Ce n’est pas un mythe, les robots vont détruire des emplois dans tous les secteurs. La fin du travail tel que nous le connaissons est pour demain.
Il faut s'y préparer. Grâce aux robots et à l’intelligence artificielle, l’industrie revient s'installer aux Etats-Unis et le fera peut-être demain en France. Les robots faisant le travail des ouvriers chinois, les constructeurs automobiles pourront produire en masse des voitures autonomes électriques, les groupes de technologies pourront fabriquer des organes artificiels qui augmenteront considérablement la santé et l’espérance de vie, nous aurons accès à une énergie non polluante en grande quantité et les imprimantes 3D répondront à nos besoins presque immédiatement.
CHAP6. Le Deep Learning pas à pas : les concepts (1/2) Des labos de R&D à la vie quotidienne L’image ci-contre vous rappelle bien quelque chose ?
On dirait…, mais oui, c’est la Nuit étoilée de Van Gogh ? Une Nuit étoilée où le Golden Gate Bridge remplace cependant le village bucolique de Saint Remy-de-Provence. Groupe TF1 - Ingénieur(e) Big Data en alternance - JOB DATING H/F. Informations générales Référence Description du poste.
Spécialiste machine learning, H/F - Emploi étudiants avec l'Etudiant.fr. L'intelligence artificielle au service du client - Business Intelligence. Premier opérateur hôtelier au monde, le groupe Accor propose à ses clients une gamme étendue de marques dans 92 pays.
Un géant qui vend plus de la moitié de ses nuitées via ses canaux de distribution. Pour améliorer son efficacité commerciale, le français innove en faisant appel à une personnalisation en temps réel de ses offres. Depuis plusieurs années, nous avons mis en place des outils multi-marques. Nous avions ainsi 240 millions de visiteurs sur le site en 2012, plus de 12 millions sur nos applications mobiles et un programme de fidélité de 13 millions de membres.
Content personalization Archives - Spotify just dove deep into machine learning personalization - Last week, Spotify introduced the ability for playlists to adjust to your activity.
Put another way, Spotify has created playlists that adjust to your personal context. Awesome (and something we’ll love using)…except not that innovative. Facebook, Google and Netflix have been doing this for a long time (they just don’t publicize it). As CEO Daniel Ek put it, “people don’t search for Hip Hop or Country anymore, but, rather, they search around activities or a particular experience.” This insight is important. Search is very unnatural. With music (or videos or articles or images) the user wants a solution but since the question is never perfectly defined, what one defines as an “answer” is open for interpretation.
Daniel Ek and the Spotify team are still smart in that they recognize that “how music fits into your life is as powerful as the music itself.” Call it whatever you want but machine learning is here to stay. Adapt.ki97. Transformation de programmes logiques : application à la personnalisation et à la personnification d’agents. Personnalisation de l'information : une approche de gestion de profils et de reformulation de requêtes. Une approche MDA pour l'intégration de la personnalisation du contenu dans la conception et la génération des applications interactives. Décentralisation des systèmes de personnalisation. Tel.archives-ouvertes. Décentralisation des systèmes de personnalisation. Raisonnement par cas. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
0c96052733068c1d45000000.pdf. Personnaliser. Le géant américain vient de déposer un brevet qui permettrait de personnaliser de futurs robots domestiques.
Et envisage même le téléchargement de la personnalité d’êtres humains vivants ou décédés ! Big Data, Clients et Machine-Learning Marc Pesah, Altitude Software. « Machine-Learning» ou le bon usage du Big Data Aujourd’hui, l’utilisation de systèmes de Machine-Learning (apprentissage automatique) est si généralisée que, sans le savoir, nous y sommes tous confrontés des dizaines de fois par jour.
Dans ce blogpost, après une brève présentation de ce qu’est le Machine-Learning, nous allons nous concentrer sur certaines de ses applications et leur impact grandissant sur le secteur de la relation client. Le Machine-Learning pour les carottes et les pommes de terre. En d’autres termes, fournir les données, donner les moyens d’évaluer ses performances (bonne prédiction, mauvaise prédiction) et laisser le système apprendre.
Du MOOC à l’apprentissage adaptatif : les tuteurs cognitifs. Nous avons parlé récemment de personnalisation de l’apprentissage via des intelligences artificielles, un concept qui je l’espère finira par être introduit dans les MOOC.
J’aimerais revenir aujourd’hui sur une famille de tuteurs intelligents, les tuteurs dits « cognitifs », une intelligence artificielle qui tente de déterminer ce que vous avez dans la tête sur la base des réponses que vous fournissez à une série d’exercices. Une approche très prometteuse pour évaluer l’acquisition de compétences complexes, mais vitales. Je vais faire au mieux pour vulgariser un sujet tout de même assez technique … Axyn Robotique : des robots utiles à prix raisonnableRobots, Drones et Intelligence Artificielle.
Axyn Robotique s’est fixée pour objectif de créer des robots vraiment utiles et à prix raisonnable.
