Comment se former à l’ère de l’intelligence artificielle? « Les illettrés du XXIème siècle ne seront pas ceux qui ne savent pas lire ou écrire mais ceux qui ne savent pas apprendre, désapprendre et réapprendre », prédisait le futurologue Alvin Toffler dès les années 70. Mais que faut-il apprendre dans un monde déjà dominé par les nouvelles technologies et demain par l’intelligence artificielle ? Et comment ? Que deviendront les diplômés d’aujourd’hui dans ce monde de la « fin du travail » que prophétisait Jeremy Rifkin en 1995 dans son livre éponyme ? Autant de questions qu’on s’est posé la semaine dernière au Qatar où se déroulait le World Innovation Summit for Education (Wise), un événement qui réunit depuis 2009 les grands acteurs de l’éducation venus du monde entier. Des étudiants de NEOMA BS visitent une entreprise en réalité virtuelle La montée en puissance de l’IA Après l’ère numérique, les formateurs doivent maintenant faire face à la montée en puissance d’une intelligence artificielle (IA) qui s’apprête à tout bouleverser.
Airbus veut utiliser l'IA pour prédire les crashs d'avions Airbus veut utiliser l'IA pour prédire les crashs d'avions Le 22 Apr 2016 à 12:59 par Rédacteur Crash Melbourne (Australie) - Ronny Fehling, le responsable des technologies de l'avionneur européen Airbus a indiqué que le consortium travaillait actuellement sur des processus d'intelligence artificielle afin de réduire la charge de travail des pilotes en cas de problèmes, ceci afin de les laisser se concentrer sur l'essentiel du pilotage. C'est à la 'Connect Expo' de Melbourne (Australie) que l'information a été donnée. Le système ne doit pas prendre le contrôle total et risquer de crasher l'avion, malgré les tentatives des pilotes de reprendre la main.
L’âge du Faire Pendant un an, Michel Lallement, chercheur au CNAM, est allé s’immerger dans les hackerspaces de la Silicon Valley. Impressionnante plongée dans un monde « middleground » (voire underground), et dans l’univers d’idéalistes (?) qui veulent changer le rapport au travail, le rapport à la technique, et y remettre de la passion, du Faire, et de la liberté. Le sous-titre du livre : hacking, travail, anarchie. Rapport au travail Le fondement des tiers-lieux de type hackerspace ou FabLab, c’est d’abord et avant tout le volontariat, la libre participation. Mode d’organisations Horizontal, communautaire et consensuel, le mode d’organisation privilégie le consensus et la doOcratieEn terme d’organisation, les hackerspaces secouent les puces de la manière de faire des entreprises « classiques ». Critiques … constructives Nous arrivons à la deuxième « critique ». Quelques doutes et questions ouvertes Tout cette plongée dans Noisebridge m’a passionné.
Nipdev 17 – Une introduction au Machine Learning avec Vincent Heuschling Podcast: Téléchargement Dans ce numéro, Vincent Heuschling nous parle de Machine Learning et nous en décrit les principes de base. Qu’est ce que le Machine LearningDifférence ML et stats (descriptives, Inférences, Bayes)Data driven décision, dépasser le cadre de la Business Intelligence traditionnellepourquoi c’est Indispensable qd on a beaucoup de donnéesA quoi ça sert (rapidement)Web – PersonnalisationWeb – Recommandation à lire : à ecouter : prédictifsSegmentation marketingComment ça marcheDifférences entre Supervisé et Non-superviséClassificationRegressionSimilarité (recommenders)ClusteringCo-occurencePrédictionsOverfittingPanorama des outils disponibles :R avec Rstudio => l’option du statisticien, c’est pas à la base un outil de développeur. Conférences sur le sujet: O’Reilly Strata (
Microsoft, Amazon and Facebook launch new deep learning toolkit First announced back in September as a Microsoft and Facebook project, Amazon Web Services has now got onboard too. Called Open Neural Network Exchange (ONNX), the platform is an "open source model representation" that makes it possible to combine different components of the AI ecosystem into a single application. Using ONNX, developers can utilise deep learning models from different frameworks. This makes it easier to get started on a new service and improves interoperability between frameworks. Juristes et avocats, faut-il avoir peur du digital ? – Lavieeco Le développement de l’intelligence artificielle représente-t-il un danger pour l’espèce humaine ? Axel Jurgensen Associé et Responsable Afrique, Day One Le fondateur de Microsoft Bill Gates et le physicien Stephen Hawkins le disent, et la victoire récente de Deepmind, logiciel conçu par Google, face à l’ex-champion du monde du jeu de Go, semble leur donner raison. Avec le développement constant des capacités de l’intelligence artificielle, associée à la recherche croissante de services de plus en plus compétitifs, peu de professions, dans le secteur des services, semblent pouvoir aujourd’hui échapper au phénomène de la «digitalisation». Les hôteliers ont connu AirBnB, les taxis, Uber et les détaillants, Jumia. Cette petite révolution, aussi difficile soit-elle car elle implique l’avènement d’un juriste 2.0, constitue une chance et offre une potentialité de développement importante pour tous les professionnels du droit qui sauront l’appréhender.
Le paradoxe de Solow, le retour En 1987, Robert Solow s'inquiétait de voir les nouvelles Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) pénétrer l'économie réelle sans pour autant impacter les gains de productivités. Tout le monde a retenu sa fameuse phrase "you can see the computer age everywhere but in the productivity statistics". Puis les Etats-Unis ont connu un age d'or, avec une très forte croissance dans les années 1990-2000 et le paradoxe semblait avoir disparu. Les études sur les répercutions de cette croissance se sont multipliées, elles ont notamment montré que les TIC intensives en travail qualifié et en capital creusaient les inégalités. Source: Autor (2010) Voilà, il ne nous reste plus que la "rage contre les machines", elles permettent de produire plus mais hélas (mille fois) elles créent des inégalités. F. Références Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson, (2013), Return of the Solow Paradox?
