LA TRIBUNE - La transformation des entreprises est-elle seulement un effet de mode ou est-ce vraiment un sujet sérieux ?
PATRICE CAINE, PDG de Thales - Chez Thales, on peut affirmer que ce n'est pas un effet de mode. Les entreprises, comme tous les êtres vivants, ont en permanence besoin de s'adapter à l'environnement et aux mutations qu'elles rencontrent et traversent. Pour Thales, qui est reconnu dans le monde de la tech, ce sont les mutations technologiques, qui ont déclenché puis accompagné nos propres transformations. Par exemple, l'électronique a connu une révolution il y a vingt ans, en passant d'un monde analogique à un monde numérique rempli de composants. Et ces composants génèrent énormément de ­données. Cette transformation de l'électronique que nous avons accompagnée, pour nos propres produits et équipements, nous a amenés assez naturellement à nous poser la question de l'utilisation de ces données issues de composants et de cette électronique numériques, qui étaient un véritable trésor caché. Nous nous sommes posé un ­cer­tain nombre de questions : qu'est-ce qu'on fait de ces données ? Comment les stocker ? Comment les rapatrier ? ­Comment les sécuriser ?...

Et c'est ce cheminement intellectuel, largement influencé par ces mutations technologiques, qui nous a conduits, il y a quatre ou cinq ans, à accélérer nos efforts sur au moins quatre technologies du numérique : l'IoT (Internet des objets) et la connectivité - il faut rapatrier les données pour les stocker, les trier, les classer, bref les rendre utilisables, afin ensuite de les traiter, et d'en tirer du sens -, le big data et, l'étape d'après, l'intelligence artificielle. Je préfère d'ailleurs ­parler d'autonomie plutôt que d'IA. Comment donner de l'autonomie aux objets que nous développons, que cela soit dans la phase d'apprentissage ou dans celle de la prise de décision ? Et la quatrième technologie, la cybersécurité. Ce monde connecté, qui est envahi par de nombreux logiciels, qui manie de plus en plus de données, et, enfin, qui commence à prendre des décisions, pourrait un jour ou l'autre s'effondrer si l'on ne traite pas la question de l'intégrité des données et des algorithmes. Ainsi, nous nous sommes concentrés sur les quatre grandes technologies du monde numérique. Cela a également guidé notre approche de la transformation.

Quelle est la méthode Patrice Caine pour mettre en place la transformation dans un groupe tel que Thales ?
Tout d'abord, notre approche ne repose pas sur une personne mais sur l'extraordinaire curiosité de nos ingénieurs qui, comme souvent dans le milieu scientifique ou de la recherche, ont observé le monde qui les entourait. Certains acteurs avaient commencé à bouger un peu avant nous. Par exemple, General Electric (GE) avait entamé une transformation numérique il y a sept à huit ans. Nous avons également regardé ce que faisaient des groupes comme IBM ou Accenture, qui présentent certaines similarités avec ce que nous faisons. Deuxièmement, nous nous sommes forgé notre propre conviction et, surtout, nous n'avons pas cédé aux effets de mode. Typiquement, les entreprises ou les organisations faisant face à un problème ou à une thématique nouvelle ont une tendance naturelle à nommer quelqu'un pour s'en occuper. La première chose que nous avons décidée, c'est de ne surtout pas nommer un CDO, un chief digital officer. C'était loin d'être évident car il y a quelques années, il fallait absolument en avoir un pour démontrer que la transformation numérique était maîtrisée par l'entreprise. Quand vous n'aviez pas de CDO, vous passiez pour un ringard.

L'idée a été de créer non pas un officer, mais un office, une équipe resserrée pour regarder et comprendre ce que signifiait la transformation numérique pour nos clients, nos produits et nos processus internes. Enfin, dans un troisième temps, nous sommes partis d'une feuille blanche. Cela a été une décision clé. Plutôt que de rassembler ce qui était déjà plus ou moins numérique dans Thales, nous sommes partis de zéro en créant trois digital factories. Nous avons créé la première à Paris, car la France regorge de talents et reste le cœur du groupe en termes de R&D, avec 3 milliards d'euros investis par an, une autre à Montréal, une des villes les plus connues pour l'IA, avec des instituts très célèbres, comme Ivado [l'Institut de valorisation des données, Ndlr] et Mila [l'institut québécois ­d'intelligence artificielle] - ce n'est pas la Silicon Valley, contrairement à ce que certains pourraient penser - et la troisième à Singapour, en Asie, un écosystème très riche pour les nouvelles technologies et l'innovation.

