Podcast avec Steve Flinter, vice-président, IA et ML, Mastercard

Mon invité aujourd'hui est Steve Flinter, vice-président de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, Mastercard Labs. Steve et moi parlons des applications quantiques spécifiques que Mastercard explore, de leur différence par rapport à la société de services financiers typique, de ce qui les empêche de passer à la production, et de bien d'autres choses encore.

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Yuval: Bonjour, Steve. Merci de m'avoir rejoint aujourd'hui.

Steve: C'est un plaisir. Merci de m'avoir invité.

Yuval: Qui êtes-vous et que faites-vous ?

Steve: Je m'appelle Steve Flinter. Je travaille pour Mastercard dans notre division R&D et je dirige, entre autres, nos domaines de recherche autour des technologies émergentes. Et cela inclut évidemment des choses comme le quantique, mais aussi des domaines sur lesquels nous nous concentrons comme la 5G, l'étude de nouvelles formes de paiements. Donc, tout ce que nous pensons être pertinent pour Mastercard ou nos clients aujourd'hui ou dans un avenir prévisible.

Yuval: Excellent. Comment le groupe d'informatique quantique a-t-il vu le jour chez Mastercard ? Parfois, nous voyons qu'il a commencé par le haut. D'autres fois, il s'agit d'un projet de bricolage que quelqu'un réalise pendant son temps libre. Quel a été le cas chez Mastercard ?

Steve: Je pense que dans notre cas, c'était un peu plus à la base. Il a été lancé, je pense, à partir d'idées que notre vice-président exécutif avait sur la technologie. Lui et moi avons discuté de l'évolution de ce secteur et du moment opportun pour Mastercard de s'y impliquer. Et je pense que notre première incursion formelle dans ce domaine a été un projet de recherche organisé par IBM localement, IBM Research ici en Irlande, ainsi que par quelques universités et startups. Ce projet était cofinancé par le gouvernement irlandais. C'est ce qui nous a incités à nous impliquer. Nous avons donc commencé par une collaboration en plusieurs parties avec d'autres acteurs de premier plan et c'est à partir de là que nous avons constitué et développé l'équipe.

Yuval: Quelle est la taille de l'équipe ? Et si je peux me permettre, quelle en est la composition ? S'agit-il principalement de physiciens ? D'experts en finance ? Est-ce que c'est tout cela à la fois ? Comment est-elle constituée ?

Steve: Nous recherchons des personnes ayant une formation en science des données et en mathématiques, moins en physique. Je travaille avec d'autres collègues dans d'autres parties de l'organisation qui étudient d'autres applications de la technologie quantique, comme les réseaux quantiques, et ils apportent une expertise spécifique en matière de cryptographie et de technologie de type réseau. Mais les domaines qui m'intéressent le plus sont les applications de l'informatique quantique pour résoudre des problèmes commerciaux.

Yuval: Nous voyons parfois que l'informatique quantique est relativement petite parce que les ordinateurs sont relativement petits de nos jours, mais les entreprises s'efforcent parfois d'apporter un soutien plus large, de préparer l'avenir, de former d'autres collègues à l'informatique quantique, peut-être de faire le tour de l'organisation et de chercher des cas d'utilisation où cela pourrait s'appliquer à l'avenir. Est-ce quelque chose que vous faites également ? Quels efforts déployez-vous pour élargir les connaissances et les transmettre à d'autres ?

Steve: Je pense que toutes les choses que vous avez mentionnées sont tout à fait pertinentes pour ce que je fais et ce que nous essayons de faire dans le domaine de la recherche et du développement. Il y a plusieurs façons de voir les choses. D'une part, nous essayons de sensibiliser les cadres supérieurs, de les aider à comprendre quelles sont les tendances technologiques dans des entreprises comme la vôtre, IBM, D-Wave et les vendeurs de matériel, quelles sont les technologies qui sortent de l'espace technologique et qui, selon nous, auront un impact pour nous et pour nos clients, et comment nous devrions y réfléchir et investir dans ce domaine en tant qu'organisation. Nous nous concentrons également sur les cas d'utilisation spécifiques qui, selon nous, seront pertinents, sur la manière de commencer à donner vie à certains d'entre eux, sur la manière d'aider nos gestionnaires de produits et nos propriétaires de produits à réfléchir aux applications pertinentes pour le quantum.

