Vidéo: Big Data : Comment ça marche ? (Novembre 2024)
Lors de cette édition de Fast Forward, j'ai rencontré Hicham Oudghiri, PDG et cofondateur d'Enigma, une société spécialisée dans la collecte et la compréhension de grands ensembles de données. Enigma est une société de gestion de données et de renseignement opérationnelle destinée aux clients privés, mais elle est probablement mieux connue pour Enigma Public, une collection de jeux de données interrogeables et accessibles au public, qui inclut tout, des salaires des employés de White House Office aux inspections de restaurants dans la ville de New York. Nous avons parlé de la puissance du Big Data, des limites de la vie privée des consommateurs et de l'avenir de notre monde fondé sur les données.
Pourquoi ne m'expliquez-vous pas un peu ce que signifie être une entreprise de données ouvertes aujourd'hui?
Absolument. Nous avons juste commencé par collecter une quantité énorme de données publiques où que nous puissions les trouver, notre mission étant réellement de tenter de relier des faits très disparates sur le monde. Au cours du processus, nous nous sommes rendu compte que, même si l'accès à ces données sous-jacentes était interrompu, cette tendance se répercutait sur les données personnelles des utilisateurs, sur les systèmes de rapport de données public-privé, comme dans les environnements réglementaires. En réalité, nous avons apporté cette notion d’open data comme modèle opérationnel partout où nous sommes allés.
Notre centre de prédilection aujourd'hui consiste à cultiver cet immense référentiel de données publiques et à le gérer dans des environnements problématiques, souvent derrière le pare-feu pour les entreprises. Bien que nous collections et distribuions une quantité énorme de données, nous avons constaté que la prochaine étape consistant à interpréter ces données et à les relier à des données privées contribuait réellement à réduire l'impact de certains des problèmes que nous souhaitions résoudre.
Les gens entendent parler des ensembles de données ouverts, des ensembles de données publics, des ensembles de données privées. De quel type d'ensembles de données parle-t-on ici?
Nous parlons de données sources, de données officielles, de choses que les agences gouvernementales publieraient, de choses que les agences internationales publieraient, de tout ce qui est disparate, des registres d’enregistrement des sociétés aux évaluations de propriété en passant par les visas H-1B ou les cargaisons de conteneurs. Ne parlons certainement pas d'éléments tels que les données LinkedIn, qui a récemment fait l'objet d'un vaste débat quant à savoir s'il s'agit ou non d'un ensemble de données publiques. Il y avait cette poursuite avec beaucoup de controverse récemment.
Toutes les données météorologiques que nous collectons proviennent de sources officielles, ou du GPS en tant que technologie.
Donc, vous prenez tous ces jeux de données publics et vous pouvez ensuite les fusionner avec des jeux de données privés qu'une entreprise vous donnera de manière spécifique et vous permettra de voir vraiment ce qui les sépare de la combinaison des deux?
Oui très souvent Pensez à un cas d’utilisation canonique dans lequel vous essayez de faire quelque chose comme déterminer si une entreprise est même réelle. Si c'est une petite entreprise, prenons, par exemple, un restaurant ou une petite entreprise. Très souvent, le type de profil qu’ils auraient sur eux est extrêmement mince. Mais si vous examiniez des choses comme les licences d'alcool ou même les inspections du ministère du Travail ou du dossier médical, vous obtenez une image beaucoup plus détaillée de leur identité.
Souvent, cela aide ces entreprises à instancier qu'elles sont même réelles pour obtenir leur accès au crédit, pour être assurées, ce genre de choses. Passons de «voici votre application de 18 pages» et d'un processus très ennuyeux à travers sept ensembles de conformité différents, à quelque chose qui peut se faire en ligne de manière automatisée et moins risquée en général.
Donc, au lieu de simplement les taper dans Google pour voir s’ils ont un site Web et s’ils sont réels, vous pouvez faire valider tous ces autres ensembles de données, même pour des éléments de base?
Absolument.
Avant de passer en direct, nous parlions d’ Ozark , de votre émission préférée, de ma nouvelle émission préférée et de l’idée d’utiliser ces ensembles de données pour la conformité, l’établissement de rapports financiers et même la traque des blanchisseurs d’argent.
