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Gwendal Bihan (Axionable) : l’intelligence artificielle de confiance concilie impact positif et rentabilité

Après 3 ans d’existence, Axionable, spécialisée dans la data et l'IA, a annoncé en début d'année opérer un pivot stratégique autour d'un IA à finalité durable.

Nous avons voulu savoir où en était la société et avons interviewé Gwendal Bihan, son CEO.

Intelligence Artificielle durable et responsable : pourquoi cette nouvelle approche  ?


Nous sommes aujourd’hui les spécialistes du conseil en Intelligence Artificielle durable et responsable auprès des grandes entreprises. Après 3 années de développement rapide, rentable et autofinancé, nous avons ressenti le besoin de nous spécialiser pour marquer notre différentiation sur le marché, aligner notre positionnement avec nos valeurs et répondre au besoin de sens de l’équipe. Il y a environ un an, nous avons fait le choix de nous concentrer sur les cas d’usages à finalité durable et responsable d’intelligence artificielle. Ainsi, nous allons identifier, développer et mettre en production des solutions d’intelligence artificielle qui répondent non seulement à des besoins métiers mais aussi à des enjeux sociétaux.

Nos champs d’application sont alignés sur les objectifs de l’ONU pour le développement durable. En particulier : prévention des risques, anticipation du changement climatique, finance et investissement responsable, chaîne d’approvisionnement durable, efficacité énergétique, transformation du travail, lutte contre les discriminations, etc.

Qu'est-ce qu'une IA de confiance ?

L’IA de confiance regroupe des bonnes pratiques à mettre en œuvre pour développer des solutions IA de façon responsable. La Commission Européenne a par exemple défini un cadre autour de 6 grands axes qui fait plutôt consensus dans l’écosystème :

  1. Gouvernance : la description des rôles et responsabilités dans la gestion des données et des algorithmes (ex : description des droits et habilitations pour modifier les données et paramètres utilisés dans un algorithme)
  2. Robustesse : la résistance des modèles à des attaques externes (ex : capacité de tromper la caméra d’une voiture autonome avec un faux panneau)
  3. Vie privée : le respect de la vie privée et du RGPD (ex : la gestion du droit à l’oubli des consommateurs. C’est-à-dire supprimer ces informations dans le jeu de données d’un algorithme)
  4. Explicabilité : la capacité d’expliquer dans des termes simples comment fonctionne un algorithme (ex : être en mesure d’expliquer sur quels critères un algorithme octroie ou refuse un crédit pour chacun des clients)
  5. Inclusion & Diversité : identifier les biais des algorithmes (ex : genre F/H, âge, adresse postale) et les « dé-biaiser » 
  6. Écoconception ou frugalité (GreenAI en anglais) : l’efficience énergétique des modèles (ex : limiter l’utilisation des modèles de deep learning très gourmand en électricité ou encore utiliser moins de données)

Chez Axionable, nous avons développé notre propre solution d’IA de confiance, baptisée RML pour « Responsible Machine Learning ». Elle garantit l’utilisation de l’état de l’art en matière de méthodes et d’outils de développement responsable de l’IA. Nous systématisons son utilisation pour accélérer les projets chez nos clients.

Pour nous, c’est aussi faire en sorte que l’IA déployée ait du sens et assiste les entreprises dans la création d’une valeur durable. Cette IA doit d’une part être utilisée de manière responsable, avec un impact positif et mesurable pour l’entreprise elle-même et pour l’ensemble de la société.

Dans quelle mesure, à quelle profondeur votre approche est transformative pour vous ?

Ce nouveau positionnement a entraîné et entraine pour nos équipes de profonds changements, mais ils ont été très positivement accueillis. 

- Nous avons d’abord pris des engagements internes forts pour inscrire notre positionnement en acte et pas seulement en parole : nous visons 100% de notre CA aligné avec les objectifs mondiaux des Nations Unis d’ici 2021 / Réduction de 50% de notre empreinte carbone dès 2020 / Labélisation B-Corp  / Plus forte inclusion et parité au sein de nos équipes avec 2x plus de femmes dès 2020 / Inscription sur liste noire de certains secteurs d’activité (tabac, alcool, armement, charbon, pornographie) / Revue complète des fournisseurs…

- Nous avons également revu notre offre et notre modèle économique. Nos cibles, nos différentiateurs sur le marché et avons développé notre approche autour de 3 piliers :

L’accompagnement stratégique, la recherche appliquée en IA durable et enfin la mise en œuvre/l’application de l’IA durable dans l’entreprise.