Car, comme vous le savez bien, et comme vos auditeurs le sauront, il faut penser à tout cela d'une manière assez différente. Et la manière classique d'aborder les problèmes sous l'angle du logiciel, de l'ingénierie ou de l'informatique n'est pas toujours la bonne. Il y a donc un degré d'éducation et de sensibilisation que nous devons élever. Je dirais que l'autre aspect que nous envisageons est d'aider à former notre large groupe de technologues et d'ingénieurs dans l'ensemble de l'organisation Mastercard, et pas seulement dans le domaine de la R&D. Nous travaillons donc en étroite collaboration avec notre service d'apprentissage et de formation. Nous travaillons donc en étroite collaboration avec nos collègues de l'apprentissage et du développement pour réfléchir aux ressources internes de formation et d'éducation que nous pouvons mettre en place, à la manière dont nous pouvons aider les développeurs à s'autonomiser et à suivre leur propre parcours d'apprentissage, même s'il n'est pas directement lié à un effort de développement de produit ou à un effort de R&D, mais pour renforcer leurs propres compétences et leur sensibilisation, en particulier pour ceux qui ont un appétit et un intérêt pour ce domaine. Il y a donc un élément de tout cela.

Yuval: Parfois, lorsque les gens parlent d'informatique quantique, ils parlent de battage médiatique. Et je pense qu'un certain niveau de battage médiatique est une bonne chose car il suscite l'enthousiasme et le financement et aide à recruter des personnes, mais lorsque vous faites le tour de l'organisation, est-ce que vous vous retrouvez généralement face à des personnes qui se disent "oh, c'est dans 20 ans" ? Ou bien constate-t-on plutôt une soif d'apprendre et de comprendre comment cela peut être appliqué à un problème commercial ?

Steve: C'est un défi et c'est vraiment quelque chose qu'il faut gérer. Il y a ceux qui pensent que c'est dans 10 ou 20 ans et que c'est encore largement du domaine de la science-fiction. D'autres veulent que ce soit pour demain, et quand pourrons-nous l'avoir ? Il faut donc trouver un équilibre entre les deux et essayer de fixer des attentes réalistes concernant l'état d'avancement de la technologie, le rythme auquel elle se développe et le moment où nous pensons qu'il est réaliste de s'attendre à ce que les ordinateurs quantiques commencent à apporter une valeur ajoutée à l'entreprise. Je pense donc que pour Mastercard et pour certains de nos clients, cet horizon de deux, trois ou quatre ans est celui où nous essayons de placer le travail que nous faisons, ce qui se passe dans cet horizon de temps et qui peut potentiellement apporter de la valeur.

Nous pouvons certainement avoir une perspective sur ce qui est plus éloigné et voir comment cela va s'intégrer dans les feuilles de route à plus long terme, mais nous avons tendance à nous concentrer sur l'horizon à court ou moyen terme et à y réfléchir en termes de réponse à ce domaine, quels types d'applications pensons-nous être pratiques ou réalistes dans ce laps de temps. Mais pour en revenir à votre question, je pense que, dans l'ensemble, il y a certainement un appétit pour en savoir plus. Les gens ont envie de s'informer sur ce qui se passe dans cet espace, et c'est en partie mon travail et celui de notre équipe d'essayer d'ancrer certaines de ces attentes, de les rendre réalistes, de susciter l'enthousiasme, d'essayer de créer un sentiment d'urgence, mais sans exagérer non plus.

Yuval: En écoutant vos réponses, on a l'impression que vous vous concentrez sur les applications pratiques à relativement court terme. Parlons donc un peu des applications. Je crois avoir lu sur le site web de Mastercard que vous essayez d'appliquer le quantique aux récompenses des clients, ce qui ressemble un peu à l'apprentissage automatique quantique, et ensuite au routage des transactions sans contact, ce qui pourrait être un problème d'optimisation. Pourriez-vous nous éclairer un peu plus ou nous donner plus de détails sur ces applications ou sur d'autres choses dont vous êtes prêts à parler ?