Ouais. Tout d'abord, l'un des meilleurs spectacles sur le marché. Grand plug-in pour Netflix, est devenu le premier studio hollywoodien.
Ils ont payé pour cela. Ils ont acheté leur chemin dans ce marché.
Ils ont certainement. Mais la série parle de ce personnage de Jason Bateman qui se trouve être un blanchisseur d’argent pour ce cartel de la drogue. Le problème, c'est qu'il lui sauve la vie en disant qu'il ira chez les Ozarks et trouvera de nouveaux canaux pour blanchir de l'argent. Il commence à acheter des produits plus somnolents puis à supporter divers coûts.
Le problème du blanchiment d’argent est un énorme problème théorique dans la mesure où, honnêtement, vous examinez les schémas d’activité entre différents commerçants ou consommateurs de services financiers, ainsi que les liens qui les unissent. Donc, vous aurez comme un agent enregistré, évidemment, quelqu'un comme Jason Bateman, qui se promène pour deux entreprises. Il y adhère à titre privé et commence à porter son nom sous différentes formes, et vous remarquerez ce type d'activité. C'est un problème contre lequel les banques doivent se battre, évidemment, parce que cela nuit au système et qu'elles sont sur le point de le faire.
La criminalité est devenue aussi numérique et décentralisée que la musique. C'est un problème beaucoup plus important. Il n’ya pas une seule grande famille de la foule que le gouvernement puisse rôder pendant des mois et les obtenir à la manière de Capone. C'est une chasse à tous les niveaux sur de nombreux fronts. Nous avons aidé et travaillé à amener les données publiques à résoudre ce problème, mais également à notre technologie que nous avons utilisée pour rassembler toutes ces données publiques pour lutter contre ce problème, simplement parce que les banques ont beaucoup à gagner en technologie. faire pour fusionner leurs propres ensembles de données en de puissants indices contextuels pour ces enquêteurs qu’ils ont au sein de leur personnel.
J'ai l'impression que nous en sommes au point où nous avons toutes ces données publiques créées par des agences gouvernementales. Nous avons tous ces ensembles de données privées. Chaque entreprise dispose de plusieurs ensembles de données et de nombreux formats différents, souvent au sein d’une même entreprise. Cependant, il n’ya pas beaucoup de normalisation et leur collaboration est en réalité un défi majeur.
C'est un défi énorme, et l'une des plus grandes thèses d'Enigma est probablement un grand fossé. Un de mes investisseurs l’a appelé ainsi: il existe un monde dans lequel les données sont instrumentées par bits et un autre dans lequel elles sont instrumentées en atomes. Les sociétés de technologie, Google, Facebook, Amazon, ont toutes réalisé un travail remarquable en exploitant les données de votre activité, en naviguant sur le Web et en créant ces nouveaux services, tels que la recherche et de meilleures expériences de commerce électronique. Mais ces données existent toutes. C'est numériquement natif. Il vous écoute simplement sur le Web. Le Web est un protocole, et ces protocoles ont été conçus pour se parler.
Mais quand vous avez ces données qui sont instrumentées en atomes, ou dans le monde réel, comme si quelqu'un se rendait dans une banque des Ozarks et demandait un petit emprunt, cela ressemblait beaucoup à quelqu'un qui se dirigeait vers une autre succursale bancaire ou un conteneur navire entrant qui demande le nom de la société qui effectue le transport. Toutes ces données ont été conçues - ou ne sont pas conçues - pour se parler, il est donc extrêmement difficile de les assembler. Je pense qu'il faudra plus de temps à ces industries moins purement technologiques pour tirer parti des avantages de ce que vous avez vu dans la technologie avec le Big Data. Mais quand ils le feront, je pense que cela changera beaucoup la façon dont nous vivons au jour le jour de manière assez percutante.
J'ai également le sentiment que, lorsqu'il existe un motif financier pour assembler ces ensembles de données et créer ces informations, les entreprises trouvent un moyen de payer pour cela et elles le font. Les sociétés émettrices de cartes de crédit sont l’une des premières entreprises à pouvoir identifier des modèles et à identifier des fraudes. J'ai l'impression que le secteur public est assez en retard pour créer des informations à partir de ces quantités de données. Est-ce une évaluation juste?
