15 DIS­RUP­TIONS DONT VOUS AL­LEZ EN­TENDRE PAR­LER

La Tribune Hebdomadaire - - LES MÉ­TA­MOR­PHOSES DEL’ EN­TRE­PRISE - PA­TRICK CAP­PEL­LI, ERICK HAEHN­SEN ET ELIANE KAN

AGRI­CUL­TURE Les drones et la gé­né­tique contre la sé­che­resse

En 2020, il fau­dra nour­rir plus de 7,7 mil­liards d’ha­bi­tants dans un contexte de ra­ré­fac­tion de la main-d’oeuvre agri­cole. Pour amé­lio­rer la pro­duc­ti­vi­té des cultures, le monde agri­cole a les yeux tour­nés vers les fa­meux ci­seaux mo­lé­cu­laires Cris­pr-Cas9, qui per­mettent de mo­di­fier l’ADN des cel­lules vi­vantes en in­sé­rant un gène ou une mu­ta­tion. Des re­cherches sont me­nées en Chine et aus­si au Royaume-Uni, où l’orge a été ren­due plus ré­sis­tante à la sé­che­resse. Autre tech­no­lo­gie dis­rup­tive, l’as­so­cia­tion de la mo­dé­li­sa­tion agro­no­mique à l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et aux ob­jets connec­tés afin de mieux pré­voir les ren­de­ments et d’op­ti­mi­ser le recours aux in­trants. Les ac­teurs du drone sont sur le pont. Ci­tons le suisse AgroF­ly, le chi­nois Si­no­chip ou en­core le fran­çais Par­rot. Ce der­nier est par­te­naire d’Ai­ri­nov, un pres­ta­taire qui uti­lise des drones em­bar­quant des cap­teurs mul­tis­pec­traux pour faire de la dé­tec­tion de par­celles en manque d’eau ou du comp­tage de pieds de plants, grâce à des al­go­rithmes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. E. K.

ALI­MEN­TA­TION Vers des steaks vé­gé­taux

Long­temps mon­trés du doigt pour des rai­sons de san­té, les ham­bur­gers veulent se ré­con­ci­lier avec les consom­ma­teurs. Sur fond de mou­ve­ment vé­gan, la ques­tion de nos ha­bi­tudes ali­men­taires est po­sée pour des rai­sons éco­lo­giques : il faut entre 13000 et 15000 litres d’eau pour pro­duire 1 kg de viande. Im­pos­sible dans un monde sur­peu­plé et où le stress hy­drique pro­voque dé­jà des sé­che­resses. Il faut donc al­ler vers les pro­téines vé­gé­tales, à l’exemple de l’Im- pos­sible Bur­ger, un steak 100 % vé­gé­tal in­ven­té par Im­pos­sible Foods, une star­tup ca­li­for­nienne créée par le bio­chi­miste amé­ri­cain Pa­trick O. Brown. Ce cher­cheur a eu l’idée de re­cou­rir à l’hème, un des consti­tuants de l’hé­mo­glo­bine qu’il pro­duit à par­tir de la ra­cine du so­ja. En France, les so­lu­tions à la mal­bouffe sont aus­si en marche. En té­moigne la so­cié­té An­dré Ba­zin avec son pro­jet Yu­ki. L’idée est de pro­duire en conti­nu des tranches de jam­bon à base de porc. Grâce à la pas­teu­ri­sa­tion, il ne contien­dra ni ad­di­tif ni conser­va­teur. Autre ap­proche dis­rup­tive, celle de la so­cié­té NB­read Pro­cess, qui a dé­ve­lop­pé une tech­no­lo­gie afin de trans­for­mer les lé­gumes et les fruits en pain de mie fa­cile à man­ger. Mais tout en gar­dant leurs pro­prié­tés or­ga­no­lep­tiques et nu­tri­tion­nelles. E. K.

