquée (IOT) • User eXperience Designer • … Les métiers manuels Les métiers de l’artisanat … qui utilisent le numérique
- 50. 50 Les métiers dedemain • chief happiness officer, • consultant spécialiste du bien-être du 3ème âge, • ingénieur du corps pour les transplantations, • spécialiste de la nano-médecine, • agriculteur vertical – fermier urbain, • gestionnaire de données inutilisées, • contrôleur du climat, • manager d’avatars, • responsable de l’éthique de la technologie, • designer d’habitat virtuel, • créateur de données IOT, • créateur en énergie, • consultant en stratégie du « réensauvagement ». Liste de métiers qui pourraient exister en 2030 selon diverses publications.
- 51. Qu’est ce qu’unFabLab ? 51
- 52. Que trouve t’ondans un FabLab ? 52 Au LAB à Aix en Provence : 2 laboratoires de fabrication : • IUT : 413 avenue Gaston Berger • C-IN : 100 rue des bœufs Des moyens pour prototyper : • 7 Imprimantes 3D • 1 Découpeuse Laser CO2 + fibre • 4 Fraiseuses numériques • 2 Scanners 3D • Equipements de prototypage et de mesure électronique • …
- 53. Présentation du LAB LeLAB est avant tout un lieu d’Open Innovation, d’expérimentation, de partage et d’échanges de compétences Il doit permettre à un porteur de projet : • de valider la faisabilité de son projet sur le plan technique (Proof Of Concept) • de réaliser un prototype 53
- 54. 54 Exemples de projets développésau LAB Un bouchon de flacon pour vernis à ongles qui permet au pinceau d’atteindre le fond du flacon
- 55. 55 Simulateur de cockpit A320 Fiabilisation du simulateur de l’USB au bus CAN Mesure des temps de réaction entre une commande et l’action effective => homologation du simulateur par la DGAC Exemples de projets développés au LAB
- 56. AquaponAix Un dispositifd’aquaponie connecté IOT : Expérimentation du protocole de communication MQTT 56 Exemples de projets développés au LAB
- 57. RobotduLAB Un robot pourapprendre à programmer en classe http://wiki RobotDuLAB 57 Exemples de projets développés au LAB
- 58. 58 Un partenariat avecle CNRFID pour prototyper des solutions autour de la technologie RFID Dosage automatique de produits de nettoyage et de désinfection en milieu hospitalier Les bidons de produits sont équipés de tags RFID Exemples de projets développés au LAB
- 59. Un partenariat pour développerde la connaissance et de l’innovation autour de la donnée Data LAB 59 Exemples de projets développés au LAB
- 60. LABanque Mise enplace d’une monnaie complémentaire interne au LAB: l’écrou Développement d’une plateforme basée sur une blockchain en partenariat avec NODYA Group 60 Exemples de projets développés au LAB
- 61. La Blockchain 61 La blockchainest une technologie de stockage et de transmission d’informations, transparente, sécurisée, et fonctionnant sans organe central de contrôle (définition de Blockchain France).
- 62. Une startup fondéepar des membres du LAB Ubbo : un robot de téléprésence qui permet par exemple à un enfant malade ou handicapé d’être présent en classe alors qu’il est alité. 62
- 63. Il y ad’autres technologies qui sont en train de se diffuser, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, … Leurs applications sont aussi très importantes et très intéressantes. Conclusions 63
- 64. Actuellement, beaucoup dechoses sont rendues possibles par les avancées de la technologie. L’éducation et la formation sont indispensables pour relever les défis de l’urbanisation, du réchauffement climatique et de la transition énergétique. Aujourd’hui, les problèmes sont posés de plus en plus clairement. Des solutions se dessinent. 64 Conclusions Il faut faire de nombreux choix pour notre avenir commun, guidés par la connaissance des technologies.
- 65. Merci de votreattention Sébastien NEDJAR : [email protected] Guy SINNIG : [email protected]