Une intelligence artificielle qui analyse le passé pour prédire l’avenir. Le co-directeur de la recherche chez Microsoft et une chercheuse israélienne ont mis en commun leurs efforts pour concevoir un logiciel pouvant anticiper l’avenir à partir de l’analyse de données. Projet intéressant mêlant histoire, mathématiques et informatique. Kira Radinsky est une chercheuse au Technion, qui n’est autre que l’Institut israélien de technologie. Eric Horvitz co-dirige le laboratoire de recherche de Microsoft situé à Redmond. Dans la publication intitulée Mining the Web to Predict Future Events, les deux chercheurs décrivent la méthode utilisée pour parvenir à prévoir des événements à venir à partir d’une base de données contenant les faits historiques marquants de ces vingt-deux dernières années.
Une base de données riche en information Les deux chercheurs se sont appuyés sur les archives du New York Times de 1986 à 2007 et sur plusieurs bases de données en ligne. Certaines entreprises utilisent déjà ces méthodes Ces sujets vous intéresseront aussi : La science qui veut prédire les crimes. C’est une anecdote que les responsables de la police de Los Angeles, le célèbre LAPD, aiment à raconter. Il y a quelques années, alors qu’un ouragan filait vers la Floride, le numéro un mondial de la grande distribution, Walmart, décida d’envoyer dans les supermarchés de cet Etat des stocks supplémentaires… de Pop-Tarts à la fraise.
Quel rapport avec l’ouragan ? Les programmes d’analyse de Walmart avaient détecté qu’en cas de catastrophe naturelle, les clients achetaient davantage de ces gâteaux fourrés. Et quel rapport avec le LAPD ? La police de la Cité des anges a voulu imiter Walmart en se dotant d’un programme d’analyse lui permettant d’envoyer, non pas des biscuits à la fraise, mais des agents là où se produiront les futurs crimes et délits… La prédiction des crimes s’apparente de moins en moins à de la science-fiction mais on ne peut s’empêcher de la rapprocher du film de Steven Spielberg Minority Report (adapté de la nouvelle éponyme de Philip K. Riot : ce logiciel vous espionne et prédit votre comportement. Un outil baptisé Riot (Rapid Information Overlay Technology) a été placé sur le devant de la scène par The Guardian dimanche dernier. Le quotidien a également proposé une vidéo qui date de 2010 pour illustrer le potentiel de ce moteur de recherche.
C’est le géant américain Raytheon (5e société la plus importante dans le monde) qui est le père de cet outil. Ce dernier est destiné à la défense américaine et permet d’analyser toutes les données en provenance des réseaux sociaux (Foursquare, Twitter, Facebook…). Riot référence donc toutes vos vidéos, vos photos, vos coordonnées et connaît aussi tous vos amis et vos déplacements. Ce logiciel est puissant et fait un peu peur, car votre vie privée n’est plus personnelle. Les résultats sont tellement impressionnants qu’il réussit à détrôner Google dans le domaine du pistage.
Il connaît toute votre vie Riot a donc la capacité de savoir où vous serez tel jour et à telle heure. Une pratique légale Présentation de Riot Vous avez aimé cet article ? Predicting the Future By Mining Online News and Other Web Data. Researchers have created software that predicts when and where disease outbreaks might occur based on two decades of New York Times articles and other online data. The research comes from Microsoft and the Technion-Israel Institute of Technology. The system could someday help aid organizations and others be more proactive in tackling disease outbreaks or other problems, says Eric Horvitz, distinguished scientist and codirector at Microsoft Research.
“I truly view this as a foreshadowing of what’s to come,” he says. “Eventually this kind of work will start to have an influence on how things go for people.” The system provides striking results when tested on historical data. Horvitz says the performance is good enough to suggest that a more refined version could be used in real settings, to assist experts at, for example, government aid agencies involved in planning humanitarian response and readiness. There’s already a small market for predictive tools.
Microsoft prédit l'avenir grâce à un logiciel qui analyse le passé. Le journal Technology Review édité par le MIT indique que des chercheurs de Microsoft et de l'Institut israélien de Technologie Technion ont mis au point un logiciel censé prédire les catastrophes futures, grâce à une analyse du présent et des évènements passés. Le système a été "nourri" par 22 années d'archives du New York Times, de 1986 à 2007, et exploite de nombreuses autres sources tirées du web. En particulier, le système utilise DBpedia, qui structure les informations de Wikipédia sous forme de base de données exploitable, WordNet, qui permet de comprendre le sens des mots anglophones, et OpenCyc, une autre base de données de connaissances diverses.
