L'intelligence artificielle d'IBM remplace 34 employés d'un assureur Alors que les exemples de systèmes d'intelligence artificielle remplaçant les humains sont actuellement rares, ils seront de plus en plus nombreux dans les prochaines années. Le journal national japonais Mainnichi rapporte que l'intelligence artificielle d'IBM, basée sur le système Watson, permet à une société d’assurance-vie japonaise (la Fukoku Mutual Insurance) de remplacer 34 employés (25 % du personnel). Le système assure le travail du département de l'évaluation des paiements. Il rassemble les données médicales des clients, analyse les certificats médicaux et les clauses d'assurance afin de déterminer les paiements à effectuer. La décision finale d’indemnisation est laissée à un humain, indique l'assureur. Le système Watson est notamment connu en lien avec le développement d'applications dans le domaine de la santé (ex. : Traitements personnalisés du cancer avec l'intelligence artificielle d'IBM) Psychomédia avec source : Mainichi.
Google développe une intelligence artificielle grâce aux mégadonnées d'hôpitaux britanniques Les données de plus de 1,6 million de patients anglais vont être analysées par un programme d'intelligence artificielle développé par Google, rapporte New Scientist. Un accord a été signé entre DeepMind, une entreprise propriété de Google, et le Royal Free NHS Trust (qui dépend du service de santé public), qui gère trois hôpitaux à Londres. DeepMind est notamment connu pour AlphaGo, une intelligence artificielle qui a battu les champions mondiaux de Go au début de l'année. Le projet vise à développer d'une application portant sur les maladies du foie dédiée à aider au diagnostic et aux décisions. Les systèmes d'intelligence artificielle sont basés sur des techniques dites d'apprentissage profond à partir de gigantesques bases de données. En comparant les informations d'un nouveau patient à celles de millions d'autres cas, le programme pourra, par exemple, prédire qu'il s'agit de stages précoces d'une maladie qui n'est pas encore symptomatique.
Avec son école d'intelligence artificielle, Microsoft a bien l’intention de faire de l’ombre à l’école 42 Microsoft a ouvert la première école IA en partenariat avec Simplon. La formation dure de sept mois et aboutit à 12 mois de contrat de professionnalisation au sein des entreprises partenaires de Microsoft. Quatre certifications sont remises à l’issue de la formation. Microsoft parie sur l’intelligence artificielle et imagine un futur bien différent de celui décrit par Laurent Alexandre dans son livre la Guerre des intelligences. En octobre dernier, le spécialiste des nouvelles technologies attaquait le système éducatif français et expliquait que les progrès de l’IA auraient toutes les chances de creuser les inégalités sociales. >> A lire aussi : «Dans le futur, seuls les gens très intelligents et très doués trouveront du travail», explique Laurent Alexandre Un public éloigné de l’emploi et de la formation Et le premier cru d’élèves illustre bien cette volonté d’ouverture. >> A lire aussi : Robots-tueurs, chômage de masse... Dépasser l’école 42 ?
L'intelligence artificielle en plein essor grâce à la révolution de l'« apprentissage profond » Les techniques d'« apprentissage profond » (« deep learning ») ont, en moins de 5 ans, complètement bouleversé le domaine de l'intelligence artificielle (IA), selon Yann LeCun qui dirige le nouveau laboratoire d'intelligence artificielle de Facebook à Paris. L'apprentissage profond est utilisé, par exemple, par Siri, Cortana et Google Now pour la reconnaissance vocale, par Google Maps pour déchiffrer le texte présent dans les paysages (comme les numéros de rue) et par Facebook pour détecter les images contraires à ses conditions d'utilisation et pour reconnaître les utilisateurs présents sur les photos publiées (une fonctionnalité non disponible en Europe). « Toutes les grandes entreprises tech s'y mettent : Google, IBM, Microsoft, Amazon, Adobe, Yandex ou encore Baidu y investissent des fortunes », rapportait la journaliste Morgane Tual dans Le Monde en juillet 2015. La journaliste cite Yann Ollivier, chercheur en IA au CNRS, qui explique : « Comment reconnaître une image de chat ?
