Entretien EAK cahier 39

21 cela se fait surtout à l’étranger puisqu’en France, on n’a pas le droit. Mais c’est un Français à l’étranger qui décroche tous les contrats et qui permet de travailler sur ce sujet. Il y a beaucoup de choses en médecine. Avec le séquençage du génome pour créer de nouveaux médicaments. Et surtout, on a de plus en plus d’entreprises et de start-up qui utilisent l’IA pour redonner du pouvoir aux individus pour qu’ils aient la possession de leurs données. C’est une start-up française qui est aux États-Unis puisqu’on ne peut pas travailler sur les données en France, qui travaille sur la manière dont le patient, par ses examens, ses analyses de sang, etc., va pouvoir vendre ses données aux hôpitaux, aux labos de pharmacie, etc., et non pas être simplement un utilisateur anonyme. C’est passionnant. Vous avez, bien entendu, tous les changements de modèles écono- miques, et c’est un grand sujet sur lequel je travaille beaucoup aussi : qu’est-ce qui fait que l’IA change la création et déplace la création de valeur ? L’IA est très présente dans la cité, dans la smartcity , avec un modèle qu’on a rencontré en Chine, chez Huawei, qui est impressionnant sur la connectivité : ils ne sont plus simplement sur le téléphone, pour eux le téléphone a très peu d’impact, ils sont sur les réseaux intelligents. Si on synthétise ces domaines d’applications, sur ce que cela change… Dans le mooc , on a un premier sujet : comment mener un projet IA ? C’est la base. Si vous ne savez pas mener un projet IA et en comprendre les grandes étapes, comment nettoyer les données, comment voir qui sont les détenteurs des données, où sont les biais, comment on les contrôle, comment on met en place une équipe avec des datas scientists et des non-data scientists , donc une méthodologie de gestion de projet IA, ce qu’est un data lake , etc. Le deuxième grand changement, c’est de comprendre comment se transforment les modèles économiques – on n’est plus du tout dans une logique de stock, mais dans une logique de flux – et où se trouve la valeur. Il y a deux écueils. Un, on croit souvent que, plus on va faire du service avec de l’IA, plus on va vendre ce service. Or c’est faux. Aujourd’hui, toutes les entreprises changent de point de vue par rapport à cela. Ensuite, on a lesmétiers sur lamanière de recruter les nouveaux talents, très important, avec les talents en IA. Parce que c’est le nerf de la guerre, ce ne sont pas les algorithmes, c’est plus les datas, mais c’est encore plus les talents. Comment créer des métiers qui ne sont pas des métiers data scientists , puisqu’il y en a très peu, mais autour, pour pouvoir avoir