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La technologie avance de plus en plus vite. Est-ce une impression? “Ben oui, vous vous dites, dans le tempe de nos grands-parents, ils étaient aussi dépassés que nous le sommes aujourd’hui!” Faux, le contexte actuel est réellement particulier. En fait, je crois qu’on le regardera dans les livres d’histoire dans 200 ans comme une période charnière de l’humanité, probablement plus importante même que la révolution industrielle. Hier j’assistais à une conférence philosophique/technologique donnée par Denis Poussart, professeur émérite en génie électrique à l’Université Laval. J’avais déjà vu la même présentation il y a un moment, mais il y avait clairement matière à la revoir. Vous pouvez accéder à ses diapos sur la convergence et la complexité. C’est cette réflexion qui alimente celle que je vous présente aujourd’hui.

Alors, pourquoi le développement technologique s’accélère?

• Des outils qui conçoivent des outils
  À une époque de son histoire, l’homme a commencé à accroître les capacités de son corps en utilisant des outils. Rappelez-vous la fameuse scène de la bataille pour le trou d’eau dans 2001, l’Odyssée de l’espace où l’homme triomphant lève son outil — un os — pour souligner la victoire… L’histoire s’est poursuivie, d’abord avec des pierres: silex, javelot, etc. Ensuite les outils en métal sont apparus et ont coïncidés avec les débuts de l’agriculture. Au Moyen-Âge, l’étape suivante a été d’utiliser des sources d’énergie, l’eau et le vent, pour la faire travailler à notre place. À la révolution industrielle, on a fabriqué des outils qui nous ont servis pour en fabriqué d’autres. Et vous me voyez venir, aujourd’hui, on a des outils qui en conçoivent d’autre. Par exemple, les chemins sur les circuits microélectroniques sont réalisés par un compilateur. On lui donne la liste d’états qu’on veut réaliser et il conçoit les routes nécessaires. Le robot que j’ai réalisé dans mes études, je ne l’ai pas conçu. J’ai fait un algorithme d’optimisation inspiré de l’évolution qui m’a indiqué quelle géométrie était la meilleure. Maintenant, on peut modéliser et simuler des objets avant de les fabriquer. Avez-vous idée du temps qu’on peut sauver en fonctionnant ainsi?! Et même quand on est rendu au stade de construire l’objet, on peut faire appel à des machines à prototypage rapide avant d’aller à l’usinage ou à la production.
• L’accessibilité de l’information
  Il y a 200 ans, ce qui se passait à San Francisco prenaient des mois à se rendre jusqu’à Québec. Aujourd’hui, c’est en temps réel. Lisez Techcrunch et vous allez savoir à la minute près s’il se passe quelque chose digne de mention à Sillicon Valley, la Mecque technologique. Les distances et le temps n’existent plus pour les connaissances. Quand je suis assis à mon poste à l’université, je peux chercher toute la littérature scientifique à travers plusieurs bases de données, dont évidemment une par Google qui fonctionne très bien: Google Scholar. En cliquant sur les résultats de recherche, je vois si on a un accès via la bibliothèque, ce qui est habituellement le cas. Le site reconnaît que je viens de l’université et j’accède au “papier” qui m’intéresse instantanément. Et il n’y a rien d’unique là-dedans. L’étudiant en Inde, en Corée ou à Pittsburg peut faire la même chose. Imaginez d’abord comment les bonnes idées voyagent vite, ce qui créer un nivellement vers le haut. Et imaginez ensuite la compétitivité entre chercheurs qui est produite naturellement par cette situation.
• Convergence des domaines
  Avant, les savoirs s’additionnaient. Aujourd’hui, ils se multiplient. Quand la vitesse des processeurs doublent, ce n’est pas que le monde de l’électronique qui en profite, ce sont tous les champs de connaissance: biologie, médecine, télécom, nommez-les! Et ça va dans les deux directions. La compréhension de la biologie peut donner lieu à des innovations dans d’autres domaines, par exemple la robotique. Les découvertes ont des impacts multiples et dans plusieurs directions. Le mur qui se dresse à l’horizon avec tout ça, selon Poussart, sera de gérer la complexité qui résulte de toutes ces interactions.