FI­NANCE La fin­tech ro­bo­tise la banque

La ré­vo­lu­tion nu­mé­rique fait trem­bler les éta­blis­se­ments fi­nan­ciers mul­ti­sé­cu­laires. D’abord at­ta­qués sur la cible jeune par les banques en ligne (Bour­so­ra­ma, For­tu­neo), ils ont ré­agi en ra­che­tant ces struc­tures ou en créant les leurs : BforBank pour le Cré­dit Agri­cole et Hel­lo Bank! pour BNP Pa­ri­bas. Puis la deuxième vague est ar­ri­vée, celle des fin­tech, l’al­le­mande N26, l’an­glaise Re­vo­lut ou la fran­çaise Compte ­Ni­ckel (ra­che­tée par BNP Pa­ri­bas). L’as­so­cia­tion France Fin­tech re­cense plus d’une cen­taine de ces jeunes pousses, bien dé­ci­dées à se faire une place sur ce mar­ché do­mi­né par quelques grands ac­teurs. Les ro­bo-ad­vi­sors (pla­te­formes au­to­ma­ti­sées de conseil en in­ves­tis­se­ment) comme Yo­mo­ni, Ad­vize, WeSave, Na­lo, Ma­rie Quan­tier et FundS­hop veulent, eux, une

part du gâ­teau de la ges­tion de pa­tri­moine. Les banques misent sur la ré­ti­cence des Fran­çais à chan­ger d’éta­blis­se­ment (taux de mo­bi­li­té ban­caire de 4,5 % en 2014). Mais jus­qu’à quand ? P. C.

MO­BI­LI­TÉS Trans­port en com­mun : plus vite, plus vert

Faire un Pa­ris-Nice à 1 200 km/h sans prendre l’avion, c’est ce qu’au­gure le concept Hy­per­loop. Il s’agit d’un train qui cir­cu­le­ra en sus­ten­ta­tion ma­gné­tique dans un tube en acier. Le prin­cipe en a été dé­crit en 2013 par Elon Musk dans un do­cu­ment dont cha­cun est libre de s’ins­pi­rer. À l’ins­tar d’Hy­per­loop One, qui a noué des par­te­na­riats par­tout dans le monde, no­tam­ment en France avec la SNCF, et fait l’ob­jet d’études de fai­sa­bi­li­té entre Bor­deaux et Tou­louse. Il y a dé­jà des pro­jets concur­rents, comme Hy­per­loop TransPod et Space­train, une jeune star­tup qui tra­vaille sur un train in­ter­ur­bain consti­tué de cap­sules cir­cu­lant dans un tube pres­su­ri­sé. Ali­men­té par des piles à com­bus­tible, il se­ra pro­pul­sé par sus­ten­ta­tion ma­gné­tique à 540 km/h. Avant d’em­bar­quer dans les cap­sules, les usa­gers se ren­dront pro­ba­ble­ment à la gare en drone-taxi. Les pro­jets de taxis vo­lants au­to­nomes sont por­tés, entre autres, par Air­bus, Uber et Vo­lo­cop­ter, mais aus­si par Ehang, une star­tup chi­noise qui a coif­fé au po­teau ses concur­rents en réa­li­sant ré­cem­ment une dé­mons­tra­tion avec des pas­sa­gers à bord. E. K.

TOU­RISME Les « mil­le­nials » bous­culent l’hô­tel­le­rie

Il y a eu un avant et il y au­ra un après Airbnb pour le sec­teur de l’hô­tel­le­rie. Avant 2007, date de nais­sance de la pla­te­forme, les chaînes mon­diales (Mar­riott, Hil­ton, In­terCon­ti­nen­tal, Ac­corHo­tels, etc.) étaient en concur­rence entre elles. De­puis, elles doivent faire face à ce nou­veau mode de lo­ge­ment entre par­ti­cu­liers, fa­ci­li­té par les ou­tils nu­mé­riques. Pour­quoi payer une chambre d’hô­tel quand on peut avoir un ap­par­te­ment pour le même prix ? Les cen­trales de ré­ser­va­tion comme ­boo­king. com ont éga­le­ment pous­sé les chaînes hô­te­lières à re­voir leur bu­si­ness mo­del. Ces nou­veaux en­trants di­gi­taux sé­duisent les mil­le­nials, et leur ca­pi­ta­li­sa­tion bour­sière égale celles de groupes cen­te­naires (31 mil­liards de dol­lars pour Airbnb contre 38 mil­liards pour Mar­riott In­ter­na­tio­nal, nu­mé­ro un mon­dial de l’hô­tel­le­rie). Une étude de Mas­terCard pré­voit que la crois­sance an­nuelle de la lo­ca­tion d’ap­par­te­ments entre par­ti­cu­liers d’ici à 2025 at­tein­dra en moyenne 31 % par an dans l’Union eu­ro­péenne, contre 4 % pour l’hô­tel­le­rie tra­di­tion­nelle. P. C.