Avec ces digital factories, nous avons créé une plateforme numérique pour nos propres besoins, tout en développant des MVP [Minimum Viable Products, consistant à concevoir rapidement un produit afin d'en tester la viabilité], avec des cycles très courts de quelques semaines, alors que dans bon nombre de nos domaines (défense, aéronautique) nous sommes généralement dans le temps long. Nous sommes davantage habitués à concevoir des programmes de manière différente, sur plusieurs années et sur la base de spécifications techniques définies par le client et pas par l'utilisateur.

Le passage à l'échelle de ces MVP est une question clé. Par ailleurs, nous avons créé une académie du digital afin de disséminer cette culture, ces techniques, ces compétences bien au-delà des quelques centaines de personnes qui travaillent dans nos trois digital factories. Thales, c'est 80 000 personnes dont 30 000 ingénieurs en R&D. Enfin, nous avons mis en place un incubateur interne et externe de start-up, en étant présents dans des lieux comme Station F, pour bénéficier de l'innovation ouverte dans ces domaines.

Quels sont les retours sur expérience que vous avez eus après avoir lancé ce chantier il y a trois ans ? Comment vos équipes et vos clients ont-ils réagi à cette transformation ?
Je vais catégoriser les retours - les ingénieurs font toujours des catégories ! Comme retour assez immédiat, de manière étonnante, et on ne l'avait pas anticipé à ce point, on a eu un retour d'image très positif pour le groupe. En termes d'attractivité, alors que l'on est en pleine guerre des talents, des profils rares ont été séduits. Ce premier retour quasi instantané a été extrêmement bénéfique pour Thales. En interne, cela nous a permis de challenger ou de mobiliser les équipes d'ingénierie qui ont ainsi trouvé une source d'inspiration supplémentaire à travers les digital factories.

Les deuxièmes retours ont été les premiers MVP. Nous n'avons pas attendu des années pour obtenir des premiers résultats tangibles, mais seulement quelques mois. Par exemple, dans l'aéronautique et de manière pratique, nous avons lancé une marketplace pour mettre à la disposition de toutes les compagnies aériennes l'ensemble des pièces de rechange utiles. Là où traditionnellement cela fonctionnait à base d'e-mails ou d'appels téléphoniques en urgence, nous avons créé une plateforme accessible en permanence. Nous avons également mis en place une autre marketplace pour mettre en relation les pilotes de drones civils et les personnes ayant des besoins en matière d'utilisation de drones, pour faire des photos, cartographier un endroit ou surveiller une infrastructure... Ce qui a permis de générer assez rapidement des revenus.

Le troisième retour, qui a pris un peu plus de temps - de l'ordre de quelques mois - a consisté à mettre dans nos produits des composants et des caractéristiques numériques. L'intelligence artificielle est un bon exemple : comment introduire l'auto-apprentissage de signature acoustique ou de signature électromagnétique dans des produits comme des radars, des sonars, des pods. Ce sont des exemples militaires, mais on pourrait également citer d'autres exemples civils.

Enfin, quatrième retour, qui prend un peu plus de temps, c'est de mettre au point des offres qui sont de vraies ruptures par rapport à ce qui existe. Thales travaille par exemple sur une vraie innovation de rupture qui permettra d'optimiser, dans quelques années, les trajectoires des avions en temps réel. Il s'agit d'un enjeu écologique et économique très important, car en optimisant les trajectoires des avions, les experts estiment que le secteur aérien pourrait diminuer ses émissions de CO2 d'environ 30 %, tout en réalisant des économies considérables et en augmentant la ponctualité des vols et le confort des passagers. Les bénéfices écologiques et économiques sont totalement alignés sur ce sujet.

