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1  sur  119
Aymeric Poulain Maubant – Nereÿs // @AymericPMSeptembre 2019 – Aymeric Poulain Maubant – Nereÿs // @AymericPM
Quel quotidien bercé
d’Intelligences
Artificielles
créons-nous ?
Votre premier contact
avec les systèmes
d’Intelligence Artificielle ?
92-95 : systèmes hybrides symboliconnexionnistes sur une machine hautement parallèle
* General Purpose Technology
L’IA : une technologie
d’intérêt général
3
« AI is
the new
electricity
Andrew Ng
Google Brain, Coursera, Baidu…
Le monde est
en train d’être « cognitisé »,
et les IA ne se remarquent plus
5
« Take X, add AI »
Prendre n’importe quel objet / usage du quotidien, et l’augmenter
de capacités cognitives minimales pour que son utilisation se
fasse le plus naturellement possible.
•	reconnaissance de la parole / agents conversationnels
•	reconnaissance du langage naturel / traducteurs
•	reconnaissance des visages, des émotions, des silhouettes,
des formes, y compris en temps réel
•	assistants en écoute permanente, expérience ambiante…
avec la nécessité de respecter la vie privée des utilisateurs
6
Et si on passait à la transition cognitive ? (oct 2016)
On peut parler de
« transition cognitive »
La transition numérique ne suffit plus.
La transition cognitive est le passage de tous nos
objets, nos usages, nos activités, notre quotidien
et notre société vers des états où les intelligences
artificielles augmenteront nos capacités intellectuelles
individuelles et collectives.
7
Les systèmes d’IA s’inscrivent
dans un cadre conceptuel précis
8
Promesses et défis de l’Intelligence Artificielle[Olivier Boissier, AFIA]
Un cadre conceptuel
Socio-technique
Interactive
Autonome
Raisonnement – Décision
Apprentissage
Incertitude
Perception – Vision
Données / Connaissances
Interopérabilité, Sémantique
Intégration de systèmes intelligents
Empathie, Émotions
Conversation, TALN,
Délégation / Adoption / Contrat
Partage d'autorité
Confiance
Normes, Organisations / Gouvernance,
Régulation, Renforcement
Représentation et raisonnement sur
Valeurs, Cultures
Lois, Responsabilité
Éthique dès la conception, Éthique par
raisonnement
9
Attention, tout n’est pas IA,
et l’IA ne peut pas tout
10
Des robots-livreurs pas tout à fait autonomes [septembre 2019]
Disons que l’IA ne peut pas tout,
tout de suite
11
Critères d’évaluation
À partir de : Is it AI or not ? A Score Card with 4 Dimensions by Dataiku (sept 2018)
lecture de données
simples et de fichiers plats
lecture d’images et vidéos
dans un environnement
contraint
images et vidéos
(temps réel)
règles fixées
modèles prédictifs
calculés par ailleurs
modèles prédictifs
continuellement mis à jour
pas d’interaction
décisions simples ou
scores
via interfaces écran
via interface
conversationnelle
décisions complexes et
optimisations
hybridation de méthodes
pour construire des
stratégies avancées
PER
CEP
TION
APPREN
TISSAGE
INTER
ACTION
DÉ
CI
SION
0 1 2
12
Questions à garder en tête
 comment définissons-nous l’intelligence ?
 savons-nous reconnaître une intelligence artificielle ?
 quel est notre rapport à la technologie ?
 est-ce que tout ce qu’on nous présente comme IA, en est ?
quelmondealgorithmisésommes-nousentraindeconstruire ?
 sommes-nous en mesure de le maîtriser ?
 quelle place pour les non-IA ?
13
L’intelligence ? la capacité à
résoudre des problèmes, et à
s’adapter à son environement.
14
Toutes ces intelligences comptent : cf. Cahier de Veille IA Fondation Télécom
Les intelligences ?
•	intelligence rationnelle, organisationnelle, stratégique…
•	intelligence émotionnelle…
•	intelligence créative…
•	intelligence littéraire…
•	intelligence spatiale et situationnelle…
•	intelligence sociale… collective…
•	intelligence pluri-sensorielle…
•	intelligence temporelle
sans oublier l’intelligence incarnée, la cognition animale…
15
Sans oublier
l’intelligence incarnée
16
Sans oublier
la cognition animale
17
À lire : L’intelligence des plantes (Stefano Mancuso, Alessandra Viola, 2013)
Vignette : L’incroyable blob qui peut fusionner et transmettre son savoir (12/2016)
Sans oublier
l’intelligence des plantes
18
2016 : Moral Machine par le MIT
Des réponses à donner
collectivement
19
Pour cela, il faut aussi mieux
connaître les IA
1.
20
IA : un défi nommé il y a 60 ans
21
1956
60+ ans de recherche
Été 1955, préparation de la Conférence de Dartmouth (1956) ;
première apparition du terme IA : « la possibilité de
produire des programmes qui se conduiraient ou
penseraient intelligemment ». 
Ses ambitions d’alors, et le défi originel de l’Intelligence
Artificielle, sont de « chercher à produire, sur un
ordinateur, un ensemble de sorties qui serait
considéré comme intelligent s’il était produit par
un être humain ».
