{"id":45774,"date":"2017-02-09T11:22:47","date_gmt":"2017-02-09T10:22:47","guid":{"rendered":"https:\/\/click2buy.com\/\/lintelligence-artificielle-ia-lapprentissage-autonome.html"},"modified":"2017-02-09T11:22:47","modified_gmt":"2017-02-09T10:22:47","slug":"lintelligence-artificielle-ia-lapprentissage-autonome","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/click2buy.com\/fr\/lintelligence-artificielle-ia-lapprentissage-autonome\/","title":{"rendered":"L’Intelligence Artificielle (IA) & l\u2019apprentissage autonome"},"content":{"rendered":"
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A la crois\u00e9e de beaucoup de technologies, les m\u00e9thodes sous-jacentes li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA ont \u00e9norm\u00e9ment \u00e9volu\u00e9es ces derni\u00e8res ann\u00e9es et se sont diversifi\u00e9es. L\u2019IA qui est intrins\u00e8quement li\u00e9e au Big Data, profite depuis les ann\u00e9es 2000 d\u2019un\u00a0environnement technologique opportun<\/strong>, avec la mont\u00e9e en puissance de traitements des machines, des architectures distribu\u00e9es autant c\u00f4t\u00e9 calcul que stockage et bien \u00e9videmment du march\u00e9 mobile et des objets connect\u00e9s g\u00e9n\u00e9rant de plus en plus de donn\u00e9es.<\/p>\n

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\"cycle-gartner-2016-TW-992x599\"<\/div>\n

Source :\u00a0https:\/\/aruco.com\/2016\/08\/gartner-technologies-emergentes\/<\/a><\/p>\n

Nous assistons \u00e0 une v\u00e9ritable\u00a0expansion des flux de donn\u00e9es<\/strong>. Nos mobiles qui sont truff\u00e9s de capteurs, coupl\u00e9es aux applications sont de v\u00e9ritables aspirateurs de donn\u00e9es. Avec bient\u00f4t le paiement par mobile, l\u2019IA trouve et gardera une place de choix pour l\u2019exploitation de ces masses d\u2019information.<\/p>\n

Des concepts informatiques de plus en plus pouss\u00e9s<\/h2>\n

L\u2019intelligence artificielle qui est n\u00e9e il y a seulement une cinquantaine d\u2019ann\u00e9es est un pan entier de l\u2019informatique brassant de multiples briques technologiques pouvant \u00eatre compl\u00e9mentaires. Mais il n\u2019existe pas de logiciel d\u2019intelligence artificielle unifi\u00e9.<\/p>\n

L\u2019int\u00e9gration et l\u2019interconnexion de ces briques allant de la perception d\u2019environnement (principalement audio et vid\u00e9o) \u00e0\u00a0l\u2019interpr\u00e9tation des informations<\/strong>\u00a0et \u00e0 l\u2019exploitation de grandes bases de donn\u00e9es structur\u00e9es ou non structur\u00e9es, restent \u00e0 l\u2019heure actuelle difficile. C\u2019est pourquoi la majorit\u00e9 des solutions commerciales r\u00e9pondent \u00e0 des besoins tr\u00e8s sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

Initialement bas\u00e9e sur la force brute<\/strong>\u00a0(technique tr\u00e8s connue des hackers, qui va essayer toutes les combinaisons possibles jusqu\u2019\u00e0 trouver la solution), elle a rapidement int\u00e9gr\u00e9 des m\u00e9thodes statistiques associ\u00e9es \u00e0 des algorithmes r\u00e9gressifs et d\u2019extrapolation.<\/p>\n

La plus grande avanc\u00e9e est sans aucun doute la gestion pr\u00e9dictive \u00e0 travers la notion d\u2019apprentissage automatique ou\u00a0Machine learning<\/strong>, la machine cherchant des liens entre des donn\u00e9es \u00e0 l\u2019aide d\u2019algorithmes, lui permettant ensuite d\u2019en tirer des pr\u00e9dictions.<\/p>\n

Aujourd\u2019hui, les recherches s\u2019orientent vers les syst\u00e8mes neuronaux artificiels se rapprochant ainsi des\u00a0logiques cognitives de l\u2019humain<\/strong>\u00a0pour un apprentissage dit profond ou Deep Learning, la machine se voyant dot\u00e9e d\u2019un r\u00e9seau de neurones artificiels, hi\u00e9rarchis\u00e9 en plusieurs couches, communiquant entre eux et effectuant des calculs simples.<\/p>\n

Les grands groupes investissent massivement dans le d\u00e9veloppement et l\u2019optimisation de ces technologies d\u2019apprentissage. On peut citer en exemple Google qui int\u00e8gre d\u00e9j\u00e0 le Deep Learning dans son outil de traduction\u00a0Google Translate<\/strong>, Nvidia qui avance \u00e0 pas de g\u00e9ant sur sa gamme de super ordinateur\u00a0Nvidia<\/strong>\u00a0DGX<\/strong>\u00a0pour les voitures autonomes, ou encore IBM qui s\u2019immisce dans le domaine de la pr\u00e9vention m\u00e9dicale avec son\u00a0IA IBM<\/strong>\u00a0Watson.<\/p>\n