Comment aller plus loin ?
D'abord restons humbles car il reste énormément de choses à faire. Ce qui se passe, c'est une transformation très profonde de l'entreprise. On a, en termes de formation continue, un travail très important à accomplir. Pas seulement avec nos ingénieurs en R&D, mais aussi avec nos forces commerciales, car on ne vend pas une offre de services comme un produit traditionnel. Cela exige un changement d'échelle et cela demandera un peu de temps pour être mis en place chez nos clients ou chez nous. Il faut passer d'un processus d'acquisition traditionnel chez un certain nombre de nos clients, qui mettent plusieurs mois voire plusieurs années à spécifier un besoin, à un modèle beaucoup plus rapide et plus agile. Comment passer à un processus d'acquisition qui ne part pas d'une spécification technique de besoins, mais qui part de ce dont l'utilisateur - qui n'est pas toujours celui qui achète - a réellement besoin ? Il faut généraliser une approche centrée sur l'utilisateur et non sur celui qui est directement en train d'acheter tel ou tel produit, ou telle ou telle solution.

Vous avez évoqué les données comme des trésors cachés. Quelles sont les prochaines mines d'or que Thales est en train de prospecter ? Les capteurs quantiques ?
Des futures mines d'or, il y en a beaucoup chez Thales ! On peut effectivement évoquer le quantique, que vous citez. Pour Thales, qu'est-ce que cela veut dire ? Comment utilise-t-on les propriétés quantiques de la matière dans nos domaines ? Ce n'est pas facile à expliquer, car le monde de l'infiniment petit est totalement déroutant. On y observe des phénomènes qui sont contre-intuitifs par rapport à ce qu'on connaît à notre échelle macroscopique. Dans le domaine du quantique, pour simplifier il y a quatre grands pans d'application des recherches. Le premier, très connu qui fait l'objet de nombreuses publications, c'est l'ordinateur quantique, sans doute le domaine le plus incertain. Va-t-on y arriver un jour ? On parle d'une dizaine d'années nécessaires pour le mettre au point et certains experts se demandent même s'ils vont y parvenir.

Dans les applications, à beaucoup plus court terme, on retrouve les capteurs quantiques ou quantum sensing. Il s'agit d'appliquer les propriétés quantiques de la matière aux capteurs, à la métrologie, à ce que l'on mesure. Un troisième domaine tourne autour des communications quantiques et le quatrième traite de la simulation quantique.

Pour les deux premiers cités, l'on voit des applications se dessiner dans les trois à cinq ans. Il s'agit d'une vraie révolution, pas d'une simple transformation. Puisque grâce aux propriétés quantiques de la matière, on va pouvoir améliorer les performances des capteurs d'un facteur 100, 1 .000, 10. 000, 100. 000, voire 1 million. Dans l'industrie, quand on arrive à s'améliorer de 30 % c'est déjà très bien. Là, c'est 100 fois mieux, 1.000 fois mieux, 10 .000 fois mieux !

Pouvez-vous donner des exemples ?
Pour montrer à quel point nous sommes à l'orée d'une vraie révolution, prenons une centrale inertielle à bord d'un avion. Sur un vol Paris-New York, si on ne recale pas la centrale inertielle qui permet de se positionner dans l'espace, la précision à l'arrivée à New York est de l'ordre de 10 kilomètres. Résultat, le pilote n'est pas sûr de se poser sur la bonne piste sans réalignement avec un signal GPS. Avec la technologie dite « à base d'atomes froids », on pourrait parvenir à une précision de l'ordre de 10 mètres, sans recaler la centrale inertielle. On retrouve ainsi le facteur 1 .000 d'amélioration.

À quoi cela servira ? à renforcer la sécurité. Dans le cas d'un avion qui perdrait lors d'un vol transatlantique la capacité de se positionner grâce à des systèmes extérieurs, tels que le GPS, il bénéficiera néanmoins d'une excellente précision de localisation, au moyen de systèmes autonomes comme ces centrales inertielles de génération future.

Autre exemple en dehors des marchés de Thales : la capacité à mesurer de façon inégalée des variations du champ électromagnétique. Cela peut être réalisé avec des structures sur base de diamant, dites « NV ». Vous posez des atomes de carbone un à un pour faire un diamant, et à un moment, vous créez un trou en en enlevant un, pour poser un atome d'azote. Cette discontinuité dans la matière va permettre de calculer des variations du domaine de l'infiniment petit qu'on ne peut pas effectuer aujourd'hui. Appliqué au médical, cela permettra de mesurer des éléments avec 100 fois ou 1. 000 fois plus de précision que le meilleur IRM au monde. Il existe donc des applications dans le monde de la santé potentiellement incroyables, comme la possibilité de détecter des tumeurs cancéreuses aujourd'hui indécelables.