Steve: Tout d'abord, si quelqu'un cherche sur Google des applications dans les services financiers, il trouvera très souvent des choses comme la tarification des produits dérivés, l'évaluation du risque de crédit et ce genre d'applications. Elles s'intègrent certainement très bien dans la vision du monde d'une banque d'investissement ou d'un marché des valeurs mobilières, mais elles sont probablement moins pertinentes pour Mastercard et pour nos clients. Une partie de ce que nous avons fait au cours des deux dernières années a donc consisté à examiner les applications existantes, à commencer à les caractériser, et certaines de celles que vous avez mentionnées se situent certainement dans les domaines où nous voyons des opportunités. Mastercard, par exemple, a une très grande activité de fidélisation et de récompenses. Ce n'est peut-être pas connu de tous vos auditeurs, mais c'est certainement un élément clé de notre activité et nous sommes l'un des plus grands acteurs mondiaux dans ce domaine.

Il existe un certain nombre de problèmes difficiles et intéressants dans ce domaine : comment trouver la récompense, l'offre ou l'événement de fidélisation le plus approprié pour un utilisateur final ou un client final donné ? Il existe de nombreux problèmes d'optimisation différents dans ce domaine, soumis à des contraintes différentes. C'est donc un domaine qui nous intéresse et que nous explorons. Mastercard, au fond, est une entreprise de réseau. Nous transmettons les informations des commerçants, des détaillants, à travers un système d'acquisition à nos émetteurs, les banques qui émettent votre carte de paiement, et nous travaillons et développons également de nombreux autres réseaux de paiement. Il y a donc de gros problèmes de routage qui existent dans tout cela pour faire circuler toutes ces informations.

Nous pensons donc qu'il existe des possibilités d'appliquer la quantique à la résolution de certains de ces problèmes. Il y a donc quelques exemples intéressants. Vous avez mentionné l'apprentissage automatique quantique, c'est certainement un domaine intéressant, et Mastercard utilise l'apprentissage automatique dans de nombreux domaines différents, notamment la détection et la réduction des fraudes, il y a donc des applications pour lesquelles il peut y avoir des approches quantiques spécifiques dans certains de ces domaines. Je dirais qu'il s'agit d'un paysage en évolution. Nous continuons à développer et à essayer de trouver certains de ces cas d'utilisation, et surtout, pour revenir à mon point précédent, à essayer de les aligner sur l'état de la technologie, sur ce qu'elle sera dans les trois ou quatre prochaines années, et à nous assurer que nous ne nous attaquons pas à des problèmes qui nécessiteront en fait des dispositifs qui pourraient être utilisés dans cinq ou dix ans. Il s'agit donc d'essayer de trouver les bons problèmes pour la technologie qui est disponible aujourd'hui ou qui le sera dans les deux prochaines générations.

Yuval: Juste par curiosité sur le problème du routage des transactions. Lorsque je pense à l'acheminement des transactions, j'ai l'impression qu'il s'agit simplement de déplacer quelques ou plusieurs bits. S'agit-il plutôt d'une question d'arbitrage, de conversion d'une devise à une autre ? S'agit-il de frais de transfert ? Combien cela coûte-t-il de déplacer cet argent ? Quelle est la fonction de coût ou les facteurs de coût du routage optimal ?

Steve: Le coût est une chose, mais une autre stratégie à long terme de Mastercard que nous avons développée ces dernières années est ce que nous appelons le multi-rail. Il s'agit essentiellement d'avoir différentes formes de paiement. Le paiement de consommateur à commerçant est celui que tout le monde reconnaît à Mastercard, mais nous avons évolué vers des paiements de compte à compte sur certains marchés, vers des paiements d'entreprise à entreprise sur d'autres marchés. Au fur et à mesure que ces différentes formes de paiement se développent, les options de routage augmentent de manière exponentielle ou combinatoire. Il peut donc y avoir différentes façons de gérer les paiements qui transitent par le réseau ou l'ensemble des réseaux que nous gérons. Ces problèmes deviennent donc de plus en plus importants au fur et à mesure que nous essayons de servir les différentes parties de l'écosystème de paiement.

Yuval: Si vous deviez deviner, dans combien de temps l'une de ces applications sera-t-elle en production ou peut-être l'est-elle déjà ?

