L’Intelligence Artificielle 3/5




Troisième Partie



Un menu sera disponible ultérieurement pour passer directement à un article précis.


Pour commencer cette partie une vidéo sympathique.



Une IA compositrice de musique


Jun Inoue, Gyo Kitagawa et Taishi Fukuyama ont lancé un projet d’intelligence artificielle capable de composer des musiques. Appelée Amadeus Code, elle se nourrit des données de précédents succès musicaux pour ensuite créer des compositions totalement uniques.

Tout le programme est accessible depuis une application pour iOS accessible depuis l’iTunes Store. En quelques minutes vous pourrez créer une mélodie, vous donnant ainsi plus de liberté pour le reste de la construction de votre musique. En revanche, il ne faut pas trop vous enthousiasmer sur les tâches qu’il vous faudra accomplir, Amadeus Code ne vous fournira qu’une piste MIDI.

Cependant, pour tout musicien comprenant ce qu’il peut construire autour d’une simple mélodie, les possibilités sont immenses. Ajoutez quelques instruments, un peu de rythme, quelques paroles, et à vous le succès sur Spotify dans la catégorie Indie Folk. Comme le montre la vidéo ci-dessous, qui est une amélioration de la piste MIDI que vous avez logiquement lancée avant.

Lien : Amadeus Code Aco. Indie song

Les trois comparses nippons sont tous des professionnels de la musique. Jun Inoue est producteur, Gyo Kitagawa est producteur, compositeur, et guitariste. Enfin, Taishi Fukuyama dirige le Hit Song Research Lab.

« Nous avons analysé des décennies de chansons contemporaines et de musique classique, des chansons ayant un impact économique et/ou social, et nous avons créé une technologie brevetée d’écriture de chansons spécialisée dans la création de mélodies de qualité supérieure, » a déclaré Jun Inoue.

L’article complet : Amadeus IA musique
Publié sur Siècle Digital le 19 septembre 2018 par Valentin Blanchot



Mozilla et Ubisoft développent une IA qui détecte d’éventuels bugs durant le développement


Mozilla et Ubisoft ont travaillé ensemble sur un outil de programmation utilisant l’intelligence artificielle pour détecter si des modifications de code pouvaient entraîner des problèmes.

Clever-Commit est né d’un partenariat entre l’éditeur français de jeux vidéo Ubisoft et la fondation Mozilla. Bâti à partir de l’outil Commit-Assistant, présenté l’année dernière par les équipes d’Ubisoft, ce système permet de détecter plus facilement les éventuels bugs dans un programme informatique.

Un outil de prédiction des bugs développé par Ubisoft

Un commit est une modification de code réalisée par un développeur et soumise à validation. Clever-Commit utilise de l’intelligence artificielle et puise dans une base de données alimentée d’anciens bugs et correctifs pour détecter un éventuel problème pouvant survenir avec cette modification. L’outil apporte également des solutions possibles aux développeurs grâce à des mécanismes de deep learning.

https://www.ubisoft.com/en-gb/

Cette opération de vérification est chronophage et Clever-Commit pourrait simplifier le bug-tracking chez les programmeurs informatiques. Ubisoft utilise déjà ces technologies dans le développement de ses prochains titres AAA et estime à 20 % le gain de temps permis grâce à l’intégration de l’outil dans ses processus de développement.

Mozilla va apporter son expertise et utiliser Clever-Commit dans le développement de Firefox

Mozilla a rejoint les équipes du projet pour « apporter son expertise dans les langages de programmation Rust, C ++ et JavaScript, ainsi que son expertise en analyse de code C ++ et en analyse de systèmes de suivi des bogues ».

La fondation va dans un premier temps utiliser Clever-Commit dans le développement de son navigateur internet Firefox, pour la partie de révision du code. « En intégrant Clever-Commit au flux de développement, nous améliorerons le processus de développement de Firefox en repérant les tendances en matière de bugs et en identifiant plus tôt les correctifs antérieurs, à une étape où corriger un bug coûte beaucoup moins cher qu’après la parution », explique Sylvestre Ledru, Responsable publication et qualité de Firefox.

La fondation espère détecter 3 à 4 bugs sur 5 grâce à Clever-Commit, avant d’intégrer les nouveaux morceaux de code à son logiciel.



La révolution de l’intelligence artificielle


IA – Les ordinateurs domineront-ils l’Humanité


Cyberattaques et intelligence artificielle



L’intelligence artificielle va remplacer 40% des métiers, mais pas l’empathie


L’intelligence artificielle pourrait rapidement remplacer la moitié des métiers existants. Cependant, sans empathie ni imagination, elle ne pourra pas remplir le rôle de leader. C’est ce qu’affirme l’expert en IA Kai-Fu Lee dans l’émission 60 Minutes.

Dans le cadre de l’émission américaine ” 60 Minutes “, l’expert en intelligence artificielle Kai-Fu Lee a pris la parole. Selon lui, l’IA va transformer le monde plus que n’importe quoi dans l’histoire de l’humanité. Ainsi, il estime que cette technologie pourrait automatiser et potentiellement éliminer 40% de métier d’ici 15 ans.

Une prédiction effrayante qui signifierait que d’ici 2035, près de la moitié des métiers que nous connaissons actuellement pourraient avoir disparu à cause de l’IA. Il ne reste plus qu’à toucher du bois pour que votre emploi soit épargné par cette révolution brutale… les principaux secteurs concernés seront les métiers manuels ainsi que la comptabilité, la santé, le marketing, la justice et l’hôtellerie.

Cependant, le reportage diffusé par 60 Minutes ne met pas en lumière le reste des prédictions contenues dans le livre de Lee, et notamment sa théorie selon laquelle l’IA n’est pas en mesure de diriger. En effet, à ses yeux, même si l’intelligence artificielle peut s’occuper des tâches répétitives, elle n’est pas en mesure d’occuper des postes à plus forte responsabilité.