À certains égards, le secteur privé a toujours eu une longueur d'avance dans la mise en œuvre de la technologie. L'incitation financière est énorme et constitue également le style de fonctionnement d'une unité plus petite. Le gouvernement des États-Unis n’est en fait qu’une des plus grandes organisations du monde et tout ce qui est fait est un problème de personnel. S'assurer que les incitations sont alignées et que les personnes prennent le bon risque.
Mais nous avons vu le gouvernement faire des choses très novatrices. Nous avons collaboré avec la ville de la Nouvelle-Orléans, je pense que c'était il y a deux ans, pour les aider à prédire où se trouvaient les propriétaires de taudis, principalement pour installer des détecteurs de fumée dans ces maisons. Post-Katrina, vous avez eu cette énorme quantité de brûlure. Un grand nombre de propriétaires s'éloignaient en laissant des personnes dans de mauvaises conditions. Honnêtement, les détecteurs de fumée font juste un excellent travail de prévention de la mort par le feu. Au lieu d’envoyer un pompier dans une maison au hasard, qu’en est-il si vous utilisiez des facteurs tels que la démographie, l’âge du bâtiment et la dernière fois qu’il y avait un certain type d’installation d’infrastructures telles que des infrastructures de télécommunication?
Vous utilisez tous ces faits et vous obtenez un taux de réussite beaucoup plus élevé des portes que vous frappez. Nous avons vu beaucoup de ce genre de boulot financier pour le gouvernement local jouer assez fort. Comme vous pouvez l'imaginer, le secteur du renseignement a énormément utilisé les données. Nous constatons qu'il y a des poches d'innovation. Encore une fois cependant, tout dépend de la façon dont vous le rendre opérationnel.
Vous avez tous ces points de données, mais vous devez ensuite l'interroger de la manière appropriée, rechercher les modèles. Vous devez presque rechercher les corrélations, et c'est toute une série de questions et de réponses. Cela établit une relation avec les données et je pense que nous commençons à peine à comprendre comment cela fonctionne.
Oui. Nous commençons à comprendre comment cela fonctionne du point de vue des compétences. Et, il y a comme un changement de mentalité en termes de pensée statistique par opposition à pensée non statistique. Il y a ce dicton: "Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles" - il s'agit donc vraiment de savoir si vous pouvez, sans les données, sans les algorithmes, contextualiser un peu les paramètres de votre pensée statistique. Il se peut que je ne l’aie pas bien compris, comme dans le cas de l’incendie, mais il se peut que nous augmentions nos chances d’agir correctement ou que nous réduisions notre surface de risque ou ce que nous devons rechercher. Adopter cette attitude résolue à l’égard du problème, c’est la première compétence en matière de capacité de penser de manière statistique. Certaines personnes sont enfermées dans "Eh bien, la seule façon dont nous pouvons être sûrs est si nous avons X, Y et Z."
Je vais vous donner un cas dans un exemple privé. Très souvent, dans les banques, pour des raisons de fraude et de conformité historiques, la manière de vérifier si une personne était réelle avant d’émettre une carte de crédit consistait à s’assurer que son numéro de téléphone et son adresse correspondaient à ceux de la demande. Toutes les entreprises n'utilisent pas actuellement les lignes téléphoniques fixes. Toutes les entreprises n'utilisent pas leur adresse principale comme étant celle qu'elles exploitent. Il existe une sorte de réalité dépassée des personnes travaillant chez WeWork et des personnes utilisant la voix sur IP. Se familiariser avec l'identification des personnes par leur présence sociale ou par certains des ensembles de données fournis par Enigma et fournissant ces points de preuve auxiliaires. Examinez et utilisez historiquement les statistiques pour voir si la probabilité que cela soit réel est forte, par opposition à la garantie que vous obtiendriez auparavant de ces moyens alternatifs.
Je pense que c’est aussi un point intéressant, à savoir que tous les modèles se tromperont, qu’ils soient en grande partie erronés ou plus faux, mais ce n’est pas grave, car cela peut vous aider à prendre de bonnes décisions. Est-ce une compétence pour laquelle nous enseignons bien nos enfants et où pourraient-ils même recevoir cette formation? Je veux dire, ce ne serait pas nécessairement en maths. Ce ne serait pas dans les études sociales. Où trouvent-ils cette sensibilité?
