#6 L'IA, recherche et imaginaire : la vision d'Axel Buendia

Dans ce 6ème épisode de Logique Floue, rencontre avec Axel Buendia, cofondateur de Spirops, enseignant-chercheur au CNAM et spécialiste de l'intelligence artificielle décisionnelle.

Depuis plus de vingt ans, il poursuit un même objectif : concevoir des intelligences artificielles capables de prendre des décisions de manière autonome et de donner vie à des personnages virtuels crédibles. Cette envie est née du jeu vidéo, et s’applique aujourd'hui à des applications dans des domaines aussi variés que la simulation de foule, la mobilité autonome ou la cybersécurité.

Au fil de la conversation, Axel revient sur l'histoire de SpirOps, les choix qui ont guidé le laboratoire et cette recherche sur le long terme qui consiste à assembler, patiemment, les briques d'une intelligence artificielle explicable et frugale.

L'épisode aborde également plusieurs questions essentielles :

• Pourquoi les modèles génératifs ne constituent-ils qu'une approche parmi d'autres de l'IA ?
• Que nous apprend la recherche en intelligence artificielle sur le fonctionnement du cerveau humain ?
• Comment concilier innovation, sobriété énergétique et responsabilité écologique ?

Pour Axel Buendia, l'intelligence artificielle est avant tout un outil. Comme toute technologie, sa valeur dépend moins de ses performances que des usages que nous choisissons d'en faire et de la société que nous souhaitons construire.

TRANSCRIPT

Transcription de l’épisode :

Axel Buendia

[00:00] Carole : Logique Floue est un podcast consacré à l'intelligence artificielle et au monde qui se construit autour d'elle. Au fil des épisodes, des chercheurs, entrepreneurs, philosophes ou acteurs publics viennent partager leur vision de l'IA. D'autres épisodes sont consacrés aux femmes et aux hommes qui la développent au quotidien. Dans ce nouvel épisode, rencontre avec Axel Buendia, cofondateur de Spirops. Depuis plus de 20 ans, il participe aux recherches d'une IA frugale et agile.

[00:31] Axel Buendia : Après, l'IA à la mode en ce moment, c'est très basé sur la génération et notamment le langage, mais aussi l'image, etc. Ce n'est pas un domaine dans lequel on est à fond. Les réseaux de neurones conservent cet aspect un peu boîte noire. Ils sont très difficiles à régler. Et donc, du coup, quand un truc ne marche pas, c'est très difficile de savoir quoi modifier dans le réseau, surtout les très gros réseaux qu'on utilise pour le dialogue.

[00:57] Donc du coup, aujourd'hui, on s'y intéresse, bien sûr, on fait de la veille pour être sûr qu'on l'utilise ou pas, mais ce n'est pas le centre de notre activité. On continue de travailler, nous, sur le symbole, la représentation du monde. Qu'est-ce qui se passe dans la tête d'un être humain pour qu'il arrive à se représenter le monde qu'il se représente et puis apprendre des nouvelles choses tout le temps, etc. Et c'est ça qui est très intéressant. C'est sur ça qu'on travaille depuis...

[01:19] Des années maintenant. Alors, je m'appelle Axel Buendia, je suis enseignant-chercheur. Aujourd'hui, je travaille au CNAM, au Conservatoire National des Arts et Métiers. Ma recherche, c'est donc l’IA décisionnelle, donc c'est comment on fait de l'IA pour prendre des décisions de manière autonome. Et mon rôle à Spirops, aujourd'hui, il est minime puisque je suis associé.

Carole : Quel a été le parcours, finalement, pour arriver jusqu'à Spirops ?

[01:44] Axel Buendia : Alors ça, c'est plus long. J'ai toujours aimé l'informatique. C'est quelque chose qu'on partage pas mal avec tous les gens de Spirops depuis tout petit. Et j'ai toujours voulu faire de l'IA depuis tout petit aussi. Et du coup, je fais des études, une école d'ingénieur pour faire de l'IA. Et après, j'ai fait un DEA par ESIS. Et après, pendant mon DEA, j'ai fait un stage à CRIO. Donc, je commençais à bosser avec

[02:11] les jeux vidéo et l'IA. Et puis après, j'ai fait une thèse. Et donc pendant ma thèse, j'ai continué à bosser sur l'IA dans les jeux vidéo. Mon idée, c'était de faire des personnages virtuels autonomes avec qui on pourrait vraiment échanger dans les jeux vidéo, avec qui on aurait leur vie propre, leurs idées, leurs préférences, etc. Pour faire des univers vivants. Et donc du coup, c’est pendant ma thèse que j'ai travaillé à Polygon Studios et c'est là que j'ai rencontré Jérôme.