La suite sur : Intelligence artificielle et empathie

Publié sur le Big Data le 14 janvier 2019 par Bastien L.


Comment rendre l’IA éthique ?

Vous avez deux semaines de plus pour donner votre avis…

La consultation publique sur les lignes directrices devant déboucher sur une intelligence artificielle éthique est prolongée de deux semaines. Le document finalisé est attendu en mars.

La consultation européenne sur les enjeux éthiques relatifs à l’intelligence artificielle vient d’être prolongée de deux semaines. Censée s’achever initialement le 18 janvier 2019, elle prendra fin en définitive le 1er février. C’est Mariya Gabriel, la commissaire européenne chargée de la politique numérique, qui a annoncé ce délai additionnel, dans un tweet publié le 14 janvier.
Depuis le 18 décembre, n’importe qui peut apporter sa contribution aux travaux réalisés par le groupe d’experts de haut niveau sur l’intelligence artificielle, qui a été installé le printemps dernier, en remplissant un formulaire dédié. Pour cela, les internautes sont invités à lire les 37 pages du brouillon contenant les lignes directrices devant déboucher sur un développement éthique de l’IA.

Document final en mars

Le groupe d’experts doit produire une version définitive de ses lignes directrices pour le mois de mars, date à laquelle elles seront remises à la Commission européenne. Deux mois plus tard, un autre document doit être communiqué à Bruxelles, qui concernera cette fois les enjeux de régulation de l’intelligence artificielle. Ce sera là encore au groupe d’experts de formuler des recommandations.

52 personnalités composent ce groupe d’experts : on trouve des représentants de grandes entreprises (comme Axa, BMW, Google, IBM, Orange,  etc.), des universitaires (d’Oxford, de la Sorbonne, etc.), des juristes, des consultants, des membres d’ONG, des experts (issus des rangs de l’INRIA ou du Conseil national du numérique) ou encore l’envoyée de l’Agence des droits fondamentaux de l’Union européenne.

Éthique et IA : les experts de l’Union européenne présentent leurs réflexions

Les travaux du groupe d’experts de haut niveau sur l’intelligence artificielle, qui a été installé peu avant l’été, ont bien avancé. Suffisamment, en tout cas, pour partager le premier brouillon de ses lignes directrices, qui doivent guider le développement de l’IA de manière à tenir compte des enjeux éthiques et sociétaux.
La publication de la … Lire la suite

Publie sur numerama.com


SenseTime, la startup chinoise spécialisée dans l’IA la plus valorisée au monde, s’installe au Japon


La société chinoise valorisée à près de 4,5 milliards de dollars s’installe au Japon dans un contexte idéal. Le Japon souhaite mettre des voitures autonomes sur les routes publiques de Tokyo d’ici 2020

Baptisée SenseTime, la startup spécialisée dans l’intelligence artificielle a levé pas moins de 600 millions de dollars l’année dernière. SenseTime dévoilait il y a quelques jours son centre de recherche sur la conduite autonome au Japon. La société basée, à l’origine, à Pékin a annoncé le 11 janvier dernier qu’elle venait d’ouvrir un centre d’auto-pilotage à Joso, une ville historique située à 50 kilomètres de Tokyo, où elle prévoit d’effectuer des travaux de R&D et tester des véhicules sans conducteur sur route.

Fondée en 2014, SenseTime a pour vocation première de développer une technologie de reconnaissance faciale. Basée sur l’intelligence artificielle, la technologie en question peut permettre d’identifier des personnes lorsque celles-ci sont dans la rue, mais également lorsque celles-ci sont installées en voiture. Il est intéressant de constater que la Chine est l’un des rares pays dans lesquels la reconnaissance faciale est à ce point utilisée dans le quotidien. Il y a quelques temps, un journaliste de la BBC avait fait une expérience afin de saisir le niveau de précision de la vidéosurveillance chinoise.

L’initiative de SenseTime fait suite à l’accord conclu avec le géant japonais de l’automobile Honda en 2017 pour travailler conjointement sur une technologie de conduite autonome. La start-up, notamment soutenue par Alibaba et a été évaluée pour la dernière fois à plus de 4,5 milliards de dollars. Elle n’est n’est pas la seule entreprise chinoise travaillant sur l’IA à trouver des débouchés au Japon. Le plus grand fournisseur chinois de moteurs de recherche, Baidu, développe également des véhicules autonomes dans son pays voisin.

Article source : Sensetime l’installation au japon
Publié sur Siecle digital.fr le 13 janvier 2019.

A lire également : Les IA qui composent de la musique



L’armée américaine développe une IA pour « prédire les évènements mondiaux »


Une intelligence artificielle susceptible de comprendre le monde ? C’est ce que tente de développer l’agence de recherche de l’armée américaine (DARPA), afin de rendre plus intelligibles les quantités massives de données produites tous les jours


Jusqu’où l’armée américaine étendra-t-elle la surveillance globale ? Son agence de recherche, la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), a annoncé le 4 janvier se lancer dans le développement d’une intelligence artificielle (IA) capable d’analyser les quantités astronomiques de data générée quotidiennement sur le Web, d’y déceler des tendances… et qui sait, de prédire à terme certains événements.

La DARPA, à qui l’on doit notamment la création d’Arpanet, un des ancêtres d’Internet, en 1969, avait déclaré en septembre 2018 investir deux milliards de dollars dans la recherche sur l’intelligence artificielle. Son nouveau programme, KAIROS (Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas), concrétise ses ambitions. Et devrait donner un sérieux coup de pouce aux services de renseignement américains.

