De la nécessité de l’open innovation pour les sciences de la vie (partie 2/2)

(co-écrit avec Gilles Suard, MBA)

 

Où sont les exemples de sociétés suisses dans tout cela?

 

Le siège des Novartis Institutes for Biomedical Research (NIBR) sont localisés au cœur de la biotechnologie de Cambridge: Kendall Square. Ils servent de centres névralgiques d’échange entre les différents NIBR dispersés dans les hubs d’innovation dans le monde. Ces centres ont pour but d’être immergés dans les écosystèmes qui comprenant universités, instituts de recherches, hôpitaux et entreprises de biotechnologie et de pharmaceutique. Ainsi, dynamiques des recherches sont nourris par les innovateurs du domaine qui sont géographiquement voisins.

 

  • Roche

Figurant au 5ème rang mondial des entreprises qui investissent le plus en recherche et développement, Roche emploie un Head of External Innovation à Cambridge pour renforcer son rôle comme partenaire pour des phases de développement de médicaments. En effet, il semblerait que les grosses entreprises biopharmaceutiques sont de plus en plus dépendantes sur les startups afin d’innover et cela change, par voie de conséquence, l’état d’esprit de ces premières : la recherche prend le pas sur le développement. Quels effets cela a-t-il sur la perception des gros joueurs quant à la création de valeur ?

 

  • Nestlé

Avec sa force de frappe financière, et pour opérer sa transition vers le monde de la santé, Nestlé a souvent privilégié les acquisitions car l’entreprise manque de l’expertise dans le domaine. On parle alors plus une approche de requin. Lors du même panel cité précédemment, Bram Goorden, Directeur général de Prometheus, rachetée par Nestlé, relève une question de taille: «comment intégrer ces innovations au sein de l’entreprise? Une partie de l’innovation est perdue dans ce processus.» En parallèle, Nestlé a récemment implémenté un programme d’open innovation nommé HENRI dans le but d’accéder à des projets et des talents à travers le monde. Ceci devrait permettre de combiner l’esprit créatif et l’ingéniosité des innovateurs externes, principalement les startups, avec l’envergure et l’expertise de la première entreprise mondiale de nutrition, de santé et de bien-être. Citons également que l’entreprise basée à Vevey a ouvert il y a quelques années le Nestlé Innovation Outpost au sein de swissnex San Francisco. Sa directrice Stéphanie Nägeli explique cette fructueuse collaboration qui a déjà débouché sur le lancement de nombreux produits: «lors d’une collaboration, un minimal viable product est rapidement développé et testé auprès des consommateurs. Puis, les itérations se succèdent jusqu’à l’industrialisation.»

 

En tant que véritable matchmaker «made in Switzerland», le réseaux swissnex orchestre des activités dont les buts sont notamment d’inspirer et d’encourager les entreprises suisses à franchir les frontières helvétiques afin d’accélérer leur processus d’innovation. Ainsi, swissnex dynamise les collaborations et facilite l’accès au partage de la connaissance en interconnectant différents industriels, startups, entrepreneurs, institutions académiques et acteurs suisses à travers le monde. Par exemple, swissnex Boston aide les organisations suisses à acquérir des collaborations au sein de l’écosystème d’innovation de Boston, supporte la découverte de nouvelles tendances et assiste la veille technologique des entreprises.

 

Les recherches démontrent que la stratégie d’open innovation s’harmonise bien avec la vision des entreprises du secteur des sciences de la vie et que sa mise en œuvre ne devrait qu’augmenter au cours des cinq prochaines années. L’interconnexion croissante, le développement de plateformes de crowdsourcing et l’accessibilité à des partenaires dans le monde renforce la durabilité de cette approche. Steve Arlington le répète dans STAT News: «les industriels doivent faire plus pour encourager la croissance de startups desquelles ils dépendent ainsi qu’améliorer la collaboration avec elles.» Avec 46% de revenus générés par des sources externes en 2016, c’est une nécessité qui est déjà réalité.

De la nécessité de l’open innovation pour les sciences de la vie (partie 1/2)

(co-écrit avec Gilles Suard, MBA)

Dans son livre éponyme, Henry Chesbrough, Professeur et Directeur exécutif du Centre pour l’Open Innovation à l’Université de Californie à Berkeley, définit en 2003 ce concept que de nombreuses entreprises tentent d’appliquer: «L’open innovation est un paradigme qui suppose que les entreprises peuvent et doivent utiliser des idées externes ainsi que des idées internes et des voies internes et externes pour commercialiser leurs technologies.» C’est l’universitaire qui parle. On peut toutefois distinguer trois processus au coeur de sa vision:

  • Outside-in: c’est sans doute le plus utilisé. Il vise à inclure des innovations extérieures à l’entreprise et à les incorporer à  leur pipeline dans le but de les développer plus avant, de les combiner à une technologie existante ou de les commercialiser. Le défi des entreprises est de faciliter l’intégration des connaissances en leur sein, tâche ardue mais nécessaire.
  • Inside-out: les entreprises peuvent diversifier l’utilisation de leurs technologies et se servir d’autres marchés en utilisant des collaborations tels que joint ventures, spin-offs et licensing out pour créer plus de revenus à partir de leurs propres innovations.
  • Coupled: il s’agit de co-développement.Les idées entrent et sortent des limites de l’entreprise grâce à la co-création, les joint ventures et les alliances.

L’écosystème bostonien est un terrain de jeu parfait pour qui veut s’aguerrir à cette approche de l’innovation. En effet, la concentration de grandes entreprises, d’universités de classe mondiale, d’entrepreneurs, d’investissements publics et privés, et la nature collaborative de cet environnement, participent à créer une atmosphère d’excellence. A la quête des meilleures sources d’innovation, les organisations

  • déploient des scouts dédiés à l’identification d’opportunités et de menaces compétitives;
  • installent leur innovation outpost dans les hubs technologiques;
  • collaborent avec le monde académique, les instituts de recherches;
  • se rapprochent des incubateurs/accélérateurs ainsi que des startups;
  • recourent aux services d’experts et de consultants;
  • utilisent le crowdsourcing pour accéder aux talents où qu’ils se trouvent;
  • font appel aux besoins de leurs lead users.

