Introduction à l'IA, le machine learning et Deep Learning

1. L’Intelligence Artificielle
Jordan Brûlé
06/03/2019

2. Thèmes abordés
Sujet :
• Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ?
• Fonctionnement
• Cas d’applications
• L’avenir de l’IA
Je ne vous parlerai pas de :
• Moralité
• Rôle de l’IA / Polémique sur l’utilisation de l’IA
• Scénario fin du monde

3. L’homme vs la machine
Machine Humain
• Plus puissante physiquement
• Meilleur stockage de l’information (fiable,
durable et en quantités énormes)
• Communication à très grande vitesse
• Capacité de calcul gigantesque !
• Créativité
• Raisonnement / Bon sens
• Capacité d’apprentissage
L’arrivée du Machine Learning change la donne

4. Question difficile sur ce qu’est l’intelligence ?
 Point de vue anthropocentré
Définition
« L’IA désigne un algorithme qui imite le comportement
d’un humain, pas dans son calcul mais dans son résultat. »
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ? I.

5. Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ?
Plusieurs niveaux d’IA
• L’IA faible (Spécialisée)
 Reproduit un résultat observé et non un fonctionnement
 Pas d’évolution
 Pas de compréhension, elle ne possède pas de conscience
• L’IA forte (Généraliste)
 Appréhender le monde et les notions qui l’entourent
 En évolution constante
 Peut développer des solutions nouvelles à un problème donné
Test de Turing
I.
Des progrès
grâce au
Deep Learning

6. Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ?
L’ensemble des IA
I.
IA
Machine
Learning
Deep
Learning

7. Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ?
« L’IA désigne un algorithme qui imite le
comportement d’un humain, pas dans son
calcul mais dans son résultat. »
I.
IA

8. Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ?
« Le Machine Learning ou Apprentissage
Automatisé est l’ensemble des méthodes
statistiques appliquées à l’IA. »
• Notion d’apprentissage à partir des données
 Différentes méthodes d’apprentissage
 Nombreux algorithmes statistiques utilisés
(Approche Probabiliste)
 Nécessite des Data
Phrase à retenir :
« Garbage in Garbage out »
I.
Machine
Learning
IA

9. Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle (IA) ?
« Le Deep Learning ou Apprentissage Approfondi fait
partie d’une famille de méthodes d’apprentissage
automatique fondées sur l’apprentissage de modèles
de données »
• Enorme investissement de la part des GAFA
• Sérendipité
• Créativité
I.
Deep
Learning
IA
Machine
Learning

10. Le choix de l’IA appartient au Data Scientist
Celui-ci va choisir le meilleur traitement possible des données en fonction :
• L’aspect déterministe ou probabiliste de la tâche
• Objectif final
• Du Volume des données
• De la Véracité des données (tolérance aux erreurs / nettoyage
des données)
Choix de l’IA

11. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Fonctionnement de l’IA
• Ne nécessite aucune Data
• Nécessite une expertise humaine
• Approche déterministe
II.
IA

12. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Cas d’utilisation de l’IA
• Opération logique : 1 + 2 = 3
• Automatiser une expertise : Livraison (If / Else)
II.
IA

13. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Application de l’IA sur le trafic de Lille
• Possibilité d’écrire un programme pour prédire le trafic
 Permet de coder une expertise du trafic en fonction de différentes
variables (Période de l’année, jour, heure, météo …)
 Modèle imparfait (Valeur arbitraire et purement indicative)
II.

14. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Application de l’IA sur le trafic de Lille
• Possibilité d’écrire un programme pour prédire le trafic
 Permet de coder une expertise du trafic en fonction de différentes
variables (Période de l’année, jour, heure, météo …)
 Modèle imparfait (Valeur arbitraire et purement indicative)
• Cas d’utilisation pertinent
 Compter le nombre de voitures
 Mesurer la vitesse
 Calculer le trafic
II.
0
2
4
6
8
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
trafic en fonction
du temps
Best Practices

15. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Fonctionnement du Machine Learning
• Nécessite une Base de Données
• Approche probabiliste
• Différents types d’apprentissage
Supervisé (Données étiquetées)
Non supervisé (Non étiquetées)
Renforcement (Système de récompense)
• Nombreux algorithmes
II.
Machine
Learning

16. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Utilisation du Machine Learning
• Nombre d’exemples
• Type d’attribut (couleur, nombre, beauté, utilité…)
• Données renseignées (données manquantes)
• Bruit (Tolérance aux erreurs)
II.
Machine
Learning

17. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Application du Machine Learning sur le trafic de Lille
• Apprentissage à partir des données
• Dépendant du modèle utilisé (Expertise humaine)
• Nécessite une connaissance des facteurs influant sur la circulation
• Choix des données d’entrée
• Choix de l’algorithme de régression
• Modèle dynamique (évolution en temps réel / prévision)
• Calcul automatique des probabilités et des marges d’erreurs
II.
trafic
Tendance linéaire
Tendance actuel

18. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Fonctionnement du Deep Learning
• Nécessite du Big Data
• En charge à l’algorithme de se débrouiller
• Fonctionne sur la base de réseaux de neurones
• Fonctionne comme une boîte noire
Facteur de pertinence
• Quantité et Qualité des data
II.
Deep
Learning

19. Comment fonctionne l’Intelligence
Artificielle (IA) ?
Application du Deep Learning sur le trafic de Lille
• Reconnaissance d’image (piéton, voiture, camion)
• Analyse des systèmes complexes
• Permet la découverte de nouvelles corrélations,
jusqu’alors inconnues.
II.

20. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
• L’IA a été créée dans un seul et unique but, nous
faciliter la vie en nous remplaçant dans des tâches
laborieuses.
• Aujourd’hui l’IA est omniprésente et va devenir de
plus en plus présente dans nos vies.
III.

21. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas trivial : Les échecs
• Le 12 mai 1997 Deep Blue (IBM) bat le champion du monde
Gary Kasparov aux échecs.
• Force brute, 200 millions coups/s
III.

22. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas trivial : Le jeu de Go
• En Mars 2016 AlphaGo (Google) bat Lee Sedol, un des meilleurs joueurs mondiaux de Go
• Pourquoi est-ce extraordinaire ?
• Plateau de 19/19
• Après 3 tour de jeu 2 122 781 milliard de possibilités
• Principe de guerre de territoire
• Comment a-t-il fait ?
• Deep Learning
• Progression de l’algorithmie (Monté Carlo)
• Alpha Go a atteint un niveau surhumain
III.

23. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas trivial : Starcraft II
• Février 2019 AlphaStar (Google) bat Mana un des meilleurs joueurs
mondiaux (Protoss)
• Pourquoi est-ce extraordinaire ?
• Jeu extrêmement complexe avec de nombreux mécanismes (Micro / Macro / Stratégie)
• Stratégie en temps réel
• Information imparfaite
III.

24. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas trivial : Starcraft II
• Limitation de la machine contre l’humain (Automaton 2000)
 Limitation du nombre de coups / minute (APM)
• 180-280 APM pour un pro
• FeedBack négatif
• Temps de réaction de 350ms
• Caméra interface
• Tourne sur une seule grosse machine
https://www.youtube.com/watch?v=TswyyjybUjQ
III.

25. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Conclusion cas triviaux
• Evolution rapide (1996, 2016, 2019)
• Imitation des stratégies humaines, de plus en plus complexe
III.

26. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Trafic
III.

27. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Voiture / transport / Robot autonome
III.
Atlas
Unitree

28. Quels sont les cas d’application de l’IA ? III.

29. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Traducteur / correcteur d’orthographe
III.

30. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Santé / Médecine
• Outil d’aide à la décision
• Médecine prédictive (maintenance applicative)
• Médecine de précision (Personnalisation des traitements)
• Chirurgie assistée par ordinateur
• Robots de compagnie pour personnes isolées
III.

31. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Recherche / découverte scientifique
• Découverte de nouvelles connaissances
• Aide à l’écriture de rapport scientifique
III.

32. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Sport
• Pronostiques
• Analyse en temps direct
III.

33. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Militaire
• Drone autonome
• USA
• Russie
• Unité tactique mobile
• Mini-tank Robattle
III.

34. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Industrie 4.0
III.

35. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Economie
• Bank en ligne
• Money Virtuel
III.

36. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• Algorithme de recommandation et préférence
• Recommandation de contenu
• Elections présidentielles
III.

37. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Cas non triviaux
• L’Art / la création de contenu
• Musique
• Photographie (NYMA)
III.

38. Quels sont les cas d’application de l’IA ?
Conclusion
• L’IA est applicable à tous les cas d’utilisation
• L’intelligence humaine est remplaçable
(Machine Universelle de Turing)
III.

39. Quel futur pour l’IA ?
• L’IA ou l’automatisation dans tous les domaines
• Vers une disparition du travail
• Une évolution de l’IA toujours plus rapide et qui
semble inarrêtable (IA Forte)
• Vers quel futur pour l’homme ?

40. Vulgarisation / Œuvre d’anticipation
Si le sujet vous intéresse
• YouTube :
• Science4All
• ScienceEtonnante
• Hugo Larochelle
• Film : Her, Wall E
• Littérature : Asimov
http://www.decisionproblem.com/paperclips/index2.html

41. Merci de votre attention ! Fin