« Une compréhension rapide des événements mondiaux est cruciale pour la sécurité nationale », justifie l’agence sur son site. « Des changements notables affectant l’environnement ou la société peuvent avoir des conséquences importantes en elles-mêmes, ou s’insérer dans des relations de causalité générant des impacts plus considérables ».

Article complet : DARP une armée avec l’intelligence artificielle

Publié sur Usbek et Rica le 10 janvier 2019

Aussi sur : Le Pentagone mise sur l’IA pour prédire l’avenir



Face à la Chine et aux USA, l’Europe dévoile une plateforme pour la recherche en IA

À travers l’initiative AI4EU, l’Union européenne souhaite mettre en place une plateforme à la demande sur l’intelligence artificielle.

Pour s’imposer dans le domaine de l’intelligence artificielle, les grandes puissances dépensent sans compter. États-Unis, Chine, Russie, Japon… les nations qui comptent ont compris que là était le nouvel horizon technologique. Les entreprises également. L’Europe aussi est sur le coup : la Commission européenne a ainsi prévu d’investir 1,5 milliard d’euros d’ici 2020 puis 2,5 milliards d’euros jusqu’en 2027.

Parmi les projets qui vont bénéficier de ces crédits figure AI4EU (Artificial Intelligence for the European Union). Ce programme consiste à mettre en place une plateforme d’intelligence artificielle à la demande. Pilotée par l’entreprise française Thales, spécialisée dans l’électronique, l’aérospatiale et la défense, l’initiative démarre en janvier 2019 et bénéficie d’une ligne de crédit de 20 millions d’euros sur trois ans.

L’objectif ? Offrir des services et un accompagnement aux utilisateurs potentiels, les aider à expérimenter et à intégrer des solutions en intelligence artificielle dans leurs processus, produits et services, explique Bruxelles. Il s’agit en outre de faire la démonstration des bénéfices que peut apporter AI4EU en stimulant la découverte scientifique et l’innovation technologique.

Ainsi, AI4EU a l’ambition de mobiliser la totalité de la communauté européenne en matière d’IA pour concrétiser ses promesses au profit de la société et de l’économie européennes. Un observatoire éthique sera aussi mis en place (ce sujet fait actuellement l’objet de travaux au sein d’un groupe d’experts sollicité par l’Union), afin de cadrer les recherches au profit de l’humanité.

Concrétiser les promesses de l’IA au profit de la société et de l’économie européennes

Communauté industrielle et scientifique

Le projet rassemble 79 membres, dont 60 instituts de recherche de pointe. 21 pays sont partenaires. Outre nombre de pays de l’Union européenne, dont la France, on trouve des nations européennes qui en sont en dehors, (Suisse et Norvège). Allianz, France Digitale, Atos, l’INRIA, le CEA, Orange, Qwant, Siemens, SAP, l’université Grenoble Alpes ou encore Sorbonne Université sont aussi associés à ce projet.

Les facultés, les grandes entreprises et les instituts de recherche constituent le plus gros contingent des membres, mais une place est faite aux petites et moyennes entreprises, aux centres de calcul informatique et à d’autres tiers.

À travers AI4EU, cinq aires de recherche sont prévues afin que l’intelligence intelligence bâtie au profit de l’humanité soit explicable, vérifiable, collaborative, inclusive et concrète. Huit expérimentations pilotes sont annoncées : elles concernent la citoyenneté, la robotique, l’industrie, la santé, les médias, l’agriculture, les objets connectés et la cybersécurité.

Document officiel : The AI4EU project launches on 1 January 2019

Source : AI4EU L’Europe dévoile une plateforme pour la recherche IA

Publie sur Numerama.com le 12 janvier 2019 par Julien Lausson








L’intelligence artificielle égalera l’intelligence humaine d’ici 2062

L’intelligence artificielle pourrait avoir des traits de caractère humains comme l’adaptabilité, la créativité et l’intelligence émotionnelle d’ici 2062, a déclaré un chercheur australien. Toby Walsh, professeur en intelligence artificielle à l’Université de Nouvelle-Galles du Sud à Sydney, estime qu’il y a déjà eu un profond changement dans le monde tel que nous le connaissons.

« Même sans machines ultra intelligentes, je commence à être un peu inquiet de savoir où tout cela va nous mener et les choix importants que nous allons devoir faire », a déclaré Walsh au Festival des idées dangereuses de Sydney.

« Une grande partie du débat porte sur la manière dont des informations personnelles ont été dérobées à des gens et effectivement, c’est complètement scandaleux.

« Mais il y a un autre aspect de cette histoire qui, à mon sens, n’a pas attiré autant l’attention des médias: c’est que ces informations ont été activement utilisées pour manipuler le vote des gens. »

Walsh, l’auteur de « 2062: The World that AI Made« , affirme que les violations de données personnelles se produiront et se normaliseront de plus en plus.

« Beaucoup d’entre nous ont des montres connectées qui surveillent nos signes vitaux, notre tension artérielle, notre rythme cardiaque, et si vous examinez les conditions d’utilisation, ces données ne vous appartiennent pas réellement », explique Walsh.

L’éthique de la responsabilité de la machine constituera le deuxième changement fondamental.

« Des machines entièrement autonomes changeront radicalement la nature de la guerre », explique Walsh.

Walsh pense que le principal problème est de créer des machines alignées sur les valeurs humaines, ce qui est actuellement le problème sur d’autres plateformes pilotées par l’intelligence artificielle.

« Facebook est un exemple du problème de l’alignement, il est optimisé pour vous, et non pour créer du débat politique ou pour améliorer la société, » explique Walsh.

Version originale: Chris Pash/Business Insider Australia

Publié sur businessinsider.fr le 6 novembre 2018.



