Intelligence Artificielle (AI) : Fonctionnements et Champs d’applications


AI, Enjeu stratégique, facteur de société aux potentialités illimitées © Gred Altmann – Pixabay.com

 

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Intelligence Artificielle (IA) : Fonctionnements et Champs d’applications


 

  • les progrès et les convergences entre le capacités de calcul et l’accessibilité des données permettent l’accélération de la recherche sur les champs de l’Intelligence Artificielle.
  • Les potentialités concernent les acteurs et les puissances privés et publics ainsi que les particuliers.
  • Les champs d’application actuels de l’IA sont vastes et elle pourra accomplir demain des choses très étonnantes….
  • L’intelligence artificielle protège contre la fraude, programme des procédures médicales, facilite le service à la clientèle, aide à choisir des émissions de télévision et à tenir sa maison propre…
  • Plusieurs disciplines scientifiques sont mobilisées : mathématiques, informatique, algorithmie, sciences cognitives, neurobiologie…
  • L’IA pose aussi des questions éthiques.

 

Définition de l’Intelligence Artificielle (IA ou AI)


 

  •  Ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine.
  • 4 grandes « classes de technologies de traitement de problèmes » sont intégrées dans l’IA.
    1. Traitement du langage naturel.
    2. Perception visuelle (détection et reconnaissance des formes) qui devrait être élargie aux autres perceptions sensorielles (sons, odeurs, textures…)
    3. Raisonnement (analyse).
    4. Apprentissage.
  •   Intelligence Artificielle / Apprentissage automatique (machine learning) / Apprentissage profond (deep learning).
    • Ces notions souvent confondues ne sont pas équivalentes, mais imbriquées :
      • L’Intelligence Artificielle englobe le machine learning, qui lui-même englobe le deep learning.
    • L’Intelligence Artificielle peut englober d’autres types de briques logicielles, comme les moteurs de règles...

 

Histoire de l’Intelligence Artificielle


 

  • 1949. Warren Weaver produit un mémorandum sur la traduction automatique des langues suggérant qu’une machine pourrait exécuter cette tâche jugée comme relevant typiquement de l’intelligence humaine.
  • Octobre 1950. Alan Turing se demande si une machine peut penser dans l’article « Computing Machinery and Intelligence ».
    1. Turing propose une expérience dite test de Turing visant à trouver à partir de quand une machine deviendrait consciente. Il développe son idée dans plusieurs forums, dans une conférence à la BBC…
  • 1956. Eté. Les pionniers de l’Intelligence Artificielle assistent a conférence au Dartmouth College.
  • 1956. Issac Asimov publie son roman Les Cavernes d’acier /The Caves of Steel.
    1. 2ème ouvrage du Cycle des Robots.
    2. Un robot androïde, R. Daneel Olivaw, indiscernable des êtres humains par son apparence physique, est doté d’un cerveau positronique.
    3. Il possède également les capacités de raisonnement et de logique, mais les sentiments lui sont étrangers…
  • Années 1960. La recherche se fait principalement aux États-Unis.
    1. Université Stanford sous l’impulsion de John McCarthy.
    2.  MIT sous l’influence de Marvin Minsky.
    3. Université Carnegie-Mellon avec Allen Newell et Herbert Simon.
  • D’autres pionniers.
    1. Université d’Édimbourg avec Donald Michie.
    2. Chine et Japon avec le projet ordinateurs de cinquième génération du gouvernement.
    3. France avec le pionnier Jacques Pitrat
  • Années 6070. Augmentation considérable de la puissance de calcul.
  • Années 80. Développement de l’apprentissage automatique. Renaissance du connexionnisme. L’ordinateur réussit à déduire des règles à suivre seulement en analysant des données.
  • Années 90. Des algorithmes dits apprenants sont créés et préfigurent les futurs réseaux de neurones : apprentissage par renforcement, machines à vecteurs de support
  • Mai 1997. L’ordinateur Deep Blue réussit à battre le champion du Monde Garry Kasparov au jeu d’échecs lors d’un match revanche de six parties.
  • Web 2.0. Le big data et de nouvelles puissances et infrastructures de calcul permettent à certains ordinateurs d’explorer des masses de données sans précédent ; c’est l’apprentissage profond / deep learning  dont l’un des pionniers est le français Yann Le Cun.
  • Années 2015. 4 défis sont lancés à l’IA.
    • La perception visuelle.
    • La compréhension du langage naturel écrit ou parlé.
    • L’analyse automatique du langage.
    • La prise de décision autonome.
  • L’enjeu est alors de produire et organiser des données nombreuses et de qualité : corrélées, complètes, qualifiées (sourcées, datées, géoréférencées…), historisées…
    • La capacité déductive et de généralisation pertinente d’un ordinateur, à partir de peu de données ou d’un faible nombre d’évènements, est un autre objectif, plus ambitieux encore..
  • 20102016, Investissements décuplés atteignant une dizaine de milliards de dollars en 2016.
  • 2014. Google achète Deepmind , la plus grande entreprise de recherche sur l’IA, qui ne deviendra rentable qu’en 2021.