22
L’IA peut se révéler à travers des
simulations exactes des
processus cognitifs humains, ou
bien via des programmes conduisant
à des conséquences intelligentes.
23
« L’Intelligence Artificielle n’existe pas ». Luc Julia, 2019
D’autres préfèrent le terme
d’Intelligence Augmentée
24
« Il faudrait arrêter de parler d’Intelligence Artificielle », Carlo Purassanta, 2019
D’autres préfèrent le terme
d’Intelligence Numérique
25
Arrêtons de parler d’intelligence artificielle, parlons d’intelligence étendue ! (novembre 2017)
IA : une définition qui évolue
(comme celle des big data)
(élaborez la vôtre)
26
Deux paradigmes majeurs de
l’intelligence artificielle
L’IA a été traversée par de nombreuses dualités, entre l’inné et
l’acquis, entre les symboles des systèmes expertset les
sous-symboles des réseaux de neurones formels, entre
la compétence et la performance, qui ont rythmé son histoire.
27
L’hybridation en Sciences Cognitives
Hybridation, pour apprendre à
lire et à écrire en même temps
28
Humains et IA
s(er)ont-ils coopératifs ?
29
Mais d’abord, pourquoi tout le
monde s’est mis à parler d’IA  ?
30
3 ruptures majeures accélèrent
la création & l’intégration des IA
31
Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip [mai 2016]
L’accès à des ressources de
calcul parallèle à bas coût
32
L’accès facilité à des données
massives, pouvant servir d’ensemble
d’apprentissage
33
L’IApermetd’augmenterlavaleurdes
données,elle-mêmefonctiondel’usagequ’on
enfait. Elle permet d’adapter les décisions à
chacun, chacun étant traité singulièrement.
Elle permet d’identifier des exceptions, et
de modéliser l’incertitude, de la réduire par
l’expérience.
34
Des algorithmes nouveaux (notamment
le fameux deeplearning), profitant des
deux ruptures précédentes
35
Succès du Deep Learning
2012 36
2014 : GoogLeNet
37
Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture [31/07/2019]
Neurosciences et informatique :
Tianjic, la puce hybride
38
In Two Moves, AlphaGo and Lee Sedol Redefined the Future
Alors, en mars 2016, AlphaGo
surprend à plus d’un titre
39
L’exemple d’AlphaGo…
1. The story of AlphaGo so far ; 2. Google DeepMind’s AlphaGo: How it works 40
AlphaGo Zero: Learning from scratch (18/10/2017)
Depuis, AlphaGo Zero a appris
à jouer au Go… sans
connaissance préalable
41
The future is here – AlphaZero learns chess (12/2017)
Puis AlphaGo Zero a appris
à jouer aux échecs, en 24h
42
à droite : iCub, le robot qui agit et apprend comme un enfant
à gauche : robot de Boston Dynamics légèrement bousculé
Au fait, comment les IA
apprennent ?
43
Formes d’apprentissage
•	empreinte et habituation
•	apprentissage par essai / erreur
•	apprentissage par l’action
•	apprentissage par observation / imitation
•	apprentissage par analogie / par transfert
•	apprentissage co-actif
•	apprentissage par instruction
•	méta-apprentissage
44
How Machines Learn: The Top Four Approaches to ML in Business (mars 2018)
Types d’apprentissage
•	apprentissage supervisé (ex.: regression)
•	apprentissage non-supervisé (ex.: clustering)
•	apprentissage semi-supervisé
•	co-apprentissage
•	apprentissage hétéro-associatif
•	apprentissage auto-associatif
•	apprentissage par renforcement
•	apprentissage profond
•	apprentissage prédictif
45
Sky Magic, Live at Mt Fuji
Et aussi : agents, essaims,
IA distribuées…
46
A Gentle Introduction to Transfer Learning for Deep Learning (décembre 2017)
Apprentissage par transfert
47
CycleGANs to Create Computer-Generated Art (février 2019)
Réseaux adverses génératifs
48
Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0 By Youflavio (Own work)
L’IA est prédictive. Elle modèl(is)e le futur.
Nous devons être très vigilants avec cela.
49
Les IA peuvent-elles
se tromper ?
50
Do neural nets dream of electric sheep? 51
Image CC by SA
Les IA s’expliquent-elles ?
Comprend-on comment elles
fonctionnent ?
52
L’intelligence artificielle va-t-elle rester impénétrable ? [InternetActu 09/2016]
L’IA s’explique-t-elle ?
53
(image cc by sa)
Que manque-t-il aux IA ?
54
Que manque-t-il aux IA ?
•	une composante émotive
•	une capacité incarnée
•	un système de valeurs
•	l’attention, qui apporte une composante
directionnelle aux comportements
•	des phases de rêve, de cognition libre désincarnée
•	la possibilité d’expérimenter le monde
•	la compréhension du sens commun
55
Image : NextDayBlinds.com
À propos, toutes les IA n’ont pas à
ressembler à des êtres vivants !