Steve: Pas en production pour l'instant, mais nous nous efforçons d'être en mesure de mettre en production des applications quantiques dans les années à venir. Il est difficile d'établir un calendrier précis et il est évident que le plus tôt sera le mieux, mais je pense que nous sommes vraiment motivés pour trouver ces cas d'utilisation à relativement court terme, c'est-à-dire dans deux ou trois ans, qui peuvent apporter des avantages commerciaux réels. Nous ne sommes pas intéressés par la mise en production d'un quantum juste pour le plaisir, juste pour montrer que nous pouvons le faire. Il s'agit bien plus de démontrer que nous pouvons résoudre un problème grâce à un processus quantique qui est significativement et notablement meilleur que l'alternative que nous pourrions faire par le biais d'un CPU traditionnel, d'un calcul de type GPU. Et mieux peut signifier différentes choses.

Il peut s'agir simplement d'un meilleur résultat, d'une meilleure optimisation, mais il se peut également que nous puissions obtenir le même résultat en moins de temps, ou que nous puissions le faire à un coût inférieur en termes d'énergie ou de puissance de calcul, peu importe. Mieux peut donc signifier différentes choses, mais c'est vraiment l'idée que nous pouvons fournir une application ou un ensemble d'applications à l'organisation qui peut, comme je l'ai dit, fournir cet avantage commercial. Et c'est sur cela que nous nous concentrons. Et pour ajouter peut-être un autre point à cela, une partie de ce qui en découle est également de réfléchir à ce qu'il faut faire pour mettre quelque chose en production. Et pour nous, il ne s'agit pas seulement d'être capable d'exécuter quelque chose à la main par le biais d'un carnet Jupyter ou d'une interface Python. Il s'agit de savoir comment l'intégrer dans un pipeline. Comment l'exécuter dans le cadre d'une opération 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 ? Comment le programmer par rapport à d'autres choses ? Il y a donc l'aspect opérationnel de la mise en production, ainsi que la résolution du problème sous-jacent.

Yuval: En ce qui concerne le passage à la production, quels sont les éléments clés qui pourraient vous aider à aller plus vite ? Avez-vous besoin de meilleurs ordinateurs ? De meilleures plates-formes de développement de logiciels ? Avez-vous besoin de plus de personnel ? Si vous aviez trois souhaits, de quoi auriez-vous besoin pour passer plus rapidement à la production ?

Steve: Je pense que l'un des grands défis que nous devons relever lorsque nous abordons l'espace de l'informatique quantique est qu'une grande partie des problèmes et des systèmes de Mastercard sont par nature des données volumineuses. Nous traitons de grandes quantités de transactions et de données que ces transactions génèrent. Et comme vous le savez et comme vos auditeurs le savent, les ordinateurs quantiques ont du mal à traiter ces données. Ce ne sont pas des machines de traitement de données volumineuses. Une grande partie de notre travail consiste donc à essayer de comprendre comment nous pouvons prendre un problème qui aurait pu naître dans un environnement de big data et le transformer en un problème de calcul pratique pour une approche quantique.

Il peut s'agir de domaines tels que la compression ou le regroupement, ou d'autres approches de réduction de la densité ou de la taille des données. Voilà donc quelques-unes des choses auxquelles nous essayons de réfléchir, comment résoudre ces problèmes et être capable de résoudre des problèmes qui ont cette caractéristique de données volumineuses, je pense que c'est l'une des parties centrales de ce à quoi nous essayons de nous attaquer.

Yuval: Alors que nous approchons de la fin de notre conversation d'aujourd'hui, je voulais vous interroger sur deux sujets qui n'ont rien à voir. Le premier concerne la géopolitique mondiale, si vous me le permettez. Mastercard est une entreprise mondiale et il semble qu'à tout moment, il se passe quelque chose dans le monde. En particulier ces jours-ci, on s'intéresse beaucoup à ce que l'on appelle la course aux armements quantiques. Qui aura l'ordinateur le plus grand et le plus rapide, qui sera capable de déchiffrer le cryptage de qui, etc. Cela vous inquiète-t-il ? Cela a-t-il un impact sur vous ? Ou laissez-vous les gouvernements s'en occuper ?

