Intelligence Artificielle Tout ce que vous Vouliez Savoir sans Oser le Demander


IA Intelligence Artificielle, Tout ce que vous Vouliez Savoir sans Oser le Demander. Bienvenue dans une Vie sous Algorithmes et Intelligence Artificielle.

Demain des algorithmes décideront ils pour nous. L’Intelligence artificielle gérera-t-elle notre vie de la naissance au décès ? Et d’autre part, et c’est important,  l Intelligence artificielle sera-t–elle un outil « autoritaire » qui permettra de contrôler en permanence tout les humains?

l’étude récente «iLife» de l’agence de communication BETC Digital menée auprès de plus de 12 000 adultes dans 32 pays, nous révèle que, 56 % des Millénials dans le monde, pensent que l’intelligence artificielle sera bénéfique pour la société, ils sont seulement 33 %, en France, 53 % aux états unis et 89 % en Chine. 48 % des Prosumers mondiaux pensent eux que l’intelligence artificielle sera un fer de lance du progrès ils sont seulement 39 % en France , 40% aux états unis et 70% en Chine.  La Chine qui vise la première place du monde de l’IA en 2025, est semble-t-il la plus enthousiaste.

Start Up  (USA) Intelligence Artificielle spécialisée Banques (Et, nous on ne se prend pas au sérieux)

Tout d’abord condamnons tout ces prophètes qui ne cessent d’employer ce buzzword clickbaits qu’est l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle n’est pas intelligente, car elle est tout simplement trop artificielle. La machine n’égale pas encore l’humain, car la machine ne comprend pas le problème, alors que l’humain lui grâce à des expériences conscientes liées à la causalité de ses actions, est capable lui de faire des synthèses. L’intelligence artificielle se concentre elle sur un seul  domaine d’activité, et n’a aucune pluridisciplinarité, et bien sur, elle n’a aucune sensibilité. L’apprentissage automatique permet à un logiciel d’induire des règles, et de recracher des probabilités, mais tout cela est très limité car sans l’indispensable compréhension . L‘intelligence artificielle se nourrit bien sur de ce que l’on lui apporte, mais rappelons le elle n’est pas doter de cette compréhension qui permet à nous humains de prêter attention, d’avoir conscience, et d’analyser le problème dans son contexte, et, cela fait la différence.

D’autre part, chaque invention générant des effets collatéraux, la question aujourd’hui n’est pas de savoir si l’IA est bonne, mais de savoir si la sagesse des hommes sera suffisante pour évaluer et maîtriser les éventuelles conséquences négatives.

l’IA c’est tout d’abord un « buzz word » qui nous est servi à longueur de journée par beaucoup de marketeurs et autres leaders d’opinion, pour nous montrer qu’eux, ils maîtrisent et utilisent intensément les algorithmes et l’IA

En fait on devrait plutôt parler d’intelligence augmentée ou d’utilisation très intensive de data ou  « dataisme » ou « infobésité ». Mais tout d’abord qu’est-ce que l’Intelligence artificielle ?

Définition :

On peut résumer l’IA à un système, des logiciels ou algorithmes qui traiteront des taches qui ne peuvent être traitées par l’humain pour des questions de coûts de délais ou de qualités.

IA ou Intelligence augmentée, permet avant tout de répertorier de très nombreux faits, actions, et engagements,  et d’analyser les interactions entre différentes sollicitations, les corréler et d’en tirer des enseignements qui déboucheront sur une réaction une adaptation ou une prévision.

IA ou Intelligence augmentée est à la fois descriptive c’est-à-dire qu’elle analyse ce qui c’est déjà produit, mais est aussi prédictive c’est-à-dire qu’elle exploite l’existant et en tire des enseignements qui permettant d’anticiper un événement . l’IA est en fait la corrélation de technologies, de sciences dures, et de neurobiologie computationnelle permettant d’imiter certaines fonctions dites cognitives.

L’IA permet avant tout de gérer un colossal volume de données. Plus la quantité d’expériences est importante plus le modèle est performant, plus le niveau de fiabilités de la prédiction augmente.

La seule Différence entre l’Humain & l’IA ou Intelligence augmentée, c’est donc cette capacité de Stockage d’informations qui est quasiment illimitée pour les systèmes, et bien sur la différence de puissance et rapidité de calcul entre l’humain et l’IA ou Intelligence augmentée

Applications marketing de l’IA

Le marketing est de loin le domaine qui tire le plus de profits substantiels des possibilités générées par l IA

L’IA par son impressionnant volume de data, est l’outil support par excellence des actions marketing L’IA amène des solutions pour toutes les problématiques liées au Ciblage, à  l’acquisition, à l’analyse d’audience,  à la segmentation, au scoring, et à la fidélisation.