[02:34] Et donc à la fin de ma thèse, on avait sympathisé parce que j'ai travaillé plusieurs mois à Polygon, et à la fin de ma thèse Jérôme était venu voir ma soutenance et puis on s'est dit avec Jérôme, Jérôme m'a dit « Ah c'est super ce que tu fais, c'est chouette ». Et moi je cherchais quelqu'un avec qui bosser parce que j'avais bossé pendant 4 ans et demi sur ma thèse tout seul. Et donc du coup j'ai dit à Jérôme « Bah super si tu veux on peut bosser ensemble ».

[02:57] Et donc on a commencé à bosser ensemble, Jérôme avait eu un contrat juste avant qu'il était un rémunérateur, donc il pouvait se permettre de ne pas trop gagner d'argent parce que je n'avais pas de quoi le payer. Et du coup, on a commencé à bosser sur les outils autour de ce que j'avais fait pendant ma thèse. Et au bout d'un an, ça ne marchait pas trop mal, on a bien bossé avec Jérôme et du coup, on a commencé à se dire « Ok, créons la boîte ».

[03:21] Donc il y avait déjà Denis à l'époque aussi, le trio infernal. Et c'est comme ça qu'on a commencé à monter Spirops. C'était en janvier 2004, donc ça fait 22 ans.

Carole : Et est-ce qu'aujourd'hui tu dirais que Spirops, ça correspond à ce que vous aviez en tête au moment où vous l'avez lancé ?

[03:46] Axel Buendia : Non. Enfin, oui et non. Oui, parce que ce qui est agréable avec Jérôme, c'est de pouvoir aller au fond des choses et puis pouvoir tout se dire. Même si des fois, le temps monte, ce n'est pas grave, on peut tout se dire. Et donc, c'est ces confrontations qui ont à chaque fois donné des choix, je pense, assez pertinents.

[04:10] Et du coup, c'est ça qui a fait qu'on a créé des outils, des solutions qui sont, je pense, assez uniques. Non, parce qu'au début, on voulait aller que sur des jeux vidéo et faire nos personnages virtuels. Et c'était ça qui nous intéressait. Et puis, on s'est rendu compte que le marché du jeu vidéo, c'est un marché compliqué. Surtout le middleware, on est un peu les sous-traitants des sous-traitants. Donc, on est tout au bout de la chaîne alimentaire. Donc, ce n'est pas génial.

[04:36] Et donc très vite on a dû recalibrer les marchés sur lesquels on bossait, on a fait la simulation de foule pour Disney, et puis après ça a été la voiture autonome. Et donc du coup en fait, par contre ce qui est intéressant c'est qu'on ne perd pas de vue notre objectif de personnage intelligent, complet, autonome, puisque chaque petite brique qu'on crée, y compris pour la voiture autonome et pour les autres, nous permet d'améliorer nos technologies de fond et de se rapprocher de

[05:03] cette espèce de Graal qu'on verra peut-être jamais, mais au moins on essaie de s'en rapprocher. C'est ça la recherche.

Carole : Mais qu'est-ce que c'est ce Graal ? Parce qu'on en a un peu parlé avec Jérôme là dans le podcast. C'est quoi cette histoire de personnage autonome ? On dirait presque une envie de quelqu'un qui joue et qui rêve à quelque chose. Raconte-moi plus ce que vous aviez en tête et ce que

[05:31] qui aujourd'hui te semble faisable ?

Axel Buendia : Alors l'idée c'était vraiment, je pense que c'est né d'une frustration, alors c'est né d'une envie d'abord d'avoir des, de pouvoir discuter avec des entités autonomes, il y a une espèce de pouvoir créateur quand même assez intéressant,

[05:54] Et puis je pense que je peux être qualifié de nerd, j'ai passé quelques tests visiblement et j'en suis. Du coup, ça fait partie aussi du trip nerd. Donc l'idée c'est vraiment d'avoir des personnages avec qui on pourrait interagir. Aujourd'hui dans un jeu vidéo, vous dites à quelqu'un que vous ne l'aimez pas, sa femme va venir vous voir comme si de rien n'était. Alors que vous venez dire à son mari que vous ne l'aimez pas, ce n'est pas normal.

[06:22] Il n'y a pas de logique, il n'y a pas de comportement réellement autonome. On sent bien qu'ils sont très limités. Et donc, ça crée un espèce de vide, finalement, platitude. Donc, la richesse des jeux ne vient pas des échanges toujours que j'ai avec les personnages autour de moi. Ça peut, mais c'est assez partiel quand même. Donc aujourd'hui, l'idée, ce serait vraiment d'être capable de créer des univers virtuels dans lesquels il y a bien sûr des autres humains qui s'incarnent.