Steve: Il y a certainement un aspect important au niveau gouvernemental. Pour Mastercard, nous sommes présents dans presque tous les pays du monde et nous avons des relations avec ces pays. Nous essayons donc de nous tenir à l'écart de certaines de ces questions. Je ne suis probablement pas la personne la mieux placée pour faire des commentaires à ce sujet au niveau de l'entreprise, mais je pense que les choses essentielles qui, comme je l'ai dit, nous intéressent sont très axées sur la collaboration avec la meilleure technologie, qui provient de différentes régions, et sur la garantie que nous pouvons utiliser cette technologie pour apporter des avantages à nos clients. Lesquels, une fois de plus, sont répartis régionalement.

Il se peut que chacune de ces régions ait ses propres politiques, sa propre gouvernance sur la manière dont elle souhaite que l'informatique quantique soit utilisée sur son territoire. Je sais que l'Europe, par exemple, tient beaucoup à ce qu'elle ait sa propre industrie quantique et qu'elle puisse rivaliser avec les États-Unis et la Chine. Il se peut que nous devions tenir compte de certains de ces développements dans notre propre stratégie. Mais nous abordons les choses en tant qu'entreprise mondiale et en essayant de résoudre des problèmes pour une clientèle mondiale.

Yuval: Et je suppose que vous surveillez également l'impact que les ordinateurs quantiques pourraient avoir sur la cybersécurité et la cryptographie.

Steve: Oui, absolument. Encore une fois, quiconque lit des articles sur ce sujet dans la presse, est souvent confronté à un scénario pessimiste selon lequel les ordinateurs quantiques vont briser toute la cryptographie. Et, pour revenir à notre conversation précédente sur le battage médiatique autour de tout cela, c'est certainement quelque chose que nous devons gérer et, je pense, mettre au niveau du potentiel qui est là, mais peut-être dans 10 ou 15 ans. Il s'agit donc d'obtenir le bon niveau d'intérêt, d'action et de réaction par rapport au potentiel existant. Mais il est certain que je suis de près la façon dont les gens y réfléchissent, la façon dont ils y répondent, les organismes comme le NIST, par exemple, qui examinent les normes cryptographiques et la façon dont elles doivent évoluer.

Et c'est certainement une grande partie de, et continuera à être une partie de notre stratégie à l'avenir pour s'assurer que la cryptographie que nous utilisons maintenant et à l'avenir sera résistante au quantum ou à l'épreuve du quantum. En fait, nous avons publié une norme l'année dernière, et je pense que vous y avez fait allusion tout à l'heure, concernant les paiements sans contact, et cette norme a pris un ensemble délibéré de décisions concernant les schémas cryptographiques qu'elle utilisait afin qu'elle soit résistante au quantum au moment où cette norme serait entièrement mise en œuvre et déployée. Je pense donc que nous verrons de plus en plus d'architectes de systèmes et d'architectes de sécurité prendre en compte la puissance et les capacités futures potentielles des dispositifs quantiques dans les normes qu'ils rédigent maintenant, parce que ces normes prennent du temps à rédiger. Il faut potentiellement beaucoup de temps pour les mettre en œuvre et nous ne résolvons donc pas seulement des problèmes qui se posent cette année ou l'année prochaine, mais qui pourraient se poser dans 10, 15 ou 20 ans.

Yuval: Steve, comment les gens peuvent-ils vous contacter pour en savoir plus sur votre travail ou pour savoir si vous avez des postes à pourvoir dans votre équipe, etc.

Steve: LinkedIn est probablement le meilleur endroit pour me trouver. Steve Flinter. Nous ne sommes pas très nombreux, il devrait donc être assez facile de nous trouver sur LinkedIn. Nous sommes heureux d'entrer en contact avec des personnes intéressées par ce domaine. Il est certain que nous espérons agrandir l'équipe et continuer à ajouter de l'expertise au fur et à mesure que nous développons ces cas d'utilisation et que nous nous rapprochons de la création d'applications. Je pense donc qu'il s'agit d'un domaine très prometteur dans lequel nous allons accroître notre investissement au fil du temps.

Yuval: Excellent. Merci beaucoup d'avoir partagé vos idées avec moi aujourd'hui.

Steve: Ce fut un plaisir. Merci de m'avoir invité, Yuval.