J’étais aux Etats-Unis au début des années 80 - je faisais ma thèse à Los Angeles - et c’est seulement à mon retour en France que j’ai pu constater le gros décalage de l’époque entre la France et les Etats-Unis en matière d’informatique. Pour vous donner une idée, lorsque j’habitais aux Etats-Unis, j’envoyais des emails régulièrement à d’autres chercheurs partout dans le monde. A la même période en France, les rares chercheurs qui utilisaient l’email ne pouvaient le faire le plus souvent qu’au sein de leur organisation. Le web, quant à lui, n’existait pas encore.
Je suis retourné aux Etats-Unis pour des raisons personnelles : en fait, j’ai suivi ma femme qui allait développer une branche d’une start-up française à Palo Alto. J’ai trouvé du travail rapidement, comme professeur invité au département d’informatique de Stanford.
Il y avait un dynamisme extraordinaire à Stanford. Dans le groupe de recherche auquel j’appartenais, plusieurs start-up étaient créées chaque année - par exemple, l’un des doctorants d’alors, Anand Rajaraman, a créé un comparateur de prix très vite racheté par Amazon. Me trouvant au cœur de cet écosystème, j’étais persuadé que c’était la normalité de Stanford. Mes collègues plus âgés m’ont expliqué par la suite qu’il s’agissait en réalité d’un âge d’or… j’ai eu une chance extraordinaire !
Il faut savoir que nous nous préparions à cette annonce car Brin et Page nous avaient déjà expliqué le concept en groupe de travail en petit comité. En réalité, j’ai quand même été bluffé par la qualité des résultats de leur moteur. A l’époque, nous avions plutôt l’habitude de la médiocrité des résultats des moteurs de recherche, mais avec Google c’était vraiment différent.
Concernant Brin et Page, je pense qu’il est important de retirer des esprits l’imagerie populaire des deux autodidactes dans leur garage qui ont trouvé seuls un algorithme révolutionnaire. Ils n’étaient ni autodidactes, ni dans un garage ! Il s’agissait de deux étudiants brillants qui travaillaient dans les locaux de Stanford et étaient aidés par l’université et les professeurs qui leur prêtaient des locaux et les machines dont ils avaient besoin. A l’époque également, des industriels venaient en permanence dans nos groupes de travail (alors qu’en France, je n’en ai vus que très rarement !), c’était un échange très enrichissant pour tout le monde. C’était le cœur d’un écosystème bouillonnant et très stimulant.
En fait, Brin et Page ont trouvé leur idée originale dans un papier de John Kleinberg d’IBM. Leur idée brillante a été de reprendre l’algorithme “HITS” de Kleinberg, de le simplifier et de l’appliquer à l’échelle du web afin qu’il puisse classer des millions de pages (ce n’était pas encore des milliards). Il faut avouer que Brin et Page ont eu, en plus de la modification de l’algorithme, de très belles idées comme l’utilisation de grappes d’ordinateurs basiques plutôt que de se reposer sur des serveurs très puissants, et de s’appuyer sur le faible coût des mémoires.
Est-ce que l’on pouvait savoir que ça allait marcher ? Oui, on le savait déjà. Pouvait-on prédire une telle réussite ? Non, car la réussite n’est pas venue que du moteur de recherche… Très rapidement, ils ont construit leur business model sur la pub, et c’est grâce à ça qu’ils ont fait fortune.
Je vous disais que nous n’avions pas prévu le niveau du succès, c’est vrai... néanmoins il y a eu un moment donné où tous les étudiants et les profs de notre groupe souhaitaient partir travailler chez Brin et Page. Le responsable du groupe a dû appeler Brin et Page pour leur demander d’arrêter de nous débaucher pour ne pas mettre en péril la survie de l’équipe. Sans ça, beaucoup d’entre nous aujourd’hui seraient multimillionnaires à l’heure qu’il est !
