Masterclass / webinar pour techniques de l'ingénieur, 10 Juillet 2018. Auteur: Clement Levallois, professeur associé à emlyon business school

1. Master class Techniques de l’Ingénieur
Trois familles d’intelligence artificielle et leurs
applications business
Clément Levallois
10 Juin 2018

2. Clément Levallois
www.clementlevallois.net sur Twitter: @seinecle
Professeur associé em lyon business school
Professeur en executive MBA: “Les enjeux de la data pour le management”
Directeur Data R&D Institute at emlyon (http://data.em-lyon.com)
Co-directeur du Master in Digital Marketing & Data Science
Chaire de recherche Segeco : “Gestion patrimoniale des données”

3. Ce que vous allez apprendre aujourd’hui
▪ Le 3e V de big data…
▪ … qui est la fondation de 3 familles de l’intelligence
artificielle…
▪ … qui ont des applications business radicalement
nouvelles

4. Intelligence
artificielle
Les enjeux de la
donnée pour le
management

9. Prédiction d’un phénomène
pour lequel nous
disposons d’un modèle
explicatif.
Prédicition d’un
phénomène pour lequel
nous ne disposons pas de
modèle explicatif
Statistiques “classiques”
Data science et IA
Données structurées
Données non structurées

11. Source: https://twitter.com/drewconway/status/1010137695664951297
Author: https://twitter.com/Dr0pTheSass

15. https://www.youtube.com/watch?v=-P28LKWTzrI

16. Trois familles de
machine learning
(apprentissage automatique)

17. 1. unsupervised learning
(apprentissage non supervisé)

19. Cette permutation n’améliore pas la qualité: on annule!

20. Types d’usage:
Catégorisation
Classification
Organisation
… sur des données non structurées

21. 1. supervised learning
(apprentissage supervisé)

23. chihuahua
chihuahua
chihuahua
muffin
muffin
muffin
Le jeu de
données
d’entraînement
Il faut au moins 50,000 images annotées
(étiquetées)

24. {125,34,45,89,0,0,254}
multiplié par…
-> Donne un résultat entre 0
et 1
Règle (“fonction d’activation”):
- Si résultat < 0.5 : alors la
prédiction est “muffin”
- Si résultat > 0.5 : prédiction est
“chihuahua”
Phase
d’apprentissage
Si la prédiction est correcte:
-> Passe à l’image suivante du jeu
de données et passe par les mêmes
opérations
Si la prédiction est incorrecte:
-> Les chiffres de la matrice sont
modifiés légèrement
On prend la première image
du jeu de données
Après 50,000 images: les chiffres de la matrice sont parfaitement ajustés, l’image d’un chihuahua produira toujours un
résultat > 0.5 et un muffin un résultat < 0.5. L’ordinateur sait reconnaître les images qu’on lui présente!

25. Utiliser le modèle
avec de la donnée
“fraîche”
“C’est un muffin”
Nouvelle image, qui ne
faisait pas partie du jeu
de données
d’apprentissage.

26. Et les réseaux neuronaux? (“deep learning” ou “apprentissage profond”)
Matrices… Remplacées par

27. Types d’usage:
Prédiction / reconnaissance
… sur des données non structurées
-> reconnaissance d’image
-> reconnaissance vocale
-> reconnaissance vidéo
-> reconnaissance … d’environnement

28. 3. Reinforcement learning
(apprentissage par renforcement)

29. Comment apprendre à un pigeon à faire un tour sur lui-même?
But du pigeon: obtenir une graine.
Un opérateur peut faire tomber une graine dans la mangeoire du pigeon
en appuyant sur un bouton. Un signal lumineux et un bruit sont émis
quand la graine tombe.
Le pigeon se tient devant la mangeoire et attend qu’un graine tombe.
Naturellement, il fait des petits mouvements à droite et à gauche, il
n’est pas complètement immobile.
L’opérateur déclenche la graine quand le pigeon se tourne un peu sur sa
gauche. Plusieurs fois. Petit à petit, le pigeon va se tourner de plus en
plus à gauche, jusqu’à faire un tour complet.