 

Technologies de Rupture et enjeux


 

Course à la donnée

  • Les données sont considérées comme le carburant de l’IA.
    1. Images, textes, sons, couleurs…
    2. Publiques, privées…
  • Collecte.
    1. Modes de collectes  : mesures physiques, réseaux sociaux, enquêtes, services de géolocalisation…
  • Stockage. Supports locaux ou Cloud.
  • Traitement.
    1. Circulation. Utilisation…
  • Les courses aux données sont confrontées de plus en plus à la géopolitique de la donnée avec notamment la reterritorialisation des informations initiée par la Russie.
  • Un cloisonnement de l’internet se profile avec la Chine qui s’est donnée pour vocation de devenir le leader mondial en matière d’IA d’ici 2025.

 

Algorithmie

  • Algorithmes tournant jusqu’à des millions de fois.

 

Hardware

  • Près de 70 ans d’évolutions très rapides avec des exponentielles.
  • Capacités de stockage – Capacités de calcul…

 

Réalisations de l’Intelligence Artificielle


 

  • L’IA est sollicitée dans plusieurs types de fonctions.
    1. Aide aux diagnostics.
    2. Aide à la décision.
    3. Résolution de problèmes complexes. Ex. Allocation de ressources.
    4. Assistance pour des tâches dangereuses ou exigeant une extrême précision.
    5. Automatisation de tâches.
  • Plusieurs dispositifs fonctionnent ensemble ou séparément.
    1. Dialogue automatique. Se faire comprendre tout en parlant à la machine.
    2. Traduction automatique. En temps réel ou très légèrement différé.
    3. Traitement automatique du langage naturel.
    4. Raisonnement automatique.
    5. Partitionnement et classification automatique.
    6. Composition musicale automatique.
    7. Reconnaissance de formes, des visages et la vision en général.
    8. Fusion de données par l’intégration automatique d’informations provenant de sources hétérogènes,
    9. Emotion artificielle (travaux de Rosalind Picard)…

 

Champs d’applications de l’Intelligence Artificielle


 

  • Il n’y a pas vraiment de limites ou de sujets interdits mais certains domaines montrent de réelles avancées.

 

Armées – Polices

  • Systèmes de commandement et d’aide à la décision.
  • Gestion de systèmes de drones.
  • Les Etats-Majors utilisent de plus en plus l’IA.
  • Prévention des crimes et délits.
  • Outils de prédiction des crimes à partir des données préalablement existantes qui ont des objets de controverses.