Les statistiques ont souvent été classées en sous-catégories, à l'instar de l'enseignement des mathématiques en général, mais cela se voit ailleurs. Vous le voyez apparaître même dans votre flux ESPN ces jours-ci. Les gens sont beaucoup plus à l'aise avec la prédiction faisant partie de leur vie. Honnêtement, j'adore ces moments de cygne noir où tout cela nous vole à la figure. Prenez la dernière élection. Hilary a gagné, et les meilleurs scientifiques du monde en matière de données, dans certaines des plus grandes institutions, l'ont mal qualifiée.
Gagner, mais gagner, ce n’est pas avoir une probabilité de victoire de 70%, car cela signifie tout de même que Donald Trump gagne une fois sur trois. Et devine quoi? C'était l'une de ces trois fois.
Absolument. Et puis il y a l'éducation que nous voyons dans ces modèles qui met les gens plus à l'aise. Dans les salles de classe, je pense que l’un des plus gros problèmes que nous avons est simplement l’apprentissage appliqué. C'est comme, je ne sais pas pourquoi ils n'enseignent pas les finances personnelles en classe. Je veux dire, j'étais un imbécile avec mon argent à 18 ans et l'effet sur la dette et tout ça. Je suis toujours étonné qu’ils ne le fassent pas et j’ai donc l’impression que nous évoluons dans un monde où l’éducation sera de plus en plus axée sur les aspects appliqués et moins sur les aspects théoriques. Mais alors je m'inquiète si nous perdons certaines parties de l'apprentissage culturel. C'est un compromis.
J'irai même plus loin dans cette voie et parlerai de l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle, une technologie de transformation énorme. Il me semble que l'intelligence artificielle a un rôle à jouer pour nous aider à comprendre ce monde de surabondance de données et à trouver ces modèles pour nous. Etes-vous optimiste quant au fait que l'IA nous aide à comprendre cela ou est-ce que cela va être quelque chose de totalement séparé du reste de notre expérience humaine?
Non, je veux dire, je suis optimiste en ce sens que je suis optimiste quant à l'humanité en général. J'ai l'impression que c'est un problème de gène invasif qui arrive aux gens à un moment ou à un autre. L’une des choses que j’aime le plus à propos de la promesse de l’intelligence artificielle est qu’elle va réellement aider la technologie à disparaître car à l’heure actuelle, l’accent est mis sur la technologie et les données qui sont si présentes. Mais en réalité, le travail de données est très intensif. Il y a une raison pour laquelle ils appellent cela l'exploration de données lorsque vous recherchez des éléments dans un ensemble de données. C'est très méchant. Les ensembles de données ne sont pas propres. C'est un peu brutal dans un sens.
Ce que j'aime de l'IA, c'est qu'il crée ces boucles de rétroaction à partir de l'expérience observée. Bien que vous collectiez toutes ces données à partir de tous ces endroits, vous ne savez pas nécessairement comment elles vont se réunir et vous commencez à étudier les résultats. L'apprentissage automatique nous aide vraiment à adopter un mode de pensée statistique plus axé sur les résultats. Je pense que cela nous aidera à résorber une partie de la méchanceté de ce travail et à être un peu plus axé sur les résultats dans notre approche. Maintenant, l'impact sur l'automatisation va certainement faire peur, dans certains domaines où, franchement, je pense que l'intelligence artificielle devrait être laissée à elle-même, comme remplacer un jury. Aurons-nous jamais cette qualité d'intelligence émotionnelle? Je ne sais pas.
Et vous auriez à choisir et à dire que vous voulez cette qualité émotionnelle dans le jury, par opposition à une probabilité pure que cette personne soit coupable ou non coupable?
Oui. Pour moi, l’humanité sous-jacente, j'estime super importante. Franchement, le simple fait d’être dans le secteur et de voir à quel point le contact humain est important pour convaincre les gens de commencer à penser de manière statistique, j’espère que nous ne perdrons pas cela avec l’avènement de l’intelligence artificielle à grande échelle.
