Antoine Couret, fondateur d’Aleia : « Le cloud de confiance est nécessaire mais pas suffisant pour embarquer l’industrie européenne vers l’IA »
Antoine Couret, fondateur d’Aleia : « Le cloud de confiance est nécessaire mais pas suffisant pour embarquer l’industrie européenne vers l’IA »
Le cloud de confiance est devenu la priorité numéro une pour mieux protéger nos données industrielles en France et en Europe. Mais pour Antoine Couret, fondateur de la start-up Aleia, ce projet souverain devrait aussi contribuer à l’émergence d’une intelligence artificielle de confiance en tant que telle. Ce lundi, il profite de l’ouverture du salon Big Data & IA pour annoncer le lancement de la première version d’Aleia, plateforme ouverte, collaborative et garantie « souveraine ».
Dans quel but avez-vous lancé Aleia il y a deux ans ?
Antoine Couret : Aleia a été fondée fin 2020 avec la conviction que l’intelligence artificielle (IA) va révolutionner les secteurs industriels. Mais pour tirer profit de cette transformation, il faut que l’industrie puisse avoir accès facilement à du cloud et de l’IA souverains. Nous avons souhaité fournir cette plateforme d’IA de confiance qui ne se limite pas à la mise en production d’expérimentations ou de Proof-of-concept.
De la même manière, ces process industriels doivent se connecter à un écosystème plus large. Notre plateforme propose de construire non seulement une bibliothèque d’algorithmes libre d’accès mais également un écosystème d’acteurs autour de ces enjeux. Notre souhait est de leur permettre d’avoir un langage commun et de pouvoir mutualiser leurs ressources. C’est aussi tout l’intérêt d’une initiative comme Hub France IA qui s’engage à dynamiser l’écosystème IA pour accélérer le développement de projets opérationnels.
Il faut dire qu’en Europe nous avons deux atouts en la matière : nous avons de grands leaders industriels et fournisseurs de cloud. Mais ces enjeux de transformation n’étaient pas aussi prégnants il y a deux ans et sont aujourd’hui mêlés à des problématiques complexes en matière de transition climatique, énergétique voire alimentaire. Les gouvernements européens se sont rendus compte de la nécessité de plus de souveraineté industrielle en réponse à la fragilisation récente des chaînes énergétiques, logistiques au niveau mondial.
Si nous avons développé la plateforme « IA as a service » d’ALEIA et que nous la lançons commercialement aujourd’hui, c’est justement pour pouvoir fournir une base complète, accessible et immédiatement déployable pour industrialiser les projets IA.
Quelles sont les étapes à avoir en tête pour garantir le succès d’un projet en intelligence artificielle ?
Il y a à mon sens trois étapes cruciales, que nous avons observé au cours du développement de la plateforme, et ce qui nous a d’ailleurs permis de l’adapter au plus près des besoins des clients. Il faut déjà que l’entreprise ait compris la nécessité de se transformer en une réelle organisation “data & IA driven”. Autrement dit le fait d’inclure le traitement et l’interprétation des données dans ses décisions stratégiques. La plupart des organisations ont compris l’intérêt mais il faut tout de même un langage commun pour mieux embarquer les métiers.
Beaucoup d’entreprises ont accéléré sur le stockage des données regroupées en datalakes par exemple, mais si aucune algorithmie fine n’est prévue, il sera difficile de tirer pleinement profit de leurs données. Par exemple, sur le sujet du bilan carbone et énergétique, une entreprise est amenée à analyser tous ses achats ainsi que toutes les données de milliers d’acteurs différents répartis dans son écosystème. Cela peut prendre beaucoup de temps et elle est souvent obligée de recourir à l’IA.
La deuxième chose à avoir en tête est le triptyque « IA/data, IT et métiers » car cela ne sert à rien de déployer des outils algorithmiques si les personnes concernées ne comprennent pas comment l’utiliser. Et enfin, le troisième conseil que je peux donner aux entreprises est celui d’être raisonnable. Il faut commencer par un projet simple qui comporte à la fois des effets bénéfiques pour les métiers et l’IT. Les métiers doivent comprendre l’intérêt du projet d’IA et les data scientist doivent s’efforcer de comprendre leurs besoins.
Il est donc conseillé de limiter ce premier projet à un groupe motivé qui peut agir comme un catalyseur qui embarque l’entreprise vers une transformation plus profonde. Et conseillé également de s’appuyer sur des partenaires déjà expérimentés pour accompagner dans la mise en place, et le déploiement, du projet pour en dépasser le stade de l’expérimentation et trouver une certaine pérennité de la démarche IA.
Ces trois étapes sont au cœur de la collaboration qui permise par la plateforme ALEIA : échanger avec les métiers, avoir des résultats rapides, faire monter en puissance l’entreprise sur l’IA.
Après avoir souhaité encadrer l’utilisation des données personnelles ces dernières années, la Commission européenne semble maintenant s’intéresser aux données industrielles de plus près… Qu’en pensez-vous ?
La prise de conscience autour des données industrielles est claire. Contrairement aux données personnelles qui ont été majoritairement captées par les géants de la tech, les données industrielles sont toujours en Europe. Les industries ont compris qu’elles étaient assises sur une mine d’or.
Une réglementation pour mieux protéger ces données est bienvenue mais il faudra aussi s’intéresser aux technologies permettant de les traiter. Le cloud de confiance est nécessaire mais pas suffisant pour embarquer notre industrie vers l’IA. Il va falloir mutualiser les offres européennes et encourager les industries à faire preuve d’une plus grande maturité dans leur expérimentation de projets – avec les meilleurs jeux de données et les meilleurs algorithmes.