[06:48] mais aussi pléthore de personnages virtuels autonomes, virtuels complètement, y compris leur cerveau, pour pouvoir avoir des échanges, faire des choses, mettre de l'animation, générer des avent ures. Il y a plein de rôles que les gens ne veulent pas jouer dans la vraie vie. Du coup, il faut bien des personnages pour les jouer ces rôles. Et donc, du coup, c'est intéressant de faire ça. Donc, aujourd'hui, où on en est ?

[07:12] Assez vite on s'est rendu compte qu'il ne suffisait pas de mettre des cerveaux plus gros, de leur donner plus d'idées, plus de motivation et plus de choix dans leur vie, que s'ils n'étaient pas cap ables de l'exprimer visuellement, c'est-à-dire que si le joueur qui joue ne se rendait pas compte, en fait ça ne marchait pas. Donc c'est pour ça que très vite on s'est intéressé à l'animation procédurale, donc comment générer des mouvements avec des personnages. Parce que si je ne m'incarne pas physiquement...

[07:35] Si quand je suis triste, je ne marche pas de manière triste, je n'ai pas la tête un peu baissée, mélancolique, etc. Finalement, le joueur ne sait pas que je suis triste. Du coup, on perd de la profondeur, même si la profondeur existe au niveau du personnage, elle n'est pas visible pour le joueur. Finalement, ça ne sert à rien. Ça, c'était une des premières leçons qu'on a apprises tout au début quand on a bossé avec Ubisoft. Ils avaient fait une IA assez géniale avec nos outils.

[07:58] Et très vite, les gens ont accusé notre IA de triche. Et c'était assez marrant parce qu'en fait, elle ne trichait pas du tout. Elle était juste d'un niveau bien supérieur à ce qu'ils avaient l’habitude de voir. Et donc, du coup, pour eux, si elle était à ce niveau-là, c'était forcément qu'elle trichait. Et donc, c'était la première chose qu'on a compris. C'est-à-dire que finalement, c'est ce que j'enseigne à mes étudiants, c'est l'IA, elle est avant tout dans l'œil de la personne qui observe. Donc...

[08:20] Quand on fait des jeux vidéo, on fait des tours de passe-passe. L'idée, c'est que la personne ait l'impression que le personnage soit intelligent, mais pas forcément qu'il le soit profondément. Nous, on veut aller plus loin, on veut qu'il soit vraiment intelligent, mais on va dire que pour la plupart des jeux, ce n'est pas nécessaire. Mais c'était un sujet intéressant et c'est comme ça qu'on a commencé à travailler sur l'animation procédurale. Parce qu'il faut faire ressentir aux joueurs toute la profondeur d'esprit qu'on est capable de faire avec les capacités de calcul aujourd'hui.

Carole : Oui, donc finalement, tu disais oui et non. Ça, chez Spirops, ça ne s'est pas perdu ?

[08:48] Axel Buendia : Exactement. On garde notre objectif de fond. Et l'idée, c'est, comme nous sommes un espèce de laboratoire de recherche privé, c'est de trouver des contrats pour qu'on puisse continuer de se payer et continuer de faire nos recherches. Et donc, du coup, on fait des marchés intermédiaires, mais qui nous font évoluer nos technologies. Et ces technologies, les gens ne se rendent pas compte parce qu'on peut faire à la fois de la sécurité informatique, on peut faire de la voiture autonome, on peut faire de la simulation de foule. En fait, les gens ont l'impression que c'est des trucs

[09:13] complètement différent, mais en fait, au fond, pour nous, c'est exactement la même chose. Ça nous permet de faire évoluer nos outils, de s'améliorer et donc d'avoir sans cesse une panoplie d’outils plus intéressantes. C'est ce qui fait qu'aussi on décroche des contrats plus vite parce qu'on ne part pas de zéro. Quand on doit faire un contrat, on a 20 ans d'outils derrière nous. On va beaucoup plus vite pour développer de nouveaux produits ou satisfaire de nouveaux clients.

Carole : Et dans les outils, concrètement, dans les outils que vous avez développés, toi, tu dirais que ce sont lesquels qui...

[09:39] qui te semblent le plus intéressant justement par rapport à vos recherches ?

