 Bienvenue à Genève, c'est ici le AI for Good Global Summit et maintenant je suis rejoint par Bilal Jamoussi qui est le chef de normalisation pour les IOT. Bonjour. Bonjour. En fait, je crois que votre rôle vraiment, c'est de voir comment on peut mettre des standards normalisations de tout ce qui remonte de ces conférences, c'est ça ? Effectivement, oui. Parlez-moi surtout de les trois groupes de spécialisation. Alors les groupes spécialisés, en anglais les focus groupes, sont des groupes qui offrent une plateforme ouverte à tous les membres de l'UIT et les non membres de l'UIT pour participer à l'incubation de nouveaux sujets de normalisation. Et dans ce cadre-là, l'année dernière, pendant le sommet, nous avons lancé un groupe sur l'intelligence artificielle et l'application dans le domaine de santé. C'est un groupe qui a été formé en fait avec la participation de l'OMS, l'Organisation mondiale de santé, et la participation de nombre d'experts, des médecins, des technologistes et avec le guidance, le led logistique et technique de l'OMS et de l'UIT pour voir comment on peut utiliser l'intelligence artificielle dans le domaine de santé. Parce qu'aujourd'hui, il y a un manque énorme de médecins dans des régions des pays en développement. Et avoir un outil sur un téléphone portable, par exemple, qui pourrait assister à la diagnostic de maladies, pourrait être une contribution très importante pour le monde et pour les pays qui ont des revenus très faibles. Et donc pour pouvoir utiliser ces outils d'intelligence artificielle, il faut que les algorithmes soient vérifiés, validés. On ne fait pas le développement des algorithmes, mais ce qu'on fait, c'est d'avoir une plateforme de validation et une plateforme qui pourrait avoir des collectes de données. Les données, c'est l'élément essentiel lorsqu'on parle d'intelligence artificielle. Donc le stockage de données médicales qui pourraient être anotés par des médecins pourraient jouer leur rôle pour plateforme de tests et de vérification de ces algorithmes. Et donc on a une participation assez diverses de médecins, de techniciens, de participation du monde entier pour promouvoir l'utilisation et avoir une qualité dont l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de santé. Par contre, tout ce qui sort d'ici et qui est mis en place en standardisation n'est pas imposable, en tant que vous ne pouvez pas imposer sur l'entreprise les pays de respecter ces nouveaux guidelines. Absolument. Le travail de l'UT, c'est un travail de normes volontaires. Donc les normes sont tout d'abord développées par les membres de l'UT qui sont les états membres. Le secteur privé, on a à peu près 800 entreprises privées, dont des PME et des startup. Et puis 150 universités et de centres de recherche. Donc c'est les membres qui développent les normes. Et par la suite s'il y a le consensus sur les normes, les protocoles, etc., les pays, ils peuvent décider la décision pour adopter ces normes en tant que normes nationales ou bien dans les lois nationales et régulations nationales. Et donc c'est une plateforme de multi-stakeholders qui ramène tout le monde et qui rassemble et surtout ça donne une plateforme aux pays en développement. Parce qu'ils n'ont pas d'autres plateformes de normalisation. C'est à l'UT qu'ils viennent voir les nouvelles technologies, comment les adopter, comment les intégrer dans la régulation nationale. Et donc c'est une priorité de l'UT de cette inclusion et de cette réduction dans l'écart numérique et l'écart en normalisation. Les autres focus groups qu'on a, bien sûr dans le domaine de machine learning, c'est dans l'espace de la 5G. C'est l'année de 5G. Nous aurons la conférence radio en octobre en Egypte et tout le monde s'attend aux fréquences qui vont être attribuées pour la 5G. Et bien sûr la 5G c'est une révolution dans le réseau, on a plus de banque passante, on peut connecter les objets, les internet donc une connectivité massive. Et le troisième élément c'est d'avoir des dons de réponses très faibles, donc low latency, une latence très faible. Donc pour donner tous ces services en même temps, le réseau 5G est assez sophistiqué. Et pour le gérer d'une manière intelligente, on fait appel à l'utilisation de machine learning et d'intelligence artificielle. Et on a un focus group sur l'utilisation de machine learning pour la 5G. Et le troisième focus group qui a été établi récemment par la commission d'études qui travaillent et se focalisent sur l'environnement et l'économie circulaire a lancé un nouveau focus group sur l'impact des datacentres de l'intelligence artificielle, du machine learning etc sur l'environnement d'un côté. Et de l'autre côté de l'utilisation de machine learning et l'intelligence artificielle pour mitiger les impacts du changement climatique pour une meilleure utilisation et gestion de l'énergie. Et donc ces trois focus groups sont les incubations, les startups, si vous voulez, dans le cadre de l'UAT, dans le pipeline de normalisation pour que les états membres, les entreprises universitaires aient une plateforme de conversations, de dialogues et éventuellement de consensus sur des nouvelles normes et des nouveaux rapports qui guide les régulateurs, surtout dans les pays en développant. Et finalement, ça fait quelques années maintenant qu'il y a un site et il y a eu quelques nouveaux summits et on a un fan de celle-ci bientôt. Qu'est-ce qui se croit le retour pour vous ? Cette année, la conférence est fantastique. Le sommet est vraiment fantastique parce qu'on a dépassé les 2000 participants alors qu'il y a trois ans, on a commencé avec un groupe de 400 experts. L'autre aspect, c'est que la qualité des présentations, la qualité du dialogue est superbe. On arrive à attirer vraiment les experts dans le domaine et on voit l'évolution d'une année à l'autre dans la maturité de l'utilisation de l'intelligence artificielle de machine learning, l'implication de tout le monde, l'inclusivité. Hier, par exemple, on a vu des présentations de Ghana, de Nigeria, par exemple avec des jeunes entrepreneurs qui ont pris des solutions, qui ont développé des solutions dans le domaine de santé en utilisant l'intelligence artificielle et la machine learning. Et donc pour nous, cette inclusivité, cette plateforme internationale qui par la suite nous donne de nouveaux sujets de normalisation et de développement. C'est une plateforme extraordinaire, c'est une plateforme ouverte à tout le monde et ça permet à l'UIT de continuer de servir notre membre, non membre, d'une manière assez cutting-edge, donc à EDGE, donc vraiment les nouvelles technologies, les frontières de technologies. Très bien. Ça, c'était Bill Jamusi, qui est un directeur chez l'UIT. Merci beaucoup. Merci.