Une IA peut-elle déposer un brevet ? Le sujet dérange ! Les réactions sont nombreuses !

Mon dernier blog de la semaine dernière sur le statut d’une intelligence artificielle qui dépose un brevet a suscité beaucoup de réactions sur les réseaux sociaux. Le sujet dérange. L’homme se sent menacé.

Face à l’IA, il semble perdre un avantage précieux: son intelligence!

Faisons le point de la discussion.

Dans un premier temps il faut regarder la question juridique: qui a le droit de déposer un brevet? Les systèmes juridiques dans le monde ont des réponses radicalement différentes à cette question. “Aux Etats-Unis, Le droit des brevets utilise les termes d’”inventeur” et de “personne” mais ne précise pas ce que ces termes recouvrent. Ainsi, le droit américain des brevets n’indique pas de manière explicite si un “inventeur” doit être une personne humaine. L’équipe du Dr. Thaler ne s’est pas moins vue refuser le droit de faire reconnaître le système DABUS comme inventeur autonome” (voir l’un des commentaires de mon blog précédent). D’où la tentative actuelle faite par les protagonistes de «Dabus» d’effectuer la demande de brevet en Angleterre. En Arabie Saoudite, la question pourrait être traitée différemment car l’IA au visage humanoïde: le robot Sophia, bénéficie du statut de citoyenneté saoudienne. On peut alors s’imaginer qu’elle pourrait légalement déposer des brevets dans ce pays. A vérifier. Cet exemple montre qu’à l’avenir n’importe quel pays pourrait autoriser l’intelligence artificielle à y déposer ses brevets. Ce n’est plus qu’une question de temps, semble-t-il?

Ensuite se pose une question de société urgente car selon Assia Garbinato, experte data & IA à Lausanne: «le débat sur l’IA est souvent clivé par d’un côté, des sceptiques voire des réfractaires qui occultent la tendance et de l’autre côté, des enthousiastes volontaristes qui font avancer le domaine au risque de passer pour des Jules Verne. Aujourd’hui, le débat sur l’attribution de brevets de l’IA et la complexité juridique qui va en découler, montrent que les volontaristes gagnent du terrain et que le sujet est à prendre au sérieux. Il est certes sage et prudent d’avoir une lecture mesurée et critique de ce que l’IA peut faire ou ne pas faire mais toute attitude qui consiste à nier le potentiel de ce sujet pourrait nous faire passer à côté d’une lame de fond». Donc le monde juridique doit se poser la question au plus vite plutôt que de réfléchir à la taxation des robots (cf. prof. Xavier Oberson, Université de Genève).

Enfin, une question plus générale sur le statut juridique d’une IA vient à l’esprit de beaucoup de commentateurs. S’il est possible d’avoir des œuvres d’art, de la musique, des articles de presse, etc. créés par une «intelligence artificielle» alors le statut social ou économique de celle-ci se pose. Un peu comme la question de l’entreprise anonyme s’était posée à l’aube de la première révolution industrielle. Pour Jacques Merkt, avocat à Singapour, il faut réfléchir en amont à savoir: est-ce qu’une IA comme «Dabus» peut-elle être brevetée? Si oui, alors toute création de celle-ci pourrait faire l’objet de dépôts complémentaires de son propre brevet. Cette approche originale donne évidemment le vertige.

C’est donc bien par le statut de l’intelligence artificielle qu’il faut commencer. Rappelons qu’à chaque révolution industrielle, de nouvelles régulations ou nouvelles lois ont forgés la nouvelle réalité sociale et économique. Il en sera de même cette fois-ci et le statut de l’IA sera au cœur de la transformation de notre monde. Le débat ne fait que commencer.

Une intelligence artificielle peut-elle déposer un brevet?

La question se pose déjà car des juristes anglais ont déposé les premières demandes de brevet au Royaume-Uni pour deux inventions créées de manière autonome par une intelligence artificielle appelée DABUS, appartenant à la compagnie américaine «Imagination Engines».

