Les usages de l’intelligence artificielle

Publié le 19 octobre 2017 et mis à jour le 18 novembre 2017 - 39 commentaires -
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L’IA n’est pas qu’un objet de débats politiques, de fantasmes singularistes et d’Armageddon de l’emploi ! Dans la pratique, c’est aussi un sujet central pour de nombreuses entreprises. Les startups s’y sont mises en masse. Les grandes entreprises s’interrogent toutes sur la question.

L’ambition de cet ebook est de revenir au présent pour comprendre les applications de l’IA dans les entreprises et les aider à en tirer le meilleur parti. On sort des fantasmes et on rentre dans le concret. Ce qui n’empêche d’ailleurs pas de faire preuve de créativité et de résoudre de nouveaux problèmes de manière originale ni de se poser des questions sur le futur de l’emploi et de la société.

Cet ebook dans la tradition des publications de ce blog est une importante mise à jour d’une compilation de neuf articles sur les Avancées de l’Intelligence Artificielle que j’avais publiés entre mars et mai 2016.

Depuis mi 2016, de l’eau a coulé sous les ponts. Le marché de l’IA se structure rapidement. On comprend mieux comment les briques technologiques de l’IA sont assemblées par les uns et les autres, éditeurs de logiciels, fournisseurs de solutions en cloud, startups et autres. Le marché du hardware spécialisé autour de l’IA prend aussi forme, des data centers aux objets connectés en passant par les smartphones. Cette nouvelle édition me permet d’ailleurs de corriger un bon nombre d’erreurs techniques ou d’appréciation qui émaillaient la première édition de ce texte.

Si l’effet de mode et de suivisme battent leur plein, les tenants et aboutissants technologiques de l’IA ne sont pas encore bien compris. Appréhender le fonctionnement du deep learning pour pouvoir en saisir le potentiel mais aussi les limites demande un peu d’effort. Est-ce que le deep learning est si miraculeux et universels que la propagande innovationnelle le laisse à penser ? Bien non !

Qui plus est, l’intelligence artificielle n’est pas un produit. Elle ne se présente pas sous la forme de logiciels packagés traditionnellement comme un traitement de texte, une application mobile ou un système d’exploitation. Il n’y a pas de logiciels d’intelligence artificielle mais des solutions d’intelligence artificielle très variées qui s’appuient sur plusieurs dizaines de briques logicielles différentes qui vont de la captation des sens, notamment audio et visuels, à l’interprétation des informations, au traitement du langage et à l’exploitation de grandes bases de données et de connaissances structurées ou non structurées. Leur création et intégration est encore une affaire de bricolage faite de tâtonnements. Nous en sommes toujours à l’âge de pierre, avec seulement une cinquantaine d’années de recul sur la question et une dizaine d’année pour ce qui est du deep learning.

L’IA est un grand tonneau des Danaïdes. On n’a jamais tout compris ni appréhendé tous les domaines d’applications de l’IA. Contrairement à une pensée répandue, les techniques et méthodes de l’IA évoluent sans cesse. Ce n’est pas qu’une question de puissance de machine ou de volume de données. Chercher un “expert en IA” revient maintenant à demander “un expert en logiciels” ou un “expert en informatique” sans compter le top avec “l’expert en transformation digitale”. L’IA rassemble un grand nombre de spécialités.

Voici donc la couverture et le lien pour télécharger cet ebook de 362 pages au format PDF.

Il est aussi récupérable au format epub sur ce lien.

Ce gros document qui est structuré en huit grandes parties :

Grands courants de l’IA : qu’est-ce que l’IA ? D’où vient cette appellation ? Pourquoi personne n’est d’accord sur le sens qu’il faut lui donner ? Comment l’IA est-elle segmentée ? Quels sont ses grands courants intellectuels ? Comment cette discipline nouvelle a-t-elle progressé depuis les années 1950 ? Pourquoi a-t-elle connu deux grands hivers et qu’est-ce qui explique la dynamique actuelle ?

Briques fondamentales de l’IA : quelles sont les principales briques mathématiques et algorithmiques de l’IA ? Les progrès récents viennent-ils du logiciel, du matériel ou des données ? Qu’est-ce que le machine learning et comment le met-on en œuvre d’un point de vue pratique ? Quid du deep learning et de ses nombreuses variantes ? Et les systèmes experts, pourquoi en parle-t-on moins que pendant les années 1980 ? Comment les briques d’intelligence artificielle progressent-elles ? Quid de l’intelligence artificielle généralisée ? Est-ce un fantasme ? Quels sont les outils de création d’applications d’IA et pourquoi la majorité sont-ils open source ? Comment fait-on de la programmation en IA ?