SAN­TÉ La té­lé­mé­de­cine bou­le­verse la re­la­tion pa­tient-mé­de­cin

S’il est bien un sec­teur en train d’être bou­le­ver­sé par les tech­no­lo­gies (nu­mé­rique, gé­né­tique, ro­bo­tique), c’est ce­lui de la san­té. La té­lé­mé­de­cine – té­lé­con­sul­ta­tion, té­lé­sur­veillance mé­di­cale, té­léas­sis­tance mé­di­cale – en­core bal­bu­tiante de­vrait se dé­ve­lop­per ra­pi­de­ment. En 2016, 73 mil­lions d’ap­pa­reils de san­té étaient connec­tés à tra­vers le monde. En 2020, ils se­ront 161 mil­lions, se­lon une étude de Grand View Re­search. Les ap­plis et ob­jets connec­tés de sur­veillance des fonc­tions vi­tales se mul­ti­plient : il y en au­rait 260000 dans le monde (source Re­search2Gui­dance), dont 100000 en France (source Sa­no­fi), et 17 % des Fran­çais uti­lisent des ap­pli­ca­tions e-san­té (source Mi­cro­soft). Dans l’uni­vers hos­pi­ta­lier, les ro­bots chi­rur­giens, comme le Da Vin­ci d’In­tui­tive Sur­gi­cal, vont ai­der les pra­ti­ciens pour les opé­ra­tions non in­va­sives et donc aug­men­ter le pour­cen­tage de la chi­rur­gie am­bu­la­toire, ai­dant ain­si les éta­blis­se­ments mé­di­caux à ré­duire les frais d’hos­pi­ta­li­sa­tion. P. C.

CONSTRUC­TION Le bâ­ti­ment veut faire bonne im­pres­sion en 3D

Se­lon Mar­ket­sandMar­kets, l’im­pres­sion 3D en bé­ton d’élé­ments de construc­tion, voire di­rec­te­ment de mai­sons ou d’im­meubles, de­vrait gé­né­rer 56,4 mil­lions de dol­lars de re­cettes en 2021. Ar­gu­ment mas­sue : on im­prime une mai­son moyenne en trois ou quatre jours au lieu de la construire en deux se­maines. À ce­la s’ajoute la ré­duc­tion du bruit et des risques sur le chan­tier – puis­qu’on s’af­fran­chit des écha­fau­dages. De même, la fa­bri­ca­tion ad­di­tive éco­no­mise de la ma­tière pre­mière et li­mite l’em­preinte en­vi­ron­ne­men­tale. « Compte te­nu de ces avan­tages, Du­baï pré­voit à moyen terme que 25 % des cons­truc­tions se­ront im­pri­mées en 3D », ex­plique Maxime Troc­mé, res­pon­sable R&D de Vin­ci Construc­tion qui s’al­lie aux fran­çais XtreeE (im­pres­sion 3D) et Freys­si­net, qui construit une usine afin de faire face à cette de­mande. Reste que l’im­pres­sion 3D cherche en­core ses mo­dèles éco­no­miques : faut-il uti­li­ser un com­plexe de bé­ton al­ter­né avec du po­ly­sty­rène ex­pan­sé, du bé­ton fi­bré ou, comme l’ita­lien Wasp, des ma­té­riaux géo­sour­cés ? Les jeux sont ou­verts. E. H.