Atos présente son nouveau simulateur quantique


Boursier.com, publié le mardi 03 juillet 2018

Atos a dévoilé la nouvelle version de son simulateur quantique, l’Atos Quantum Learning Machine (Atos QLM), « encore plus performante et évolutive, avec une puissance multipliée par deux et la simulation de Qubits physiques ». Le simulateur Atos Quantum Learning Machine est le premier système quantique industrialisé et prêt à l’emploi capable de simuler jusqu’à 41 bits quantiques (Qubits), insiste le groupe. Un an seulement après son lancement, l’Atos QLM a connu un fort succès commercial auprès des universités, laboratoires de recherche et entreprises : laboratoire Oak Ridge du Département américain de l’Energie, France (CEA, Université de Reims) Pays-Bas, Allemagne et tout dernièrement à l’Université des Sciences Appliquées de Haute-Autriche).

Aujourd’hui, à l’occasion de la troisième édition des Atos Technology Days, Thierry Breton, Président-directeur général du groupe Atos, a donc présenté la nouvelle version de l’Atos QLM, intégrant des nouveautés issues du laboratoire de R&D d’Atos. Atos a déjà livré un premier exemplaire de son nouveau simulateur quantique à l’université autrichienne FH Oberösterreich (Hagenberg), afin d’aider les professeurs et les chercheurs du département des systèmes d’information sécurisés à analyser et à développer de nouveaux algorithmes nécessaires à l’amélioration des processus cryptographiques.

Lire également : Vision et innovation – Atos Quantum



Donner du sens à la mécanique quantique


Bien que ses étranges prédictions aient toujours été vérifiées, la mécanique quantique, ou plutôt son interprétation, continue de troubler physiciens et philosophes. Les chercheurs Alexia Auffèves et Philippe Grangier proposent de nouvelles réponses sur la nature de la réalité physique dans le cadre de la théorie quantique.

La publication de CNRS complète sur :
Donner du sens à la mécanique quantique



Comprendre l’informatique quantique – adiabatique


Par Olivier Ezratty, expert FrenchWeb

L’expert:

Olivier-Ezratty

Olivier Ezratty

Olivier Ezratty est consultant en nouvelles technologies et auteur d’Opinions Libres, un blog sur les médias numériques (TV numérique, cinéma numérique, photo numérique), et sur l’entrepreneuriat (innovation, marketing, politiques publiques…). Olivier est expert pour FrenchWeb.

Le recuit quantique, “quantum annealing” en anglais, est une technologie particulière d’ordinateur quantique qui repose bien sur la mécanique quantique et des qubits, mais avec des caractéristiques et niveaux de performance intermédiaires entre ceux des supercalculateurs traditionnels et ceux des ordinateurs quantiques universels. Il n’existe qu’un seul acteur commercial sur ce marché : le Canadien D-Wave. Le principe général consiste à établir des liaisons entre qubits avec des poids, comme dans des réseaux de neurone du deep learning, puis à faire trouver un point d’équilibre au système en modifiant ces poids pour identifier un minimum énergétique de l’ensemble. Ce minimum doit correspond à la solution recherchée du problème. Le processus est dit adiabatique car il n’y a pas de transfert énergétique entre le chipset de l’ordinateur et son environnement.

Côté recherche, cette voie est aussi explorée par la Advanced Research Projects Agency (IARPA), qui fait partie de l’Office of the Director of National Intelligence (ODNI) qui coordonne le renseignement américain à la Maison Blanche. C’est intégré dans le projet Quantum-Enhanced Optimization (QEO) qui vise à créer un calculateur adiabatique n’ayant pas certaines des limitations de ceux de D-Wave, notamment en termes de connectivité et de qualité des qubits employés. Comme il se doit au vu de la mission de l’IARPA, l’objectif est d’accélérer la mise en production d’ordinateurs quantiques capables d’exécuter l’algorithme de Shor de factorisation de nombre entiers pour casser la sécurité à clés publiques de communications interceptées.

Je cite également ici le Japonais Fujitsu qui annonçait début juin 2018 un ordinateur à recuit digital fonctionnant à température ambiante, mais sans faire appel à du quantique. Il concurrence directement l’offre de D-Wave mais avec une solution qui semble plus simple à mettre en œuvre.

La suite de cet article : Comprendre l’informatique quantique adiabatique

La reconnaissance faciale permet de détecter des maladies génétiques


L’intelligence artificielle va bouleverser nos modes de vie et de fonctionnement, notamment dans le domaine de la santé où l’on devrait voir des apports importants, tels que cette IA ayant la capacité de détecter les maladies génétiques rares à partir d’une photo.

C’est une étude qui intéressera les chercheurs en médecine, parue dans Nature Médecine, la publication précise les nouvelles perspectives qu’offre l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé, plus précisément ce qui concerne les maladies génétiques rares


Une nouvelle intelligence artificielle pour détecter les maladies rares

Cela se fera notamment par un outil logiciel développé par la société américaine FDNA, dénommé DeepGestalt. Celui-ci permet d’associer reconnaissance faciale et apprentissage automatique. Ce dispositif lui permet de détecter les anomalies génétiques qui apparaissent sur certains visages.

Pour ce faire, l’entreprise a collecté 17000 photos distinctes, possédant 200 syndromes distincts, ce qui a permis à ses algorithmes de faire ce travail de détection. La société a testé son outil sur deux maladies qui affectent le développement intellectuel et la mobilité, le syndrome de Cornelia de Lange et le syndrome d’Angelman.

Une IA capable de détecter les maladies génétiques rares

Lorsqu’on est atteint de cette maladie, les traits faciaux en sont impactés, avec notamment une peau et des cheveux extrêmement clairs. Les résultats obtenus par DeepGestalt sont très probants, puisque l’outil a obtenu une précision de 90% supérieure à la détection de spécialistes, qui plafonne à 70%.

L’article complet sur : La reconnaissance faciale permet de détecter des maladies génétiques.

Publié sur BeeGeek le 19 janvier 2019.

