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Que signifient ces acronymes ? Quel est leur apport dans le fonctionnement d'un agent conversationnel ?
Téléchargez la fiche pratique issue de notre livre blanc "Panorama 2019 des éditeurs d'agents conversationnels" disponible ici : https://www.thinkmarket.fr/actualite/decouvrez-nos-deux-livres-blancs-2019-agents-conversationnels-plateformes-e-commerce/
conférence sur le thème :
Intelligence artificielle et applications
Organisée par :
Laboratoires MISI, IR2M, IIMSC et AMSAD
UNIVERSITE HASSAN 1er et FST DE SETTAT
Evénement organisé à Mehdia, Kénitra
(Complexe Hotel Kenz Mehdia)
25 et 26 décembre 2019
Comment le Data et Deep Learning révolutionnent la sciencehabib200
Conférence sur le thème : Intelligence artificielle et Internet des objets. Organisée par : le laboratoire de technologie de l'information et modélisation (TIM) , Faculté des sciences Ben M'Sik, univérsité Hassan II Casablanca
Nous nous sommes plongés dans Watson, le programme d'intelligence artificielle cognitive d'IBM, disponible pour tous via une API SaaS.
Cette présentation est un résumé de ce que nous avons appris au travers de 4 cas concrets !
Parlez-vous le langage IA ? 30 notions pour comprendre l'IABigBrain Evolution
Parlez-vous le langage IA ?
Bonjour à tous !
Pour les personnes qui débutent (mais pas que ! 😉) et souhaiteraient comprendre un peu mieux l'écosystème actuel de l'IA, voici quelques images qui vous permettront de prendre connaissance du lexique indispensable à connaitre pour aborder ce domaine.
Ce lexique vous permettra de comprendre des articles, des reportages ou n'importe quel contenu abordant ce domaine car il contient des éléments clés constituant une bonne part de sa colonne vertébrale. Bien-sûr, ce domaine est ancien (+ 70 ans) et assez technique, il ne se limite donc pas exclusivement à ces termes mais c'est un bon début général pour le grand public qui permet d'amorcer une compréhension plus approfondie par la suite en effectuant ses propres recherches.
Voilà, bonne lecture ! 😁
Visitez-nous à www.bigbrainevolution.com !
Bonjour à tous !
Voici un petit travail à vocation éducative grand public qui synthétise (dans les grandes lignes bien-sûr et non dans le détail) comment fonctionnent globalement les IA génératives dont ChatGPT fait partie.
La majorité des IA grand public que nous connaissons actuellement sont des IA de type générative car elles s'appuient sur du contenu existant pour générer du nouveau contenu.
La formation de ces systèmes suit généralement une trame commune même si la tâche à laquelle ils sont associés diffère (génération de textes, d'images, de vidéos, d'audios, de codes, etc.).
C'est pourquoi, détenir ces connaissance vous permettra de mieux employer ces outils. En effet, la performance de ces IA (bien que catégorisées comme des IA "faibles") nous a tellement surpris (et ce n'est que le début !) qu'il convient d'approfondir notre compréhension de leur fonctionnement pour éviter certains "a priori" et démystifier certains fantasmes (ce sont des outils fonctionnant sur des systèmes mathématiques, certes complexes et poussés, mais qui restent des mathématiques).
Plus nous maîtriserons ces connaissances, mieux nous utiliserons ces outils adéquatement et à notre service (et non l'inverse !).
Bonne lecture ! 🙂🎓
www.bigbrainevolution.com
conférence sur le thème :
Intelligence artificielle et applications
Organisée par :
Laboratoires MISI, IR2M, IIMSC et AMSAD
UNIVERSITE HASSAN 1er et FST DE SETTAT
Evénement organisé à Mehdia, Kénitra
(Complexe Hotel Kenz Mehdia)
25 et 26 décembre 2019
Comment le Data et Deep Learning révolutionnent la sciencehabib200
Conférence sur le thème : Intelligence artificielle et Internet des objets. Organisée par : le laboratoire de technologie de l'information et modélisation (TIM) , Faculté des sciences Ben M'Sik, univérsité Hassan II Casablanca
Nous nous sommes plongés dans Watson, le programme d'intelligence artificielle cognitive d'IBM, disponible pour tous via une API SaaS.
