Vous connaissez certainement les trois mots du titre, car, que vous fassiez des recherches sur Google, réserviez un voyage ou un hôtel, ou fassiez appel à Uber, vous êtes de plus en plus guidés par eux. Il existe aujourd'hui de nouvelles entreprises basées uniquement sur notre capacité à traiter d’énormes quantités de données et à faire des recoupements en fonction de ce que nous trouvons. Sans algorithmes et sans intelligence artificielle, nombre d'applications courantes sur nos smartphones n'existeraient tout simplement pas.
Malheureusement, ces termes sont en grande partie mal compris, une incompréhension qui alimente la peur que les ordinateurs pourraient bientôt détruire tous nos postes de travail et conquérir le monde. La réalité est tout autre. Dans son best-seller Homo Deus – Une brève histoire de l'avenir, Yuval Noah Harari nous rappelle qu'un algorithme n'est rien d’autre qu'un «ensemble méthodique d'étapes pouvant être utilisées pour effectuer des calculs, résoudre des problèmes et prendre des décisions». Sans les humains pour concevoir de tels algorithmes, même la puissance de traitement la plus considérable serait inutile.
Il est révélateur que les spécialistes parlent d’apprentissage automatique plutôt que d’intelligence artificielle, mettant l’accent sur l’homme qui instruit la machine, plutôt que sur la notion presque paradoxale de la machine acquérant une intelligence artificielle venue apparemment de nulle part. Dans l’apprentissage automatique, des algorithmes (conçus et codés par des humains) traitent d’énormes quantités de données (mises à disposition par des êtres humains, ou également rassemblées et purgées à l’aide de codes conçus par des hommes) afin de rechercher des modèles et des classifications pouvant déboucher sur des prises de décisions finales. Loin d’être un art obscur dépassant la compréhension d’un humain moyen, c’est un domaine étonnamment accessible – et j’en veux pour preuve que j’ai tout appris et pu concevoir et programmer mes propres algorithmes pendant mes loisirs.
Après la lecture de ces trois paragraphes, vous vous demandez probablement quel est le rapport avec l'horlogerie, et je peux le comprendre. Lorsque j'ai commencé à étudier l'apprentissage automatique, c'était dans l'idée de faire quelque chose qui n'avait rien à voir avec mon travail. Mais j'ai vite compris que les connaissances que j'acquérais pouvaient facilement s’appliquer à n'importe quel domaine. J'ai écrit de courts programmes pour trier les gagnants de nos concours mensuels (filtrer ceux qui ont répondu correctement aux questions et tirer un gagnant au sort) et surveiller les activités d'un certain nombre de comptes de médias sociaux liés à l'horlogerie. Les marques horlogères pourraient utiliser cette expertise pour améliorer leurs relations avec leurs clients. Armin Strom, par exemple, a déjà ouvert la voie avec son configurateur de montres, qui permet de voir quelles sont les tendances et les demandes des clients en matière de matériaux et de couleurs.
La blockchain est un développement plus récent qui a souffert de l’ombre des crypto-monnaies sur lesquelles elle repose. En plein boom au moment où le Bitcoin atteignait son apogée vers la fin de l’année dernière, elle a perdu tout son intérêt auprès du public quand la crypto-monnaie s'est effondrée. Mais la technologie sous-jacente, celle des registres distribués, ouvre de grandes opportunités pour l'industrie horlogère, où l'authentification est un problème majeur. L’adoption par Favre-Leuba de la nouvelle solution d’authentification WiseAuthentic de WISeKey, soutenue par une blockchain, signifie que l’histoire d’une montre peut être retracée depuis le moment où elle a quitté les ateliers, dans une base de données qui n’est pas réservée seulement à entité unique telle que la marque. Toute revendication de propriété d’une montre peut être facilement vérifiée. Cette technologie a ainsi pu mettre en évidence, par exemple, qu’une montre Favre-Leuba vendue en ligne avait été volée, et elle a été restituée à son propriétaire.
En résumé, mon message est que nous ne devrions pas propager l’idée que ces choses constituent une menace. Il vaut bien mieux prendre le temps de les comprendre, d’évaluer leur potentiel, et de voir quel profit en tirer. Le PDG de la banque Société Générale a été applaudi lorsqu'il a déclaré avoir pris le temps d'apprendre à programmer en Python. J'ai fait de même et en ai retiré d’énormes bénéfices. Combien de personnes dans l'industrie horlogère peuvent en dire autant?