56
Should Children Form Emotional Bonds With Robots? (Alexis C. Madrigal, dec 2017)
Quels impacts sur le développement
(de l’intelligence) des enfants ?
57
« Les deep fakes progressent à grands pas. » (juin 2019)
Les IA peuvent-elles
nous tromper ?
Les deep fakes vidéo
58
Dupée par une voix synthétique, une entreprise se fait dérober 220 000 euros [sept’ 2019]
Et les deep fakes vocales
59
Les humains sont-ils
en train de perdre l’esprit ?
60
Quelques capacités actuelles
des systèmes d’Intelligence
Artificielle
2.
61
Voir pp74-75 Livre blanc «Datascientists !» (juin 2017)
Exploiter des images satellites
62
vidéo : AI Smart City Challenge. Image detection and classification 2017
Identifier des objets,
y compris en mouvement
63
AI Improves Breast Cancer Diagnoses by Factoring Out False Positives (02/2018)
Attirer l’attention,
sur des anomalies,
ou des données prometteuses
64
How artificial intelligence is changing drug discovery (30 mai 2018)
Médecine : des IA permettent de
trouver de nouvelles molécules
65
Alerter les médecins quelques
heures avant un risque vital
Using AI to give doctors a 48-hour head start on life-threatening illness [juillet 2019] 66
1. L’intelligence artificielle pour les chantiers du BTP
2. Microsoft shows how AI can make a construction site safer at Build 2017
Augmenter la sécurité et la
productivité sur les chantiers
67
Lip Reading Sentences in the Wild (article scientifique PDF)
Lire sur les lèvres
68
https://www.realspeaker.me/ (incubateur IMT Atlantique – Brest)
RealSpeaker
Solution de transcription multilingue à base d’IA
[Hybridation reconnaissance vocale et lecture sur les lèvres]
69
Demain, tous nos gadgets répondront-ils à la voix ? [septembre 2018]
L’avènement du v-commerce
70
On the CLEVR dataset they reached a super-human accuracy of 95.5% (PDF)
Raisonner sur des images
71
Robots that Learn a new task after seeing it done once
Apprendre du premier coup
72
One model to learn the all (papier scientifique, PDF)
Apprendre plusieurs choses
d’un coup
73
Neural scene representation and rendering (15 juin 2018)
« Imaginer » un monde à partir
d’une seule image
74
Artificial intelligence senses people through walls (12 juin 2018)
Voir à travers les murs
75
Robots can now pick up any object after inspecting it (10 septembre 2018)
Manipuler des objets
jamais vus auparavant
76
Facebook crée une IA qui donne la recette des plats photographiés [octobre 2018]
Décrire comment une scène
s’est produite
77
Building AI to inform people’s fashion choices [Septembre 2019]
Nous aider à être
dans l’air du temps
78
Facebook, Carnegie Mellon build first AI that beats pros in 6-player poker [juillet 2019]
Savoir bluffer
79
[...] Boston Dynamics s’intéresse aux robots qui servent à quelque chose (mars 2019)
(enfin!) des robots qui rangent
vos affaires (avec grâce)
80
Faire du vélo
(bah quoi ?)
81
Quelle société
construisons-nous ?
3.
82
Les IA vont-elles prendre
notre boulot ?
En connaissant mieux leurs différentes intelligences
et en sachant mieux les entraîner, les humains pourraient
concentrer leurs activités professionnelles sur ce qui
caractérise les humains, passer de la réaction
à la proposition, et déléguer aux IA le reste…
83
Top 5 sectors using artificial intelligence [décembre 2015]
Pour prédire l’impact de la robotisation sur nos emplois le fondateur
de Kaggle propose que chacun se pose deux questions très simples :
Dans quelle mesure cet emploi peut-il être réduit à des
tâches répétitives et nombreuses ?
Dans quelle mesure nécessite-t-il la gestion
de nouvelles situations?
[voir vidéo TED : ces jobs que les robots n’auront pas]
84
Where machines could replace humans—and where they can’t (yet) [McKinsey July 2016]
Coopération
85
Les IA ne remplacent pas les humains,
mais les font progresser
des données peu/mal exploitées  information augmentée
des processus humains limités  sensoriel assisté
des processus métiers peu optimisés  assistance robot
 mieux travailler avec un stress moindre &
les humains restent seuls à gérer les situations exceptionnelles
86
Un exemple : Se former autrement
•	les IA + Big Data facilitent la personnalisation des pédagogies
•	IA + réalité virtuelle / réalité augmentée : apprentissage dans
des serious games, avec des avatars…
•	IA + robots mécaniques : apprentissage par imitation, quand le
robot devient coach
•	dans un centre d’appel : une IA écoutante des conversations et
des mails, qui peut à la fois proposer des nouveaux services en
temps réel, et former les conseillers en direct
87
Antonio A. Casilli (2019). En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic. Éditions du Seuil
Et si nous étions…
les robots de nos robots ?