- Nous avons recruté en conséquence : un nouveau Directeur Scientifique renommé et spécialisé en sciences de l’environnement, un Directeur Sutainability, expert en audit énergétique et RSE notamment, bientôt un Directeur de la Finance durable et de l’ESG (Environnement Social et Gouvernance) et d’autres profils plus « juniors » mais spécialistes des problématiques de développement durable. En termes de RH, nous avons mis en place un plan de montée en compétences, un plan de conduite du changement, un baromètre d’engagement, etc.
Globalement, 20% des ressources de l’entreprise pendant 6 mois ont été dédiées à la conduite de ce nouveau positionnement.

Cette conduite du changement en interne est un travail au quotidien et toujours en cours, pour faire réellement et concrètement changer l’ensemble de nos pratiques.

Quelle est la maturité de l'écosystème ?

Nos clients ont toujours été de grandes entreprises et des ETI. Et nous poursuivons avec la même typologie de client, car il est plus compliqué d’engager des projets IA d’envergure avec des PME, mais nous avons néanmoins réfléchi à la nature de notre portefeuille. 

Certains segments sont plus réceptifs que d'autres à mettre le durable au cœur des stratégies. 

Par exemple, dans les services financiers : la banque de détail prend la parole sur ces sujets mais traduit peu la parole en actes pour l’instant versus l’assurance où cela avance davantage car la prévention est historiquement présente et le changement climatique est déjà une réalité avec la hausse des sinistres climatiques (grêle, inondations, …).

Dans l’industrie, secteur historiquement polluant et avec des risques aux personnes élevés, la maturité est en générale plus élevée. La bonne gestion de la sûreté au travail impacte directement la productivité et les normes environnementales contraignent le secteur à se transformer. 

Dans le luxe, c’est la pression des consommateurs qui est le déclencheur, avec un impératif de transformer l’intégralité de la chaine d’approvisionnement et de production pour maintenir le premium des marques.

Quels sont les freins ?

Le contexte économique que nous traversons porte une apparente contradiction : d’un côté la récession brutale oblige les entreprises à se concentrer à court terme sur le « cash-flow », de l’autre elle force à repenser les modèles d’affaires vers plus de résilience et de prise en compte des enjeux sociétaux. Cette opposition historique entre financier et extra financier, entre court et long termes, se résout en considérant le développement durable non pas comme une contrainte mais comme une opportunité de création d’avantages compétitifs et de valeur durable. Certes, certains lobbies souhaitent que tout reparte comme avant, mais la tendance de fond s’accélère, notamment sous l’impulsion des institutions financières qui ont bien compris, analyses et preuves à l’appui, que les investissements combinant profit et impacts sociétaux sont moins risqués et plus performants sur le long terme.

Des exemples clients signifiants ? 

Quelques exemples clients d’utilisation de l’IA avec une finalité :

  • Prédiction et prévention des risques psychosociaux en entreprise
  • Analyse de résilience climatique (canicule, inondation, …) d’actifs physiques pour des industriels
  • Détection de l’absence d’un équipement de protection individuel (casque par exemple) sur un chantier ou dans une usine, à travers l’analyse de vidéo
  • Calcul prédictif de l’empreinte carbone d’une campagne média
  • Eco-conception de la composition de produits cosmétiques grâce à l’analyse sémantique de la base mondiale des brevets

Est-ce un levier business ?

Pour nous, l’IA durable et responsable est plus qu’un levier, c’est tout simplement notre raison d’être. Nous sommes intimement convaincus que concilier impact positif, développement durable et rentabilité est largement accessible et dépasse les enjeux d’image et de respectabilité. La valeur de notre expertise ne se mesure plus uniquement en critères financiers mais s’illustre aussi en contribution pour la Société.

Nous nous sommes fixés 2 ans pour réaliser 100% de notre Chiffre d’Affaires aligné avec les objectifs mondiaux des Nations Unis d’ici 2021 en matière de développement durable. Début juillet 2020, après un quart du parcours, nous sommes en ligne avec cette trajectoire.

Les opportunités d’affaires sont nombreuses car quelle voie plus porteuse d’avenir qu’une approche positive pour l’humain et l’environnement ? L’orientation vers le durable apparaît donc comme une évidence tant intellectuelle que morale mais aussi stratégique.

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