Vers une technologie invisible
et une intelligence omniprésente ?
Bernard Ourghanlian
Directeur Technique et sécurité
Microsoft France
« Les technologies les plus profondes sont celles qui disparaissent.
Elles se fondent dans la trame de la vie quotidienne
jusqu’à en devenir indiscernables »
Informatique
Ubiquitaire
Mark Weiser
Les composants de l’Intelligence Ambiante
Ubiquité
Contextualisation
Interaction naturelle
Intelligence
Satya Nadella – CEO Microsoft
« Je crois que la prochaine décennie
verra l’informatique devenir encore
plus ubiquitaire et que l’intelligence
deviendra ambiante…
Ceci sera rendu possible grâce à un
réseau toujours plus dense
d’appareils connectés, à la capacité
de calcul incroyable du Cloud, à la
perspicacité que nous donne le Big
Data et à l’intelligence apportée par
le Machine Learning »
Optimisent
une action
étant donné
une fonction
d’utilité
Prédisent
de nouvelles
données en
fonction des
données
collectées
S’adaptent
en fonction
des données
collectées
Extraient
une structure
cachée des
données
Résument
les données
en des
descriptions
concises
Champ d’études qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre
sans avoir besoin d’être explicitement programmés
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Vous ne pouvez le coder
Vous ne pouvez passer à l’échelle
Vous avez à vous adapter/personnaliser
Vous ne pouvez pas suivre
Quand l’ordinateur doit-il apprendre ?
Quand…
15 ans d’innovation
Bing Maps est
livré avec un
service de
prévision de trafic
basé sur du ML
Les ordinateurs
travaillent pour le
compte des
utilisateurs en
filtrant le spam
Microsoft Kinect :
« vous êtes la
manette »
SQL Server
permet la fouille
de données
Le moteur de
recherche de
Microsoft est
construit sur du
Machine Learning
Traduction en
temps réel
Microsoft lance
Azure ML,
mettant à
disposition des
années
d’innovation en
ML
1999 2004 2005 2008 2010 2012 2014
« Si vous faites une percée en intelligence
artificielle, de sorte que les machines puissent
apprendre, cela vaut 10 Microsoft »
Bill Gates
Microsoft et le Machine Learning
Scénarios de Machine Learning
Le Machine Learning et les modèles prédictifs offrent de nouvelles possibilités
clés qui vont tout changer dans notre nouveau monde d’applications intelligentes
et d’intelligence ambiante…
Analyse des
réseaux sociaux
Prévision du
temps
Effets sur la
santé
Maintenance
prédictive
Publicité ciblée
Exploration de
ressources
naturelles
Détection de
fraude
Analyse de
données de
télémétrie
Modèles
d’intention
d’achat
Analyse
de taux de
désabonnement
Recherche en
sciences de la vie
Optimisation
d’applications
Web
Détection
d’intrusion
réseau
Surveillance de
compteur
intelligent
Transformer le numérique grâce au
Machine Learning
Notre ambition
Cédric Chamayou
Comment voulez-vous
que je vous appelle ?
