L'intelligence artificielle

bonjour à toutes et à tous juste un petit mot avant de découvrir notre nouvelle vidéo consacrée à l'intelligence artificielle pour vous dire que cette vidéo a été primé le 17 novembre 2018 lors de la 31e cérémonie du prix roberval en recevant le coup de coeur de l'académie des technologies alors pour ceux qui l'ignorent le pré roberval c'est un concours international francophone qui a et qu'on pense des oeuvres littéraires audiovisuel ou multimédia permettant de mieux comprendre la science et les technologies donc et bien avec toute l'équipe de l'esprit sorcier nous sommes très heureux très fier aussi de cette reconnaissance du monde scientifique et puis on vous remercie beaucoup également d'être de plus en plus nombreux à vous abonner à soutenir cette chaîne qui est aussi la vôtre alors n'hésitez pas à partager nos vidéos et continuer d'apporter vos commentaires critiques mais bienveillant maintenant je vous souhaite un bon visionnage et je vous dis à bientôt ciao que peut-il se cacher dans la tête d'une intelligence artificielle comment fonctionne son cerveau ou plus exactement ses cerveaux car il ya plusieurs formes d'intelligence artificielle d'ailleurs peut-on vraiment parler d'intelligence bref aujourd'hui je vous propose d'explorer sans se prendre la tête les concepts et les technologies qui se dissimule derrière lee a histoire d'abord de comprendre comment ça marche à quoi ça sert et ensuite d'évacuer un certain nombre de fantasmes même si bien sûr l'intelligence artificielle doit attiser notre réflexion et notre esprit critique voici le sommaire téléphone voiture moteur de recherche l'intelligence artificielle est déjà présente dans notre quotidien mais au fait c'est quoi l'intelligence artistes si elle est comment ça fonctionne depuis les années 2010 à se développe à la vitesse grand v pourtant son invention ne date pas d'hier aujourd'hui grâce aux innovations technologiques l'intelligence artificielle est experte dans un tas de domaines mais les progrès de l'iia sont loin de faire l'unanimité et soulève de nombreuses questions est ce qu'un jour les machines remplaceront les humains à allez c'est parti on vous explique tout voilà et pour commencer on va essayer de mieux cerner ce que l'on appelle intelligence artificielle regardez willy mignon ce petit robot je suis sûr qu'il est équipé d'une intelligence artificielle attention robots et intelligence artificielle sont deux notions très différentes en fait l'intelligence artificielle ou ea c'est une technique qui permet aussi bien un robot qu'à une voiture un moteur de recherche ou même à un téléphone d'exécuter des tâches habituellement réalisées par les humains par exemple une voiture autonome sera capable de repérer et différencier les objets sur la route un moteur de recherche analysera le sens de ta demande et même ton téléphone pourra tenir une conversation attend une voiture autonome et un téléphone c'est pas la même chose non mais tous les deux intègrent des systèmes informatiques ils sont conçus pour trier traiter et stocker des tas d'informations et ces systèmes fonctionnent à l'aide d'outils bien pratique ce sont les algorithmes un algorithme c'est un peu comme une recette de cuisine au départ tu as des ingrédients si tu suis bien les instructions de la recette au final tu arrives à un résultat ici des crêpes un algorithme c'est la même chose les ingrédients sont des données brutes et après avoir appliqué l'algorithme c'est à dire une suite d'instructions bien précises on obtient un résultat ou là je vais avoir besoin d'un exemple moi regarde si tu demandes à un programme sans ia de te montrer une image de fred ce programme va chercher dans sa base de données c'est une sorte de bibliothèque numérique qui rassemble tous les ingrédients ici des images et les informations qui leur sont associés si le programme trouve une image associée au nom de fred il pourra répondre à la demande par contre s'il tombe sur une photo sans l'étiquette fred alors le programme ne te la montrera pas avec un seul ingrédient manquant pas de recette possible l'algorithme n'est pas capable de reconnaître fred dommage elle était rigolote celle-là bon et monia dans tout ça j'y viens avec l'intelligence artificielle le programme peut faire varier les quantités ou encore l'ordre des ingrédients pour sélectionner la meilleure recette cas reprenons l'exemple de la photo pour reconnaître fred tu dois d'abord présenté plein d'image de lui au programme au fur et à mesure il va s'entraîner à le reconnaître ici par exemple le programme repère les éléments qui ne changent pas comme la couleur de ses yeux la forme de sa bouche ou la taille de son nez il identifie aussi les éléments susceptibles de changer comme la couleur de sa chemise cette phase d'apprentissage l2 le programme a créé une sorte d'empreinte de son visage et a ignoré le reste résultat la prochaine fois que tu lui présentera une nouvelle photo de fred le programme cherchera les mêmes éléments et bingo là je reste bouche bée il ce n'est pas tout les il existe depuis longtemps mais avec le développement d'internet elle dispose désormais de banques de données gigantesques pour fonctionner grâce aussi à la puissance des ordinateurs