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Aymeric Poulain Maubant – Nereÿs // @AymericPM
(envisager)
la coopération des
intelligences
8e
Forum des Usages Coopératifs – juillet 2018
2Machine ArMenX. Conception UBO / Télécom Bretagne (labos Libr / ArTé) 1991
années90
3Coopération entre réseaux de neurones aux capacités différentes
4
Deux paradigmes majeurs de
l’intelligence artificielle
L’IA a été traversée par de nombreuses dualités, entre l’inné et
l’acquis, entre les symboles des systèmes expertset les
sous-symboles des réseaux de neurones formels, entre
la compétence et la performance, qui ont rythmé son histoire.
5L’hybridation en Sciences Cognitives
Hybridation, pour apprendre à
lire et à écrire en même temps
6
Aujourd’hui, qu’y a-t-il de
coopératif avec les IA ?
« AI is
the new
electricity
Andrew Ng
Google Brain, Coursera, Baidu…
2017
8
Le monde est
en train d’être « cognitisé »,
et les IA ne se remarquent plus
9Et si on passait à la transition cognitive ? (oct 2016)
On peut parler de
« transition cognitive »
La transition numérique ne suffit plus.
La transition cognitive est le passage de tous nos
objets, nos usages, nos activités, notre quotidien
et notre société vers des états où les intelligences
artificielles augmenteront nos capacités
intellectuelles individuelles et collectives.
10
Pourquoi tout le monde
s’est mis à parler d’IA  ?
11In Two Moves, AlphaGo and Lee Sedol Redefined the Future
Mars 2016, AlphaGo surprend
à plus d’un titre
12Deciphering China’s AI Dream // Future of Umanity Institute, Oxford Univ, mars 2018
Effet Spoutnik pour la Chine !
et stratégies en cours de nombreux autres pays
13Google I/O panel, may 2016 // Mashable
Un « AI spring » qui s’ouvre
14Artificial Intelligence Recreates Nobel Prize-Winning Physics Experiment - In One Hour [05/16]
À quand une IA prix Nobel ?
15
Titre
L’exploration de données est le dernier paradigme d’exploration scientifique
Exploration de données & IA
collaboratrices : les nouveaux
paradigmes scientifiques
16How artificial intelligence is changing drug discovery (30 mai 2018)
Médecine : des IA permettent de
trouver de nouvelles molécules
17L’intelligence artificielle revalorise les créatifs en entreprise (février 2018)
Peut-on parler d’IA créatives ?
18AlphaGo Zero: Learning from scratch (18/10/2017)
Depuis, AlphaGo Zero a appris
à jouer au Go… sans
connaissance préalable
19The future is here – AlphaZero learns chess (12/2017)
Puis AlphaGo Zero a appris
à jouer aux échecs, en 24h
20Google just gave a stunning demo of Assistant making an actual phone call (8 mai 2018)
Et puis cette voix…
humaine à s’y tromper
21
Alors on en est là !
 des certitudes qui tombent
 des espoirs qui s’ouvrent
 des modes de vie qui vont être bouleversés
 des atouts de compétitivité à saisir
 un paysage qui étonne chaque jour
 une exploration à mener de conserve
 la nécessité d’apprendre et de s’acculturer
22
Une brève histoire de l’IA
23
1956
Nommer les choses
Été 1955, préparation de la Conférence de Dartmouth (1956) ;
première apparition du terme IA : « la possibilité de
produire des programmes qui se conduiraient ou
penseraient intelligemment ». 
Ses ambitions d’alors, et le défi originel de l’Intelligence
Artificielle, sont de « chercher à produire, sur un
ordinateur, un ensemble de sorties qui serait
considéré comme intelligent s’il était produit par
un être humain ».
24(mais les racines de l’IA commencent bien plus tôt)
60 ans d’IA…
Technologie de la connaissance(nouvelle science
de l’ingénieur), science générale du traitement de
l’information(par l’homme ou par la machine) ou encore
théorie de l’homme et des processus cognitifs,
cette discipline a eu tour à tour chacune de ces ambitions, ni
incompatibles, ni indépendantes.
Reliée intimement à un ensemble d’autres disciplines au
sein des Sciences Cognitives, elle a eu en 60 ans ses
moments de gloire mais aussi ses moments
de doute et de recul : les Hivers de l’IA.
25
L’IA peut se révéler à travers des
simulations exactes des
processus cognitifs humains, ou
bien via des programmes conduisant
à des conséquences intelligentes.
26Tinker With a Neural Network Right Here in Your Browser
Réseaux de neurones
27Did Frank Rosenblatt invent deep learning in 1962?
1969
PerceptronsL’algorithme du perceptron, qui date de la fin des années 50
(Rosenblatt, 57), est un simple « classifieur linéaire », capable
de décider si une entrée appartient à l’une de deux
classes. En 1969, deux éminents chercheurs, Minksy
& Papert, en démontrent les
limitations, et généralisent ces
limites à l’ensemble du paradigme
connexionniste, contribuant à plonger
l’IA dans un long premier hiver.
28
1972
Mythes & réalités
En 1972 paraît « What Computers Can’t Do : The
Limits of Artificial Intelligence »,critique philosophique
de l’Intelligence Artificielle. Cet essai relève que les travaux
réalisés dans les années 60 ont eu des résultats très en-deçà
des espérances et des annonces faites. Il montre les limitations
d’une approche de la représentation des connaissances sur la
seule base de manipulation des symboles et de règles.
Il propose de se reconcentrer sur trois secteurs
négligés : le corps, la situation et les intentions.
29Understanding Convolutional Neural Networks for NLP (2015)
ConvNetsRéseaux de neurones dits convolutifs, dans lequel le motif
de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel
des animaux.
Ces réseaux s’appliquaient au départ à la reconnaissance de
formes visuelles, et sont aujourd’hui utilisés pour d’autres types
de reconnaissance de formes (par ex. les mots d’une phrase).