Nous avons un peu demandé si LinkedIn était un ensemble de données public. Beaucoup de gens ont l'impression de vivre dans ce monde où tout est disponible en ligne, des habitudes d'achat à l'âge, en passant par les antécédents médicaux. Cela met les gens mal à l'aise. Les gens craignent que le gouvernement ne dispose de trop d'informations. Personnellement, je suis plus inquiet que les entreprises privées aient trop d’informations et qu’elles soient beaucoup moins réglementées.
Oui.
Avons-nous besoin de lois pour protéger nos informations personnelles? Les informations personnelles doivent-elles être traitées séparément de vos archives gouvernementales?
Absolument. Nous avons très peu de protection en ce qui concerne les lois qui régissent la manière dont nous donnons nos données. Pensez-y dans certaines professions. Dans la profession médicale, tout est en lock-out. Mais pour une raison quelconque, ce n'est pas nécessairement le verrouillage dans d'autres industries. La raison en était que, à l'époque, vous ne pouviez pas faire grand chose avec vos informations personnelles. Aujourd'hui, ils ont une très bonne idée de la manière de vous convertir ou de la probabilité que vous soyez quelque part. À toutes fins utiles, à mon avis, c'est surtout avantageux pour nous.
Mais en même temps, nos données méritent toujours ce genre de caractère sacré dans la façon dont elles sont gérées. L'Europe a publié des lois très strictes. Une loi appelée GDPR est en préparation. Sa mise en vigueur est prévue pour 2018, et il en va de tout pour s'assurer que les entreprises suivent la lignée de leurs données personnelles, qui les détient, comment leur est donnée l'accès au sein de l'entreprise, le droit d'être oublié. Lorsque vous dites «Supprimer mes données», supprimez-vous réellement ou conservez-vous ces informations pour un autre élément? Il y a donc toujours un échange entre les consommateurs et les services pour lesquels ils travaillent. Beaucoup de ces services sont gratuits et nous les aimons, non?
Je donnerais une partie de moi-même pour accéder à YouTube, non? Je suis juste très heureux à ce sujet.
Et probablement, vous avez.
Et probablement, j'ai. Mais cela ne signifie pas que la partie que je cède ne devrait pas être mise dans une boîte sûre et que je sais que cette boîte est sous un bunker et toutes ces bonnes choses.
En outre, l’idée de l’expiration des données, qui, dans le monde numérique actuel, est un concept relativement nouveau. Auparavant, il y avait une certaine obscurité. Si quelque chose se passait il y a 30 ans, il serait difficile de trouver des documents et d'obtenir un profil à l'époque. Mais les enfants d’aujourd’hui qui ont passé toute leur vie en ligne, et ce qu’ils ont fait et posté à l’âge de 13 ans, le seront à 63 ans.
Oui.
Nous n'avons pas d'infrastructure juridique capable de gérer cela de manière significative.
Non, nous ne le faisons pas et c'est une zone poilue. C'est un domaine délicat en droit du travail. C'est un endroit poilu pour sortir ensemble, non?
Si vous regardez le profil Facebook de quelqu'un - je pense que cette culture s'adaptera à cela, à la présence publique de quelqu'un en ligne. Mais c'est presque théâtral. C'est comme si votre présence publique n'était pas le vrai vous. Quel était ce film de Jim Carey? Nous avons tous mis un masque, métaphoriquement parlant. Je pense donc que votre présence en ligne ressemblera davantage à cette galerie ou à cette œuvre d'art qui vous décrit, puis à vous, le vrai. Mais il y a toujours une balle dans le corps ou quelque chose comme… Ça, tu ne veux pas être public. La vraie question est de savoir si les personnes assez jeunes ont la capacité de décider s'il est judicieux de mettre cela en ligne ou non. C'est effrayant, bien sûr.
En parlant de mettre des choses stupides en ligne, parlons de l’administration Trump. J'ai entendu parler sur plusieurs fronts… Vous travaillez évidemment avec beaucoup de jeux de données publics. Vous devez demander la permission d'obtenir cette information plusieurs fois ou savoir comment l'intégrer. Est-ce plus facile maintenant? Comment l'accès aux ensembles de données publics a-t-il changé depuis que l'administration Trump a pris ses fonctions?