Rendre intelligents les ascenseurs…
Réalité augmentée
Olivier Bloch
Senior Technical Evangelist
MS OPEN TECH
 3,2 km de long
 60 GeV
 >1 millions de capteurs
 3,5 GO/s
Le SLAC en quelques chiffres
 6 Prix Nobels
 + 1000 publications scientifiques /an
 Quelques découvertes réalisées au SLAC
 1976 - Quark charm
 1990 - Structure en quarks du proton et du neutron
 1995 - Lepton tau, aussi appelé tauon
Surveillance et contrôle prédictif au SLAC
Internet des objets au SLAC:
 Environnement et sécurité
 Transport
 Building intelligent
 Energie
 Sécurité
 Maintenance préventive
Besoin de surveillance et contrôle prédictif:
 $45k-$90k / heure d’opération
 Coût moyen d’un incident: $250k
 Contrôle actuel: réglage manuel des alertes
Machine Learning:
 Ajustement dynamique des niveaux d’alarme
 Apprentissage
 Détection d’anomalies
Détection d’anomalie
avec Azure Machine Learning
 API de détection d’anomalie disponible dans le DataMarket
 https://datamarket.azure.com/dataset/aml_labs/anomalydetection
 Détection d’anomalie sans saisie manuelle de limites
Architecture
http://connectthedots.i
o
Altran
Pascal Brier, DGA en charge de la stratégie,
de l'innovation et des solutions
Julien Clausse, Marketing Manager, Intelligent Systems
Terminaux
CAN Bus
Cloud
Smartphone
Tablette
Microsoft Azure
Microsoft HDInsight
Automobile
Adapté au sein de la voiture
500 000
Voitures simulées dans le Cloud
Environnement synthétique développé par
Intelligent Systems / Altran
basé sur le projet Orleans de Microsoft
Une vraie voiture
Hardware Intel pour l’unité principale
Plateforme d’info-divertissement développée
Par Intelligent Systems / Altran
Antoine Durieux, PDG et
cofondateur de la société Alkémics
Jérémy Harroch, PDG et
fondateur de la société Quantmetry
Joannes Vermorel, PDG et
fondateur de la société Lokad
AUCHAN
8 RUE DU SENTIER
Tel: 01.85.08.61.89
11 Février 2015
Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232
TTC
AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23
PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99
HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39
* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50
TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45
BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61
KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31
------
Total 5 articles 62,17
CB 62,17
Rendu 0,00
AUCHAN
8 RUE DU SENTIER
Tel: 01.85.08.61.89
11 Février 2015
Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232
TTC
AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23
PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99
HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39
* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50
TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45
BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61
KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31
------
Total 5 articles 62,17
CB 62,17
Rendu 0,00
+ +
Machine
learning
800+ brands
network
AUCHAN
8 RUE DU SENTIER
Tel: 01.85.08.61.89
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Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232
TTC
AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23
PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99
HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39
* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50
TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45
BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61
KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31
------
Total 5 articles 62,17
CB 62,17
Rendu 0,00
Hipp
marque
nationale
lait de
croissance
bébé
> 10mois
bio
biberon 25 cL
pack x6
promo
suitableFor
HIPP CR BIO BIB
6X25CL D10M DT 1GT
isPackagedAs
isPackagedIn
isDiscountedAs
…
Hipp
marque
nationale
Pampers
couches
lait de
croissance
bébé
BELL
BLD F
KELLOGS FROSTIES
MAXI PACK
PAMPERS ACTI FIT
X34 T3
TIM. SHAMP BLD
LUMIERE 300ML
Client
HIPP CR BIO BIB
6X25CL
AUCHAN
8 RUE DU SENTIER
Tel: 01.85.08.61.89
11 Février 2015
Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232
TTC
AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23
PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99
HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39
* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50
TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45
BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61
KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31
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Total 5 articles 62,17
CB 62,17
Rendu 0,00
Use case : Improve moment of life detection
Methodology
© Quantmetry 2015 | Distribution prohibited without prior authorization
High
volume
Banking
data
Unstructured
Banking
transactions
Call center
comments
Customers & contractsOnline
marketing
campaigns
Web tracking data
Insurance
data
External
data
Customers, claims
& contracts
Insurance
datamarts
Bank
datamarts INSEE data
Car information
+
=
+
Tree 1 Tree 2 Tree 3
Successive trees seek to minimize
previous error
Multiple data sources used
5 To, 4,500+ variables
Algorithm
Gradient Boosting (GBM)
Baseline
(logistic regression)
Gradient Boosting
Additional banking data
Feature
engineering
Lift = 2
Lift = 6
+1,8 M€ / year
expected incremental margin
© Quantmetry 2015 | Distribution prohibited without prior authorization
Use case : Improve moment of life detection
Results
Prévoir la demande Prévoir l’offre
Rayon vide ?
Analyser la complexité Anticiper les coûts
Tarif contrats long terme ?
Antoine Durieux, PDG et
cofondateur de la société Alkémics
Jérémy Harroch, PDG et
fondateur de la société Quantmetry
Joannes Vermorel, PDG et
fondateur de la société Lokad
Conseil d’état : Le numérique et les droits fondamentaux
Définir un droit des algorithmes prédictifs (3.3.2.)
Source : Bloomberg, 12 mars 2013 "Off The Charts," Scarlet Fu
Dis moi qui tu aimes… je te dirais qui tu es !