qui double tous les deux ans environ et avec des milliers d'heures d'entraînement les ja peuvent aujourd'hui aider les médecins à analyser les radios leurs patients te suggérer une musique en fonction de tes goûts ou encore d'écrire des images pour les non-voyants et ben heureusement qu'elles ont une bonne mémoire l'intelligence artificielle ce n'est plus de la science fiction et le monde entier on a certainement pris conscience en 1997 vous savez lorsqu'un superordinateur nommé des blu a réussi à battre le champion du monde d'échecs garry kasparov plus récemment en 2017 c'est le numéro un mondial de jeu de go kenji qui s'est fait détrôner par un programme informatique baptisé alpha go alors comment une machine créée par l'homme arrive tel non seulement à rivaliser avec son créateur mais mieux à devenir plus forte que lui comment l'élève at il dépassé le maître on va prendre l'exemple du jeu de go et vous allez tout comprendre [Musique] bon une intelligence artificielle ça fait plein de choses mais concrètement comment ça marche pour bien comprendre on va prendre l'exemple d'un jeu de stratégie le goût deux joueurs s'affrontent sur un plateau sur lequel sont tracés 19 lignes horizontales 19 une verticale soit 360 et une intersection l'un possède des pierres noires et l'autre des blanches le but c'est d'occuper le maximum des espaces en encerclant les pierres de l'adversaire la difficulté c'est le nombre de coups possible car dès le troisième tour il y à plus de 15 milliards de configurations différentes tu t'en doutes c'est un sacré casse tête car il ya beaucoup trop de choix il n'est donc pas possible de concevoir un programme informatique qui connaissent tous les coups ah mais je parie que li à elle elle en est capable l'intelligence artificielle nous memories pas tous les cours elle s'en sort grâce à ses algorithmes et surtout sa mémoire les fameuses données avant que l'ia soit capable de jouer on l'a programme avec les règles du jeu et on lui fournit un grand nombre de données ici par exemple des milliers de parties réalisées par des joueurs humains on analyse chaque partie coup par coup pour chaque situation donnée on attribue une note pour chaque coup la note la plus élevée désigne le meilleur coup à jouer ensuite quand la machine joue elle choisit le coup avec la meilleure note c'est à dire le mieux adapté à la situation cette méthode c'est ce qu'on appelle du machine learning ou apprentissage automatique messi et nous qui lui apprenons comment une intelligence artificielle deviendra meilleur que ses professeurs aujourd'hui certaine zahia apprennent à jouer tout seul seulement en connaissant les règles du jeu et en analysant des partis sans qu'on les aide autrement dit on ne leur donne pas de recette créée écrite ni de note pour chaque coup on la laisse chercher comment arriver au meilleur résultat possible on appelle ce type d'algorithmes l'apprentissage profond ou deep learning et pour fonctionner il faut fournir ali a le plus grand nombre d'exemples possible à partir de cette grande base de données l'ia peut extraire des informations qui nous échappe ce qu'un joueur professionnel qualifierait d'intuition mais pour la machine il s'agit de millions d'informations qui sont recoupées entre elles bien sûr cela nécessite une puissance de calcul considérable l'équivalent de plusieurs centaines d'ordinateurs comme ça elle peut créer de nouvelles stratégies bon il ne reste plus qu elle est testée alors ça l'ia le fait en s'entraînant à jouer contre elle même on appelle ça l'apprentissage par renforcement comme son niveau est le même des deux côtés plus elle fait deux parties plus elle teste ses coûts et les parades possibles et à chaque fois sa base de données s'enrichir pratique non eh ben je ne pensais pas que les machines seraient plus intelligente que nous aujourd'hui les machines peuvent être plus précise que nous dans beaucoup de domaines et même mettre en place des raisonnements nouveau mais ce sont toujours des intelligences artificielles faible car elle reste spécialisée dans une seule tâche pour qu'une intelligence artificielle soit un jour considérées comme fortes il faudrait qu'elle soit multifonctions et surtout qu'elle possède quelque chose de plus une conscience tu vois l'intelligence la vraie c'est beaucoup plus que de la simple analyse ouf bon je vais aller me faire une petite sieste pour ça au moins une intelligence artificielle ne sera jamais meilleur que moins l'intelligence artificielle en fait ce n'est pas vraiment nouveau les premières expériences en laboratoire remonte à la fin des années 1950 eh oui l'iaa a déjà presque 70 ans d'ailleurs en 1950 un mathématicien britannique nommé alan turing propose déjà un test pour moi mesurer l'intelligence des machines et la comparer à celle des hommes c'est le fameux test de turing depuis eh bien la machine ne cesse d'apprendre d'auto apprendre et de développer ses réseaux de neurones voici la grande aventure de l'intelligence artificielle depuis son berceau jusqu'à aujourd'hui [Musique] les premières machines pensantes apparaissent dans les histoires de science fiction par exemple en 1921 la pièce de théâtre rossum universal robote de l'auteur tchèque karel capek mais déjà en scène des