88
« Algorithmes : l’éthique n’est pas toute la question. » (septembre 2018)
Confiance : une IA responsable &
une IA robuste et sûre
89
« L’IA porte
en elle
les biais de ses
concepteurs
Laurence Devillers
«
7 questions initiales
 Biais des algorithmes
 Transparence des algorithmes
 Suprémacie des algorithmes
 La fabrique du faux
 Les systèmes autonomes potentiellement létaux
 Les systèmes autonomes de transport
 Privacy / Security / Surveillance
91
8+1 catégories de principes
92
Des principes mais très peu de
recommandations et d’exemples
93
et pendant ce temps…
94
La reconnaissance faciale, un
enjeu éthique mondial
95
Chartes, principes,
bonnes pratiques…
96
https://www.declarationmontreal-iaresponsable.com/
Déclaration de Montréal pour le
développement responsable de l’IA
97
Principes-clé
 principe de bien-être
 principe de respect de l’autonomie
 principe de protection de l’intimité et de la vie privée
 principe de solidarité
 principe de participation démocratique
 principe d’équité
 principe d’inclusion de la diversité
 principe de prudence
 principe de responsabilité
 principe de développement soutenable
98
99
Ethics guidelines for trustworthy AI (European Commission, 8 April 2019)
Pour une IA digne de confiance
 facteur humain & contrôle humain
 robustesse & sécurité
 respect de la vie privée et gouvernance des données
 transparence
 diversité, non-discrimination et équité
 bien-être sociétal et environnemental
 responsabilisation
100
Beijing AI Principles (28 mai 2019)
Et la Chine ?
101
4 points
en guise de perspectives
&.
102
1. Réfléchir à l’intelligence des artefacts
nous amène à réfléchir à notre propre
intelligence, à la manière dont nous
l’exerçons, à nos rapports aux autres,
aux animaux, au monde…
103
2. Mettre en place des principes éthiques
concernant les données et les systèmes
d’IA, et les suivre, peut constituer un
un différenciant de marché.
(bonne nouvelle !)
104
3. À l’échelle internationale, est
actuellement ouverte (2019-2020) une
occasion unique de convergence des choix
éthiques, avant que les technologies et les
usages nous mènent au fait accompli.
105
4. À l’échelle de l’Humanité, cette même
fenêtre d’opportunité est à saisir, tant que
nous en avons encore le loisir et le temps
de réfléchir collectivement à ce que nous
voulons faire de nos outils.
106
Détails sur medium.com/@AymericPM
L’impérieuse nécessité
d’apprendre à mieux se connaître
*
107
That’s all, folks !
Thx.
contact : @AymericPM // www.nereys.fr
108
Docteur en Sciences Cognitives (entre autres)
Aymeric Poulain Maubant
@AymericPM
https://medium.com/@AymericPM/
http://www.nereys.fr/
Aymeric.PoulainMaubant@nereys.fr
109
Retrouvez les références de cette
présentation en fouillant ici et là sur :
https://www.slideshare.net/aymeric
https://medium.com/@AymericPM
+ Références complémentaires à suivre en bas de quelques pages 110
« J’ai fait le choix de travailler
sur l’IA non pas dans le but
qu’elle augmente sa propre
« conscience », ce qui, à mon sens,
n’a pas grand sens, mais afin qu’elle
permette d’accroître la conscience de
l’homme : que l’on puisse par exemple,
grâce à l’IA, mieux apprécier des textes
littéraires, mieux saisir les influences
mutuelles, mieux en comprendre la
genèse… Cela accroît notre propre
intelligence, pas celle de la machine.
Jean-Gabriel Ganascia
Qui a écrit ce poème ?
Évaluer l’intelligence
•	corollaire de la définition de l’intelligence &
question ouverte
•	quotient intellectuel (ne mesure qu’une forme
d’intelligence, humaine) et quotient émotionnel
•	pour les IA (quoique…) : les tests de Turing
•	et nous, savons-nous reconnaître une IA ?
112
Classification des IA
•	ANI (narrow) : AI faible, spécialisée dans un seul
domaine (les échecs, mais nulle en cuisine)
•	AGI (general) : AI forte, comparable à un être
humain, raisonne, résoud, apprend, planifie…
•	ASI (super) : Superintelligence, plus forte que les
humains dans tous les domaines, y.c. créativité,
sciences, culture générale, intelligence sociale…
113
Can you tell the difference between a real face and an AI-generated fake? (mars 2019)
D’après vous,
quels visages sont artificiels ?
114
115
Rapport Villani : vers un Conseil
national d’éthique du numérique
2018
116
Encore une fois, les commentaires sur un rapport sur les IA passent à côté de l’essentiel (2018)
Un débat à suivre
The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting,
Prevention, and Mitigation, février 2018
Trois domaines de menaces :
•	 digital security, menaces par et sur des ressources numériques
•	 physical security, menaces par et sur des objets matériels
•	 political security, menaces sur la société et le vivre-ensemble
Un document qu’il faut prendre le temps de lire.
117
Pourquoi la diversité est un enjeu majeur pour l’intelligence artificielle ?
Diversité & bienveillance :
deux valeurs essentielles dans les
équipes développant des IA
118
à lire : « Les robots et le mal », d’Alexei Grinbaum, 2019
« Ne diabolisons pas
les machines ! »
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Quel quotidien bercé d'IA créons-nous ?