Certains projets ont déjà fait leur preuve comme Agdatahub, une plateforme permettant une meilleure circulation des données agricoles en France et en Europe. D’autres comme IA Cargo ou Renovaite permettent aussi d’optimiser des chaînes logistiques ou énergétiques et réduire la consommation de carburant globale. L’IA est en ce sens un moyen efficace pour les entreprises de réduire leur impact carbone, tout en faisant des économies.
Mais pour échanger les données en toute sécurité et ainsi généraliser ce type de projets, nous avons besoin d’une plateforme de confiance. Et l’encadrement réglementaire en la matière est bienvenu.
Ces cadres réglementaires plus stricts sur la donnée ne risquent-ils pas aussi de vous compliquer la tâche ?
Ces vagues réglementaires sont assez vastes et le fait de vouloir protéger nos données industrielles en Europe est positif. Quand la Chine impose à Apple de donner l’accès à toutes ses données stockées sur son territoire, je ne vois pas pourquoi l’Europe ne pourrait pas imposer la même chose.
Toutefois, nous sommes dans une période de transformation difficile à cerner et il faut aussi prévoir des zones de découvertes qui ne soient pas touchées par la réglementation pour permettre l’innovation de rupture. L’Europe a parfois tendance à vouloir encadrer trop précisément et rapidement et il est souhaitable que le contrôle d’exécution des normes se fasse à posteriori. S’il était à priori, cela freinerait grandement l’innovation.
À l’occasion de l’inauguration à Strasbourg du tout nouveau datacenter d’OVHcloud le 12 septembre dernier, le ministre de l’Économie Bruno le Maire a vivement encouragé les entreprises à se faire certifier SecNumCloud… Êtes-vous d’accord ?
La certification SecNumCloud a un réel potentiel de différenciation stratégique. Mais elle ne devrait pas se limiter à la partie cloud et intégrer aussi le niveau applicatif. La valeur n’est pas uniquement dans l’infrastructure mais aussi dans la manière dont est utilisée la donnée via des algorithmes d’IA. Le fait est qu’une industrie sait aujourd’hui protéger son savoir-faire par le biais de brevets mais lorsqu’il s’agit d’un algorithme, c’est tout de suite plus complexe.
Lors de l’inauguration, j’en ai profité pour exprimer auprès du nouveau ministre chargé du numérique Jean-Noël Barrot la nécessité d’étendre ce label aux technologies PaaS, IaaS et SaaS. D’autant plus que l’écosystème SaaS est bien plus riche que celui du cloud : il contient de nombreux acteurs plus petits et pour qui il est très difficile d’obtenir une certification. Ces entreprises n’ont par ailleurs pas les ressources nécessaires pour payer deux personnes dans leur équipe qui seraient dédiées à l’obtention d’un label.
La clé réside donc davantage dans la transformation des petites et moyennes entreprises ?
Je suis convaincu que les PME et les ETI sont l’écosystème clé dans l’évolution de la transformation numérique. Avec les grands donneurs d’ordre, elles sont très nombreuses et ont un pouvoir d’irrigation réciproque des sujets d’IA.
Mais aujourd’hui les offres du marché (comme celles des hyperscalers) demandent à ce que l’utilisateur choisisse entre des milliers de composants. Et trop souvent le langage employé est bien trop tech pour les plus petites entreprises.
Aleia simplifie grandement l’accès à l’IA : notre plateforme est accessible en un clic et offre un environnement prêt à l’emploi et très orienté métiers. En parallèle, nous participons aussi au programme de la région Ile de France « Pack IA » destiné à accompagner les premiers projets de PME en IA. Cette année, 200 projets ont pu voir le jour grâce à cette initiative.
Autrement dit, vous souhaitez que l’IA soit bien plus consommée en local ?
Cela concourt clairement à la confiance et à l’émergence d’un langage commun. Cette proximité donne lieu à des réflexions de recherche plus intéressantes que par le biais d’hyperscalers. Et plus l’écosystème réunit de petits acteurs divers, plus l’émulation est riche.
Dans les années 50, l’aéronautique comptait une centaine d’entreprises et quelques décennies plus tard le marché s’est recentré autour d’une poignée d’acteurs. Sur le marché de l’IA, nous sommes un peu dans les années 50 de l’aéronautique et nous dépassons tout juste la phase de découverte.
L’objectif n’est pas d’ériger nos propres hyperscalers européens mais plutôt de soutenir un écosystème organisé et dévoué à l’industrialisation de l’IA. Puisque les hyperscalers imposent le développement de chaînes de production en IA strictement silotées, l’Europe doit faire valoir sa culture d’ouverture, permettre plus d’interopérabilité, socle de cette confiance qu’elle sait apporter.
Vous avez levé en début d’année 8 millions d’euros… À quoi servent ces fonds ?
Ce tour de table nous a permis de recruter une quarantaine de personnes et surtout de développer notre plateforme. Nous profitons d’ailleurs du salon Big Data & IA ce lundi pour annoncer le lancement de la première version de notre plateforme « IA as a service » souveraine et collaborative qui apporte le meilleur de l’IA à toutes les entreprises.
C’est un environnement de confiance, totalement ouvert et dédié à la production de projets d’IA. C’est le parfait outil de collaboration entre équipes, entre entreprises souhaitant travailler sur des jeux de données différents et en toute sécurité.
Source : Forbes France