Démonstration avec son premier robot UBYX. Dans la tête de Frank Anjeaux (fondateur de la boutique en ligne www.arobose.com) résonnent encore les paroles de Colin Angle, PDG d’iRobot qui prône un développement de robots utiles, qui servent à quelque chose. Depuis trois ans, il travaille sur ce projet et mûrit l’idée de créer des robots qui répondent à des besoins réels. En fondant l’entreprise Axyn Robotique, Frank ne cherche pas à être innovant technologiquement, mais plutôt à proposer une robotique robuste, modulaire et fonctionnelle tout en maîtrisant les coûts de production. Google publie son rapport sur les voitures autonomesRobots, Drones et Intelligence Artificielle. Google a publié début juin son premier rapport sur les voitures sans chauffeur.
Le résultat est extrêmement satisfaisant. Google teste depuis 2009 son système de conduite automatisé. 23 Lexus RX 450h parcourent actuellement les rues de Moutain View en Californie. Google possède également 9 prototypes parcourant des circuits fermés à des fins de test. Les assistants intelligents améliorent l'expérience collaborateur. L’expérience employé ou expérience collaborateur va bien au delà de son interaction avec ses outils de travail. Mais vu le temps passé chaque jour devant ses « outils de productivité », il est évident que cette dimension est d’une importance majeure.
J’avais déjà eu l’occasion de manifester mon désarroi par rapport à la manière dont été traité le salarié par rapport au client en termes de parcours sur le poste de travail. Si vous pensez que l’engagement de vos collaborateurs est capital pour votre entreprise demandez vous une seconde la manière dont il vivent la différence de traitement qui existe entre eux et les clients dans leur rapport « digital » à l’entreprise et les moyens alloués à chacun. Je voudrais aller plus loin dans la logique d’expérience employé par rapport au poste de travail. Watson. Vous avez sûrement entendu parler de Watson et de ses performances dans le jeu Jeopardy!
Relayés dans tous les médias. L’intérêt de Watson ne réside pas dans sa capacité à gagner au jeu télévisé mais dans son très vaste champ d'applications dans la vie de tous les jours, par exemple dans le monde de la santé pour améliorer la rapidité et la précision des diagnostics médicaux et aider à la prise de décision sur une urgence médicale ou rechercher les interactions potentielles de médicaments. Comment fonctionne Watson ? Durant les parties de Jeopardy! Les assistants intelligents améliorent l'expérience collaborateur. Iee-review96.pdf. Recherche de chemin par l'algorithme A* Algorithme de pathfinding a star (a*) A Star (A*) Algorithme C# - Pathfinding A* est un algorithme de type pathfinding. C'est à dire que c'est un algorithme qui est capable de trouver un chemin entre deux points, en prenant en compte certaines contraintes. Il existe plusieurs algorithmes de type pathfinding, mais AStar est un des meilleurs en termes de simplicité, performance et ressource.
Presque tous les jeux récents utilisent ce genre d'algorithme (avec bien entendu des améliorations faites maison). Pensez, par exemple, à un jeu où l'ordinateur qui est votre adversaire doit déplacer des unités: il doit les amener d'un point de la map à un autre, en respectant certaines contraintes telles que des unités ennemies, des montagnes où les unités avancent moins vites, peut-être des ruisseaux, etc.
A* est capable de prendre en compte ces différentes contraintes et de calculer le chemin le plus court pour aller de A à B. RIA29_1_03_Intro. Inbox de Gmail, dopé à l’intelligence artificielle, impressionne et déstabilise. Robots ISIR s'adaptent -Université Pierre et Marie CURIE. Le premier robot qui s’adapte aux pannes en deux minutes. LE MONDE | • Mis à jour le | Par Nathaniel Herzberg Les robots sont partout. Master informatique : spécialité IAD. Site francophone sur l'intelligence artificielle.
Autonomy Spectrum and Performance Perception Issues in Swarm Supervisory Control. Intelligence artificielle et reconnaissance de formes. Data for Good. Rechercher un groupe Meetup Créer un groupe Meetup Data for Good. Paris Machine Learning Applications Group. Processus stochastique. Dix intelligences artificielles qui nous ont hantés. Research_priorities.pdf. FLI - Future of Life Institute. (If you have questions about this letter, please contact tegmark@mit.edu) Artificial intelligence (AI) research has explored a variety of problems and approaches since its inception, but for the last 20 years or so has been focused on the problems surrounding the construction of intelligent agents - systems that perceive and act in some environment.
In this context, "intelligence" is related to statistical and economic notions of rationality - colloquially, the ability to make good decisions, plans, or inferences. The adoption of probabilistic and decision-theoretic representations and statistical learning methods has led to a large degree of integration and cross-fertilization among AI, machine learning, statistics, control theory, neuroscience, and other fields. The progress in AI research makes it timely to focus research not only on making AI more capable, but also on maximizing the societal benefit of AI. List of signatories. Amazon. Hawking : « L'intelligence artificielle pourrait mettre fin à l'humanité »