 

Art

  • Fin des années 1980. Des artistes veulent donner un comportement autonome à leurs œuvres.
    1. Les Français Michel Bret, Edmond Couchot et Marie-Hélène Tramus sont des pionniers avec des œuvres comme La Plume et Le Pissenlit (1988), La Funambule (2000), animée par un réseau de neurones.
    2. 1993. L’Américain Karl Sims, en partenariat avec la société Thingking Machines, crée Genetic Images, machines incorporant des algorithmes génétiques.
    3. Début des années 1990. Le couple franco-autrichien Christa Sommerer et Laurent Mignonneau crée de nombreuses œuvres dans le champ de la vie artificielle. Ex.  Interactive plant growing (1992),  A-Volve (1994)
    4.  Le Français Florent Aziosmanoff propose de considérer que l’emploi de l’IA dans l’art donne naissance à une nouvelle discipline d’expression le Living art.
    5. 2009,. Grégory Chatonsky utilise des réseaux récursifs de neurones pour générer la musique du groupe fictif Capture.
      1.  2022. L’artiste produit Internes, 1er roman en langue française co-écrit avec une intelligence artificielle.
    6. Joseph Ayerle publie la vidéo d’art  Un’emozione per sempre 2.0, dans laquelle il met en scène une représentation virtuelle de l’actrice Ornella Muti virtuelle, recréée par une intelligence artificielle.
    7. La société de vente aux enchères Christie’s met en vente le tableau Portrait d’Edmond de Belamy réalisé par une intelligence artificielle à l’aide de réseaux antagonistes génératifs.
      1. La peinture est signée par la formule mathématique à l’origine de sa création (« Min (G) max (D) Ex [log (D(x))] + Ez [log(1-D(G(z)))] »
      2.  L’œuvre est vendue pour 350 000 dollars.
      3. La vente constitue une reconnaissance du GAN-isme (l’abréviation de Generative Adversarial Networks / réseaux antagonistes génératifs, mouvement artistique utilisant l’IA dans la création d’une œuvre picturale.
    8. 2022. Le logiciel d’intelligence artificielle DALL-E  crée des images à partir de descriptions textuelles.

 

Banques et Finances

  • Octroi d’un crédit.
    1. Vérification de données fournies.
    2. Récupération et traitement automatisés.
      1. Ex. Score FICO.
    3. Systèmes de trading algorithmique, trading à haute fréquence.

 

Design – CAO

  • La Conception Assistée par Ordinateur utilise des algorithmes d’optimisation.
  • 2019. Philippe Starck lance ainsi la A.I.chair développée en collaboration avec la société Autodesk.

 

Domesticité – Jardinage

  • Robots employés de maison accomplissant des tâches de domotique
  • Robots de Jardins, de piscines, de sécurité…

 

Droit

  • Objectif de prédire les décisions de justice, d’aider à la décision et de trancher les cas simples.
  •  Plusieurs startups, spécialisées dans ce créneau, créent le domaine de la legaltech.

 

Internet

  • Cette page est notamment analysée par le Crawler de Google Analytics qui analyse les comportements de lecture sur le web.

 

Industrie

  • Très nombreuses applications des systèmes intelligents.
    1. Ex. Systèmes de maintenance prédictive, avec des gains de performance notamment grâce à une détection des problèmes de production en amont.

 

Jeux-Vidéos

  • L’IA permet notamment d’animer des personnages non-joueurs de jeux vidéo conçus pour servir d’opposants, d’aides ou d’accompagnants lorsque des joueurs humains ne sont pas disponibles ou désirés.
    1. Différents niveaux de complexité sont développés, d’une simple assistance à un comportement complexe imitant (ou dépassant) les meilleurs joueurs humains.

 

Journalisme

  • Des robots libèrent les journalistes de tâches de veille, de bâtonnage de dépêches, de la vérification de fake news.
  • 2020.  La Corée du Sud propose la toute première animatrice télé virtuelle.