30
Succès du Deep Learning
2012
31Source schéma : PWC
Modèles et bases d’apprentissage
32
2014 : GoogLeNet
33The mostly complete chart of Neural Networks, explained (2017)
Jungle de neurones
34
L’exemple d’AlphaGo…
1. The story of AlphaGo so far ; 2. Google DeepMind’s AlphaGo: How it works
35
Le marché de l’IA  :
une réalité industrielle
36
« Take X, add AI »
Prendre n’importe quel objet / usage du quotidien, et l’augmenter
de capacités cognitives minimales pour que son utilisation se
fasse le plus naturellement possible.
•	reconnaissance de la parole / agents conversationnels
•	reconnaissance du langage naturel / traducteurs
•	reconnaissance des visages, des émotions, des silhouettes,
des formes, y compris en temps réel
•	assistants en écoute permanente, expérience ambiante…
avec la nécessité de respecter la vie privée des utilisateurs
37
Une prise de conscience
qui arrive à point nommé
38
Un monde dans lequel la barrière
des langues disparaît ?
39
Titre
Les agents conversationnels animés (Catherine Pelachaud)
Ma conseillère client est
devenue un bot conversationnel
40
Un monde dans lequel les
transports sont transparents ?
41
Titre
Will Driverless Cars Put the Hotel and Airline Industry in Danger?
Camions sans chauffeur
aux États-Unis : quels impacts ?
alors, comment effectuer la transition ?
42Deep Learning Achievements Over the Past Year (21 décembre 2017)
Quelques capacités actuelles
des systèmes d’Intelligence
Artificielle
43Voir pp74-75 Livre blanc «Datascientists !» (juin 2017)
Exploiter des images satellites
44vidéo : AI Smart City Challenge. Image detection and classification 2017
Identifier des objets,
y compris en mouvement
45
AI Improves Breast Cancer Diagnoses by Factoring Out False Positives (02/2018)
Vignette : AI defeats top doctors in competition (China Daily, 07/2018)
Attirer l’attention,
sur des anomalies,
ou des données prometteuses
46
1. L’intelligence artificielle pour les chantiers du BTP
2. Microsoft shows how AI can make a construction site safer at Build 2017
Augmenter la sécurité et la
productivité sur les chantiers
47Lip Reading Sentences in the Wild (article scientifique PDF)
Lire sur les lèvres
48https://www.realspeaker.me/ (incubateur IMT Atlantique – Brest)
RealSpeaker
Solution de transcription multilingue à base d’IA
[Hybridation reconnaissance vocale et lecture sur les lèvres]
49On the CLEVR dataset they reached a super-human accuracy of 95.5% (PDF)
Raisonner sur des images
50Robots that Learn a new task after seeing it done once
Apprendre du premier coup
51One model to learn the all (papier scientifique, PDF)
Apprendre plusieurs choses
d’un coup
52Neural scene representation and rendering (15 juin 2018)
« Imaginer » un monde à partir
d’une seule image
53
3 ruptures majeures accélèrent
la création & l’intégration des IA
54Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip [mai 2016]
L’accès à des ressources de
calcul parallèle à bas coût
55
L’accès facilité à des données
massives, pouvant servir d’ensemble
d’apprentissage
56
Des algorithmes nouveaux (notamment
le fameux deeplearning), profitant des
deux ruptures précédentes
57
Processeurs+Data+Algos
Le tout fourni sur une plate-forme
d’innovation en open source, accessible
sous forme d’API et bon marché pour les
développeurs et les startups, qui utilisent
ces algorithmes comme commodités de
base pour opérer des transitions majeures
dans de nombreux secteurs industriels.
58The Rise Of Artificial Intelligence As A Service In The Public Cloud (février 2018)
IA as a service (1/2)
•	Algorithmes IA à la demande : Amazon ML, Azure
ML, Google Cloud ML, IBM Watson… proposent des
services de type réseaux de neurones, classifieurs
etc. qui opérent directement dans le cloud. Il est
nécessaire d’être spécialiste de ces techniques
d’apprentissage machine.
59
IA as a service (2/2)
•	Services IA à la demande : angus.ai, api.ai, craft.ai, IBM
Watson, Lambda Labs, recast.ai… offrent selon les cas
des services autour du traitement du langage naturel,
de la reconnaissance d’images, de l’apprentissage des
comportements… Il n’est pas nécessaire d’être spécialiste
des technologies mais il importe d’en comprendre les biais et
les limites.
60
«
Des montagnes de data
Nous sommes assis sur des montagnes de
données qu’on exploite très peu. Comment
faire pour mieux rendre service grâce
à ces données ? Comment rendre plus
‘intelligentes’ toutes ces données que nous
avons à disposition ? Comment ne pas
rester dans le brouillard devant ces masses
de données ?
61
Des montagnes de data
L’IApermetd’augmenterlavaleurdesdonnées,
elle-mêmefonctiondel’usagequ’onenfait.
Elle permet d’adapter les décisions à chacun,
chacun étant traité singulièrement. Elle
permet d’identifier des exceptions, et de
modéliser l’incertitude, de la réduire par
l’expérience.
62
Les données ne sont rien sans
les algorithmes pour les traiter
donnée  information  connaissance  sagesse
nettoyer - améliorer - classer - apprendre - analyser - prédire -
anticiper - protéger - observer - combiner - imaginer - actionner -
décider - expliquer - accompagner…
Nearest Neighbors Linear SVM RBF SVM Decision Tree Random Forest AdaBoost Naive Bayes Linear Discriminant
Analysis
Quadratic Discriminant
Analysis
63Guide des métiers qui façonnent les transitions vers demain (2017)
0110010001100
0010111010001100001
70+50+33+97+63
70+50+33+97+63
DATA SCIENTISTS!
Les métiers qui façonnent les transitions vers demain
DATASCIENTISTS!
Des nombreux nouveaux
métiers : les data scientists
64Rapport « IA & capital humain », BCG / Malakoff Médéric, mars 2018, p14
65Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0 By Youflavio (Own work)
L’IA est prédictive. Elle modèl(is)e le futur.
Nous devons être très vigilants avec cela.
66
L’intelligence ? la capacité à
résoudre des problèmes
67
« IA personnelle : IA qui vous touche
IA industrielle : IA qui améliore
votre environnement »
Nicolas Demassieux, Senior VP @Orange Labs research
68Toutes ces intelligences comptent : cf. Cahier de Veille IA Fondation Télécom
Les intelligences ?