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Couleur de peau Fumeur Démocrate versus
Républicain
Gay Lesbienne
Surface sous la Courbe
Michal Kosinskia, David Stillwella, Université de Cambridge, Thore Graepel, Microsoft Research
http://www.pnas.org/content/110/15/5802.full.pdf+html
Les utilisateurs sont-ils conscient de la capacité à déduire
leurs caractéristiques personnelles à partir de leurs traces
numériques ?
S’ils l’étaient, continueraient-ils de rendre publiques ces
données ?
Les entreprises devraient-elles être autorisées à utiliser
ces informations à des fins commerciales ?
La technologie peut-elle aider à relever ces défis ?
Quelques questions relatives à la vie privée
« Il est important que les organisations utilisant
les données soient réellement tenues
responsables
C’est pourquoi les normes […] d’un monde de
données doivent intégrer un principe de
responsabilité ».
Scott Charney, Microsoft CVP Trustworthy Computing
Source : TwC Next, http://aka.ms/twcnextwp
Introduire une notion
d’éthique de la donnée
« Réussir à créer une intelligence artificielle
pourrait être le plus grand événement de l’histoire
de l’humanité. Cela pourrait également être le
dernier, si nous n’apprenons pas à éviter les
risques. »
Stephen Hawking
Déverrouiller le potentiel de l’Intelligence
Ambiante…
Reinvent productivity
in the
Computers understanding what
is happening in the real world
Computers seamlessly
interacting with people
Computers analyzing data
and enabling decisions
Computer Vision
Speech Recognition
Digital Signal Processing
Distributed Systems
Machine Learning
Networking
Data Visualization
Human Computer Interfaces
Security and Privacy
Deep learning
for image
recognition
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Word Error Rate %
Context-
dependent deep
neural networks
Computers understanding what
is happening in the real world
Computers seamlessly
interacting with people
Computers analyzing data
and enabling decisions
The Rise Of the Machines ?
« Les avancées les plus passionnantes du
21ème siècle ne se produiront pas en raison de
la technologie mais à cause de l’idée même
que l’on se fait de l’humain »
JOHN NAISBITT
The Rise of the Humans
PARTENAIRES PLATINIUM
PARTENAIRES GOLD ET SILVER

Vers une technologie invisible et une intelligence omniprésente ?

  • 1.
    Vers une technologieinvisible et une intelligence omniprésente ? Bernard Ourghanlian Directeur Technique et sécurité Microsoft France
  • 2.
    « Les technologiesles plus profondes sont celles qui disparaissent. Elles se fondent dans la trame de la vie quotidienne jusqu’à en devenir indiscernables » Informatique Ubiquitaire Mark Weiser
  • 3.
    Les composants del’Intelligence Ambiante Ubiquité Contextualisation Interaction naturelle Intelligence
  • 4.
    Satya Nadella –CEO Microsoft « Je crois que la prochaine décennie verra l’informatique devenir encore plus ubiquitaire et que l’intelligence deviendra ambiante… Ceci sera rendu possible grâce à un réseau toujours plus dense d’appareils connectés, à la capacité de calcul incroyable du Cloud, à la perspicacité que nous donne le Big Data et à l’intelligence apportée par le Machine Learning »
  • 5.
    Optimisent une action étant donné unefonction d’utilité Prédisent de nouvelles données en fonction des données collectées S’adaptent en fonction des données collectées Extraient une structure cachée des données Résument les données en des descriptions concises Champ d’études qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans avoir besoin d’être explicitement programmés Qu’est-ce que le Machine Learning ?
  • 6.
    Vous ne pouvezle coder Vous ne pouvez passer à l’échelle Vous avez à vous adapter/personnaliser Vous ne pouvez pas suivre Quand l’ordinateur doit-il apprendre ? Quand…
  • 7.