Axel Buendia : C'est très varié, ils sont tous intéressants. Il y a l'outil original qu'on a développé avec Jérôme et Denis, qui est un éditeur, on appelle ça l'éditeur de cerveau. Ça permet de créer des motivations dans les personnages et de déclencher des actions en fonction de quelles motivations sont les plus importantes à un instant donné. Ça ressemble un peu à ce qu'on fait de manière simplifiée.

[10:03] Depuis, on a fait évoluer cet outil vers la représentation du monde pour être capable d'apprendre plein de choses autour de nous. Mais on a aussi plein d'outils de développement. Alors les gens ont l'impression que ce n'est pas fondamental, mais en fait, on s'aperçoit que tout devient très vite un problème d'outillage. C'est-à-dire que l'outil ne permet pas de faire des nouvelles choses, mais il permet d'aller plus vite sur certaines choses.

[10:26] Et malheureusement, c'est parce qu'on ne va pas assez vite parfois qu'on n'arrive pas au bout des choses. Et donc aujourd'hui, c'est important d'avoir les bons outils pour se rendre compte d'où sont vraiment les problèmes et arriver à les résoudre. Parce que le cerveau humain, il brasse un paquet d'informations très vite, de manière assez robuste. On ne parle pas des biais cognitifs et tout ça, mais on va dire que globalement, plutôt pas mal. Et pour une machine, c'est quand même compliqué encore de brasser autant d'informations. Et donc du coup...

[10:52] C'est important pour nous, tous ces outils nous servent à ne pas avancer à l'aveuglette et à essayer de se diriger au mieux dans le brouillard scientifique qui est devant nous.

Carole : Évidemment, il y a un côté très enthousiasmant de se dire que l'expérience dans un jeu vidéo pourrait être plus intéressante. Mais je réfléchis aussi aux autres impacts que vous êtes en train de mettre en place en développant de l'IA.

[11:19] Sur la société et j'aimerais bien que tu me donnes ton point de vue là-dessus. Où est-ce qu'on va ? Qu'est-ce qui va se passer là par la suite ?

Axel Buendia : Alors je pense que l'IA c'est une espèce d'extension de la digitalisation. C'est-à-dire qu'en gros ça donne plus de pouvoir à un monde digital. Il faut voir que notre monde n'est encore pas totalement digitalisé et donc du coup il y a des domaines où l'IA n'est pas très forte. C'est les domaines dans lesquels il n'y a pas beaucoup de digital.

[11:44] Dans l'agriculture, il n'y a pas un impact majeur. Ça fait longtemps que les moissonneuses conduisent toutes seules. Ce n'est pas un truc qui est moderne, qui est très récent. Donc du coup, je pense qu'aujourd'hui, c'est une question sociétale. Et après, malheureusement, on est confronté à des limites environnementales, écologiques, qui font qu'il y a aussi d'autres contraintes qui vont venir s'éloigner.

[12:10] s'imposer à nous, qui s'imposent déjà à nous, qui vont pas venir, qui s'imposent déjà à nous, et qu'il va falloir prendre en compte dans nos décisions. Idéalement, de manière utopiste, on pourrait aller vers un monde où les gens travaillent moins, parce qu'une partie de leur travail est faite, surtout les parties ingrates, sont faites par des systèmes plus ou moins autonomes. Ça, c 'est un peu utopiste, mais...

[12:33] il faut pouvoir rêver sinon on n'avance jamais. Et puis, et donc du coup je pense que c'est ça qui est intéressant, et puis il y a l'enjeu aussi de mieux se connaître. Ce qu'on disait tout à l’heure, l'IA a toujours été, il y a toujours eu ce double revers de médaille. C'est-à-dire qu'à la fois c'est un système informatique, mais en même temps c'est aussi pour mieux se connaître soi -même, mieux connaître les êtres humains je veux dire.

[12:59] Le premier ordinateur, il a été créé, c'était déjà de l'IA en fait. Quand on a créé une première machine, c'était déjà la définition de l'IA, c'est-à-dire faire une tâche à une machine qui est d'habitude réservée à un être humain. Et donc dès le début, très vite, les machines étaient censées être des cerveaux cybernétiques. Et à l'époque, on avait l'impression que la qualité maîtresse de l'intelligence humaine, c'était la déduction. C'était le...

[13:22] Ce qui faisait que quelqu'un était intelligent, il était capable de déduire des choses, de faire des preuves de maths, des trucs comme ça. Et on a fait des machines qui étaient capables de faire des preuves de maths. C'était les systèmes experts des années 60, 50, 60. Et du coup, ça a bien marché. On avait des machines qui faisaient des preuves de maths tout seuls, qui savaient déduire des problèmes, des maladies, diagnostiquer, faire des choses comme ça, de manière assez performante.

