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Intelligence artificielle et signature électronique

illustration d'une IA qui analyse un visage
Zaki Micky

Zaki Micky

Brand & Content Assistant

Illustration: Gawon Lee

Aujourd’hui, la digitalisation des entreprises croît énormément suite à la pandémie. La création d’un nouveau site, la gestion de data ou Big data, la mise en place de stratégie marketing,... Tout cela nécessite des outils de plus en plus sophistiqués et intelligents pour faciliter le traitement des données. 

La création d’algorithmes est indispensable pour aider ces entreprises aux quotidiens, d'où l’explosion de l’intelligence artificielle. 

Comment peut-on allier aujourd'hui la signature électronique et l’intelligence artificielle ? 

Ne vous inquiétez pas, nous allons le voir ensemble, mais avant de creuser le sujet, nous devons tous savoir ce qu’est l’IA.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Vous avez peut-être l’impression que l’IA (ou AI en anglais) est un sujet très difficile à comprendre, vous avez déjà peut-être même éviter le sujet car vous n’y connaissez rien. Non, ce ne sont pas des robots qui viennent tout droit de films de science fiction pour vous faire la peau ! Nous allons découvrir ensemble ce qu’est l’IA !

  • Petite fille qui ne comprend rien à l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est un programme informatique dans laquelle deux grandes familles existent : Les classes d’algorithmes supervisés et non supervisés. Nous verrons plus bas à quoi cela correspond. L’IA fonctionne comme un réseau de neurones interconnectés. Ce réseau lui permet de s’adapter à beaucoup de situations et de se rapprocher de notre cerveau.

Le machine et le deep learning, comment ça marche ?

Il peut y avoir plusieurs fonctionnements pour l’intelligence artificielle. 

Le machine learning, un apprentissage automatique

L’IA, avec une grande puissance de calcul, apprend sur le tas grâce à plusieurs méthodes dont la plus connue, le machine learning. Il s’agit d’un apprentissage automatique. Le but étant d’utiliser des algorithmes pour trouver des schémas récurrents dans une base de données ou de classifier des documents selon certaines données.

Cela à partir de données indiquées au préalable à l’IA, on parle alors d’apprentissage supervisé comme celui des systèmes experts utilisés dans le domaine médical. Ou alors sans intervention humaine, on parle alors d’apprentissage non supervisé.

Ce dernier peut-être moins précis que l’apprentissage supervisé, cependant il existe des exceptions : Deep mind fait mieux que les versions supervisées face à de nombreuses problématiques. 

À quoi ça sert ? À faciliter la prise de décisions futures. Toutes ces données sont stockées dans un réseau virtuel et utilisées lors de prochaines analyses de l'algorithme. 

Vous l’avez compris, le machine learning est un atout indispensable pour des outils utilisés dans des environnements en constante évolution.

Le deep learning, l’apprentissage profond

D’autres méthodes d’apprentissage existent, comme le deep learning, différent du machine learning. Ici, il s’agit d'un apprentissage profond. Très inspiré du cerveau humain, le réseau neuronal virtuel est très élaboré. Chaque couche de neurone reçoit et interprète l’information de manière générale puis spécifique. 

Par exemple, sur une photo, l’IA cherchera s’il y a des personnes dessus puis une fois les personnes détectées, elle cherchera à les identifier. En cas d’erreur, le processus reprend jusqu’à obtenir la bonne formule.

  • Comment le deep learning, à partir de photos, peut identifier un chat.
    © MapR, C.D, Futura

Le deep learning est de plus en plus employé dans les secteurs de l’information et de la communication. Ils peuvent servir pour :

  • La reconnaissance d’image et la reconnaissance vocale
  • La modération automatique des réseaux sociaux
  • La voiture autonome ou la conduite assistée (Tesla et Google)
  • Le diagnostic médical 
  • La traduction automatique

Vous l’aurez compris, l'IA commence à prendre une place importante au sein des grandes entreprises mais également au sein des startups. 

Vous aussi l’utilisez au quotidien. Le deep learning est employé pour la reconnaissance faciale lorsque vous voulez déverrouiller votre téléphone.

Comment l’intelligence artificielle peut soutenir la signature électronique ?

Avec la digitalisation des entreprises, l’utilisation de la signature numérique (ou signature électronique) se développe largement. Gain de temps, moins de papier donc coûts plus faibles, … plusieurs raisons poussent les entreprises à passer à la signature électronique.

Les niveaux de signature électronique

La réglementation eIDAS définit trois niveaux de signatures électroniques :

  • Signature simple
  • Signature avancée
  • Signature qualifiée

Chacune de ces signatures possède un niveau de sécurité différent. Elles sont là pour encadrer les contrats que l’on peut signer. Par exemple, la signature avancée nécessite une vérification plus poussée de l’identité de la personne qu’une signature simple. Pourquoi ? On peut l'utiliser pour la signature de contrats de crédits immobiliers ou à la consommation, de compromis de ventes, … Ce sont des contrats sensibles, donc assurer l'identité du signataire en cas de litiges devient un enjeu plus important pour les documents critiques que les processus quotidiens/moins impactant.

La signature électronique et l’intelligence artificielle

L’un des avantages de l’IA est sa capacité à interpréter plusieurs informations en même temps, comme un cerveau humain. Ainsi, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la signature électronique peut-être un vrai plus pour les signataires mais également pour le dossier de preuve.

Ce dernier est un document qui contient l’ensemble des informations du déroulement de la signature. Il existe un dossier de preuve par signataire. Pourquoi ? Pour retracer toutes les informations du document signé en cas de litige. 

Le deep learning et la signature électronique avancée

En prenant la Signature électronique avancée, la vérification de l’identité de la personne qui signe est obligatoire. Si vous avez bien suivi, vous allez comprendre pourquoi on vous parle de ça ! 

Hé oui ! C'est là qu'interviennent l’IA et le deep learning. Celui-ci est très utilisé pour la reconnaissance faciale sur mobile et rien ne dit que dans le futur, le deep learning ne pourra pas se montrer utile pour la vérification du signataire.

Par exemple, Ubble assure l’identification en comparant votre visage sur une vidéo en direct et votre pièce d’identité, évitant tout risque d’usurpation d’identité. Cela permet de proposer des systèmes d'identification fiables, mais surtout automatisés, asynchrones et donc plus rapides.

Le machine learning et la gestion des données

À partir de différentes données, l’IA peut analyser et classer énormément de choses. Le machine learning peut être très utile dans l’amélioration de la signature électronique et cela dans plusieurs domaines comme la sécurité ou encore le service : 

  • Sécurité : Il est possible, par exemple, de créer un algorithme capable de calculer les risques de fraudes pour chacune des signatures. Le but étant d’améliorer la sécurité de nos utilisateurs.

  • Service : Grâce aux différentes données récoltées avec l’utilisation de l’application, nous pouvons améliorer nos services auprès de chaque utilisateur et accompagner au mieux nos clients.

Comme nous l’avons vu, l’IA est en constante évolution et devient indispensable dans plusieurs domaines. L’intégrer dans vos projets est nécessaire pour s’assurer une bonne gestion et un bon traitement des données qui s’accumule exponentiellement. Dans cette optique, la signature électronique et l’IA vont de pair. Smart contract, Big Data, nous aurons sûrement d’autres innovations dans ce domaine, mais lesquelles feront passer la signature numérique à un autre niveau ? 

To Be Continued….