L’Intelligence Artificielle 4



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Quand les intelligences artificielles humilient les docteurs
L’Intelligence Artificielle pour lutter contre Alzheimer
Comment la pharmacie s’approprie le Big Data
L’IA n’assistera pas la médecine, elle sera la médecine de demain

Le Pentagone va investir 2 milliards dans l’IA
Trump annonce un plan pour développer l’IA
Robots tueurs : la Chine vend des drones IA armés d’AK-47

Une technologie fascinante et inquiétante
Le procès de l’intelligence artificielle
Quand le droit s’approprie l’Intelligence artificielle
Des algorithmes pour gérer les risques juridiques des entreprises
La startup Legalstart lève entre 15 et 20 millions d’euros


Comment l’État va utiliser l’intelligence artificielle
Les techniques du fisc pour vous fliquer

Une intelligence artificielle découvre des ondes radio provenant d’une autre galaxie
Quand l’IA sert à construire des villes

Ce qui est aujourd’hui de l’IA ne le sera peut-être plus dans dix ans
Il n’y a aucune chance que l’intelligence artificielle nous dépasse
Le Machine Learning provoque une crise dans le domaine de la science

Les Etats-Unis se dotent d’une stratégie en intelligence artificielle
Les États-Unis dévoilent leur plan pour garder leur avance
IA : le gouvernement livre ses recommandations


Facebook met la main sur GrokStyle
Ce site crée des visages de façon aléatoire grâce à l’IA
L’Intelligence Artificielle a toute sa place dans le monde du travail
Une intelligence artificielle maléfique isolée du public par ses créateurs

La 4e révolution industrielle est en route
Les algorithmes sont partout, leurs biais nous trompent



Quand les intelligences artificielles humilient les docteurs maléfique isolée Quand les intelligences artificielles humilient les docteurs


Nous devons nous réinventer avant que nos patients nous abandonnent pour l’IA des géants du numérique.

Par Laurent Alexandre, publié le 19 septembre 2018

Les Chinois ont organisé un grand barnum – avatar médical de la télé-réalité – opposant l’élite des radiologues et l’intelligence artificielle (IA). Ce sont les nouveaux jeux du cirque, dignes de la Rome antique, avec ses gladiateurs – les concepteurs de l’IA – et ses martyrs – les meilleurs spécialistes de la radiologie du cerveau -, qui sont humiliés en public.

Au début, les docteurs étaient aussi confiants que les champions du jeu de go l’étaient avant d’être écrasés par AlphaGo, l’IA de Google DeepMind. Le New York Times expliquait, en 1997, que la machine ne saurait pas jouer au go avant un siècle ou deux, mais AlphaGo a ridiculisé les champions, qui sont restés sans voix devant la puissance de la machine.

A-t-on encore besoin de radiologues?

La start-up Babylon Health, dont les fondateurs de DeepMind sont actionnaires, identifie désormais un problème médical avec la précision d’un expert humain. Par ailleurs, Babylon a obtenu un score de 81 % à l’examen de certification du Royal College of General Practitioners, alors que les jeunes médecins anglais obtiennent un score moyen de 72 %. De semaine en semaine, les territoires où l’IA dépasse les meilleurs médecins se multiplient : Google a présenté des résultats impressionnants en cancérologie dermatologique et en cardiologie.

Ces performances anxiogènes pour les médecins appellent trois commentaires. D’abord, il faut se méfier des effets d’annonce. Elizabeth Holmes, classée parmi les 100 personnalités les plus influentes en 2015, risque la prison pour avoir menti sur sa pseudo-technologie révolutionnaire d’analyses biologiques. Avec une fortune de 3,6 milliards de dollars en 2014, elle fut la plus jeune « self-made milliardaire ». Sa start-up Theranos était alors valorisée 10 milliards de dollars. Nous sommes dans une bulle technologique où beaucoup de start-up mentent effrontément…Tous les résultats des IA doivent être audités par des experts indépendants !


L’Intelligence Artificielle pour lutter contre Alzheimer

L’Intelligence Artificielle pourrait bien nous aider à lutter contre cette forme de démence très répandue dans le monde, et dont aucun traitement efficace n’est à ce jour connu.

Publié par National Geographic.fr le Vendredi, 5 octobre 2018

Grâce aux travaux financés par les Instituts de recherche de santé au Canada, le spécialiste en neurosciences Mallar Chakrabart, de l’Institut Douglas à Montréal et les chercheurs de l’Université de Toronto ont réussi à mettre au point un algorithme permettant de prédire le déclin cognitif chez certains patients.

Article complet : L’intelligence artificielle pour lutter contre Alzheimer

Lire également :

The times of Israël : L’IA pourrait prédire la propagation des mélanomes
Santé Magazine : Maladies pédiatriques, bien diagnostiquées avec l’Intelligence artificielle

Siècle Digital : Seeing AI – l’application dotée d’une IA développée par Microsoft pour les aveugles

La Tribune : Thérapixel lève 5 millions d’euros pour mieux détecter le cancer du sein grâce à l’IA
Therapixel, pépite française de l’IA appliqué à l’imagerie médicale, basée à Sophia Antipolis, lève 5 millions d’euros en série A. Elle espère valider cliniquement son logiciel d’aide à la détection des cancers du seins d’ici la fin de l’année, pour le commercialiser dans un premier temps aux Etats-Unis.

Les Numériques : L’IA au service de la recherche sur la maladie d’Alzheimer
En trouvant dans le sang des marqueurs connexes à la bêta-amyloïde présente dans le liquide rachidien, l’IA d’IBM ouvre la voie à l’identification de sujets à risque via une simple prise de sang.

Clubic : Une IA capable de synthétiser des copies de médicaments sans enfreindre les brevets
Chematica utilise des algorithmes afin de créer des médicaments existants en contournant les brevets déposés par les laboratoires pharmaceutiques.

Siècle Digital : L’intelligence artificielle du MIT peut prédire le cancer du sein jusqu’à cinq ans à l’avance
L’intelligence artificielle mise au point par le MIT permet de détecter le cancer du sein beaucoup plus rapidement qu’avec les anciennes méthodes, en plus de pouvoir le détecter sur toutes les couleurs de peaux


Comment la pharmacie s’approprie le Big Data et l’intelligence artificielle

La recherche pharmaceutique utilise depuis longtemps le numérique. Les industriels découvrent maintenant son intérêt dans la production mais c’est dans les essais cliniques que son apport devrait être le plus décisif.

Après GSK, Merck, Novartis et Pfizer, c’est au tour de Sanofi de nommer un directeur numérique. Sauf qu’à la différence de ses concurrents, c’est son directeur médical, Ameet Nathwani, qui va cumuler ce poste. Ameet Nathwani aura ainsi pour mission de marier le développement de médicaments avec technologies numériques et le « big data », explique-t-on chez Sanofi. L’apparition, au cours des derniers dix-huit mois, au sein des groupes pharmaceutiques, de cette nouvelle fonction qui fait désormais jeu égal avec les directions marketing, médicale ou de la recherche, résulte de leur prise de conscience qu’ils ne peuvent plus se contenter de développer des médicaments en ajoutant une « couche de technologie par-dessus » mais qu’il faut désormais intégrer les deux. Reste à savoir comment. Pour l’instant chacun tâtonne avec la signature, en 2018, d’une quinzaine d’accords avec des d’intelligence artificielle comme Berg, Exscientia ou Aktana, outre les premiers partenariats plus anciens et très médiatisés avec les Gafa.

La pharmacie s’approprie le Big Data et l’IA
Publié sur les Échos le 24 mars 2019
Par Catherine Ducruet



L’intelligence artificielle n’assistera pas la médecine, elle sera la médecine de demain

On nous annonce que l’intelligence artificielle assistera la médecine de demain mais c’est faux, l’intelligence artificielle n’assistera pas la médecine, elle sera la médecine.

Article complet : L’intelligence artificielle n’assistera pas la médecine, elle sera la médecine demain.
Publié sur La Croix le 12 mars 2019 par Antoine Sénanque


Le Pentagone va investir 2 milliards


Le Pentagone va investir 2 milliards de dollars pour stimuler la recherche sur l’intelligence artificielle.

