Everything You Always Wanted to Know About Artificial Intelligence (but were afraid to ask)

1. Comprendre l’Intelligence Artificielle (IA)

2. Intelligence Artificielle ?

3. L’Intelligence
Artificielle
révolutionne
nos usages

4. Intelligence artificielle ?
Ensemble des théories et techniques mises en
œuvre pour réaliser des machines capables de
simuler l’intelligence humain.

5. 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

6. Alan Turing
la genèse de l’IA (1950)

7. Machine Learning
Apprentissage
Non Supervisé
Apprentissage
par Renforcement
Visualisation 2D d'une méthode non
supervisée qui permet de grouper les
images par similarité
Chaque image utilisée pour entraîner est
étiquetée avec sa catégorie
Apprentissage
Supervisé
Supervised learning unsupervised learning reinforcement learning

8. Types de modèles (supervisés)
Classification
Prédire si quelque chose
appartient à une catégorie
Régression
Faire des estimations sur des valeures
inconnues
Ex.
Prévision ventes
Labélisé des images
Reconnaissance texte, virus

9. Types de modèles (non supervisés)
Réduction Dimension
Simplifier le modèle, réduire le
nombre de variable
La Segmentation (clustering)
Creation de groupes similaires
Détection d’anomalies ou de patterns reproductibles
t+2?
t
t+1
Maintenance PrédictiveIdentifier correlation Segmentation client
Recommandation

10. Apprentissage par renforcement

11. Volume de
donnés
Puissance
de calcul
Algorithme
IA
performante
Du Machine Learning au Deep Learning

12. Des
conséquences
économiques

13. Une nouvelle révolution industrielle

14. Besoin d’un cadre de confiance

15. Compatibilité entre loi, éthique et IA ?

16. Conclusion