•	intelligence rationnelle, organisationnelle, stratégique…
•	intelligence émotionnelle…
•	intelligence créative…
•	intelligence littéraire…
•	intelligence spatiale et situationnelle…
•	intelligence sociale… collective…
•	intelligence pluri-sensorielle…
•	intelligence temporelle
69
Sans oublier
l’intelligence incarnée
70
Sans oublier
la cognition animale
71
À lire : L’intelligence des plantes (Stefano Mancuso, Alessandra Viola, 2013)
Vignette : L’incroyable blob qui peut fusionner et transmettre son savoir (12/2016)
Sans oublier
l’intelligence des plantes
72
Réfléchir à l’intelligence des artefacts
nous amène à réfléchir à notre propre
intelligence, à la manière dont nous
l’exerçons, à nos rapports aux autres,
aux animaux, au monde…
73
Comment reconnaître
(le savoir-faire d’) une IA ?
74Qui a écrit ce poème ?
Évaluer l’intelligence
•	corollaire de la définition de l’intelligence &
question ouverte
•	quotient intellectuel (ne mesure qu’une forme
d’intelligence, humaine) et quotient émotionnel
•	pour les IA (quoique…) : les tests de Turing
•	et nous, savons-nous reconnaître une IA ?
75
Catégories d’IA
•	ANI (narrow) : AI faible, spécialisée dans un seul
domaine (les échecs, mais nulle en cuisine)
•	AGI (general) : AI forte, comparable à un être
humain, raisonne, résoud, apprend, planifie…
•	ASI (super) : Superintelligence, plus forte que les
humains dans tous les domaines, y.c. créativité,
sciences, culture générale, intelligence sociale…
« J’ai fait le choix de travailler
sur l’IA non pas dans le but
qu’elle augmente sa propre
« conscience », ce qui, à mon sens,
n’a pas grand sens, mais afin qu’elle
permette d’accroître la conscience de
l’homme : que l’on puisse par exemple,
grâce à l’IA, mieux apprécier des textes
littéraires, mieux saisir les influences
mutuelles, mieux en comprendre la
genèse… Cela accroît notre propre
intelligence, pas celle de la machine.
Jean-Gabriel Ganascia
77
Attention, tout n’est pas IA,
et l’IA ne peut pas tout
78Non, deux IA n’ont pas inventé en 2016 une langue indéchiffrable (nov 2016)
Notamment…•	elles n’ont pas créé une langue interne pour communiquer
secrètement
•	elles ne font pas vraiment la conversation
•	elles ne savent pas encore vraiment négocier
•	elles ne lisent pas dans les pensées
•	personne n’a éteint une « IA hors de contrôle »
•	…
2018
79image CC by SA
Les IA, c’est des maths ? des
stats ? de la data avec du
machine learning dessus ?
80Promesses et défis de l’Intelligence Artificielle[Olivier Boissier, AFIA]
Un cadre conceptuel
Socio-technique
Interactive
Autonome
Raisonnement – Décision
Apprentissage
Incertitude
Perception – Vision
Données / Connaissances
Interopérabilité, Sémantique
Intégration de systèmes intelligents
Empathie, Émotions
Conversation, TALN,
Délégation / Adoption / Contrat
Partage d'autorité
Confiance
Normes, Organisations / Gouvernance,
Régulation, Renforcement
Représentation et raisonnement sur
Valeurs, Cultures
Lois, Responsabilité
Éthique dès la conception, Éthique par
raisonnement
81Sky Magic, Live at Mt Fuji
Intelligences Artificielles
distribuées
82
à droite : iCub, le robot qui agit et apprend comme un enfant
à gauche : robot de Boston Dynamics légèrement bousculé
Comment les IA apprennent ?
83
Formes d’apprentissage
•	empreinte et habituation
•	apprentissage par essai / erreur
•	apprentissage par l’action
•	apprentissage par observation / imitation
•	apprentissage par analogie / par transfert
•	apprentissage co-actif
•	apprentissage par instruction
•	méta-apprentissage
84How Machines Learn: The Top Four Approaches to ML in Business (mars 2018)
Types d’apprentissage
•	apprentissage supervisé (ex.: regression)
•	apprentissage non-supervisé (ex.: clustering)
•	apprentissage semi-supervisé
•	co-apprentissage
•	apprentissage hétéro-associatif
•	apprentissage auto-associatif
•	apprentissage par renforcement
•	apprentissage profond
•	apprentissage prédictif
85This AI Selfie Transformation App Can Even Make Mona Lisa Smile (février 2017)
par « style transfer »
86
Les IA peuvent-elles
se tromper ?
87Do neural nets dream of electric sheep?
88(image cc by sa)
Que manque-t-il aux IA ?
89
Que manque-t-il aux IA ?
•	une composante émotive
•	une capacité incarnée
•	un système de valeurs
•	l’attention, qui apporte une composante
directionnelle aux comportements
•	des phases de rêve, de cognition libre désincarnée
•	la possibilité d’expérimenter le monde
•	la compréhension du sens commun
…
90
Des enjeux , des défis
& des débats
L’IA porte
en elle
les biais de ses
concepteurs
Laurence Devillers
«
92Image CC by SA
Les IA s’expliquent-elles ?
Comprend-on comment elles
fonctionnent ?
93L’intelligence artificielle va-t-elle rester impénétrable ? [InternetActu 09/2016]
L’IA s’explique-t-elle ?
94Lire aussi : «arrêtons de nous faire peur avec les technologies» [AymericPM, juin 2015]
Les IA représentent-elles
un danger ?
95Encore une fois, les commentaires sur un rapport sur les IA passent à côté de l’essentiel (2018)
Un enjeu pris au sérieux
The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting,
Prevention, and Mitigation, février 2018
Trois domaines de menaces :
•	 digital security, menaces par et sur des ressources numériques
•	 physical security, menaces par et sur des objets matériels
•	 political security, menaces sur la société et le vivre-ensemble
Un document qu’il faut prendre le temps de lire.