    15 ans d’innovation BingMaps est livré avec un service de prévision de trafic basé sur du ML Les ordinateurs travaillent pour le compte des utilisateurs en filtrant le spam Microsoft Kinect : « vous êtes la manette » SQL Server permet la fouille de données Le moteur de recherche de Microsoft est construit sur du Machine Learning Traduction en temps réel Microsoft lance Azure ML, mettant à disposition des années d’innovation en ML 1999 2004 2005 2008 2010 2012 2014 « Si vous faites une percée en intelligence artificielle, de sorte que les machines puissent apprendre, cela vaut 10 Microsoft » Bill Gates Microsoft et le Machine Learning
  • 8.
    Scénarios de MachineLearning Le Machine Learning et les modèles prédictifs offrent de nouvelles possibilités clés qui vont tout changer dans notre nouveau monde d’applications intelligentes et d’intelligence ambiante… Analyse des réseaux sociaux Prévision du temps Effets sur la santé Maintenance prédictive Publicité ciblée Exploration de ressources naturelles Détection de fraude Analyse de données de télémétrie Modèles d’intention d’achat Analyse de taux de désabonnement Recherche en sciences de la vie Optimisation d’applications Web Détection d’intrusion réseau Surveillance de compteur intelligent
  • 9.
    Transformer le numériquegrâce au Machine Learning Notre ambition
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 15.
    Olivier Bloch Senior TechnicalEvangelist MS OPEN TECH
  • 16.
     3,2 kmde long  60 GeV  >1 millions de capteurs  3,5 GO/s Le SLAC en quelques chiffres  6 Prix Nobels  + 1000 publications scientifiques /an  Quelques découvertes réalisées au SLAC  1976 - Quark charm  1990 - Structure en quarks du proton et du neutron  1995 - Lepton tau, aussi appelé tauon
  • 17.
    Surveillance et contrôleprédictif au SLAC Internet des objets au SLAC:  Environnement et sécurité  Transport  Building intelligent  Energie  Sécurité  Maintenance préventive Besoin de surveillance et contrôle prédictif:  $45k-$90k / heure d’opération  Coût moyen d’un incident: $250k  Contrôle actuel: réglage manuel des alertes Machine Learning:  Ajustement dynamique des niveaux d’alarme  Apprentissage  Détection d’anomalies
  • 18.
    Détection d’anomalie avec AzureMachine Learning  API de détection d’anomalie disponible dans le DataMarket  https://datamarket.azure.com/dataset/aml_labs/anomalydetection  Détection d’anomalie sans saisie manuelle de limites
  • 19.
  • 20.
    Altran Pascal Brier, DGAen charge de la stratégie, de l'innovation et des solutions Julien Clausse, Marketing Manager, Intelligent Systems
  • 21.
    Terminaux CAN Bus Cloud Smartphone Tablette Microsoft Azure MicrosoftHDInsight Automobile Adapté au sein de la voiture 500 000 Voitures simulées dans le Cloud Environnement synthétique développé par Intelligent Systems / Altran basé sur le projet Orleans de Microsoft Une vraie voiture Hardware Intel pour l’unité principale Plateforme d’info-divertissement développée Par Intelligent Systems / Altran
  • 22.
    Antoine Durieux, PDGet cofondateur de la société Alkémics Jérémy Harroch, PDG et fondateur de la société Quantmetry Joannes Vermorel, PDG et fondateur de la société Lokad
  • 23.
    AUCHAN 8 RUE DUSENTIER Tel: 01.85.08.61.89 11 Février 2015 Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232 TTC AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23 PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99 HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39 * REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50 TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45 BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61 KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31 ------ Total 5 articles 62,17 CB 62,17 Rendu 0,00
  • 24.
    AUCHAN 8 RUE DUSENTIER Tel: 01.85.08.61.89 11 Février 2015 Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232 TTC AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23 PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99 HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39 * REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50 TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45 BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61 KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31 ------ Total 5 articles 62,17 CB 62,17 Rendu 0,00 + + Machine learning 800+ brands network
  • 25.
    AUCHAN 8 RUE DUSENTIER Tel: 01.85.08.61.89 11 Février 2015 Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232 TTC AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23 PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99 HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39 * REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50 TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45 BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61 KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31 ------ Total 5 articles 62,17 CB 62,17 Rendu 0,00 Hipp marque nationale lait de croissance bébé > 10mois bio biberon 25 cL pack x6 promo suitableFor HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M DT 1GT isPackagedAs isPackagedIn isDiscountedAs …
  • 26.