IA et infrastructure informatique : quelles sont les ressources matérielles qui font avancer l’IA ? Comment évolue l’application de la loi de Moore ? Pourquoi fait-on maintenant appel à des GPU et à des processeurs neuromorphiques pour les applications de l’IA ? Comment se distinguent-ils ? Quels sont les nouveaux acteurs de ce marché ? Pourquoi il y-a-t-il une grande différence entre l’entrainement d’une IA et son exécution ? Quel est le rôle des capteurs et des objets connectés ? Comment sont gérées les ressources en cloud de l’IA ainsi que du côté des systèmes embarqués ?

Applications génériques de l’IA : quelles sont les applications génériques et horizontales de l’IA, dans le traitement de l’image, du langage et de la parole, dans la robotique, dans le marketing, les RH ainsi que dans la cybersécurité ?

Applications métiers de l’IA : quelles sont les grandes applications et études de cas de l’IA selon les marchés verticaux comme les transports, la santé, la finance, l’assurance, la distribution, les médias, le tourisme, l’agriculture, les métiers juridiques, l’éducation, les services publics, la défense et le renseignement ? Pourquoi certains de ces marchés sont plus dynamiques que d’autres ? Comment les startups permettent aux entreprises d’innover dans ces différents marchés ?

Acteurs de l’IA : quelle est la stratégie et quelles sont les offres en IA des GAFAMI étendus, dont IBM, Google, Microsoft, Facebook, SalesForce, Oracle et plein d’autres encore. Comment se développent les startups en général et puis celles de l’écosystème français en particulier ? Comment détecter de l’IA washing chez les startups et autres acteurs de l’écosystème ? Comment les solutions d’intelligence artificielle sont-elles commercialisées ? Quelle est la part qui relève de produits et celle qui dépend des services et des données ?

L’IA dans la société : pourquoi les points de vue sur l’impact potentiel de l’IA sur les métiers et sur la société en général sont-ils si variés et contradictoires ? Comment l’IA et la robotique vont transformer les métiers dans le futur ? Est-ce un tsunami qui se prépare ? Que disent les experts sur le sujet ? Quelles sont les limites des prédictions ? Comment éviter de se faire robotiser ? Comment se préparer au niveau des compétences ?

L’IA et l’entreprise : comment les entreprises peuvent-elles intégrer l’IA dans leur stratégie ? Quelles sont les bonnes pratiques ? Comment gérer les compétences ? Peut-on benchmarker l’IA ? Comment s’organiser ? Comment intégrer l’IA dans les autres dynamiques d’innovations liées au numérique ? Comment va évoluer le métier de développeur ?

Pour conclure, une petite page de publicité ! Je deviens formateur en usages de l’IA ! En l’occurrence, dans le cadre d’une formation de deux jours organisée par Cap Gemini Institut, les 27-28 novembre 2017, 9-10 avril et 28-29 mai 2018 (synopsis et inscription). Avec un programme voisin de la teneur de l’ebook, mis à jour et complété d’exercices pratiques sur le choix de projets d’IA pour l’entreprise.

Le contenu de cet ebook est aussi déclinable dans tous les formats imaginables pour de la vulgarisation en conférences, séminaires et ateliers de brainstorming de format variable, avec une spécialisation possible sur un grand nombre de marchés verticaux (santé, transports, banque, assurances, juridique, etc). L’écrit, c’est bien pour ceux qui ont du temps ! Mais l’oral complète bien pour ceux qui n’en ont pas assez !

Bonne lecture !

RRR

 
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Publié le 19 octobre 2017 et mis à jour le 18 novembre 2017 Post de | Enseignement supérieur, Entrepreneuriat, Intelligence artificielle, Internet, Logiciels, Startups | 76123 lectures

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Les 39 commentaires et tweets sur “Les usages de l’intelligence artificielle” :




Répondre au commentaire suivant de jmchauvet publié le 23 octobre 2017 :