  • 1. Aymeric Poulain Maubant – Nereÿs // @AymericPMSeptembre 2019 – Aymeric Poulain Maubant – Nereÿs // @AymericPM Quel quotidien bercé d’Intelligences Artificielles créons-nous ?
  • 2. Votre premier contact avec les systèmes d’Intelligence Artificielle ? 92-95 : systèmes hybrides symboliconnexionnistes sur une machine hautement parallèle
  • 3. * General Purpose Technology L’IA : une technologie d’intérêt général 3
  • 4. « AI is the new electricity Andrew Ng Google Brain, Coursera, Baidu…
  • 5. Le monde est en train d’être « cognitisé », et les IA ne se remarquent plus 5
  • 6. « Take X, add AI » Prendre n’importe quel objet / usage du quotidien, et l’augmenter de capacités cognitives minimales pour que son utilisation se fasse le plus naturellement possible. • reconnaissance de la parole / agents conversationnels • reconnaissance du langage naturel / traducteurs • reconnaissance des visages, des émotions, des silhouettes, des formes, y compris en temps réel • assistants en écoute permanente, expérience ambiante… avec la nécessité de respecter la vie privée des utilisateurs 6
  • 7. Et si on passait à la transition cognitive ? (oct 2016) On peut parler de « transition cognitive » La transition numérique ne suffit plus. La transition cognitive est le passage de tous nos objets, nos usages, nos activités, notre quotidien et notre société vers des états où les intelligences artificielles augmenteront nos capacités intellectuelles individuelles et collectives. 7
  • 8. Les systèmes d’IA s’inscrivent dans un cadre conceptuel précis 8
  • 9. Promesses et défis de l’Intelligence Artificielle[Olivier Boissier, AFIA] Un cadre conceptuel Socio-technique Interactive Autonome Raisonnement – Décision Apprentissage Incertitude Perception – Vision Données / Connaissances Interopérabilité, Sémantique Intégration de systèmes intelligents Empathie, Émotions Conversation, TALN, Délégation / Adoption / Contrat Partage d'autorité Confiance Normes, Organisations / Gouvernance, Régulation, Renforcement Représentation et raisonnement sur Valeurs, Cultures Lois, Responsabilité Éthique dès la conception, Éthique par raisonnement 9
  • 10. Attention, tout n’est pas IA, et l’IA ne peut pas tout 10
  • 11. Des robots-livreurs pas tout à fait autonomes [septembre 2019] Disons que l’IA ne peut pas tout, tout de suite 11
  • 12. Critères d’évaluation À partir de : Is it AI or not ? A Score Card with 4 Dimensions by Dataiku (sept 2018) lecture de données simples et de fichiers plats lecture d’images et vidéos dans un environnement contraint images et vidéos (temps réel) règles fixées modèles prédictifs calculés par ailleurs modèles prédictifs continuellement mis à jour pas d’interaction décisions simples ou scores via interfaces écran via interface conversationnelle décisions complexes et optimisations hybridation de méthodes pour construire des stratégies avancées PER CEP TION APPREN TISSAGE INTER ACTION DÉ CI SION 0 1 2 12
  • 13. Questions à garder en tête  comment définissons-nous l’intelligence ?  savons-nous reconnaître une intelligence artificielle ?  quel est notre rapport à la technologie ?  est-ce que tout ce qu’on nous présente comme IA, en est ? quelmondealgorithmisésommes-nousentraindeconstruire ?  sommes-nous en mesure de le maîtriser ?  quelle place pour les non-IA ? 13
  • 14. L’intelligence ? la capacité à résoudre des problèmes, et à s’adapter à son environement. 14
  • 15. Toutes ces intelligences comptent : cf. Cahier de Veille IA Fondation Télécom Les intelligences ? • intelligence rationnelle, organisationnelle, stratégique… • intelligence émotionnelle… • intelligence créative… • intelligence littéraire… • intelligence spatiale et situationnelle… • intelligence sociale… collective… • intelligence pluri-sensorielle… • intelligence temporelle sans oublier l’intelligence incarnée, la cognition animale… 15
  • 18. À lire : L’intelligence des plantes (Stefano Mancuso, Alessandra Viola, 2013) Vignette : L’incroyable blob qui peut fusionner et transmettre son savoir (12/2016) Sans oublier l’intelligence des plantes 18
  • 19. 2016 : Moral Machine par le MIT Des réponses à donner collectivement 19
  • 20. Pour cela, il faut aussi mieux connaître les IA 1. 20
  • 21. IA : un défi nommé il y a 60 ans 21
  • 22. 1956 60+ ans de recherche Été 1955, préparation de la Conférence de Dartmouth (1956) ; première apparition du terme IA : « la possibilité de produire des programmes qui se conduiraient ou penseraient intelligemment ».  Ses ambitions d’alors, et le défi originel de l’Intelligence Artificielle, sont de « chercher à produire, sur un ordinateur, un ensemble de sorties qui serait considéré comme intelligent s’il était produit par un être humain ». 22
  • 23. L’IA peut se révéler à travers des simulations exactes des processus cognitifs humains, ou bien via des programmes conduisant à des conséquences intelligentes. 23
