Machine Learning : Comment J’Ai Elevé Un Robot Spécialisé FinTech

Machine Learning, Intelligence Artificielle, Bots… je ne sais pas pour vous mais mon fil Twitter, mon contenu LinkedIn, ma boite mail croulent de contenus sur ces thèmes dans le vent. Leur provenance ? Des articles de journaux ou de blogs, des petites phrases bien senties, glanées lors d’un symposium ou de conférences diverses, et reprises de volée sur LinkedIn ou Twitter par mon réseau professionnel, mes amis journalistes, mes copains blogueurs.

Je reçois même des mails de consultants qui, avides d’un nouveau Grall synonyme de probables prestations rémunérées, se sont auto-intronisés « experts » de ces sujets et me proposent bien entendu un rendez-vous. Certains connaissent vraiment le sujet mais le background du plus grand nombre sur ces sujets ne repose malheureusement que sur leur capacité à mettre en schémas PowerPoint très rationnels, les écrits ou conférences de chercheurs qui, eux, explorent vraiment et connaissent le sujet de l’intérieur. Un de mes amis, cadre dirigeant dans une grande entreprise, et intéressé par ces sujets, me disait que le bruit ambiant de cet écosystème de vendeurs de pelles, de pioches … et de missions de conseil ne fait que rendre plus compliqué un sujet à la base complexe. C’était le cas avec les réseaux sociaux, cela le devient avec la blockchain, et cela arrive avec l’Intelligence Artificielle (l’IA), le Machine Learning (ML) et les robots (bots).

Trop d’info tue l’info, trop de bruit étouffe le sens… et si l’intelligence Artificielle était la solution ?

Machine Learning, Intelligence Artificielle, Bots : trois jeunes sujets dans le vent. Et si pour mieux les comprendre, pour tenter de mieux les comprendre, j’appliquais mon bon vieux précepte du Learning by doing. Apprendre en faisant. Le digital ne s’apprend pas dans des comités ou dans des Power Point, c’est comme le sport, ça se pratique. Et si on démystifiait le Machine Learning en mettant les mains dans le moteur ? Hasard de la vie, je retrouve il y a quelques mois sur mon chemin Benoit Raphaël, journaliste, créateur du Lab Europe1 et du Post. Benoit est maintenant éleveur. Éleveur à la tête d’une ferme en plein Paris. Une ferme de robots. Il m’explique sa nouvelle vie lors d’une interview vidéo suivie en direct sur Twitter par 3.000 personnes. Le sujet est passionnant. Cela me donne l’idée de me retrousser les manches et d’élever à mon tour un robot. Un robot media, dopé à l’Intelligence Artificielle et spécialisé sur le thème des FinTechs. Les FinTechs ? Ce sont ces entreprises qui utilisent les opportunités technologiques pour proposer des services financiers avec une expérience utilisateur simple et rapide. Quelques jours plus tard, je parle à Benoit de cette idée folle et, ni une, ni deux, il me donne son accord. Il me propose de m’ouvrir un accès à sa plateforme d’éducation des robots en me confiant une souche initiale. C’est à moi ensuite d’élever, d’éduquer l’IA pour obtenir un robot intelligent et pertinent. Grosse pression. Me voici donc au coeur d’une expérience toute nouvelle pour moi, je suis devenu un éleveur de robot. Eleveur d’un robot média spécialisé pour dénicher les articles les plus intéressants sur le thème FinTech grâce à l’intelligence artificielle. Ma mère va être fière.

Avec le machine learning c’est le renoncement qui produit de la valeur.

Mon expérience d’éleveurs de robots est avant tout une expérience du quotidien, quelques minutes par jour entre deux déplacements, le soir pendant la pub à la télé, le matin devant un café. Parti d’une souche, j’ai d’abord élevé mon robot pour moi. Je me suis donné pour objectifs de me faire gagner du temps, et d’augmenter la qualité de ma veille sur les FinTechs. Dans un second temps, je me suis mis à penser à la communauté des personnes qui pourraient souhaiter s’abonner à mon robot. Des collègues, des amis et pourquoi pas des inconnus intéressés, comme moi, par la FinTech. J’ai alors essayé de voir comment je pouvais à la fois faire gagner du temps à cette communauté en amenant de la pertinence dans la veille automatique en enlevant le plus de bruit possible. J’ai donc décidé de privilégier les articles qui avaient du fond. Qualité plutôt que quantité. Sur la plateforme d’élevage, de nombreux articles me sont proposés chaque jour en temps réel. A moi d’indiquer au moteur apprenant, les propositions d’articles que je trouve bons et ceux qui ne m’intéressent pas. Dans tout choix, il y a renoncement, dans le machine learning c’est le renoncement qui produit de la valeur.