Les quelques exemples suivant  ne manquerons pas de souligner l’importance de cette démarche pour de nombreuses compagnies actives dans les sciences de la vie.

 

Comme l’a précisé Anders Linden, Manager senior chez J&J, lors d’une récente table ronde à swissnex Boston, «établir une relation de confiance est une priorité». Par métaphore, il a poursuivi: «un small fish peut nager à sa guise dans un environnement qui lui est entièrement dédié afin qu’il puisse se concentrer sur les choses qu’il sait le mieux faire, avec le soutien de J&J. Lorsque la startup atteint un point d’inflexion, c’est là que tout le monde s’assied autour de la table pour discuter de la suite.» Cette approche, communément appelé «no strings attached», mise sur la création d’un réseau dans un hub technologique tel que Boston. La stratégie du groupe américain est axée autour des relations privilégiées créées dans leur entourage, qu’ils soient chercheurs ou entrepreneurs. Actifs depuis cinq ans, ces laboratoires verront une nouvelle entité s’ouvrir en 2018 à New York.

 

  • Merck US

Merck US a elle aussi installé son Innovation Hub à Boston avec une équipe pluridisciplinaire afin d’accélérer les décisions, les transactions et créer des relations durables avec les parties prenantes au cours d’un processus complet, allant de la veille technologique, l’identification, jusqu’à la collaboration à long terme avec startups, universitaires et centre de recherches. Cette approche «à la mode» a remplacé les «scouts» en poste dans les hubs d’innovation, qui rapportaient aux quartiers généraux d’une part des relations engagées et d’autre part les informations glanées. Cette pratique réduisait l’efficacité du transfert de savoir ainsi que la rapidité des transactions, avec pour conséquence des opportunités manquées ou fortement ralenties.

 

  • Pfizer

Récemment, la firme pharmaceutique a annoncé qu’elle soutenait financièrement la création de la startup SpringWorks de six personnes dont le but est de développer un nouveau médicament. Utopie ou réalisation rationnelle qu’une forte bureaucratie interne empêche l’entreprise de prendre  conscience des ’excellents candidats pour des médicaments qui dorment dans ses coffres? Il semblerait que la direction se rende compte des avantages qu’offre la versatilité et l’aptitude à la prise de risque de jeunes pousses. Steve Arlington, Président de l’organisation à but non lucratif Pistoia Alliance qui promeut la recherche et le développement, ne mâche pas ses mots: «les entreprises pharmaceutiques sont parmi les organisations les plus conservatrices de la planète et sont lentes à adopter le changement.» Désormais à la tête de SpringWorks, une ancienne employée, Dr. Lara Sullivan, pose le constat suivant: «le problème est très simple: il y trop de bonne science et pas assez de ressources pour la faire avancer.» A noter que si l’échec est au rendez-vous pour SpringWorks, Pfizer ne propose pas de filet de sécurité.

 

  • Bayer

Bayer a aussi étendu sa stratégie d’innovation et de partenariat dans le domaine des sciences de la vie avec l’ouverture d’un centre d’innovation à Boston, le «Bayer East Coast Innovation Center». Ce dernier sert de plaque tournante régionale pour renforcer les liens entre Bayer et la communauté florissante des sciences de la vie. Par exemple, l’équipe, présente à Kendall Square, facilite la gestion d’une collaboration avec le Broad Institute (MIT et Harvard) afin de développer des nouvelles thérapies pour les maladies cardiovasculaires.

 

Où sont les exemples de sociétés suisses dans tout cela? La suite dans la seconde partie.

Les secrets cachés du microbiote

Récemment, à Boston, une organisation à but non lucratif annonçait l’ouverture d’un centre dédié à la collecte de selles de personne en bonne santé. Pardon? Tout à fait, (vous avez bien lu), OpenBiome transforme, congèle, puis envoie ces excréments à des hôpitaux à travers le monde pour des transplantations fécales. Ces bactériothérapies visent à restaurer l’écologie microbienne du côlon d’un patient en y réintroduisant une flore bactérienne saine. A ce jour, plus de six mille échantillons ont déjà été envoyés obtenant un taux de guérison de 85% pour certaines maladies. Une façon de catalyser la recherche sur le microbiote humain…

Le microbiote? Reprenons tout d’abord la définition que nous offre Wikipedia:

Le microbiote est l’ensemble des micro-organismes (bactéries, levures, champignons, protistes, virus) vivant dans un environnement spécifique (appelé microbiome) chez un hôte (animal ou végétal) ou une matière (d’origine animale ou végétale). Par exemple, le microbiote intestinal, couramment appelé «flore intestinale», est constitué de l’ensemble des micro-organismes vivant dans l’intestin, soit, chez l’Humain, environ 100 000 milliards. Chaque humain abrite 200 à 250 espèces.

Quand on pense que les microbes constituent entre 1 et 3% de notre poids total, il y a de quoi y porter plus d’attention. Nos parents sont à l’origine de la plupart des microbes que nous abritons, le reste provenant de l’environnement. En moyenne, notre microbiote est mature à l’âge de trois ans, et comme tout autre écosystèmes matures, celui de notre intestin tend à résister à toute invasion par des nouveaux arrivants.

Une certaine diversité est souvent favorisée car un écosystème diversifié permet généralement une plus grande résilience. Il s’avère que les civilisations occidentales ont appauvri celle de leur microbiote, par rapport à des sociétés moins industrialisées. Par quels biais? On peut notamment mentionner les antibiotiques, un régime de nourriture transformée, des toxines environnementales ainsi qu’une moindre pression microbienne dans la vie de tous les jours, ce qui pourrait expliquer une proportion plus importante de maladies chroniques comme les allergies, l’asthme, le diabète ou encore les complications cardiovasculaires.