  • 24. « L’Intelligence Artificielle n’existe pas ». Luc Julia, 2019 D’autres préfèrent le terme d’Intelligence Augmentée 24
  • 25. « Il faudrait arrêter de parler d’Intelligence Artificielle », Carlo Purassanta, 2019 D’autres préfèrent le terme d’Intelligence Numérique 25
  • 26. Arrêtons de parler d’intelligence artificielle, parlons d’intelligence étendue ! (novembre 2017) IA : une définition qui évolue (comme celle des big data) (élaborez la vôtre) 26
  • 27. Deux paradigmes majeurs de l’intelligence artificielle L’IA a été traversée par de nombreuses dualités, entre l’inné et l’acquis, entre les symboles des systèmes expertset les sous-symboles des réseaux de neurones formels, entre la compétence et la performance, qui ont rythmé son histoire. 27
  • 28. L’hybridation en Sciences Cognitives Hybridation, pour apprendre à lire et à écrire en même temps 28
  • 29. Humains et IA s(er)ont-ils coopératifs ? 29
  • 30. Mais d’abord, pourquoi tout le monde s’est mis à parler d’IA  ? 30
  • 31. 3 ruptures majeures accélèrent la création & l’intégration des IA 31
  • 32. Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip [mai 2016] L’accès à des ressources de calcul parallèle à bas coût 32
  • 33. L’accès facilité à des données massives, pouvant servir d’ensemble d’apprentissage 33
  • 34. L’IApermetd’augmenterlavaleurdes données,elle-mêmefonctiondel’usagequ’on enfait. Elle permet d’adapter les décisions à chacun, chacun étant traité singulièrement. Elle permet d’identifier des exceptions, et de modéliser l’incertitude, de la réduire par l’expérience. 34
  • 35. Des algorithmes nouveaux (notamment le fameux deeplearning), profitant des deux ruptures précédentes 35
  • 36. Succès du Deep Learning 2012 36
  • 38. Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture [31/07/2019] Neurosciences et informatique : Tianjic, la puce hybride 38
  • 39. In Two Moves, AlphaGo and Lee Sedol Redefined the Future Alors, en mars 2016, AlphaGo surprend à plus d’un titre 39
  • 40. L’exemple d’AlphaGo… 1. The story of AlphaGo so far ; 2. Google DeepMind’s AlphaGo: How it works 40
  • 41. AlphaGo Zero: Learning from scratch (18/10/2017) Depuis, AlphaGo Zero a appris à jouer au Go… sans connaissance préalable 41
  • 42. The future is here – AlphaZero learns chess (12/2017) Puis AlphaGo Zero a appris à jouer aux échecs, en 24h 42
  • 43. à droite : iCub, le robot qui agit et apprend comme un enfant à gauche : robot de Boston Dynamics légèrement bousculé Au fait, comment les IA apprennent ? 43
  • 44. Formes d’apprentissage • empreinte et habituation • apprentissage par essai / erreur • apprentissage par l’action • apprentissage par observation / imitation • apprentissage par analogie / par transfert • apprentissage co-actif • apprentissage par instruction • méta-apprentissage 44
  • 45. How Machines Learn: The Top Four Approaches to ML in Business (mars 2018) Types d’apprentissage • apprentissage supervisé (ex.: regression) • apprentissage non-supervisé (ex.: clustering) • apprentissage semi-supervisé • co-apprentissage • apprentissage hétéro-associatif • apprentissage auto-associatif • apprentissage par renforcement • apprentissage profond • apprentissage prédictif 45
  • 46. Sky Magic, Live at Mt Fuji Et aussi : agents, essaims, IA distribuées… 46
  • 47. A Gentle Introduction to Transfer Learning for Deep Learning (décembre 2017) Apprentissage par transfert 47
  • 48. CycleGANs to Create Computer-Generated Art (février 2019) Réseaux adverses génératifs 48
  • 49. Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0 By Youflavio (Own work) L’IA est prédictive. Elle modèl(is)e le futur. Nous devons être très vigilants avec cela. 49
  • 50. Les IA peuvent-elles se tromper ? 50
  • 51. Do neural nets dream of electric sheep? 51
  • 52. Image CC by SA Les IA s’expliquent-elles ? Comprend-on comment elles fonctionnent ? 52
  • 53. L’intelligence artificielle va-t-elle rester impénétrable ? [InternetActu 09/2016] L’IA s’explique-t-elle ? 53
  • 54. (image cc by sa) Que manque-t-il aux IA ? 54
  • 55. Que manque-t-il aux IA ? • une composante émotive • une capacité incarnée • un système de valeurs • l’attention, qui apporte une composante directionnelle aux comportements • des phases de rêve, de cognition libre désincarnée • la possibilité d’expérimenter le monde • la compréhension du sens commun 55
  • 56. Image : NextDayBlinds.com À propos, toutes les IA n’ont pas à ressembler à des êtres vivants ! 56
  • 57. Should Children Form Emotional Bonds With Robots? (Alexis C. Madrigal, dec 2017) Quels impacts sur le développement (de l’intelligence) des enfants ? 57
  • 58. « Les deep fakes progressent à grands pas. » (juin 2019) Les IA peuvent-elles nous tromper ? Les deep fakes vidéo 58