Cours sur l'apprentissage automatique Notes de cours sur l'apprentissage automatique supervisé : cadre PAC, boosting, bagging et méthodes d'ensemble, méthodologie, etc. Motivations L'apprentissage automatique intervient dans des processus de décision et doit permettre de répondre à des questions aussi diverses que : mon patient aura-t-il un accident cardio-vasculaire dans les cinq ans à venir ? Notons que des experts humains peuvent être consultés sur bon nombre de ces questions (un médecin pour déterminer le risque encouru par un patient, un amateur de football pour le résultat du match, etc.). Cette motivation a conduit à la définition de systèmes experts (ou systèmes à base de connaissance) : ceux-ci sont capables de mener un raisonnement à partir de faits décrivant le problème à résoudre et d'une expertise sous forme de règles. C'est l'objectif de l'apprentissage automatique : produire automatiquement des règles. Les types de réponse Quand la réponse attendue prend des valeurs discrètes, on parle de classe à prédire.
Vocabulaire de l’Intelligence Artificielle: 12 termes à connaître Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle au juste ? Que signifient exactement Deep Learning, Machine Learning ou encore Data Mining ? Ces mots au sens souvent abscons sont pourtant très en vogue dans le jargon des développeurs et autres data analysts. Ces expressions, tout chef d’entreprise devrait pourtant les connaître car ces dernières vont consacrer 12,5 milliards de dollars aux systèmes cognitifs et à l’Intelligence Artificielle (IA) en 2017, soit 59,3% de plus que l’an passé. L’IA s’est déjà glissée dans nos vies et notre travail, sans que nous nous en rendions compte. Si tous ces termes demeurent encore un peu flous, Cynthia Harvey pour Information Week a listé les 12 concepts-clés à connaître dans le domaine. 1. Commençons par le terme généraliste: l’intelligence artificielle. À ce jour, les chercheurs en IA continuent de travailler sur les domaines décrits par ces premiers pionniers de l’IA. 2. Le machine learning est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. 3. 4.
L'intelligence artificielle et les humains vont travailler ensemble contre les cyberattaques | Presse-Citron Homme et machine semblent capables de s’allier pour partir en guerre contre les cyberattaques. Skynet n’est semble-t-il pas encore sur le point de détruire le monde, puisque des chercheurs du MIT entraînent une intelligence artificielle à collaborer avec des humains dans le domaine de la cybersécurité. © Composer – Fotolia.com Le MIT est parti d’un constat très simple avant de prendre la décision de faire collaborer IA et humain : « Les outils de sécurité développés aujourd’hui tombent généralement dans deux catégories : celles fonctionnant grâce aux machines et celles fonctionnant grâce aux humains ». Le problème de ces deux systèmes pris indépendamment, c’est que les humains sont incapables de détecter les nouvelles menaces rapidement. En revanche les machines le sont, mais engendrent une cascade de faux positifs. Quand l’intelligence artificielle et les humains bossent ensemble… Source
Pourquoi les enfants d’aujourd’hui sont devenus émotionnellement indisponibles pour apprendre à l’école Selon Victoria Prooday, ergothérapeute, les enfants d’aujourd’hui viennent à l’école émotionnellement indisponibles pour apprendre. Il existe de nombreux facteurs dans notre mode de vie moderne qui contribuent à cela. Comme nous le savons, le cerveau est malléable. Pourquoi les enfants d’aujourd’hui sont devenus émotionnellement indisponibles pour apprendre à l’école : L’utilisation de la technologie en tant que « service de garde gratuit pour enfants » n’est, en fait, pas gratuite. Lorsque les enfants viennent en salle de classe, ils sont exposés à des voix humaines et à une stimulation visuelle adéquate, contrairement au bombardement des explosions graphiques et des effets spéciaux qu’ils ont l’habitude de voir sur les écrans. Après des heures de réalité virtuelle, le traitement de l’information dans une classe devient de plus en plus difficile pour nos enfants, car leur cerveau s’habitue aux niveaux élevés de stimulation que fournissent les jeux vidéo. « J’ai faim ! 1. 2. 3. 4. 5. 1.
GitHub - rushter/MLAlgorithms: Minimal and clean examples of machine learning algorithms Des intelligences artificielles lisent désormais sur les lèvres DeepMind, qui appartient à Google, a développé un programme informatique capable de lire sur les lèvres de façon plus efficace que les humains. C’est une nouvelle réussite pour Google DeepMind, l’entreprise d’intelligence artificielle londonienne rachetée par Alphabet. En début de semaine, ses chercheurs ont annoncé, avec des scientifiques de l’université d’Oxford, avoir développé un programme capable de lire sur les lèvres plus efficacement que les professionnels humains. Dans une première description de leurs résultats, ils expliquent que cette technologie d’intelligence artificielle réussit à lire sur les lèvres 46,8 % du temps, alors qu’un professionnel ayant dix ans d’expérience, soumis au même test, y parvient 12,4 % du temps. 5 000 heures de vidéo Pour que la machine parvienne à ce résultat, les chercheurs l’ont « entraînée » avec 5 000 heures de vidéos issues d’émissions politiques et d’actualité de la chaîne britannique BBC, couplées à des sous-titres.