Laurent Daudet, Co-fondateur de LightOn

Vous travaillez sur l’intelligence artificielle depuis bien avant ChatGPT. À quel moment avez-vous compris que nous n’étions plus simplement face à une nouvelle technologie, mais à une véritable rupture ?

Pour moi, le tournant, c’est 2020. Jusqu’alors, je regardais ces modèles avec curiosité : c’était intéressant, amusant, surtout stimulant pour les théoriciens. Puis sont arrivés les ancêtres de GPT. On a commencé à voir des résultats très impressionnants, notamment dans la génération de texte et dans des langues très différentes.

Ce qui était également frappant, c’était la manière dont étaient constitués les corpus d’apprentissage, qui réunissaient une part considérable du savoir disponible sur Internet. Plus les modèles grossissaient, plus ils devenaient performants, et on ne voyait pas vraiment où cela allait s’arrêter.

Là, je me suis dit qu’il y avait quelque chose de réellement nouveau, une vraie rupture. Il fallait s’en emparer comme praticien de l’IA, mais aussi d’un point de vue sociétal, parce que cela allait changer beaucoup de choses : le monde du travail, la société, l’éducation, l’accès au savoir…

L’histoire de LightOn est elle-même marquée par un spectaculaire changement de cap : vous êtes partis de processeurs photoniques utilisant la lumière pour calculer avant de basculer vers l’IA générative. Que raconte ce pivot de la vitesse actuelle de l’innovation ?

Il y a clairement un avant et un après IA générative. Lorsque nous travaillions sur des processeurs photoniques, nous étions sur des technologies passionnantes, mais qui nécessitent beaucoup de temps et d’investissements. Le hardware avance sur des temps longs.

Avec l’IA générative, nous sommes passés à du pur logiciel, avec des cycles extrêmement rapides et des implications économiques et sociétales immédiates. C’est ce qui a déclenché notre pivot.

Nous avons notamment développé des solutions permettant de déployer l’IA générative dans des environnements sécurisés, car un autre enjeu est apparu très vite : celui de la confidentialité. Lorsqu’une entreprise envoie ses données vers des services d’IA externes, elle peut transmettre des informations très sensibles. Beaucoup d’organisations veulent donc conserver le contrôle de leurs données.

Peut-on encore bâtir une stratégie technologique à cinq ou dix ans lorsqu’une rupture peut rebattre les cartes en quelques mois ?

Dix ans, aujourd’hui, c’est très long ! Mais il ne faut pas non plus attendre que la poussière retombe, sinon on ne fait rien. L’IA a déjà beaucoup d’impact et change totalement les choses.

Il faut donc avancer tout de suite, tout en acceptant qu’une stratégie doive être révisée au bout d’un ou deux ans. Elle doit être dynamique et adaptative.

Regardez l’IA agentique : c’est devenu un sujet extrêmement important en très peu de temps alors qu’il ne figurait pas nécessairement dans les feuilles de route des entreprises il y a encore deux ans.

On entend sans cesse que l’IA va nous débarrasser des tâches à faible valeur ajoutée pour nous permettre de nous concentrer sur ce qui fait notre valeur humaine. Mais en sommes-nous vraiment sûrs ? Ne risquons-nous pas de lui déléguer progressivement l’effort intellectuel lui-même ?

Il faut vraiment utiliser l’IA générative comme un assistant. Elle peut nous aider dans certaines tâches, mais elle ne peut pas totalement remplacer l’humain dans beaucoup de métiers.

Cela pose d’ailleurs une question très concrète : comment former les juniors, par exemple dans les cabinets d’avocats, d’ingénierie ou d’audit, si l’IA devient leur premier partenaire de travail ?

Il faut continuer à développer son propre jugement, savoir orchestrer ce que fait l’IA et ce qu’elle ne fait pas, savoir poser les bonnes questions. Nous sommes encore très loin de la promesse d’un remplacement généralisé de l’humain et je ne pense pas, d’ailleurs, que ce soit un futur totalement désirable.

Vous êtes aujourd’hui chargé de la stratégie IA de l’École normale supérieure. Que faut-il désormais apprendre à un étudiant quand une machine peut rédiger, synthétiser, traduire ou coder ? Et jusqu’où faut-il introduire l’IA auprès des plus jeunes ?

Je ne pense pas que donner directement accès à l’IA générative à des enfants de moins de dix ans soit forcément une bonne chose : ils n’ont pas toujours le recul nécessaire.

Les apprentissages fondamentaux doivent continuer à se faire sans IA. Il faut savoir rédiger, résumer, comprendre un texte, en extraire les concepts clés, calculer…

En quelque sorte, on ne devrait sous-traiter une tâche que lorsqu’on sait déjà la faire soi-même. Confier à quelqu’un — ou à une machine — un problème que l’on ne sait absolument pas résoudre soi-même peut être catastrophique, parce qu’on n’est plus capable d’évaluer le résultat.

En revanche, il faut aussi apprendre à utiliser l’IA intelligemment. C’est un outil absolument extraordinaire. J’appartiens à une génération qui a vu arriver la calculatrice en mathématiques. On s’est demandé si elle allait rendre les enfants plus bêtes. Non : elle a aussi permis de s’attaquer à des problèmes plus complexes. Mais cela n’empêche pas de devoir savoir calculer. Avec l’IA, c’est la même chose.

Face à tous ces bouleversements, êtes-vous finalement inquiet ou optimiste ?