Cette présentation est un résumé de ce que nous avons appris au travers de 4 cas concrets !
Parlez-vous le langage IA ? 30 notions pour comprendre l'IABigBrain Evolution
Parlez-vous le langage IA ?
Bonjour à tous !
Pour les personnes qui débutent (mais pas que ! 😉) et souhaiteraient comprendre un peu mieux l'écosystème actuel de l'IA, voici quelques images qui vous permettront de prendre connaissance du lexique indispensable à connaitre pour aborder ce domaine.
Ce lexique vous permettra de comprendre des articles, des reportages ou n'importe quel contenu abordant ce domaine car il contient des éléments clés constituant une bonne part de sa colonne vertébrale. Bien-sûr, ce domaine est ancien (+ 70 ans) et assez technique, il ne se limite donc pas exclusivement à ces termes mais c'est un bon début général pour le grand public qui permet d'amorcer une compréhension plus approfondie par la suite en effectuant ses propres recherches.
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Bonjour à tous !
Voici un petit travail à vocation éducative grand public qui synthétise (dans les grandes lignes bien-sûr et non dans le détail) comment fonctionnent globalement les IA génératives dont ChatGPT fait partie.
La majorité des IA grand public que nous connaissons actuellement sont des IA de type générative car elles s'appuient sur du contenu existant pour générer du nouveau contenu.
La formation de ces systèmes suit généralement une trame commune même si la tâche à laquelle ils sont associés diffère (génération de textes, d'images, de vidéos, d'audios, de codes, etc.).
C'est pourquoi, détenir ces connaissance vous permettra de mieux employer ces outils. En effet, la performance de ces IA (bien que catégorisées comme des IA "faibles") nous a tellement surpris (et ce n'est que le début !) qu'il convient d'approfondir notre compréhension de leur fonctionnement pour éviter certains "a priori" et démystifier certains fantasmes (ce sont des outils fonctionnant sur des systèmes mathématiques, certes complexes et poussés, mais qui restent des mathématiques).
Plus nous maîtriserons ces connaissances, mieux nous utiliserons ces outils adéquatement et à notre service (et non l'inverse !).
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COMMENT FONCTIONNENT L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET SES LOGICIELS ET ALGORITH...Faga1939
Cet article a pour objectif de présenter le fonctionnement de l’Intelligence Artificielle, de ses logiciels et de ses algorithmes intelligents, ainsi que les avantages et inconvénients de son utilisation. L'intelligence artificielle (IA) est une technologie informatique développée dans le but de permettre aux machines de résoudre une série de problèmes, allant de la grande complexité de la gestion gouvernementale et industrielle aux tâches quotidiennes des hommes et des femmes modernes. Pour ce faire, l’IA utilise une technologie d’apprentissage sophistiquée, lui permettant d’apprendre à partir d’un large ensemble de données et d’agir de manière autonome. Les algorithmes sont l'essence de tout système d'intelligence artificielle et sont alimentés avec autant de données que possible, comme références, afin de mieux apprendre. Il est important de noter que contrairement à l'algorithme, le logiciel est un type de système qui permet à l'utilisateur d'interagir avec l'ordinateur et donne des instructions à l'ordinateur pour effectuer des tâches spécifiques ainsi que contrôler le fonctionnement du matériel et ses opérations. Les avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle comprennent : 1) Réduction des erreurs humaines ; 2) Prend des risques à la place des êtres humains ; 3) Disponibilité d'utilisation (24 heures sur 7 jours) ; 4) Aide aux travaux répétitifs; 5) Offre une assistance numérique ; 6) Fournit des décisions plus rapides ; 7) Fournit des applications quotidiennes ; 8) Favorise l'innovation. Comme inconvénient, l'utilisation de l'intelligence artificielle pourrait amener les machines à devenir si développées que les humains ne seraient pas en mesure de les suivre et pourraient continuer par eux-mêmes, se redessinant à un rythme exponentiel, ce qui pourrait conduire à une invasion de la vie privée des gens et même être transformées en armes et pourraient conduire à l'extinction de la race humaine, en plus de favoriser l'avancement du chômage, que ce soit parmi les travailleurs manuels ou intellectuels, car les machines intelligentes deviendront aussi des travailleurs.