  • 59. Dupée par une voix synthétique, une entreprise se fait dérober 220 000 euros [sept’ 2019] Et les deep fakes vocales 59
  • 60. Les humains sont-ils en train de perdre l’esprit ? 60
  • 61. Quelques capacités actuelles des systèmes d’Intelligence Artificielle 2. 61
  • 62. Voir pp74-75 Livre blanc «Datascientists !» (juin 2017) Exploiter des images satellites 62
  • 63. vidéo : AI Smart City Challenge. Image detection and classification 2017 Identifier des objets, y compris en mouvement 63
  • 64. AI Improves Breast Cancer Diagnoses by Factoring Out False Positives (02/2018) Attirer l’attention, sur des anomalies, ou des données prometteuses 64
  • 65. How artificial intelligence is changing drug discovery (30 mai 2018) Médecine : des IA permettent de trouver de nouvelles molécules 65
  • 66. Alerter les médecins quelques heures avant un risque vital Using AI to give doctors a 48-hour head start on life-threatening illness [juillet 2019] 66
  • 67. 1. L’intelligence artificielle pour les chantiers du BTP 2. Microsoft shows how AI can make a construction site safer at Build 2017 Augmenter la sécurité et la productivité sur les chantiers 67
  • 68. Lip Reading Sentences in the Wild (article scientifique PDF) Lire sur les lèvres 68
  • 69. https://www.realspeaker.me/ (incubateur IMT Atlantique – Brest) RealSpeaker Solution de transcription multilingue à base d’IA [Hybridation reconnaissance vocale et lecture sur les lèvres] 69
  • 70. Demain, tous nos gadgets répondront-ils à la voix ? [septembre 2018] L’avènement du v-commerce 70
  • 71. On the CLEVR dataset they reached a super-human accuracy of 95.5% (PDF) Raisonner sur des images 71
  • 72. Robots that Learn a new task after seeing it done once Apprendre du premier coup 72
  • 73. One model to learn the all (papier scientifique, PDF) Apprendre plusieurs choses d’un coup 73
  • 74. Neural scene representation and rendering (15 juin 2018) « Imaginer » un monde à partir d’une seule image 74
  • 75. Artificial intelligence senses people through walls (12 juin 2018) Voir à travers les murs 75
  • 76. Robots can now pick up any object after inspecting it (10 septembre 2018) Manipuler des objets jamais vus auparavant 76
  • 77. Facebook crée une IA qui donne la recette des plats photographiés [octobre 2018] Décrire comment une scène s’est produite 77
  • 78. Building AI to inform people’s fashion choices [Septembre 2019] Nous aider à être dans l’air du temps 78
  • 79. Facebook, Carnegie Mellon build first AI that beats pros in 6-player poker [juillet 2019] Savoir bluffer 79
  • 80. [...] Boston Dynamics s’intéresse aux robots qui servent à quelque chose (mars 2019) (enfin!) des robots qui rangent vos affaires (avec grâce) 80
  • 81. Faire du vélo (bah quoi ?) 81
  • 83. Les IA vont-elles prendre notre boulot ? En connaissant mieux leurs différentes intelligences et en sachant mieux les entraîner, les humains pourraient concentrer leurs activités professionnelles sur ce qui caractérise les humains, passer de la réaction à la proposition, et déléguer aux IA le reste… 83
  • 84. Top 5 sectors using artificial intelligence [décembre 2015] Pour prédire l’impact de la robotisation sur nos emplois le fondateur de Kaggle propose que chacun se pose deux questions très simples : Dans quelle mesure cet emploi peut-il être réduit à des tâches répétitives et nombreuses ? Dans quelle mesure nécessite-t-il la gestion de nouvelles situations? [voir vidéo TED : ces jobs que les robots n’auront pas] 84
  • 85. Where machines could replace humans—and where they can’t (yet) [McKinsey July 2016] Coopération 85
  • 86. Les IA ne remplacent pas les humains, mais les font progresser des données peu/mal exploitées  information augmentée des processus humains limités  sensoriel assisté des processus métiers peu optimisés  assistance robot  mieux travailler avec un stress moindre & les humains restent seuls à gérer les situations exceptionnelles 86
  • 87. Un exemple : Se former autrement • les IA + Big Data facilitent la personnalisation des pédagogies • IA + réalité virtuelle / réalité augmentée : apprentissage dans des serious games, avec des avatars… • IA + robots mécaniques : apprentissage par imitation, quand le robot devient coach • dans un centre d’appel : une IA écoutante des conversations et des mails, qui peut à la fois proposer des nouveaux services en temps réel, et former les conseillers en direct 87
  • 88. Antonio A. Casilli (2019). En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic. Éditions du Seuil Et si nous étions… les robots de nos robots ? 88
  • 89. « Algorithmes : l’éthique n’est pas toute la question. » (septembre 2018) Confiance : une IA responsable & une IA robuste et sûre 89
  • 90. « L’IA porte en elle les biais de ses concepteurs Laurence Devillers «
