Si vous suivez l\u2019actualit\u00e9 de Presans, vous connaissez d\u00e9j\u00e0 Vincent Champain, l\u2019un des intervenants lors de notre dernier Raout. Il dirige la Fonderie digitale de GE \u00e0 Paris, cr\u00e9\u00e9e il y a bient\u00f4t un an. Il intervient par ailleurs dans le d\u00e9bat public en tant que Pr\u00e9sident de l\u2019Observatoire du long terme<\/a> \u00a0(faut-il taxer les robots?<\/a>), think tank d\u00e9di\u00e9 aux enjeux de long terme.<\/p>\n Quand on lui demande qui sont ses h\u00e9ros, il cite trois noms : Ada Lovelace, consid\u00e9r\u00e9e par certains comme la pionni\u00e8re de la programmation, Alan Turing, cryptographe en temps de guerre et contributeur germinal \u00e0 l\u2019informatique th\u00e9orique, et Nikola Tesla, grand inventeur et excentrique rival d\u2019Edison. Le genre de noms que portent aussi les salles de travail de la Fonderie \u2014 celle o\u00f9 notre entretien se d\u00e9roula est la salle Kolmogorov. Des noms qui r\u00e9sonnent aussi avec le parcours de Vincent, qui acheta son premier ordinateur \u00e0 l\u2019\u00e2ge de quatorze ans … en vendant un logiciel qu\u2019il avait \u00e9crit sur l\u2019ordinateur des voisins, et \u00e9tudia par la suite l\u2019informatique th\u00e9orique. Il note que dans les ann\u00e9es 1980, les utilisateurs de l\u2019informatique \u00e9taient souvent aussi des cr\u00e9ateurs (\u00e0 des degr\u00e9s variables, mais la majorit\u00e9 des propri\u00e9taires de micro-ordinateurs avaient au moins \u00e9crit une ligne de code), contrairement \u00e0 ce que nous connaissons aujourd’hui, o\u00f9 tout le monde utilise l’informatique de fa\u00e7on atus passive, sans \u00eatre cr\u00e9ateur.\u00a0C\u2019est en partie li\u00e9e \u00e0 la complexit\u00e9 des environnements de d\u00e9veloppement (plus puissantes, mais plus complexe que ne l\u2019\u00e9tait l\u2019utilisation du \u00ab Basic \u00bb par exemple). Les plateformes comme Predix favoriseront selon lui un retour \u00e0 une plus grande cr\u00e9ativit\u00e9 des utilisateurs \u2013 permettant ainsi de \u00ab d\u00e9centraliser \u00bb \u00e0 nouveau la production d\u2019applications (au moins pour les plus simples d\u2019entre elles).<\/p>\n L\u2019informatique th\u00e9orique est, quant \u00e0 elle, incontournable dans le domaine des sciences de la donn\u00e9e. Un projet r\u00e9cemment men\u00e9 \u00e0 bien pour le compte d\u2019un client de Predix illustre ce point \u00e0 merveille : il s\u2019agit d\u2019une entreprise utilisant des tubes m\u00e9talliques pour faire des produits.\u00a0\u00ab\u00a0Les tubes utilis\u00e9s comme mati\u00e8re premi\u00e8re ont une longueur donn\u00e9e. L\u2019entreprise va devoir couper ensuite des morceaux de taille variable, ce qui produire des chutes trop petites pour \u00eatre utilis\u00e9es. Les chutes \u00e9taient jusqu’ici minimis\u00e9es en utilisant des heuristiques, c\u2019est-\u00e0-dire des m\u00e9thodes bas\u00e9es sur l\u2019exp\u00e9rience qui r\u00e9duisaient un peu le niveau de d\u00e9chet, sans \u00eatre optimales. Trouver une solution r\u00e9ellement optimale est un probl\u00e8me tr\u00e8s difficile \u2013 il fallait explorer un nombre de solution plus grand que le nombre d\u2019atomes dans l\u2019univers. En une vingtaine de jours, nos datascientists ont d\u00e9velopp\u00e9 une application qui optimise la d\u00e9coupe et g\u00e9n\u00e8re un gain de 5% par rapport aux m\u00e9thodes qui \u00e9taient utilis\u00e9es, ce qui est tr\u00e8s substantiel compte tenu du faible niveau des marges dans l\u2019industrie. Le plus impressionnant, c\u2019est que cette application est sur le cloud et rien n\u2019emp\u00eache l\u2019entreprise pour laquelle nous l\u2019avons d\u00e9velopp\u00e9e de l\u2019utiliser dans des milliers de sites de centaines de pays \u00e0 la fois, d\u2019appliquer cette m\u00e9thode \u00e0 d\u2019autres domaines, ou de l\u2019utiliser pour proposer un nouveau service \u00e0 ses clients.\u00a0\u00bb<\/p>\n Et Nikola Tesla dans tout cela? Un h\u00e9ros de la cr\u00e9ativit\u00e9, un touche-\u00e0-tout, qui a apport\u00e9 des solutions dans un grand nombre de domaines diff\u00e9rents, en mobilisant sur un secteur des comp\u00e9tences emprunt\u00e9es dans un autre domaine. \u201cC\u2019est ce qu\u2019on essaye de faire avec la Fonderie : amener des solutions \u00e0 des probl\u00e8mes industriels impliquant des compresseurs, des moteurs d\u2019avions, des r\u00e9seaux \u00e9lectriques, des ascenseurs, des chaudi\u00e8res, des machines \u00e0 fabriquer des saucisses\u2026 la liste est longue. L\u00e0 o\u00f9 nous pouvons vraiment faire une diff\u00e9rence, c\u2019est sur tous ceux qui ont des actifs ou des processus critiques, c\u2019est-\u00e0-dire des actifs ou des processus qui font perdre beaucoup d\u2019argent s\u2019ils fonctionnent imparfaitement ou s\u2019ils tombent en panne au mauvais moment. Cela va des moteurs d\u2019avions et des centrales \u00e9lectriques jusqu\u2019aux chaudi\u00e8res d\u2019immeubles ou aux ascenseurs.