Je suis raisonnablement optimiste. Je pense que l’IA peut apporter énormément de choses positives.

Aujourd’hui, je coordonne la stratégie IA de l’École normale supérieure et je vois, dans les sciences, à quel point elle accélère déjà les choses. Elle transforme certains métiers, comme celui de mathématicien. Et partout où il existe beaucoup de données — en biologie, en physique, en chimie — elle permet des progrès absolument colossaux. Je pense que nous verrons également des avancées très concrètes en médecine.

Mais je suis aussi inquiet sur plusieurs sujets. Peut-être d’abord sur la concentration économique. Des transferts de richesse considérables peuvent se produire vers de très grandes entreprises qui, malheureusement, ne sont pas européennes mais principalement américaines ou chinoises.

Il y a aussi tous les risques liés à la désinformation, à l’éducation, à l’accès au savoir… Beaucoup de choses vont devoir être réinventées très vite.

C’est peut-être cela qui est le plus étonnant : les révolutions technologiques précédentes ont mis des dizaines d’années à se déployer. Là, nous avons une révolution qui se diffuse en quelques mois, alors que la vitesse d’adaptation de la société n’est pas toujours aussi rapide.

Justement, l’Europe ne gagnera probablement pas la bataille de l’IA en essayant simplement de reproduire les géants américains ou chinois. Sur quoi peut-elle construire une véritable puissance ?

L’Europe peut avoir une position singulière. Elle n’est d’ailleurs pas seule dans cette situation : le Canada, par exemple, possède lui aussi une recherche de très haut niveau tout en étant quelque peu marginalisé économiquement dans le grand jeu mondial dominé par les États-Unis et la Chine.

Je crois très fortement à la recherche. Les laboratoires américains sont remplis de Français. Il faut pouvoir en faire revenir certains grâce à des programmes ambitieux. Il ne faut pas abandonner non plus tout ce qu’on appelle l’IA « frontière », la recherche sur les modèles les plus avancés. Il doit y avoir des initiatives européennes dans ce domaine.

Mais il ne faut pas essayer de dupliquer aveuglément ce qui se fait aux États-Unis ou en Chine. Nos industriels européens doivent aussi jouer le jeu et investir dans cette technologie.

Nous avons la chance de disposer d’un tissu de start-up de plus en plus dynamique, avec beaucoup de jeunes entreprises européennes très ambitieuses. Notre problème reste le passage à l’échelle pour parvenir à faire émerger de très grandes entreprises.

Et cela ne dépend pas seulement du politique. Cette croissance doit aussi venir des entreprises et des clients, qui doivent désormais adopter massivement ces technologies. Les parts de marché sont en train de se redistribuer de façon absolument colossale.

Vous êtes passé de la physique et de la recherche académique à la création d’une entreprise. Qu’est-ce qui a été le plus difficile à « traduire » du monde de la recherche vers celui des affaires ?

La difficulté, c’est de ne pas tomber sous la séduction de la beauté de la science.

L’intelligence artificielle est une technologie absolument fascinante. Il y a quelque chose de presque magique là-dedans. Mais lorsqu’on entre dans le monde des affaires, il faut faire des produits qui apportent réellement de la valeur aux entreprises et aux clients.

Un client n’achète pas un beau produit. Il achète quelque chose qui est non seulement utile, mais parfois indispensable. C’est une question assez différente de celle que l’on se pose dans la recherche.

Dans votre roman graphique Dream Machine, vous explorez justement les dérives potentielles de l’IA. Comment un entrepreneur qui participe au développement de cette technologie concilie-t-il innovation et vigilance éthique ?

On ne peut pas développer une technologie qui a de telles conséquences sociales sans se poser un certain nombre de questions sur ce qu’elle va changer dans notre monde et dans notre économie. Même en tant qu’entrepreneur, on a une véritable responsabilité.

Le roman graphique que j’ai réalisé avec un artiste indien était justement une manière de mettre sur le papier toutes ces interrogations. L’IA peut apporter énormément de choses, mais elle pose aussi des dilemmes, notamment lorsqu’elle tombe entre de mauvaises mains.

Prenez la manipulation : ce n’est évidemment pas quelque chose de nouveau, mais l’IA permet de la rendre massive et beaucoup plus accessible.

C’est également vrai dans le domaine cyber. Certaines cyberattaques sophistiquées nécessitaient auparavant des capacités techniques très élevées. L’IA générative abaisse la barrière à l’entrée et donne accès à une puissance d’attaque beaucoup plus importante.

Je pense que nous allons voir de plus en plus d’attaques informatiques utilisant l’IA générative dans les prochains mois. Il faut être extrêmement vigilant. Il existe également des interrogations autour des risques biologiques. Nous entrons dans un jeu qui devient géopolitique et dans lequel les cartes sont rebattues : on peut désormais accéder à une puissance considérable avec des moyens beaucoup plus faibles qu’auparavant.

Le sous-titre de Dream Machine est Comment j’ai failli vendre mon âme à l’intelligence artificielle. Dans le monde réel, quelle est la ligne rouge que vous avez refusé de franchir chez LightOn ?

Tout ce qui concernait certains développements dans le domaine cyber faisait partie de nos lignes rouges.

Ces technologies ne sont pas mauvaises en soi. Mais la frontière peut devenir ténue entre les activités cyberdéfensives et les activités cyber offensives. C’étaient des domaines dans lesquels nous ne voulions pas entrer.