Le progrès de l'intelligence artificielle et ses conséquencesFernando Alcoforado
Les experts estiment que l'intelligence des machines correspondra à celle des humains d'ici 2050, grâce à l'intelligence artificielle. La conséquence immédiate des progrès de l'intelligence artificielle est la progression du chômage qui est inévitable parce qu'elle résulte de forces économiques hors de contrôle. L'intelligence artificielle est positive pour le capitaliste qui en fait usage car il affronterait ses concurrents
de forme plus compétitif et serait aussi extrêmement négatif pour le capitaliste parce qu'il tend à réduire les revenus disponibles pour la masse des travailleurs exclus de la production pour contribuer, de cette façon, à la baisse de la demande de produits et services. La plus grande menace de l'intelligence artificielle est que cela pourrait conduire à l'extinction de la race humaine, selon le scientifique Stephen Hawking, qui deviendra incontrôlable au point de mettre en danger l'humanité.
En 2016 : Faire du SEO face à une intelligence artificiellePeak Ace
Slides présentées lors du petit déjeuner du 28 janvier 2016 à Lille
L'algorithme de Google a beaucoup changé en 2015 : les "quality updates" se sont succédées, un nouveau type de Panda est apparu, et la compatibilité mobile est devenu un critère de classement sur mobile... De plus, Google commence à introduire les produits d'un outil reposant sur l'intelligence artificielle dans son algorithme. Qu'est-ce que cela signifie pour l'avenir ? Faut-il changer ses méthodes de référencement ?
Intervenant : Philippe Yonnet, Directeur Général - Search-Foresight
L’intelligence artificielle est l’un des sujets de bouleversements majeurs qui affectent notre époque. Rarement une évolution technologique n’aura engendré autant d’opportunités de résolutions de problèmes, autant de changements dans les usages, autant de peurs.
Pourtant, il ne s’agit absolument pas d’une rupture technologique. L’intelligence artificielle s’inscrit dans la continuité de l’informatique dont la puissance de calcul ne cesse de croître, augmentée par la disponibilité de grandes masses de données que le monde Internet sait agréger.
L’intelligence artificielle permet maintenant aux voitures de rouler sans conducteurs, aux robots de devenir de plus en plus autonomes, aux médecins de faire des diagnostics plus fins, aux avocats de faire des contrats plus précis
Nos Systèmes by Fing : "Kit d'auto-évaluation des algorithmes"Fing
Dans le cadre de travaux du groupe de travail NosSystèmes de la Fing, cette présentation montre le travail spéculatif d'étudiants de l'école Boulle sur un kit d'auto-évaluation des algorithmes.
Déjeuner-débat EIM360 | Machine Learning et Transformation Digitale, un duo g...SOLLAN FRANCE
Présentation en ligne du 16 Octobre 2018 du déjeuner-débat EIM360 organisé par Sollan sur le thème : "Machine Learning et Transformation Digitale, un duo gagnant pour l’optimisation de vos processus métiers". Avec les éditeurs Everteam, Liferay, Mondeca et Nuxeo.
Document central d’un projet d’évolution d’un produit ou de création d’une gamme, l’expression de besoin vaut bien quelques slides non?
Voici une tentative de formalisation des principales rubriques d’une expression de besoins.
C’est une proposition améliorable. Vos commentaires sont les bienvenus !
cours Algorithmique SMP-SMC s2 by coursedu.blogspot.comcoursedu
Un algorithme est une méthode de résolution de problème énoncée sous la forme d'une série d'opérations à effectuer. La mise en œuvre de l'algorithme consiste en l'écriture de ces opérations dans un langage de programmation et constitue alors la brique de base d'un programme informatique
pours plus de cours visite: https://coursedu.blogspot.com/
Expériences de gestion des connaissances avec IDELIANCE: supprimons le document!Jean Rohmer
Cet article tire quelques leçons de la conception et
de l’usage de l’outil IDELIANCE depuis une di-
zaine d’années. Idéliance est un outil de gestion de
réseaux sémantiques développé à partir de 1993,
c’est à dire à une époque où Internet était encore
très peu répandu dans l’industrie, et le Web sé-
mantique tout à fait in
existant. Nous résumons
brièvement les caractéristiques de Idéliance, et
nous nous intéressons surtout aux applications in-
dustrielles qui en ont été faites. Ceci est l’occasion
de s’interroger sur les
motivations des « cols
blancs » vis à vis de la gestion des connaissances,
que nous opposerons ici à la gestion documen-
taire.