Publié par opex360.com par M. Laurent Lagneau Le 08 septembre 2018

Peu avant de quitter ses fonctions de ministre de la Défense, en février 2017, Jean-Yves Le Drian avait estimé que l’intelligence artificielle allait être une « troisième rupture technologique, après la dissuasion nucléaire et l’explosion des technologies de l’information et du numérique. »

Depuis, la Direction générale de l’armement a lancé le programme « ARTEMIS » [Architecture de traitement et d’exploitation massive de l’information multi-source] et ce domaine fait partie de la feuille de route de la nouvelle Agence de l’innovation de Défense, créée le 1er septembre sous la direction d’Emmanuel Chiva


D’autres pays investissent dans cette technologie, à l’image de la Chine, dont un rapport du Center for a New American Security estimait, fin 2017, qu’elle « pourrait être bientôt en mesure de dépasser les États-Unis dans le domaine de l’intelligence artificielle », ce qui serait de nature à « modifier à l’avenir les équilibres économiques et militaires. »

Aussi, pour le Pentagone, il n’est pas question de se faire déborder sur cette question de l’intelligence artificielle. D’où l’investissement de 2 milliards de dollars dont bénéficiera la Darpa, son agence de recherche et de développement, pour financer une vingtaine de projets déjà en cours et en lancer de nouveaux dans les cinq ans à venir.

Comme l’a expliqué Steven Walker, le directeur de la Darpa, cet effort vise à « transformer les ordinateurs, pour les faire passer d’outils spécialisés à partenaires dans la résolution des problèmes. » Pour cela, cet investissement financera les efforts pour « explorer de nouvelles théories et applications qui pourraient permettre aux machines de s’adapter à des situations changeantes ». Pour l’agence, cette « nouvelle génération d’intelligence artificielle » est vue comme une « troisième vague de progrès technologique. »

« Nous voulons étudier la façon dont des machines peuvent acquérir une communication et des capacités de raisonnement quasi-humaines, en étant capables de reconnaître qu’une situation ou un environnement a changé et de s’y adapter »

Dr Walker

L’un des objectifs du programme « Artificial Intelligence Exploration » [AIE] de la Darpa est de mettre au point des machines qui « fonctionneraient plutôt comme des collègues que comme des outils. » Et l’intégration d’une telle technologie dans les systèmes militaires « facilitera » la prise de décision sur des « champs de bataille complexes et critiques. »

Article original : Le Pentagone va investir 2 milliards de dollars.


Trump annonce un plan pour développer l’intelligence artificielle


Le gouvernement américain de Donald Trump dévoile  » l’American AI Initiative « , un plan censé permettre aux Etats-Unis de se hisser parmi les leaders de l’intelligence artificielle. La stratégie repose sur 5 principaux pilliers.

Cela ne fait plus aucun doute : l’intelligence artificielle est une technologie qui va changer le monde dans les années à venir. Tant à l’échelle collective qu’à l’échelle individuelle, l’IA aura autant d’impact que l’apparition de la machine à vapeur ou que l’émergence d’internet et des ordinateurs. Pour certains experts, ces inventions feront même figure de gadgets en comparaison…

Pour cette raison, les gouvernements du monde entier se sont lancés dans une véritable course pour devenir les maîtres de l’intelligence artificielle. Plus de 18 pays ont déjà annoncé leurs startégies nationales pour l’IA. C’est notamment le cas de la France d’Emmanuel Macron, de l’Allemagne d’Angela Merkel, du Canada, de la Corée du Sud, de l’Australie, ou encore du Japon.

Intelligence artificielle : les 5 piliers de la stratégie américaine

piliers ia usa

L’initiative américaine reposera sur cinq principaux piliers. Tout d’abord, afin d’accélérer la R&D, l’administration demandera aux agences fédérales de faire des investissements dans l’IA leur priorité. En termes d’infrastructure, il sera aussi demandé aux agences d’aider les chercheurs à accéder aux données fédérales, aux algorithmes et à la puissance de traitement.

La gouvernance est également prise en compte dans cette initiative, et la White House Office of Science and Technology Policy ainsi que d’autres groupes comme la FDA ou le DoD seront chargée d’élaborer un guide pour assurer l’usage éthique et sécurisé de l’IA. Il s’agira notamment d’assurer la protection des données exploitées par l’IA.

Le gouvernement compte aussi trouver des solutions pour former la main d’œuvre à l’intelligence artificielle. Des programmes de formation dans le domaine des sciences informatiques seront notamment développés.

Enfin, le dernier pilier de l’initiative concerne la collaboration avec d’autres pays autour de l’IA. Cependant, le gouvernement précise que cette collaboration ne devra pas compromettre les intérêts américain ou céder l’avantage technologique des Etats-Unis.

Pour rappel, en septembre 2018, la DARPA annonçait un investissement de 2 milliards de dollars dans la recherche sur l’intelligence artificielle. Cette initiative annoncée par Donald Trump s’inscrit donc dans sa continuité. Cependant, de nombreux détails restent à fournir par l’administration et davantage d’informations seront communiquées au cours des six mois à venir.

Publié sur LE BIGDATA le 11 février 2019 : IA aux USA, le plan Trump

Aussi :
World Economic Forum : L’armée américaine veut s’inspirer du cerveau des insectes pour créer une nouvelle IA
Le Figaro.fr : Les États-Unis veulent accélérer sur l’intelligence artificielle
Radio Canada : IA Trump annonce des investissements



Robots tueurs : la Chine vend des drones IA armés d’AK-47

Selon un rapport du CNAS, la Chine a commencé à exporter des drones dotés d’intelligence artificielle et armés de fusils d’assaut AK-47. Ces robots tueurs sont en mesure de mener des opérations militaires complexes de façon entièrement autonome et d’abattre une cible sans qu’une intervention humaine soit nécessaire…

Et si la course à l’intelligence artificielle menait l’humanité vers la troisième guerre mondiale ? Il y a quelques jours, l’expert Yoshua Bengio exprimait sa peur concernant l’utilisation de l’IA par la Chine. Aujourd’hui, le think tank américain Center for a New American Security (CNAS) semble confirmer que ces craintes sont légitimes.

Selon un rapport publié par l’organisme, la Chine cherche agressivement à intégrer une IA toujours plus sophistiquée aux armes et équipements militaires qu’elle produit. Ce constat concerne notamment les drones de toutes les tailles.

Aux États-Unis, les drones sont déjà capables de se mettre en mode pilote automatique pour effectuer des tâches simples comme de voler en cercle autour d’une cible. Cependant, de son côté, la Chine cherche à offrir une autonomie totale à ces machines.

La suite surLe BigData : IA et robots tueurs en Chine

intelligence artiicielle robots tueurs

Une technologie fascinante et inquiétante


Le monde évolue sans cesse et l’intelligence artificielle est une nouvelle révolution, une révolution technologique, dont le Soir 3 s’intéresse désormais chaque semaine avec le journaliste Anicet Mbida.

Vidéo du journal télévisé Soir3 diffusé le 18 septembre 2018.

L’intelligence artificielle est l’ensemble des technologies qui permettent à une machine d’exécuter des tâches que l’on pensait réserver aux hommes. Exemples : conduire une voiture, corriger les dissertations, faire un diagnostic médial.
Dans les années 90, un ordinateur avait battu le champion du monde d’échec de l’époque. C’était un coup de tonnerre. Maintenant, on a des jeux d’échec ou de bridge sur nos téléphones et on appelle plus ça de l’intelligence artificielle, mais des calculs ou des algorithmes.

Inquiétant ?

On a même sur nos portables des outils de reconnaissance faciale, vocale et d’écriture. Une fois que ces technologies s’améliorent et se démocratisent, on ne considère plus que c’est que de l’intelligence artificielle, mais que c’est du calcul et de l’informatique traditionnelle.

Une intelligence qui peut faire peur, sous l’influence de la science-fiction. L’automatisation concerne surtout les métiers pénibles, mais quand on parle de remplacer les médecins, les avocats, ça peut inquiéter…

Post original : L’intelligence artificielle une technologie fascinante et inquiétante
Merci France3

Avoir aussi : L’intelligence artificielle pour détecter les mensonges et les fraudes



Le procès de l’intelligence artificielle


Le procès de l’intelligence artificielle

A l’occasion de la Nuit du Droit, un procès fictif était organisé hier dans l’enceinte historique du Palais de justice de Paris. Sur le banc des accusés : une intelligence artificielle de conduite autonome nommée Eurêka.

Publié sur Les Échos le 5 octobre  2018

Par Remy Demichelis.


Quand le droit s’approprie l’Intelligence artificielle


Outils d’automatisation, d’analyse prédictive, de veille, l’intelligence artificielle vient faire évoluer le métier d’avocats. Capital Finance a sondé les principaux cabinets de la Place pour comprendre comment ils investissent ces nouveaux champs d’innovation.

Publié par capitalfinance.lesechos.fr le 19 septembre 2018.

Aucun métier ne saurait se prétendre imperméable à l’intelligence artificielle. Mais l’ensemble des professions concernées par ce « game changer » s’accordent à dire que les programmes d’« IA » ne sont pas près de les remplacer. Du moins à court-moyen terme, tant que l’on parle d’intelligence artificielle dite « faible », avec peu de machine learning et qui se concentre sur une tâche précise. Pour ces professions, il s’agit d’outils avec lesquels travailler – et qu’elles ont vocation à enrichir. Les bouleversements induits par les progrès de ce champ de recherche scientifique occupent le monde du droit depuis début 2016.