Merci Olivier d'avoir réussi à ne pas citer une seule fois en 362 pages, la startup Neuron Data créée en 1985 par trois français dans la Silicon Valley, à l'époque où la mode complaisante des mondanités entrepreneuriales d'Etat était bien mal vue ! Nexpert et Nexpert Object furent les environnements de développement de systèmes experts les plus utilisés dans le monde pendant ces décennies pionnières. Ceux qui ne peuvent se rappeler le passé sont condamnés à le répéter, etc., etc. Souhaitons meilleure chance à la France "Republique Startup de l'IA", que la dernière fois ; à la lecture de son historiographie bien sélective par son héraut auto-proclamé, on m'excusera de rester circonspect. Jean-Marie Chauvet


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L'ebook Les usages de l'intelligence artificielle, octobre 2017 (362 pages)

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Avec Marie-Anne Magnac, j'ai lancé #QFDN, l'initiative de valorisation de femmes du numérique par la photo. Installée depuis début octobre 2015 au Hub de Bpirance à Paris, elle circule dans différentes manifestations. L'initiative rassemble plus de 650 femmes du numérique (en juillet 2017) et elle s'enrichi en continu. Tous les métiers du numérique y sont représentés.

Les photos et les bios de ces femmes du numérique sont présentés au complet sur le site QFDN ! Vous pouvez aussi visualiser les derniers portraits publiés sur mon propre site photo. Et ci-dessous, les 16 derniers par date de prise de vue, les vignettes étant cliquables.
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Elise de Préville
Elise est consultante en Data Privacy et Cyber sécurité chez KPMG.
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Aroussia Maadi (Orange)
Aroussia est team Manager chez Orange, en charge d'une équipe de spécialistes en bases de données à la DSI d''Orange. Elle accompagne les applications du SI dans la construction d'architectures de bases de données et assure le maintien en conditions opérationnelles des plateformes. Elle est aussi investie dans la société civile, pour l'empowerment des femmes, en particulier en Afrique.
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Amina Maïza
Amina est ingénieure études et développement en Java/JEE chez Vizeo Technologies.
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Maud Franca (CDC)
Maud est Directrice Adjointe du Programme des Investissements d’Avenir en charge de l’économie numérique, Banque des Territoires, Groupe Caisse des dépôts (CDC). Membre de la cellule nationale French Tech, mentor et aux boards de startups.
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Chloé-Agathe Azencott
Chloé-Agathe est chargée de recherche au Centre de Bioinformatique de MINES ParisTech et de l'Institut Curie. Cofondatrice de la branche parisienne du meetup Women in Machine Learning and Data Science.
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Béatrice Moulin et Clara Deletraz (Switch Collective)
Béatrice et Clara sont cofondatrices de la startup Switch Collective.
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Laurence Devillers
Laurence est chercheur et Professeur en Intelligence Artificielle à Sorbonne Université/LIMSI-CNRS, équipe de recherche "Dimensions affectives et sociales dans les interactions parlées". Membre du comité de réflexion sur l’éthique du numérique (CERNA) d’Allistène, Auteure de « Des Robots et des Hommes : mythes, fantasmes et réalité », Plon 2017.
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Sophie Viger
Sophie est Directrice de la Web@cadémie, de la Coding Academy by Epitech et directrice pédagogique du Samsung Campus.
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Laura Jacquemod
Laura est consultante digitale au sein de Nexworld, accompagnant notamment ses clients dans l'intégration d'Intelligence Artificielle, comme dans un chatbot.
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Anais Barut (Damae Medical)
Anaïs est co-fondatrice et présidente de DAMAE Medical, elle est en charge de la stratégie globale de la société ainsi que des problématiques marketing et financières. La startup développe un dispositif médical permettant au dermatologue au sein même de son cabinet d’acquérir des images d’anomalies de la peau, en profondeur, de manière non invasive. #entrepreneuse
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Virginie Mathivet
Virginie est ingénieure en innovation spécialisée en Intelligence Artificielle (IA) et objets connectés (IoT), chargée de Recherche et Développement dans l’équipe innovation de TeamWork (InTW’IT), société de services du numérique.
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Catherine Bocquet
Catherine est fondatrice et dirigeante de SFI, une ESN de 25 personnes. Aussi co-présidente de Digital League, Cluster des entreprises du numérique en Auvergne Rhône-Alpes. Membre de l’association Femmes & Business et du Pôle Femmes à la CPME Loire. #entrepreneuse
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Sonia est chercheuse au CNRS en informatique au Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'Information (LIRIS). Responsable de l'équipe de recherche DRIM: Distribution, Recherche d'Information et Mobilité. Spécialiste des systèmes distribués et de la protection des données personnelles.
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