« Nous avons déjà identifié des centaines de cas d'usage de l'IA chez Renault », révèle Luc Julia, le directeur scientifique de Renault

Comment percevez-vous l’engouement actuel autour de l’IA générative ?

Cela me rappelle les années 2010-2015, avec l’emballement démesuré autour du deep learning. Les gens racontaient n’importe quoi, je n’en pouvais plus ! C’est pour cela que j’ai écrit mon bouquin, «L’IA n’existe pas», en 2017-2018. Je pensais qu’on avait atteint le summum, mais j’avais tort. Pour vous donner une idée, mon livre vient d’être réimprimé ! Il est toujours d’actualité. Et pour une bonne raison : si l’IA générative n’est pas une révolution dans la science de l’IA, c’en est bien une dans l’accessibilité. Cette interface utilisateur fondée sur le langage naturel, le fameux prompt, permet à tout un chacun d’interroger, de piloter ces IA. C’est cela qui fait que ChatGPT a conquis 100 millions d’utilisateurs en deux mois : la plus rapide adoption de technologie dans l’histoire !

Renault a-t-il adopté aussi ce type d’IA ?

Bien sûr, notamment les gens du design, qui, depuis le mois de février, il me semble, se sont approprié des outils et les utilisent beaucoup. Il faut dire que Gilles Vidal, le chef du design, est complètement dans le truc. Il adore ça ! Son équipe fait pas mal de choses rigolotes : plus besoin, par exemple, d’aller en Corse pour faire un shooting d’une voiture en situation, ils font ça à domicile. Ils imaginent des textures, des formes… L’IA générative décuple leur créativité.

N’y a-t-il pas des précautions à prendre vis-à-vis de ces outils en entreprise ?

Il faut absolument comprendre l’outil et ses limites et l’utiliser à bon escient. Et notamment être conscient des risques en matière de confidentialité lorsqu’on utilise un service d’IA tiers. La priorité, c’est d’éviter de faire ce que l’on appelle maintenant «une Samsung» [un ingénieur de Samsung a fait absorber du code confidentiel à ChatGPT il y a quelques mois, ndlr] ! C’est pour cela que, chez nous, le département IT a d’abord mis le couvercle puis, après avoir assimilé ce qu’il se passait, a adapté des outils open source à nos besoins et les a mis à disposition des équipes en local. Notamment une espèce de ChatGPT Renault fondé sur le modèle open source GPT4All. Mon discours est simple : apprenons ensemble comment ces outils fonctionnent et voyons pour quels usages ils sont performants et dans quels cas on ne peut s’y fier. N’oublions pas que ces IA vont toujours générer quelque chose, même si c’est n’importe quoi. C’est ce qu’on appelle les hallucinations de l’IA.

L’IA va générer une image qui ressemblera plus ou moins à ce que j’ai en tête et je vais la faire répéter jusqu’à ce que je sois satisfait. Le créateur, c’est toujours moi, l’IA n’est qu’une aide à la créativité.

Que pensez-vous des craintes de remplacement de l’humain ?

L’IA générative va évidemment effectuer des tâches à la place des humains. C’est comme ça depuis la nuit des temps, en particulier avec l’informatique. Mais attention : on remplace l’humain pour des tâches, mais pas pour des métiers. Et on crée en même temps bien d’autres tâches – notre ami Joseph Schumpeter [économiste et théoricien de la «destruction créatrice», mort en 1950, ndlr] a décrit cela bien mieux que moi. Donc les études idiotes qui nous expliquent que 85% des métiers vont disparaître d’ici à 2030… C’est comme celles qui, en 2002, prédisaient que 85% des métiers n’existeraient plus en 2020 à cause d’internet !

Ces IA donnent l’impression de créer du texte et des images comme un humain…

C’est une fausse impression. Les IA ne peuvent rien créer elles-mêmes. La créativité reste du côté de l’humain. Elle est dans le prompt [la formulation des requêtes, ndlr]. Quand je tape dans Midjourney «Dessine une vache verte sur la tour Eiffel», la créativité réside dans l’image mentale que j’ai. L’IA va générer une image qui ressemblera plus ou moins à ce que j’ai en tête et je vais la faire répéter jusqu’à ce que je sois satisfait. Le créateur, c’est toujours moi, l’IA n’est qu’une aide à la créativité. Il faut bien saisir l’importance du prompt, de son ingénierie. Dans la Silicon Valley, aujourd’hui, les boîtes qui sont le plus créées sont celles spécialisées dans le prompt ! Elles vont vous aider à trouver les prompts qui généreront les meilleures réponses. Il s’agit en fait d’un langage de programmation, avec plein de paramètres du style «-AR327-D218», que l’on peut ajouter quand on connaît bien les entrailles des IA. Ces compétences de prompteur vont être petit à petit intégrées dans les entreprises, dans les métiers.

