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Veille technologique IA. L'Intelligence artificielle a des super-pouvoirs de cybersécurité... 60 ans après sa création. L’Intelligence Artificielle (IA) fascine et ses applications dans le monde réel, notamment en entreprise, sont bien loin de la science-fiction. L’infrastructure IT des entreprises à l’avenir sera donc modelée par l’IA. La reconnaissance automatique est désormais bien établie pour la détection des fraudes, et des développements sont en cours pour créer des algorithmes qui identifieront les menaces que les cerveaux humains et les mécanismes de sécurité traditionnels échouent à reconnaitre. Cela va des séquences pour découvrir les comportements anormaux pouvant révéler un logiciel corrompu, aux techniques de l’IA qui analysent les comportements de l’utilisateur afin d’empêcher les accès interdits aux données ou au système. un outil de cyberdéfense La sécurisation de l’entreprise et de ses données contre les cyber-attaques est devenue un impératif.

Une brève histoire de l’IA et de la sécurité en entreprise L’IA n’est pas un concept nouveau. L’avenement des réseaux intelligents. IBM Espace actualités - 2016-09-08 Les serveurs Linux IBM conçus pour satisfaire aux exigences des applications de type Intelligence Artificielle, Deep Learning et analytique - France. Paris - 08 sept. 2016: IBM (NYSE: IBM) révèle aujourd'hui une série de nouveaux serveurs conçus pour aider à accélérer les applications cognitives et à améliorer le rendement des datacenters. Dotée d’une nouvelle puce, la gamme Linux incorpore les innovations de la communauté OpenPOWER qui offre des niveaux de performance supérieurs et une meilleure efficacité comparé à n’importe quel serveur x86.

Ces 3 nouveaux systèmes sont une extension du portefeuille de serveurs Linux d'IBM co-developpés avec les membres de la fondation OpenPOWER. Des tests préliminaires avec Tencent, l'un des plus grands fournisseurs de services internet du monde basé en Chine, ont montré qu'un cluster de nouveaux serveurs Power d'IBM étaient capables d'exécuter une charge de travail consommatrice de données 3 fois plus rapidement que l'ancienne infrastructure x86. D'autre part, ce résultat a été atteint tout en réduisant de deux tiers le nombre total de serveurs utilisés. IBM reconstitue un cerveau « numérique » de rongeur avec 48 puces neuromorphiques. L’été dernier, IBM levait le voile sur sa puce neuromorphique développée dans le cadre du programme de recherche SyNAPSE (pour Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) lancé en 2008 et financé par la Darpa. Baptisée TrueNorth, cette puce bioinspirée vise à reproduire dans le silicium un réseau de neurones artificiels.

Au total, Big Blue avait réussi à intégrer un million de neurones artificiels et 256 millions de synapses sur une puce de 4,3 cm. Les chercheurs avaient même réussi à interconnecter 16 puces TrueNorth. Selon un article du magazine Wired, daté du 17 août dernier, les équipes d’IBM sont parvenues à un nouveau record en assemblant 48 puces neuromorphiques, regroupant au total 48 millions de neurones artificiels, soit à peu près le nombre de neurones que l’on retrouve dans le cerveau d’un rongeur.

Ces 48 puces neuromorphiques regroupent 48 millions de neurones artificiels, soit à peu près le nombre de neurones que compte un cerveau de rongeur. Intelligence Artificielle, une menace pour la sécurité informatique ? – Club Freelance – mission pour freelance informatique. La sécurité informatique est devenu l'enjeu principal d'un secteur en constante évolution. Les autoroutes de l'information sont certes bien équipées en matériels et logiciels elles n'en restent pas moins extrêmement vulnérables aux malfaisants de tous horizons.

Gouvernements, terroristes, bandits et autres malintentionnés disposent de plus en plus de moyens pour créer des brèches même au sein des systèmes les plus verrouillés. Mais malheureusement même la menace évolue. Ce sont désormais des machines qui s'attaquent aux machines grâce à l'emploi de logiciels d'intrusion très sophistiqués basés sur l'intelligence artificielle. Leurs algorithmes basés sur le machine learning détectent vite les défauts des cuirasses mais la réponse elle aussi devient automatique. Comme dans quasiment tous les secteurs de l'activité humaine l'intelligence artificielle est en passe de devenir à la fois une question sécuritaire, sociétale et financière ainsi que sa réponse. Plus d'articles: Confiez votre sécurité à l'intelligence artificielle. Face aux nouvelles formes d'attaque informatique, de nouvelles stratégies de sécurité s'imposent.

