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L’intelligence Artificielle
« démystifiée »
Votre
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Frédéric Wickert
◦ MERCI A NOS SPONSORS
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L’Intelligence Artificielle
« Démystifiée »
Frédéric Wickert
Dépouiller (quelque chose) de son caractère mystérieux ou
trompeusement embellissant en le montrant tel qu'il est
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L'intelligence artificielle (IA) est « l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en
vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence ». Elle correspond donc à un
ensemble de concepts et de technologies plus qu'à une discipline autonome constituée.
D'autres, remarquant la définition peu précise de l'IA, notamment la CNIL, introduisent ce sujet
comme « le grand mythe de notre temps ».
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Mais qu’est ce que l’Intelligence Artificielle
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Théorie des Intelligences multiples – HowardGardner
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Nous avons vu que l’intelligence n’est pas spécifique à
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1 CPU 24 CPU 24 FPGAPerformance x40
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Machine Learning et Deep Learning
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Learning
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Learning
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2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démystifiée - Frédéric Wickert

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2019-06-04 aOS Strasbourg - Décideurs 1 - L'intelligence artificielle démystifiée - Frédéric Wickert

  • 1. 1 aOS Strasbourg 4/06/2019 L’intelligence Artificielle « démystifiée » Votre photo Frédéric Wickert
  • 2. ◦ MERCI A NOS SPONSORS 2
  • 4. Dépouiller (quelque chose) de son caractère mystérieux ou trompeusement embellissant en le montrant tel qu'il est réellement. Démystifier ?
  • 5. L'intelligence artificielle (IA) est « l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence ». Elle correspond donc à un ensemble de concepts et de technologies plus qu'à une discipline autonome constituée. D'autres, remarquant la définition peu précise de l'IA, notamment la CNIL, introduisent ce sujet comme « le grand mythe de notre temps ». Wikipédia : Source de vérité absolue
  • 6. Mais qu’est ce que l’Intelligence Artificielle
  • 7. • Logico-mathématique • Visuo-spatiale • Verbo-linguistique • Intrapersonnelle • Interpersonnelle Théorie des Intelligences multiples – HowardGardner • Corporelle/Kinesthésique • Naturaliste • Musicale • Existentielle ou Spirituelle
  • 8. • Intelligence linguistique : Les abeilles et leur danse • Intelligence collective : les termites et leurs 3 étoiles • Fourmis Zombies : Il existe même des champignons capables de prendre le contrôle (temporairement) de fourmis pour se reproduire. L’intelligence du « vivant »
  • 9. « L’intelligence est la capacité à s’adapter » “Les espèces qui survivent ne sont pas les espèces les plus fortes, ni les plus intelligentes, mais celles qui s’adaptent le mieux aux changements.” Charles Darwin
  • 10. Nous avons vu que l’intelligence n’est pas spécifique à l’homme mais au vivant et que l’intelligence c’est s’adapter. Tout système qui pourrait s’adapter pour donner une réponse adéquate peut être considéré comme intelligent. On parle alors d’intelligence artificielle. L’intelligence Artificielle
  • 11. Pour s’adapter il faut… Apprendre avec le temps sans intervention directe Interpréter les données, y compris le texte, la voix, les images Tirer des conclusions avec des données imparfaites
  • 14.
  • 15.
  • 16. 1 CPU 24 CPU 24 FPGAPerformance x40 Latence /8 Performance x150-200 Economie d'énergie x50
  • 17. Machine Learning et Deep Learning Machine Learning Deep Learning Renforcement Non Supervisé Dimensionally Reduction Clustering Système de recommandation Ciblage Marketing Segmentation Client Détection de fraude Prédiction de Popularité d’une publicité Prédiction météo Prédiction de marché Supervisé Rétention Client DiagnostiquesClassification Prédiction de Popularité d’une publicité Régression Prédiction de marché
  • 21. Est-ce A ou B • Algorithme de classification • Par exemple : • Une défaillance du pneu pourra-t-elle se produire dans les prochains 1 600 km ? Oui ou non ? • Qu’est-ce qui attire le plus les clients : un coupon de 5 € ou une remise de 25 % ? Supervisé
  • 22. Est-ce bizarre ? • Algorithme de détection d’anomalies • Par exemple : • Si vous disposez d’une voiture avec des indicateurs de pression, vous souhaitez peut- être savoir si les valeurs de ces indicateurs sont normales. • Si vous utilisez Internet, vous voulez peut-être savoir si ce message Internet est normal. Supervisé
  • 23. Quelle quantité (ou Combien) • Algorithme de régression • Les algorithmes de régression effectuent des prédictions numériques, notamment : • Quelle sera la température mardi prochain ? • Quelles seront mes ventes au quatrième trimestre ? • Ils peuvent répondre à toute question dont la réponse est un chiffre. Supervisé
  • 24. • Algorithme de Clustering • Les exemples suivants sont des questions de clustering courantes : • Quels spectateurs aiment quels types de films ? • Quels modèles défaillent de la même manière ? Non Supervisé Comment les données sont-elles organisées
  • 25. • Algorithme d’apprentissage de renforcement • Si je suis un système de contrôle de température dans une maison : ajuster la température ou la laisser telle quelle ? • Si je suis une voiture à conduite automatique : freiner ou accélérer au feu orange ? • Pour un aspirateur : continuer à aspirer, ou revenir à la station de recharge ? Les algorithmes d’apprentissage par renforcement collectent les données au fur et à mesure et apprend de ses essais et de ses erreurs. Non Supervisé Que dois-je faire ensuite ?
  • 28. Deep Learning et fonctions cognitives
  • 29. Modèles pré-entrainés Pas besoin de DataScientist, pas besoin de données Frameworks populaires Pour construire des solutions avancées de DeepLearning J’ai des données et j’ai des DataScientists Services de ML DevOps et MLOps Infrastructure Pour accelerer le DeepLearning Outils familiés Disponible gratuitement pour tous Du “Cloud” au “Edge” Azure Databricks Machine Learning VMs TensorFlowPyTorch ONNX LanguageSpeech … DecisionVision Scikit-Learn Azure Notebooks JupyterVisual Studio Code Command line Azure Machine Learning CPU GPU FPGA Web search
  • 31. « L’Homme sait en, général ce qu’il fait, mais il ne sait jamais ce que fait ce qu’il fait. Paul Valéry