Lire aussi :
dailygeekshow.com : Reconnaissance facial de maladies rares
generation-nt.com : IA et reconnaissance faciale se combinent pour détecter les maladies sur le visage des patient
bfmtv.com : La reconnaissance faciale pourrait aider à diagnostiquer des maladies rare


Comment l’intelligence artificielle a transformé la presse américaine

Les médias américains ont été parmi les premiers à introduire l’utilisation d’algorithmes dans leur travail. Aujourd’hui, certaines tâches sont automatisées mais la révolution promise ne s’est pas produite.

La suite sur Les Echos : Comment l’IA transformé la presse américaine



IA : L’Âge De Maturité

En 2018, l’intelligence artificielle n’aura pas tenu ses promesses. Ou plus exactement, n’aura pas tenu les immenses promesses – apocalyptiques comme utopiques – que les annonces et débats de 2017 auront placées en elle. Où sont passés les exploits prométhéens à l’image d’AlphaGo ? Les assistants personnels capables de répondre – correctement – à n’importe quelle question ? Tous les secteurs chamboulés par l’exploitation adroite de volumes gigantesques de données ? Les destructions massives d’emplois ?


Rien de cela ne s’est produit. Au contraire, j’ai comme une impression de ralentissement, voire de piétinement. L’intérêt pour les déclinaisons les plus récentes de l’IA, le machine learning et le deep learning, semble avoir atteint son pic à la mi-2018. L’investissement dans l’IA a commencé à refluer au dernier trimestre de l’année. Et les chercheurs eux-mêmes, confrontés aux limites du deep learning, réfléchissent aux solutions qui pourraient revigorer la discipline et ses applications.

Doit-on s’inquiéter de ce ralentissement ? Pas le moins du monde. Car c’est pour moi le signe que l’IA atteint l’âge de maturité : on laisse de côté les espérances bodybuildées pour mieux se concentrer sur les applications qui marchent – qu’elles fassent rêver ou pas. C’est ce que suggèrent les principales levées de fonds de l’année écoulée : 4 Mds$ pour les voitures autonomes de Cruise, 400 M$ pour la recherche de nouveaux matériaux chez Zymergen, 300 M$ pour les offres de RPA (Robotic Process Automation, l’automatisation de tâches simples sur ordinateur) de UiPath ou encore 200 M$ pour les solutions de cybersécurité de Tanium.

Allons un cran plus loin : on peut même avancer que l’IA est en train de disparaître… et que c’est une excellente nouvelle. Une technologie peut connaître 2 types de disparition. D’un côté, l’extinction – avez-vous croisé des lecteurs MiniDisc récemment ? De l’autre, la banalisation – l’écran tactile a beau être une innovation d’à peine 10 ans, plus aucun fabricant de smartphones ne l’utilise comme argument de vente. Dans ce second cas, la technologie en question a en fait gagné la partie.

C’est précisément ce que nous vivons de plus en plus : nous sommes les Mr. Jourdain du 21e siècle, car nous utilisons l’IA sans le savoir. Que ce soit en suivant une recommandation de nouveaux produits sur Amazon, en ordonnant à Alexa de lire le best-of d’Emile et Images ou en débloquant notre smartphone avec la reconnaissance faciale.

L’existence d’applications concrètes et utiles est ce qui protège aujourd’hui l’IA d’un nouvel « hiver », ces périodes où l’intérêt pour la discipline – et le financement qui va avec – ont pu quasiment disparaître. Laissons le fin mot de l’histoire à Geoff Hinton, l’un des chercheurs à l’origine de la récente renaissance de l’IA :
« In the old AI winters, AI wasn’t actually part of your everyday life. Now it is. « 

Article source : IA l’âge de maturité

Publié sur forbes.fr le 24 janvier 2019 par Tom Morisse



Quand l’intelligence artificielle fait valser les prix


L’intelligence artificielle permet d’optimiser un prix mieux que n’ont pu le faire les plus grands cerveaux de la vente jusqu’à présent. Au risque d’aboutir à une tarification personnalisée – et à des discriminations.

Le sujet inquiète autant qu’il séduit : et si demain les prix bougeaient tout le temps, en fonction non seulement de la demande, mais aussi de vos données personnelles ? Déjà, aujourd’hui, dans un avion ou un train, deux personnes assises à côté l’une de l’autre peuvent avoir payé un prix totalement différent selon le jour et l’heure auxquels elles ont acheté leur billet. C’est ce qu’on appelle la tarification dynamique. Le Big Data et les algorithmes lui offrent une nouvelle perspective, puisque les sites d’e-commerce pourraient croiser toutes sortes d’informations pour affiner les tarifs qu’ils proposent aux utilisateurs, quasiment jusqu’à les individualiser.

Sans aller jusqu’à modifier les prix selon les profils des internautes, le site américain de réservation de voyages Orbitz a néanmoins reconnu en 2012 qu’il lui arrivait de suggérer des hôtels aux tarifs plus élevés aux utilisateurs d’ordinateurs Apple. Et il n’est pas le seul : « Expedia le fait aussi », affirmait la journaliste du  » Washington Post  » à l’origine de cette révélation, Dana Mattioli.

Le prix fixe, phénomène récent

Dans l’histoire du commerce, le prix fixe et identique pour tous est d’ailleurs un phénomène assez récent. Avant le XIXe siècle, la règle était… qu’il n’y en avait pas : on négociait pour tout. Comme le racontait l’excellent documentaire d’Arte « Au bonheur des dames, l’invention du grand magasin  » (2011), en France, c’est avec la création du Bon Marché que les étiquettes envahirent les magasins. Aristide Boucicaut, son fondateur, adhérait aussi à l’idée que réduire la marge permettait d’augmenter le volume de ventes (le prix devenant plus attractif) et, in fine, les bénéfices.

