La décision par algorithme

Transcription

1 La décision par algorithme les effets de la transition numérique dans les sciences de l'ingénieur, le marketing et la médecine Nicolas Vayatis (CMLA - ENS Cachan & CNRS)

2 La mort des experts

3 Des métiers d experts sont entièrement automatisés : deux exemples d intermédiation dans les systèmes d enchères Finance Marketing Modélisation du comportement des agents Optimisation d une utilité Trading hautefréquence Robots traders Ciblage d espaces publicitaires Robots de RTB* Modélisation de l environnement Robots Gestion des risques *RTB = Real-Time Bidding Décision

4 Et demain? Conduite Neurologie clinique Politiques publiques CAO

5 Ingrédients et fonctions de la décision par algorithme Monitoring Follow-up «Capteurs» Bases de données Algorithmes de machine learning Interfaces pour les interactions homme-données Recommendations/ Prévisions Exploration scientifique Formation par la simulation Design de systèmes

6 How big data? Les limites du mythe

7 Cas réel 1 - Pour une meilleure recommandation Data sociales Question posée : Data CRM 65k Transactions Social + CRM Ciblage 400k Data Intersection 21M 1k

8 Cas réel 2 - Cascades d information et marketing Question posée : Monitoring de campagnes dans un secteur (ici les marques de luxe) Tweets et re-tweets 16k Après nettoyage 60Mb Data crawler 9Gb - dédoublonnage - suppression des metadata 12 marques Sur 6 ans

9 Et maintenant les bonnes nouvelles! Quelques projets réussis

10 Success story 1 Plan d expériences et tsunamis Problématique : Une simulation présente un coût de calcul important (2h environ) Plusieurs paramètres déterminent le contexte topographique Utilisation d un méta-modèle de substitution au code numérique Contexte : Déferlement d un tsunami en présence d un obstacle au large de la côte Etude de l amplification du run-up et détermination des conditions les plus défavorables

11 Success story 2 - Configuration optimale de systèmes WEC Problématique: Disposition optimale sous contrainte de bathymétrie Contexte : Systèmes hydroliens off-shores (WEC = Wave energy converter) Optimisation de la production d énergie par une ferme de WEC

12 Success story (en cours) Aide au design de systèmes Problématique: Exploration de l espace des cinématiques Contrainte sur le cahier des charges Contexte : Conception innovante de boîte de vitesses

13 Les clés du succès en sciences de l ingénieur Principe du méta-modèle Optimisation Design Capacité de simulation du système Next steps Petits échantillons Relativement peu de paramètres de conception Injection d expertise métier CAE OU hypothèses structurelles Couplage $$/risque

14 Un projet phare : COGNAC G Quantification du comportement et analyse du facteur humain

15 Exemple de projet : digitalisation de tests neurologiques Essais cliniques en cours (HIA Val-de-Grâce, F. Widal, ) dans 20 consultations

16 Les clés Interdisciplinarité et respect mutuel Définition conjointe des protocoles de collecte Ingénierie des données Moteurs mathématiques Interfaces Input métier annotations Maîtrise du capteur Modélisation Ergonomie Prise en compte du contexte Preprocessing Algorithmes embarqués Maîtrise des flux de données Bases de données encadrées et contextualisées

17 Le mot de la fin

18 Quelques points de tension food for thought Aujourd hui Demain? Expert humain Savoir en silo Initiative profitable Secteur public fort (éducation, santé, mobilité) Confidentialité des données et inaction Plein emploi Gaspillage des dépenses publiques Facteur humain Savoir en réseau Action efficace Cohortes googlisées Ethique de l action Dignité (seniors, inactifs) Rationnalisation des dépenses publiques

19 Take-home messages La mort des experts? How big data? Data where are you? Y a-t-il un pilote dans l avion? Le roi est mort, vive le roi La forêt qui cache l arbre Nous contre eux L homme dans (ou hors) la boucle

20 Merci Nicolas Vayatis