IN­DUS­TRIE Pro­duire mieux, plus vite, moins cher et plus propre

Avec l’In­ter­net in­dus­triel des ob­jets (IIoT), les cap­teurs pul­lulent dans les centres d’usi­nage à très grande vi­tesse, ro­bots 8 axes, co­bots et autres chaînes de fa­bri­ca­tion in­té­grées… Des océans de don­nées nour­rissent les puis­sants al­go­rithmes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, qui amé­liorent sans cesse la pro­duc­tion. Car la smart fac­to­ry veut ga­ran­tir la qua­li­té des pro­duits, fa­bri­quer en masse des pro­duits tous dif­fé­rents, voire de toutes pe­tites sé­ries ul­tra per­son­na­li­sées pour le prix du stan­dard. À l’ins­tar de Na­val Group qui, en col­la­bo­ra­tion avec l’École cen­trale de Nantes, a im­pri­mé en 3D sa pre­mière pale d’hé­lice de ba­teau. Autre dé­fi in­dus­triel : res­pec­ter l’en­vi­ron­ne­ment et la san­té des sa­la­riés. En té­moigne Me­ca­chrome, qui rem­place les huiles mi­né­rales par de l’azote li­quide pour re­froi­dir l’ou­til cou­pant et lais­ser l’ob­jet sec et propre en s’éva­po­rant. De quoi fa­ci­li­ter le re­cy­clage des co­peaux mé­tal­liques. La so­cié­té pro­duit des pièces en at­tente de qua­li­fi­ca­tion par les clients de l’aé­ro­nau­tique. E. H.

NU­MÉ­RIQUE De l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle à l’or­di­na­teur quan­tique

L’ap­pren­tis­sage ma­chine et l’ap­pren­tis­sage pro­fond dopent le mar­ke­ting pré­dic­tif, la cy­ber­sé­cu­ri­té et les fin­tech. L’ap­pren­tis­sage par ren­for­ce­ment réa­lise dé­sor­mais des opé­ra­tions qu’au­cun pro­gram­meur ne pour­rait leur ap­prendre. BMW, Google, Mo­bi­leye et In­tel s’en servent pour op­ti­mi­ser le vé­hi­cule au­to­nome. Ré­seaux de neu­rones, arbres de dé­ci­sion, fo­rêts aléa­toires, al­go­rithmes gé­né­tiques… les tech­no­lo­gies de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle vont sans cesse se com­bi­ner pour s’im­mis­cer par tous les pores du nu­mé­rique. Après l’IA glou­tonne en don­nées, place à l’IA fru­gale. Autre dis­rup­tion at­ten­due, à moyen terme, les or­di­na­teurs quan­tiques, aux­quels croient Google, IBM, In­tel ou Mi­cro­soft, pro­mettent des puis­sances de cal­cul dé­li­rantes. Pro­blème, ces sys­tèmes sont phy­si­que­ment in­stables. QuTech, un ins­ti­tut de re­cherche néer­lan­dais, pense s’ap­pro­cher du Graal avec des qua­si-par­ti­cules, dé­cou­vertes en 2012, qui per­met­traient de fa­bri­quer des cir­cuits élec­tro­niques quan­tiques sur des puces en si­li­cium clas­siques. E. H.

AÉ­RO­SPA­TIALE Le New Space pri­va­tise l’es­pace

Long­temps, le mar­ché des lan­ceurs spa­tiaux a été oc­cu­pé par les fu­sées de type Soyouz ou Ariane. L’ar­ri­vée du New Space (in­dus­trie spa­tiale d’initiative pri­vée) avec les lan­ceurs réuti­li­sables Spa­ceX d’Elon Musk et Blue Ori­gin de Jeff Be­zos,

moins chers que les lourdes fu­sées clas­siques, a bous­cu­lé cette hié­rar­chie. D’au­tant que ces lan­ceurs sont bien adap­tés aux constel­la­tions de mi­cro­sa­tel­lites (de 150 à 250 kg). Autre mar­ché en plein es­sor : le tou­risme spa­tial. Là en­core, ce sont les ac­teurs pri­vés qui mul­ti­plient les an­nonces. On re­trouve ici Spa­ceX et Blue Ori­gin, plus Vir­gin Ga­lac­tic de Ri­chard Bran­son pour les vols or­bi­taux et su­bor­bi­taux ; le Soar (SubOr­bi­tal Air­craft Reu­sable) de Swiss Space Sys­tems, conçu à la fois pour le lan­ce­ment de pe­tits sa­tel­lites et le tou­risme spa­tial ; Bi­ge­low Ae­ros­pace avec ses mo­dules gon­flables rat­ta­chés à la Sta­tion spa­tiale in­ter­na­tio­nale ; et Orion Span et son Au­ro­ra Sta­tion. En­core plus fou : un as­cen­seur pour l’es­pace, que la so­cié­té ja­po­naise Obaya­shi pré­voit pour 2050. P. C.