C’était déjà de l’optimisation, et c’est ce que cherche encore aujourd’hui à faire l’IA dans la tarification (ou « pricing « ), particulièrement lors de promotions : trouver le bon prix pour maximiser les profits. Et si les prix fixes n’avaient été qu’une parenthèse dans l’histoire du commerce ?

Pour fixer un prix, l’humain sait ce qui peut jouer dans la balance. Le vendeur connaît généralement les variables, mais il ne sait pas toujours dans quelle mesure elles sont pertinentes : c’est donc ce qu’il demande à la machine. Mais le nombre de variables que l’on peut prendre en compte semble infini.

Éviter la cannibalisation

David Simchi-Levi, professeur d’ingénierie des systèmes au MIT, qui a travaillé sur une intelligence artificielle (IA) de tarification dynamique pour le site de vente en ligne américain Rue La La, s’est particulièrement intéressé aux phénomènes de cannibalisation, c’est-à-dire au risque qu’en baissant un prix, une entreprise concurrence ses autres offres.

Il en distingue trois types. Premièrement, la cannibalisation entre produits. « Avec des chaussures de course par exemple, si vous faites une réduction, vous allez augmenter la demande, mais diminuer la demande pour les autres modèles. «  Deuxièmement, la cannibalisation dans la durée : « S’il y a une promotion maintenant, vous pouvez augmenter le revenu temporairement, mais il y aura une baisse plus tard. «  Cela parce que la demande pour ce produit aura été satisfaite pour une période. Enfin, la cannibalisation sur canaux multiples : si le propriétaire de deux sites différents fait une promotion dans l’un sur un produit que vend aussi l’autre, ce dernier verra sa demande baisser.


Pour optimiser, la machine commence par délimiter des catégories de produits, puis regarde à quel prix ils ont été vendus en faisant le plus de marge et sans entamer la demande. Ce tarif est celui que l’algorithme propose à la fin.

Cette technique fonctionne bien pour des yaourts ou des pelles, des produits dont les caractéristiques ne changent pas, ou guère, mais pour des vêtements ? Comment faire quand un produit n’a jamais été mis en vente auparavant et qu’il dépend en plus d’un secteur souvent vu comme imprévisible : la mode ?

Cette technique fonctionne bien pour des yaourts ou des pelles, des produits dont les caractéristiques ne changent pas, ou guère, mais pour des vêtements ? Comment faire quand un produit n’a jamais été mis en vente auparavant et qu’il dépend en plus d’un secteur souvent vu comme imprévisible : la mode ?

Dans ce cas, la forme des algorithmes et de l’IA est de pouvoir estimer les caractéristiques de chaque vêtement : l’algorithme ne se contente pas de savoir qu’il s’agit d’un un tee-shirt, il peut également baser son modèle sur la couleur, la matière, etc. Sans oublier les « données externes », c’est-à-dire celles provenant d’autres enseignes. A l’arrivée, le système peut estimer le potentiel succès d’un produit, et donc son juste prix.


Modéliser une intuition

Plus besoin d’humains pour faire la mode alors ? Pas entièrement, explique Paul Ghorra, consultant data scientist au cabinet BCG Gamma, la branche d’analyse de données du Boston Consulting Group. Il a par exemple travaillé sur l’optimisation tarifaire en période de soldes pour une entreprise du secteur. Bilan : de 0 % à 15 % d’augmentation sur la marge. Toutefois, il indique avoir pris en compte l’avis des professionnels : «  On va modéliser une intuition. «  Mais il ajoute que l’algorithme n’arrive pas «  pas à dégager de tendance sur l’année « .

Avec une réduction de 70 %, un manteau à fleurs qui ne plaît à personne ne se vendra pas mieux qu’avec une promotion de 30 %.

La méthode du BCG a permis de mettre en évidence un phénomène contre-intuitif : en période de soldes, un produit qui s’est bien vendu aura intérêt à connaître un rabais un peu plus élevé que d’habitude, tandis que pour un vêtement qui s’est peu vendu, mieux vaut ne pas faire une promotion trop importante. La raison ? Dans le premier cas, « on a intérêt à vendre un pull en cachemire 30 % moins cher plutôt que 20 %, parce que c’est un produit d’appel  » – il est davantage susceptible de déclencher l’acte d’achat et l’entrée dans le magasin. Dans le second cas, le peu de personnes qui souhaitent l’acheter le feront de toute façon : « Avec une réduction de 70 %, un manteau à fleurs qui ne plaît à personne ne se vendra pas mieux qu’avec une promotion de 30 %. » .

Reste à savoir jusqu’où aller dans l’optimisation. « Là où cela peut poser un problème éthique, c’est s’il y a des discriminations géographiques », remarque Sylvain Duranton, directeur de BCG Gamma. Dans les zones défavorisées, où la concurrence est faible et la comparaison entre les prix moins ancrée dans les habitudes, l’IA peut être amenée à proposer des tarifs plus élevés que dans les quartiers aisés. « L’injustice d’un tel algorithme est flagrante. Et le risque d’image patent « , explique Sylvain Duranton. Il plaide donc pour la création d’un poste de Chief Ethics Officer en charge de prévenir des problèmes de ce type, et de dire dans quelle mesure un écart de prix est jugé « acceptable ». Les étiquettes vont certainement jouer de plus en plus au yo-yo, mais elles ne disparaîtront pas.