96Image : NextDayBlinds.com
Toutes les IA n’ont pas à ressembler
à des êtres vivants
97Should Children Form Emotional Bonds With Robots? (Alexis C. Madrigal, dec 2017)
Quels impacts sur le développement
(de l’intelligence) des enfants ?
98
Les IA vont-elles prendre
notre boulot ?
En connaissant mieux leurs différentes intelligences
et en sachant mieux les entraîner, les humains pourraient
concentrer leurs activités professionnelles sur ce qui
caractérise les humains, passer de la réaction
à la proposition, et déléguer aux IA le reste…
99Top 5 sectors using artificial intelligence [décembre 2015]
Pour prédire l’impact de la robotisation sur nos emplois le fondateur
de Kaggle propose que chacun se pose deux questions très simples :
Dans quelle mesure cet emploi peut-il être réduit à des
tâches répétitives et nombreuses ?
Dans quelle mesure nécessite-t-il la gestion
de nouvelles situations?
[voir vidéo TED : ces jobs que les robots n’auront pas]
100Where machines could replace humans—and where they can’t (yet) [McKinsey July 2016]
Coopération
101Rapport « IA & capital humain », BCG / Malakoff Médéric, mars 2018, p26
102
Les IA ne remplacent pas les humains,
mais les font progresser
des données peu/mal exploitées  information augmentée
des processus humains limités  sensoriel assisté
des processus métiers peu optimisés  assistance robot
 mieux travailler avec un stress moindre &
les humains restent seuls à gérer les situations exceptionnelles
103Voir aussi : Face Off: Law Enforcement Use of Face Recognition Technology (février 2018)
À propos de Droit & IA•	l’évolution du droit en présence des IA
			 droit de la preuve, justice prédictive, analyse & rédaction
			 de contrats, déclenchement automatique d’actions…
•	quelles responsabilités en cas de dommages dus à une IA ?
•	un droit spécifique aux IA
•	des droits spécifiques aux robots et IoT mus par des IA
•	les professionnels du droit remplacés par des IA
•	les professionnels du droit augmentés par des IA
•	vers un accès facilité à la justice
104
Se former autrement
•	les IA + Big Data facilitent la personnalisation des pédagogies
•	IA + réalité virtuelle / réalité augmentée : apprentissage dans
des serious games, avec des avatars…
•	IA + robots mécaniques : apprentissage par imitation, quand le
robot devient coach
•	dans un centre d’appel : une IA écoutante des conversations et
des mails, qui peut à la fois proposer des nouveaux services en
temps réel, et former les conseillers en direct
105
Rapport Villani
106Pourquoi la diversité est un enjeu majeur pour l’intelligence artificielle ?
Diversité & bienveillance :
deux valeurs essentielles dans les
équipes développant des IA
107
Flickr CC BY 2.0 // mARTadero
Développer une « AI for good »,
répondant aux grands enjeux actuels
108(image cc by sa)
Rendre les IA acceptables
Apprendre à vivre avec elles
109
TITRE
6 défis pour les agents conversationnels
Les bots sont les nouvelles applications.
Ah oui, mais hmm, ils nous écoutent tout le
temps, non ? Brrrr…
Ces bots conversationnels apprennent de nos
comportements, analysent nos émotions…
Il faut les « élever » avec bienveillance
110
Construire des tiers-lieux
orientés IA : les « CogLab »
111Hub FranceIA : Association pour la promotion de l’IA en France
Réfléchir et agir
au sein du Hub France IA
112
TitreAllons un peu plus loin…
113
Titre
Arrêtons de parler d’intelligence artificielle, parlons d’intelligence étendue ! (novembre 2017)
IA : une définition qui évolue
(comme celle des big data)
(élaborez la vôtre)
114
Titre
(image cc by sa)
Les Intelligences Artificielles,
notre prochaine évolution ?
115
Réparer les vivants... par la robotique et l’intelligence artificielle (sept 2017)
Source image : eksobionics.com
Exosquelettes & cyborgs
116Colloque du 7 octobre 2017, organisé par l’IERHR. Livre des actes ici.
À lire : actes du colloque
« Robotique et santé mentale »
117Rééducation fonctionnelle assistée par robot humanoïde (IMT Atlantique)
Robot d’assistance au kyné
118(image Wall Street Journal)
Prolonger la qualité de la vie
119Un jouet pour aider les enfants autistes
Associer toutes les intelligences
120
Titre
(image extraite de Ex Machina, 2015)
Demain, un corps
qui s’hybride…
121
Titre
Dispositif expérimental par le CRI, 2015
Apprenons à nous mettre
« dans la peau des autres »…
122
Titre
Plaidoyer pour un transhumanisme positif
La guerre coopération
des intelligences
«En faisant disparaître la compétition, la
concurrence, et les autres mécanismes qui
ont poussé l’humanité dans les méandres
de l’individualisme, les technologies pour
l’hyperhumain lui permettront de développer
des dimensions aujourd’hui inhibées, comme la
coopération, le partage, le respect, la solidarité, la
fraternité, l’empathie, l’altruisme… »
123
Éloge des IA
La nature des IA souhaitables est aujourd’hui claire. Ce seront
des formes d’intelligence nouvelles, créées par l’humain et
se créant elles-même, accompagnant l’humanité dans son
quotidien, de manière bienveillante et bénéfique.
Prendre conscience des limites des IA tout en admirant leurs
réalisations, et dépasser les craintes et les peurs qu’elles
peuvent susciter, c’est se donner toutes les chances de
préparer un monde d’intelligences artificielles bienveillantes
avec lesquelles évoluer.
124Détails sur medium.com/@AymericPM
L’impérieuse nécessité
d’apprendre à mieux se connaître
126
That’s all, folks !