L’équipe anglaise dirigée par le professeur Ryan Abbott, Université du Surrey au Royaume-Uni a, elle aussi, fait les démarches pour déposer au nom de l’IA les brevets. La question étant: une intelligence artificielle peut-elle déposer un brevet? Car Dabus a généré deux inventions originales qui sont devenues la base de ces deux demandes de brevet.

La première étant une application concerne un nouveau type de récipients de boisson basée sur la géométrie fractale et l’autre, un dispositif destiné à attirer davantage l’attention pour les opérations de recherche et de sauvetage.

L’Office de la propriété intellectuelle du Royaume-Uni a déclaré que cette demande semble être nouvelle, inventive et susceptible d’application industrielle, ce qui constituait le fondement d’une invention sur laquelle un brevet peut être déposé. L’office n’a pas été plus loin pour l’instant car la question est de savoir si une IA peut être un inventeur est toujours une question ouverte et qui pourrait ne pas être facilement résolue. Aucun pays n’a de loi spécifiant expressément si une invention générée par une IA peut être brevetée ou admissible en tant qu’inventeur. Et les lois n’indiquent pas à qui appartient une invention générée par l’IA.

En droit des brevets traditionnel, un inventeur devient le titulaire d’un brevet. La plupart des gouvernements limitent le droit d’inventeur à des personnes physiques. L’équipe de juristes britanniques affirme qu’une telle approche ne devrait pas être utilisée pour nier la protection des œuvres générées par l’IA. Dans les demandes de brevet relatives aux inventions de Dabus l’IA a, semble-t-il «rempli» de manière fonctionnelle l’acte conceptuel qui constitue la base de la qualité d’inventeur, a déclaré le professeur Abbott, membre de l’équipe de chercheurs. «Il ne ferait aucun doute que l’IA était le seul inventeur s’il s’agissait d’une personne physique. La bonne approche consiste à classer l’IA en tant qu’inventeur et à attribuer à son titulaire le cessionnaire ou le titulaire de ses brevets.»

Les demandes au nom des inventions Dabus peuvent obliger les offices de brevets, les tribunaux et les législateurs à mettre à jour leurs pratiques en matière de brevets. Abbott note que des inventions générant une IA étaient revendiquées depuis des décennies, mais qu’un inventeur d’IA n’avait jamais été divulgué dans une demande de brevet. Dabus a été créé par le Dr Stephen Thaler, CEO d’Imagination Engines. Thaler est titulaire d’un doctorat en physique de l’Université du Missouri et a mené une longue carrière dans la recherche d’applications pour les réseaux de neurones. Dabus est une «machine de créativité» dotée d’un système de réseaux de neurones qui génèrent de nouvelles idées en modifiant les interconnexions des réseaux.

Au regard de ce qui se passe avec d’autres IA, comme en peinture ou en écriture automatique, on peut admettre que l’IA pourrait fondamentalement changer la manière dont la propriété intellectuelle est protégée. Dans certains cas, l’IA n’est plus un simple outil, mais un système complexe capable d’automatiser l’innovation et donc se pose la question de la propriété de l’innovation. Une nouvelle ère s’ouvre.

(extrait article BBC)

Google est le plus grand producteur de papiers scientifiques au monde – en tout cas en IA !

On croit – à tort – que l’innovation est un processus linéaire qui démarre par la fabrication du savoir dans les grandes écoles, du type EPFL et gagnerait ensuite l’économie, notamment à travers les start-ups. C’est ce soit disant modèle de la Silicon Valley tellement rabâché aux « nuls*» qui prédomine encore la représentation du monde de l’innovation. En fait, c’est rarement le cas et dans le domaine de l’IA (notamment dans le cas du « Machine Learning ») ce n’est pas du tout la réalité car ce serait plutôt les entreprises qui sont en avance et qui donnent aux grandes écoles leurs savoirs !

Facts :

La victoire, il y a déjà deux ans, du programme DeepMind de Google sur l’un des meilleurs joueurs de go mondial a bouleversé le monde académique. Il était désormais clair qu’à l’avenir, il faudra compter sur eux. Leurs programmes auto-apprenants appelés « machine learning » (voir définition ci-dessous) ont des capacités de faire des analyses prédictives qui permettront d’optimiser notamment les processus industriels.