[13:45] Mais malheureusement, on s'est rendu compte qu'il y a des choses sur lesquelles elles n'étaient pas du tout performantes. Par exemple, raisonner dans des mondes où il y a plein d'inconnus. Ou alors, reconnaître des choses toutes bêtes, c'est ce qu'on appelle l'induction. C'est-à-dire, quand je vois trois chaises, je sais que c'est la même chaise, en fait. Enfin, c'est une même chaise, ça sert à la même chose. Cette capacité à créer des espèces de classes d'objets dans ma tête, cette capacité d'induction, qui est très importante pour l'être humain, les systèmes experts sont nuls pour faire ça.

[14:12] Et donc, du coup, quand on s'est aperçu que les systèmes experts dans les années 60-70 étaient mauvais, ça a été l'hiver de l'IA, on a appelé ça. Donc l'IA n'était plus à la mode. C'est pas de bol, c'est quand j'ai commencé, moi. Donc l'IA n'était pas à la mode, c'était vraiment... On faisait ça caché dans les labos, j'exagère un peu, mais on faisait un peu ça de manière un peu cachée. Il y avait déjà les premiers réseaux de neurones, c'est très vieux, les premiers réseaux de neurones. Et puis, ben...

[14:39] Les gens ont continué de bosser, puis la médecine a avancé aussi, on connaissait mieux l'homme, on connaissait mieux les capacités de raisonnement de l'homme, comment ça marchait, etc. On ne les connaît toujours pas parfaitement, mais quand même, on s'améliore. Et donc du coup, tout ça, ça se nourrit mutuellement, et au final, on a essayé de compenser les gros défauts des IA, des systèmes experts, avec des systèmes qui étaient capables d'induction. C'est-à-dire, je vois plein de choses et je suis capable de reconnaître des choses tout seul.

[15:04] Et ça, ça a été l'avènement des réseaux de neurones. Et c'est ce qui a lancé un peu la nouvelle ère de l'IA. Donc là, ça a été un peu la révolution. Et il y a pas mal de trucs qui ont commencé. Il y a eu des investissements. A 2014, il commençait déjà à y avoir des investissements dans l'IA. Et du coup, il y a eu une vraie mouvance qui a abouti en 2020-2022 à ChatGPT avec le langage naturel.

[15:27] qui était une tâche quand même historique, puisque Alain Thuring, un des inventeurs de l'informatique moderne, avait déclaré que le test pour savoir si une machine était intelligente ou pas, c’était un test de langage. Donc en gros, il fallait parler avec plusieurs personnes, dont certaines étaient des machines, et ne pas savoir distinguer l'homme de la machine au cours d'une conversation. Et pourquoi il a dit ça ? Sans doute parce qu'à l'époque, on pensait que le langage, c'était l'apanage de l'homme, enfin l'apanage de l'homme.

[15:53] C'était la chose la plus complexe que l'homme savait faire, que les autres entités de la planète ne savaient pas faire. Et donc c'est pour ça qu'il a appris le langage. Il faut savoir que le test de Turing a été passé depuis très longtemps, bien avant ce ChatGPT par des IA, qui en gros arrivaient à le passer en contrôlant la conversation. C'est-à-dire que c'est un tour de passe-passe. Vous pouvez piéger une IA si c'est vous qui contrôlez la conversation. Donc l'IA va essayer de contrôler la conversation pour que vous puissiez...

[16:20] pas vous même la contrôler et surtout sans que vous rendiez compte qu'elle le contrôle de manière... parce que c'est une IA quoi. Par exemple elle peut se faire passer pour un enfant qui vient d'un pays en guerre, qui a perdu ses parents, qui parle du coup pas bien l'anglais... Et du coup bah là vous pouvez pas lui dire c'est qui la star du dernier film de machin, si elle répond pas vous allez pas lui dire bah t'es qu'une IA ! Donc du coup en contrôlant la conversation on arrive à... ils arrivent les IA, ils arrivent déjà à passer une tête de Turing. Après le ChatGPT tout ça c'est pas mauvais...

[16:47] Après le défaut de ces IA, c'est qu'elles sont colossales. Ces IA génératives de langage, langagière ou génération d'image, c'est le même genre de technologie, elles sont colossales en termes de calcul, d'apprentissage. Et donc écologiquement, aujourd'hui, on se retrouve avec un choix assez drastique. C'est-à-dire qu'elles sont incompatibles, à mon avis,

[17:12] Les investissements sont tels, quand on voit, je crois que c'est 70 milliards aujourd'hui, les investissements d'OpenAI. Je ne sais pas à combien il faut qu'ils vendent l'abonnement mensuel, à combien de personnes il faut qu'ils le vendent pour rentabiliser leur société, mais je pense que ce n'est pas compatible avec le développement de la planète aujourd'hui. Donc du coup, il y a un vrai enjeu aujourd'hui. Comme tous les outils, il n'est ni bon ni mauvais en soi, il a des qualités et des défauts.