Mots clés :
Ingénierie des connaissances ; représen-
tation des connaissances ; attitudes personnelles et
collectives face à la gestion des connaissances
Thinkmarket a testé pour vous... La Nouvelle CaveThinkmarket
[Suggestion : affichez le document en plein écran pour éviter la pixellisation]
Nous avons testé pour vous : La Nouvelle Cave, le concept de distribution des vins et spiritueux lancé par Groupe Casino il y a deux semaines.
Phygital et expérience client régissent le parcours en magasin : décryptage par nos équipes
Comment le digital peut-il sublimer l'expérience client dans l'univers du luxe ?Thinkmarket
[Suggestion : affichez le document en plein écran pour éviter la pixellisation]
Découvrez comment les tendances de consommation actuelles ont poussé les maisons de luxe à "shifter" et quelles sont nos réponses à ces nouveaux paradigmes.
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Le progrès de l'intelligence artificielle et ses conséquencesFernando Alcoforado
Les experts estiment que l'intelligence des machines correspondra à celle des humains d'ici 2050, grâce à l'intelligence artificielle. La conséquence immédiate des progrès de l'intelligence artificielle est la progression du chômage qui est inévitable parce qu'elle résulte de forces économiques hors de contrôle. L'intelligence artificielle est positive pour le capitaliste qui en fait usage car il affronterait ses concurrents
de forme plus compétitif et serait aussi extrêmement négatif pour le capitaliste parce qu'il tend à réduire les revenus disponibles pour la masse des travailleurs exclus de la production pour contribuer, de cette façon, à la baisse de la demande de produits et services. La plus grande menace de l'intelligence artificielle est que cela pourrait conduire à l'extinction de la race humaine, selon le scientifique Stephen Hawking, qui deviendra incontrôlable au point de mettre en danger l'humanité.
En 2016 : Faire du SEO face à une intelligence artificiellePeak Ace
Slides présentées lors du petit déjeuner du 28 janvier 2016 à Lille
L'algorithme de Google a beaucoup changé en 2015 : les "quality updates" se sont succédées, un nouveau type de Panda est apparu, et la compatibilité mobile est devenu un critère de classement sur mobile... De plus, Google commence à introduire les produits d'un outil reposant sur l'intelligence artificielle dans son algorithme. Qu'est-ce que cela signifie pour l'avenir ? Faut-il changer ses méthodes de référencement ?
Intervenant : Philippe Yonnet, Directeur Général - Search-Foresight
L’intelligence artificielle est l’un des sujets de bouleversements majeurs qui affectent notre époque. Rarement une évolution technologique n’aura engendré autant d’opportunités de résolutions de problèmes, autant de changements dans les usages, autant de peurs.
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Nos Systèmes by Fing : "Kit d'auto-évaluation des algorithmes"Fing
Dans le cadre de travaux du groupe de travail NosSystèmes de la Fing, cette présentation montre le travail spéculatif d'étudiants de l'école Boulle sur un kit d'auto-évaluation des algorithmes.
Déjeuner-débat EIM360 | Machine Learning et Transformation Digitale, un duo g...SOLLAN FRANCE
Présentation en ligne du 16 Octobre 2018 du déjeuner-débat EIM360 organisé par Sollan sur le thème : "Machine Learning et Transformation Digitale, un duo gagnant pour l’optimisation de vos processus métiers". Avec les éditeurs Everteam, Liferay, Mondeca et Nuxeo.