Il y a quelques semaines s’est tenu à Los Angeles, le grand rassemblement des spécialistes mondiaux du « machine learning » (ICML). Et sur les 800 papiers scientifiques présentés, la très grande majorité des papiers venait de Google**, Facebook avec Zurich Eye, IBM avec Watson, Amazon avec Alexa, etc. Les entreprises inventent plus rapidement que les académiciens. Les rôles semblent s’inverser !

En Suisse aussi :

Quand l’innovation s’accélère les entreprises n’ont pas le temps d’attendre la sortie de nouveaux ingénieurs des Grandes Ecoles. Ils forment leurs personnels à l’interne. Les plateformes Google, les MOOC (Massive On-line Open Courses) ou encore les sociétés de services sont sollicitées. Il faut aller vite et l’on « bypasse » le système de l’éducation classique.

Regardons juste deux exemples romands.

D’abord, parlons du précurseur Vidi System dans le Canton de Fribourg. Leader mondial de la vision industrielle, ils ont devancé de plusieurs années les Grandes Ecoles dans le « Machine Learning » dans ce domaine. Leur système permet aux machines de voir ce qu’elles font et de se corriger elles-mêmes le cas échéant. Inouï. Tellement fort qu’ils ont été rachetés par les bostoniens de Cognex !

Ensuite, il faut regarder ce qui se passe dans l’industrie suisse de la machine-outil qui elle aussi, s’est emparée du « machine learning » sans passer par la case des Grandes Ecoles.

À Delémont, les ingénieurs de chez Willemin-Macodel ont fabriqué une machine la 701S capable d’auto-réglages.

Courte explication :  La matière à usiner est vissée sur un posage. Une broche se déplace selon les instructions de la commande numérique pour réaliser les formes prévues par dessin technique, transformé en instruction d’usinage.

Les platines de montre les plus complexes peuvent nécessiter jusqu’à 80 opérations différentes : fraisage, perçage, alésage, chaque enlèvement de matière nécessite un outil différent. Après les avoir choisis parmi environ 500 références, un opérateur doit fixer chaque outil coupant sur un tasseau à l’aide d’une pince et d’un écrou. Pour les pièces les plus complexes, cette opération préliminaire peut nécessiter jusqu’à un jour de travail au total

Les nouvelles Willemin-Macodel 701 S, elles, changent la donne pour chacun des paramètres elles font leurs propres mesures et appréciations : elles décident en somme.

Au final, le temps de fabrication est plus court.

Machine Learning

La victoire, il y a déjà plus de deux ans, du programme DeepMind de Google sur l’un des meilleurs joueurs de go mondial a bouleversé le monde de l’informatique. Il est désormais clair qu’à l’avenir, les ordinateurs vont pouvoir faire mieux que l’homme toutes sortes de tâches. Des programmes auto-apprenants appelés « machine learning » ont des capacités de faire des analyses prédictives qui permettront d’optimiser les processus industriels afin d’obtenir par exemple, des analyses en temps réel notamment en termes de contrôle.

Les « machine learning » sont des programmes d’ordinateurs qui font appel à plusieurs disciplines dont les mathématiques, les Big Data, l’informatique et les savoirs métiers. Il ne s’agit dès lors plus seulement de programmer les machines pour des tâches répétitives mais qu’elles soient capables d’apprendre par elles-mêmes, comme un humain le ferait grâce à ces algorithmes d’auto-apprentissage.

Références :

* for dummy : série de livres à succès pour apprendre tout sur n’importe quoi !

** Google loin devant tout le monde académique 

 

MONTRES SUISSES : le dilemme de la nouvelle distribution

Vendre sur Internet – en direct avec le consom’acteur comme partenaire c’est bien mais cela casse du même coup les chaînes classiques de la distribution, celles qui font intervenir toutes sortes d’intermédiaires comme : les réseaux de distribution nationaux, les détaillants et magasins indépendants et aussi ses propres boutiques de marque installées, ces dernières décennies dans des emplacements prestigieux, sans oublier le marché gris (légal) de la revente des stocks d’invendus. Bref tout ce qui fonctionnait bien est perturbé par Internet : les prix, les intermédiaires, les réseaux, la vitesse et même la marketing. Tout s’effondre…d’un seul coup.