La bioéthique version démocratie participative La bioéthique version démocratie participative Tp dprt. Ls tts gnrx d l bthq nt dmrr jd, lncs ffcllmnt pr l Cmt cnslttf ntnl d’thq pr ls scncs d l v t d l snt (CCN) t sn prsdnt Jn-Frnçs Dlfrssy. L’bjctf ds ms vnr (jsq’ fn m, dbt jn) dbttr dns tt l Frnc d c q tts ls vncs d l scnc (n nrscncs, ntllgnc rtfcll, rbtq, gntq t gnmq…) chrrnt cmm nvlls qstns pr l’Hm spns t l sct n gnrl. n xmpl ? Lancement d'un projet d'intelligence artificielle contre le cancer - Sciencesetavenir.fr La société française Oncodesign, sous-traitant de l'industrie biopharmaceutique pour la partie recherche, va bénéficier d'une aide de 7,7 millions d'euros du Programme d'investissements d'avenir (PIA) pour développer des solutions d'intelligence artificielle contre le cancer, selon un communiqué publié mardi. Le projet OncoSNIPE, doté d'un budget total de 12 millions d'euros, va faire appel à des solutions "bio-informatiques" comme l'intelligence artificielle pour identifier et caractériser des patients résistants aux traitements anti-cancéreux, selon le communiqué commun d'Oncodesign et de Bpifrance. Le but sera d'"orienter la recherche et le développement de solutions thérapeutiques spécifiques" pour ces patients, en ciblant les cancers du sein, du pancréas et du poumon, où les résistances aux traitements actuels peuvent être particulièrement élevées.
How to build your own AlphaZero AI using Python and Keras Connect4 The game that our algorithm will learn to play is Connect4 (or Four In A Row). Not quite as complex as Go… but there are still 4,531,985,219,092 game positions in total. The game rules are straightforward. Here’s a summary of the key files that make up the codebase: game.py This file contains the game rules for Connect4. Each squares is allocated a number from 0 to 41, as follows: The game.py file gives the logic behind moving from one game state to another, given a chosen action. You can replace the game.py file with any game file that conforms to the same API and the algorithm will in principal, learn strategy through self play, based on the rules you have given it. run.ipynb This contains the code that starts the learning process. Self-playRetraining the Neural NetworkEvaluating the Neural Network There are two agents involved in this loop, the best_player and the current_player. agent.py This contains the Agent class (a player in the game). model.py current_player.model.viewLayers()
Forum IA (@ForumIA2017) | Twitter Boeing dévoile son Loyal Wingman, un drone d'escorte armé et quasi autonome Une escorte furtive sans pilote pour les pilotes de chasse: tel est le concept du Loyal Wingman de Boeing. Au lieu de mobiliser des chasseurs pour en escorter un autre, l'armée australienne pourra désormais en envoyer un seul en mission, épaulé par un ou plusieurs drones armés et quasi autonomes pour leur pilotage. Avec 11,7 mètres de long et 3.700 kilomètres d'autonomie, il permettra aussi de mieux protéger les chasseurs et de mettre en place de nouvelles tactiques militaires. Le projet, annoncé il y a quatorze mois, est issu d'une collaboration entre Boeing Australie et le ministère australien de la Défense. Ces drones sont quasi autonomes en ce qui concerne leur pilotage. Cette semaine, Boeing a dévoilé trois prototypes qui vont servir à une batterie de tests. Un nez amovible Un des atouts du Loyal Wingman est de pouvoir changer de nez selon les missions, ce qui lui confère une grande flexibilité. Ces drones sont quasi autonomes en ce qui concerne leur pilotage. Un nez amovible
<blockquote class="twitter-tweet" data-lang="fr"><p... Baidu fait la promotion de l'informatique quantique sur GitHub Baidu se lance dans la pédagogie autour des réseaux neuronaux quantiques. Le géant chinois a ainsi mis en ligne une boîte à outil, baptisée Paddle Quantum, sur la plateforme GitHub. Celle-ci doit permettre aux développeurs de se familiariser à cette nouvelle discipline que constitue le machine learning quantique, qui se situe au croisement de la physique quantique et du machine learning. La boîte à outil permet notamment de mettre en place des processus d'analyse de données sur des ordinateurs quantiques, démultipliant ainsi leurs capacités d'analyse. Construit sur la plateforme de deep learning PaddlePaddle, ce kit d'outils comprend également des applications d'informatique quantique. Paddle Quantum, actuellement disponible sur GitHub, comprend un ensemble d'outils permettant d'appréhender les principes des réseaux neuronaux simulant les systèmes quantiques. Source : ZDNet.com