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Expériences de gestion des connaissances avec IDELIANCE: supprimons le document!Jean Rohmer
Cet article tire quelques leçons de la conception et
de l’usage de l’outil IDELIANCE depuis une di-
zaine d’années. Idéliance est un outil de gestion de
réseaux sémantiques développé à partir de 1993,
c’est à dire à une époque où Internet était encore
très peu répandu dans l’industrie, et le Web sé-
mantique tout à fait in
existant. Nous résumons
brièvement les caractéristiques de Idéliance, et
nous nous intéressons surtout aux applications in-
dustrielles qui en ont été faites. Ceci est l’occasion
de s’interroger sur les
motivations des « cols
blancs » vis à vis de la gestion des connaissances,
que nous opposerons ici à la gestion documen-
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Découvrez notre focus sur le virtual retail ou comment l'alchimie du on et du offline crée une nouvelle relation entre marques et consommateurs
Extrait du rapport détaillé suite à la Paris Retail week 2019, disponible sur notre site : https://www.thinkmarket.fr/actualite/paris-retail-week-entre-i-a-hybridation-phygitale-service-retail/
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La deuxième version de la directive européenne sur les services de paiement (DSP 2) est entrée en vigueur le 14 septembre 2019. Outre le renfort sécuritaire des règlements en ligne, découvrez comment cette nouvelle norme impacte les stakeholders de l'écosystème bancaire et les innovations qui lui sont liées.
Un oeil sur la Loi d'orientation des mobilités (LOM)Thinkmarket
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Adopté par l’Assemblée nationale le 17 septembre 2019, ce projet de loi vise à améliorer concrètement la mobilité en répondant aux problématiques actuelles et futures (zones blanches, transition écologique, micro-mobilités, ...).
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Le Unified Commerce, une expérience au diapasonThinkmarket
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Entre la recherche d'information et la fidélisation, les parcours clients sont riches de milestones sur lesquels les marques doivent capitaliser pour offrir la meilleure expérience et la plus seamless dans un contexte de digitalisation et de concurrence accrue. L'omnicanal représente une arme puissante pour construire un parcours fluide et faire converger tous les canaux de distribution. Mais aujourd'hui, c'est le Unified commerce qui réconcilie le meilleur des deux mondes physiques et digitaux, découvrez ici notre analyse.
[Infographie] Zoom sur les DNVB - Digital Native Vertical BrandsThinkmarket
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Les DNVB désignent des marques nées sur le web avec un modèle industriel verticalement intégré (elles maîtrisent la chaîne de valeur de la création, la production, la promotion, la distribution jusqu’à l’expédition au consommateur final).
Décryptage de ce qu'elles recouvrent ainsi que des enjeux business et stratégiques.
OCTO TALKS : 4 Tech Trends du Software Engineering.pdfOCTO Technology
En cette année 2024 qui s’annonce sous le signe de la complexité, avec :
- L’explosion de la Gen AI
-Un contexte socio-économique sous tensions
- De forts enjeux sur le Sustainable et la régulation IT
- Une archipélisation des lieux de travail post-Covid
Découvrez les Tech trends incontournables pour délivrer vos produits stratégiques.
L'IA connaît une croissance rapide et son intégration dans le domaine éducatif soulève de nombreuses questions. Aujourd'hui, nous explorerons comment les étudiants utilisent l'IA, les perceptions des enseignants à ce sujet, et les mesures possibles pour encadrer ces usages.
Constat Actuel
L'IA est de plus en plus présente dans notre quotidien, y compris dans l'éducation. Certaines universités, comme Science Po en janvier 2023, ont interdit l'utilisation de l'IA, tandis que d'autres, comme l'Université de Prague, la considèrent comme du plagiat. Cette diversité de positions souligne la nécessité urgente d'une réponse institutionnelle pour encadrer ces usages et prévenir les risques de triche et de plagiat.
Enquête Nationale
Pour mieux comprendre ces dynamiques, une enquête nationale intitulée "L'IA dans l'enseignement" a été réalisée. Les auteurs de cette enquête sont Le Sphynx (sondage) et Compilatio (fraude académique). Elle a été diffusée dans les universités de Lyon et d'Aix-Marseille entre le 21 juin et le 15 août 2023, touchant 1242 enseignants et 4443 étudiants. Les questionnaires, conçus pour étudier les usages de l'IA et les représentations de ces usages, abordaient des thèmes comme les craintes, les opportunités et l'acceptabilité.