Ce que les marques horlogères suisses tentent de faire en ce moment, c’est à la fois de maintenir plusieurs systèmes en parallèle : les intermédiaires revendeurs, les boutiques propres et Internet. Mais c’est difficile car les parts de marché des uns et des autres changent sous les coups portés par Internet. Alors on va s’attaquer à un agent « curieux » : le marché gris …celui de la revente des invendus à prix cassé… c’est à peu près ce que fait Internet aujourd’hui sauf qu’on y vend aussi et de plus en plus des montres sortant des usines.

Mais toutes les marques essayent de faire du nettoyage :

Prenons l’exemple du groupe Swatch : s’il réduit en ce moment ces points de vente alors cela va peser sur ses « revenus sell in », car amputé de millions de montres non exportées. Il en résulte également une augmentation des stocks de marchandises. En fait le groupe a été obligé de passer 180 millions de francs cette année dans la comptabilité pour son stock d’invendu, cela porte celui-ci à 7,1 milliards. C’est très important car il s’agit de 18 mois de stock sur certains modèles.

Il a bien sûr d’autres solutions comme celle qu’Audemars Piguet avait – il y a quelques années – choisi pour s’attaquer à ce même problème en rachetant aux détaillants les stocks de leurs propres montres. Opération tout aussi coûteuse.

En fait, il aurait fallu repartir à zéro. Par exemple, on aurait pu privilégier Internet et trouver un accord avec les intermédiaires pour que tout le monde bénéficie de ce nouveau moyen de distribution si puissant. L’idée serait que les intermédiaires deviennent des « marqueteurs spécialisés dans le « User eXperience (UX) » et reçoivent des royalties sur tout ce qui se vend sur leur territoire. On change de dimension : on passe d’un simple acte de vente à un territoire de vente. C’est juste un exemple qui devrait faire appel à plus de créativité chez nos horlogers.

Ce d’autant que les chiffres pour 2019 sont encore très fluctuants. En juin les exportations horlogères ont enregistré une baisse de 10,7%, à 1,7 milliard de francs. Tandis que le premier semestre 2019 a vu une progression de 1,4%, avec plus de 10 milliards de francs. La tendance pour l’année n’est pas claire. Par contre dans les segments de prix « Internet » les méventes vont continuer…c’est certains.

Montres : le point sur la guerre du poignet

L’Apple Watch a été commercialisée il y a 4 ans et 4 mois

Son impact sur l’industrie horlogère suisse fait encore l’objet de controverse.

Mais voici ce que nous savons jusqu’à présent : les ventes de montres suisses – en entrée de gamme (moins de 200 CHF prix export) – ont chuté au détriment notamment de la flambée des ventes des montres connectées tandis que le segment du luxe a été largement épargnée.

Est-ce que cette tendance va se poursuivre ?

Oui et non !

Car on peut s’attendre à l’avenir : disons au cours des 5-10 prochaines années que les ventes de montres suisses d’entrée de gamme vont continuer à diminuer au profit des smart watches.

Les ventes de montres de luxe, tout particulièrement celles qui se vendent à moins de 5’000 CHF, diminueront également car l’histoire de la montre « santé » qui fait le succès actuel de l’Apple Watch va se poursuivre. Il faut voir que la santé capture désormais plus l’esprit (ou le cœur) des acheteurs que la simple montre « prestige ». Et donc une montre de luxe « santé » va certainement apparaître.

Une question demeure : y a-t-il une place pour une montre intelligente suisse à succès ?

Certainement.  Mais pour que cela se produise, il faudrait que les marques de luxe suisses abandonnent leur stratégie actuelle d’utiliser de poussiéreux O/S et des chipsets obsolètes (genre Intel) et faire un effort d’innovation soutenu pour apprendre à rivaliser dans ce nouveau monde.

les guerres du 21ème siècle ont déjà commencé : sans soldat !

Cette semaine le monde a basculé : un drone abattu a déclenché une cyberattaque.