\u201d<\/p>\n La Fonderie a re\u00e7u plus de 1000 visiteurs de 300 entreprises depuis septembre 2016, ce qui confirme \u00e0 la fois l\u2019int\u00e9r\u00eat suscit\u00e9 par le concept de transformation num\u00e9riques dans l\u2019industrie, et les outils et m\u00e9thodes propos\u00e9e. Elle compte actuellement une centaine de personnes avec un recrutement ax\u00e9 sur la comp\u00e9tence et sur la diversit\u00e9 : les femmes repr\u00e9sentent 44% de l\u2019\u00e9quipe de d\u00e9veloppement informatique. \u00ab Pour y arriver nous n\u2019avons pas une seule fois transig\u00e9 sur l\u2019excellence. En revanche nous avons beaucoup travaill\u00e9 pour nous rendre visible de tous les candidats alors que 95% des candidatures spontan\u00e9es \u00e9taient des hommes ! \u00bb note Vincent.<\/p>\n La capacit\u00e9 \u00e0 commencer, \u00e0 apprendre en faisant peut \u00eatre plus importante que l\u2019expertise pure. De m\u00eame, la capacit\u00e9 \u00e0 tout planifier et tout d\u00e9cider est affaiblie par le peu de maturit\u00e9 des technologies et des organisations. Il existe \u00e9galement des diff\u00e9rences profondes entre l\u2019Internet industriel et l\u2019Internet grand public. Dans le domaine industriel, la machine ou le processus peuvent \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9s : les datascientists sont autant experts en physique qu\u2019en math\u00e9matique. A l\u2019inverse, les datascientists sur donn\u00e9es consommateurs ne cherchent pas \u00e0 cr\u00e9er un \u00ab double num\u00e9rique \u00bb du consommateur, et vont plus souvent recourir \u00e0 des m\u00e9thodes \u00ab bo\u00eete noire \u00bb, comme les r\u00e9seaux de neurones, qui permettent de pr\u00e9voir une comportement sans que personne ne sache ce qui se passe vraiment dans cette bo\u00eete. Enfin, la derni\u00e8re cl\u00e9 de la r\u00e9ussite r\u00e9side dans l\u2019appartenance \u00e0 l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me le plus large, le plus profond et le plus vari\u00e9 possible : \u201cLe pari de GE est de cr\u00e9er un syst\u00e8me ouvert dans lequel des clients, des partenaires et des acad\u00e9miques travaillent avec nous. GE poss\u00e8de par ailleurs le pool de data scientists industriels le plus important au monde avec 400 personnes, mais nous voulons, en plus, y adjoindre l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me industriel le meilleur et le plus large au monde. \u00bb<\/p>\n Wanted: Smart humans The reality is that AI is still heavily-reliant upon smart, willing and trained humans in order https:\/\/t.co\/Tyk44kSns2<\/a><\/p>\n — Vincent Champain (@vchampain) February 23, 2017<\/a><\/p><\/blockquote>\n![\"CF849D56-B8DA-4F9D-8C23-0EA4415DB750\"](\"\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/CF849D56-B8DA-4F9D-8C23-0EA4415DB750.png\")
<\/a>La question pos\u00e9e aux entreprises par la transformation digitale est selon Champain celle-ci : comment tirer les b\u00e9n\u00e9fices du digital pour am\u00e9liorer la performance des produits et des processus industriels ? Pour cela il faut d\u2019abord connecter ses machines ou exploiter les donn\u00e9es existantes pour g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es, il faut ensuite \u00ab trouver l\u2019aiguille de valeur dans les bottes de donn\u00e9e \u00bb – c\u2019est le travail des datascientists \u2013 et, enfin, d\u00e9velopper l\u2019application qui automatise l\u2019extraction de valeur des donn\u00e9es industrielles. La t\u00e2che est vaste, et se traduit g\u00e9n\u00e9ralement par un grand nombre de projets sur des domaines qui peuvent, m\u00eame dans une entreprise, \u00eatre tr\u00e8s \u00e9loign\u00e9s les uns des autres. L\u2019expertises industrielle est tr\u00e8s importante, mais l\u2019agilit\u00e9 et la vitesse ne le sont pas moins : c\u2019est le \u201cparadoxe de Tobrouk\u201d : \u201cun intellectuel assis va moins loin qu\u2019une brute qui marche\u201d (Michel Audiart, Un Taxi pour Tobrouk<\/em>).<\/p>\n\n