DÉ­FENSE Les ro­bots tueurs, fu­tur de l’ar­me­ment ?

Dans la DMZ (zone dé­mi­li­ta­ri­sée) entre les deux Co­rées, le ro­bot SGR-A1 de Sam­sung sur­veille de jour comme de nuit. Il peut dé­ce­ler les mou­ve­ments d’un in­trus sur un rayon de quatre ki­lo­mètres et ti­rer de lui­même, sans su­per­vi­sion hu­maine, sur toute per­sonne ou vé­hi­cule qui s’ap­proche. Ces Sa­la (Sys­tèmes d’armes lé­tales au­to­nomes) sont en­core peu ré­pan­dus, mais toutes les agences de R&D des ar­mées mon­diales éla­borent ce genre d’armes au­to­nomes, comme Per­drix, un es­saim de 103 mi­ni­drones, de 16 cm de long, dé­ployés de­puis un F-18, ou le ro­bot Maars, dé­ve­lop­pé par la so­cié­té amé­ri­caine Qi­ne­tiQ, ou en­core Uran-9, un tank russe ar­mé, pi­lo­té à dis­tance et dé­jà dé­ployé en Sy­rie. Les Chi­nois tra­vaillent sur des bancs de ro­bots pois­sons et les Turcs sur une raie en ti­tane do­tée de ca­mé­ras et bour­rée d’ex­plo­sifs. Bref, mal­gré les ques­tions éthiques que sou­lèvent ces nouvelles armes, la « ro­bo­lu­tion » va cer­tai­ne­ment chan­ger la ma­nière de faire la guerre. P. C.

ÉDU­CA­TION Le nu­mé­rique dé­mo­cra­tise l’en­sei­gne­ment

Quand on évoque l’édu­ca­tion, on pense sou­vent à la fi­gure du pro­fes­seur don­nant un cours de­vant un ta­bleau noir. Mais avec le nu­mé­rique, la pré­sence phy­sique d’un en­sei­gnant n’est plus la seule al­ter­na­tive. Les Mooc, ces cours en ligne ou­verts à tous, ont dé­mo­cra­ti­sé des sa­voirs qui, au­pa­ra­vant, n’étaient dis­pen­sés que dans le cadre des écoles pu­bliques et pri­vées, ou via des for­ma­tions payantes. On peut dé­sor­mais pas­ser un exa­men sans mettre le pied dans un am­phi ou suivre une for­ma­tion di­plô­mante de­vant son or­di­na­teur, par­fois gra­tui­te­ment. Le mar­ché mon­dial des ed­tech ex­plose, avec plus de 360 star­tups re­cen­sées par l’Ob­ser­va­toire de l’ed­tech. Il de­vrait croître de + 20 % par an pour at­teindre 120 mil­liards de dol­lars dans les cinq ans, se­lon le clas­se­ment 2016 Ibis Ca­pi­tal/EdTe­chXEu­rope. En France, le sec­teur reste en­core sous-ca­pi­ta­li­sé, mais cer­taines pépites comme OpenC­lass­rooms, qui vient de le­ver 60 mil­lions d’eu­ros, et Di­giS­chool, avec 14 mil­lions le­vés en 2016, sont bien po­si­tion­nées. P. C.

LOI­SIRS Réa­li­tés aug­men­tée et vir­tuelle bou­le­versent le di­ver­tis­se­ment