Oui. Ma première mise en garde quand je parle de ce genre de choses est la grande différence entre l'administration Trump et le gouvernement américain. Le gouvernement américain est de loin l'une des institutions les plus transparentes que j'ai jamais rencontrées dans le monde. Nous sommes extrêmement transparents par rapport à nos pairs en ce qui concerne la quantité de données que nous publions, la quantité de fonds que nous finançons pour ce genre de choses, c’est donc la première mise en garde.
En ce qui concerne Trump, je veux dire, il a été très clair pour moi que tout le monde devrait être très inquiet de la position de cette administration en matière de transparence et de partage de l'information. Tout d’abord, il existe des éléments très explicites tels que l’enregistrement de la liste des visiteurs à la Maison-Blanche, une pratique mise en place par Obama et qui, à mon avis, est l’un des systèmes comptables les plus centraux du gouvernement. Il y a eu des données EPA, des données climatiques, et en général, il a même été question que certaines données du recensement soient affectées par cela. Vous devez vous rappeler, ce ne sont pas de petites entreprises. Je pense que le recensement des États-Unis représente un investissement de plus de 4 milliards de dollars chaque fois que cela se produit, avec plus de 300 000 bénévoles impliqués.
Certaines de ces choses, nous verrons leur impact dans quatre ans, étant donné les cycles de financement de la façon dont cela se passe. Bien que cette administration ne soit certainement pas amicale, je pense que l’épine dorsale de la transparence dans ce pays est suffisamment solide. Bizarrement, cela vient de la gauche et de la droite. Suffisamment puissant pour que ce mouvement d'ouverture à l'information soit là pour rester.
Et il y a beaucoup de choses sur ces ensembles de données.
Oui. C'est comment nous décidons où placer les hôpitaux. C'est ainsi que nous décidons comment acheminer les ambulances. C’est ainsi que nous décidons de choisir un très grand nombre de services de base, comme la gestion des déchets repose sur ce genre de choses.
Dites aux personnes qui regardent le jeu de données public Enigma, que j'ai visité plusieurs fois… super, super cool. À quoi les gens devraient-ils s'attendre lorsqu'ils y vont? Que peuvent-ils en sortir?
L'un de nos engagements est d'être continuellement honnêtes à propos de cette mission qui consiste à collecter toutes les données, mais à les restituer le plus possible aux gens. Il est totalement gratuit d'utiliser à des fins journalistiques non commerciales. Nous voulons nous assurer que tout le monde a accès à ces données. Vous n'avez même pas besoin de vous connecter ou de nous fournir des informations pour pouvoir y accéder. Lorsque nous avons fondé la société, il y avait une grande prémisse sur l'accès.
Comme nous en avons appris beaucoup au cours des années, la conception, la recherche et la crédibilité de l'accès et de l'interface ont été très importantes. L’autre question concerne la curation et l’enjeu majeur d’Enigma Public, que nous avons relancé cet été, était la notion selon laquelle il fallait que les utilisateurs sachent comment ces données étaient utilisées. Les gens doivent connaître non seulement les meilleures pratiques pour travailler avec les données, mais aussi quels ensembles de données sont bons pour quoi. Quoi de neuf, qu'est-ce qui est excitant? Je pense que ce type d’éducation est une chose à laquelle nous sommes très heureux et que nous espérons que les gens auront la seconde où ils arriveront sur le site.
Cela vaut vraiment la peine de vérifier. Encore une fois, je pense que les entreprises voient ces données et savent qu’elles peuvent en tirer le meilleur parti. Je pense que pour les journalistes et les citoyens, il faut beaucoup plus d’éducation.
Absolument, beaucoup plus d’éducation et, espérons-le, toute une couche de services, fournissant des services à des gens comme moi et vous quand nous ne sommes pas fous, pour ainsi dire.
Laissez-moi vous poser les questions que je pose à tout le monde qui vient sur le spectacle. Quelle tendance technologique vous concerne le plus? Y a-t-il quelque chose qui vous empêche de dormir la nuit?
