I

 

 

— ET VOILÀ, mademoiselle ! Ton drôle de cocktail rose.

Padma s’installa sur le tabouret en face d’elle, à une table haute accolée à la fenêtre.

Veera récupéra le Cosmopolitan givré que lui avait ramené son amie.

— Tout le monde ne peut pas être amatrice de single-malt, dit-elle en levant un sourcil. J’ai besoin d’un peu de sucre dans mon alcool.

Elle but une grande gorgée de son cocktail.

— En général, quand je vois une femme boire son verre d’un seul trait, je me demande qui est l’homme qui l’a mise dans cet état. Mais toi… je sais qui te donne envie de boire.

— Il est tellement borné.

Padma se mit à rire.

— Il tient ça de toi, fit-elle remarquer.

— J’aimerais pouvoir le pousser à se détendre.

— Ce n’est pas toi qui décides pour lui ? Ne peux-tu pas supprimer le code qui ne fonctionne pas ?

— Il pense que c’est essentiel, alors je ne veux pas le supprimer. C’était comme si je te faisais une lobotomie chaque fois que tu me disais quelque chose qui ne me plaît pas.

— Tu as de la chance que je sois de si charmante compagnie.

— Oui, c’est ce que j’étais en train de me dire, répliqua Veera sur un ton monotone.

Cela fit rire Padma.

— Mais il ne pense pas – c’est une intelligence artificielle que tu as créée.

— Raison pour laquelle je ne peux pas me contenter de supprimer ce qui ne fonctionne pas comme j’en ai envie. S’il ne peut pas apprendre, il ne sera plus qu’un moteur d’analyse basique. Quelle innovation ! dit-elle en levant les yeux au ciel.

— Nous n’avons pas pour objectif d’éliminer la faim dans le monde. Nous aidons seulement les gens à choisir avec qui sortir. Pas besoin d’être allé à Oxford.

Veera secoua la tête.

— Si nous réussissons à utiliser une intelligence artificielle intuitive pour résoudre un problème si profondément humain, alors la faim dans le monde sera peut-être notre prochain objectif.

Padma but une gorgée de son whisky et s’adossa à son tabouret.

— Pourquoi est-ce si important pour toi ?

Veera soupira et regarda ce qui restait de son Cosmo, dont la quantité avait rapidement diminué.

— Tes parents ont-ils trouvé ton futur mari ?

— J’espère que non, répondit Padma en secouant la tête. Je leur ai dit que je voulais d’abord finir mes études, puis que j’avais besoin d’un peu de temps pour me stabiliser sur le plan professionnel. Je croise les doigts pour qu’ils finissent par oublier qu’ils doivent le faire.

— Et comment ça se présente ?

— Mal.

— Pourquoi ne veux-tu pas qu’ils arrangent ton mariage ?

— À cause de mes sœurs. Il y en a une qui est heureuse, mais l’autre n’a pas eu autant de chance.

— Les probabilités sont les mêmes chez les couples qui se marient par amour. Au sein de la population, les mariages arrangés fonctionnent mieux.

Padma haussa les épaules, mais il était clair qu’elle n’aimait pas parler de ce sujet.

— Au fait, tu ne m’as pas dit ce qui avait cloché durant l’examen du code informatique la semaine dernière.

C’était au tour de Veera de hausser tristement les épaules.

— Ça ne s’est pas bien passé. La plupart de mes collègues n’aiment pas l’idée d’une intelligence artificielle, mais ce qu’ils aiment encore moins, c’est qu’elle soit pourvue d’un outil épistémologique. Ils m’ont tous conseillé – de façon très claire – d’abandonner cette idée et de m’attaquer à des « problèmes réels ».

— Aïe.

— Oui, aïe, dit-elle en se laissant tomber en avant. Ils ont peut-être raison.

Padma se redressa, comme si elle portait le poids du désespoir de Veera sur ses épaules.

— Non, ils ont tort. C’est une bonne idée. Étant donné que cette manière de s’attaquer au problème est innovante, ils ne sont pas à l’aise. Ils sont effrayés à l’idée qu’un algorithme puisse les connaître mieux qu’ils se connaissent eux-mêmes.

— Ce sont des programmeurs, Padma. Ils ne savent pas du tout qui ils sont. Si je travaillais sur un code pour optimiser les trajets de livraison de boîtes de bonbons en forme de cœur, ils n’hésiteraient pas à me proposer leur aide. Mais essayer de leur faire comprendre comment les humains interagissent et comment l’intelligence artificielle peut les aider à le faire encore mieux… c’est comme leur parler de mode.

— Si seulement tu pouvais les convaincre d’arrêter de porter des chaussettes dans leurs sandales. Ce serait une grande victoire.

