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Intelligence artificielle et algorithmes

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Le mythe de l’IA surhumaine. On ne présente plus Kevin Kelly (@kevin2kelly), qui fut le premier rédacteur en chef de Wired et auteur de nombreux ouvrages sur la technologie.

Le mythe de l’IA surhumaine

Son dernier livre, The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future cherche à déterminer les technologies qui nous influenceront le plus au cours des 30 prochaines années. Kelly ne pouvait manquer d’intervenir dans le débat actuel sur l’avenir de l’IA et sur les inquiétudes que cette dernière suscite actuellement, notamment autour du thème de la « superintelligence » et la possibilité que nos créations technologiques dépassent leurs parents humains et précipitent dans le meilleur des cas, une Singularité nous entraînant vers un paradis technologique, ou, dans le pire, notre extinction.

Ce que prouve son long texte dans Backchannel, c’est qu’on peut être enthousiaste de la technologie sans pour autant souscrire aux mythes les plus influents dans les milieux du numérique. Voici, selon lui, ces cinq postulats : Lecture critique de « À quoi rêvent les algorithmes » À quoi rêvent les algorithmes, Nos vies à l’heure des big data, Dominique Cardon, La république des idées - Seuil, Octobre 2015.

Lecture critique de « À quoi rêvent les algorithmes »

Le travail de Dominique Cardon apparaît à la fois d’une grande nécessité, et souffrant de plusieurs défauts. L’auteur focalise son discours et notre attention sur les algorithmes sans chercher à donner de définition de ce qu’il considère comme tel. Cette imprécision dans les concepts le conduit à faire des raccourcis qui fragilisent son argumentation. Ce livre ne parle pas des algorithmes mais d’outils informatiques.

Il est vrai que les outils informatiques sont constitués de programmes, qui implémentent des algorithmes. L’informatique n’est pas Internet. À l’heure où d’importantes discussions sont en cours à propos des programmes à introduire dans l’enseignement secondaire sur l’informatique, il est important de faire entendre cette différence. Malgré les réserves que j’ai pu avancer, je crois que l’auteur fait ici une alerte importante. O21 : « La transparence des algorithmes relève des droits civiques » Selon quels critères fonctionnent les systèmes de recommandation personnalisée ?

O21 : « La transparence des algorithmes relève des droits civiques »

Google classe-il les résultats de recherche de façon neutre ? Les algorithmes sont partout dans notre vie quotidienne numérique, déterminant ce que l’on voit sur les plates-formes d’achat en ligne, les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche. Et il est crucial de comprendre les mécanismes à l’œuvre, et de s’assurer qu’ils respectent les intérêts des consommateurs comme les droits des citoyens, explique Nozha Boujemaa, spécialiste de la science des données. Pour ce faire, cette directrice de recherche à l’Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria), a été chargée en décembre 2016 de lancer la plate-forme TransAlgo pour la transparence et la responsabilité des algorithmes et des données, dans la foulée de la loi pour une République numérique. A quels problèmes le projet TransAlgo entend-il apporter une solution ? Prenons les systèmes de recommandation. L'apprentissage profond : une révolution en intelligence artificielle - Informatique et sciences numériques (2015-2016) - Yann LeCun - Collège de France - 04 février 2016 18:00.

Jusqu’où les machines peuvent-elles apprendre ? Le mercredi c’est futur/s.

Jusqu’où les machines peuvent-elles apprendre ?

Qu’un ordinateur identifie des photos. On y est. Qu’il reconnaisse tout seul des objets, sans aucun apprentissage humain, on y est aussi. Que votre assistant personnel, sur votre téléphone, vous parle comme une vraie personne, et connaisse vos préférences pour vous guider, ça arrive. Tout ça grâce au deep learning, ou apprentissage profond.

Jusqu’où les machines peuvent-elles apprendre ? Et nous avons la chance et le privilège pour évoquer ces sujets d’accueillir une sommité dans ce domaine : Antoine Bordes. Visionnez le film CNRS Images dont l'archive du jour était tirée : Communication homme-machine (1996) Références musicales : Le titre du jour :“Personal computer” par Silicon Générique du début : "Music to watch space girls by" par Leonard Nimoy Générique de fin : "Bergschrund" par DJ Shadow. Intervenants.