Dans le podcast Signal, Dr. Martin Blaser, directeur du programme dédié au microbiote à l’Université de New York décrit l’humain de la façon suivante: «nous sommes une constellation de nos microbes […]; ils nous aident à la digestion, produisent des vitamines, entraînent notre système immunitaire.» En résumé, ils influencent notre organisme et notre santé au-delà de ce nous pouvons à l’heure expliquer.

L’intérêt des spécialistes est renouvelé depuis le succès de ce type de traitement chez des patients souffrant de problèmes internes suite à une surexposition aux antibiotiques, qui agissent comme un perturbateur de flore intestinal. Pour reprendre les termes du Professeur Lu du MIT, l’utilisation des antibiotiques «équivaut à un bombardement des bactéries qui vivent en nous». A titre d’exemple, une maladie de l’appareil digestif communément appelé C.diff. (Clostridium difficile), qui provoque la mort de 30 000 personnes chaque année aux Etats-Unis, survient souvent après une forte dose prolongée d’antibiotiques.

L’American Gut Project, qui vise à séquencer des communautés de dizaines de milliers d’Américains, représente l’effort le plus ambitieux jamais entrepris afin d’aider les chercheurs à dévoiler des corrélations entre les styles de vie des populations, leur régime, leur situation de santé ainsi que la composition microbienne de leur communauté. On citera également le Human Microbiome Project, qui s’efforce d’appliquer les dernière avancées technologiques afin d’analyser du matériel génétique pour identifier les organismes présents dans les tissus humains. Le défi est de taille: déterminer quels sont les organismes microscopiques vivant dans chaque organe et apprendre comment rééquilibrer leur population quand cette dernière est perturbée.

Quant aux recherches médicales, de récentes études ont démontré un rapport entre des bactéries intestinales et la sclérose en plaques (elle joueraient un rôle déterminant en détournant notre système immunitaires contre nos cellules nerveuses). D’autres publications ont également établi des corrélations entre la composition de notre flore intestinale et l’efficacité d’immunothérapies contre le cancer (les patients qui ont «mieux» répondu aux traitements avaient une plus grande diversité microbienne). Par ailleurs, l’Université du Texas a récemment publié une étude sur les effets bénéfiques de traitements très ciblés lors d’inflammation de la paroi intestinale: une alternative aux antibiotiques qui annihilent massivement toutes bactéries. Enfin, à quand une transplantation fécale comme certains l’ont tenté chez eux? Certaines entreprises se spécialisent déjà dans ce créneau grâce à des gellules (en lieu et place d’une transplantation par colonoscopie), alors que d’autres proposent des thérapies de restauration du microbiote ou encore la jeune pousse GNUbiotics qui s’inspire des bienfaits du lait maternel sur le développement de la flore intestinale des nouveaux nés.

On l’aura compris, notre corps fourmille d’organismes dont l’importance est peu à peu démontrée par une multitude d’études cliniques. Plusieurs géants ne s’y sont pas trompés, comme l’atteste le récent partenariat entre Entérome et Nestlé. Et pléthore d’entreprises proposent désormais des produits plus connus sous les noms de prébiotiques (nourriture à même d’encourager la croissance de «bonnes» bactéries déjà présentes) ou encore probiotiques (population de microbes bénéfiques au corps humain). Affaire à suivre!

Attirer et promouvoir l’innovation: l’exemple du District de Seaport à Boston

The Hub. De l’autre côté de l’Atlantique, seule une poignée d’initiés connaît ce surnom de Boston. Pourtant, la ville a fait sien cet état d’esprit qui vise à créer un centre où «cela se passe».

Qu’est-ce que cela signifie? A l’instar des idées qui ne se commandent pas mais se provoquent, les collaborations sont le fruit de rencontres dans des lieux où bouillonne un certain esprit de l’innovation. Les cadors de cette dernière ont bien cerné leur nécessité et ont favorisé l’émergence et la consolidation de communautés qui partagent un but commun: avancer, innover et trouver l’inspiration dans les projets ayant vu le jour à proximité. Il faut d’abord commencer local pour cultiver le côté humain.

A Boston, le District de l’Innovation de Seaport est l’exemple flamboyant d’un succès made in USA. Cette ancienne zone portuaire a transformé son épicentre: la Ville a converti un ancien bâtiment des docks voisins, une impressionnante bâtisse de plusieurs centaines de mètres de long, en un centre qui vibre au rythme d’une ruche humaine. Des poids lourds passent toujours sur la route, mais pour combien de temps encore? Un terrain vague adjacent est déjà entouré de barrières annonçant la construction imminente de laboratoires de recherche et de parcelles dédiées aux entreprises. La mue est en cours, et au pas de course!

A l’occasion d’un récent sommet à propos des défis posés par la transformation numérique, John Barros, qui supervise le développement économique de la ville de Boston, énumère certaines priorités afin de construire de telles plaques tournantes:

  1. Trouver de la place – comprendre: repenser la ville afin d’assigner des lieux spécifiques à un but précis.
  2. Investir dans les infrastructures, par exemple en connectant certains quartiers avec l’aéroport, les gares, downtown, les principales voies de transport, etc. Ce master planning de la ville est capital.
  3. Assurer une visibilité et une prédictibilité pour les investisseurs qui demandent une vision à long terme afin de garantir leurs placements et minimiser leur prise de risques.