Grâce aussi à ses analyses comportementales corrélées,  l’IA permet surtout de meilleures prédictions comportementales. Enfin, par sa rapidité de traitement, elle permet, un marketing prédictif donnant souvent une longueur d’avance par rapport aux concurrents.

Enfin, et c’est important, l’IA est capable d’identifier les appétences naturelles des consommateurs. Les entreprises peuvent alors développer un marketing de préconisation suggérant les produits qui conviennent à un moment donné. Les entreprises vous proposeront donc demain l’achat d’un produit ou d’un service éventuellement nécessaire, alors que vous n’avez pas encore pris conscience de ce besoin.

De surcroît et cela est important l’I.A. permettra la généralisation de la « tarification dynamique » en fait l’individualisation des prix. Les VTC utilisent déjà le critère « offre et demande » non autorisé au taxis. Critère qui peur faire passer le prix de la course Paris vers Charles de Gaulle de 40 à 70 euros. Rien n’interdit demain d’ajouter comme critère de prix, vos revenus, votre localisation,vos habitudes d’achats,la météo, avec l’I.A. les critères individualisation sont infinis!

Qu’est-ce que Deep Learning

Le Deep Learning ou réseaux de neurones artificiels s’inspire du cerveau humain, pour apprendre aux machines à apprendre, ce segment assez ancien de l’I.A. voit ses recherches évoluées rapidement grâce aux nouvelles puissances de calcul.

Une des applications du Deep Learning c’est la traduction

Un marché mondial annuel de 40 milliards de dollars. Nombreux sont ceux qui ont abandonné Google translate à cause de ses incohérences comiques ou de ses contresens. Malgré cela,  nous espérons tous avoir demain une oreillette capable de faire de la traduction instantanée. Dans ce domaine, la révolution a commencé en 2000 avec  la méthode dite de « word embedding » ou espace virtuel incluant tout les mots d’une langue. Mots disposés ensuite en fonction du nombre de cohérences d’apparitions. Pendant  longtemps les sources de traductions automatiques ont été alimenté par  les transcriptions des séances du Parlement Européen ou de l’ONU. L’augmentation des bases de données de data était censé augmenter la qualité des traductions. Mais, en résumé, face à Google et ses 10 millions de contributeurs qui participent à la traduction d’un milliard de mot par jour, c’est le NMT de l’allemand Deepl filiale du traducteur en ligne Linguee, qui c’est distingué. Voir : https://www.deepl.com/fr/translator Cela, à cause du fait que Google se réserve comme d’habitude un droit d’utilisation sur le texte traduit.

Montréal Le 6e Hub de l’I.A dans le Monde. 

On ne peut pas parler de Deep Learning  sans parler de ce Hub qu’est Montréal, hub qui concentre de brillants chercheurs.

Le Deep Learning ou réseau de neurones ou technologie qui permet donc aux robots ou ordinateurs de reconnaître des sons , des images et peut être un jour des émotions,fut d’abord le rêve dans les années 50, du concepteur du Percepton, l’américain Frank Rosenblatt, dont j’ai déjà parlé dans un de mes posts L’idée fut reprise longtemps après par le britannique Geoffrey Hinton récemment embauché par Google, il entraîna dans son projet, son élève le français Yann LeCun  recruté Facebook.  Ceux ci furent rejoint par le Canadien Yoshua Bengio diplomé deMc Gill et du MIT un autre pionnier de la recherche sur les réseaux de neurones artificielles  ou deep learning Yoshua Bengio dirige aujourd’hui le laboratoire qu’il a créé le MILA qui  compte 200 chercheurs.

Il faut admettre que le Deep Learning basé sur des probabilités qui semblent être aléatoires pour des profanes et qui est prévisible pour des professionnels est entrain de supplanté le courant traditionnel de l’Intelligence artificielle. On pourrait faire un parallèle avec « l’espérance mathématique » (bien connu des joueurs de poker) qui correspond à la somme des valeurs possibles d’une variante aléatoires, chaque valeur étant multipliée par sa probabilité d’occurrence. Cela m’amène aussi à faire un parallèle avec le monde médical et particulièrement le monde pharmaceutique. On pourrait donc comparer les black boxes du Deep Learning aux médicaments. On ne sait pas comment ils guérissent mais les process de tests nous permettent de mesurer leurs efficacité ainsi que les effets secondaires. 