— J’essaie seulement de venir en aide au cœur humain. Ne me demande pas l’impossible.

Elles rirent et terminèrent le premier verre d’une longue série.

 

 

— VEERA, LA scène est à vous, dit Edwin, le manager de son équipe, en lui souriant de manière encourageante.

Elle savait que ce n’était qu’un sourire de façade, car Edwin lui avait clairement fait comprendre qu’il ne croyait pas à son projet. Cependant, malgré ses doutes – qu’il avait énumérés plusieurs fois autour d’un café durant la semaine qui venait de s’écouler –, son équipe avait un quota de présentations à faire durant le trimestre et à cette époque de l’année, il n’avait aucune autre option.

Elle ouvrit son ordinateur portable et le brancha au projecteur. Le mur situé au fond de la salle de conférence s’illumina, affichant la première diapositive de sa présentation. La lueur rose de l’écran inonda la salle, baignant toute l’assistance dans la gloire de sa page de titre arrangée sur le thème de Cupidon.

Veera observa la salle et regretta instantanément de ne pas avoir consulté l’un des webmasters pour lui demander son avis sur la palette de couleurs à utiliser. Elle se racla nerveusement la gorge.

— Merci, Edwin.

Sa voix lui parut fluette. Elle n’était pas certaine qu’elle ait porté jusqu’au bout de la table de conférence, qui semblait désormais faire des kilomètres de long.

Concentre-toi, Veera. Trouve ta voix.

— L’intelligence artificielle n’a jamais été utilisée dans le cadre de la découverte de l’amour, commença-t-elle en utilisant le terme que son entreprise adoptait pour parler des rencontres en ligne. Aujourd’hui, j’aimerais vous montrer comment l’intelligence artificielle peut devenir la particularité de notre service. Je l’ai appelé le « moteur épistémologique ». Nos systèmes d’exploration de données actuels fonctionnent très bien, mais comme tous les tests post-hoc, ils ne permettent qu’une optimisation basée sur des performances antérieures. Ils ne peuvent pas adapter le modèle d’exploration de manière dynamique en temps réel. En résumé, ils peuvent aider le client suivant de manière efficace, mais ne sont pas très performants pour le client actuel.

Veera observa son public ; ils avaient tous l’air sceptiques. Elle déglutit difficilement et régula sa respiration.

— Aujourd’hui, j’aimerais vous présenter le futur de la découverte de l’amour. Une intelligence artificielle qui apprend et s’adapte, accompagnant nos clients à travers leur vie quotidienne sur Internet et devenant un ami de confiance ainsi qu’un entremetteur, expliqua-t-elle avant de marquer une pause.

C’était le moment auquel elle s’était préparée toute la semaine, sans dormir.

— Je vous présente Archer.

Elle bascula vers la diapositive suivante. Le nom d’Archer y était inscrit, accompagné d’une photo de sa tour d’ordinateur portant un tee-shirt où l’on pouvait lire : « Je suis avec Cupidon ». Quelques ricanements parcoururent l’assemblée.

— Archer est construit à partir d’un modèle d’intelligence artificielle open source et utilise le « moteur épistémologique » que je viens de mentionner. Grâce aux premiers tests, nous avons pu…

— Quel modèle d’intelligence artificielle ? grogna un ingénieur au fond de la salle.

— Watson, chez IBM.

— Qui a codé le fragment épistémologique ? demanda un autre ingénieur.

Les joues de Veera chauffèrent.

— C’est moi. Enfin, je planche toujours dessus. Je travaille sur ce code depuis un an, dès que j’ai du temps libre, mais depuis un mois, je le connecte à une intelligence artificielle. Comme je le disais, les premiers résultats sont prometteurs. Mais les données qui alimentent cette intelligence artificielle sont tout aussi importantes que le code en lui-même.

C’était le moment de la présentation qu’elle redoutait. Elle avait réussi à convaincre Edwin que son projet valait la peine qu’on s’y intéresse lorsque, désespérée par l’insistance dont il faisait preuve pour qu’elle abandonne et se consacre à un projet plus faisable, elle lui avait expliqué pourquoi c’était si important pour elle. Elle savait qu’elle pouvait convaincre ce groupe en faisant la même chose.

— Nous devons arrêter de penser à la découverte de l’amour comme à un processus algorithmique. Nos utilisateurs ne tombent pas amoureux parce que nos analyses leur conseillent de le faire.

— En effet, intervint Ross, responsable marketing. Ils nous disent ce qu’ils attendent d’une relation et nous les aidons à trouver la personne qui leur convient. Ils ont le contrôle.