Thx.
contact : @AymericPM // www.nereys.fr
Docteur en Sciences Cognitives (entre autres)
Aymeric Poulain Maubant
@AymericPM
https://medium.com/@AymericPM/
http://www.nereys.fr/
Aymeric.PoulainMaubant@nereys.fr
128

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La coopération des intelligences

  • 1. Aymeric Poulain Maubant – Nereÿs // @AymericPM (envisager) la coopération des intelligences 8e Forum des Usages Coopératifs – juillet 2018
  • 2. 2Machine ArMenX. Conception UBO / Télécom Bretagne (labos Libr / ArTé) 1991 années90
  • 3. 3Coopération entre réseaux de neurones aux capacités différentes
  • 4. 4 Deux paradigmes majeurs de l’intelligence artificielle L’IA a été traversée par de nombreuses dualités, entre l’inné et l’acquis, entre les symboles des systèmes expertset les sous-symboles des réseaux de neurones formels, entre la compétence et la performance, qui ont rythmé son histoire.
  • 5. 5L’hybridation en Sciences Cognitives Hybridation, pour apprendre à lire et à écrire en même temps
  • 6. 6 Aujourd’hui, qu’y a-t-il de coopératif avec les IA ?
  • 7. « AI is the new electricity Andrew Ng Google Brain, Coursera, Baidu… 2017
  • 8. 8 Le monde est en train d’être « cognitisé », et les IA ne se remarquent plus
  • 9. 9Et si on passait à la transition cognitive ? (oct 2016) On peut parler de « transition cognitive » La transition numérique ne suffit plus. La transition cognitive est le passage de tous nos objets, nos usages, nos activités, notre quotidien et notre société vers des états où les intelligences artificielles augmenteront nos capacités intellectuelles individuelles et collectives.
  • 10. 10 Pourquoi tout le monde s’est mis à parler d’IA  ?
  • 11. 11In Two Moves, AlphaGo and Lee Sedol Redefined the Future Mars 2016, AlphaGo surprend à plus d’un titre
  • 12. 12Deciphering China’s AI Dream // Future of Umanity Institute, Oxford Univ, mars 2018 Effet Spoutnik pour la Chine ! et stratégies en cours de nombreux autres pays
  • 13. 13Google I/O panel, may 2016 // Mashable Un « AI spring » qui s’ouvre
  • 14. 14Artificial Intelligence Recreates Nobel Prize-Winning Physics Experiment - In One Hour [05/16] À quand une IA prix Nobel ?
  • 15. 15 Titre L’exploration de données est le dernier paradigme d’exploration scientifique Exploration de données & IA collaboratrices : les nouveaux paradigmes scientifiques
  • 16. 16How artificial intelligence is changing drug discovery (30 mai 2018) Médecine : des IA permettent de trouver de nouvelles molécules
  • 17. 17L’intelligence artificielle revalorise les créatifs en entreprise (février 2018) Peut-on parler d’IA créatives ?
  • 18. 18AlphaGo Zero: Learning from scratch (18/10/2017) Depuis, AlphaGo Zero a appris à jouer au Go… sans connaissance préalable
  • 19. 19The future is here – AlphaZero learns chess (12/2017) Puis AlphaGo Zero a appris à jouer aux échecs, en 24h
  • 20. 20Google just gave a stunning demo of Assistant making an actual phone call (8 mai 2018) Et puis cette voix… humaine à s’y tromper
  • 21. 21 Alors on en est là !  des certitudes qui tombent  des espoirs qui s’ouvrent  des modes de vie qui vont être bouleversés  des atouts de compétitivité à saisir  un paysage qui étonne chaque jour  une exploration à mener de conserve  la nécessité d’apprendre et de s’acculturer
  • 23. 23 1956 Nommer les choses Été 1955, préparation de la Conférence de Dartmouth (1956) ; première apparition du terme IA : « la possibilité de produire des programmes qui se conduiraient ou penseraient intelligemment ».  Ses ambitions d’alors, et le défi originel de l’Intelligence Artificielle, sont de « chercher à produire, sur un ordinateur, un ensemble de sorties qui serait considéré comme intelligent s’il était produit par un être humain ».
  • 24. 24(mais les racines de l’IA commencent bien plus tôt) 60 ans d’IA… Technologie de la connaissance(nouvelle science de l’ingénieur), science générale du traitement de l’information(par l’homme ou par la machine) ou encore théorie de l’homme et des processus cognitifs, cette discipline a eu tour à tour chacune de ces ambitions, ni incompatibles, ni indépendantes. Reliée intimement à un ensemble d’autres disciplines au sein des Sciences Cognitives, elle a eu en 60 ans ses moments de gloire mais aussi ses moments de doute et de recul : les Hivers de l’IA.
  • 25. 25 L’IA peut se révéler à travers des simulations exactes des processus cognitifs humains, ou bien via des programmes conduisant à des conséquences intelligentes.
  • 26. 26Tinker With a Neural Network Right Here in Your Browser Réseaux de neurones
  • 27. 27Did Frank Rosenblatt invent deep learning in 1962? 1969 PerceptronsL’algorithme du perceptron, qui date de la fin des années 50 (Rosenblatt, 57), est un simple « classifieur linéaire », capable de décider si une entrée appartient à l’une de deux classes. En 1969, deux éminents chercheurs, Minksy & Papert, en démontrent les limitations, et généralisent ces limites à l’ensemble du paradigme connexionniste, contribuant à plonger l’IA dans un long premier hiver.
  • 28. 28 1972 Mythes & réalités En 1972 paraît « What Computers Can’t Do : The Limits of Artificial Intelligence »,critique philosophique de l’Intelligence Artificielle. Cet essai relève que les travaux réalisés dans les années 60 ont eu des résultats très en-deçà des espérances et des annonces faites. Il montre les limitations d’une approche de la représentation des connaissances sur la seule base de manipulation des symboles et de règles. Il propose de se reconcentrer sur trois secteurs négligés : le corps, la situation et les intentions.
  • 29. 29Understanding Convolutional Neural Networks for NLP (2015) ConvNetsRéseaux de neurones dits convolutifs, dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Ces réseaux s’appliquaient au départ à la reconnaissance de formes visuelles, et sont aujourd’hui utilisés pour d’autres types de reconnaissance de formes (par ex. les mots d’une phrase).