Applications médicales de l’IA

Le médical est vraisemblablement le 2e secteur d’activités à bénéficier de l’IA . Grâce à ses exponentielles bases de données, l’IA permet de développer une approche prédictive et donc de diagnostiquer plus rapidement les pathologies.

En étant à l’écoute permanente des signaux faibles, elle permet aussi l’accompagnement médical de pathologies chroniques et améliore la prévention des risques dits secondaires ou collatéraux. Cela permet donc d’agir très en amont et de réduire les coûts médicaux.

Enfin l’IA a déjà fait ses preuves en micro-instrumentalisation ou robotisation ainsi qu’en radiologie grâce aux « CAD » (systèmes d’aide au diagnostic) qui détectent ou caractérisent les lésions. Le taux de reconnaissance par l’IA des mélanomes est déjà  supérieur 95% à celui des spécialistes 89% Il permet aussi d’éviter les « faux positifs » conduisant à des opérations inutiles.

Autres possibilités de ces logiciels surpuissants, les bases de données nourries par le séquençage génétique, des téraoctets pour un seul individu. Grace au profil génétique et signature d’une seule tumeur, les médecins peuvent maintenant prescriront des traitements personnalisés  qui répondent mieux au traitement, limitent les effets secondaires, et, augmentent les chances de survie. Cela fut confirmé sur les patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire porteuses de la mutation BRCA. Des résultats prometteurs sont attendus pour le cancer de la prostate. L’IA grâce à la comparaison des données d’un malade avec celle d’un grand nombre de patients suivis, est plus amène que l’humain  de distinguer des anomalies ou mutations. L’intelligence artificielle a besoin de data, la Chine a de l’avance grâce à la taille de sa population. La France est un peu en retard, douze plateformes de séquençage devraient être lancées. Le plan France médecine 2025 ou Health Hub qui devrait répertorier le génome de milliers de malades chaque année. Cela devrait permettre de rattraper un peu ce retard, mais monter de telles bases de données reste un véritable challenge.

Applications industrielles et services de l’IA.

Toutes les industries performantes sont robotisées. Les robots sont déjà connectés et bardés de capteurs. L’IA permet surtout grâce à ses bases de données d’améliorer les performances, d’anticiper les pannes et de faire des économies de maintenance.

Nombre de Robots pour 10.000 salariés. A notre connaissance, la Corée est aujourdhui leader .

La seule question qui se pose aujourd’hui est donc de savoir si les Robots de demain, permettront grâce à l’IA,  de simuler le raisonnement et le comportement humain.

Si il est un autre domaine ou l’arrivée de l’IA devrait être déterminante, c’est la mobilité et les transports, dont la voiture autonome. Cela devrait contribuer à réduire  l’empreinte énergétique. Néanmoins il faut aussi noter l’effet négatif de la consommation d’énergie des services numériques.

l’industrie logistique verra elle son modèle d’exploitation évoluer d’actions réactives à un paradigme proactif et prédictif, ce qui devrait  apporter une meilleure compréhension, une baisse des coûts et une robotisation des des activités de back-office

La révolution que l’on peut attendre dans l’industrie, c’est que certaines tâches répétitives qui ne pouvaient être traitées par l’humain à cause des coûts, des délais de production ou des problèmes de stabilité de qualité ou perfection du banal puissent être traitées par « la machine ». Enfin, on imagine mal le nettoyage des lieux publics, des bureaux ou les tâches ménagères révolutionnés par l’IA.

On ne devrait donc pas rencontrer de révolution dans l’industrie, mais seulement une amélioration continue des performances des Robots précurseurs en IA.

Dans les services, hormis les activités administratives, les banques et autres services financiers qui ont déjà fait le saut de l’IA depuis longtemps pour certains ,  il est assez difficile d’identifier les tâches aléatoires non répétitives qui pourraient être améliorées et traitées par l’IA.