Ils ont réussi deux choses très différentes : le fait de créer une start-up et le fait de construire un empire - avec tous les nouveaux services qu’ils ont ajouté petit à petit. Pour ma part, je vais vous parler de ce que je connais un peu, à savoir créer une start-up. Ils sont partis d’un besoin criant : le web était génial mais il lui manquait un truc, un bon moteur de recherche. Ils ont senti le besoin très net de trouver la bonne information dans une masse considérable et ont développé une technologie géniale. Personnellement, je trouve que l’algorithme de Kleinberg modifié par Brin et Page est réellement l’un des plus beaux algorithmes que je connaisse.
A vrai dire, je connaissais peu Page mais très bien Brin. C’était un homme d’une créativité démesurée, il débarquait chaque semaine dans mon bureau avec de nouvelles idées farfelues mais souvent brillantes. C’était aussi véritablement un idéaliste. Il faut savoir déjà que “Don’t be evil” n’est pas la devise officielle, qui est “Organize all the world’s information and make it accessible and useful”. Brin était quelqu’un de bien qui voulait faire le bien, il était sans doute naïf mais sincère à mon avis. Il ne faut pas oublier que ces deux jeunes avaient 25 ans, étaient étudiants, n’avaient pas de quoi s’offrir une voiture et du jour au lendemain se sont retrouvés à gérer une fortune colossale.
Pour ma part, j’ai cru pendant très longtemps que leur moteur de recherche n’avait pas de mauvaise intention. Ils sont partis d’une vision sincère mais les investisseurs ont fait de Google une entreprise comme les autres et des biais ont été introduits dans le moteur de recherche.
Cela m’amuse toujours de retomber sur cet extrait de leur papier de recherche qui annonçait la sortie de Google : “We believe the issue of advertising causes enough mixed incentives that it is crucial to have a competitive search engine that is transparent and in the academic realm.” (Nous croyons que la problématique de la publicité génère suffisamment d’incitations contradictoires pour qu’il soit crucial d'avoir un moteur de recherche compétitif à la fois transparent et inscrit dans le monde académique).
Un algorithme, c’est une séquence d’étapes à réaliser afin de résoudre un problème. Qu’il s’agisse de classer les pages du web ou de s’habiller le matin (éviter de mettre ses chaussettes par-dessus ses chaussures, par exemple), il y a toujours plusieurs manières de s’y prendre, et chacune constitue un algorithme. (Pour en savoir plus, il faut suivre le blog de Serge Abiteboul, NDLR)
Ce qui a changé est simplement le fait que depuis le siècle dernier, nous avons construit des ordinateurs qui sont capables de les exécuter pour nous. Et si dès les 18e ou 19e siècles, des savants imaginaient déjà des machines à calculer, ils n’avaient pas imaginé le réseau qui allait permettre à des milliards d’ordinateurs de collaborer.
Grâce à l’informatique, nous avons ainsi obtenu un moyen de faire réaliser par d’autres notre travail et cette combinaison ordinateur / algorithme ouvre un champ des possibles énorme sur ce que nous pouvons créer chaque jour. Un des exemples qui m’a le plus marqué récemment est le nombre d’employés chez WhatsApp (une trentaine) comparé au volume d’utilisateurs de l’application (1 milliard). Sans algorithme, ce serait inconcevable.
C’est pour beaucoup une question de culture. En France nous sommes plus frileux sur ces sujets qu’en Asie ou aux Etats-Unis et la presse française ne nous aide pas beaucoup car elle met davantage en évidence les problèmes qu’autre chose. Les Français aussi sont complexes : à la fois ils prétendent vouloir protéger leurs données personnelles mais continuent cependant à télécharger des applications dans lesquelles ils les donnent à n’importe qui. Ils aiment l’informatique mais avec une crainte sourde de ce qu’elle pourrait réaliser.
La peur principale des gens est la perte de leur emploi qui pourrait être remplacé par des machines. Par exemple, Amazon cherche à automatiser toujours davantage les supermarchés et du coup à mettre les caissières au chômage. Mais la vraie question est de savoir ce que les gens regrettent véritablement : leur travail ou le revenu de leur travail ? Pour moi, c’est le revenu. Si l’on remplace tout le travail des gens par des machines, il ne faut pas que le revenu de ces machines tombe dans les poches de banquiers ou autres mais qu’il soit redistribué. La question n’est donc pas technique mais politique.