Résultats de l'Enquête
Les résultats montrent que 55 % des étudiants utilisent l'IA de manière occasionnelle ou fréquente, contre 34 % des enseignants. Cependant, 88 % des enseignants pensent que leurs étudiants utilisent l'IA, ce qui pourrait indiquer une surestimation des usages. Les usages identifiés incluent la recherche d'informations et la rédaction de textes, bien que ces réponses ne puissent pas être cumulées dans les choix proposés.
Analyse Critique
Une analyse plus approfondie révèle que les enseignants peinent à percevoir les bénéfices de l'IA pour l'apprentissage, contrairement aux étudiants. La question de savoir si l'IA améliore les notes sans développer les compétences reste débattue. Est-ce un dopage académique ou une opportunité pour un apprentissage plus efficace ?
Acceptabilité et Éthique
L'enquête révèle que beaucoup d'étudiants jugent acceptable d'utiliser l'IA pour rédiger leurs devoirs, et même un quart des enseignants partagent cet avis. Cela pose des questions éthiques cruciales : copier-coller est-il tricher ? Utiliser l'IA sous supervision ou pour des traductions est-il acceptable ? La réponse n'est pas simple et nécessite un débat ouvert.
Propositions et Solutions
Pour encadrer ces usages, plusieurs solutions sont proposées. Plutôt que d'interdire l'IA, il est suggéré de fixer des règles pour une utilisation responsable. Des innovations pédagogiques peuvent également être explorées, comme la création de situations de concurrence professionnelle ou l'utilisation de détecteurs d'IA.
Conclusion
En conclusion, bien que l'étude présente des limites, elle souligne un besoin urgent de régulation. Une charte institutionnelle pourrait fournir un cadre pour une utilisation éthique.
Le Comptoir OCTO - Équipes infra et prod, ne ratez pas l'embarquement pour l'...OCTO Technology
par Claude Camus (Coach agile d'organisation @OCTO Technology) et Gilles Masy (Organizational Coach @OCTO Technology)
Les équipes infrastructure, sécurité, production, ou cloud, doivent consacrer du temps à la modernisation de leurs outils (automatisation, cloud, etc) et de leurs pratiques (DevOps, SRE, etc). Dans le même temps, elles doivent répondre à une avalanche croissante de demandes, tout en maintenant un niveau de qualité de service optimal.
Habitué des environnements développeurs, les transformations agiles négligent les particularités des équipes OPS. Lors de ce comptoir, nous vous partagerons notre proposition de valeur de l'agilité@OPS, qui embarquera vos équipes OPS en Classe Business (Agility), et leur fera dire : "nous ne reviendrons pas en arrière".
Ouvrez la porte ou prenez un mur (Agile Tour Genève 2024)Laurent Speyser
(Conférence dessinée)
Vous êtes certainement à l’origine, ou impliqué, dans un changement au sein de votre organisation. Et peut être que cela ne se passe pas aussi bien qu’attendu…
Depuis plusieurs années, je fais régulièrement le constat de l’échec de l’adoption de l’Agilité, et plus globalement de grands changements, dans les organisations. Je vais tenter de vous expliquer pourquoi ils suscitent peu d'adhésion, peu d’engagement, et ils ne tiennent pas dans le temps.
Heureusement, il existe un autre chemin. Pour l'emprunter il s'agira de cultiver l'invitation, l'intelligence collective , la mécanique des jeux, les rites de passages, .... afin que l'agilité prenne racine.
Vous repartirez de cette conférence en ayant pris du recul sur le changement tel qu‘il est généralement opéré aujourd’hui, et en ayant découvert (ou redécouvert) le seul guide valable à suivre, à mon sens, pour un changement authentique, durable, et respectueux des individus! Et en bonus, 2 ou 3 trucs pratiques!
Le Comptoir OCTO - Qu’apporte l’analyse de cycle de vie lors d’un audit d’éco...OCTO Technology
Par Nicolas Bordier (Consultant numérique responsable @OCTO Technology) et Alaric Rougnon-Glasson (Sustainable Tech Consultant @OCTO Technology)
Sur un exemple très concret d’audit d’éco-conception de l’outil de bilan carbone C’Bilan développé par ICDC (Caisse des dépôts et consignations) nous allons expliquer en quoi l’ACV (analyse de cycle de vie) a été déterminante pour identifier les pistes d’actions pour réduire jusqu'à 82% de l’empreinte environnementale du service.
