Présentation PowerPoint · Source: Bank of America Merrill Lynch, Nov 2015 Nos publications sur le...

6© 2017 KPMG S.A., société anonyme d'expertise comptable et de commissariat aux comptes, membre français du réseau KPMG consti tué de cabinets indépendants adhérents de KPMG International

Cooperative, une entité de droit suisse. Tous droits réservés. Le nom KPMG et le logo sont des marques déposées ou des marques de KPMG International.

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Intelligence Artificielle

Octobre 2017

Biennale Business et Droit

Lyon Place Financière et Tertiaire

safety-data.com



Définition de l’intelligence artificielle

L'article d'Alan Turing "Computing Machinery and Intelligence" paru en octobre

1950 a marqué la naissance de l'intelligence artificielle.

Dans cet article, Alan Turing spécule sur la possibilité de créer des machines

dotées d'une véritable intelligence.

Ce domaine de recherche s’est ensuite développé aux Etats-Unis, notamment à

l'université de Stanford sous l'impulsion de John McCarthy et au MIT sous celle

de Marvin Minsky.

Initialement destinée à résoudre des problèmes complexes, l’intelligence

artificielle se définit aujourd'hui comme un ensemble de théories et de

techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables d'agir

comme un humain ou de penser comme un humain.

L’intelligence artificielle correspond donc à un ensemble de concepts et de

technologies plus qu’à une discipline autonome constituée.

Alan Turing

1912 - 1954



L’intelligence artificielle en quelques mots et chiffres aujourd'hui

Le marché mondial des

robots et de l'intelligence

artificielle devrait atteindre

152,7 milliards de dollars

d'ici 2020, dont 83 milliards

pour les robots virtuels et

70 milliards pour

l’intelligence artificielle.Source: Bank of America Merrill Lynch, Nov 2015

Nos publications sur le sujet:

Demystifying

Digital LaborRise of

humans

Intelligent

Augmentation in Life

Sciences

An ethical

compass in the

automation age

Digital Labor



L’intelligence artificielle, une transformation vers le Digital Labor

Ava

ncé

e en

au

tom

ati

sati

on

Avancée dans l’intelligence machine

Digitallabor

Robotic processautomation

TravailHumain

Technologiescognitives

Agir comme un humain

Pe

nse

r com

me

un

h

um

ain

ІAutomatisation des processus

simples, répétables,

transactionnels, basés sur des

règles

І Le plus rapide à mettre en

œuvre

ІAutomatisation axée sur l’auto-

apprentissage et les

technologies adaptatives qui

comprennent tous types de

données

ІPlus compliqué et coûteux à

mettre en œuvre

ІFormule des hypothèses

cognitives comme les humains

ІExploite l’analyse prédictive pour

proposer des solutions

І Le plus compliqué, long et

coûteux à mettre en œuvre



3 niveaux d’utilisation actuels

Automatisation de processus

transactionnels, basés sur des règles et

répétables

Caractéristiques:

І Fonctionne avec des données structurées et

des paramètres bien définis, les robots virtuels

peuvent effectuer des tâches de manière

autonome

І Ces outils sont placés au niveau de la couche

présentation et n’infiltrent pas le système

informatique

І Les solutions sont faciles à concevoir,

rapidement testées et mises en œuvre avec un

investissement relativement faible

І Facteur humain remplacé

Exemple: Une banque en ligne américaine a

utilisé le RPA pour automatiser les demandes de

niveau 1 (i.e changement d’adresse).

Traitement de données non structurées

comme base d’auto-apprentissage

Caractéristiques:

І Permet de capturer la connaissance du

processus pour comprendre comment il

fonctionne

І Sur la base d’indications, des résultats définis

sont générés. Il y a une forte probabilité le

résultat soit celui désiré

І Accélère l'analyse humaine pour prendre la

bonne décision

Exemple: Une société d'énergie a utilisé

l'intelligence artificielle et le raisonnement

sémantique avancé pour développer un agent

virtuel de centre d’assistance afin de comprendre

rapidement les questions, fournir des réponses aux

clients ou escalader à un humain au besoin.

Automatisation pilotée par l'auto-

apprentissage et les technologies adaptatives

Caractéristiques:

І Peut être utilisé pour la génération d'hypothèses

cognitives sophistiquées / d’analyses prédictives

avancées

І De telles plateformes sont coûteuses à

développer et à mettre en œuvre et nécessitent

généralement un long délai de mise en œuvre -

actuellement très peu d'acteurs

І Réduit l'erreur humaine, mais ne retire pas les humains de l'équation

Exemple: Les algorithmes de traitement du

langage naturel, d'apprentissage automatique, de

reconnaissance de formes et de raisonnement

problématique d'IBM Watson aident les entreprises

à prendre des décisions complexes.