Tarification dynamique et tarification personnalisée

« Les hôtels, les avions ou Uber pratiquent déjà une tarification dynamique en fonction de la demande, mais ils n’ont pas le droit de le faire en fonction du profil des clients « , explique Anthony Bem, avocat spécialisé en droit d’Internet. Car cette tarification personnalisée serait considérée comme de la discrimination. « Le problème avec le Web, ajoute-t-il, c’est qu’il n’y a pas de réglementation internationale. »

Hors de l’Union européenne, difficile de faire appliquer la loi. Mais, même au sein de l’UE, repérer une infraction n’est pas si simple : « Tant qu’on n’a pas la preuve, il n’y a aucune manière d’agir. Pour la découvrir, il faudrait prendre un huissier et tester le site pour constater la différence de prix. Cela n’a jamais été entrepris à ma connaissance. «  Et si la tarification personnalisée n’était déjà pas autorisée, elle est de toute façon interdite avec le règlement sur la protection des données (RGPD), qui est entré en vigueur dans l’UE le 25 mai.


Les grandes dates de la tarification dynamique

Années 1950 : la compagnie aérienne American Airlines commence à optimiser les places dans ses avions et crée notamment le surbooking. Elle adopte le système informatique Sabre.
1978 : la dérégulation du secteur aérien aux États-Unis ouvre la voie à des prix librement fixés, plus proches de l’offre et de la demande, avec l’Airline Deregulation Act. Peu après apparaît le terme de « yield management » dans la bouche du PDG d’American Airlines, Robert Crandall, pour parler de tarification dynamique.
Années 1990 : la tarification dynamique se développe dans le secteur de la location de voitures, notamment chez National Car Rental aux États-Unis.
1999 : le patron de Coca-Cola, Douglas Ivester, déclenche un tollé en confiant que sa marque travaille sur un distributeur de boissons qui ferait varier le prix des canettes en fonction de la température extérieure. La marque abandonnera le projet.
2009 : création du service de véhicule avec chauffeur Uber qui utilise la tarification dynamique pour déterminer le prix des courses.
2014 : Uber est critiqué pour avoir automatiquement augmenté ses prix à Sydney durant une prise d’otages. La firme reconnaît la maladresse, mais recommencera lors d’attaques terroristes en 2016 à New York et à Londres en 2017.

Article source : Quand l’intelligence artificielle fait valser les prix
Publié sur les Echos.fr par REMY DEMICHELIS le 14 mai 2018

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LSA : Intelligence artificielle et retail il faut contourner les silos
Markess : L’IA pour la distribution et l’ecommerce
Les Échos : Finies les cartes d’embarquement voici la reconnaissance faciale
(Réservé aux abonnés)



Europe : 40% des startups d’intelligence artificielle n’ont même pas d’IA


Près de 40% des startups européennes d’intelligence artificielle n’ont aucune application d’IA. C’est ce que révèle une alarmante étude menée par MMC, qui démontre que les investisseurs peinent à distinguer les vraies startups IA des charlatans opportunistes.

L’intelligence artificielle est une technologie très à la mode. Encouragés par les prévisions idylliques des analystes et l’enthousiasme des gouvernements, les investisseurs n’hésitent plus à faire pleuvoir les billets pour ne pas laisser filer les opportunités offertes par la révolution industrielle annoncée. À titre de comparaison, en 2018, les sommes levées à chaque levée de fonds étaient en moyenne 15% plus élevées pour les startups IA que pour les startups dédiées au développement de logiciels.

Cependant, le terme  » intelligence artificielle  » a été appliqué à une grande variété de technologies. De simples logiciels permettant d’automatiser des tâches à des réseaux de neurones extrêmement complexes en passant par les algorithmes de Machine Learning, la notion d’IA englobe désormais tout un ensemble de technologies aussi nombreuses que différentes.

La suite sur : Le Big dataEurope, 40% des startups d’intelligence artificielle n’ont même pas d’IA
Publié le 5 mars 2019 par Bastien L



Le Groupe Casino met de l’IA dans son nouveau magasin parisien


En partenariat avec la start-up XXII, Casino implante l’analyse de flux vidéos en temps réel dans le magasin « Le 4 Casino », inauguré le 4 Octobre 2018.

La suite sur L’ADN : Le groupe Casino met de l’IA dans son nouveau magasin parisien

Ultra-connecté, le « magasin du futur » du groupe Casino ouvre à Paris

Publié par Ouest France, le 5 octobre 2018

Dans le « magasin du futur », tel qu’imaginé par le groupe Casino dans son « laboratoire d’innovations » ouvert cette semaine près des Champs Elysées à Paris, on peut faire ses courses mais également se restaurer et travailler, dans un environnement ultra-connecté.



Quand l’IA transforme le SIRH en assistant personnel

Tendance Dopés à l’intelligence artificielle, les SIRH nouvelle génération tendent à s’imposer dans le quotidien des salariés, contribuant notamment à optimiser l’expérience collaborateur.

Par JULIE LE BOLZER Le 13février 2019 sur Business Les Échos

Convaincues que le bien-être des salariés constitue la condition sine qua non à la satisfaction des clients, les entreprises se sont fixé un nouveau défi :  offrir une expérience collaborateur optimisée, prenant autant en compte les moments charnières du parcours de l’employé au sein de l’organisation que son quotidien professionnel. Dans cette quête éperdue de suivi personnalisé et de sur-mesure, les entreprises peuvent désormais s’appuyer sur un nouvel allié : l’intelligence artificielle (IA). Son atout prééminent ? La capacité à agréger et décoder les nombreuses et non moins précieuses données relatives aux salariés, avec comme effet boule de neige un ciblage plus affiné en matière de gestion des carrières, de formation, de mobilité interne, etc.

Les éditeurs l’ont bien compris et s’attachent à réinventer leurs solutions en les boostant au machine learning et à l’analytique augmentée . Ainsi, l’américain Workday, géant mondial des SIRH, des logiciels de gestion financière et des outils de planification, a-t-il fait de l’intelligence artificielle le poumon de sa nouvelle stratégie. « La compréhension de la data apparaît comme le plus puissant vecteur d’aide à la décision. Notre objectif étant de permettre aux 31 millions d’utilisateurs de nos solutions de bénéficier au quotidien de cette révolution, nous avons mis l’IA au centre de notre démarche d’innovation », indique Gonzalo Benedit, président de Workday Europe et APJ, précisant que la R&D représente 30 % des dépenses de la société.