Même si la plupart des grands cabinets ont entamé leurs démarches quelques années auparavant. Il n’en reste qu’aujourd’hui, seuls 38,3 % des quelques 400 sociétés d’avocats interrogées dans la dernière étude Altman Weil « 2018 Law Firms in transition » se déclarent engagées dans des projets ou des expérimentations innovantes. Cette proportion de réponses positives progresse naturellement en fonction de la taille du cabinet. Elle s’élève à seulement 23 % pour les structures employant entre 50 et 99 avocats. Et elle culmine à 84,6 % pour celles de plus de 1 000 professionnels.

Capital Finance a mené une enquête auprès des principaux cabinets d’avocats d’affaires de la place parisienne pour comprendre comment ils se positionnent face à cette profonde mutation, mais aussi pour prendre le pouls des développements qu’ils mettent en place. Tous sont en tout cas unanimes quant aux raisons et aux causes sous-jacentes : « La pression des coûts était déjà une réalité avant-même que l’on investisse dans des solutions d’automatisation ou de standardisation », résume Alexandre Vuchot, co-responsable du bureau parisien de Bird & Bird. Cette law firm n’a pas de budget spécifique global alloué à ces développements mais des équipes transverses dédiées dont l’offre est promue sous l’appellation « twoBirds clients solutions ».

« Nos clients savent que de tels outils existent et nous les demandent, poursuit-il. Personne ne peut plus justifier – et facturer – l’affectation de 20 avocats à une data room pour des audits. Nombre de tâches simples et à faible valeur ajoutée nous échapperons tôt ou tard, à la manière de l’invention de la calculatrice qui a rendu caduque l’intégralité des calculs à la main. Mais, il est essentiel en parallèle de créer de la valeur ajoutée au-delà de la simple réduction de coût ».

Démarche client-driven

Ce constat est partagé par Cyril Boussion, associé en fiscalité qui suit ces questions de près chez Linklaters. « La profession s’affaire depuis maintenant plusieurs années à se renouveler et à tirer profit des progrès des outils numériques, estime-t-il. Une des portes d’entrée de ces outils sont les taches à moindre valeur ajoutée ainsi que celles relativement standardisées ou répétitives ».

Il s’agit surtout, pour chaque cabinet, de prendre les devants face à la montée en puissance des fournisseurs de technologie qui alimentent directement les directions juridiques. Ou, à plus long terme sûrement, face à celle des sociétés d’avocats de nouvelle génération qui ne manqueront pas d’émerger sur des champs d’applications bien spécifiques – comme la jeune law firm américaine Atrium sur les start-ups. C’est dans cette optique que les cabinets internationaux ont très largement structuré leurs plans d’investissements dans l’IA et leurs nombreuses démarches autour de leurs clients (client-driven plutôt que product-led).

« C’est ce qui fait que l’utilisation de ces solutions n’est jamais systématique, et rentre dans le cadre d’une offre toujours cousue-main qui contribue à la valeur ajoutée du conseil juridique « 

Cyril Boussion

Tout récemment, l’entrée en vigueur du RGPD a par exemple nécessité la mise en place d’outils de « natural language processing » chez nombre de clients. Hogan Lovells, pour ne citer qu’un cabinet, a par exemple structuré avec FTI Consulting un service global d’analyse de données qui a notamment été utilisé par une banque dans le cadre du RGPD pour la revue de plusieurs milliers de documents.
Très peu de solutions d’automatisation ou d’analyse de documents sont ainsi réservées spécifiquement à l’usage interne. Notons tout de même l’existence du « chevaleresque » robot de veille d’actualité juridique de Baker McKenzie – il s’appelle « Lancelaw » – aux côtés de divers outils d’aide à l’amélioration des processus de facturation ou de logiciels de data visualisation (des profils de risques internationaux par exemple) qui facilitent la lisibilité des synthèses



Vivre avec son temps

Si les plus grands cabinets considèrent cette transformation comme une priorité majeure, bien peu s’aventurent à communiquer sur le budget d’investissement qu’ils y consacrent. A l’exception notable d’Herbert Smith Freehills, qui l’estime à 2 % de son chiffre d’affaires mondial. La law-firm s’est toute récemment lancée, en partenariat avec IBM et l’australien Data61, dans le développement d’une plateforme de smart legal contract basée sur la blockchain.

Les principaux domaines d’innovation cités par les cabinets portent justement sur la standardisation des contrats, sur la « prédigestion » de larges ensembles de documents (data-management, tri, analyse partielle), et, plus rarement, sur l’automatisation des processus. Sur ce dernier point, Clifford Chance automatise actuellement ses démarches de « closing » pour l’intégralité des opérations de financement et de M&A. Linklaters fait de même. Les deux firmes du Magic Circle prenant toutefois le soin de préserver la partie « cérémonielle » du signing, en continuant de rassembler toutes les parties prenantes d’un deal autour d’une table.

Les solutions d’IA les plus médiatisées concernent pour l’instant l’analyse de documents. Les débats se sont focalisés autour des expériences de mise en concurrence entre avocats IA, telles que celles régulièrement montées par IBM pour mettre en avant sa technologie Watson (appliquée en droit sous le nom de Ross). Portant pour l’instant uniquement sur des tâches d’analyse syntaxique (vérification de NDA par exemple) et donc sur une technologie de traitement du langage naturel, ces expériences se limitent au droit de la propriété intellectuelle ou des faillites aux Etats-Unis. Mais elles se soldent toujours, sans surprise, par une dominance de la machine sur l’homme. A la fois sur la pertinence des analyses (dominance légère) et sur la rapidité du temps d’exécution (sans commune mesure).

En professionnels avertis, les grands cabinets y voient naturellement un outil formidable pour doper leur efficacité et leur réactivité, pour se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée. Sur ces questions de revues de documentation, particulièrement en droit anglo-saxon, Linklaters et Clifford Chance font par exemple tous deux appel à la solution Kira, développée par le canadien Kira Systems et nourrie au machine-learning. Aussi plébiscitée par Allen & Overy, DLA Piper, Freshfields, ou encore Latham & Watkins (entre autres), Kira est capable d’opérer des contrôles de cohérence et d’identifier des clauses spécifiques dans le cadre de procédures d’audit ou de due diligence. Clifford Chance estime que ce seul outil permet de réduire de 30 % le temps passé sur la revue de certaines clauses.

Quant aux outils les plus gourmands en machine learning (i.e. les plus proches de ce que l’on peut réellement qualifier d’intelligence artificielle faible), ils s’intéressent principalement à la question de la justice prédictive. Leur fonctionnement s’appuie en réalité sur l’analyse de la jurisprudence et des textes de loi via des algorithmes de langage naturel. Encore jugées très jeunes et perfectibles, ces IA sont cependant déjà en phase de test au sein de certains cabinets. Mais elles seraient pour l’instant trop dépendantes de la qualité des données qui les alimentent et présentent de fait un risque encore bien trop conséquent d’aggraver les biais humains. Car la donnée sera toujours plus importante que le logiciel qu’elle alimente.

Par : William Sadrin

L’article complet sur : Quand le droit s’approprie l’Intelligence artificielle


Des algorithmes pour gérer les risques juridiques des entreprises

Publié le 3 décembre 2018

Par : Tefy Andriamanana

Faut-il négocier ou aller au procès ? C’est la question que se posent de nombreuses entreprises en cas de conflit. Pour les aider dans leurs choix, plusieurs outils existent.

Un litige juridique peut coûter cher à une entreprise. Qu’il s’agisse d’un impayé ou d’un licenciement contesté, les entreprises ne savent souvent pas à quoi s’attendre avant d’aller au tribunal. Il existe malgré tout plusieurs solutions permettant d’évaluer les risques en la matière. Elles consistent pour l’utilisateur à soumettre des mots-clés dans un moteur, comme « licenciement pour inaptitude », pour obtenir des statistiques sur les décisions favorables à l’employeur ou au salarié et sur les indemnités versées. Pour construire ses résultats, la machine analyse la jurisprudence et doit donc comprendre le langage juridique. Ces solutions sont utilisées par des avocats pour le compte de leurs clients ou directement par les directions juridiques des entreprises.