  • 30. 30 Succès du Deep Learning 2012
  • 31. 31Source schéma : PWC Modèles et bases d’apprentissage
  • 33. 33The mostly complete chart of Neural Networks, explained (2017) Jungle de neurones
  • 34. 34 L’exemple d’AlphaGo… 1. The story of AlphaGo so far ; 2. Google DeepMind’s AlphaGo: How it works
  • 35. 35 Le marché de l’IA  : une réalité industrielle
  • 36. 36 « Take X, add AI » Prendre n’importe quel objet / usage du quotidien, et l’augmenter de capacités cognitives minimales pour que son utilisation se fasse le plus naturellement possible. • reconnaissance de la parole / agents conversationnels • reconnaissance du langage naturel / traducteurs • reconnaissance des visages, des émotions, des silhouettes, des formes, y compris en temps réel • assistants en écoute permanente, expérience ambiante… avec la nécessité de respecter la vie privée des utilisateurs
  • 37. 37 Une prise de conscience qui arrive à point nommé
  • 38. 38 Un monde dans lequel la barrière des langues disparaît ?
  • 39. 39 Titre Les agents conversationnels animés (Catherine Pelachaud) Ma conseillère client est devenue un bot conversationnel
  • 40. 40 Un monde dans lequel les transports sont transparents ?
  • 41. 41 Titre Will Driverless Cars Put the Hotel and Airline Industry in Danger? Camions sans chauffeur aux États-Unis : quels impacts ? alors, comment effectuer la transition ?
  • 42. 42Deep Learning Achievements Over the Past Year (21 décembre 2017) Quelques capacités actuelles des systèmes d’Intelligence Artificielle
  • 43. 43Voir pp74-75 Livre blanc «Datascientists !» (juin 2017) Exploiter des images satellites
  • 44. 44vidéo : AI Smart City Challenge. Image detection and classification 2017 Identifier des objets, y compris en mouvement
  • 45. 45 AI Improves Breast Cancer Diagnoses by Factoring Out False Positives (02/2018) Vignette : AI defeats top doctors in competition (China Daily, 07/2018) Attirer l’attention, sur des anomalies, ou des données prometteuses
  • 46. 46 1. L’intelligence artificielle pour les chantiers du BTP 2. Microsoft shows how AI can make a construction site safer at Build 2017 Augmenter la sécurité et la productivité sur les chantiers
  • 47. 47Lip Reading Sentences in the Wild (article scientifique PDF) Lire sur les lèvres
  • 48. 48https://www.realspeaker.me/ (incubateur IMT Atlantique – Brest) RealSpeaker Solution de transcription multilingue à base d’IA [Hybridation reconnaissance vocale et lecture sur les lèvres]
  • 49. 49On the CLEVR dataset they reached a super-human accuracy of 95.5% (PDF) Raisonner sur des images
  • 50. 50Robots that Learn a new task after seeing it done once Apprendre du premier coup
  • 51. 51One model to learn the all (papier scientifique, PDF) Apprendre plusieurs choses d’un coup
  • 52. 52Neural scene representation and rendering (15 juin 2018) « Imaginer » un monde à partir d’une seule image
  • 53. 53 3 ruptures majeures accélèrent la création & l’intégration des IA
  • 54. 54Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip [mai 2016] L’accès à des ressources de calcul parallèle à bas coût
  • 55. 55 L’accès facilité à des données massives, pouvant servir d’ensemble d’apprentissage
  • 56. 56 Des algorithmes nouveaux (notamment le fameux deeplearning), profitant des deux ruptures précédentes
  • 57. 57 Processeurs+Data+Algos Le tout fourni sur une plate-forme d’innovation en open source, accessible sous forme d’API et bon marché pour les développeurs et les startups, qui utilisent ces algorithmes comme commodités de base pour opérer des transitions majeures dans de nombreux secteurs industriels.
  • 58. 58The Rise Of Artificial Intelligence As A Service In The Public Cloud (février 2018) IA as a service (1/2) • Algorithmes IA à la demande : Amazon ML, Azure ML, Google Cloud ML, IBM Watson… proposent des services de type réseaux de neurones, classifieurs etc. qui opérent directement dans le cloud. Il est nécessaire d’être spécialiste de ces techniques d’apprentissage machine.
  • 59. 59 IA as a service (2/2) • Services IA à la demande : angus.ai, api.ai, craft.ai, IBM Watson, Lambda Labs, recast.ai… offrent selon les cas des services autour du traitement du langage naturel, de la reconnaissance d’images, de l’apprentissage des comportements… Il n’est pas nécessaire d’être spécialiste des technologies mais il importe d’en comprendre les biais et les limites.
  • 60. 60 « Des montagnes de data Nous sommes assis sur des montagnes de données qu’on exploite très peu. Comment faire pour mieux rendre service grâce à ces données ? Comment rendre plus ‘intelligentes’ toutes ces données que nous avons à disposition ? Comment ne pas rester dans le brouillard devant ces masses de données ?
  • 61. 61 Des montagnes de data L’IApermetd’augmenterlavaleurdesdonnées, elle-mêmefonctiondel’usagequ’onenfait. Elle permet d’adapter les décisions à chacun, chacun étant traité singulièrement. Elle permet d’identifier des exceptions, et de modéliser l’incertitude, de la réduire par l’expérience.
  • 62. 62 Les données ne sont rien sans les algorithmes pour les traiter donnée  information  connaissance  sagesse nettoyer - améliorer - classer - apprendre - analyser - prédire - anticiper - protéger - observer - combiner - imaginer - actionner - décider - expliquer - accompagner… Nearest Neighbors Linear SVM RBF SVM Decision Tree Random Forest AdaBoost Naive Bayes Linear Discriminant Analysis Quadratic Discriminant Analysis
  • 63. 63Guide des métiers qui façonnent les transitions vers demain (2017) 0110010001100 0010111010001100001 70+50+33+97+63 70+50+33+97+63 DATA SCIENTISTS! Les métiers qui façonnent les transitions vers demain DATASCIENTISTS! Des nombreux nouveaux métiers : les data scientists
  • 64. 64Rapport « IA & capital humain », BCG / Malakoff Médéric, mars 2018, p14
  • 65. 65Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0 By Youflavio (Own work) L’IA est prédictive. Elle modèl(is)e le futur. Nous devons être très vigilants avec cela.