[17:36] Je pense qu'il faut, comme tout outil, se poser la question de la rentabilité. C'est quoi le coût et c'est quoi le gain ?

Carole : Mais là, tu poses la question de la rentabilité économique. Et écologique, absolument. Et justement, le coût dont on parlait tout à l'heure de l'humain, du remplacement de certains métiers, etc. Comment tu le vois ?

Axel Buendia : En gros...

[18:01] Donc en 2012-2014, avec ce boom de l'IA, il y a déjà eu des articles. Ça a fait moins de bruit qu'avec la GPT et que ça le fait maintenant. Mais déjà, il y a eu pas mal d'articles dans Le Monde , dans Le Times. Vraiment, ça a quand même été une petite vague. Et du coup, déjà, il y a eu des enquêtes auprès du MIT, auprès de Stanford, auprès de plein de grandes universités mondiales sur « Ouais, ça va remplacer des jobs ». Ils avaient dit qu'à 10 ans, 80% des jobs seront touchés par l'IA et 30% disparaîtront.

[18:26] Bon, c'était en 2014, on est en 2026, ça n'a eu pas du tout l'effet qui a été annoncé. Je ne dis pas que la nouvelle vague n'aura pas cet effet-là, mais ce qui est sûr, c'est qu'on est dans une espèce de mouvance où, pour être rentable, ces boîtes doivent réinvestir. En fait, leur modèle économique est, à mon avis, pas tenable. Et donc, leur seul modèle économique viable, c’est de générer de l'espoir pour que d'autres gens remettent un tour de table le tour suivant pour continuer d'avancer comme ça.

[18:53] Donc elles doivent générer cette espèce de fantasme dans l'esprit du grand public. C'est vital pour elles, sinon elles meurent. Plusieurs personnes ont déjà plus ou moins montré que ces technos n'arriveront jamais telles qu'elles à faire des IA généralistes, enfin des IA telles que les humains. On sait déjà que ce n'est pas tout à fait la bonne voie. Ça ne veut pas dire que ce n'est pas un début de voie, mais qu'on en est encore très loin, qu'il va falloir aller bien plus loin que ce que sont en train de faire les gens, c'est-à-dire ajouter des paramètres.

[19:19] dans un système pour en mettre de plus en plus. On sait que ça, ça ne suffira pas. Donc du coup, il y a un vrai enjeu aujourd'hui autour d'en effet, si on a des IA qui sont complètement généralistes, qui peuvent remplacer des êtres humains, la question se pose de quelle société on veut. Et là, ce n'est plus un problème du tout de technologie. C'est un problème social et politique. C’est-à-dire, il faut qu'on se concerte et qu'on se dise, si demain ça devait arriver, quelle société on veut pour nous pour demain ? C'est la place du travail dans la société. Et aujourd'hui,

[19:46] La place du travail telle qu'elle était par exemple chez nos parents et telle qu'elle est maintenant chez les jeunes, c'est plus du tout la même chose. Donc aujourd'hui on voit bien que les gens n’attendent plus la même chose de la société, de leur travail, etc. Et donc du coup il y a un vrai enjeu aujourd'hui, comment on peut faire pour que la société continue de vivre, on est quand même dans une économie encore capitaliste et libérale, ça veut dire qu'il faut qu'on soit « rentable ».

[20:10] Pareil, qu'est-ce que ça veut dire la rentabilité d'aujourd'hui ? Est-ce que la rentabilité d'aujourd'hui, c'est vraiment qu'on gagne toujours plus de temps ? Mais pour quoi faire ? Il n'y a jamais eu autant de burn-out sur la planète que maintenant. Parce qu'à force de gagner du temps et de faire toujours plus de trucs, peut-être qu'on en fait un peu trop, qu'il y a des moments où il faut que notre cerveau puisse un peu... Pas s'arrêter, parce qu'en fait, il ne s'arrête jamais, mais qu'on puisse un peu le laisser en roue libre pour qu'il puisse se recentrer, se restructurer. On a toujours des meilleures idées quand on laisse en roue libre. C'est important de, de temps en temps, déconnecter un peu. Donc...