La justice prédictive, un concept contesté 


Le terme justice prédictive est parfois utilisé pour décrire de telles solutions. A tort selon leurs éditeurs comme… Predictice, outil lancé en janvier 2017. « Il n’y a pas de justice prédictive mais des algorithmes qui vont faire des statistiques sur les décisions de justice », estime Louis Larret-Chahine, son directeur général. Et si son entreprise s’appelle comme cela, il ne faut pas y avoir une adhésion à ce concept : « C’est une mauvaise traduction de l’anglais predictive justice qui veut dire justice prévisible ». Son produit a été testé pendant quelques mois en 2017 dans les cours d’appel de Rennes et de Douai mais n’a pas convaincu les magistrats. « A l’époque, on n’avait pas de salariés, le produit n’était pas commercialisé, on était encore en PoC », répond le directeur général.

Produire de telles statistiques, « ce n’est pas du tout de la prédiction », note aussi Fabien Girard de Barros, directeur général de Lexbase, éditeur de Legalmetrics lancé mi-septembre dernier. Pour lui, Legalmetrics ne fait pas de la spéculation mais « ramène à une réalité statistique, objective, algorithmique ».


A quoi alors servent ces chiffres ? Ils peuvent être « une aide à la détermination de la stratégie », explique Fabien Girard de Barros. Legalmetrics permet, par exemple, de savoir « quelle indemnités ont été versées en cas de licenciement » ou « le taux de risque d’appel et de pourvoi en cassation » afin d’apporter « une sécurité juridique » à l’entreprise. « C’est la première utilité, la direction juridique peut estimer les risques juridiques et voir s’il faut aller en négociation ou au contentieux », renchérit Louis Larret-Chahine. Ainsi, si un procès s’annonce perdu d’avance, une entreprise peut préférer une négociation. A l’inverse, si les statistiques disent que la justice donne généralement raison à l’employeur, une négociation peut paraître superflue, quitte à provisionner les sommes qui seront éventuellement à verser à l’autre partie

Des outils pour anticiper les indemnités à verser


Mais les taux de défaite ou de victoire ne sont pas les seules statistiques à connaître pour anticiper les risques. « Assez vite, nos clients nous ont dit que savoir la probabilité de succès n’avait pas d’intérêt », rapporte Sébastien Bardou, directeur marketing de LexisNexis qui a lancé début 2017 JurisData Analytics, spécialisé dans le contentieux indemnitaire. « Ce qui intéresse le juriste, c’est d’avoir les quelques décisions qui se rapprochent de son dossier », ajoute-t-il. JurisData Analytics est un module pour Lexis360, le moteur de recherche de décisions de justice proposé par l’entreprise. En passant par ce module, l’utilisateur obtient des résultats plus fins qu’avec le moteur avec une structuration des données adaptée à son cas. Le module va alors sélectionner quelques décisions pertinentes et en extraire certains éléments. Par exemple, en matière de droit social, il va lui-même calculer l’âge des salariés impliqués à partir de leurs dates de naissance et des dates des faits relatés, l’âge pouvant être déterminant pour le calcul de l’indemnité. Les montants des indemnités versées sont également extraits.

Ces outils, avec différentes méthodes, se basent donc sur l’analyse de décisions passées. Une vision limitée pour Case Law Analytics, qui a lancé sa solution en septembre 2017. « Les autres font de la statistiques, ils parlent du passé, pas du futur », affirme Jacques Lévy-Vehel, président de l’entreprise et mathématicien de formation. « Le mot-clé, c’est la modélisation », détaille-t-il. Case Law Analytics fait appel à un « juge virtuel » capable de modéliser la logique des décisions de justice dans un domaine précis à partir d’un certain nombre de critères. Par exemple, la taille de l’entreprise ou l’âge du salarié. A partir de là, « l’entreprise va faire une simulation et savoir combien elle va devoir payer ». Il ne s’agit donc pas de chiffrer les cas de victoire ou de défaite de l’employeur dans le passé mais de comprendre comment a été prise une décision de justice. « En montrant plusieurs décisions de justice à la machine, elle arrive à les reproduire toutes », assure Jacques Lévy-Vehel.

Avec l’introduction des algorithmes et de la modélisation, certains peuvent craindre que les machines remplacent le juriste humain. Il n’y a pas de « théorie du remplacement » des humains par la machine, assure Louis Larret-Chahine. « L’outil ne remplace pas l’humain car il y a un choix à faire in fine (par l’entreprise, ndlr) », abonde Fabien Girard de Barros, pour qui « le droit est aussi une question d’appréciation humaine ».

A lire également :
L’Usine Digitale : IA au delà de la fiction le droit existe déjà
Le Monde du Droit : Quel droit pour l’IA ?
Cabinet Murielle Cahen : IA et le Droit



La startup Legalstart lève entre 15 et 20 millions d’euros

La startup française Legalstart permet aux auto-entrepreneurs et aux TPE/PME de réaliser des démarches juridiques, administratives et comptables. Elle vient de lever entre 15 à 20 millions d’euros auprès du fonds ISAI pour lancer une offre à destination des professionnels du droit courant 2019.

Publié sur La Tribune : La startup Legalstart lève entre 15 et 20 millions d’euros



Comment l’État va utiliser l’intelligence artificielle


Le secrétaire d’État au Numérique Mounir Mahjoubi a révélé les six projets retenus dans le cadre d’une expérimentation d’État sur l’intelligence artificielle.

L’État se convertit aussi à l’intelligence artificielle. Mercredi 21 novembre, le secrétaire d’État au Numérique, Mounir Mahjoubi, a révélé les six projets sélectionnés suite à l’appel à manifestation d’intérêt lancé en juin 2018 dans le cadre du programme d’investissement d’avenir (PIA). L’objectif : utiliser les différentes approches de l’intelligence artificielle (analyse sémantique, reconnaissance visuelle, modèles prédictif…) à partir des textes, images satellites, photographies, enregistrements audio et vidéos détenus par l’administration ou collectées à l’extérieur, afin « d’améliorer le travail des agents au quotidien, de renforcer la relation aux usagers, de mieux cibler les contrôles, de fluidifier les processus et d’aider à la décision », décline Mounir Mahjoubi.

« L’intelligence artificielle a des impacts bien réels. Elle accompagne les agents au quotidien pour faciliter leur travail et leur permettre de se concentrer sur leur cœur de métier. C’est plus de performance pour un meilleur service rendu aux citoyens. »

Mounir Mahjoubi

Au total, 52 projets ont été déposés, avec une forte mobilisation des administrations centrales, opérateurs, établissements publics, services déconcentrés et autres services publics (rectorats, universités, cours de justice, hôpitaux). Six projets ont été retenus pour développer un « POC » (proof of concept ou programme pilote dans le jargon startup). À la fin de cette période de dix mois, la Dinsic (Direction interministérielle du numérique et du système d’information et de communication de l’État) et la DITP (Direction interministérielle de la transformation publique) évalueront l’efficacité de chaque outil à l’aide du retour d’experts, des administrations utilisatrices et des tests utilisateurs, afin de déterminer s’ils ont vocation à être déployés à plus grande échelle.

Détecter les occupations irrégulières des sols, aider la police de l’environnement, détecter les risques sanitaires des restaurants. Dans le détail, les six projets choisis visent à faciliter certains services de l’État dans les domaines de la sécurité, de la surveillance d’activités illégales, du rapport aux usagers et de la santé publique.

Le premier projet utilisera des images satellites et des photographies aériennes pour créer une IA basée sur la reconnaissance visuelle, capable de détecter les occupations irrégulières des sols. L’automatisation par comparaison d’images satellitaires permettra de détecter de nouveaux objets illégaux – caravanes, mobil-homes, bâtis, hangars agricoles, décharges sauvages, constructions illégales – dans des milieux dits « sensibles ». L’objectif pour l’État est de passer « moins de temps à détecter les anomalies », et « plus de temps sur le terrain pour effectuer les contrôles pertinents ».

Dans le même esprit, une autre IA devrait permettre d’améliorer les contrôles de la police de l’environnement. À l’aide de données environnementales comme celles sur la qualité de l’eau, des modèles prédictifs seront créés pour prédire les contrôles non conformes, ce qui reviendra à passer « moins de temps à effectuer des contrôles qui sont in fine conformes » et se concentrer sur les suites à donner pour ceux qui ne le sont pas.

Toujours dans une optique d’optimisation du temps des agents chargés du contrôle, les commentaires et avis présents sur les plateformes et réseaux sociaux seront moulinés par une IA basée sur l’analyse sémantique afin de détecter les restaurants présentant des risques sanitaires. L’IA reconnaîtra les avis négatifs et établira des probabilités de risques sanitaires potentiels. Elle permettra aux agents de « prioriser les contrôles » pour « perdre moins de temps » à détecter les établissements à risque.

Enfin, pour « mieux protéger les travailleurs, les patients, le public et l’environnement » des risques liés à l’utilisation du nucléaire, une IA va mouliner les 20.000 lettres de suite rédigées après chaque inspection, pour détecter les « points de vigilance » pour un « contrôle plus pointu des zones qui présentent des risques ».