En tout, 90 sources seraient ainsi compilées. "Dans des tests impliquant des prévisions de maladies, violences et un nombre significatifs de morts, les avertissements du système étaient corrects entre 70 et 90 % du temps", indique le MIT. En soit, ces travaux n'ont rien de surprenant ni d'inédit. Après le test de Turing… le test d’Unreal Tournament. Par Rémi Sussan le 06/11/12 | 3 commentaires | 1,958 lectures | Impression Lors d’une récente compétition, deux bots ont réussi à se faire passer pour des humains auprès de juges qualifiés.
Le test de Turing est-il finalement obsolète ? Non, rassurez-vous. Car la compétition en question n’était pas le le fameux “Loebner Prize” (qui récompense les meilleurs “bots conversationnels” (dont nous avons récemment parlé), ni le test celui de Turing. En fait, il s’agissait du Botprize aux ambitions beaucoup plus modestes. Le New Scientist nous explique que les deux bots vainqueurs ont bluffé leur public en recourant largement à l’imitation. Le premier, Mirrorbot, observait en temps réel le comportement des avatars humains et se calquait sur eux. UT^2, réalisé au Neural Networks Research Group de l’université d’Austin au Texas, employait une stratégie différente. Neurobot présentait en effet une caractéristique qui suscitait l’intérêt. Projet de recherche impressionnant. Rémi Sussan. Reverse-engineered Twitter algorithm can predict trending topics before they happen.
Researchers at MIT say they've found an algorithm that can tell what's going to be trending on Twitter hours before it happens, opening the door to modeling other kinds of data. Twitter's trending topics — the ones shown on its home page — are selected automatically, based on total number of tweets and a jump in how often a topic is mentioned. But Associate Professor Devavrat Shah and student Stanislav Nikolov say that by building a statistical model based on a sample set of 400 topics, they can tell with 95 percent accuracy whether or not a topic will end up trending. In tests, topics can be predicted an average of an hour and a half before they trend, with some predicted up to four or five hours beforehand. 95 percent accuracy, an average of an hour and a half beforehandWhile this development could be used to optimize advertising linked to topics on Twitter, Shah also thinks it could also be used to predict other things that update at regular intervals.
How to identify and predict human activities from video. The Mind’s Eye program will automate video analysis — recognizing current behavior, interpolating actions that occur off-camera, and predicting future behavior (credit: Carnegie Mellon University) A video shows a woman carrying a box into a building. Later, it shows her leaving the building without it. What was she doing? Carnegie Mellon University’s (CMU) Mind’s Eye program is creating intelligent software that will recognize human activities in video and predict what might happen next. It will also flag unusual events and deduce actions that may be occurring off-camera. Automating the time-consuming job of viewing and interpreting video images will speed intelligence-gathering, improve monitoring, and provide new tools for research.
Recognizing and predicting human activity in video footage is a difficult problem. Soon Security Cameras Will Be Predicting Your Next Move. Géolocalisation: un monde à découvrir | Baromètre multiple-media.com. Au départ, il y a eu les signaux de fumée. Pendant des siècles, marins et voyageurs utilisaient la navigation céleste. Puis vint le compas magnétique. À l’ère moderne, le rythme s’accélère : triangulation radio et GPS par satellite, GPS pour autos, téléphones intelligents avec GPS intégré, applications géolocalisées, jeux, réseaux sociaux… Les scientifiques disent aujourd’hui que s’ils disposaient de suffisamment de données sur les déplacements passés d’une personne, ils pourraient prédire son emplacement futur avec une précision de 96,6 % (Wall Street Journal). La question se pose : quelles sont les implications de la géolocalisation pour les entreprises actives sur le Web?
La réponse est à la fois simple et inspirante : la géolocalisation permet aujourd’hui d’afficher dans un site Web – en temps réel – un contenu personnalisé en fonction de l’emplacement de l’usager, de son historique de navigation et de son profil sociodémographique. Tendances de géolocalisation A. B. Commerce + mobiles. Tracking Down an Epidemic’s Source. Pedro C. Pinto, Patrick Thiran, and Martin Vetterli Published August 10, 2012 Epidemiologists often have to uncover the source of a disease outbreak with only limited information about who is infected. Mathematical models usually assume a complete dataset, but a team reporting in Physical Review Letters demonstrates how to find the source with very little data. Their technique is based on the principles used by telecommunication towers to pinpoint cell phone users, and they demonstrate its effectiveness with real data from a South African cholera outbreak.
A rumor can spread across a user network on Twitter, just as a disease spreads throughout a network of personal contacts. To address this problem, Pedro Pinto and his colleagues at the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL) developed a model based on the standard network picture for epidemics. –Brian Jacobsmeyer Brian Jacobsmeyer is the science writing intern at APS. Un algorithme qui met à mal la rumeur !
