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Intelligence Artificielle

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Intelligence Artificielle 1 Inria Facile. Intelligence Artificielle 2 Inria facile. Le temps de l'intelligence artificielle est-il venu ? Algorithmes et Intelligence Artificielle (IA) L'on parle de plus ou plus souvent d'algorithme et l'Algorithmique est étudiée au collège et au lycée.

Algorithmes et Intelligence Artificielle (IA)

Mais qu'est-ce qu'un algorithme ? A quoi cela sert-il ? Assistants vocaux, enceintes connectées, reconnaissance faciale, autant d'outils dont le fonctionnement est basé sur des algorithmes. Et quand ces algorithmes ont la particularité d’être conçus de sorte que leur comportement évolue dans le temps, en fonction des données qui leur sont fournies (machine learning), on parle d'intelligence artificielle. Mais quand c'est l'IA qui conduit la voiture, ou un robot tueur qui prend la décision de tir, ce sont aussi des questions éthiques pas simples qui se posent. Qu'est-ce qu'un algorithme ? Première définition Le mot « algorithme » vient du nom du savant persan Al-Kharezmi (IXe siècle). « Un algorithme, c'est simplement une méthode, explique Gérard Berry, professeur au Collège de France. 40 à 70 % des ordres passés lors des transactions financières le sont par des algorithmes.

Ce robot peut-il se faire du mal ? Apprentissage automatique et biais : Impacts et solutions - IBM-France. Share this post: Quel est l’impact des biais et quels sont les moyens de les éliminer des modèles d’apprentissage automatique ?

Apprentissage automatique et biais : Impacts et solutions - IBM-France

Un biais est un préjudice en faveur ou à l’encontre d’une personne ou d’un groupe, ou une chose considérée comme inéquitable. Mais à mesure que l’apprentissage automatique devient une partie intégrante de nos vies, la question est maintenant de savoir s’il peut être biaisé ? Dans cet article, nous allons creuser cette question, son impact, et examiner les moyens d’éliminer les biais des modèles d’apprentissage automatique.

L’apprentissage automatique s’est révélé très prometteur pour le pilotage de voitures sans conducteur, le diagnostic précis du cancer par radiographie et la prédiction financière basée sur des données historiques (pour n’en citer que quelques-uns). La question du biais L’application Google Photos permet la classification d’images par identification des objets qu’elles contiennent. Un dernier exemple est le chatbot Tay de Microsoft, sur Twitter. TOUT COMPRENDRE À L'IA - Dossier #33 - L'Esprit Sorcier.

Class'Code IAI : Humains et IA ! (fonctionne sous chrome) Les mathématiques de l'intelligence artificielle - Inria. La révolution de l’intelligence artificielle - Découverte. Intelligence artificielle et cognition : les grands enjeux de société.

IA par Science 4 all

Une entreprise nomme un robot à son conseil d'administration. Non seulement les robots risquent de remplacer les travailleurs.

Une entreprise nomme un robot à son conseil d'administration

Désormais, ils les dirigent. Une société hongkongaise, Deep knowledge venture (DKV), spécialisée dans les investissements en capital risque (notamment dans le domaine médical), a nommé le 13 mai à son conseil d'administration un logiciel. Appelé Vital (Validating investment tool for advancing life sciences), il aura pour mission d'analyser les données relatives aux sociétés dans lesquelles DKV envisage d'investir. Un sixième membre du CA Physiquement, l'algorithme ne pourra évidemment pas siéger au conseil d'administration. Le logiciel, développé par la société britannique Aging analytics, est en effet capable selon ses inventeurs de "décider" de manière totalement indépendante.

Minimiser le risque d'erreurs Un responsable de DKV, Dmitry Daminskiy, se réjouit ainsi sur les colonnes du site Beta Beat: Les relations difficiles entre l’Intelligence Artificielle et les Neurosciences. L’Intelligence Artificielle (IA) s’est construite sur une opposition forte entre connaissances et données.

Les relations difficiles entre l’Intelligence Artificielle et les Neurosciences

Les neurosciences ont tout d’abord fourni des éléments confortant cette vision avec la description de deux formes de mémoire, traitant respectivement de connaissances et de données. Les neurosciences ont ensuite décrit des interactions fortes entre ces deux formes de mémoire et ont suggéré que ces interactions permettent une cognition plus robuste et plus performante. De son coté, l’IA a pâti des limitations résultant de la dualité stricte entre connaissances et données. Pour autant, les chercheurs en IA restent trop souvent bloqués sur ces conceptions initiales et peinent à intégrer les mécanismes suggérés par les neurosciences. Ils se privent ainsi de pistes d’évolution prometteuses et d’un dialogue fertile avec ce domaine... Une première version de cet article est parue en octobre 2019 sur le site The Conversation France.

IA symbolique et numérique Liaisons. L'algorithme de Facebook renforce les stéréotypes sexistes. Les plateformes en ligne proposent aux annonceurs publicitaires un ciblage très fin des internautes afin que les publicités qui s’affichent sur leurs écrans correspondent le mieux possible à leur profil.

L'algorithme de Facebook renforce les stéréotypes sexistes

Les géants du numérique utilisent pour cela des algorithmes très puissants, mais totalement opaques. Grâce à des fonds récoltés auprès de Journalismfund.eu, l'organisation à but non lucratif AlgorithmWatch a lancé une étude, en partenariat avec plusieurs médias européens dont la cellule investigation de Radio France, et la Radio télévision suisse (RTS), afin d’observer le fonctionnement des algorithmes de Facebook et Google. Une approche basée sur des stéréotypes L'expérience a consisté à payer ces deux plateformes pour qu’elles mettent en avant des offres d'emplois. Les journalistes ont ensuite observé à quels profils d'internautes ces annonces sponsorisées étaient montrées. Il est alors apparu que Facebook s'appuie surtout sur les images pour décider à qui montrer la publicité. Cnil rapport garder la main web. Informatique et intelligence artificielle.