Une des entreprises sises dans le quartier, Autodesk, société d’édition de logiciels de création et de contenu numérique, participe activement au renforcement des activités de la communauté. Une de ses responsables, Sarah Hodges, souligne plusieurs points, dont la nécessité d’être proche des designers, des programmeurs et des pôles de formation. «More than ever, we have to “go local”» affirme-t-elle. «Nous devons cultiver le plus de relations possibles, nous connecter à l’écosystème environnant afin de participer activement à l’essor de la communauté.» Entretenir une certaine diversité est un élément clé afin de favoriser des partenariats à valeur ajoutée. Le but à court terme est simple: apprendre, observer, écouter pour mieux comprendre. A plus long terme, l’objectif est d’entretenir les relations et de mieux identifier quelles sont les pistes à privilégier pour le développement des produits et services. Des symbioses qui ont également poussé le fameux accélérateur MassChallenge à y installer ses locaux, tout comme General Electrics qui y a déplacé ses quartiers généraux.

En plus des initiatives mentionnées plus haut, la Ville a également participé au lancement d’un startup escalator en robotique, MassRobotics. Conscient des lourds besoins financiers de startups dans le domaine, un outillage et des équipements importants étant nécessaires pour créer un produit fini (à l’inverse des logiciels, qui peuvent constamment être modifiés et mis à jour), ce centre a bénéficié d’un arrangement attractif en termes d’espaces locatifs: la Ville leur a alloué d’importantes surfaces industrielles pour grandir et se développer à des conditions adaptées au niveau des loyers et de l’accessibilité des lieux. La mise en commun du matériel et la mutualisation des ressources réduisent les coûts. Cela contribue à attirer encore plus d’acteurs et permet la naissance d’un pôle de compétitivité.

Cette intense activité démontre une fois encore l’engagement des autorités et renforce son positionnement en tant que cité tournée vers l’avenir. La Ville permet à l’innovation d’avoir lieu : elle la supervise sans pour autant la contrôler au point de l’étouffer. Pour faire simple, elle lui fait confiance et garde les canaux ouverts afin que l’information circule. Toutefois, et cela est compréhensible, le bureau du maire exige un certain niveau de responsabilité et de transparence: utilisation efficace de l’énergie, incitation des acteurs à être pro-actif au sein de la communauté, à participer, à contribuer à son essor, etc. Citons aussi la mise à niveau assez spectaculaire des politiques, qui ont légiféré sur les tests de voitures autonomes dans le quartier, une quasi exception au niveau national. La municipalité saisit aussi l’opportunité d’intégrer les innovations dans ses propres projets, comme dans les écoles par exemple, avec 2 milliards de dollars qui serviront à leur rénovation avec des technologies dernier cri. Enfin, Boston met en place des conditions cadre favorables à la transition lab-to-market des brevets générés dans les institutions académiques.

Plus que jamais, l’émergence de «hot spots» de l’innovation est un merveilleux exemple de mise en commun des forces politiques et entrepreneuriales. Créatrices d’emplois et génératrices de deniers publics, ces villes américaines ne s’y trompent pas. Pour répondre à Tom Ryden de MassRobotics, qui soutient que «l’innovation ne commence pas à la frontière, [et qu’] il est ardu de la contenir», ces districts de l’innovation sont un fabuleux noyau ardent de création de valeur au sens large.

Intelligence artificielle: Hype, Trend ou Game Changer? (partie 4)

Le 17 novembre dernier à Zurich, une conférence de presse annonçait le lancement de la Fondation MindFire. Son but: «free the brain code» comme l’annonçait son président Pascal Kaufmann. Alors, à quand un organisme intelligent qui saura allier corps, esprit et cerveau en une seule et unique entité?

C’est un mariage qui prend de plus en plus forme. Après des débuts collaboratifs, la neuroscience et le monde de l’intelligence artificielle (IA) se sont graduellement séparés, pour mieux se retrouver 30 ans plus tard. Un récent rapport rédigé par Demis Hassabis, le fondateur de DeepMind, explique que les deux domaines se doivent de collaborer plus étroitement afin de de favoriser l’émergence d’avancées décisives. Il cite deux raisons principales. La première: les neurosciences sont une riche source d’inspiration pour de nouveaux types d’algorithmes et d’architectures de réseaux qui peuvent être indépendants ou complémentaires aux méthodes basées sur les mathématiques et la logique qui ont dominé l’approche traditionnelle de l’IA. La seconde: les neurosciences peuvent apporter une validation des techniques IA existantes en confirmant si celles-ci reproduisent correctement des fonctionnements propres à ceux du cerveau. A l’inverse, la recherche en IA peut apporter sa pierre à l’édifice des neurosciences en formalisant des concepts en un langage qui offriront ensuite la possibilité de tester l’intelligence d’un système. On le comprend donc bien: ces champs de recherche ont beaucoup à s’apporter l’un à l’autre.

Dans un entretien avec la revue The Verge, Hassabis s’étend également sur le concept d’«embodied cognition», qui est la base des travaux de DeepMind. Selon lui, cela signifie «qu’un système doit être en mesure de construire sa propre connaissance à partir de principes premiers, tels que ses flux sensoriels et moteurs, et ensuite de créer une connaissance abstraite.» Toutefois, la majeure partie des algorithmes ont suivi la voie de la logique, à savoir que l’IA classique a bien fonctionnée et fait toujours ses preuves lorsque les conditions sont bien définies et que l’algorithme peut se baser sur une marche à suivre précise. Naturellement, ces systèmes spécialisés sont plus faciles à coder. Et la puissance de calcul, combinée à la résilience de la répétition des ordinateurs, sera toujours supérieure aux capacités des êtres humains. Malgré tout, lorsque l’on se penche sur leur habileté à créer des connexions entre différents domaine, ou encore à découvrir de nouvelles choses, innover, créer, seul un système avec une approche plus générale pourra briller à ces exercices en question.