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\"Deep_learning_MarketMap_sept2016_featured\"<\/div>\n

\u00a0Source :\u00a0https:\/\/www.cbinsights.com\/blog\/deep-learning-ai-startups-market-map-company-list\/<\/a><\/p>\n

Les investisseurs sont de plus en plus nombreux au rendez-vous pour financer les start-ups qui appliquent cette technologie \u00e0 des secteurs comme les soins de sant\u00e9, la cybers\u00e9curit\u00e9, les transports, l\u2019industrie agro-alimentaire et bien \u00e9videmment les services commerciaux.<\/p>\n

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L\u2019efficience par l\u2019analyse cognitive et l\u2019apprentissage<\/h2>\n

Tout comme un humain, pour \u00eatre efficace dans son analyse, la machine doit savoir exactement ce qu\u2019elle doit faire. Il est indispensable de bien identifier quel probl\u00e8me on souhaite qu\u2019elle r\u00e9solve. Cela permet de d\u00e9finir un mod\u00e8le fonctionnel initial auquel des exemples lui seront fournis par la suite pour qu\u2019elle puisse les reconna\u00eetre, les assimiler et en tirer des pr\u00e9dictions.<\/p>\n

L\u2019apprentissage d\u2019une IA doit se faire en continu pour \u00eatre toujours pertinent<\/strong>. En effet, une entreprise voulant pr\u00e9dire ses ventes de d\u00e9tail, pourra obtenir de bons r\u00e9sultats car le Deep Learning permet de combiner de nombreuses donn\u00e9es (comme la m\u00e9t\u00e9o ou les \u00e9v\u00e9nements qui ont lieu) mises en contraste avec les ventes pass\u00e9es. Mais l\u2019IA doit \u00e9galement \u00eatre au courant des tendances li\u00e9es aux modes de consommation r\u00e9guli\u00e8rement renouvel\u00e9es, la sortie de nouveaux produits sur le march\u00e9, etc\u2026<\/p>\n

Il faut toujours analyser la pertinence des pr\u00e9dictions faites par un mod\u00e8le en comparant r\u00e9guli\u00e8rement ses r\u00e9sultats \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n

La teneur et la diversit\u00e9 des exemples donn\u00e9es \u00e0 la machines est extr\u00eamement importante<\/strong>. Il est int\u00e9ressant de noter que la seule d\u00e9faite d\u2019AlphaGo face Lee Sedol est survenue suite \u00e0 une erreur strat\u00e9gique de ce dernier au cours de la partie. AlphaGo qui a initialement \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur les coups enregistr\u00e9s lors de dizaines de milliers de parties men\u00e9es par des joueurs experts, a \u00e9t\u00e9 d\u00e9stabilis\u00e9 par un coup improbable et de son point de vue inconnu.<\/p>\n

AlphaGo utilise la technique du renforcement pour s\u2019am\u00e9liorer, en s\u2019entra\u00eenant \u00e0 jouer des parties contre d\u2019autres instances de lui-m\u00eame.<\/p>\n

L\u2019influence du Deep Learning sur le digital<\/h2>\n

Les r\u00e9f\u00e9renceurs vont bient\u00f4t b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019une meilleure compr\u00e9hension des contenus par les\u00a0moteurs de recherche<\/strong>, mettant aux oubliettes la notion de m\u00e9tadonn\u00e9es relatives au r\u00e9f\u00e9rencement natif des sites web. Les recherches des internautes s\u2019affineront et proposeront des r\u00e9sultats plus en accords avec leurs requ\u00eates qui mettront en avant les contenus de qualit\u00e9 et enrichis d\u2019image et de vid\u00e9o.<\/p>\n

Cela repr\u00e9sentera une v\u00e9ritable r\u00e9volution pour le\u00a0Search Engine Optimization<\/strong>\u00a0(SEO), voulant supprimer \u00e0 terme les contenus dupliqu\u00e9s (duplicate content) qui polluent et qui ne permettent pas actuellement de rendre compte de l\u2019investissement des r\u00e9dacteurs originaux.<\/p>\n

Le Deep-Learning aidera \u00e0 d\u00e9terminer les th\u00e8mes et contenus \u00e0 cr\u00e9er en analysant les sujets discut\u00e9s et partag\u00e9s par une cible donn\u00e9e, ainsi que les expressions les plus pertinentes \u00e0 utiliser, provoquant de fait un bouleversement de la publicit\u00e9 sugg\u00e9r\u00e9e.<\/p>\n