— C’est le problème que j’ai réglé, dit Veera en le regardant droit dans les yeux avec assurance et sans peur, le contraire de ce qu’elle ressentait en son for intérieur. Les mariages arrangés sont la norme dans de nombreuses cultures. Je pense que…

— Les mariages arrangés ? pouffa Ross. Votre suggestion est-elle que nous choisissions la personne qui convient le mieux à un utilisateur et que nous l’obligions à se marier avec celle-ci ? Enverrons-nous un drone pour leur tirer dessus s’ils hésitent ?

— Nous devrions peut-être laisser Veera expliquer son projet, non ? se hasarda Edwin.

Elle lui adressa un regard reconnaissant, puis reprit.

— Comme je le disais, les mariages arrangés fonctionnent parce qu’ils sont orchestrés par les personnes qui connaissent le mieux les futurs mariés – leurs parents, souvent assistés par la famille élargie. Ils prennent en compte la personne dans son entièreté et font de leur mieux pour trouver un partenaire qui la complète.

— Ou qui a le plus de bœufs à offrir, lança Ross.

— C’est insultant, s’emporta Padma.

Veera ne l’avait jamais entendue élever la voix alors que cela faisait plus de deux ans qu’elles travaillaient ensemble.

Les personnes installées autour de la table se tournèrent vers Ross en plissant les yeux. Celui-ci s’agita sur son siège, embarrassé. Il se racla la gorge et sembla présenter ses excuses, que seules les personnes proches de lui pouvaient entendre.

Veera se tourna vers l’écran, déterminée à ne plus se laisser interrompre par lui.

— Avec Archer, nous allons tenter de faire relever un défi à une intelligence artificielle que nous n’avons fait qu’effleurer jusqu’ici.

Elle bascula vers la troisième diapositive, présentant un exemple de rapport d’analyse résultant d’une analyse de profil et de ses associations avec d’autres utilisateurs.

— Notre système est vraiment performant : il analyse le profil créé par notre utilisateur et l’associe avec le type de personne qu’il recherche. Nous avons actuellement les meilleurs résultats du marché. Mais notre succès est basé sur des fondations fragiles à cause de deux idées fausses que nous nous obstinons à croire : que les gens se connaissent eux-mêmes et qu’ils savent quelles sont les qualités qu’ils doivent rechercher chez une personne pour connaître le bonheur.

L’assistance la regardait avec incrédulité.

— Nous savons que les gens exagèrent ou minimisent leurs qualités dans leur profil – nos recherches nous l’ont clairement démontré. Cela signifie qu’un profil est surtout une description de la personne que nous aimerions être. Nous savons aussi que ce que les utilisateurs vont rechercher chez un partenaire potentiel sont les choses qui manquait chez la dernière personne avec laquelle ils sont sortis et non celles qui leur apporteraient le plus de bonheur dans leur relation.

— Êtes-vous en train de dire qu’un utilisateur ment sur la personne qu’il est et sur le profil de celle qu’il recherche ? demanda quelqu’un qui se trouvait au fond de la salle.

Les ingénieurs logiciels avaient tendance à tailler dans le vif.

— Je ne dirais pas qu’ils « mentent ». Ils sont seulement optimistes dans la manière dont ils se voient et rétrogrades dans l’identification des traits de caractère qu’ils recherchent chez quelqu’un. Mais le résultat final, selon l’approche systémique, est exactement le même : nous n’avons jamais possédé les informations essentielles qui nous permettraient de trouver les personnes correspondant au mieux à nos utilisateurs. Jusqu’à Archer.

Elle passa à la diapositive suivante.

— Archer fonctionne différemment. Il se trouve dans les appareils connectés de nos utilisateurs et collecte des informations les concernant sans se baser sur ce qu’ils disent, mais sur ce qu’ils font. Il génère un profil complet en s’appuyant sur l’activité de l’utilisateur sur les réseaux sociaux – en ne négligeant aucun détail – et compose un profil virtuel en fonction de ce qu’il trouve. Ensuite, il le compare avec les profils virtuels des autres utilisateurs et propose des rendez-vous en se basant sur un ensemble de données plus réaliste que tous ceux que nous avons connus jusqu’ici.

— Donc… les utilisateurs doivent lui donner accès à tous leurs réseaux sociaux ? demanda sceptiquement quelqu’un, d’une manière lente qui traduisait le doute.

— Oui. Pas seulement à Facebook et Twitter, mais aussi à Snapchat, Tumblr, aux textos, aux appels vidéo, à la navigation sur Internet et tout ce qui s’ensuit. Nous verrons les articles qu’ils aiment, les « mèmes » qu’ils partagent – et les photos qu’ils ne partagent pas. Grâce aux caméras qui se trouvent sur leurs ordinateurs, leurs portables et leurs tablettes, nous pourrons analyser leurs réactions face au contenu qu’ils regardent – pour voir quelles publications les font vraiment mourir de rire, par exemple.