Revenons à Renault. Le groupe accélère-t-il dans l’IA ?

Vous savez que Renault va se scinder, avec la création d’une filiale nommée Ampère, qui portera la partie électrique et logiciels. Ce qui est moins connu, c’est qu’Ampère sera aussi le fer de lance de l’innovation du groupe. Nous avons décidé en avril de créer au sein de la filiale un pôle qui travaillera sur les usages de l’IA dans l’ensemble du groupe. Je vais le piloter en tant que chief AI officer d’Ampère, en plus de ma casquette de chief scientist de Renault.

Nous allons créer au sein d’Ampere un pôle qui travaillera sur les usages de l’IA dans l’ensemble du groupe.

Quelle taille aura le pôle IA d’Ampere et a-t-il déjà commencé à travailler ?

Je n’ai aucune idée de son effectif : cent, mille ? Cela ne m’intéresse pas, je ne suis pas dans le «number game». Ce qui compte, c’est d’agir, de faire. Nous irons chercher dans le groupe les talents dont nous aurons besoin, quand nous en aurons besoin. Et nous avons déjà commencé. En mai et juin, nous avons formé des petites équipes dans tous les domaines pour imaginer les usages possibles des technologies d’IA. Il s’agit de définir ce qu’on peut faire, ce qu’on ne peut pas faire et ce qu’on ne veut pas faire. Nous avons déjà identifié des centaines de cas d’usage et d’autres vont émerger petit à petit. Actuellement, on est en train de décider lesquels nous allons attaquer en priorité. Et nous allons très vite commencer à travailler dessus, en mode très agile. Certains projets vont durer quinze jours, d’autres six mois…

Que visez-vous ? Des preuves de concept (PoC) ? Avez-vous une feuille de route ?

Moi, je ne fais pas de PoC. Il s’agit de vrais projets. Ils déboucheront sur de vrais outils et produits, qui seront déployés. Quant à la feuille de route… Quand vous êtes en innovation, vous êtes en agilité. Et quand vous êtes en agilité, vous ne prévoyez pas à six ans. Je sais à peu près ce que nous allons faire en intelligence artificielle dans les six prochains mois, mais je n’en ai aucune idée dans un an. Parce que d’ici là les technologies auront peut-être changé. Si on veut rester agiles, il faut toujours regarder ce qu’il se passe autour de nous pour être sûrs qu’on utilise les meilleures technologies. On ne fera d’ailleurs pas tout tout seuls, on ira chercher des partenaires.

Quels sont vos partenaires pour ces développements ?

Nous pourrons nous appuyer sur la Software République, que nous avons lancée il y a deux ans et dont j’ai la responsabilité. C’est un groupement d’intérêt économique composé de six grandes entreprises européennes [Atos, Dassault Systèmes, Orange, Renault, STMicroelectronics et Thales, ndlr] qui permet de mutualiser les ressources pour mieux innover. L’intérêt est aussi d’attirer des start-up au sein d’un incubateur virtuel. Et franchement, les start-up nous aident à développer les projets plus rapidement. Elles n’ont pas d’autre choix que d’aller vite alors que les grands groupes ont plutôt l’impression qu’ils ont le temps… Or, c’est ce que l’on explique avec notre groupe IA, on n’a pas le temps ! C’est maintenant, voire hier, que l’on doit développer ces activités. Parce que c’est maintenant que ça se passe et que tout le monde s’y met. On ne doit pas attendre dix ans pour utiliser les technos d’aujourd’hui.

L’IA, ce sera où dans Renault ?