Améliorer les traitements post-opératoires, un « robot vocal pour les usagers.

Seuls deux des six projets sélectionnés ne portent pas sur l’amélioration des activités de contrôle des agents de l’État, et concernent plus directement les usagers. Le premier vise à utiliser l’IA pour améliorer les traitements post-opératoires, à l’aide des comptes rendus et des dossiers médicaux, qui représentent aujourd’hui des bases de données très volumineuses et très désorganisées.

« Basée sur l’analyse sémantique, l’IA fera l’extraction des concepts médicaux issus des textes libres et structurera les données complexes des dossiers médicaux pour réaliser des résumés standardisés »

Mounir Mahjoubi.

Les gains espérés sont l’optimisation de la recherche d’information médicale, un gain de temps pour les médecins et l’amélioration de la cohérence des dossiers patients.

Enfin, le dernier projet est la création d’un robot vocal pour répondre rapidement aux usagers du chèque-emploi associatif. À partir des questions récurrentes des associations, l’IA basée sur la compréhension naturelle du langage et une synthèse vocale améliorée, pourra répondre directement à certaines questions ou rediriger vers un interlocuteur plus pertinent s’il s’agit d’une demande plus complexe. L’objectif : gagner du temps sur les appels téléphoniques pour que les conseillers se concentrent sur les questions complexes.



Réseaux sociaux, algorithmes… Les techniques du fisc pour vous fliquer

Train de vie réel, profits glanés sur Internet… plus aucune information n’échappe aux fichiers de Bercy .

Un joli coup de communication. Voilà ce que s’est offert le ministre de l’Action et des Comptes publics, Gérald Darmanin, fin 2018, avec l’annonce que ses services se serviraient désormais de Facebook, Instagram, Twitter, Linkedin et autres réseaux sociaux pour « enrichir leurs données fiscales » et traquer les fraudeurs. Les limiers du fisc ne se privaient déjà pas de recourir au coup par coup à de telles sources d’informations. Mais là où les contribuables pourront s’inquiéter, c’est que cette exploitation devrait désormais devenir systématique, pour nourrir un fichier dédié. Alors que la lutte contre les fraudes ne cesse de se renforcer, et que celles supérieures à 100.000 euros seront désormais automatiquement communiquées à la justice, passer entre les mailles du filet va devenir difficile.



Une intelligence artificielle découvre des ondes radio provenant d’une autre galaxie


Les intelligences artificielles démontrent une fois de plus qu’il faudra faire avec leurs services à l’avenir, car elles sont bien souvent capables d’une plus grande efficacité que l’homme. Le domaine scientifique n’est pas épargné et dernier exemple en date, une IA a découvert d’étranges sursauts radio émanant d’une galaxie. Une intelligence artificielle aurait elle découverte une intelligence extra-terrestre ?

Publié par Presse citron.net le 19 septembre 2018

Auteur :


Il est sans doute beaucoup trop tôt pour répondre à cette question et surtout pour tirer des conclusions. Reste que l’intelligence artificielle utilisée dans le cadre du programme Breakthrough Initiative, visant à découvrir des ondes radio spatiales au moyen des télescopes de Green Bank en Virginie, (États-Unis) et de Parles en Australie, a fait une découverte très intéressante.

De mystérieuses ondes radio proviennent d’une autre galaxie

L’IA a en effet mis à jour une série de sursauts d’ondes radios répétitifs, provenant d’une galaxie située à 3 milliards d’années lumière de la Terre. Donc même s’il s’agit d’extraterrestres, nous ne sommes pas prêts d’aller faire un tour chez eux… Plus sérieusement, ce programme étudie les ondes radio de type FRB (fast radio burst) ou sursauts radio rapides.

Ces événements ne durant que quelques millisecondes, ils sont très difficiles à observer ou à dénicher au sein d’enregistrement, c’est pour cela que l’intelligence artificielle est capable de mieux interpréter d’énormes volumes de donnés pour déterminer s’il s’agit ou non de FRB. Ce sursaut ne dure qu’une poignée de micro-secondes, pourtant l’énergie libérée équivaudrait à 10000 ans de notre soleil !

Article source : Une intelligence artificielle découvre des ondes radio provenant dune autre galaxie
Publié sur PresseCitron le 19 septembre 2018 par Emmanuel Ghesquier

A lire aussi :



Quand l’IA sert à construire des villes


Comment les pouvoirs publics peuvent-ils s’appuyer sur l’intelligence artificielle (IA) pour développer les villes intelligentes ?

Publié sur Journal du net.com

Le 5 octobre 2018

Par Bettina Tratz-Ryan


La ville de Massy, en région parisienne, s’est équipée fin 2017 d’un chatbot destiné à renseigner les usagers des services municipaux. A Vienne, les résidents et les touristes font appel à WienBot, le chatbot officiel de la capitale autrichienne. Disponible via Facebook Messenger, celui-ci va plus loin car il est capable de répondre à un large éventail de questions et apprend de chaque interaction pour s’améliorer, au point d’être capable d’anticiper des questions en détectant les termes les plus fréquemment utilisés.

Ces deux exemples illustrent comment les pouvoirs publics peuvent s’appuyer sur l’intelligence artificielle (IA) pour passer au numérique. Cette dernière est l’un des enjeux majeurs pour les agglomérations du monde entier. Nul doute que l’évolution de l’IA et des chatbots aidera l’État à personnaliser et améliorer la qualité des services fournis aux citoyens placés sous leur charge.

D’ici 2022, 20 % des citoyens des pays développés se serviront d’assistants intelligents pour se décharger d’un large éventail d’activités ou les effectuer plus vite, et la prise en charge de l’expérience client sera dans 30 % des cas dévolue à des agents conversationnels, contre seulement 3 % en 2017.

Le traitement du langage naturel est l’une des réussites les plus manifestes de l’IA. La majorité de la population connait déjà les plateformes conversationnelles comme le Siri d’Apple, Google Assistant ou encore Amazon Alexa. Dès lors, on peut penser que la fonction publique n’aura aucun mal à utiliser des agents conversationnels analogues, voire des chatbots, pour stimuler la création de services conçus expressément pour les citoyens de la ville intelligente de demain.


Un bot pour répondre à toutes les questions


Aujourd’hui, les organisations se servent de chatbots pour nouer un premier contact avec le client ainsi qu’à des fins d’assistance. Un concept que la fonction publique peut reprendre à son compte, car les chatbots dotés d’IA sont capables de contextualiser et de personnaliser les services publics tout en améliorant la façon dont ils sont fournis et en aidant les employés municipaux à gagner en efficacité.

Souvent, les équipes informatiques se concentrent principalement sur l’interface d’interaction dans le but de cerner aussi précisément que possible les intentions des citoyens. Or, pour que leur action porte vraiment ses fruits, il faut que l’agent soit également capable de répondre aux demandes des citoyens. Il est donc crucial que les équipes en charge du développement de ces chatbots passent autant de temps à affiner les réponses de leurs agents qu’à travailler sur les interactions en prise directe avec l’utilisateur.

La suite sur : Quand l’IA sert a construire des villes
Publié sur Le Journal du Net le 5 octobre 2018 par Bettina Tratz-Ryan

Voir aussi :

Journal du Net

Siecledigita.fr  : Facebook et le MIT veulent cartographier le monde rural grâce à l’IA



Ce qui est aujourd’hui de l’IA ne le sera peut-être plus dans dix ans

Depuis LesEchos.fr, publié le 17 mai 2018.

Auteur : Rémy Demichelis


L’intelligence artificielle est l’avenir, mais elle est surcotée à en croire Martin Schulz, directeur de recherche chez Fujitsu. Selon lui, la technologie va tellement se répandre qu’elle en perdra une partie de sa valeur.

La ruée vers l’intelligence artificielle (IA) a commencé depuis quelques années maintenant. Nombreux y voient un énorme potentiel de création de valeur, et ils n’ont pas tort. Seulement, la technologie elle-même pourrait devenir tellement commune qu’elle en perdrait son avantage concurrentiel, et donc une grande partie de sa valeur. C’est en tout cas l’opinion de Martin Schulz, docteur en économie et directeur de recherche chez Fujitsu, rencontré à l’occasion d’un salon organisé cette semaine à Tokyo par le groupe informatique japonais.

Qu’est-ce que l’IA selon vous ?


L’IA est ce que les humains peuvent faire et ce que l’ordinateur ne peut pas faire… encore. Donc tout ce qui trouve une application et qui est utilisé par les clients n’est plus défini comme de l’IA. Au salon Fujitsu, une des start-up avec laquelle nous travaillons a présenté des lunettes qui permettent de retranscrire en audio les mots vers lesquels elles sont orientées. Certains visiteurs nous disent que ce n’est pas de l’intelligence artificielle, même si le logiciel de base utilise de l’apprentissage automatique.