 

Logistique et Transports

  • Gestion de la chaîne logistique (supply chain) ou des problématiques de livraison telle celle du dernier kilomètre.
  • Utilisation dans le domaine des transports en commun afin de faciliter la régulation et la gestion du trafic au sein de réseaux de plus en plus complexes.
    1. Ex. système UrbanLoop en cours d’étude dans la ville de Nancy.
  • Problème du voyageur de commerce ou l’algorithme de Dijkstra
  • Google Maps utilise des systèmes d’IA en milieu urbain afin de compenser la réflexion du signal GPS sur les immeubles avoisinant ou pour cartographier des zones où peu d’informations sont disponibles.
  • Programmes de recherche en voiture autonome :
    • Google à travers sa filiale Waymo.
    • L’entreprise française Navya.
    • Tesla

 

Médecine – Santé

  • Diagnostics et Diagnostics automatisés.
  • 2018. Google DeepMind, filiale de Google spécialisée dans la recherche avancée en IA publie les résultats d’une expérimentation permettant de détecter les maladies oculaires.
    1. Les résultats indiqueraient que l’IA le fait avec une marge d’erreur plus faible que les ophtalmologues.
    2. 2019. La France crée le Health Data Hub afin de simplifier et encadrer l’utilisation des données de santé.
    3. Plusieurs systèmes intelligents ont été utilisés pour lutter contre la pandémie de Covid-19, notamment avec le superordinateur Fugaku 415-PFLOPS.

 

Robotique

  • Robots et I.A. sont étroitement liés.
    1. Perception de l’environnement (objets et visages).
  • La question de l’interface Homme-Robot est un sujet majeur.
    1. Les robots, toujours plus nombreux et performants, évoluent dans le monde dynamique et social des humains et doivent échanger avec eux de façon satisfaisante.
    2. Réciproquement le regard porté par les humains  est l’objet d’études avancées.
    3. Google Home travaille fortement ce secteur.

 

Utilisations dans les jeux

 

Go, Echecs… © Frédéric Bisson/ Flickr – Geralt Altman et Piro . Pixabay.com

  • Jeux de Société.
    • Bridge.
    • Echecs.
    • Go.
    • Jeopardy !
    • Othello.
    • Poker…
  • Jeux Vidéos.

 

Règlementations, cadrage et évolutions en cours


 

Limites des technologies de Rupture © Gerd Altmann – Pixabay.com

© OpenClipartVectors – Pixabay.com

 

Les espoirs et les enthousiasmes

 

Les critiques et les inquiétudes

  • Maîtriser la technologie.
  • Faire face aux enjeux sociétaux.
  • Enjeux environnementaux.
  • Questions éthiques.

 

Les questions relatives au travail

  • Travail à la demande.
  • Micro-Travail.
  • Travail-Social en réseau.

 

Les évolutions prochaines

  • Prévoir les « progrès » ou « évolutions » de l’IA dans les prochaines décennies.
    1. Dates auxquelles l’IA sera « supérieure » aux humains.
    2. Conduite de camions, de voitures, d’avions, de navires…
    3. Fonctions militaires et policières…
    4. Fonctions universitaires…
    5. Fonctions médicales :
      1. diagnostiquer, opérer, soigner, surveiller…
      2. Bio technologies..
  • Implications sociales.
    1. Recrutement.
    2. Formations.
    3. Contrats.
    4. Modes de travail.
    5. Modes d’échanges.
    6. Modes de paiement…
  • Implications créatives.
    1. Ecrire, peindre, dessiner, sculpter, composer…
  • Implications commerciales.
    1. Fixation des prix.
    2. Produits standards et produits/Services ultra personnalisés…
    3. Marketing et Etudes de marchés.
  • Implications sécuritaires.
    1. Structure mafieuses.
    2. Sécurité des personnes et des biens.
  • Implications juridiques et judiciaires.
  • Implications politiques.
    1. Contrôles fiscaux et sociaux.
    2. Fonctionnement des partis, syndicats…
    3. Opinions, Sondages, Votes, Elections.
    4. Rôle et composition des assemblées.
    5. Formatage des élus et des des électeurs.
    6. Communication politique…

 

Livres et Publications liés à Intelligence Artificielle


 

2019. L’intelligence Artificielle Pour Les Nuls. John-Paul Mueller – Luca Massaron. Editions First Interactive.

 

2019. L’intelligence artificielle n’existe pas. Luc Julia. Editions First.

  • Parcours d’un inventeur français, qui à l’âge de 9 ans avait déjà construit un robot pour faire son lit et a ensuite été l’un des deux créateurs de Siri

 

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