D’abord, cela fait longtemps que Renault utilise des outils d’IA, laquelle ne se résume pas à l’IA générative et au deep learning, rappelons-le. Elle est largement utilisée en conception pour enrichir et améliorer les simulations, des jumeaux numériques au métavers industriel. Elle est aussi présente dans les usines, notamment pour les robots. Ils étaient chacun dans leur silo, concentrés sur leur tâche, maintenant, ils sont connectés et l’IA permet d’orchestrer leur travail. C’est intéressant. Par ailleurs, Renault collecte systématiquement les data dans ses usines depuis 2018 et cela a permis de déployer de la maintenance préventive des machines, avec des IA à moteurs de règles [logiciels de gestion des règles métier, ndlr], de type système expert, mais aussi de la maintenance prédictive grâce à de l’IA statistique. En dehors des usines, l’IA a vocation à se diffuser aussi dans les fonctions support. On peut l’utiliser partout ! La partie la plus visible concerne bien sûr les voitures elles-mêmes : il y a tous les systèmes de perception de l’environnement et d’aide à la conduite. Mais l’IA sera aussi à l’intérieur du véhicule. Celui-ci devenant de plus en plus autonome – je n’ai pas dit totalement autonome ! –, j’aurai de plus en plus de temps pour faire autre chose que conduire, comme me distraire ou travailler, et l’IA va notamment permettre de me fournir l’environnement adéquat.

Bruno Levy

© Bruno Levy

Comment voyez-vous l’avenir de l’IA générative ?

Cela va se casser la figure. Là, on est à peu près en haut de la courbe de Gartner [aussi connue sous le nom de «Hype cycle», cette courbe indique le niveau de maturité et de visibilité d’une technologie émergente, ndlr]. La suite, comme pour toute technologie, ce sera la chute. Deux raisons à cela : en premier lieu, la pertinence. Plus l’IA est générique, moins elle est pertinente, allant jusqu’aux hallucinations dont on a parlé. On le voit bien avec Bing, le moteur de recherche de Microsoft, qui a intégré GPT-4 – une bêtise absolue ! Les réponses comportent beaucoup d’erreurs et d’hallucinations, les gens sont déçus, s’énervent et ne l’utilisent plus. Deuxième raison : la propriété intellectuelle. Ces IA génératives ont utilisé sans autorisation des données pour leur entraînement. Prenez OpenAI qui, contrairement à son nom, n’est absolument pas ouvert : vous ne savez pas où ils sont allés piquer – et je dis bien «piquer» – les données. Résultat, il y a de plus en plus de procès aux États-Unis sur des questions de propriété intellectuelle. Donc les IA génératives génériques n’ont guère d’avenir. Mais – et c’est toujours la courbe de Gartner – cela va rebondir, avec des IA génératives plus spécialisées.

Que sont ces IA génératives spécialisées qui vont prendre le relais ?

Il faut déjà comprendre qu’on arrive au bout de cette évolution de l’IA statistique consistant à progresser en ingurgitant toujours plus de data. Dans les années 1990-2000, les modèles utilisaient de l’ordre de 100 000 points de données. C’est passé à des millions avec le deep learning, et aujourd’hui, ChatGPT c’est 175 milliards de data. Soit, en gros, tout l’internet. Il sera difficile d’aller beaucoup plus loin. Et tant mieux, car ce gigantisme est synonyme d’une débauche de calculs, donc de consommation d’énergie. Avec en plus les problèmes de pertinence et de propriété intellectuelle. On va certainement bifurquer vers ce que certains, comme moi, prônent depuis longtemps : des IA beaucoup plus spécialisées, avec des modèles plus petits et entraînés avec des données spécifiques et en bien moindre quantité. Ces IA seront plus frugales, moins coûteuses à construire et chaque entreprise, chaque métier, pourra -entraîner son modèle.

Et au-delà, quelle direction pourrait prendre l’IA ?

Dans le futur – je ne sais pas exactement quand car je ne suis pas Elon Musk –, on aura des IA hybrides, qui vont reprendre les bonnes idées des IA logiques des années 1970-1980 [les IA à moteurs de règles, dites aussi symboliques, tels les systèmes experts, ndlr]. D’une certaine manière, l’IA statistique, le deep learning, c’est un peu la facilité : on prend plein de données, on envoie un algorithme de rétropropagation du gradient, et voilà ! On a un résultat. Mais en réalité, les performances ne sont pas suffisantes, il faut être meilleur. C’est pour cela que l’on va faire de l’hybridation entre les IA statistiques et logiques pour arriver à une nouvelle génération d’IA. Je ne dis pas que ce sera facile, au contraire. C’est encore au stade de la recherche, mais beaucoup de gens travaillent sur ces IA hybrides, notamment à Stanford et au MIT. Ça va arriver.