30. https://www.youtube.com/watch?v=TtfQlkGwE2U
Principe de l’apprentissage par renforcement:
- Un agent sans compétences, capable d’actions
- Les actions “positives” (qui concurrent au but) sont
récompensées et gardées en mémoire
- Les autres actions sont ignorées ou punies, et cela est gardé en
mémoire
- L’agent s’entraîne des milliers de fois. Il devient expert à des
tâches qui peuvent être très complexes.

33. Modèle
entraîné sur
une tâche
Modèle
entraîné sur
une tâche

34. Types d’usage:
Systèmes de décision experts
… sur des problèmes complexes

35. Applications business

36. Applications business - logiciels
▪ L’IA peut automatiser l’IA
Source: https://ai.googleblog.com/2017/05/using-machine-learning-to-explore.html & stateof.ai

37. Applications business – industrie pharmaceutique
▪ L’IA peut automatiser la découverte de nouvelles
molécules ou de nouveaux usages
Source: stateof.ai

38. Applications business – traitement médical
▪ L’IA peut automatiser et optimiser les diagnostics
Source: https://news.cgtn.com/news/3d3d414d776b444e78457a6333566d54/share_p.html

39. Applications business – satellite data
▪ L’IA peut analyser des images satellite pour cas d’usage
finance / agriculture / assurance
Source: stateof.ai

40. Applications business – entrepôts
▪ L’IA peut organiser des robots en chaînes logistiques
autonomes
Source: https://www.youtube.com/watch/?v=RFV8IkY52iY

41. Applications business – travail manuel

42. Et le B2C également…
Source: https://www.husqvarna.com/ch-fr/produits/robots-tondeuses/automower-315/967673004/

43. Applications business – agriculture
▪ L’IA peut organiser et surveiller la culture en extérieur ou
en environnement contrôlé
Source: https://www.instagram.com/p/Bhg936Ij_xj/

44. Applications business – autonomy
▪ L’IA peut piloter des véhicules autonomes ou aider à la
conduite semi-autonome
Source: https://www.youtube.com/watch?v=bWCr8IwXMKc

45. Applications business – finance et entreprise
▪ L’IA peut aider à gérer, décider, contrôler des données
financières, marketing, achats, process administratifs.
 Automation des cols blancs?
Source: https://www.datagenius.fr/

46. Applications business – et vous?
▪ L’IA peut aider à automatiser tout processus dans la mesure où :
▪ Le processus est une routine répétée un très grand nombre de fois
▪ Le processus engendre un coût non négligeable
▪ La connaissance d’un “contexte de situation” n’est pas nécessaire
je fais une tâche
relativement complexe
10 fois dans le mois
je fais une tâche
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10 fois dans le moisje fais une tâche
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10 fois dans le mois
je fais une tâche
relativement complexe
10 fois dans le mois
Substituable
par AI (ou
logiciel)

47. Et les humains?
▪ Nécessité de développer des compétences sur des
domaines non routiniers
▪ Développer une connaissance des enjeux de l’IA pour en
devenir complémentaire plutôt que substituable

49. What makes us different?

50. Business
Transformation
Gain a vision of the challenges
confronting businesses in
today’s complex international
environment and how to position
a company, its strategy and
organisation
Business
Techniques
Focus intensively on all of the
cross-functional skills needed
to be an effective manager and
learn how to integrate these into your
business
Leadership &
Personal
Development
Understand and master individual and
collective leadership challenges
supported by specialised leadership
development experts for hand son
learning and lasting results
Team Makers
Projects
Learn-by-doing through
total immersion in real-world
assignments from a variety of
Industries
Events and Guest
Speakers
Build the Future Conference
Events
Executive MBA

52. • In Lyon or Paris
• Part-time 3 days a month for 20
months
• Fast-track for 10 months
• 2 intakes per year in October or March
• Taught in English or French
• Cohort size around 100 per year
• Average work experience 14 years’
• Hold strategic management positions
from all different sectors
At a glance Cohort Program
• Core Courses
- Business Transformation
- Business Techniques
- Leadership and Personal Dev
• 4 Makers Bridge Specializations
- Corporate Executive
- Corporate Entrepreneur
- SME Manager
- Entrepreneur
Executive MBA : in brief