En exploitant des technologies d'intelligence artificielle, il devient possible de stopper non seulement les menaces existantes, mais aussi celles qui vont exister dans le futur. Les signatures ne suffisent plus. Alors que les menaces informatiques sont de plus en plus nombreuses et complexes, les approches classiques affichent leurs limites et les antivirus ne parviennent plus à suivre le rythme. Grâce à une technologie basée non pas sur une base de signatures ou une analyse comportementale, mais sur un modèle mathématique, il devient possible d’empêcher une menace connue ou inconnue de s’exécuter. François Baraër est ingénieur avant-vente chez Dell EMC. Derniers articles: Tags: Technologie, Sécurité. Comment l'intelligence artificielle va complètement transformer la sécurité informatique. En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies afin de réaliser des statistiques d'audiences et vous proposer une navigation optimale, la possibilité de partager des contenus sur des réseaux sociaux ainsi que des services et offres adaptés à vos centres d'intérêts.

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La meilleure arme dans la cyber-sécurité L'IA n'est pas un concept nouveau. Tweeter Partager. Deep learning, big data, réseaux de neurones... pourquoi l’intelligence artificielle revient-elle maintenant. S’il y a un réel renouveau des recherches sur l’intelligence artificielle (IA) et des peurs qu’elles suscitent, c’est que bien des choses ont changé, comme l’apparition de nouvelles technologies d’apprentissage automatique (machine learning), la démocratisation de moyens de calculs puissants, l’accès à des données massives (big data)... Sans parler ses progrès enregistrés dans la conception et la fabrication de puces électroniques qui imitent le fonctionnement du cerveau. Des géants — historiques comme IBM ou récents comme Google et Facebook — sont bien décidés à intégrer toutes ces avancées technologiques pour développer des applications qui vont de la médecine à la robotique, en passant par les fonctions d’assistants numériques personnels, les réseaux sociaux… Avec le grand retour de l’IA, un autre terme revient lui aussi sur le devant de la scène : le réseau de neurones.

Ces logiciels, qui imitent le fonctionnement du cerveau, ont eux aussi une longue histoire. Thierry Lucas. Introduction aux techniques de base pour l'intelligence artificielle. Pour certains d'entre vous, la perspective de programmer un jour une IA pour des jeux de société/stratégie en tour par tour n'est pas totalement étrangère à votre apprentissage d'un langage de programmation. Pourtant, d'autres priorités ayant pris le dessus, vous avez différé vos réalisations dans ce domaine. Sans toutefois vous en désintéresser définitivement. Plusieurs facteurs peuvent contribuer à expliquer la persistance de votre enthousiasme : Cet article s'appuie sur vos acquis en algorithmie pour aborder quelques techniques élémentaires de l'IA. J'ai volontairement limité le niveau algorithmique au strict minimum, non seulement afin de rester lisible par tous, mais aussi pour mieux introduire les modules d'ordre supérieur, une technique de modélisation très prometteuse pour l'intelligence artificielle.

À bien des égards la généricité sur les modules me paraît une démarche aussi naturelle que la généricité sur les types. L'IA a deux ennemis : IV-A. Ça n'est pas terminé. VII-A. Hilary Mason: An Introduction to Machine Learning with Web Data - O'Reilly Media. AlchemyAPI - Transforming Text Into Knowledge. MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory. Futurist: We'll someday accept computers as human.

Futurist Ray Kurzweil spoke Monday at the South By Southwest Interactive conference. Ray Kurzweil, the acclaimed inventor and futurist, believes that humans and technology are merging Kurzweil on portentous sci-fi fears about computers: "I don't see it as them vs. us"He spoke to a crowd of more than 3,000 at the South by Southwest Interactive conference Austin, Texas (CNN) -- Any author or filmmaker seeking ideas for a sci-fi yarn about the implications of artificial intelligence -- good or bad -- would be smart to talk to Ray Kurzweil. Kurzweil, the acclaimed inventor and futurist, believes that humans and technology are blurring -- note the smartphone appendages in almost everyone's hand -- and will eventually merge. "We are a human-machine civilization. Everybody has been enhanced with computer technology," he told a capacity crowd of more than 3,000 tech-savvy listeners Monday at the South by Southwest Interactive conference.