Pour d’autres, les assistants des enceintes connectées, comme Alexa, ne sont que des stupides radios. Ce que les gens continuent à appeler IA aujourd’hui pourrait très bien ne plus l’être dans dix ans.

Quelles seront les conséquences sur le secteur ?

La promesse que l’IA va changer le monde se dissipe parce que c’est juste une technologie qui est en train de devenir normale. Elle se répand et elle va perdre ce qui a fait sa valeur.

Aussi longtemps que vous êtes en concurrence avec de l’intelligence humaine, vous pouvez avoir un avantage avec l’IA car ce que vous faites coûte moins cher ; vous êtes plus efficace. Mais dès que vous faites ça, vous poussez la technologie sur le marché, et elle devient à la fin un standard. Le bénéfice additionnel que vous pouviez en retirer s’efface parce que tout le monde l’adopte. Et si tout le monde s’en sert, les clients voudront soit la copier, soit payer très peu pour l’obtenir. Ce que nous serons prêts à payer à l’avenir ne sera pas forcément l’IA, mais le produit personnalisé.

Est-ce l’avenir de l’industrie 

Absolument, l’industrie avec les objets connectés est en train de revenir sur le devant de la scène. D’habitude, on trouve la valeur ajoutée de la recherche et développement à la sortie d’un produit, puis c’est le marketing ou service client qui vont faire la différence sur la durée.

Lire aussi :
Intelligence artificielle : l’inventeur du Web s’oppose aux géants du secteur

Le processus manufacturier en soi ne crée plus tant de valeur parce qu’il s’est grandement automatisé. Donc si vous voulez de la valeur ajoutée, vous devez travailler sur la phase de conception et sur le marketing.
Maintenant, ce qui se passe avec l’IoT (internet des objets), c’est que les produits sont directement reliés au processus manufacturier. Quand vous produisez ainsi de façon plus flexible, vous pouvez intégrer la phase de conception directement dans l’usine. Cela augmente la valeur ajoutée du site.

Propos recueillis par Rémy Demichelis

Article original : Ce qui est aujourd’hui de l’IA ne le sera peut être plus dans dix-an



« Il n’y a aucune chance que l’intelligence artificielle nous dépasse »


Luc Julia, vice-président de l’innovation chez Samsung et co-créateur de Siri d’Apple, était l’invité de Bourdin Direct, mercredi.

Il est, sans aucun doute, l’un des plus grands spécialistes de l’intelligence artificielle au monde. Et il est Français. Luc Julia, vice-président de l’innovation chez Samsung et co-créateur de Siri d’Apple, était l’invité de RMC mercredi matin.

Il est, sans aucun doute, l’un des plus grands spécialistes de l’intelligence artificielle au monde. Et il est Français. Luc Julia, vice-président de l’innovation chez Samsung et co-créateur de Siri d’Apple, était l’invité de RMC mercredi matin.

Face à Jean-Jacques Bourdin et Anthony Morel, il est notamment revenu sur les progrès gigantesques de la technologies en seulement quelques dizaines d’années. Et qui soulèvent bien des doutes.

Si l’intelligence artificielle s’intègre de plus en plus dans la vie quotidienne, la robotisation inquiète le secteur de l’emploi. Or, il a été constaté que dans les pays où l’IA est la plus développée, le taux de chômage est bas. C’est le cas pour le Japon ou l’Allemagne. Comment allier l’évolution de la robotisation et la création de l’emploi? A quoi pourra servir les intelligences artificielles dans le futur? Faut-il s’inquiéter de tous les objets connectés?

« J’ai 209 objets connectés chez moi »

Si l’intelligence artificielle s’intègre de plus en plus dans la vie quotidienne, la robotisation inquiète le secteur de l’emploi. Or, il a été constaté que dans les pays où l’IA est la plus développée, le taux de chômage est bas. C’est le cas pour le Japon ou l’Allemagne. Comment allier l’évolution de la robotisation et la création de l’emploi? A quoi pourra servir les intelligences artificielles dans le futur? Faut-il s’inquiéter de tous les objets connectés?
« J’ai 209 objets connectés chez moi »

Pour Luc Julia, qui, à 9 ans, « a inventé un robot pour faire mon lit mais il déchirait les draps », il ne faut en réalité pas craindre que les machines contrôlent le monde: « On vend un milliard d’objets par an et on les rend intelligents (…) J’ai 209 objets connectés chez moi: c’est un Disneyland où je fais le moins de choses possible » sourit-il.

Nous contrôlons les algorithmes et il n’y a aucun chance que l’intelligence artificielle nous dépasse (…) Il y a en revanche des risques d’être débordés mais seulement si l’on s’abandonne à l’intelligence artificielle » a-t-il expliqué, donnant ainsi l’exemple des « robots tueurs »

Luc Julia a également taclé Elon Musk, grand patron de Tesla notamment, qui alerte sur certains risques de « soulèvement des machines », comme dans Terminator en quelque sorte :

Elon Musk est un excellent marketeur. Il vend beaucoup de choses, il est là pour faire du buzz, pour faire du bruit. Donc il va raconter des bêtises, des histoires… Quand il s’agit de faire les choses, il se rend compte que la réalité est un petit peu plus compliquée que le marketing

Article source : Il n’y a aucune chance que l’IA nous dépasse
Publié sur : RMC-BFM le 20 février 201



Le Machine Learning provoque une crise dans le domaine de la science


Le Machine Learning est en train de provoquer une grave crise de reproductibilité dans le domaine de la science. C’est ce qu’affirme la statisticienne Genevera Allen de la Rice University dans le cadre de la conférence AAAS Annual Meeting.

De plus en plus de chercheurs utilisent le Machine Learning pour analyser des données et y détecter des tendances. Cependant, dans le cadre de la conférence scientifique AAAS Annual Meeting, la statisticienne Genevera Allen de la Rice University a tenu à tirer la sonnette d’alarme. Selon elle, le Machine Learning est en passe de provoquer une crise de reproductibilité dans le domaine de la science.

Le problème, selon cette experte, est lié au fait que les algorithmes de Machine Learning sont entraînés à détecter des patterns au sein d’ensembles de données… même lorsqu’il n’y en a pas.

Le Machine Learning entraîne une crise de reproductibilité selon Genevera Allen

Par exemple, les scientifiques peuvent collecter une grande quantité de données de génome et utiliser des algorithmes de Machine Learning pour trouver des clusters de profils génomiques similaires. Malheureusement, lorsque le même algorithme est appliqué à un autre ensemble de données, on s’aperçoit que les résultats ne concordent pas.

Aux yeux de Genevera Allen, la seule solution à ce problème de reproductibilité est la création d’une nouvelle génération d’algorithmes capables d’évaluer la fiabilité de leurs prédictions. En attendant que de tels outils voient le jour, les chercheurs doivent vérifier eux-mêmes la reproductibilité de leurs expériences.

Publié sur LE BIG DATA le 19 février 2019 par Bastien L



Les Etats-Unis se dotent d’une stratégie en intelligence artificielle


Les Etats-Unis se tournent vers l’intelligence artificielle et ont mis au point une stratégie visant à intégrer cette technologie au sein du département de la défense.

Le département de la défense américain a lancé le 12 février sa stratégie dédiée à l’intelligence artificielle. Que cela soit pour le fonctionnement de l’administration, pour la conduite de missions opérationnelles ou le développement de nouveaux matériels, l’intelligence artificielle devra être employée dans l’ensemble du DoD afin d’accroître les performances de la défense américaine.

Les avancées permises par l’IA devront notamment permettre d’améliorer la maintenance des systèmes d’armes, de réduire les coûts opérationnels et d’améliorer la disponibilité des appareils, peut-on lire dans la stratégie américaine. L’Intelligence artificielle devra également permettre une meilleure gestion des données collectées par les capteurs américains et faciliter la prise de décision au niveau du commandement. L’IA sera également employée dans le domaine cyber afin de détecter les potentielles menaces.

Le développement d’une stratégie dédiée à l’intelligence artificielle entend permettre aux Etats-Unis de rester à la pointe de la technologie, alors que l’IA est de plus en plus employée par la Chine et la Russie. En effet, les investissements consacrés à l’intelligence artificielle dans ces deux pays représentent une partie importante des budgets de défense.

Le développement de solutions et de systèmes intégrant de l’intelligence artificielle devra se faire en coopération avec les autres agences étatiques américaines, les alliés des Etats-Unis, l’industrie et le monde académique.