Recrutement prédictif

Concrètement, quels sont les impacts de la mise en application de l’intelligence artificielle dans la gestion des ressources humaines ? Gain de temps, réduction drastique de la marge d’erreur et recentrage sur les tâches à forte valeur ajoutée semblent être les avantages les plus plébiscités par les opérationnels. « L’IA n’en finit pas de nous simplifier la vie », résume Nicolas Arroum, DRH de Lyreco, groupe français spécialisé dans les fournitures de bureau. Cette entreprise familiale, qui réalise 2 milliards d’euros de chiffre d’affaires et emploie 9.000 collaborateurs, utilise notamment l’IA pour faire du recrutement prédictif. « L’analyse de nos données nous permet de prévoir la ressource dont nous aurons besoin demain et de nous organiser en fonction », indique Nicolas Arroum.

Néanmoins, chez Lyreco comme dans d’autres organisations, l’ERP n’est plus un outil à la seule main du département RH, mais un véritable assistant personnel accompagnant au quotidien managers et collaborateurs. Exemple avec Umanis, entreprise hexagonale de services du numérique (ESN), qui affiche un chiffre d’affaires de 210 millions d’euros pour 2.800 salariés. « Côté middle management, le SIRH fait office d’aide au pilotage de la stratégie et d’instrument de veille sur les aspirations des membres des équipes. Côté collaborateurs, il offre une totale transparence sur le parcours professionnel, en détaillant les possibilités d’évolution, les formations nécessaires à cette mobilité et encore les contacts utiles », remarque François Bouchery, manager de programme chez Umanis. 

Transparence

« Si un employé souhaite se renseigner sur les postes vers lesquels il pourra s’orienter demain, il peut dorénavant bénéficier d’informations précises sur le nombre de ses collègues ayant partagé la même situation que la sienne, sur les compétences qu’il va devoir acquérir et sur les pairs qu’il peut contacter afin d’échanger expérience et bonnes pratiques », poursuit Nicolas Arroum. Le SIRH nouvelle génération tendrait à se muer en canal ouvert permettant le partage et la création de communautés. Mais cette transparence n’est pas sans conséquence sur l’organisation… « Se doter d’une telle solution est l’occasion de changer la façon d’appréhender les ressources humaines et d’opérer un changement de management, en s’orientant vers le transverse et la fin des silos », estime Dietmar Knoess, le DRH de Puma.

Comme l’ont fait Lyreco et Umanis, l’entreprise allemande d’articles sportifs (dont le chiffre d’affaires s’élève à 1,65 milliard d’euros) s’est tournée vers Workday pour mettre à la disposition de ses 13.000 collaborateurs une solution intuitive, poussant les data pertinentes et donnant accès à des recommandations. « L’objectif est que les employés et les managers n’aient plus besoin de solliciter les RH et puissent consulter de manière autonome les données nécessaires à une bonne gestion des carrières. Cela participe à la responsabilisation et, par effet ricochet, au bien-être au travail et à la fidélisation des équipes », souligne Dietmar Knoess.

S’il s’invite dans le quotidien des collaborateurs, le SIRH reste un outil de premier ordre pour les directions des ressources humaines, en leur garantissant une vision à 360 degrés. « Depuis l’intégration de l’intelligence artificielle dans les solutions RH, nous disposons d’une matière bien plus étoffée pour réaliser des études internes et benchmarker les best practices », précise Greg Pryor, senior vice-président en charge des ressources humaines et de la performance de Workday. 

Reste une question en suspens :  n’y a-t-il pas un risque de voir un jour le SIRH transformé en outil de contrôle, permettant de scruter des indicateurs telle la performance des uns et des autres ? « Techniquement, cela est possible, mais ce n’est pas l’objectif. L’entreprise doit prioritairement garder en ligne de mire la fluidification des process, l’épanouissement des collaborateurs et la valorisation de la marque employeur », conclut Dietmar Knoess.



Le Machine Learning pourrait permettre d’exploiter des processeurs composés de diamant


Utiliser l’intelligence artificielle pour révolutionner l’application des tensions au travers de matériaux cristallins : c’est le projet un peu fou, mais pas tant que cela, des chercheurs du MIT et de l’université technologique de Nanyang. Une fois concrétisées, ces recherches pourraient déboucher sur des progrès considérables sur le terrain des semi-conducteurs. L’exploitation de processeurs troquant l’habituel silicium pour du diamant serait alors envisageable, avec à la clé des retombées pour le moins substantielles en termes de performances.

Si l’on sait depuis longtemps que les propriétés des matériaux cristallins peuvent être modifiées drastiquement en leur appliquant une tension bien particulière, trouver la bonne tension sur une infinité de possibilités se révèle complexe, note Engadget. Pour dégrossir leur travail, les chercheurs misent donc sur les capacités du Machine Learning et de l’IA.

Article source : IA et machine learning pour créer des processeurs composés de diamants
Publié sur Clubic.com le 17 février 2019 par Nathan Le Gohlisse



Apple, Steve Jobs, Elon Musk, IA… ce qu’en dit le cocréateur de Siri


Dans son livre intitulé « L’Intelligence artificielle n’existe pas« , Luc Julia s’inscrit à contre-courant de ceux qui voient dans l’IA un potentiel danger. Le cocréateur de l’assistant vocal d’Apple, profite de ce mythe pour faire un portrait complet de la high-tech d’aujourd’hui.

Luc Julia déconstruit les mythes dans un livre

Publié sur Les Numériques le 28 février 2018 :




Lire la quatrième partie de cette étude : Chapitre 4.


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