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Synthèse du MOOC OpenClassroom "OBJECTIF IA" Jérôme Langlassé -…
Synthèse du MOOC OpenClassroom
"OBJECTIF IA"
Jérôme Langlassé - Juin 2020
Définition
• Nous produisons chaque jour de nombreuses données comme les emails, les photos, etc.
• Le
Big Data
, c’est l’ensemble de ces données massives.
• L’intelligence artificielle et la
Data Science
sont deux disciplines qui sont utilisées conjointement, notamment pour mettre en place du
Machine Learning
ou du
Deep Learning
.
• L’intelligence artificielle et la robotique sont deux disciplines différentes, mais souvent présentes dans les mêmes projets.
Définition
• L'intelligence artificielle est déjà présente dans nos quotidiens : de nos applications de réseaux sociaux à nos choix d’itinéraires, en passant par nos choix musicaux ou de vidéo.
Définition :Toute technologie informatique algorithmique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine, en simulant des capacités humaines comme la perception et le raisonnement, sans toutefois accéder à la notion de conscience.
• Ce champ d’étude a encore beaucoup à nous proposer, et de nombreuses utilisations de l’IA vont voir le jour dans les prochaines années.
Projet IA
• Un projet d'intelligence artificielle implique de nombreux acteurs spécialistes de l'IA et non-spécialistes (experts fonctionnels par exemple). C’est donc l’opportunité pour chacun d’entre nous, au sein de notre domaine d’activité, de participer à la création de solutions IA positives et performantes.
• Il se compose de
différentes étapes : analyse, récupération, nettoyage, exploration et modélisation des données, évaluation et interprétation du modèle établi, mise en production et maintenance
.
Modèle
• Un modèle est une représentation mathématique qui permet de modéliser des règles par rapport aux données.
•
La modélisation des données se compose de deux phases : l'apprentissage et la prédiction
.
•
Il existe trois façons d'apprendre pour un programme d'IA : l'apprentissage supervisé, non supervisé et essai/erreur
.
Potentiel
• Que ce soit dans l'écologie, l'humanitaire, l'éducation ou la médecine, l'IA nous permet des initiatives qui pourraient changer le monde.
• L'IA peut être un outil pour les êtres humains et les aider à faire de plus grandes choses ou des choses plus rapidement.
Vigilance !
• Pour être sûr que vous contrôlez toujours l'utilisation de vos données, choisissez à qui vous les partagez et paramétrez vos services selon vos usages.
• Des biais algorithmiques peuvent exister lors de la conception des programmes d'intelligence artificielle. S'informer et demander un cadre de régulation permettent d'assurer un risque minimum.
• Les deepfakes participent à la désinformation. Pour contrer cela, rien de tel qu'un esprit critique et un peu de recherches pour croiser vos sources.
• L'IA utilise beaucoup d'énergie. L'optimisation de ses coûts écologiques est un sujet important à garder en tête pour le futur.
Mutation
• L'évolution technologique apportée par l'IA implique une transition sur le marché du travail, avec des métiers qui disparaissent et des nouveaux qui sont créés.
• L'IA va surtout nous aider dans certaines tâches de nos métiers à être plus efficaces, plus précis ou plus rapides.
• Les êtres humains ont encore de belles années de travail devant eux et vont pouvoir s'adapter à ces changements technologiques grâce à la formation tout au long de la vie.
Apprentissage
• L’apprentissage profond (ou
Deep Learning
) est un sous-domaine particulièrement puissant du
Machine Learning
.
• Cette discipline repose notamment sur la construction de systèmes inspirés de nos cerveaux, comportant des
réseaux de neurones artificiels
.
• Elle utilise également le principe de
convolution
, qui permet d'analyser une image pas à pas avec une fenêtre de filtre et donc d'être plus performant.