Le deuxième problème soulevé est d'ordre philosophique. En effet, jusqu’à aujourd’hui nous avons associé notre vie sociale avec le travail, qui est considéré comme une vertu. Et il s’agit de ne plus travailler… parce que nous serons remplacés par des machines. La transformation actuelle nous paraît brutale mais il ne faut pas exagérer. Nous aurons le temps de nous adapter car elle va quand même prendre du temps : on ne parle pas de 5 ans ou 10 ans mais de bien plus avant que le travail ait quasiment disparu !
Il s’agit plus d’une révolution de la pensée que d’une révolution industrielle. Il ne s’agit pas seulement d’accéder à un nouvel outil, car il faut en parallèle acquérir une nouvelle façon de penser, transformer nos mentalités pour pouvoir l’utiliser. Je pense qu’il faut davantage comparer l’arrivée des algorithmes à l’arrivée de l’écriture plutôt qu’à celle de la vapeur.
Les organisations hiérarchiques, qu’il s’agisse des entreprises ou du gouvernement, ne sont plus à jour pour cet outil et vont devoir s’adapter. Beaucoup de domaines sont touchés par ce bouleversement, la façon de faire de la science a par exemple beaucoup changé : par exemple l’analyse des données a modifié considérablement le métier de climatologue, et dans la biologie même l’ADN peut être étudié comme un programme.
Pour moi l’IA n’est pas un domaine à proprement parler, c’est un argument de vente plutôt qu’une science. Depuis le début, l’informatique n’a qu’un seul but : celui de résoudre des problèmes avec des machines, donc de réaliser des tâches à la place d’humains et qui font intervenir ce que l’on qualifie grossièrement comme de l’intelligence. Dans le machine learning, grâce à une phase d’apprentissage, on peut prendre le même algo et en fonction des données qu’on va lui fournir, il va se transformer. Je trouve ça génial de pouvoir résoudre des problèmes qu’on ne savait pas résoudre avant, comme la reconnaissance d’images. Il y a un autre bel exemple récent avec le jeu de go : on a utilisé un algorithme d’apprentissage qui a analysé les déroulés de parties de différents joueurs, puis a appris à jouer contre lui-même. A l’arrivée, il a dépassé le niveau des plus grands champions. Il ne s’agit pas d’une nouvelle science mais toujours de l’informatique. On ne crée pas une nouvelle science à chaque fois que l’on découvre une nouvelle classe d’algorithmes.
C’est évidemment l’usage que l’on fait de la technologie qui va être diabolique, positif ou neutre. Je renvoie dos à dos les deux points de vue extrêmes sur ce sujet, le “bisounours” qui nous dit “on va tout régler”, et le “frankenstein” se traduisant par “Google nous espionne, Facebook transforme nos enfants en zombie…”. En réalité, les algorithmes ne sont ni l’un ni l'autre. Les algorithmes sont écrits par des humains, et ils peuvent nous aider à mieux vivre ou non. Nous sommes désormais dans une période où nous avons dépassé le cap où la responsabilité est celle des informaticiens pour devenir celle de la société tout entière.
Pour illustrer tout cela, je veux revenir sur le cas de Google dont nous parlions tout à l’heure, qui aujourd'hui pose un problème en lui-même car il peut causer des déséquilibres concurrentiels énormes. Cela n’est pas vraiment la faute des ingénieurs de Google, mais c’est la responsabilité de la société d’imposer des règles du jeu, et celle des citoyens d’utiliser ou non ce moteur de recherche. La seule chose que l’on peut reprocher à Google, c’est de prétendre que les résultats de leur moteur de recherche sont neutres. A titre personnel, j’utilise maintenant Qwant, qui me rappelle le Google du début des années 2000… C’est bien nous qui décidons !
Les grandes entreprises de la tech se sont lancées dans une course au « monopole du Web3 » …alors que le concept même du Web3 s’est développé à contre-courant de cette hégémonie. Avant de penser le Web3 comme une source de profit court-terme, il faut surtout le voir comme une nouvelle vision de partage de la donnée et de répartition de la valeur. Cette vision ne peut véritablement fonctionner qu’avec un changement radical de la culture d’entreprise aujourd’hui basée sur la concurrence et le secret.
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