Le mar­ché du jeu vi­déo a dé­sor­mais dé­pas­sé le ci­né­ma en ma­tière de chiffre d’af­faires. En 2016, ces jeux ont rap­por­té 101 mil­liards de dol­lars dans le monde (129 mil­liards de dol­lars d’ici à 2020), se­lon une étude du fonds d’in­ves­tis­se­ment bri­tan­nique Ato­mi­co. Avec ses 38 mil­liards, le ci­né­ma est loin der­rière. Ces jeux de plus en plus so­phis­ti­qués sont boos­tés par les tech­niques de réa­li­té aug­men­tée (su­per­po­si­tion d’élé­ments – sons, images 2D, 3D, vi­déos, etc. – sur une image ou un film) et de réa­li­té vir­tuelle (si­mu­la­tion de la pré­sence phy­sique d’un uti­li­sa­teur dans un en­vi­ron­ne­ment gé­né­ré par des lo­gi­ciels). Et ce n’est pas fi­ni : Di­gi-Ca­pi­tal es­time la va­leur du mar­ché à plus de 150 mil­liards de dol­lars d’ici à 2020. Les Ga­fa se sont rués sur ces tech­no­lo­gies : Fa­ce­book a ra­che­té Ocu­lus (casque de RV) pour 2 mil­liards de dol­lars et Google, Ma­gic Leap (RA) pour 542 mil­lions. Outre le ga­ming, les réa­li­tés aug­men­tée et vir­tuelle font leur ap­pa­ri­tion dans les parcs d’at­trac­tions, les salles de ci­né­ma et même les té­lé­vi­seurs. P. C.

COM­MU­NI­CA­TION Le mar­ke­ting nu­mé­rique ré­vo­lu­tionne la pub

La pu­bli­ci­té clas­sique (spots té­lé de 30 se­condes, af­fiches 4 x 3, an­nonces print) va-t-elle dis­pa­raître ? Sans doute pas, mais elle se trans­forme avec l’ar­ri­vée des tech­no­lo­gies nu­mé­riques. Avant, un plan mé­dia était fait « à la louche » par les plan­neurs des agences spé­cia­li­sées. L’ar­ri­vée de la pu­bli­ci­té pro­gram­ma­tique (achat d’es­pace au­to­ma­ti­sé) et du Real Time Bid­ding (en­chères en temps réel) change la donne. Avec les tech­niques de DCO (créa­tions pu­bli­ci­taires op­ti­mi­sées en temps réel) et le mar­ke­ting au­to­ma­tion (dis­po­si­tifs per­met­tant d’au­to­ma­ti­ser des cam­pagnes mar­ke­ting), l’in­ter­ven­tion hu­maine est de moins en moins né­ces­saire pour gé­rer une cam­pagne pu­bli­ci­taire. Même les bons vieux pan­neaux d’af­fi­chage se nu­mé­risent et de­viennent pi­lo­tables à dis­tance, avec chan­ge­ment de vi­suel en fonc­tion de l’heure ou de la mé­téo. Ré­sul­tat : Google et Fa­ce­book dé­tiennent 80 % du mar­ché de la pu­bli­ci­té nu­mé­rique (25 % du mar­ché glo­bal), au grand dam de nos cham­pions na­tio­naux Pu­bli­cis et Ha­vas. P. C.

PRESSE L’ère des ro­bots jour­na­listes

Confron­tés à un mo­dèle éco­no­mique en perte de vi­tesse à cause de l’hé­gé­mo­nie pu­bli­ci­taire des Ga­fa, les mé­dias se tournent vers l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle pour faire des éco­no­mies. Le ro­bot ré­dac­teur de la star­tup fran­çaise Syl­labs a ré­di­gé en quatre heures pour Le Monde 36 000 ar­ticles pour 34 000 com­munes et 2 000 can­tons, lors des élec­tions dé­par­te­men­tales de 2015. Plu­sieurs jour­naux et agences an­glo-saxons, comme le Los An­geles Times, As­so­cia­ted Press (AP) ou Reu­ters, uti­lisent ces ro­bots ré­dac­teurs dans les do­maines du sport, de la mé­téo, de la fi­nance ou de la po­li­tique. AP, qui a choi­si le lo­gi­ciel Word­smith d’Au­to­ma­ted In­sights et a nom­mé un « news au­to­ma­tion edi­tor » (ré­dac­teur en chef char­gé de l’auto­ma­ti­sa­tion des i nfor­ma­tions), es­time que son ro­bot per­met d’éli­mi­ner 20 % de la charge de tra­vail de ses ré­dac­teurs hu­mains. Wib­bitz, star­tup is­raé­lienne, est ca­pable de conver­tir au­to­ma­ti­que­ment n’im­porte quel ar­ticle de presse en un ré­su­mé vi­déo d’une à deux mi­nutes qui agrège images, in­fo­gra­phies ani­mées et mi­ni-clips avec des com­men­taires en voix off. P. C. n

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