Poursuivant cette réflexion, Pulkit Arawal, informaticien à l’Université de Californie à Berkeley traite dans un article de Quanta Magazine de la notion de curiosité. Il s’y réfère comme «une récompense définie par un agent lui-même afin que ce dernier puisse explorer le monde qui l’entoure.» En psychologie cognitive, il s’agit d’une curiosité dite intrinsèque, par rapport à une motivation externe. Par exemple, en reinforcement learning, une fonction dite de récompense permet d’optimiser une stratégie grâce à la répétition; les bonus et malus de la fonction sont des motivations externes. Pour tout un chacun, c’est cette envie qui pousse à découvrir ce qui n’a pas encore été dévoilé, ce qui est juste hors de portée, afin de savoir ce qui va se passer. Le co-directeur du laboratoire d’IA de Berkeley, Trevor Darrell, insiste sur l’importance d’inculquer cette composante aux algorithmes de machine learning en posant la question suivante: «comment construire une machine qui saura résoudre des tâches indépendamment?» Idéalement, elle n’aura pas besoin d’agent extérieur pour lui dire si telle action est bonne ou mauvaise. Les chercheurs se sont notamment inspirés des comportements d’enfants, dont la curiosité est motivée par ce qu’il ne connaissent pas et qui les surprend.

Toutes ces avancées le démontrent bien: la collaboration entre ces deux spécialités est un cercle vertueux. Aux chercheurs désormais de la faire briller!

Intelligence artificielle: Hype, Trend ou Game Changer? (partie 3)

Rassurons-nous, les robots ne sont pas encore en mesure de rivaliser avec l’humain, du moins pour voir, écouter, sentir, parler, apprendre, ecrire, lire, trouver, découvrir, interpréter. Toutefois, les algorithmes sont d’excellents cerveaux: quand l’élève dépassera-t-il le maître?

A ce jour, une des fonctions les plus humaines, et des plus nécessaires à notre développement, est le sommeil. Parfois cryptiques, les spécialistes s’entendent sur le fait que celui-ci est d’une importance capitale afin de faire le tri dans les informations enregistrées en phase d’éveil: on laisse les événements de moindre intérêt de côté et on construit ses expériences et la compréhension du monde sur le renforcement d’autres de plus grande ampleur. Cela permet notamment de «faire de la place». Aussi, il est encore ardu d’expliquer pourquoi un expert des techniques de mnémotechnique arrive à oublier où il a mis ses clés.

L’approche de la mémoire et de l’oubli est traitée très différemment lorsque l’on considère les robots. En effet, les algorithmes de machine learning (ML) ont encore passablement de mal à déterminer quand garder une vieille information ou quand s’en débarrasser si elle n’est plus d’actualité. Comme le montre cet article de Futurism.com, comprendre comment nos cerveaux décident quelles informations valent la peine d’être retenues et quelles autres sont bonnes à être oubliées est important afin de créer une meilleure intelligence artificielle (IA). Naftali Tishby, informaticien et neuroscientifique à l’Université Hébraïque de Jérusalem insiste que «la part la plus importante de l’apprentissage est l’oubli.» Tout comme les humains, l’IA devrait idéalement se souvenir en premier lieu d’informations importantes et utiles, tout en oubliant les connaissances de moindre importance et tout simplement non pertinentes. Mais comment différencier les bons signaux des mauvais? Les cerveaux adultes, avec les trilliards de connexions reliant leurs 80 à 90 milliards de neurones, s’acharne à cette tâche à chaque instant, alors que les réseaux neuronaux sont sujets à «’oubli catastrophique» en effaçant une ancienne configuration au profit d’une nouvelle qui accomplit une nouvelle tâche.

Avec le progrès technologique galopant, on se rapproche de plus en plus de ces interrogations fondamentales qui apporteront peut-être un jour des éléments de réponses quant aux mécanismes d’apprentissage et d’intelligence. Pour une machine, rappelons-le, déterminer ce qui est pertinent de ce qui ne l’est pas devra également inclure des facteurs liés à l’éthique, au droit et à la vie privée. Lui enseigner cette forme d’humanité anime de nombreux chercheurs et entrepreneurs, dont la startup du MIT iSee qui s’inspire de la science cognitive pour donner aux machines une forme de bon sens ainsi que la capacité de rapidement gérer de nouvelles situations. En effet, leur co-fondateur explique «qu’actuellement, l’IA est principalement guidée par les données et rencontre donc des difficultés à comprendre le bon sens; […] mais on ne peut pas avoir un set de données qui inclut le monde dans son entièreté.»

Alors qu’on tente d’inculquer une forme d’oubli aux algorithmes, Google se focalise déjà sur la prochaine étape qui a pour but d’apprendre aux algorithmes de ML à créer d’autres algorithmes de ML. Il s’agit du projet AutoML qui s’inscrit dans une plus vaste vision de démocratisation de l’utilisation des techniques de l’IA. Comme le souligne Remo Storni de Facebook: «l’ancien paradigme était: ‘ML + données + calcul; le nouveau est plutôt ‘données + 100  x calcul». Ce qui revient à dire que l’on se base moins sur l’expertise des ingénieurs que sur la force brute des ordinateurs en termes de puissance de calcul. En facilitant l’accès à ces techniques computationnelles et en multipliant les utilisations possibles, le monde de l’IA profitera à terme de ces efforts. En effet, plus de projets généreront plus de données qui permettront d’optimiser encore davantage les algorithmes et les rendront encore plus intelligents. On comprend dès lors l’intérêt des géants du secteur à offrir des offres de services dans le «cloud» où tous ces algorithmes traitent de faramineux amas de données. A quand le moment où les ordinateurs proposeront eux-mêmes des algorithmes aux humains? Selon le chercheur Renato Negrinho de l’Université Carnegie Mellon: «il s’agit juste d’une question de quand».

Intelligence artificielle: Hype, Trend ou Game Changer? (partie 2)

Au cours de l’année 2016, la plateforme CB Insights indique 658 transactions dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) pour des montants totaux de plus de 5 milliards de dollars. De quoi donner le vertige et confirmer les ambitions du secteur: innovation, exponentielle, disruption. Toutefois, où se situe-t-on dans la transition et l’implémentation de l’IA?