  • 66. 66 L’intelligence ? la capacité à résoudre des problèmes
  • 67. 67 « IA personnelle : IA qui vous touche IA industrielle : IA qui améliore votre environnement » Nicolas Demassieux, Senior VP @Orange Labs research
  • 68. 68Toutes ces intelligences comptent : cf. Cahier de Veille IA Fondation Télécom Les intelligences ? • intelligence rationnelle, organisationnelle, stratégique… • intelligence émotionnelle… • intelligence créative… • intelligence littéraire… • intelligence spatiale et situationnelle… • intelligence sociale… collective… • intelligence pluri-sensorielle… • intelligence temporelle
  • 71. 71 À lire : L’intelligence des plantes (Stefano Mancuso, Alessandra Viola, 2013) Vignette : L’incroyable blob qui peut fusionner et transmettre son savoir (12/2016) Sans oublier l’intelligence des plantes
  • 72. 72 Réfléchir à l’intelligence des artefacts nous amène à réfléchir à notre propre intelligence, à la manière dont nous l’exerçons, à nos rapports aux autres, aux animaux, au monde…
  • 74. 74Qui a écrit ce poème ? Évaluer l’intelligence • corollaire de la définition de l’intelligence & question ouverte • quotient intellectuel (ne mesure qu’une forme d’intelligence, humaine) et quotient émotionnel • pour les IA (quoique…) : les tests de Turing • et nous, savons-nous reconnaître une IA ?
  • 75. 75 Catégories d’IA • ANI (narrow) : AI faible, spécialisée dans un seul domaine (les échecs, mais nulle en cuisine) • AGI (general) : AI forte, comparable à un être humain, raisonne, résoud, apprend, planifie… • ASI (super) : Superintelligence, plus forte que les humains dans tous les domaines, y.c. créativité, sciences, culture générale, intelligence sociale…
  • 76. « J’ai fait le choix de travailler sur l’IA non pas dans le but qu’elle augmente sa propre « conscience », ce qui, à mon sens, n’a pas grand sens, mais afin qu’elle permette d’accroître la conscience de l’homme : que l’on puisse par exemple, grâce à l’IA, mieux apprécier des textes littéraires, mieux saisir les influences mutuelles, mieux en comprendre la genèse… Cela accroît notre propre intelligence, pas celle de la machine. Jean-Gabriel Ganascia
  • 77. 77 Attention, tout n’est pas IA, et l’IA ne peut pas tout
  • 78. 78Non, deux IA n’ont pas inventé en 2016 une langue indéchiffrable (nov 2016) Notamment…• elles n’ont pas créé une langue interne pour communiquer secrètement • elles ne font pas vraiment la conversation • elles ne savent pas encore vraiment négocier • elles ne lisent pas dans les pensées • personne n’a éteint une « IA hors de contrôle » • … 2018
  • 79. 79image CC by SA Les IA, c’est des maths ? des stats ? de la data avec du machine learning dessus ?
  • 80. 80Promesses et défis de l’Intelligence Artificielle[Olivier Boissier, AFIA] Un cadre conceptuel Socio-technique Interactive Autonome Raisonnement – Décision Apprentissage Incertitude Perception – Vision Données / Connaissances Interopérabilité, Sémantique Intégration de systèmes intelligents Empathie, Émotions Conversation, TALN, Délégation / Adoption / Contrat Partage d'autorité Confiance Normes, Organisations / Gouvernance, Régulation, Renforcement Représentation et raisonnement sur Valeurs, Cultures Lois, Responsabilité Éthique dès la conception, Éthique par raisonnement
  • 81. 81Sky Magic, Live at Mt Fuji Intelligences Artificielles distribuées
  • 82. 82 à droite : iCub, le robot qui agit et apprend comme un enfant à gauche : robot de Boston Dynamics légèrement bousculé Comment les IA apprennent ?
  • 83. 83 Formes d’apprentissage • empreinte et habituation • apprentissage par essai / erreur • apprentissage par l’action • apprentissage par observation / imitation • apprentissage par analogie / par transfert • apprentissage co-actif • apprentissage par instruction • méta-apprentissage
  • 84. 84How Machines Learn: The Top Four Approaches to ML in Business (mars 2018) Types d’apprentissage • apprentissage supervisé (ex.: regression) • apprentissage non-supervisé (ex.: clustering) • apprentissage semi-supervisé • co-apprentissage • apprentissage hétéro-associatif • apprentissage auto-associatif • apprentissage par renforcement • apprentissage profond • apprentissage prédictif
  • 85. 85This AI Selfie Transformation App Can Even Make Mona Lisa Smile (février 2017) par « style transfer »
  • 87. 87Do neural nets dream of electric sheep?
  • 88. 88(image cc by sa) Que manque-t-il aux IA ?
  • 89. 89 Que manque-t-il aux IA ? • une composante émotive • une capacité incarnée • un système de valeurs • l’attention, qui apporte une composante directionnelle aux comportements • des phases de rêve, de cognition libre désincarnée • la possibilité d’expérimenter le monde • la compréhension du sens commun …
  • 90. 90 Des enjeux , des défis & des débats
  • 91. L’IA porte en elle les biais de ses concepteurs Laurence Devillers «
  • 92. 92Image CC by SA Les IA s’expliquent-elles ? Comprend-on comment elles fonctionnent ?
  • 93. 93L’intelligence artificielle va-t-elle rester impénétrable ? [InternetActu 09/2016] L’IA s’explique-t-elle ?
  • 94. 94Lire aussi : «arrêtons de nous faire peur avec les technologies» [AymericPM, juin 2015] Les IA représentent-elles un danger ?
  • 95. 95Encore une fois, les commentaires sur un rapport sur les IA passent à côté de l’essentiel (2018) Un enjeu pris au sérieux The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation, février 2018 Trois domaines de menaces : • digital security, menaces par et sur des ressources numériques • physical security, menaces par et sur des objets matériels • political security, menaces sur la société et le vivre-ensemble Un document qu’il faut prendre le temps de lire.