Sur un site e-commerce, la section \u201cproduits similaires<\/strong>\u201d d\u2019une page produit qui est aujourd\u2019hui bas\u00e9e sur une cat\u00e9gorisation manuelle et chronophage d\u2019un catalogue et donc pas toujours tr\u00e8s pertinente. A l\u2019aide du Deep Learning qui permettra d\u2019analyser pr\u00e9cis\u00e9ment ce que recherche les visiteurs d\u2019une boutique en ligne gr\u00e2ce \u00e0 la reconnaissance visuelle, seront propos\u00e9s des produits similaires en parfaite coh\u00e9rence avec ce que recherche les clients.<\/p>\n

Un autre aspect du Deep Learning consiste \u00e0 analyser le sentiment d\u2019une actualit\u00e9 ou d\u2019un commentaire sur une entreprise, la machine d\u00e9tectant si une information a une connotation positive ou n\u00e9gative, nous permettant d\u2019imaginer une\u00a0e-reputation mieux supervis\u00e9e<\/strong>\u00a0et plus contr\u00f4l\u00e9e, en envisageant notamment la suppression d\u2019informations n\u00e9gatives de fa\u00e7on automatique.<\/p>\n

Vers un marketing pr\u00e9dictif et mieux cibl\u00e9<\/h2>\n

Le marketing et la communication, et plus particuli\u00e8rement le domaine de la relation client, repr\u00e9sentent des champs d\u2019application en ad\u00e9quation avec l\u2019utilisation du Deep Learning.<\/p>\n

Comme\u00a0tout commence par la data<\/strong>, la mise en place d\u2019une strat\u00e9gie d\u2019acquisition importante en amont devient essentielle. Les retailers et leurs fournisseurs qui vendent un large \u00e9ventail de r\u00e9f\u00e9rences produits \u00e0 des milliards d\u2019individus avec des prix variables dans le temps et l\u2019espace, produisent des volumes de donn\u00e9es gigantesques, d\u00e9taill\u00e9es et dat\u00e9es par produit et par client.<\/p>\n

La couche Deep Learning permet \u00e0 une entreprise de mieux comprendre son march\u00e9, s\u2019adapter en temps r\u00e9el \u00e0 son \u00e9volution, pr\u00e9dire ses mutations et ainsi d\u00e9finir des strat\u00e9gies d\u2019anticipation. L\u2019enjeu \u00e9tant de se d\u00e9marquer sur des march\u00e9s souvent tr\u00e8s concurrentiels en oeuvrant sur leurs politiques de costing, de trafic en magasin, de fid\u00e9lit\u00e9, de panier moyen\u2026<\/p>\n

Les entreprises pourront d\u00e9tecter la meilleur allocation des moyens m\u00e9dias, les p\u00e9rim\u00e8tres consumers ainsi que les p\u00e9riodes d\u2019actions pour des campagnes marketing donn\u00e9es.<\/p>\n

Amazon<\/strong>\u00a0vend d\u00e9j\u00e0 des produits en ligne sans argumentaire mais par recommandations li\u00e9es aux parcours, achats, profils des personnes et de leurs comportements.<\/p>\n

Et on ne peut passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 du store Amazon Go qui rend caduc le passage en caisse et r\u00e9invente le point de vente physique gr\u00e2ce \u00e0 un syst\u00e8me de capteurs coupl\u00e9s au deep-learning qui d\u00e9tectent les produits, les enregistrent et les facturent au client sur son compte Amazon sans qu\u2019il ne s\u2019inqui\u00e8te du paiement.<\/p>\n

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Conclusion<\/h2>\n

Les domaines pouvant tirer profit du Deep Learning sont multiples et leur d\u00e9veloppement vont \u00e0 coup s\u00fbr modifier nos habitudes. Le marketing digital va s\u2019orienter progressivement vers une personnalisation et un ciblage de plus en plus fin. En parall\u00e8le les consommateurs, contribuant \u00e0 enrichir les donn\u00e9es, verront leur\u00a0exp\u00e9rience utilisateur am\u00e9lior\u00e9e<\/strong>. Et que dire des promesses dans le domaine de la sant\u00e9, des voitures autonomes, de l\u2019industrie agroalimentaire, de la robotique pour ne citer qu\u2019eux.<\/p>\n

Cependant, quelques inqui\u00e9tudes l\u00e9gitimes, la premi\u00e8re portant sur la gouvernance des donn\u00e9es collect\u00e9es, et la seconde mettant l\u2019accent sur l\u2019effet \u201cbo\u00eete noire<\/strong>\u201d de l\u2019apprentissage autonome des machines, car l\u2019audit des r\u00e9sultats pr\u00e9dictifs n\u2019est pas r\u00e9ellement ma\u00eetrisable. Cette perte de contr\u00f4le renforce les d\u00e9fenseurs de la th\u00e9orie de la singularit\u00e9 (bien qu\u2019elle ne repose sur aucun fondements scientifiques) qui laisse entendre que la machine prendrait le pas sur l\u2019homme en prenant conscience d\u2019elle-m\u00eame.<\/p>\n

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