Le 20 juin dernier, l’Iran a été capable d’abattre un drone américain. Celui-ci appartient à la famille des Global Hawk qui sont les drones de reconnaissance historiques américains. Des engins capables d’espionner les communications au sol depuis une altitude de près de 20 km. Le RQ-4A Global Hawk qui survolait les eaux internationales selon Washington, a une envergure similaire à celle d’un Boeing 737. Il est bien plus imposant et lent que les très redoutés drones Predator ou Reaper utilisés par l’armée américaine pour des missions d’attaques ciblées.Ces drones volent lentement à dessein car leur objectif est de collecter autant d’informations que possible. C’est en fait, un avion espion sans pilote.

Le 21 juin après avoir hésité, le président américain Donald Trump a annulé en dernière minute des frappes aériennes contre l’Iran après la destruction de ce drone de surveillance. Il a en revanche autorisé secrètement des représailles sous forme de cyberattaque contre les systèmes de défense iraniens, ont affirmé Yahoo ! News et leWashington Post.

Selon le Washington Post, une des cyberattaques a visé des ordinateurs servant à contrôler des lancements de missiles et de fusées. Selon Yahoo ! News,l’autre attaque informatique a frappé un réseau d’espionnage chargé de surveiller les passages de navires dans le détroit d’Ormuz.

On savait que des avions sans pilote –les drones– pouvaient espionner, attaquer et éventuellement se défendre …on savait aussi que de petits programmes d’ordinateurs – les bots– étaient capables de détruire d’autres ordinateurs, des capteurs ou encore des dispositifs électroniques… mais ce que l’on n’avait jamais vu c’est cet échange d’attaques sans soldat.

Bref, il faudrait en Suisse réaliser un peu ce qui se passe militairement dans le monde avant d’acheter quelques avions de combat…car les nouvelles guerres du 21èmesiècle seront des guerres sans soldat. Pour un pays qui a basé sa défense sur la milice : le citoyen/soldat c’est une révision déchirante auquel il va falloir s’atteler !

Que nos états-majors militaires suisses méditent un peu la chose.

 

Le numérique: principal levier de croissance selon Gartner

Pour les entreprises : la révolution numérique est un vrai défi. Créer aujourd’hui des applications numériques peut fournir des informations précieuses aux entreprises, mais cela ne sera probablement pas suffisant pour faire de celle-ci un acteur du marché (plutôt qu’un suiveur). Pour devenir une véritable entreprise axée sur le numérique, une entreprise doit repenser fondamentalement la façon dont elle travaille avec son environnement, ses clients mais aussi ses employés. Et dans le domaine du numérique un chantier est particulièrement critique : c’est celui de l’intelligence artificielle (IA). En effet d’ici peu, les dirigeants devront envisager de déployer systématiquement l’apprentissage automatique ou d’autres outils cognitifs dans les processus métier et dans les opérations de base afin de prendre en charge la prise de décision basée sur les données. De même, l’IA va créer de nouvelles offres et de nouveaux modèles commerciaux. Ce ne sont pas des étapes mineures, mais étant donné que les technologies de l’IA se normalisent rapidement dans tous les secteurs, devenir une organisation alimentée par l’IA sera probablement plus qu’une stratégie de réussite : ce pourrait être un enjeu de survie.

Pour vérifier cette vision posons quatre questions à Xavier Seyfried un grand expert de la pensée entrepreneuriale (C-level) chez Gartner (une des principales entreprises d’analyses économiques et technologies)

Question 1 Quelles sont les technologies émergentes qui vont affecter les modèles commerciaux de demain ?

Chez Gartner, au travers de nos Hype Cycles (voir  figure ci-dessous), nous capturons et analysons toutes les technologies qui affectent (horizon de deux ans) ou affecteront demain les modèles commerciaux (jusqu’à un horizon de 10 ans). Le Hype Cycle des technologies émergentes classifie plus de 30 tendances dans les détails avec leur état d’avancement.

A court-terme, les tendances telles que l’AI (weak AI à l’opposé de strong AI), le Machine Learning, la digitalisation des écosystèmes sont celles que nous retrouvons intégrées à bon nombre de projets d’entreprise.