  • 96. 96Image : NextDayBlinds.com Toutes les IA n’ont pas à ressembler à des êtres vivants
  • 97. 97Should Children Form Emotional Bonds With Robots? (Alexis C. Madrigal, dec 2017) Quels impacts sur le développement (de l’intelligence) des enfants ?
  • 98. 98 Les IA vont-elles prendre notre boulot ? En connaissant mieux leurs différentes intelligences et en sachant mieux les entraîner, les humains pourraient concentrer leurs activités professionnelles sur ce qui caractérise les humains, passer de la réaction à la proposition, et déléguer aux IA le reste…
  • 99. 99Top 5 sectors using artificial intelligence [décembre 2015] Pour prédire l’impact de la robotisation sur nos emplois le fondateur de Kaggle propose que chacun se pose deux questions très simples : Dans quelle mesure cet emploi peut-il être réduit à des tâches répétitives et nombreuses ? Dans quelle mesure nécessite-t-il la gestion de nouvelles situations? [voir vidéo TED : ces jobs que les robots n’auront pas]
  • 100. 100Where machines could replace humans—and where they can’t (yet) [McKinsey July 2016] Coopération
  • 101. 101Rapport « IA & capital humain », BCG / Malakoff Médéric, mars 2018, p26
  • 102. 102 Les IA ne remplacent pas les humains, mais les font progresser des données peu/mal exploitées  information augmentée des processus humains limités  sensoriel assisté des processus métiers peu optimisés  assistance robot  mieux travailler avec un stress moindre & les humains restent seuls à gérer les situations exceptionnelles
  • 103. 103Voir aussi : Face Off: Law Enforcement Use of Face Recognition Technology (février 2018) À propos de Droit & IA• l’évolution du droit en présence des IA droit de la preuve, justice prédictive, analyse & rédaction de contrats, déclenchement automatique d’actions… • quelles responsabilités en cas de dommages dus à une IA ? • un droit spécifique aux IA • des droits spécifiques aux robots et IoT mus par des IA • les professionnels du droit remplacés par des IA • les professionnels du droit augmentés par des IA • vers un accès facilité à la justice
  • 104. 104 Se former autrement • les IA + Big Data facilitent la personnalisation des pédagogies • IA + réalité virtuelle / réalité augmentée : apprentissage dans des serious games, avec des avatars… • IA + robots mécaniques : apprentissage par imitation, quand le robot devient coach • dans un centre d’appel : une IA écoutante des conversations et des mails, qui peut à la fois proposer des nouveaux services en temps réel, et former les conseillers en direct
  • 106. 106Pourquoi la diversité est un enjeu majeur pour l’intelligence artificielle ? Diversité & bienveillance : deux valeurs essentielles dans les équipes développant des IA
  • 107. 107 Flickr CC BY 2.0 // mARTadero Développer une « AI for good », répondant aux grands enjeux actuels
  • 108. 108(image cc by sa) Rendre les IA acceptables Apprendre à vivre avec elles
  • 109. 109 TITRE 6 défis pour les agents conversationnels Les bots sont les nouvelles applications. Ah oui, mais hmm, ils nous écoutent tout le temps, non ? Brrrr… Ces bots conversationnels apprennent de nos comportements, analysent nos émotions… Il faut les « élever » avec bienveillance
  • 110. 110 Construire des tiers-lieux orientés IA : les « CogLab »
  • 111. 111Hub FranceIA : Association pour la promotion de l’IA en France Réfléchir et agir au sein du Hub France IA
  • 112. 112 TitreAllons un peu plus loin…
  • 113. 113 Titre Arrêtons de parler d’intelligence artificielle, parlons d’intelligence étendue ! (novembre 2017) IA : une définition qui évolue (comme celle des big data) (élaborez la vôtre)
  • 114. 114 Titre (image cc by sa) Les Intelligences Artificielles, notre prochaine évolution ?
  • 115. 115 Réparer les vivants... par la robotique et l’intelligence artificielle (sept 2017) Source image : eksobionics.com Exosquelettes & cyborgs
  • 116. 116Colloque du 7 octobre 2017, organisé par l’IERHR. Livre des actes ici. À lire : actes du colloque « Robotique et santé mentale »
  • 117. 117Rééducation fonctionnelle assistée par robot humanoïde (IMT Atlantique) Robot d’assistance au kyné
  • 118. 118(image Wall Street Journal) Prolonger la qualité de la vie
  • 119. 119Un jouet pour aider les enfants autistes Associer toutes les intelligences
  • 120. 120 Titre (image extraite de Ex Machina, 2015) Demain, un corps qui s’hybride…
  • 121. 121 Titre Dispositif expérimental par le CRI, 2015 Apprenons à nous mettre « dans la peau des autres »…
  • 122. 122 Titre Plaidoyer pour un transhumanisme positif La guerre coopération des intelligences «En faisant disparaître la compétition, la concurrence, et les autres mécanismes qui ont poussé l’humanité dans les méandres de l’individualisme, les technologies pour l’hyperhumain lui permettront de développer des dimensions aujourd’hui inhibées, comme la coopération, le partage, le respect, la solidarité, la fraternité, l’empathie, l’altruisme… »
  • 123. 123 Éloge des IA La nature des IA souhaitables est aujourd’hui claire. Ce seront des formes d’intelligence nouvelles, créées par l’humain et se créant elles-même, accompagnant l’humanité dans son quotidien, de manière bienveillante et bénéfique. Prendre conscience des limites des IA tout en admirant leurs réalisations, et dépasser les craintes et les peurs qu’elles peuvent susciter, c’est se donner toutes les chances de préparer un monde d’intelligences artificielles bienveillantes avec lesquelles évoluer.
  • 124. 124Détails sur medium.com/@AymericPM L’impérieuse nécessité d’apprendre à mieux se connaître
  • 125. 126 That’s all, folks ! Thx. contact : @AymericPM // www.nereys.fr
  • 126. Docteur en Sciences Cognitives (entre autres) Aymeric Poulain Maubant @AymericPM https://medium.com/@AymericPM/ http://www.nereys.fr/ Aymeric.PoulainMaubant@nereys.fr 128