[20:36] Ce que je veux dire, c'est qu'il n'y a qu'un instrument dans la re modélisation de notre société, qui de toute façon est en cours. Il y a, je crois, à mon avis, pas la part aussi prépondérante qu'on le pense. Il y a plein d'autres facteurs qui joueront, les crises économiques, les crises politiques, les crises écologiques. Il y a pas mal de problèmes en ce moment sur la planète. Tout n 'est pas rose. Et malheureusement, je pense qu'elles vont rattraper le reste plus vite qu'on ait le temps de réagir.

[21:02] Après, c'est idiot. Arrêter le progrès, à mon avis. Après, je suis un scientifique, donc je suis peut-être biaisé. La nostalgie du temps ancien, il faut arrêter ça. Il y a des gens qui auraient plein de maladies. On a quand même résolu un paquet de problèmes dans nos sociétés. Tout n'est pas résolu et loin de là. Et puis, parfois, il y a des choses qui empirent. On n'arrive pas à aller toujours dans une courbe meilleure.

[21:27] Mais je pense que ce n'est pas en faisant de l'obscurantisme et en repartant en arrière qu'on va résoudre les problèmes. Je pense qu'il ne faut pas avoir peur. Il faut se raccrocher à... C'est difficile, on vit dans un monde de surinformation. L'IA ne va pas aider, parce qu'elle va permettre de générer plus d'informations plus vite. Donc on va avoir encore plus d'informations que ce qu’on a déjà. Aujourd'hui, le temps qu'on met à traiter l'information, en fait...

[21:54] on croit qu'on traite de l'information, mais en fait, c'est faux. On la traite de manière très superficielle, et moi y compris, ce n'est pas un reproche aux autres, c'est moi y compris, parce qu'on est bombardé d'informations, parce qu'on a l'impression de savoir plus de choses, ce qui n'est pas faux, mais souvent, on les sait très superficiellement. Et ça, c'est un danger, parce que...

[22:18] Comme on pense savoir, on pense prendre les bonnes décisions et on est assez sûr de nous, souvent. Alors qu'au fond, notre connaissance est souvent superficielle dans pas mal de domaines et ces décisions qu'on croit être mordicus, les bonnes, s'avèrent parfois les mauvaises à long terme. Et on vit aussi dans une ère où certaines personnes maîtrisent complètement ces mécaniques d’information.

[22:42] et donc sont capables d'en tirer profit pour divers intérêts, divers et variés, parfois salutaires pour l'ensemble de la planète, parfois non. Et donc je pense que c'est du devoir de chacun aujourd'hui de se renseigner, ça fait partie d'un peu de ces podcasts, c'est-à-dire que pour avoir une vraie opinion, il faut passer du temps. Et contrairement à ce qu'on peut penser, ça demande des efforts en fait. C'est triste, mais on vit dans une ère où on a besoin de moins faire d'efforts. Moi avant, quand j'avais besoin d'avoir un article scientifique, il fallait que j'aille être en suite.

[23:10] bibliothèque. J'habitais à la campagne, donc ça fait de reprendre un train, aller dans la ville. C'était compliqué. Avec Internet, c'est sûr que ça a changé la donne. Mais au fond, les efforts sont salutaires.

Carole : Et pour toi, d'ailleurs, quelle serait la meilleure utilisation de l'IA ?

Axel Buendia : Comme pour tous les outils, je donne un marteau à quelqu'un, la personne peut soit s'en servir pour fracasser le crâne de son voisin, soit pour servir pour monter une maison. Moi, la bonne utilisation de l'IA, c'est pour fabriquer des maisons, mais...

[23:36] Après, il y en a qui vont sans doute l'utiliser pour fracasser le crâne de leur voisin, sans doute. L'histoire l'a prouvé. Souvent, les technologies étaient utilisées pour tuer son voisin. Il y a plein de choses, les progrès médicaux. Il y a aussi la fracture sociale. Il y a aussi le temps qu'on passe au travail. Il y a des tâches ingrates, surtout. Est-ce que l'IA ne pourrait pas remplacer les tâches les plus ingrates ?

[23:59] Prenons les caissières des supermarchés. De plus en plus, on voit des caisses automatiques. Ça envahit un peu nos supermarchés. Est-ce que je me pose la question directe en me disant « Je ne suis qu'un capitaliste, je vais virer tout le monde. » Capitalisme, c'est important. Moi, je n'ai rien contre les capitalistes. Sans capitaux, on ne fait pas grand-chose. Je veux juste gagner de l’argent sans réfléchir. Je vire tout le monde et je ne mets que des caisses automatiques.