A moyen-terme, les tendances telles que expériences immersives, digital twins, ubiquitous infrastructure, do-it-yourself biohacking (usage des technologies pour l’amélioration de l’humain) font l’objet de prototypes parfois avancés

A plus long-terme, les tendances telles que 4D printing, quantum computing, strong AI (simulation des capacités cognitives humaines) attirent toute l’attention des entreprises qui ne veulent pas prises être au dépourvu et sont régulièrement discutées et évaluées dans des comités d’innovation.

Figure 1 : Hype Cycle for Emerging Technologies, 2018

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Question 2 Le numérique doit-il être compris en profondeur par le top management ?

Le top management doit maîtriser les aspects suivants :

  • Connaitre les principales technologies et en connaitre leur maturité pour décider de leur utilisation dans son contexte et dans le bon timing/tempo. En prenant connaissance des Hype Cycles, ils peuvent ainsi obtenir une vision d’ensemble des tendances par secteurs/industries (banque, santé, etc…), par fonction de l’entreprise (RH, Gestion client/CRM), et même par initiative (Drones et Robots mobiles) et en déduire les niveaux de maturité
  • Evaluer les technologies sur la base de business cases détaillés en s’appuyant sur leurs équipes
  • Identifier à chaque instant les risques et les opportunités business qui se cachent derrière chaque technologie
    Tableau 2 : Hype Cycle for Consumer Engagement With Healthcare and Wellness, 2018

 

Question 3 : A quoi doivent penser aujourd’hui les « C-level » en urgence ?

Plus que jamais, ils doivent penser aux menaces qui pèsent sur la croissance et la rentabilité de leurs modèles d’affaires, évaluer les nouveaux entrants et les disrupteurs et décider d’investissements dans le domaine du digital afin de renforcer leur positionnement stratégique (optimisation digitale) ou changer radicalement de modèle d’affaire (transformation digitale) ou bien envisager des solutions mixtes entre optimisation et digitalisation.

Selon notre CEOSurvey 2019, les préoccupations des CEOs sont la croissance (53%) et les aspects technologiques (32%). Ce dernier sujet est relativement nouveau cette année démontrant ainsi la prise de conscience toujours plus forte que le numérique est un levier essentiel dans l’élaboration des modèles d’affaires de demain, notamment dans le développement de partenariats avec des écosystèmes. A titre d’exemple, nous pouvons mentionner les synergies digitales qui existent entre les acteurs de la santé (assurances, médecins, fournisseurs de contenu en ligne, pharmacies) et le rôle croissante des assistants virtuels comme Alexa d’Amazon qui enrichissent l’expérience client/patient.

2019 CEO Survey: The Year of Challenged Growth

Question 4 : Comment former la prochaine génération de « C-level » .

L’un des principaux défis de la transformation numérique est l’écart qui peut exister entre les compétences internes, la faculté d’adaptation des ressources et le besoin de digitaliser le business au travers d’initiatives stratégiques.

Dans de nombreuses organisations, les employés ont du mal à suivre le rythme d’évolution technologique et des attentes croissantes quant à la façon dont la technologie apporte de la valeur. Cet écart doit sans cesse être comblé et nécessite de mettre en place des programmes de dextérité digitale menés conjointement par l’IT et les RH. D’un point de vue RH cela affecte les processus de recrutement, le onboarding, la formation continue, l’engagement du collaborateur et les stratégies de plan de carrière. D’un point de vue IT, cela concerne le lieu de travail numérique comme stratégie d’entreprise visant à améliorer la dextérité numérique de la main-d’œuvre grâce à un environnement de travail attrayant et intuitif. Beaucoup d’entreprises ignorent que la dextérité digitale doit être accompagnée par des approches spécifiques.

(Définition Gartner de Digital Dexterity : La capacité et le désir d’exploiter les technologies existantes et émergentes afin d’obtenir de meilleurs résultats économiques supérieurs.)

Enfin, un élément essentiel dans la capacité des ressources d’entreprise à s’aligner avec les objectifs stratégiques est de travailler sur le changement culturel. C’est un thème que nous traitons avec grand succès sous plusieurs angles : le développement du leadership, les « peer groups », les interactions avec nos analystes, autant d’activités que nous organisons lors de nos événements en Suisse Romande, à Zurich et au niveau européen.