La notion de programmation biologique qui me préoccupe le plus, ou ce que je pense à l’horizon qui nous préoccupe le plus, est la notion de programmation biologique, ce qui nous permet de déterminer dans quelle mesure nous réussissons beaucoup mieux à créer par programme organismes. Cela a un impact énorme pour le bien, mais également pour la capacité de créer de la malfaisance à petite échelle. Partout où la technologie et la bio se rencontrent, je suis toujours un peu préoccupé par la façon dont cela est géré. C'est comme si la prochaine vague pour moi, post-nucléaire, était vraiment notre capacité à faire des choses comme séquencer par programme des choses dans un laboratoire à petite échelle et à les distribuer.
Le problème, c'est que même si nous adoptons des lois ici aux États-Unis, cela ne signifie pas que quelqu'un ne peut pas faire les mêmes recherches en Chine ou en Russie.
Absolument - et même du point de vue de la sécurité, non? Nous commençons donc vraiment à avoir les moyens maintenant pour quiconque de bricoler son propre programme de guerre biologique. Donc, pour moi, c’est ce qui me préoccupe le plus. Mais le revers de la médaille inclut des éléments tels que la médecine personnalisée, le fait que vous puissiez vraiment comprendre mon corps, vous pouvez presque créer cette version biologique d’un logiciel conçu pour guérir toutes les maladies que j’ai. Aussi préoccupé que je suis, je suis aussi excité pour cela.
Le problème, c’est que nous aurons besoin d’une sorte de structure éthique pour intégrer ces nouvelles technologies. Nous l’avons fait avec les armes nucléaires et l’énergie nucléaire, mais nous l’avons fait ici et je pense que nous devrons développer quelque chose similaire. Sur le plan personnel, y a-t-il une technologie que vous utilisez tous les jours qui vient de transformer votre vie, qui vous émerveille?
C'est un peu bizarre, mais juste FaceTime. Ou chat vidéo. J'ai des membres de ma famille à l'étranger et je voyage beaucoup pour mon travail. La différence entre un appel téléphonique et une discussion vidéo est assez simple au téléphone, cela m'a vraiment fait sentir toute la promesse qu'Internet a connecté tout le monde. Être capable, en 15 secondes. Je suis originaire du Maroc, alors je vois quelqu'un à travers le monde et je lui dis: "Hé, qu'est-ce que tu fais?" Voir le temps qu'il fait dans leur environnement, leur habillement et leur comportement, ça a vraiment changé la façon dont je me sens connecté aux gens qui m'entourent et m'a fait sentir que nous vivons tous un peu plus dans ce grand village. comme ce sentiment.
Il y a quelque chose d'intéressant aussi, j'ai vu le boom de la vidéoconférence prendre de l'ampleur. Ça allait être la prochaine chose. Personne ne ferait plus d'appels téléphoniques. La vidéoconférence n'a jamais vraiment pris son envol, mais le chat vidéo, plus personnel, profondément différent et pas dans un environnement de travail, quelque chose de presque plus décontracté qu'un appel téléphonique. Comme si cela pouvait être une chose instantanée.
J'ai une fille de 3 ans et elle a tout à fait le coup. Elle discute en vidéo avant de téléphoner. Elle ne sait pas ce qu'est un appel téléphonique. Vous mettez un haut-parleur et vous lui demandez de discuter avec quelqu'un et elle n'est pas du tout intéressée. Vous la mettez devant son grand-père sur FaceTime et elle pourrait rester là pendant 20 minutes.
Cela va être aussi étrange pour elle que ces téléphones à cadran que les enfants d'aujourd'hui ne savent pas utiliser. Hicham, comment les gens peuvent-ils vous suivre en ligne, découvrir ce que vous faites et suivre Enigma?
Allez sur enigma.com. Découvrez Enigma Public à coup sûr, c'est public.enigma.com. Consultez notre site Web. Nous avons un compte Twitter assez actif, pas encore d'Instagram pour nous.
Ne jamais dire jamais.
Ne jamais dire jamais. Mais-
Vous pourriez faire de grandes choses avec des infographies.
Ouais c'est vrai. Nous sommes vraiment de grands fans de data vis. Nous avons cette partie intéressante de notre site, labs.enigma.com, qui regroupe toutes nos expériences et certains de nos projets pro bono comme celui que j'ai mentionné avec la Nouvelle-Orléans, alors je vérifierais cela aussi.
Très cool. Merci beaucoup d'être venu.
Impressionnant. Merci beaucoup de m'avoir.
