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la machine ce qu’on cherche, mieux elle arrive à le faire
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L’IA EST (DÉJÀ) PARTOUT
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(nouveau) corpus textuel.
Le recueil et l’analyse des
données passives se font
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LOCALISATION.
Pour en savoir plus,
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IA, vous avez dit IA ?

  • 2. TOUT LE MONDE EN PARLE MAIS QU’EST-CE QUE C’EST AU FOND ET COMMENT NOUS EN SERVONS- NOUS CHEZ IPSOS ? « L’IA est la science de programmer des ordinateurs pour qu’ils réalisent des tâches qui nécessitent de l’intelligence lorsqu’elles sont réalisées par des êtres humains » L’intelligence artificielle est une discipline scientifique conceptualisée en 1955 par les mathématiciens américains John McCarthy et Marvin Lee Minsky. Source: IMB - HubForum
  • 3. Les réseaux neuronaux se comportent de façon adaptative et fonctionnent avec une information partielle ou brouillée. Ils sont utilisés dans les systèmes de reconnaissance (vocale ou image), les estimations boursières, les véhicules autonomes…. Les 3 grandes catégories d’algorithmes L’IA utilise notamment les réseaux neuronaux, soit des systèmes capables d’apprendre par l’expérience via le principe de l’induction. Descriptifs Prédictifs De recommandation L’IA moderne a pris son essor grâce au big data (beaucoup de données) et au cloud computing (beaucoup de puissance de calcul à disposition). L’IA repose sur l’utilisation d’algorithmes, des programmes qui visent à résoudre un problème en mettant en œuvre des suites d’opérations élémentaires selon un processus défini.
  • 4. L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EST UN ENSEMBLE DE TECHNOLOGIES ET D’OUTILS IA FORTE VS IA FAIBLE L’IA forte cherche à reproduire le fonctionnement d’un cerveau humain. Elle fait rêver mais nous en sommes encore très loin. L’IA faible se focalise sur la maîtrise d’une tâche unique comme reconnaître un son, une forme… On parle d’intelligence augmentée. Image Recognition Machine Vision Deep Learning Predictive Analytics Speech to Text Text to Speech Translation Information Extraction Classification & Clustering Machine Learning Speech Expert Systems Robotics Planning, Scheduling & Optimization Natural Language Processing (NLP) Vision Artificial Intelligence (AI) Source : Neota Logic
  • 5. DEEP LEARNING Le deep learning (ou apprentissage profond) est une méthode de machine learning qui vise à modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées, en utilisant notamment les réseaux neuronaux profonds. L’apprentissage par renforcement s’inspire du principe du dressage animalier : lorsque la machine fait ce qu’on lui demande, elle est récompensée. C’est la méthode qui a été utilisée pour le programme Alpha Go. MACHINE LEARNING PREDICTIVE LEARNING Le predictive learning (ou apprentissage prédictif) est lui non supervisé. Il consiste pour la machine à apprendre sans expérience préalable. C’est une qualité du cerveau humain qu’on peut associer au sens commun. Cette étape n’a pas encore été atteinte. Le machine learning (ou apprentissage automatique) recouvre la conception, l’analyse, le développement et l’implémentation de méthodes permettant à une machine (un programme) d’évoluer par un processus systématique et ainsi de remplir des tâches difficiles et de traiter de grands volumes de données… L’apprentissage supervisé est la forme la plus classique du machine learning, notamment dans les programmes de reconnaissance : plus on « montre » à la machine ce qu’on cherche, mieux elle arrive à le faire (comme identifier une voiture ou une personne). Source : IMB - HubForum Source : IMB - HubForum Source : IMB - HubForum
  • 6. L’IA EST (DÉJÀ) PARTOUT Dans les algorithmes de recommandation des plateformes C’est la technologie utilisée derrière les (chat)bots Elle se nourrit des données fournies par les objets connectés Pour assurer la reconnaissance vocale des assistants personnels
  • 7. UN MARCHÉ IMMATURE EN TRÈS FORTE CROISSANCE... ... ET DOMINÉ PAR LES GÉANTS TECHNOLOGIQUES Les montants levés pour des start-up d’IA ont triplé entre 2010 et 2016 (1,8 milliards de dollars) Source : Cabinet Clipperton On attend de l’IA qu’elle améliore la rentabilité des entreprises de 38% d’ici 2035 Source : Accenture Google a réalisé 12 acquisitions de start-up AI entre 2012 et 2017, Apple 7, Facebook 5, ainsi qu’Intel et Microsoft Source IMB - HubForum
  • 8. On utilise l’IA depuis très longtemps chez Ipsos comme par exemple pour produire des typologies marketing avec des algorithmes.Le TOPIC MODELLING est utilisé chez Ipsos SIA pour analyser de larges corpus déstructurés (questions ouvertes – social data). Ce sont bien des algorithmes qui permettent au FACIAL CODING de reconnaître et d’identifier les émotions derrière les expressions involontaires du visage.Les MODÈLES DE FORECASTING utilisent les algorithmes pour estimer les marchés et business de produits et services en devenir. Le PITCH ANALYSIS ou VOICE ANALYSIS a recours à des algorithmes pour associer un sentiment ou une émotion à un message audio. Le PICTURE TAGGING utilise les algorithmes pour identifier le contenu de photographies ou d’images et les classer ou les transformer en mots pour composer un (nouveau) corpus textuel. Le recueil et l’analyse des données passives se font également via l’intelligence artificielle, comme la GÉO LOCALISATION. Pour en savoir plus, contactez Mathilde Guinaudeau 01 41 98 99 71 / Mathilde.Guinaudeau@ipsos.com