 

Merci à Xavier Seyfried pour cet interview

 

 

La délocalisation/désindustrialisation de l’industrie suisse 

Une entreprise industrielle sur deux pense à délocaliser dans les trois prochaines années ou à externaliser ses activités à l’étranger, selon une enquête du “Swiss Manufacturing Survey” réalisée par l’Université de Saint-Gall (2018).

De plus, le nombre d’entreprises du secteur secondaire (hors construction) ne cesse de baisser ces dernières années : 44’648 en 2014, 43’913 en 2016 pour env. 43’000 aujourd’hui (source : OFS).

Ce n’est pas énorme mais c’est tout de même une lente érosion.

Que faire ?

A ce double mouvement de délocalisation/désindustrialisation, les autorités semblent totalement démunies. Et pourtant, il y a quelque chose à faire : accélérer la révolution numérique en favorisant la mise en place d’une industrie 4.0.

Pour ce faire, il faut d’abord changer le « logiciel » des stratégies de formations tertiaires notamment les HES mais aussi celle de la filière apprentissage ou les aides publiques comme « Innosuisse ». Penser numérique, c’est la seule porte de salut. C’est donc enseigner les algorithmes, le codage et le machine learning. Aujourd’hui, le software est aussi important que le hardware. C’est une transformation profonde de notre système de formation auquel il faudrait s’atteler. Cela n’arrive qu’une fois à chaque révolution industrielle. Il faut s’y préparer immédiatement.

Car l’industrie 4.0 est aussi une chance pour les emplois de demain et pourrait aussi favoriser une industrie locale. La 3D, l’IA et l’IoT sont par exemple des technologies de proximité.

On pourrait donc assister à une relocalisation des entreprises si l’on est capable collectivement de relever le défi du numérique.

À l’image d’Adidas qui a re-localisé une usine 4.0 en Bavière ou de Novartis à Stein-am-Rhein, on constate que des usines ultra-modernes reviennent sur les territoires à haute valeur ajoutée  (ceux à salaires élevés) parce que la 4ème révolution industrielle a besoin de gens hautement qualifié pour faire marcher ses usines (Adidas et Novartis ont fermés des usines ailleurs en Asie et en Europe pour faire ce “move”)

La solution passe par le numérique. Il faut donc accélérer le mouvement !

HORLOGERIE: nouvelles du front: la guerre Apple versus les Suisses

En 2019: Apple Watch aura gagné la guerre commerciale de la montre

En effet selon Strategy Analytics, une firme d’analyse économique, Apple aurait vendu 9,2 millions d’unités au quatrième trimestre de 2018. Cela représente une hausse de 18% par rapport aux 7,8 millions du même trimestre en 2017. Au total, Strategy Analytics suggère qu’Apple aurait livré 22,5 millions d’unités de la “Apple Watch” en 2018. C’est presque autant que ce l’industrie horlogère suisse a fourni dans son ensemble (23,7 millions en 2018). Et donc au vu des chiffres du premier trimestre 2019 soit +49% pour Apple et -14,6% pour les suisses…les jeux sont faits…Apple est déjà devant !

C’est évidemment dans la tranche des montres à moins de 500 CHF qu’Apple a fait le plus mal aux horlogers suisses qui ont vu fondre leur part de marché (la chute des volumes s’est poursuivie en avril 2019, avec un repli de 17,1%, soit 330’000 pièces de moins en un mois selon les statistiques de la FHS).

Donc contrairement à ce que prétendaient certains horlogers – il y a encore deux ans – la montre connectée a bien entamé des parts de marché aux suisses. Le haut de gamme restant pour l’instant dans leurs mains … on peut cependant se demander jusqu’à quand ? On va d’ailleurs le savoir très vite car Apple planifie de revenir sur le haut de gamme avec ses montres « edition » dès cet automne. Avec des « complications » de plus en plus fiables dans le domaine médical, Apple tient le bon bout. Apple monte en gamme et les suisses vont reculer encore. Pari tenu !