Publié sur AIR&COSMOS le 14 février 2019 par Justine BOQUET

Le développement de solutions et de systèmes intégrant de l’intelligence artificielle devra se faire en coopération avec les autres agences étatiques américaines, les alliés des États-Unis, l’industrie et le monde académique.


Intelligence artificielle : les États-Unis dévoilent leur plan pour garder leur avance


Donald Trump fait officiellement de l’IA une priorité. Formation, investissements et coopération internationale doivent notamment être renforcés.

L’administration Trump s’empare enfin de l’intelligence artificielle (IA). Pour maintenir l’avance de son pays, en particulier face à la Chine, Donald Trump devait signer lundi un décret destiné à donner un coup d’accélérateur au développement de cette nouvelle technologie. L’« American A.I. Initiative » définit plusieurs axes de développement, tout en laissant encore de nombreux détails en suspens, selon les premiers éléments présentés…

Article source réservé aux abonnés : IA les États Unis dévoilent leur plan pour garder leur avance

Publié sur Les Échos le 11 févier 2019 par Sophie Amsil



IA : le gouvernement livre ses recommandations pour développer la technologie en France


Le ministère de l’Économie et des Finances a livré son rapport sur l’état et les perspectives françaises de l’IA, et invité à un accès plus intuitif aux données, pour que le pays soit compétitif.

Invité à faire l’état des lieux de l’intelligence artificielle en France et à livrer ses recommandations, Bercy a publié un rapport fourni à la demande de différentes institutions, parmi lesquelles la Direction générale des entreprises (DGE), le Commissariat général à l’égalité des territoires et le syndicat professionnel Tech’In France. Le rapport déplore un accès aux données trop complexe, qui ralentit le développement de l’intelligence artificielle en France.

Seule une levée des restrictions et de l’accès aux données peut permettre un développement durable de l’IA en France

IA : le gouvernement livre ses recommandations pour développer la technologie en France

Aujourd’hui, les technologies algorithmiques sont pour la plupart open source, ce qui constitue opportunité. Mais cet avantage est bloqué par un accès à des données métier de qualité (images, texte ou données numériques) barré par une législation contraignante et une crispation globale de tous les secteurs français possédant les données. Cela pousse ainsi beaucoup de spécialistes à rechercher des données expérimentales à l’étranger, pour développer leurs produits et services.

Bercy milite ainsi pour un accès à des données « massives, corrélées, complètes, qualifiées et historisées ». Si elle est disponible, ladite donnée doit très vite être disponible. Le rapport fait le triste constat qu’aucune technologie d’intelligence artificielle ne pourra se développer durablement en France si les restrictions ne sont pas levées ou si l’accès aux données demeure compliqué de la part des acteurs publics et privés.

Favoriser les expérimentations en environnement et conditions réels

La France doit ainsi favoriser l’expérimentation des technologies sur le territoire, en environnement et conditions réels pour rassembler un maximum d’acteurs. Le ministère prend ainsi l’exemple de l’initiative Sidewalks, menée par Google à Toronto, visant à créer une communauté de haute technologie. Celle-ci (qui fait face à une forte opposition de la part de personnalités politiques et de chefs d’entreprise sur place) promet d’installer des infrastructures de véhicules autonomes, des bâtiments imperméables ou des trottoirs chauffés dans la zone des quais.

Dans l’Hexagone, les secteurs les plus impactés par l’intelligence artificielle sont : la santé, les industries manufacturières (dont l’automobile), les transports et mobilité, les services d’utilité publique, l’environnement, l’Administration publique (hors Défense), les services financiers, l’agriculture, le secteur juridique, la sécurité des biens et des personnes, le commerce de détail et la distribution, les professionnels libérales et services professionnels, l’éducation et la recherche, les télécommunications et technologies, et enfin, les loisirs et média.

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Opportunités pour la France (Source : rapport « Intelligence artificielle : État de l’art et perspectives pour la France » – Février 2019

La médecine préventive booste le secteur de la santé, qui bénéficie de données transmises par un nombre toujours plus important d’objets connectés, et par la recherche et développement des GAFA Google et Apple. Dans le secteur des transports, l’IA favorise la conduite autonome, l’optimisation de la mobilité et la logistique. Et ce ne sont que quelques exemples du large panel des possibilités.

La France doit exploiter son potentiel et bénéficier de la puissance publique

Aujourd’hui, on recense 3 645 start-up appartenant au domaine de l’IA dans le monde. 40 % sont situés aux États-Unis, 11 % en Chine, 10 % en Israël et 7 % au Royaume-Uni. Avec 109 start-up (3,1 %), la France ne figure qu’au septième rang mondial, proche de pays comme le Canada, le Japon et l’Allemagne. Mais elle reste la première nation européenne (et Paris la première ville) en termes d’attractivité des start-up d’intelligence artificielle. Un témoin clé du potentiel tricolore.

Plusieurs grandes villes françaises travaillent d’ailleurs activement autour de l’IA (Lyon, Lille, Marseille, Toulouse…). La métropole lyonnaise pourrait même rejoindre le peloton de tête mondial avec l’aide de la puissance publique, selon Bercy, ce qui permettrait d’attirer davantage d’investisseurs et de talents.

Article source : IA le gouvernement livre ses recommandations
Publier sur Clubic.com le 22 février 2019 par Alexandre Boer


Facebook met la main sur GrokStyle pour développer « ses capacités en IA »


Vendredi soir, Facebook a annoncé le rachat de GrokStyle, une startup qui grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle et de la recherche visuelle permet de prendre une photo d’un objet et de retrouver en ligne des produits similaires, comme le rapporte Bloomberg. D’ailleurs, Ikea utilise une technologie de la startup dans son application mobile. L’entreprise n’a pas communiqué le montant de la transaction. La société explique simplement « nous sommes ravis d’accueillir GrokStyle chez Facebook. Leur équipe et leur technologie contribueront à nos capacités en IA. »

Depuis plusieurs années maintenant, la société de Zuckerberg s’intéresse de près au sujet de l’IA. On peut par exemple penser à Rosetta, une IA capable de lire le texte dans une image ou encore celle capable d’ouvrir les yeux des gens sur des photos.

Cette acquisition n’est donc pas anodine.

On peut ainsi imaginer que la technologie de GrokStyle puisse être intégrée à l’application Facebook. Autre point, Facebook mise beaucoup sur Marketplace. La place de marché qui permet aux utilisateurs d’acheter et de vendre divers produits pourrait également bénéficier de la technologie. Grâce à cette acquisition, Facebook souhaite ainsi préparer son entrée dans le e-commerce ?

GrokStyle de son côté explique sur son site « nous avons mis au point une technologie de recherche visuelle et une IA ultramodernes pour aider les consommateurs à rechercher, explorer et choisir facilement leurs achats […] notre équipe et notre technologie vont perdurer et nous continuerons à utiliser notre IA pour crée de superbes expériences de recherche visuelle pour le commerce de détail. »

Sur Siècle Digital : Facebook achète Grokstyle



Ce site crée des visages de façon aléatoire grâce à l’IA


Si le résultat avec ces faux visages est souvent bluffant, il y a aussi de vrais problèmes qui vous donneront parfois envie de n’avoir jamais regardé…

Visages réels ou non ?

Avant de commencer cet article, il faut commencer par un disclaimer, un message d’avertissement. Vous cliquez sur le lien qui se trouve ci-dessous à vos risques et périls. Le résultat pourrait être très bon, mais aussi particulièrement effrayant ou perturbant si une partie du visage est ratée. C’est à vous de voir.

Le site web, qui a d’abord apparu sur Reddit et identifié par nos confrères de Futurism se nomme ThisPersonDoesNotExist.com. Concrètement ? Cette personne n’existe pas. Un titre plutôt surprenant et même intriguant. Comme le relaie notre collègue, l’on peut s’attendre à voir une personne qui cherche à échapper aux réseaux sociaux ou aux autorités. En réalité, il s’agit d’un générateur de faux visages.

Publié sur Presse Citron le 15 février 2019 par Emmanuel Ghesquier
Article source : Ce site crée des visages grâce à l’IA

Amusez-vous : AI realistic horrifying faces



L’Intelligence Artificielle a toute sa place dans le monde du travail


Quel sera le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans le monde du travail ? Si l’on en croit les tendances actuelles, elle rendra les entreprises plus intelligentes, les processus plus efficaces, les expériences davantage personnalisées et les clients plus satisfaits – même si ces atouts n’empêchent pas les Cassandre de tous bords de formuler des prédictions moins optimistes.

À les entendre, une nouvelle catégorie de robots va progressivement – mais inexorablement – obliger les êtres humains à changer régulièrement de profession jusqu’à ce que la plupart d’entre nous deviennent inactifs et démunis.