Niveau 1Automatisation des processus de

base

Niveau 2Automatisation des processus plus

complexes

Niveau 3L'automatisation cognitive



De nombreux domaines et secteurs concernés

Véhicule autonome

Contrôle du trafic aérien

Fret et logistique

Drones et livraison de petits colis

Transport

Comptabilité et Audit

Risque

Fiscalité

Traitement des transactions

Ventes et service à la clientèle

Activités opérationnelles

Découverte de médicaments

Diagnostic et traitement

Bien-être

Surveillance et soins aux patients

Santé

Gestion des placements

Négoce de titres

Opérations bancaires

Détection et prévention des

fraudes

Finance



Et demain ? Le futur de l’intelligence artificielle

Dans quelques années, il sera possible de créer des machines capables

non seulement de produire un comportement intelligent, mais

d’éprouver une impression d'une réelle conscience de soi, de vrais

sentiments et une compréhension de ses propres raisonnements.

La seule question est de savoir quand ?

La technologie ayant pour objectif d'être au service de l'homme, elle

nous permettra également de nous surpasser.

Les avancées technologiques pour améliorer la vision sont les prémices

de l'humanité augmentée et les innovations génétiques ainsi que les

interfaces cerveau-machine approchent elles aussi à grands pas.

La question est donc de savoir de quoi sera fait l'avenir du genre

humain ?



Quelles sont les questions stratégiques pour l’entreprise?

Plateforme Business Modèles?

Quel est le risque de sécurité?

Impact sur le monde du travail et

les talents?

Questions éthiques et sociales?

Contact

Benoit Favre-NicolinKPMG AdvisoryAssociéTel:+ [33] 6 71 26 36 [email protected]

© 2017 KPMG S.A., société anonyme d'expertise comptable et de commissariat aux comptes, membre français du réseau KPMG constitué de cabinets indépendants adhérents

de KPMG International Cooperative, une entité de droit suisse. Tous droits réservés. Le nom KPMG et le logo sont des marques déposées ou des marques de KPMG

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Les informations contenues dans ce document sont d’ordre général et ne sont pas destinées à traiter les particularités d’une personne ou d’une entité. Bien que nous fassions tout

notre possible pour fournir des informations exactes et appropriées, nous ne pouvons garantir que ces informations seront toujours exactes à une date ultérieure. Elles ne peuvent

ni ne doivent servir de support à des décisions sans validation par les professionnels ad hoc. KPMG France est le membre français du réseau KPMG International constitué de

cabinets indépendants adhérents de KPMG International Cooperative, une entité de droit suisse (« KPMG International »). KPMG International ne propose pas de services aux

clients. Aucun cabinet membre n’a le droit d’engager KPMG International ou les autres cabinets membres vis-à-vis des tiers. KPMG International n'a le droit d'engager aucun

cabinet membre.

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Jean-Luc Marini SAS Safety Data - CFHDirecteur Général en charge de la R&DTel:+ [33] 6 13 23 83 [email protected]

http://www.kpmg.fr/

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« Je prédis que l’Internet n’est qu’une spectaculaire étoile filante et qu’il s’effondrera de manière catastrophique en 1996. » Robert Metcalfe, l’inventeur de l’Ethernet, 1995

« L’Iphone n’a aucune chance de pouvoir atteindre une taille de marché significative. » USA Today, 2007

« Les aspirateurs à propulsion nucléaire seront probablement une réalité dans dix prochaines années. » Alex Lewyt, président du fabricant d’aspirateurs Lewyt, 1955

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Node 1

Node 7

Node 4Node 5

Node 2

Node 3

Node 0

Node 6

Bank A Blockchain

Location 1

Location 2

Location 3

Location 4

Department A

Department B

Public blockchain

Person a

Woodgrove Financial

Person B

Northwind Traders

Bank 6

Bank 1

Consortium 6

Consortium

Blockchain

Woodgrove Financial

Contoso Bank

Northwind Traders

Bank b

Insurance c

Investment consortium c

Innovation & legaltechsEtude « Droit & Digital : réalité et prospective »

24 octobre 2017

Qui nous

sommes

Day One

« Next is different! »

« Day One est un cabinet de conseil en

management spécialisé en alignement stratégique

dédié aux:

- Directions internes des Grandes Entreprises

(Audit, Compliance, Fiscale, Juridique...)

- Cabinets de Services Professionnels

(Auditeurs, Avocats, Consultants, Professions du

chiffre...).»

31CONFIDENTIEL Day One® - 2017

Quelques références : les

cabinets de services

professionnels

32

CABINETS D’AVOCATS D’AFFAIRES

CONFIDENTIEL Day One® - 2017

Quelques références : directions

internes des entreprises

DIRECTIONS INTERNES

33CONFIDENTIEL Day One® - 2017

Pour vous, digitaliser sa direction

juridique c’est…

DIGITALISATION

La transformation VTC pour les

juristes

35

VALEURTECHNOL

OGIE

COLLABO

RATIF

Quelle est la

valeur apportée ?