Web et rumeur sont devenus intimement liés. La propagation des on-dits se fait à une vitesse folle et il est extrêmement compliqué de l'arrêter, tout comme de retrouver le responsable, l’élément déclencheur. Ce temps semble pourtant révolu ! C’est un chercheur portugais qui est à l’origine de cette découverte, en effet, au sein de l’Ecole polytechnique fédérale de Lausanne, notre homme a concrétisé un algorithme permettant de déterminer l’origine d’une information. Tel le saumon qui remonte la rivière, l’algorithme va de lien en lien jusqu’à la source originelle. Si par exemple une rumeur se propage entre 500 membres, en étudiant 15 à 20 contacts, le dispositif retrouvera l’auteur du ragot.
Pedro Pinto est donc un mathématicien de génie, et d’autant plus puisque son système ne s’arrête pas aux potins du web … Il est également capable de trouver l’origine d’une épidémie ou d’un attentat. Les autorités du monde entier pourraient d’ailleurs se damner pour posséder un tel logiciel. Un algorithme développé à l’EPFL retrouve la source des rumeurs. Un chercheur du Laboratoire de communications audiovisuelles de l’EPFL a développé une méthode pour remonter à la source d’une information sur un réseau, en n’écoutant qu’un nombre restreint de membres. L’algorithme créé par Pedro Pinto et dont les détails paraissent aujourd’hui dans la revue Physical Review Letters, est susceptible de trouver de très nombreuses applications. Il permettrait ainsi par exemple de retrouver l'auteur d'une rumeur circulant entre 500 membres d'un même réseau, en observant les messages de 15 à 20 contacts seulement.
Mais le système a aussi des débouchés en médecine et en sciences forensiques. Computer analysis predicted rises, ebbs in Afghanistan violence. Highway checkpoint in Afghanistan (credit: U.S. Department of Defense/Wikimedia Commons) Researchers at Bitly Inc. have used WikiLeaks data from incident reports to predict which which areas of Afghanistan would experience more violence in 2010 and which would have less, and how much the level of violence went up or down, the Los Angeles Times reports. The project is part of a growing movement to understand and predict episodes of political and military conflict using automated computational techniques. The availability of huge amounts of data combined with steady increases in computing power has prompted experts to bring the rigor of objective quantitative analysis to realms that were once considered fundamentally subjective, including literature and the study of social groups. “The model we employed is both complex and simple,” said Guido Sanguinetti, an expert in computational sciences at the University of Edinburgh in Scotland and the study’s senior author.
Un algorithme permet aux smartphones d'indiquer où vous serez dans 24 heures. Lundi 13 août Mobiles et PDA - 13 août 2012 :: 22:38 :: Par Rénald Des chercheurs de l’université de Birmingham ont mis au point un algorithme qui, intégré dans un smartphone, permet de prédire où vous serez dans 24 heures avec une précision élevée. Si les données de tracking GPS des smartphones permettent de savoir où vous étiez, elles ne disent pas où vous serez.
Des chercheurs britanniques ont pourtant développé un algorithme utilisant ces données qui peut prédire vos déplacements à venir. Les chercheurs Mirco Musolesi, Manlio Domenico et Antonio Lima de l’Université de Birmingham ont gagné le Nokia Mobile Data Challenge 2012 pour leurs travaux. Les données de tracking GPS collectées par les smartphones sont riches d’enseignements mais elles sont relatives aux déplacements passés. Il arrive dès lors à prédire les déplacements futurs avec une précision et un taux de réussite élevés. Le .pdf de l’article publié se trouve sur research.nokia.com. (source) Un algorithme pour identifier l'origine d'une rumeur ou d'un crime. Les épidémiologistes et les policiers vont disposer d'un nouvel outil. Un chercheur portugais de l'Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), en Suisse, a mis au point un système mathématique qui permet d'identifier l'origine d'une information circulant sur un réseau, par exemple une épidémie ou un attentat.
L'EPFL annonce vendredi 10 août que le chercheur Pedro Pinto, qui travaille pour le Laboratoire de communications audiovisuelles, a mis au point un système "qui pourrait s'avérer un précieux allié" pour ceux qui doivent mener des enquêtes criminelles. Mais aussi, plus simplement, pour ceux qui recherchent l'origine d'une information sur la toile.
Pedro Pinto explique : "Grâce à notre méthode, nous parvenons à remonter à la source de tous types d'informations circulant dans un réseau, et ce en n'écoutant qu'un nombre restreint de membres. " Retrouver l'origine d'une épidémie Le chercheur a testé son système pour retrouver l'origine d'une maladie infectieuse en Afrique du Sud. WikiLeaks permet de prédire les attaques des insurgés ! Court Rules That Cops Can Track Your Phone's Location With No Warrant. Des chercheurs anticipent les déplacements des utilisateurs à partir des données mobiles. Google saura où vous allez.