Vidéo Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=7R8oL2P_DkU
Compte-rendu :
Le Comptoir OCTO - Qu’apporte l’analyse de cycle de vie lors d’un audit d’éco...
Fact Sheet : IA, Machine Learning, NLP
1. 01.Définitionsetprincipes
defonctionnement
Page8
Nous désignons par Agent Conversationnel (AC) l’ensemble des dispositifs automatisés
pouvant recréer de manière artificielle un dialogue dans le but d’automatiser une tâche.
Ce programme informatique est capable d’interagir avec un ou plusieurs utilisateurs par la
voix ou par écrit en reproduisant les codes d’une conversation humaine.
Pour cela, l’AC repose sur différents niveaux d’intelligence qui permettront la réalisation de
l’action. De manière très générique, la programmation d’un arbre de conversations peut
par exemple être intégrée de sorte que l’AC puisse répondre automatiquement à des ques-
tions définies à l’avance.
À un autre niveau, le « moteur » de l’AC peut reposer sur des technologies beaucoup plus
poussées comme l’Intelligence Artificielle (IA). Dans ce cas, l’AC peut être éduqué pour
comprendre l’utilisateur et ainsi détecter ses intentions afin de fournir une réponse adaptée.
Aussi, la compréhension et le traitement du langage humain reposent sur un domaine spé-
cifique de l’IA que l’on appelle le NLP : Natural Language Processing.
Qu’est-ce que l’IA ?
C’est une discipline scientifique recouvrant les techniques et technologies permettant de simuler un raisonnement similaire
à celui d’un être humain. L’objectif de l’IA est de produire des machines autonomes capables d’accomplir des tâches com-
plexes en utilisant des processus réflectifs semblables à ceux des humains. Il est courant de distinguer l’IA faible, program-
mée pour répondre à une tâche donnée, de l’IA forte,capable d’appliquer l’intelligence à tout problème plutôt qu’à un
problème spécifique. Cette dernière se distingue par sa capacité d’apprentissage, elle a pour vocation d’évoluer et d’ap-
prendre à proposer des solutions inédites. A date, l’ensemble des technologies utilisées communément reposent sur de
l’IA faible bien que cette dénomination soit trompeuse, étant donné les innombrables applications potentielles. En effet,
prenons l’exemple de la reconnaissance d’image, domaine dans lequel l’IA a fait d’immenses progrès. L’IA est aujourd’hui
en capacité de reconnaître, identifier et décrire des images jamais vues auparavant. Pourtant la mécanique qui se cache
derrière cette technologie repose sur la capacité de l’IA à comparer et faire matcher son immense base de connaissance
avec l’image proposée. L’IA détecte sur une image des suites de pixels qu’elle compare avec celles préalablement enre-
gistrées et en dresse une liste ordonnée en fonction de la probabilité de reconnaissance. C’est en augmentant cette base
de connaissance et l’association des objets rattachés que l’IA progresse, raison pour laquelle les GAFA, grâce à l’immense
volume de données qu’ils drainent chaque jour, dominent aujourd’hui le marché.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
C’est une technique d’éducation d’IA supervisée par l’Homme. Prenons ici l’exemple d’un système de reconnaissance
d’images : pour reconnaître une voiture, on va « montrer » en entrée une photo d’une voiture associée à la réponse désirée.
Après chaque exemple, la machine ajuste ses réglages propres afin de tendre vers la réponse souhaitée. C’est après avoir
recommencé ce processus plusieurs milliers de fois que la machine pourra classifier correctement la plupart des images de
voiture. L’intérêt de cette technique d’apprentissage est que la machine sera aussi capable de classifier des images qu’elle
n’a jamais vues grâce à la capacité de « généralisation ». Cette technique a ses limites et demande des ressources consi-
dérables en termes de données brutes. Des techniques plus avancées existent, appelées Deep Learning. Sans rentrer dans
les détails, ces systèmes, à la différence de systèmes de Machine Learning classiques, sont décomposés en plusieurs mo-
dules indépendants (réseaux neuronaux) qui apprennentséparémentetpermettentensemble de résoudre des problèmes
beaucoup plus complexes.