    Hipp marque nationale Pampers couches lait de croissance bébé BELL BLD F KELLOGSFROSTIES MAXI PACK PAMPERS ACTI FIT X34 T3 TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML Client HIPP CR BIO BIB 6X25CL AUCHAN 8 RUE DU SENTIER Tel: 01.85.08.61.89 11 Février 2015 Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232 TTC AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23 PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99 HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39 * REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50 TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45 BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61 KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31 ------ Total 5 articles 62,17 CB 62,17 Rendu 0,00
  • 27.
    Use case :Improve moment of life detection Methodology © Quantmetry 2015 | Distribution prohibited without prior authorization High volume Banking data Unstructured Banking transactions Call center comments Customers & contractsOnline marketing campaigns Web tracking data Insurance data External data Customers, claims & contracts Insurance datamarts Bank datamarts INSEE data Car information + = + Tree 1 Tree 2 Tree 3 Successive trees seek to minimize previous error Multiple data sources used 5 To, 4,500+ variables Algorithm Gradient Boosting (GBM)
  • 28.
    Baseline (logistic regression) Gradient Boosting Additionalbanking data Feature engineering Lift = 2 Lift = 6 +1,8 M€ / year expected incremental margin © Quantmetry 2015 | Distribution prohibited without prior authorization Use case : Improve moment of life detection Results
  • 29.
    Prévoir la demandePrévoir l’offre Rayon vide ?
  • 30.
    Analyser la complexitéAnticiper les coûts Tarif contrats long terme ?
  • 31.
    Antoine Durieux, PDGet cofondateur de la société Alkémics Jérémy Harroch, PDG et fondateur de la société Quantmetry Joannes Vermorel, PDG et fondateur de la société Lokad
  • 33.
    Conseil d’état :Le numérique et les droits fondamentaux Définir un droit des algorithmes prédictifs (3.3.2.)
  • 34.
    Source : Bloomberg,12 mars 2013 "Off The Charts," Scarlet Fu
  • 35.
    Dis moi quitu aimes… je te dirais qui tu es ! 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Couleur de peau Fumeur Démocrate versus Républicain Gay Lesbienne Surface sous la Courbe Michal Kosinskia, David Stillwella, Université de Cambridge, Thore Graepel, Microsoft Research http://www.pnas.org/content/110/15/5802.full.pdf+html
  • 37.
    Les utilisateurs sont-ilsconscient de la capacité à déduire leurs caractéristiques personnelles à partir de leurs traces numériques ? S’ils l’étaient, continueraient-ils de rendre publiques ces données ? Les entreprises devraient-elles être autorisées à utiliser ces informations à des fins commerciales ? La technologie peut-elle aider à relever ces défis ? Quelques questions relatives à la vie privée
  • 38.
    « Il estimportant que les organisations utilisant les données soient réellement tenues responsables C’est pourquoi les normes […] d’un monde de données doivent intégrer un principe de responsabilité ». Scott Charney, Microsoft CVP Trustworthy Computing Source : TwC Next, http://aka.ms/twcnextwp Introduire une notion d’éthique de la donnée
  • 39.
    « Réussir àcréer une intelligence artificielle pourrait être le plus grand événement de l’histoire de l’humanité. Cela pourrait également être le dernier, si nous n’apprenons pas à éviter les risques. » Stephen Hawking Déverrouiller le potentiel de l’Intelligence Ambiante…
  • 41.
  • 42.
    Computers understanding what ishappening in the real world Computers seamlessly interacting with people Computers analyzing data and enabling decisions Computer Vision Speech Recognition Digital Signal Processing Distributed Systems Machine Learning Networking Data Visualization Human Computer Interfaces Security and Privacy
  • 43.
  • 44.
  • 47.
    Computers understanding what ishappening in the real world Computers seamlessly interacting with people Computers analyzing data and enabling decisions
  • 49.
    The Rise Ofthe Machines ?
  • 50.
    « Les avancéesles plus passionnantes du 21ème siècle ne se produiront pas en raison de la technologie mais à cause de l’idée même que l’on se fait de l’humain » JOHN NAISBITT
  • 51.
    The Rise ofthe Humans
  • 52.
  • 53.