Les liens entre les humains, l’instantané et la virtualisation font en sorte que nous sommes en train de former une intelligence collective à l’échelle planétaire, la nooshpère. J’ai toujours été fasciné par les bancs de poissons qui se déplacent à l’unissons dans le courant. On dirait vraiment qu’ils ont une conscience collective. Toutes les connexions qui nous établissons nous mettent mettent de plus en plus en résonance. On commence clairement à en voir les effets, particulièrement sur le web.

[Voir pleins d’exemples de prévisions technologiques loufoques là et ici-même]

Est-ce que les futurologues avaient prédit leur futur? Ils sont en train de disparaître! Dans leurs prévisions de 2008, The Economist présentent un article sur le futur (pas très reluisant) de la futurologie. Voici quelques conseils qui sont énoncées dans l’article pour les apprentis-futurologues:

1. Penser petit, micro-tendance.
2. Penser court terme.
3. Dire que vous ne le savez pas.
4. Parler moins, écoutez plus.

Pas étonnant que la profession soit en perdition… Je suis tombé là-dessus via Pasta & Vinegar et ça m’incite à revenir sur un article que j’avais lu et dont j’avais promis un résumé: Six Rules for Effective Forecasting. Voyons comment les deux articles se rejoignent. Les six règles du second article sont résumées ci-dessous:

1. Définir un cône d’incertitude
   
   Pour prendre une décision, on se fie sur notre intuition, aidé de l’information qu’on connaît. Une façon de visualiser pour aider à la prise de décision est de se tracer un cône d’incertitude (voir l’image ci-dessus). Un cône limite les possibilités à partir d’un certain point, au meilleur de votre connaissance. Le cône doit être mis à jour de façon dynamique, à mesure que de nouvelles informations sont disponibles. C’est pour cette raison qu’il y a encore plein d’espaces libres dans le cône. Au sommet de celui-ci se trouve l’élément déclencheur qui mènera à l’ouverture du cône. Dans l’exemple de la robotique, cet événement est le “Steve Jobs de la robotique arrive”, l’entrepreneur qui amorcera l’accélération de l’industrie. Plus on s’éloigne de l’axe central, plus on a affaire à des événements improbables.
2. Surveiller la courbe en “S”
   Les développements d’une industrie apparaissent d’abord lentement et discrètement, pour éventuellement exploser et voir une croissance fulgurante et finalement décélérer en douceur. Cette évolution trace une courbe en forme de S. L’art de la prédiction est de reconnaître le point d’inflexion assez longtemps à l’avance. Pour ce faire, il faut être sensible aux événements précurseurs de la révolution. Pour la robotique, il s’agit par exemple de la maturité du domaine académique et industriel, des succès commerciaux des dernières années (LEGO Mindstorms, Roomba, Aibo, Robosapien, robotique militaire) et des événements spéciaux (par exemple les DARPA Grand Challenges). Souvent, la première partie du S peut prendre de nombreuses années. La TV a pris 20 ans pour passer d’une invention aux salons, même chose pour l’Internet. Cependant, quand le point d’inflexion survient, nous sommes souvent soufflés par la vitesse des changements. Tout est donc une question de timing.
3. Embrasser ce qui ne cadre pas
   Si c’est vraiment nouveau et innovateur, probablement que ça ne cadrera pas dans aucune catégorie existante. Pour cette raison, on tend à ignorer les indicateurs qui ne trouvent pas de place dans notre vision du monde. Souvent, un indicateur nous semblera comme une curiosité, quelque chose d’ésotérique, voire de dérangeant. Je m’en confesse, c’est mon cas avec Second Life. J’ai essayé et ça ma répugné. J’ai fermé mon ordinateur et je suis sortie dehors pour crier “C’est donc ben beau le monde réel!” Pour cette raison, j’ai tendance à ne pas trop considérer toute la frénésie qui entoure ce monde virtuel. Pourtant, d’autre indicateurs montrent un grand potentiel à Second Life comme à d’autres mondes/marchandises virtuels.
4. Ne pas trop tenir à ses certitudes
   Parfois, il vaut mieux écouter plusieurs signaux faibles et incohérents que de s’en tenir à une information que l’on considère comme une certitude. En science, quand une théorie devient largement acceptée, il s’ensuit une longue période de stabilité durant laquelle la théorie est considérée comme une vérité. Durant cette période, de petites contradictions s’accumulent pour éventuellement mener à une nouvelle théorie révolutionnaire. D’avoir des certitudes permet d’arriver à des conclusions rapidement, mais il faut toujours savoir les remettre en question pour les laisser de côté au moment opportun.
5. Regarder deux fois plus lois derrière que devant
   Dans l’histoire, plusieurs schémas semblables peuvent être identifiés. “L’histoire ne se répète pas, mais parfois elle rime.” Celui qui fait des prévision doit regarder assez loin dans l’histoire pour reconnaître ces rimes. Plusieurs points dans le passé peuvent être reliés pour voir dans quelle direction on s’en va. Le passé récent est rarement garant de l’avenir. Il faut justement regarder assez loin pour voir les grandes tendances. Il faut faire attention aux comparaisons douteuses, car l’histoire ne répètent jamais exactement, surtout pas l’histoire récente. Dans l’article, on croit reconnaître la sagesse de Jeff Bezos quand on lit que “même dans des périodes de transformations dramatiques et rapides, il y a beaucoup plus d’éléments qui ne changent pas que de nouveautés qui émergent.” La bulle des dot-com en est un exemple. Combien de défuntes compagnies ne se sont attardées qu’aux nouveautés technologiques en oubliant de vieux concepts? Les consommateurs utilisaient les nouvelle technologies pour acheter des items pas très techno comme des livres, s’adonner au potinage ou à de la pornographie, rien de très nouveau. Les vieux impératifs commerciaux se sont vengés sur cette bulle, comme sur toutes les bulles précédentes. Plusieurs avaient prédit cette explosionse basant sur l’histoire.
6. Savoir quand ne pas faire de prévision
   À d’autres occasions, les prévisions sont beaucoup moins évidentes, et il faut accepter de ne pas se prononcer. On reste alors attentifs aux indicateurs, à mesure qu’ils se matérialisent.