Qu’est-ce que le NLP ?
Le Natural Language Processing (NLP) est donc une branche de l’IA spécialisée dans le traitement du langage. Elle englobe
le Natural Language Understanding (NLU) etle Natural Language Generation (NLG) qui sontrespectivementles domaines
de la compréhension et de la génération du langage naturel. Ce groupe de technologies permet à une interface de simuler
le langage humain et de communiquer de la manière la plus naturelle possible avec l’utilisateur. Cela s’applique autant à
l’analyse et la génération de texte qu’aux extraits vocaux. Plus simplement, les moteurs NLP ont pour but de traduire le lan-
gage naturel en langage machine c’est-à-dire de transformer une requêtevocale ou texte en données structurées qui seront
interprétables par un programme informatique. De manière générale, l’efficacité des technologies NLP actuelles repose
essentiellement sur l’IA et les techniques de Deep Learning.
2. Quelle que soit la solution,
pour adopter un mode conversationnel, l’AC doit effectuer une succession d’actions qui
vont lui permettre de créer une boucle de dialogue :
1.
COLLECTER
2.
COMPRENDRE
3.
ANALYSER
4.
TRAITER
5.
RESTITUER
Traitement fonctionnel Traitement technique
COLLECTER
COMPRENDRE
ANALYSER
TRAITER
RESTITUER
Collecter l’ensemble des éléments formulés
par l’utilisateur sur un canal donné (messa-
geries instantanées, chat, assistant vocal…).
Lorsque l’utilisateur dit par exemple “Hello Google” puis énonce oralement sa
requête, la solution va dans un premier temps transformer ce fichier audio en
texte. C’est là que la technologie de reconnaissance automatique du langage
ou ASR (Automatic Speech Recognition) joue son rôle. C’est elle qui traduit la
parole en texte afin qu’elle soit traitée par le moteur NLU. Bien sûr, cette étape
n’est pas nécessaire lorsque la conversation s’effectue directement à l’écrit.
Comprendre les éléments, c’est-à-dire les
associer à une signification ou à une inten-
tion permettant de rattacher la phrase à une
requête ou une action donnée.
Le traitement NLU s’effectue alors de la façon suivante : l’algorithme extrait
deux éléments principaux de la requête utilisateur, l’intention qui est le but
général de la phrase (acheter un objet, trouver un lieu ou une information…)
puis les objets (ou entités), qui portent le sens de la requête en langage
naturel. Ainsi en faisant le lien et en analysant sémantiquement la phrase ou
la requête, le programme sera capable de trouver des correspondances et de
proposer une réponse adéquate. Notons que certains moteurs NLU avancés
peuvent également détecter les émotions en analysant sémantiquement le
texte ou sa ponctuation par exemple.
Analyser les informations transmises par
l’interlocuteur et disponibles en base pour
enrichir le sens et la signification (données
personnelles, base de connaissance,
contexte).
Traiter la tâche correspondant à l’intention
détectée.
Lors de la phase suivante, c’est le Dialog Manager qui va décider des actions
à réaliser en fonction de la requête. Se basant sur un arbre de décision ou sur
une solution basée également sur l’Intelligence Artificielle, le Dialog Manager
validera les prochaines actions après l’analyse contextuelle. Pour prendre sa
décision, l’outil prendra en compte les modélisations et scenarii intégrés ainsi
que les potentiels historiques de communication, le CRM et les API tierces.
Restituer une réponse à l’utilisateur sur le ca-
nal correspondant et sous la forme attendue
(écrite ou vocale).
La réponse à la requête doit être apportée de la manière la plus proche du
langage naturel. Pour être proposée sous format audio, la réponse passera
par un module de synthèse vocale ou Text To Speech (TTS), qui traduira cette
réponse texte en voix à destination de l’utilisateur. Pour les plus avancés qui
ont déjà intégré un moteur NLG, cette technologie sera en capacité de générer
automatiquement des éléments de réponses en langage écrit naturel à partir
des informations récoltées.