Gordon, l’intelligence artificielle qui sélectionne le meilleur de la FinTech

Et puis j’ai pensé à donner un nom, une personnalité et un univers à mon robot. Si l’IA est une chose froide, mon robot mérite cependant un peu d’hémisphère droit, un peu d’émotion. Son nom : Gordon. Un clin d’oeil à Gordon Gekko, trader sans scrupule dans le film “Wall Street” dont le rôle principal est joué avec talent par Michael Douglas. Le clin d’oeil s’arrête là, mon Gordon sera très éloigné du premier loup de Wall Street au cinéma. Personnalité de Gordon, le robot ? Il est passionné par l’usage des nouvelles technologies pour améliorer l’expérience des clients et des collaborateurs du monde bancaire. Gordon est un geek transformé en banquier, à moins que ce ne soit l’inverse. Rapide et agile, Gordon repère et suggère les avancées significatives du monde de la FinTech. Gordon est un robot qui adore le monde de la finance et de la technologie. Comme moi, il aime les créateurs et les innovants de tous poils qui mettent leur énergie à trouver des solutions pour une expérience meilleure. Bienvenue donc à Gordon, le nouveau robot sur la Fintech. Tu as du pain sur la planche mon ami, le monde FinTech est en plein essor.

Le Machine learning, c’est avant tout une expérience pédagogique.

Comment s’y prendre avec le machine learning ? Learning by doing vous permet de vous poser des questions très concrètes. Pour quoi faire ? Qu’est ce qu’on y trouve ? Comment le faire ? La phase de réflexion est nécessaire, la préparation est clef, l’attention bienveillante est cruciale. Première étape : penser à une ligne éditoriale. Dans le cas présent, j’ai décidé de privilégier les sujets de fond sur le monde de la FinTech, pas le dernier buzz à la mode. Deuxième étape : S’en occuper chaque jour, l’arroser, le tailler, le laisser grandir gentiment, le recadrer, être surpris par ce qu’il trouve. Le Machine Learning c’est d’abord, selon moi, une expérience éducative, pas un sujet technologique. Un entraînement supervisé qui permet d’améliorer la qualité du service proposé par l’intelligence artificielle. Éduquer pour améliorer l’automatisation et la prédiction. Au début c’était une sorte de jeu de ping pong avec Gordon. J’avais déjà lu la plupart des articles qu’il m’amenait mais, petit à petit, je suis arrivé à raffiner et à avoir des choses nouvelles que je n’avais jamais lues. J’avais l’impression de tailler un arbre. Un jeune arbre, ça se taille régulièrement. D’abord pour solidifier ses branches les plus porteuses, ensuite pour le rendre plus vigoureux. Parti d’une souche, Gordon n’évolue que par moi. L’expérience fait même un peu peur. Je ne suis pas parfait, je peux faire des erreurs et que se passerait-il si je le faisais dériver. La peur de faire dériver l’intelligence artificielle en se plantant sur le machine learning ? L’expérience vous fait réfléchir. Surtout que l’on ne connaît pas le point B. Il n’y a peut être pas de point B d’ailleurs. Ce qui compte est peut-être d’ailleurs le chemin. Le chemin de l’apprentissage. Celui qui vaut la peine d’être vécu. On parle souvent de « Customer Experience », la « Product Owner Experience » vaut largement la peine d’être vécu. Je vous en parlerai prochainement dans un autre billet ici même.

J’ai envie de vous faire deux cadeaux aujourd’hui. Le premier est de vous inviter à vous abonner à Gordon en vous inscrivant ici. C’est gratuit, et vous allez pouvoir tester concrètement le résultat d’un nouveau média construit en mode “machine learning” par un humain et ses probables imperfections. Le deuxième cadeau est de vous encourager à tester par vous-même une expérience de machine learning. Il y a en a un grand nombre possibles aujourd’hui et c’est maintenant que vous allez pouvoir toucher du doigt ce dont il s’agit. Apprendre en faisant, vous permettra de vraiment comprendre les nouvelles technologies.