La suite réservée aux abonnés sur : Les Échos
Opinion : L’IA à toute sa place dans le monde du-travail

Vous pouvez également consulter :
Welcometothejungle : IA quel impact sur le monde du travail ?
France Stratégie : Intelligence Artificielle et Travail
Télécharger le rapport au format PDF : Rapport IA mars-2018
France Info : IA et travail, les 9 scénarios


Une intelligence artificielle maléfique isolée du public par ses créateurs


OpenAI, l’institut de recherche californien financé par Elon Musk, a créé une intelligence artificielle capable de rédiger des articles d’actualité. Cependant, craignant que cette IA soit utilisée pour générer et propager des Fake News, l’organisation a préféré tenir sa technologie à l’écart du public…

Après l’IA joueuse de Dota 2 ou la main robot aussi agile que celle d’un humain, OpenAI présente son nouveau projet. L’institut de recherche californien financé par des visionnaires comme Elon Musk et Peter Thiel a créé une intelligence artificielle conçue pour rédiger des articles d’actualité comme un journaliste.

Cependant, OpenAI préfère conserver sa technologie en interne et à l’écart du grand public. Pour cause, l’organisation craint que cette IA soi utilisée à des fins  » malicieuses « … notamment pour produire des  » Fake News  » ultra convaincantes.

Ce système d’intelligence artificielle capable de produire du langage naturel a été créé grâce au Machine Learning. Il s’agit d’une IA  » non supervisée « , capable de produire des articles cohérents sur n’importe quel sujet avec une intervention humaine minimale.

Publié sur Le BigData le 15 février 2019 par Bastien L

Sur le même sujet :
Des chercheurs ont-ils développé une intelligence artificielle trop dangereuse pour être mise en service ?
Publié sur Libération par Olivier Monod le 20 février 2019

France Info : États-Unis, un générateur automatique de texte, trop performant pour être public, restera confidentiel

Le Figaro : L’intelligence artificielle doit être mise au service du journaliste
(Vidéo)

France Info : Quand les journalistes sont remplacés par des algorithmes


La 4e révolution industrielle est en route

Moteurs de la quatrième révolution industrielle, les technologies de l’IA sont présentes dans tous les pans de l’Usine 4.0. Le Machine Learning (apprentissage automatique à partir de données) et le Deep Learning (apprentissage approfondi) permettent d’améliorer les prévisions et d’accroître les gains de productivité. Outre de contribuer à atteindre l’excellence opérationnelle, l’utilisation des outils numériques couplés à l’IA engendre une optimisation permanente des moyens de production et peut même aller jusqu’à générer du bien-être au travail à condition que les analyses des besoins soient, au préalable, clairement définies.

Régulièrement placée à la une des médias, l’IA n’est-elle qu’un effet de mode ou bien annonce-t-elle un changement de paradigme qui va bouleverser au-delà de nos usines, nos vies quotidiennes ? Les réponses à ces questions sont souvent différentes selon les interlocuteurs. Encore faut-il s’entendre sur la définition de l’IA. Selon Jacques Baudron, le fondateur d’Ixtel et enseignant en milieu universitaire et école d’ingénieurs : « L’IA faible, disponible aujourd’hui est celle d’un automate qui ne sait prendre de décision qu’en piochant dans ce qui lui a auparavant été inculqué ; l’intelligence artificielle forte que l’on espère pour demain est celle d’un humain qui décide avec sa conscience et son émotion ».

La suite : La 4e révolution industrielle est en route
Publié sur L’usine Nouvelle le 27 février 2019.


Les algorithmes sont partout, leurs biais nous trompent


Impossible d’échapper aux algorithmes. Mais ils souffrent de biais importants et sont responsables d’erreurs et de discrimination pouvant avoir des conséquences dramatiques. Dans un rapport accessible en ligne, des chercheurs de Télécom ParisTech font l’inventaire de ces biais et proposent plusieurs pistes pour y remédier.

Publié sur Sciences & Avenir le 2 mars 2019 par Olivier Hertel et Valentine Delattre

Recommandations.

Amazon, Netflix, Facebook, Google, mais aussi Parcoursup, Pôle Emploi, les impôts, la gendarmerie, l’hôpital… Les algorithmes sont partout. Ils nous conseillent une vidéo, un livre, un nouvel ami, nous suggèrent un emploi, voire un nouveau traitement médical. Chaque jour ils influent un peu plus sur nos vies. L’algorithme de Parcoursup par exemple, décide de l’orientation des lycéens. Aux Etats-Unis, les juges choisissent d’enfermer ou non un suspect en fonction des recommandations d’une intelligence artificielle (IA) qui évalue le risque de récidive. A première vue, cette tendance semble plutôt favorable à l’équité tant la machine est réputée neutre, rationnelle, incorruptible et donc juste ! Mais il n’en est rien.

Comme l’explique le rapport « Algorithmes : biais, discrimination et équité » librement accessible en ligne et réalisé par des chercheurs de Télécom ParisTech et de l’Université Paris Nanterre, les algorithmes et l’IA ne sont pas neutres. Ils peuvent être affectés de nombreux biais qui ont des effets discriminatoires sur les individus. « Par exemple, une étude a montré que les algorithmes de la société Northpoint, utilisés par la justice américaine pour prédire la récidive, pénalisent la population afro-américaine en surestimant le risque de récidive. Un risque, qu’au contraire, elle sous-estime pour les populations blanches », précise David Bounie, économiste à Télécom ParisTech et co-auteur du rapport.

Des biais introduits par le programmeur lui-même

Ces biais sont de différentes natures. Certains proviennent par exemple du programmeur lui-même, celui qui conçoit l’algorithme en y intégrant ses propres biais cognitifs, ses croyances, etc… Le rapport en rappelle un cas emblématique : celui des travaux Michal Kosinski et Yilun Wang, deux chercheurs de Stanford qui en 2018 créaient la polémique en prétendant avoir développé une intelligence artificielle capable de détecter l’orientation sexuelle d’un individu à son seul faciès. Des travaux « sans doute plus révélateurs de leurs propres perceptions que d’une quelconque réalité », souligne le rapport.

Données.

Tout aussi problématiques, les biais peuvent provenir des données qui nourrissent l’algorithme, celles sur lesquelles l’intelligence artificielle s’entraîne. En 2015, Amazon avait ainsi décidé de recruter de nouveaux talents via un algorithme entraîné sur des centaines de milliers de CV reçus par l’entreprise pendant dix ans. L’initiative a été rapidement interrompue car l’algorithme sélectionnait majoritairement des hommes. Pour une raison simple : « Les données entrées étaient complètement déséquilibrées entre homme et femme, les hommes constituant l’écrasante majorité des cadres recrutés dans le passé, l’algorithme ne laissant du coup aucune chance aux nouvelles candidates pourtant qualifiées », explique le rapport

La nécessité de la transparence

Ces dérapages algorithmiques ne signifient pas pour autant qu’il faille rejeter l’intelligence artificielle dont l’utilité n’est plus à démontrer. Mais son usage exige de corriger au mieux ces biais pour assurer justement l’équité. L’une des voies est bien sûr, la transparence, en particulier de l’algorithme et de son fonctionnement. “Il est important de comprendre comment il produit un résultat. Il faut donc pouvoir l’examiner. Mais c’est très vite un problème, car cela touche souvent au secret industriel, à la propriété intellectuelle. Dans le cas de l’intelligence artificielle utilisée par la justice américaine, la société Northpoint a ainsi refusé de livrer son algorithme”, explique David Bounie.

Biais

Dans d’autres situations, l’algorithme est bien public, mais les données sur lesquelles il opère restent obscures. “C’est notamment le cas de Parcoursup. L’algorithme est connu, mais nous ne savons pas comment il prend ses décisions car nous n’avons pas accès aux données de chaque université”, indique David Bounie. Difficile alors de savoir si la machine opère véritablement un traitement équitable. Une information pourtant essentielle puisque l’algorithme aura un poids considérable dans l’avenir des étudiants.

Accéder aux données n’est d’ailleurs qu’une étape. Encore faut-il pouvoir les corriger. “La correction demande de pondérer chacune des observations en fonction de leur poids dans la population totale », précise Stéphan Clémençon, mathématicien à Télécom ParisTech et co-auteur du rapport. Dans le cas du recrutement chez Amazon, il aurait été nécessaire de corriger la sous-représentation des femmes dans les données de départ. « Le problème, c’est que ces méthodes de correction de biais réclament une information qui n’est pas disponible dans les données d’origine et qui est généralement coûteuse à obtenir », ajoute le chercheur. Une démarche pourtant indispensable : “Aussi sophistiqués que soient les algorithmes, ils n’inventeront pas une information dont ils ne disposent pas.”





Lire la quatrième partie de cette étude : Chapitre 5.


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