[24:22] Et bien en fait les gens qu'est-ce qu'ils vont faire ? Est-ce qu'ils auront vraiment envie de venir en rayon ? Est-ce que finalement ils ne vont pas faire que des drives ? Est-ce que ce que je voulais c'est qu'il n'y ait que des drives ? Parce que finalement pour me concurrencer à un autre drive comment je fais à part les prix ? Ce n'est pas facile. Moi je vois l'attachement qu'ont les gens aux caissières. Dans les supermarchés il est important, surtout dans les supermarchés de proximité. Alors un peu moins dans les grandes villes puisque ça tourne, le personnel tourne. Mais dans les petites villes souvent c'est la même caissière pendant des plombes.

[24:48] et donc, reréfléchir pourquoi cette personne-là, elle pourrait pas faire du placement de produits, plutôt les mettre dans les rayons faire le lien social, ce qui est important dans l'achat, le conseil le lien social, tout ça c'est des choses qui sont super importantes et donc, alors que c'est sûr que scanner des produits pour la caissière, c'est pas le truc le plus épanouissant de sa journée, alors que peut-être que si elle pouvait faire du je sais pas, du conseil sur les produits sur des choses comme ça dans les rayons, ce serait plus intéressant pour elle

[25:14] Et à mon avis, il y a un vrai intérêt en termes de marketing et de revenus. Donc voilà, je pense que il ne faut pas s'effrayer. J'ai passé ma vie à remplacer des tâches d'être humain par des machines. J'ai fait que ça toute ma vie professionnelle. Et je ne suis jamais arrivé à remplacer un être humain complètement. On remplace des tâches. Je peux remplacer...

[25:37] Un joueur de Go, je peux remplacer, mais juste pour jouer au Go, je ne peux pas remplacer le joueur de Go quand il rentre voir ses enfants le soir. AlphaGo, il ne saura pas raconter une histoire le soir à ses enfants. Du coup, je remplace certaines tâches. Et souvent, là où l'informatique est meilleure, c'est qu'il lit beaucoup d'informations très vite, il analyse, il est très patient, il ne se lasse jamais tant qu'on lui file l'électricité et il continue. Il fait beaucoup de calculs.

[26:02] Voilà, c'est tous les trucs où nous on n'est finalement pas très forts, ça se compare souvent à des tâches très ingrates pour l'être humain, et donc je pense qu'il y a des vraies solutions pour des vraies tâches ingrates, alors qu'aujourd'hui, là les IA qu'on nous balance, c'est une IA généraliste, qui est censée être généraliste, qui est censée se servir à tout faire, mais qui ne fait rien très bien,

[26:28] Par contre, ces mêmes outils, ces mêmes technos pourraient servir à faire de la recherche. Elles servent déjà à faire de la recherche médicale, ce genre de choses. Donc là, il y a un vrai gain, un rapport gain-coût qu'il faut peser pour tout. Si le soir, je vais péter un voisin et que je lance ChatGPT, je viens d'abattre deux ou trois arbres. Est-ce que ça va aller le coup ou pas ? Si jamais je trouve un remède contre un certain type de cancer, ça vaut peut-être le coup d'abattre deux ou trois arbres. Donc, tout est une question de gain et de coût.

[26:55] Et je pense qu'il faut être responsable. Et pour être responsable, il faut être conscient de ce qu'on est en train de faire. Je pense que c'est pour ça que j'enseigne.

Logique Floue est un podcast consacré à l'intelligence artificielle et penser le monde qui se construit autour d'elle. À l'heure où l'IA devient omniprésente dans nos métiers, nos outils, notre information et nos imaginaires, Logique Floue propose d'aller à la rencontre de celles et ceux qui la pensent, la développent, l'utilisent ou la questionnent. Chercheurs, ingénieurs, philosophes, artistes, entrepreneurs ou acteurs publics viendront confronter leur vision d'un futur déjà en train de s'écrire.

Soutenu par Spirops, laboratoire de recherche indépendant en intelligence artificielle depuis plus de 20 ans, le podcast explorera notamment leur approche dite frugale de l'IA. Des systèmes plus spécialisés, plus maîtrisés et plus raisonnés, fondés sur des modèles différents des grandes IA génératives actuelles. À travers des portraits des membres de l'équipe de Spirops et des conversations avec des invités extérieurs spécialistes de leur domaine, Logique Floue ouvre un espace de dialogue autour des promesses, des limites et des choix de sociétés qui accompagnent le développement de l'intelligence artificielle.

Réalisé et produit par Carole Cheysson chez Pulse Audio, avec l'aide de Sacha Bénard, mix William Lopez, illustration Yara Al Najem, jingle Kelian Régis. 2026