Pour ne citer que ce géant, Google annonçait dernièrement le déploiement de l’IA dans une armada de gadgets: smartphone, écouteurs pour la traduction instantanée ou encore appareil photo qui se déclenche s’il détecte un visage familier. Ces avancées ancrent dans le réel l’utilisation de cette technologie «plateforme», qui peut être appliquée dans quasiment n’importe quel domaine. Un récent rapport publié par McKinsey propose six caractéristiques définissant les «early AI adopters»:

Une maturité digitale: les entreprises qui sont montées tôt dans le train de l’IA se situent sur le devant de la scène et ont développé une large expertise dans ce domaine, leur conférant ainsi un avantage certain sur leurs concurrents.

Un déploiement au cœur: l’IA est mise en pratique au centre des activités de l’entreprise et de ses compétences intrinsèques (développement de produits, service client, etc.).

Une technologie plateforme: l’IA est déployée sous de nombreuses formes et concerne tout les aspects de l’organisation.

Une perception positive: les innovations liées à l’IA sont sources de revenus, accroissent la productivité et ne sont pas seulement perçues comme une manière de réduire les coûts.

Une taille suffisante: les entreprises plus grandes peuvent se permettre d’investir plus massivement que les plus modestes, ce qui renforce le fossé qui les sépare.

Le soutien des dirigeants: l’adoption de l’IA est défendue aux plus haut niveaux de management de l’entreprise.

Pour donner une perspective plus large, on se plaît à rappeler la loi d’Amara: «on tend à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer ses effets à long terme.» Il faut cependant se souvenir que, comme le rappelle Rodney Brooks du MIT, «quasiment toutes les innovations en robotique et en IA prennent bien plus de temps à être véritablement mises en pratique que ce que les personnes extérieurs à ce milieu ne l’imaginent.»

Les données, un enjeu majeur

Quelques exemples permettent d’illustrer les points ci-dessus: ces cinq dernières années, les dix plus grandes groupes de la tech ont acquis cinquante entreprises d’IA. Google a été parmi les premiers à racheter des jeunes pousses, par exemple DeepMind – 500 millions de dollars en 2014 – pour accélérer ses propres recherches. C’est désormais un des principaux acteurs dans le secteur. En parallèle de ces activités, Google a également lancé une nouvelle unité d’éthique chargée de fera de la recherche autour de six thèmes clé, dont la protection des données, la transparence, l’inclusion ou encore l’égalité face à l’impact économique engendré. Par ailleurs, en s’offrant Evi Technologies en 2013, Amazon a grandement contribué au développement de son assistante virtuelle Alexa. De son côté, Apple a récemment mis le turbo dans ses activités de fusion et acquisition, ce qui n’est pas passé inaperçu. Et Intel, qui a repris des entreprises AI dans le hardware telles que Movidius ou encore Nervana Systems, n’est pas en reste.

Avec l’accroissement des données disponibles – une voiture connectée en génère 25 gigabytes par heure, et 90% des véhicules seront connectés d’ici 2020–, des systèmes plus performants et plus efficaces sont nécessaires pour faire face à «l’amnésie» actuelle des entreprises. En effet, l’écart entre les données recueillies et celles qui sont traitées ne fait que s’accroître. L’interprétation de cette masse sera la clé du succès des entreprises de demain.

Intelligence artificielle: Hype, Trend ou Game Changer? (partie 1)

On excusera ces anglicismes, qui sont inhérents au domaine. Ils ont d’ailleurs été partagés par les co-fondateurs de SwissCognitive lors d’une récente table ronde. Ce «WEF de l’intelligence artificielle» était de passage à Boston afin de promouvoir l’excellence de la Suisse dans ce domaine.

Puisque la puissance de calcul de nos ordinateurs a été démultipliée, notamment grâce à la loi de Moore et aux fameux processeurs NVIDIA, on lit désormais que les Google, Facebook, Microsoft, IBM ou encore Amazon de ce monde s’aguerrissent au machine learning. Malgré la fréquence d’utilisation de ce mot à la mode, reprenons les définitions que d’aucuns qualifieront de trop simplistes.

Avec le machine learning, il s’agit, d’une certaine façon, d’enseigner aux ordinateurs à apprendre, voire de leur montrer comment apprendre par eux-mêmes. Descendant dans les catégories, vient ensuite le supervised learning, qui s’applique à un ensemble de données labelisées, par différenciation au unsupervised learning. Une autre technique computationnelle, appelée deep learning, implique l’utilisation d’un très large réseau neuronal («neuron») afin de reconnaître des structures dans un grand nombre de données. De temps à autre, surtout dans le milieu des véhicules autonomes, on mentionne aussi le reinforcement learning: pendant la phase d’entraînement, un logiciel de contrôle répète une tâche un très grand nombre de fois et modifie légèrement ses instructions à chaque essai; il met à jour ses valeurs à mesure que le système apprend.

Ces avancées représentent un pas de géant par rapport aux désavantages d’une intelligence artificielle (IA) «basique» qui requiert un nombre important de règles à implémenter dans le code informatique et «qui montre rapidement des faiblesses lorsque l’on travaille avec des cas aux limites», comme le rappelle Phil Greenwald des Laboratoires de l’Innovation d’Harvard.