Application Recrutement de l’IA: Celle ci est aujourd’hui discriminante et misogyne, à lire: 

http://bernard-jomard.com/2018/09/10/lintelligence-artificielle-est-elle-discriminante-et-misogyne/

Enfin que sont les GAN Generative Adversarial Networks

On ne peut pas parler de l’IA sans évoqué les GAN ou réseaux antagonistes génératifs. DeepMind, Nvidia  et Google Brain Travaillent sur ce sujet de générer des images d’animaux, de tumeurs ou de … lorsque le nombre de data ‘est pas suffisant. Ces GAN dont le but est de générer des données, sont constitués de réseaux de neurones, le big data est son carburant. Is commencent par des valeurs aléatoires et ajustent leurs calculs au fil de leurs travaux. Jusqu’à très récemment des humains validaient les résultats des GAN, cela fut remplacer par la création de deux réseaux de GAN, le générateur et le discriminateur. Le générateur va produire de la data,ou images, pour nourrir un algorithme,et le discriminateur va juger lui si la data ou image respectent les règles. Le role du générateur étant de duper le discriminateur. En résumé tout cela pourrait nous amener à perdre la capacité de distinguer le réel ou la vérité par rapport aux données générées par l’Intelligence artificielle.

Ou sont situées les Start Up de L’intelligence Artificielle dans le monde.

D’après le Fonds Asgard on en retrouve : 1.393 aux USA, 383 en Chine, 362 en Israël, en 245 en Grande Bretagne, 131 au Canada, 113 au Japon, 109 en France, 106 en Allemagne, et 82 en Inde, Suède 55, Finlande 45, Corée du Sud 42,  Espagne 39, Singapour 35,

Enfin ou se former en IA en France

Tout d’abord il faudrait une définition précise de l’IA. Est-ce de la Robotique, de l’apprentissage automatique, de la cybersécurité ou de la data science?

Microsoft a ouvert deux écoles, une l’année dernière à Paris qui forme 24 élèves, une deuxième devrait ouvrir cette année à Montpellier.

Télécom et Polytechnique on crée un master en commun en « data sciences » l’X offre aussi un master en commun avec HEC. http://www.hec.fr/Grande-Ecole-MS-MSc/Programmes-diplomants/Doubles-diplomes-en-admission-directe/MSc-Data-Science-for-Business-Joint-Degree-with-Ecole-Polytechnique/Points-cles

Il semblerait d’après le site , http://www.trouvermonmaster.gouv.fr que près de 1.800 étudiants aient faits un master IA l’année dernier. Il faut aussi consulter le hub France IA  qui donne de bonnes informations sur les futurs Instituts Interdisciplinaires de l’IA (3IA).

Conclusion

En sciences ou commence la science fiction. La super Intelligence artificielle ou Artificial  General Intelligence AGI est l’héritière du Golem, un être artificiel de la Prague cabalistique du XVI e siècle, un Golem se rapprochant de dieu.Le transhumaniste Phd en mathématiques Ben Goertzel à créé ce courant de pensée qu’est l’AGI est persuadé que bientôt la machine aura envie d’apprendre à apprendre et à devenir autonome. L’évolution de l’IA étant imprévisible, personne ne peut savoir ou en seront les neurones artificielles dans 5 ans. 

En résumé, globalement est-ce que demain ce sont les machines qui décideront pour nous dans ce monde « infobèse ». La machine gérera-t-elle certaines de nos tâches quotidiennes, serons-nous guidés et conditionnés par les suggestions des algorithmes, vraisemblablement. Néanmoins,  après certaines dérives de méga entreprises transnationales, le libre arbitre devrait reprendre progressivement le dessus, faisons confiance à l’intelligence humaine.

ETI Grands Comptes, Vous souhaitez une analyse polymathe et décalée, ou développer l’Intelligence Artificielle dans votre entreprise , me contacter: b.jomard@goldman-consulting.com

A Lire :

On ne parle pas assez de la révolution 5G qui n’est pas une évolution de la 4G 

http://bernard-jomard.com/2019/02/24/guerre-commerciale-acte-ii-huawei-et-la-5g/

Biais de l’IA dans les recrutements et Discriminations. 

http://bernard-jomard.com/2018/09/10/lintelligence-artificielle-est-elle-discriminante-et-misogyne/

Lire sur Avenir des GAFA

https://bernard-jomard.com/2019/04/29/les-gafa-sont-ils-dangereux/

Start up entre rêves et réalitéhttp://bernard-jomard.com/2017/07/18/influenceur-start-up-digital-numerique/

Le marketing d’influence digitale : http://bernard-jomard.com/2018/03/23/quest-ce-que-le-marketing-dinfluence-digitale-en-2018/

Influenceurs marketing, comment s’y retrouver : http://bernard-jomard.com/2017/06/19/choisir-influenceur-influencer-marketing-instagram-facebook/

Article déjà publié dans Forbes  & X autres médias Europe, Canada, etc .. : 

Bienvenue Dans Une Vie Sous Algorithmes Et Intelligence Artificielle