En résumé, il faut être sceptique des changements apparents et ne jamais prendre les prévisions qu’on nous présente à la lettre. Lloyd Spencer, que j’avais vu en présentation et qui avait parlé de cet article, contait une anecdote à propos de son ancien emploi chez Sun Microsystems. Ils était allé à une conférence et ses patrons voulait qu’il rapporte de l’information sur un sujet donné dont on ne parle plus depuis longtemps. En fin de compte, il était revenu avec un dépliant expliquant un tout nouveau concept: le world wide web. Il a présenté ce document à ses patrons, jugeant que ça avait un certain potentiel. Ceux-ci l’ont ignoré… pour s’en mordre les doigts six mois plus tard.

[image: projet VENUS]

Je viens de tomber sur un article à propos de nouveaux observatoires sous-marins, comme le projet Neptune. Cette initiative vise à combiner plusieurs capteurs pour surveiller ce qui se passe dans l’océan, que ce soit la géologie, les écosystèmes, le climat océanique, etc. En fait, comme on le mentione dans Deep Blue, l’océan est à plusieurs égards moins connu que la Lune ou Mars! La grande nouveauté dans ces réseaux de capteurs, c’est que l’information sera colligée en temps réel grâce à un communication par fibre optique. Elle sera rendue accessible immédiatement par Internet autant pour les scientifiques que pour le grand public.

C’est un exemple parmi tant d’autres de capteurs qui sont placés à quelque part sur la planète et qui transmettent des données en ligne. Les capteurs peuvent être des caméras (comme celles pour mon ours), des stations météos, des satellites d’imagerie, des autos Google, des Twitter et des Facebooker… Graduellement, on est en train de se faire un backup de l’information à propos de la Terre, d’en avoir une version virtuelle!

Est-ce que ce sera possible un jour de rassembler toutes ces informations à un endroit? Déjà, pour l’imagerie satellite, le Earth Observation Group tente de combiner les données de systèmes bâtis à différentes époques par différentes personnes qui préconisaient des standards différents. De la même manière, Microsoft ont mis un projet de l’avant pour combiner différentes photos d’un même objet prises de différents points de vue. Les photos sont recombinées pour avoir une représentation 3D de l’objet. Prenez le temps de visionner ce vidéo qui démontre leur système.

Toutes ces données provenant de ces capteurs représentent une quantité d’information considérable qui croît sans cesse. Il faudra trouver des moyens de l’organiser afin de l’utiliser. Peut-être qu’on devrait y penser dès maintenant alors que les données sont créées. Il doit bien y avoir des gens à quelque part qui travaillent sur un “Global Sensing System” ou quelque chose du genre…