Ia introduction intuitive

INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE
RETAL SARA
mailto:sara.retal@um5s.net.ma
Sara Retal - sara.retal@um5s.net.ma 1

Introduction
Intuitive
 Rappels sur l’Intelligence Artificielle (IA) ?

Introduction
Intuitive
BUT DE L’IA : doter les machines de capacités
habituellement attribuées à l’intelligence humaine :
– jouer aux échecs,
– parler,
– traduire un texte,
– conduire une voiture,
– amener le petit-déjeuner au lit,
– reconnaître un ami sur une photo.

Introduction
Intuitive
 Qu ’est-ce qu ’une machine intelligente ?

Introduction
Intuitive
Le test de Alan Turing

Introduction
Intuitive
Caractéristiques de l’IA
Manipulation d’informations symboliques
(concepts, règles, objets) identiques à ceux
habituellement pris en compte par un être humain
lorsqu’il raisonne.

Introduction
Intuitive
Basée sur des méthodes heuristiques qui :
• guident la résolution vers les solutions les plus
vraisemblables,
• économisent le temps de calcul car élaguent
l’ensemble des chemins de résolution possibles,
• peuvent être remises en cause.
permettent d’envisager des problèmes complexes.

Introduction
Intuitive
Basée sur une grande quantité de connaissances:
BIG DATA
Parfois appelées données massives, désigne des ensembles
de données devenus si volumineux qu'ils dépassent l'intuition et les
capacités humaines d'analyse et même celles des outils
informatiques classiques de gestion de base de données ou de
l'information.
?

Introduction
Intuitive
FACEBOOK ?
 En juin 2019, il y avait plus de 2,41
milliards d'utilisateurs actifs mensuels
dans le monde.
 Cinq nouveaux profils sont créés
chaque seconde (Source: ALLFacebook
2012)
 Toutes les 60 secondes sur Facebook:
510 000 commentaires sont publiés,
293 000 états sont mis à jour et 136
000 photos sont téléchargées. (Source:
The Social Skinny)

Introduction
Intuitive
FACEBOOK ?
Suivi des cookies: Facebook suit ses utilisateurs sur le
Web à l'aide de cookies de suivi. Si un utilisateur est
connecté à Facebook et navigue simultanément sur
d'autres sites Web, Facebook peut suivre les sites qu'il
visite.

Introduction
Intuitive
FACEBOOK ?
Reconnaissance faciale: L’un des derniers
investissements de Facebook concerne les capacités de
reconnaissance faciale et de traitement d’images.
Facebook peut suivre ses utilisateurs sur Internet et
d'autres profils Facebook avec des données d'image
fournies par le partage d'utilisateur.

Introduction
Intuitive
FACEBOOK ?
Analyse des préférences: une étude récente a montré
qu’il était viable de prévoir avec précision les données
relatives à une gamme d’attributs personnels
extrêmement sensibles en analysant simplement les
préférences de type Facebook d’un utilisateur. Des
travaux menés par des chercheurs de l'Université de
Cambridge et de Microsoft Research montrent comment
les tendances de Facebook Likes peuvent très
précisément prédire votre orientation sexuelle, votre
satisfaction à l'égard de la vie, votre intelligence, votre
stabilité émotionnelle, votre religion, votre
consommation d'alcool et de drogue, votre statut
relationnel, votre âge, votre sexe et votre race. , et les
opinions politiques, parmi beaucoup d'autres.Sara Retal - sara.retal@um5s.net.ma 12

Introduction
Intuitive
FACEBOOK ?
Algorithmes appliqués pour le BIG DATA
Exemple 1 :
Flashback

Introduction
Intuitive
FACEBOOK ?
Exemple 2 : Data topic

Introduction
Intuitive
FACEBOOK ?
Exemple 3 : I voted
L’unité Data Science de Facebook a
affirmé que la combinaison de ses
autocollants qui avaient motivé près
de 60 000 électeurs et de la
contagion sociale, qui avait poussé
280 000 utilisateurs connectés à
voter pour un total de 340 000
électeurs supplémentaires.

Introduction
Intuitive
Domaines d’application de l’IA
Traitement du langage naturel écrit
 Traitement automatique de la parole :
compréhension, synthèse
 Interprétation d’images et vision par ordinateur
 Robotique
 Jeux
 Systèmes Experts
 Apprentissage

Introduction
Intuitive
Domaines d’application de l’IA
En medicine ?
L’hôpital parisien de la Pitié‐Salpêtrière a rapidement adopté iBiopsy.
Cette plateforme d’intelligence artificielle y révolutionne le traitement
des pathologies, notamment le cancer du foie.
Des méthodes d’imagerie médicale combinées au deep learning et au big
data analytics permettent de mieux extraire les biomarqueurs de la
progression de la maladie.
L’objectif : améliorer le diagnostic du patient – et donc sa prise en charge.

Introduction
Intuitive
Méthodes de l’IA
Méthodes de recherches et d’optimisation
 De nombreux problèmes d'intelligence artificielle
peuvent être interprétés en théorie en explorant
efficacement de nombreuses solutions possibles.
Le raisonnement peut être considéré comme une
recherche.
 Par exemple, la preuve logique peut être vue
comme une recherche d'un chemin allant des
prémisses aux conclusions, où chaque niveau
correspond à l'application d'une règle d'inférence.
 Les algorithmes de planification explorent des
arbres d'objectifs et de sous-objectifs, en essayant
de trouver le chemin qui mène à un objectif
précis.
 Les algorithmes robotiques pour déplacer des
pièces et prendre des objets utilisent des
recherches locales dans l'espace de configuration.
De nombreux algorithmes d'apprentissage utilisent
des algorithmes de recherche basés surSara Retal - sara.retal@um5s.net.ma 18

Introduction
Intuitive
Méthodes de l’IA
Classificateurs et méthodes d’apprentissage
 Les applications d'intelligence artificielle les plus simples
peuvent être divisées en deux caractères:
Les classificateurs et les contrôleurs.
 Les contrôleurs classent les conditions avant de déduire des
actions et constituent donc un élément fondamental de
nombreux systèmes d’intelligence artificielle (Systèmes
Expert).

Introduction
Intuitive
Méthodes de l’IA
 Les classificateurs sont des fonctions qui utilisent une correspondance
de modèle pour définir la correspondance la plus proche. Ils peuvent
être ajustés selon les modèles, ce qui les rend très attrayants pour une
utilisation en intelligence artificielle (Data Mining).
 Il existe de multiples approches statistiques et d’apprentissage
automatique. L'arbre de décision est l'algorithme d'apprentissage
automatique le plus utilisé (Machine Learning).
 Les autres classificateurs largement utilisés sont le réseau de neurones
et l'algorithme k-voisin le plus proche (Deep Learning).

Introduction
Intuitive
Méthodes de l’IA
 Les performances du classificateur dépendent en grande partie des
caractéristiques des données à classer, telles que la taille du jeu de
données, la dimensionnalité et le niveau de bruit. Les classificateurs
basés sur un modèle fonctionnent bien si le modèle supposé correspond
parfaitement aux données réelles.

Introduction
Intuitive
Méthodes de l’IA
Réseaux de neurones artificiels
 Un réseau de neurones est une combinaison interconnectée de nœuds.
Le concept a été introduit pour imiter l'architecture des neurones dans le
cerveau humain.

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Notes de l'éditeur