Neuro Evolving Robotic Operatives. Neuro-Evolving Robotic Operatives, or NERO for short, is a unique computer game that lets you play with adapting intelligent agents hands-on. Evolve your own robot army by tuning their artificial brains for challenging tasks, then pit them against your friends' teams in online competitions! New features in NERO 2.0 include an interactive game mode called territory capture, as well as a new user interface and more extensive training tools. NERO is a result of an academic research project in artificial intelligence, based on the rtNEAT algorithm. It is also a platform for future research on intelligent agent technology. The NERO project is run by the Neural Networks Group of the Department of Computer Sciences at the University of Texas at Austin .

To learn more about NERO , check the About page and the illustrative videos . To try out NERO , download the game binary and run the tutorial. A Non-Mathematical Introduction to Using Neural Networks. The goal of this article is to help you understand what a neural network is, and how it is used. Most people, even non-programmers, have heard of neural networks. There are many science fiction overtones associated with them. And like many things, sci-fi writers have created a vast, but somewhat inaccurate, public idea of what a neural network is. Most laypeople think of neural networks as a sort of artificial brain. Neural networks would be used to power robots or carry on intelligent conversations with human beings. This notion is a closer definition of Artificial Intelligence (AI), than neural networks.

Neural networks are one small part of AI. The human brain really should be called a biological neural network (BNN). There are some basic similarities between biological neural networks and artificial neural networks. Like I said, neural networks are designed to accomplish one small task. The task that neural networks accomplish very well is pattern recognition. A Simple Example. OVERVIEW OF NEURAL NETWORKS. This installment addresses the subject of computer-models of neural networks and the relevance of those models to the functioning brain. The computer field of Artificial Intelligence is a vast bottomless pit which would lead this series too far from biological reality -- and too far into speculation -- to be included. Neural network theory will be the singular exception because the model is so persuasive and so important that it cannot be ignored. Neurobiology provides a great deal of information about the physiology of individual neurons as well as about the function of nuclei and other gross neuroanatomical structures.

But understanding the behavior of networks of neurons is exceedingly challenging for neurophysiology, given current methods. Nonetheless, network behavior is important, especially in light of evidence for so-called "emergent properties", ie, properties of networks that are not obvious from an understanding of neuron physiology. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Intelligent Machines: The truth behind AI fiction. Image copyright Thinkstock Artificial intelligence (AI) is the science of making smart machines, and it has come a long way since the term was coined in the 1950s.

Nowadays, robots work alongside humans in hotels and factories, while driverless cars are being test driven on the roads. Behind the scenes, AI engines in the form of smart algorithms "work" on stock exchanges, offer up suggestions for books and films on Amazon and Netflix and even write the odd article. But AI does not have the greatest public image - often due to sci-fi films that display dystopian visions of robots taking over the world. Over the next week, the BBC will be looking into all aspects of artificial intelligence - from how to build a thinking machine, to the ethics of doing so, to questions about whether an AI can ever be creative. For many, the only reference point they have for AI comes from films. The all-knowing machine Image copyright ALAMY/IBM Hal is perhaps the most famous AI turned bad. The killer robot. What is artificial intelligence? Synthetic intelligence. Synthetic intelligence (SI) is an alternative term for artificial intelligence which emphasizes that the intelligence of machines need not be an imitation or any way artificial; it can be a genuine form of intelligence.[1] John Haugeland proposes an analogy with simulated diamonds and synthetic diamonds—only the synthetic diamond is truly a diamond.[1] Synthetic means that which is produced by synthesis; combining parts to form a whole, colloquially, a man-made version of that which has arisen naturally.

As defined, a "synthetic intelligence" would therefore be man-made, but not a simulation. The term was used by Haugeland in 1986 to describe artificial intelligence research up to that point,[1] which he called "good old fashioned artificial intelligence" or "GOFAI". Sources disagree about exactly what constitutes "real" intelligence as opposed to "simulated" intelligence and therefore whether there is a meaningful distinction between artificial intelligence and synthetic intelligence.

A Robot With A Simple Form of Consciousness. Synopsis A year ago, researchers endowed the walking robot Hector with a simple form of consciousness. Their new research goes a step further and enables Hector to see himself as others see him. Summary Both biologists are involved in further developing and enhancing walking robot Hector’s software. The robot is modelled after a stick insect. Scientists have developed a prototype for self-replicating robots. Deep Learning for AI. Deep neural network program recognizes sketches more accurately than a human. Artificial intelligence program that learns like a child. Google’s artificial intelligence mastermind responds to Elon Musk’s fears. How to Make a Mind. Zuckerberg and Musk invest in brain-building AI firm. MIT Spinoff Funded $143M to Create Sentient Computers.