Comment

mesurer cette

valeur ?

Comment

valoriser la

valeur apportée ?

Impacts pour les

juristes

Lesquels

mettre en place ?

A.I. E.L.M.

OPERATIONNELS

EXTERNES

Avocats, LPO,

legaltechs…

DIR

EC

TIO

N J

UR

IDIQ

UE


OUTILS

JURISTES

Matrice Digitale Day One

140 start-ups

CONFIDENTIEL Day One® - 2017 36

PARTAGE PRODUCTION

AIDE A LA PRISE

DE DECISION

REMPLACER

AMELIORER

Contrat

Conseil

Contentieux

Gestion

Administration

© Day One

10% 5%

6%

35% 54% 11%

1%

34% 44%

84%

16%

Les legaltechs

et l’étude

Matrice Digitale Day One

140 start-ups


PARTAGE PRODUCTION

AIDE A LA PRISE

DE DECISION

REMPLACER

AMELIORER

© Day One

Le partage dans les legaltechs

Plateformes de mise en relation

– Client vs. Avocat

– Avocats entre eux

Veille juridique

REMPLACER AMELIORER


PARTAGE

L’amélioration dans la production

des services juridiques

Améliorer


Contrat

Conseil

Contentieux

Administratif

Production de documents standardisés

Saisie d’informations par le client

Réponses standards à des questions récurrentes

Amélioration des interfaces de recherche

Plateforme de résolution en ligne des litiges

Assistance aux recours juridiques de 1er niveau

Centralisation de procédures dans des actions

groupées

Signature électronique

Sécurisation des données

Le remplacement de tâches

juridiques dans la production

Remplacer


Contrat

Conseil

Contentieux

Gestion

Administratif

Génération de contrats via des questionnaires

Blockchain

Smart Contract

Services clefs en main

Remplissage automatisé de formulaires de

contestation

Arbres de décision et redirections en fonction

de la complexité

Management des projets juridiques

Prise de rendez-vous

Suivi du temps passé à des fins de facturation

Relances liées à la facturation

L’amélioration de la prise de

décisions

Améliorer


Contrat

Contentieux

Réduction du temps passé à l’administration

des due-diligences.

Analyse statistique de la jurisprudence

Le remplacement des juristes

dans l’aide à la prise de décision

Remplacer


Contrat

Conseil

Contentieux

Analyse statistique des contrats

Réponses automatiques aux questions

juridiques à partir d’une base de donnée

Résolution automatisée des contentieux de la

consommation

La technique au service de l’offre

juridique

CONFIDENTIAL Day One® - 2017 44

SHARING DELIVERING DECISION MAKING

© Day One

DONE

Web 2.0

Plateformes

WIP

Crowdsourcing

Machine learning

DONE

Questionnaires &

arbres de décision

Adaptation de modèles

ChatBots

WIP

Blockchain

Smart-contracts

DONE

Intelligence

Artificielle

Data mining

Legaltechs &

Intelligence artificielle

L’Intelligence Artificielle, un

ensemble de techniques


Machine Learning• Deep learning

• Reinforcement learning

• …

Pattern mining

Natural language

processingCrowdsourcing

…

Les enjeux de

l’Intelligence Artificielle


Poids de

l’humain

Outils à

usages

uniques

Qualité

des

données

L’utilisation de l’IA par les

legaltechs aujourd’hui


31

2 2 2 49 10

25 24

45

131 12

2 2

32

3

4

1999 2003 2004 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 may 2016

Créations de Legal start up par an en fonction du degré d'automatisation

Legaltech intégrant une moindre automatisation (1, 2 ou 3) Legaltech intégrant une forte automatisation (4)

Répartition des legaltechs analysées selon leur degré d’automatisation, par année de création

PARTAGE

PAPER SOFTWARE

PRODUCTION AIDE A LA DECISION

Ce que les juristes ne feront plus

de la même façon


Analyses

de

données

Recherches

juridiques

Revue de

contrats

VALEUR APPORTEE PAR LE JURISTE

Vers un nouveau profil du juriste

LBBD

Business

DigitalBehavioral

Legal


Ethique & Conformité

Data Privacy

Lobbying / Affaires

publiques…

Géopolitique

Economie

Finance

Comptabilité…

Statistiques

Outils IT (d’Excel aux

solutions ELM)

Soft Artificial Intelligence

(algorithmes, arbres de

décision)…

Gestion de projet

Management

Communication

interpersonnelle

Communication

interculturelle…

www.dayone-consulting.comConseil en management spécialisé en alignement stratégique

- Services professionnels (Auditeurs, Avocats, Consultants, Experts comptables, …)

- Directions fonctionnelles (Audit, Conformité, Fiscal, Juridique…)

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