— Pourquoi quelqu’un accepterait-il de nous donner accès à tout ce qui fait son identité sur Internet ? demanda Ross, apparemment remis de la honte qu’il avait ressentie après son commentaire déplacé.

— Parce qu’ils veulent de meilleurs résultats. Ils font confiance à notre système pour leur donner ce qu’ils veulent et nos recherches montrent qu’ils accordent moins d’importance à leur vie privée qu’à la possibilité de trouver le partenaire idéal. Une fois qu’ils auront testé notre nouvelle manière de découvrir l’âme sœur en utilisant Archer, ils n’hésiteront pas à nous donner accès à leurs données. Et comme notre système n’a jamais été piraté, ils nous font confiance pour qu’il n’y ait pas de fuite.

— C’est un cauchemar sur le plan de la protection des données client, fit remarquer le responsable dans ce domaine.

Cela ne surprit pas Veera. Il avait fait cette remarque lors de toutes les présentations auxquelles elle avait assisté.

— Comment pouvez-vous être certaine que les données client ne seront jamais dévoilées ?

— Lors de la collecte des informations, nous procéderons à un cryptage à sens unique. Seul Archer connaîtra la clé utilisée pour crypter les données de chaque utilisateur et il n’y aura aucun moyen de retrouver la personne associée aux données qui seront stockées. Aucun humain ne sera en mesure de récupérer des données qui n’ont pas été rendues anonymes.

— Alors Archer travaillera tout le temps avec des données cryptées ? demanda le tsar de la protection des données. Ça me semble très onéreux du point de vue du fonctionnement des processeurs.

— Ça le serait si l’intelligence artificielle n’était pas si efficace.

— Vous jetez un filet, récupérez toutes les données, puis vous associez les utilisateurs entre eux, résuma un ingénieur. Comment associer des personnes si tout ce que l’on connaît d’eux est leur activité sur Internet ?

— C’est à ce moment qu’intervient le moteur épistémologique. Il discerne les schémas comportementaux, les étaie grâce à l’analyse des sentiments et à d’autres outils, puis apprend ce qui compte vraiment pour chaque utilisateur.

— Puis il associe les personnes qui font les mêmes choses en ligne ?

— Non, pas exactement. Il n’associe pas seulement les personnes entre elles par rapport à leurs activités et leurs intérêts, comme nous l’avons fait jusqu’à maintenant. Il se rappelle la manière dont les personnes réagissent aux contenus qu’ils voient en ligne, la façon dont leurs discussions personnelles diffèrent de leurs activités professionnelles et cela nous donne une représentation assez exacte de chaque utilisateur. Ensuite, il examine les liens possibles entre cette représentation et celles des profils ciblés par le client, puis il cherche s’ils ont des caractéristiques similaires ou complémentaires. Enfin, il mesure le taux de réussite des couples qu’il a associés, ce qui lui permet de s’améliorer. Six mois après son lancement, Archer aura tellement peaufiné ses processus analytiques qu’il sera capable d’associer les utilisateurs beaucoup plus rapidement et avec un meilleur taux de réussite que n’importe quelle autre méthode utilisée jusqu’aujourd’hui.

— Ou bien nos utilisateurs vont prendre peur, toutes leurs données vont finir par être divulguées et nous allons perdre énormément de ressources informatiques pour lancer une technologie qui n’a pas fait ses preuves, répliqua Ross avec véhémence. Nous pourrions faire face à un événement qui mènerait à notre extinction.

Il se laissa retomber dans sa chaise comme s’il venait de porter le coup fatal à ce projet.

— Foutaises.

C’était une nouvelle voix. Elle appartenait à Alexis, directrice des relations publiques. Elle n’avait pas encore parlé et sa voix résonna comme un boulet de canon.

— Veera, votre idée est innovante. Aucun de nos concurrents n’a développé ce genre de technologie. Mettez-la en place le plus rapidement possible et quand elle sera prête, nous l’inclurons dans un logiciel que nos utilisateurs ne pourront qu’aimer et pour lequel ils seront prêts à dépenser leur argent.

Veera avait vu Alexis mettre fin à de nombreuses réunions litigieuses en donnant cette opinion claire et nette qui était sa marque de fabrique. Cela sembla fonctionner. Les réactions de l’assistance allaient de l’enthousiasme au doute, mais il n’y eut pas d’autre objection. De son côté, Ross était assis, impassible et dyspepsique, mais il ne fit rien d’autre que pousser un grognement de capitulation réticente.

Veera afficha un grand sourire. Elle n’avait pas convaincu Ross, mais elle avait gagné le droit de lancer son projet.

Maintenant, il ne lui restait plus qu’à livrer Archer.