Quelques chiffres : En comparaison aux 17,7 millions de montres livrées en 2017 et aux 22,5 de 2018, il semblerait que le premier trimestre 2019 soit encore meilleur. En effet, l’Apple Watch 4 cartonne depuis qu’un capteur cardiaque est intégré à la montre. Au total, le marché de la montre connectée, c’est 45 millions pour 2018 dont 50% pour Apple. Ces chiffres placent Apple au sommet du secteur des montres intelligentes avec Fitbit loin derrière avec ses 5,5 millions d’unités en 2018, Samsung est troisième avec 3,3 millions d’unités livrées, suivi de Garmin avec 3,2 millions.

En termes de part de marché des montres connectées, Apple a une avance considérable. Les suisses y sont quasiment absents !

 

L’économie se dématérialise au profit de l’IA !

avec Philippe Grize, Directeur du domaine Industrie He-Arc

Depuis la première révolution industrielle la machine a pris une part importante dans la création de richesse de nos économies avancées. Le train, la voiture, l’avion mais aussi les machines à laver, à café, la photocopieuse, le fax puis l’ordinateur, avant l’avènement du téléphone mobile, etc. l’évolution de notre société est ponctuée par l’apparition de nouvelles machines et objets dédiés à notre confort et à l’efficacité du travail. Avec la révolution numérique les choses vont encore changer drastiquement car la plupart des « machines » seront virtuelles. En effet, avec l’intelligence artificielle (IA) on aura avant tout à faire avec des algorithmes de type auto-apprenants qu’on appelle curieusement « machine learning ».

Cette appellation n’est en fait pas usurpée car ce sont de véritables machines dont les rouages sont fait d’algorithmes.

Tout se passe -symboliquement- avec des données comme matière première, comme l’acier peut l’être dans l’industrie, qui sont transformées, assemblées, packagées et valorisées sous forme de produits commercialisables. L’économie se dématérialise en quelque sorte mais les services et la création de valeur restent bien réels.

Et le plus important changement tient dans l’autonomie de la machine. Par exemple la voiture autonome, les drones sans pilote, etc. Mais attention ne pas confondre autonomie et indépendance, car ces «machines» restent pour l’instant dépendantes de l’homme en ce qui concerne leur conception, leur mise en fonction ou leur approvisionnement en énergie (l’homme pouvant heureusement toujours tirer la prise…).

Mais la machine après avoir été longtemps sous l’emprise de l’homme s’émancipe.

C’est le«marqueur» de notre époque.

Les conséquences économiques que cela peut représenter sont encore à venir mais des gains en compétitivité et en productivité vont surgir de l’application de l’IA dans l’industrie et de nouveaux produits vont voir le jour, connectant directement les clients avec les fabricants qui sauront tout de leurs habitudes, comme Google sait tout de nos déplacements et de nos centres d’intérêts. Par exemple les nouvelles machines-outils auto-apprenantes vont remplacer celles à commande numérique et planifieront leur besoin en maintenance avant que ne survienne une panne et un arrêt de production.

On change de génération !

Et les aspects économiques sont tout simplement énormes, les gains dans l’industrie sont estimés à plus de 10’000 Milliards. Il est clair que seul les industriels qui sauront maîtriser les compétences en IoT (Internet des Objets), en Big Data et en IA, donc en machine learning, seront les vainqueurs de la 4èmerévolution industrielle.

Restent encore la question de la valorisation par de nouveaux business models industriels. Ils vont aussi devoirchangerdeparadigmesàl’instardumodèle « Software as a Service », les fournisseurs seront rétribués lorsque leurs machines aura fabriqué les bonnes pièces au bon moment, ce sera l’avènement du « Machine as a Service ». En effet, les chaines de valeurs digitales et le cloud computing von également dématérialiser les modèles d’exploitation actuels. Les entreprises établies de longue date devront procéder à d’importants changements et imaginer de nouvelles façons de générer des profits basés sur les données valorisées en services. Comme les sociétés Airbnb et Uber qui ont transformé des«services traditionnels»en industries reposant sur des applications dématérialisées sur le cloud.

Il est temps que les entreprises industrielles traditionnelles fassent de même avant qu’un «nouveau parvenu» ne les déloge!