  • 91. 7 questions initiales  Biais des algorithmes  Transparence des algorithmes  Suprémacie des algorithmes  La fabrique du faux  Les systèmes autonomes potentiellement létaux  Les systèmes autonomes de transport  Privacy / Security / Surveillance 91
  • 92. 8+1 catégories de principes 92
  • 93. Des principes mais très peu de recommandations et d’exemples 93
  • 94. et pendant ce temps… 94
  • 95. La reconnaissance faciale, un enjeu éthique mondial 95
  • 97. https://www.declarationmontreal-iaresponsable.com/ Déclaration de Montréal pour le développement responsable de l’IA 97
  • 98. Principes-clé  principe de bien-être  principe de respect de l’autonomie  principe de protection de l’intimité et de la vie privée  principe de solidarité  principe de participation démocratique  principe d’équité  principe d’inclusion de la diversité  principe de prudence  principe de responsabilité  principe de développement soutenable 98
  • 99. 99
  • 100. Ethics guidelines for trustworthy AI (European Commission, 8 April 2019) Pour une IA digne de confiance  facteur humain & contrôle humain  robustesse & sécurité  respect de la vie privée et gouvernance des données  transparence  diversité, non-discrimination et équité  bien-être sociétal et environnemental  responsabilisation 100
  • 101. Beijing AI Principles (28 mai 2019) Et la Chine ? 101
  • 102. 4 points en guise de perspectives &. 102
  • 103. 1. Réfléchir à l’intelligence des artefacts nous amène à réfléchir à notre propre intelligence, à la manière dont nous l’exerçons, à nos rapports aux autres, aux animaux, au monde… 103
  • 104. 2. Mettre en place des principes éthiques concernant les données et les systèmes d’IA, et les suivre, peut constituer un un différenciant de marché. (bonne nouvelle !) 104
  • 105. 3. À l’échelle internationale, est actuellement ouverte (2019-2020) une occasion unique de convergence des choix éthiques, avant que les technologies et les usages nous mènent au fait accompli. 105
  • 106. 4. À l’échelle de l’Humanité, cette même fenêtre d’opportunité est à saisir, tant que nous en avons encore le loisir et le temps de réfléchir collectivement à ce que nous voulons faire de nos outils. 106
  • 107. Détails sur medium.com/@AymericPM L’impérieuse nécessité d’apprendre à mieux se connaître * 107
  • 108. That’s all, folks ! Thx. contact : @AymericPM // www.nereys.fr 108
  • 109. Docteur en Sciences Cognitives (entre autres) Aymeric Poulain Maubant @AymericPM https://medium.com/@AymericPM/ http://www.nereys.fr/ Aymeric.PoulainMaubant@nereys.fr 109
  • 110. Retrouvez les références de cette présentation en fouillant ici et là sur : https://www.slideshare.net/aymeric https://medium.com/@AymericPM + Références complémentaires à suivre en bas de quelques pages 110
  • 111. « J’ai fait le choix de travailler sur l’IA non pas dans le but qu’elle augmente sa propre « conscience », ce qui, à mon sens, n’a pas grand sens, mais afin qu’elle permette d’accroître la conscience de l’homme : que l’on puisse par exemple, grâce à l’IA, mieux apprécier des textes littéraires, mieux saisir les influences mutuelles, mieux en comprendre la genèse… Cela accroît notre propre intelligence, pas celle de la machine. Jean-Gabriel Ganascia
  • 112. Qui a écrit ce poème ? Évaluer l’intelligence • corollaire de la définition de l’intelligence & question ouverte • quotient intellectuel (ne mesure qu’une forme d’intelligence, humaine) et quotient émotionnel • pour les IA (quoique…) : les tests de Turing • et nous, savons-nous reconnaître une IA ? 112
  • 113. Classification des IA • ANI (narrow) : AI faible, spécialisée dans un seul domaine (les échecs, mais nulle en cuisine) • AGI (general) : AI forte, comparable à un être humain, raisonne, résoud, apprend, planifie… • ASI (super) : Superintelligence, plus forte que les humains dans tous les domaines, y.c. créativité, sciences, culture générale, intelligence sociale… 113
  • 114. Can you tell the difference between a real face and an AI-generated fake? (mars 2019) D’après vous, quels visages sont artificiels ? 114
  • 115. 115
  • 116. Rapport Villani : vers un Conseil national d’éthique du numérique 2018 116
  • 117. Encore une fois, les commentaires sur un rapport sur les IA passent à côté de l’essentiel (2018) Un débat à suivre The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation, février 2018 Trois domaines de menaces : • digital security, menaces par et sur des ressources numériques • physical security, menaces par et sur des objets matériels • political security, menaces sur la société et le vivre-ensemble Un document qu’il faut prendre le temps de lire. 117
  • 118. Pourquoi la diversité est un enjeu majeur pour l’intelligence artificielle ? Diversité & bienveillance : deux valeurs essentielles dans les équipes développant des IA 118
  • 119. à lire : « Les robots et le mal », d’Alexei Grinbaum, 2019 « Ne diabolisons pas les machines ! » 119