Troisième et dernier exemple, encore un peu moins mature que le deuxième : le secteur des communications. Dans le monde de l'infiniment petit, en codant les états quantiques de la matière - par exemple les photons - on peut créer des communications impossibles à intercepter, et donc inviolables. Là aussi, c'est une véritable révolution. Thales travaille sur ces domaines-là. Et je dois dire qu'en France et en Europe, nous avons parmi les meilleurs chercheurs au monde. Ces dernières années, la France a reçu trois prix Nobel dans différentes disciplines de la mécanique quantique, dont un pour Thales : dans le domaine de la magnétorésistance géante. Il existe, pour un groupe comme Thales, une vraie place de leader à conquérir sur ces différents sujets.

Quand ces révolutions vont-elles arriver ?
Pour les plus mûres, d'ici trois à cinq ans. Les briques élémentaires de la centrale inertielle à base d'atomes froids sont actuellement développées dans nos laboratoires, et plus précisément dans celui situé près de l'École polytechnique, à Palaiseau, dans l'Essonne. Cette centrale ne peut pas encore être intégrée dans un avion, car elle doit être compactée, mais les briques fon­damentales existent et fonctionnent ! Il faudra probablement au moins encore trois ans pour arriver à un stade industriel. Le deuxième exemple, c'est plutôt cinq ans. Et le troisième, c'est au-delà de cinq ans, mais c'est atteignable.

Comment un groupe comme Thales arrive-t-il à rester dans la course face aux géants américains et chinois sur des sujets aussi pointus ?
On nous pose souvent la question sous l'angle des Gafam. Il y a à la fois la question de la taille, mais aussi celle des mondes dans lesquels ils évoluent qui ne sont pas les nôtres. Qu'on prenne les Gafam ou d'autres groupes, qui sont plus proches de nous mais aussi bien plus gros, je pense que, pour différentes raisons, on a les moyens, sous certaines conditions, de développer une position de leadership mondial. Si je prends les Gafam, ils ont des moyens que nous n'avons pas, mais la plupart d'entre eux sont dans le monde du « B to C », pas du « B to B » comme Thales. Ils sont sur des marchés qui sont beaucoup plus vastes que ceux où nous sommes, mais aussi beaucoup moins exigeants que les nôtres. Ils ne sont pas non plus responsable de systèmes critiques.

Cette simple constatation a énormément de conséquences. Par exemple, l'utilisation de l'IA dans un monde « B to C », où la suggestion proposée par un site d'e-commerce ne correspond pas à votre demande, ou si Facebook ne reconnaît pas la bonne personne sur votre page d'amis, ce n'est pas grave. Mais cela n'est pas acceptable dans les secteurs que nous servons : l'aéronautique, l'espace, la cybersécurité... Cela veut dire que l'utilisation de cette technologie n'est pas la même entre les Gafam et nous.

Ainsi, l'usage d'une IA non explicable, que font les Gafam tous les jours avec du deep learning, ou du machine learning, bien évidemment nous l'utilisons aussi, mais ce ne sera jamais pour des systèmes critiques liés à des enjeux vitaux. Ce qui explique que nous travaillons sur d'autres branches de l'IA, adaptées à nos métiers, où les barrières à l'entrée sont très élevées. Dans l'autre catégorie, les « usual suspects », c'est-à-dire nos concurrents directs actuels, on trouve de nombreux éléments dans la littérature sur les facteurs taille ou agilité. Ce n'est pas cela finalement qui fait la différence. Dans nos métiers, sur nos sujets, ce qui fait la différence, c'est à quel point nous sommes soutenus dans les pays où nous sommes présents par des clients privés et publics, ou l'État.

Nous sommes sur des domaines de recherche où l'entreprise privée ne peut pas financer l'intégralité du risque lié à ses recherches, parce qu'elle n'en a tout simplement pas les moyens. Il est vital pour des groupes comme Thales que la France consacre des moyens importants, au travers des soutiens sectoriels comme la direction générale de l'armement (DGA) pour la défense, la DGAC pour l'aéronautique, le Cnes pour le spatial ou des soutiens transverses comme le Programme d'investissements d'avenir ou encore le Crédit d'impôt recherche. Ainsi, le niveau technologique qu'on est capable d'atteindre est assez bien corrélé avec le niveau de soutien d'investissements public comme en France ou dans les autres pays où nous sommes implantés.