Vers une intelligence inexplicable

On comprendra que l’on est entré dans une phase où la machine se programme par elle-même: on pourrait donc parler d’une intelligence augmentée! Et cela peut donner quelques frissons, d’excitation quand on pense aux fantastiques opportunités que cela offre, mais aussi de peur si l’on pense à des scénarios post-apocalyptiques robocopiens. Une des facettes intrigantes du fonctionnement de tels systèmes est qu’il n’y a pas de moyen clair pour les designer afin qu’ils puissent toujours expliquer la logique qui les a mené aux résultats. A l’instar des comportements humains, qui sont souvent impossibles à expliquer en détails, il ne sera peut-être pas possible de comprendre pleinement le fonctionnement de cette forme d’intelligence computationnelle. Comme le souligne le Prof. Clune de l’Université du Wyoming: «c’est peut-être la part ‘naturelle’ de l’intelligence. Si seulement une partie est sujette à une explication rationnelle, une partie est peut-être uniquement instinctive, ou subconsciente, ou insondable.» Certains experts pensent même que l’intelligence pourrait plus facilement émerger si les machines s’inspiraient de la biologie et apprenaient par le biais de l’observation et de l’expérience. D’autres, comme les chercheurs du MIT derrière l’idée de la «Machine Morale», pensent qu’un système qui agrège des points de vue moraux de différentes personnes «pourrait déboucher sur un système moralement meilleur que celui d’un seul individu.» Le professeur de droit James Grimmelmann de Cornell suggère même que «cela rend l’IA plus ou moins éthique, au même titre qu’un grand nombre de personne est éthique ou ne l’est pas».

Mais revenons à des considérations plus pratiques. Alors qu’IBM vient d’investir 240 millions de dollars dans un partenariat avec le MIT pour continuer ses recherches en IA, les récentes critiques à l’encontre de son outil Watson offrent un exemple criant de la difficulté à mettre l’IA au service de la santé. Dans une profonde analyse, le projet STAT du Boston Globe relève le côté boîte noire de la technologie: «actuellement, IBM Watson fournit des preuves à l’appui des recommandations qu’il suggère, mais n’explique aucunement de quelle manière il en est venu à proposer un traitement spécifique pour un patient donné.» Des spécialistes s’insurgent contre la confiance aveugle placée dans des résultats dont les données de base n’ont pas été comprises. Dans le monde de la santé, c’est un risque tentant: gain de temps, accès à des très larges bases de données, etc. Cependant, le monde est encore à un stade où la responsabilité personnelle prime, ce qui explique pourquoi le machine learning est encore utilisé de concert avec un médecin. Mark Michalski du MGH&BWH Center for Data Science relève qu’ «il est nécessaire d’établir une relation de confiance avec cette technologie disruptive dans une industrie très conservatrice.» Katherine Andriole, professeur en radiologie à la Harvard Medical School, pose la situation: «Il se passe beaucoup plus qu’une simple perception, qu’une reconnaissance de motifs: les radiologues font appel à leurs capacités cognitives.» Cela pourrait rapidement changer. Que l’on soit averti. Un exemple helvète: retinAI qui permet d’atteindre, grâce à l’IA, le niveau de professionnalisme d’un ophtalmologue pour la détection de glaucomes ou de dégénérescence maculaire liée à l’âge.

On retiendra un énorme point positif: l’IA nous fait entrer dans une ère «orientée vers les données», ce qui, à terme, nous permettra de prendre des décisions éclairées par la forces des faits.

Créer un «hub» technologique: l’exemple de Boston dans le digital health

Lors d’une récente rencontre, un interlocuteur helvète me lança: «sur quoi les politiques se basent-ils pour prendre de telles décisions?» Il y avait effectivement de quoi rester abasourdi par les 500 millions récemment promis par le Gouverneur de l’Etat du Massachusetts Charlie Baker pour le soutien aux sciences de la vie sur les cinq prochaines années. Précisons qu’un milliard avait déjà été engagé depuis 2007. Ces montants laissent pantois.

Quel constat? Boston est LA Mecque dans ce secteur et tient fermement à conserver cette place, qui lui est enviée aux quatre coins de la planète. Beaucoup ont tenté de copier cette fameuse «recette», ce miracle étatsunien. Ne nous leurrons pas: le liant de tous les aspects dynamiques et innovants du Grand Boston (et, par extension, de la Silicon Valley, d’Austin, et j’en passe) sont propres au lieu. Bien évidemment, certains piliers sont nécessaires, on peut citer la qualité de la recherche, le volume d’investissements et d’autres.

Plusieurs conditions cadre favorisent cet engouement général pour l’innovation et l’entrepreneuriat, mais pas seulement.

Quel rôle les politiques jouent-ils afin de permettre cet essor? Dans l’Etat de la Baie, on assiste à une forte convergence de la recherche, des startups, des grandes entreprises, des investisseurs et des politiques, qui donne lieu à un écosystème qui se développe à vive allure. Rajoutez à cela le penchant nord-américain à voir grand et le cocktail explosif propulse la Côte Est sur le devant de la scène. L’effet boule de neige se charge du reste, sans pour autant que les acteurs se reposent sur leurs lauriers. Le résultat est sans appel: c’est ici que cela se passe, la région n’a rien à envier à la Californie.

Prenons l’exemple du «digital health» qui est un des secteurs en plein boom et qui vise à intégrer les évolutions digitales dans le monde de la santé. L’approche du monde politique est multi-sectorielle:

  • Soutien gouvernemental: l’état a multiplié les partenariats public-privé pour encourager les initiatives dans le secteur. Citons par exemple les accélérateurs PULSE@MassChallenge et TechSpring qui ont bénéficié d’un soutien global de 250 000 dollars. Ces laboratoires de l’innovation facilitent l’entremise entre partenaires stratégiques, les talents et les experts dans l’industrie. S’ensuit un énorme gain de temps lors du lancement de projets pilote, ce qui entretient, par voie de conséquence, l’excitation des acteurs dans le milieu. Les politiciens s’entourent de conseillers triés sur le volet qui sont des spécialistes renommés. Cela permet également un meilleur dialogue entre les mondes du privé et du public afin que des initiatives progressistes voient le jour. On crée des mesures incitatives et on enlève les barrières.
  • Activités universitaires: sans talents, la recherche, l’innovation et l’entrepreneuriat ne pourraient pas subvenir à leurs énormes besoins en employés qualifiés. Le Massachusetts partage ce problème avec la Suisse: c’est un des rares états côtiers à assister à un «brain drain». Toutefois, il semblerait que cet exode de têtes pensantes ralentirait, grâce notamment à des projets tels que le MIT Medicine Hackathon, compétition réunissant des spécialistes (médecins, ingénieurs, designers, etc.) issus de domaines variés afin de plancher, un weekend durant, sur des solutions innovantes et disruptives dans le domaine de la santé. Encore une fois, on simplifie l’échange plutôt que de renforcer des comportements de tour d’ivoire.
  • Collaboration entre les acteurs de la santé: bien que les startups actives dans le digital health et les hôpitaux aient en commun le but d’améliorer les soins, les collaborations ne sont pas toujours aisées à mettre en place. Pour remédier à cette situation, prenons l’exemple de l’iHub du Brigham Women’s Hospital. Cette cellule de l’innovation fait partie intégrante de l’hôpital afin de trouver des solutions aux diverses requêtes des médecins, infirmiers et patients. Ces solutions sont soit achetées à des startups existantes, co-réalisées ou alors développées en interne dans leur intégralité. Aussi, les startups extérieures sont invitées à bénéficier des ressources de l’institution en termes de bases de données, de conseils et d’expériences du corps médical et peuvent valider leurs approches, produits et marchés. La transformation numérique peut s’opérer de la meilleure des façons grâces à de telles entités directement implantées au sein des hôpitaux et permet d’accélérer la commercialisation d’idées innovantes dans le secteur.
  • Investissements: bien que les sommes engagées par les venture capitalists soient encore dominées par les projets biotech, medtech et pharma, les investisseurs n’ont pas tardé à diversifier leurs portfolios pour y inclure des jeunes pousses dans le domaine du digital health. En 2015 seulement, 378 millions de dollars ont été investis dans ces startups bostoniennes. En 2016, les accords dans ce secteur totalisaient 966 millions dans le Grand Boston, juste derrière la région de la baie de San Francisco. Tout cela a contribué à créer un formidable élan qui attire de plus en plus d’investissements et favorise l’émergence d’initiatives innovantes dans le domaine.

Au final, les cercles vertueux ne se basent pas uniquement sur les politiques publiques, mais ces dernières peuvent montrer l’exemple et concrétiser mesures qui encourageront à leur tour les autres acteurs de l’écosystème à monter dans le wagon de l’innovation.

L’innovation et ses exponentielles

«Exponentielle» – au même titre que «renouvelable», cet adjectif est devenu nom commun dans le jargon étatsunien de l’innovation. Il désigne les domaines qui ont démontré une évolution vertigineuse, ceux où le maître mot est vitesse. Un vrai raz-de-marée.

Il y a encore quelques années, des technologies émergentes telles que le graphène, la génomique, les robots, la réalité virtuelle, l’intelligence artificielle, etc. prenaient de vitesse la loi de Moore. A savoir que leurs performances relatives au coût (et à la taille) faisaient plus que doubler tous les douze à dix-huit mois. On assiste désormais aux effets de ces mêmes technologies sur les industries, sur les modèles d’affaires ainsi que sur les stratégies d’entreprises.

Lors d’un récent sommet organisé par Singularity University à Boston, Jennifer McNelly, présidente du conseil de compétitivité des Etats-Unis, martèle: «Nous devons investir sur le long terme et se distancer du modèle traditionnel des venture capitalists [qui choisissent systématiquement un retour sur investissement à court terme].»

Ce message est à méditer car le défi est de taille : trouver de nouveaux moyens de financement afin de répondre aux besoins, ainsi qu’au rythme extrêmement soutenu – exponentiel – du développement technologique.

«Nous allons devoir mettre en place de nouvelles mesures incitatives afin de passer de «start-up» à «scale-up» en termes de production industrielle.» rajoute-t-elle. Et celles-ci devront é également être mises instaurées par les politiques.

Les «exponentielles» représentent des opportunités et il est nécessaire de ne pas laisser nos peurs s’y cristalliser. L’animateur radio Tom Ashbrook lançait la semaine passée: «L’innovation : elle n’est pas tout le temps bienvenue mais elle s’invite quand même chez vous.» Conscient de ce constat, il est donc indispensable  de souligner que d’énormes retombées sont à attendre du côté de la santé, de l’éducation, des matériaux, des modèles d’affaires et j’en passe.

Toutefois, il est légitime devant ce tsunami de nouveautés de se demander comment intégrer  de telles avancées dans les entreprises actuelles? La question est pertinente car la nécessité d’assimiler les opportunités qu’offre cette intense période sera la seule façon de se prolonger la durée de vie d’une entreprise. Rappelons un fait, l’espérance de vie d’une grande entreprise dans le fameux «S&P 500» est passée de 33 ans en 1965 à 20 en 1990 et les analystes suggèrent 14 ans en 2026.

Comme le mentionnait Geoff Tuff de Deloitte par rapport à la stratégie que doit adopter une société: «Il est judicieux de méthodiquement prévoir les étapes à suivre afin d’avancer dans ce brouillard d’opportunités.» La marche à suivre suggérée est la suivante:

  • Etudier certaines «exponentielles» liées à son industrie et envisager leurs les conséquences
  • Explorer leurs potentiels
  • Expérimenter avec des prototypes
  • Etre programmatique: le temps est révolu de ne se fier qu’à son inspiration dans le monde de l’innovation.

Pour beaucoup, le défi est colossal et la nécessité d’une plus grande collaboration est primordiale. La Confédération se doit aussi de participer à ces efforts en contribuant à l’accompagnement ainsi qu’au soutien des entreprises dans cette transition brutale due aux exponentielles.

Pour tous, l’important est de ne de pas s’endormir dans l’inaction. Il faut se préparer hic et nunc au chamboulement en cours.