machines intelligentes dès 1957 autour des scientifiques d'imaginer des machines pensantes le mathématicien britannique alan turing publie un article intitulé machine de calcul et intelligence dans lequel il décrit comment savoir si une machine s'approche d'une intelligence humaine il appelle cette méthode le jeu de limitation plus connue aujourd'hui sous le nom de test de turing voilà les débuts de l'intelligence artificielle pendant l'été 1956 les scientifiques américains john mccarthy marvin minsky nathaniel rochester et claude shannon invitent leurs confrères à une conférence sur le thème des machines pensantes au dartmouth collège une célèbre université des états unis c'est la première fois dans l'histoire que le terme d'intelligence artificielle est utilisé ils commencent ensuite leurs recherches par décrire très précisément les mécanismes d'apprentissage et d'intelligence chez l'humain pour les reproduire avec une machine quel programme [Musique] à partir de 1956 c'est l'essor de l'intelligence artificielle les projets fleurissent stimulée par les débuts de l'informatique les premières applications de l'ia sont principalement liées aux mathématiques d'ailleurs la même année le premier logiciel dia le logique terrorisme est créée par deux chercheurs américains allen newell et herberts imon ce logiciel réalise tout seul des démonstrations de théorèmes mathématiques pratique hein en 1957 le psychologue franck rosenblatt invente le premier programme d'apprentissage grâce à un réseau de neurones simple le percepteur ont entre-temps l'ia trouve un autre terrain d'étude avec la traduction automatique en 1954 motivée par la guerre froide entre l'urss et les états unis un programme de traduction automatique voit le jour et traduit 49 phrase russe en anglais mais c'est à partir de 1957 que les programmes s'améliore vraiment grâce à noam chomsky un chercheur linguiste américain qui invente des modèles mathématiques de langage pour les rendre compréhensibles aux machines plus tard en 1965 om haïti joseph wiseman boom développe le programme informatique et lisa il remplace le psychothérapeute pendant les entretiens thérapeutique et c'est aussi le premier programme qui réussit le test de turing mais seulement pendant quelques minutes avant que son identité de chat bottes ne soient démasqués vous savez un chat botte c'est un peu comme syrie ou au quai google sur votre smartphone parallèlement lie à se répand dans la culture populaire en 1968 elle apparaît dans le film 2001 l'odyssée de l'espace de stanley kubrick on y voit un ordinateur intelligent al capable de piloter un vaisseau spatial [Musique] 1 la fin des années 1960 marque une période de crise pour l'intelligence artificielle on parle divers de l'ia la recherche s'effondre suite à la désillusion scientifique il faut dire que les machines sont loin d'avoir une intelligence humaine effet domino les investissements s'écroule à leur tour les premières questions éthiques émergent et avec elle les premiers reproches en 1965 le philosophe américain hubert dreyfus publie une première critique des recherches sur l'intelligence artificielle ils contestent notamment le fait que l'intelligence soit réduite à un simple calcul et il souligne l'importance des émotions et du ressenti du cerveau humain en 1973 le mathématicien britannique michael james light il aimait lui aussi des critiques dans un rapport commandé par le parlement britannique avec pour conséquence le gel du financement européen pour l'ia cette période permet de revoir les objectifs à la baisse et d'établir des projets plus réaliste pendant ce temps l'ia s'installe de plus en plus dans la culture populaire de science fiction comme avec le célèbre duo c-3po et r2-d2 dans star wars qui fait son apparition en 1977 [Musique] dans les années 1980 les investissements repartent à la hausse et de recherches reprennent c'est l'époque de ce qu'on appelle les systèmes experts l'idée c'est qu'une machine effectue les mêmes analyses qu'un expert humains dans un domaine bien précis comme un diagnostic médical par exemple même si le premier système expert apparaît aux états unis en 1965 ce type de programme se développe surtout dans les années 1980 ils servent dans la finance ou encore pour détecter des fraudes aux cartes de crédit c'est aussi le moment où se développent les algorithmes d'apprentissage qui permettent aux programmes de traiter des problèmes plus complexe qu'avant mais à la fin des années 1980 l'intelligence artificielle vite une nouvelle crise l'émergence des ordinateurs personnels oriente les financements dans l'informatique classique ce n'est que dans les années 1990 que l'ia réintègre les laboratoires de recherche stimulé par les progrès dans l'informatique et le début du big data en 1997 pour la première fois l'intelligence artificielle deep blue bas le champion du monde d'échecs de l'époque garry kasparov la même année un logiciel de reconnaissance vocale développé par dragon système est installé sur windows cette période marque aussi l'essor du dip learning grâce à des chercheurs comme le français yann lequin qui permettent des avancées importantes dans la reconnaissance d'écriture et d'image les nouvelles techniques mises au point sont ensuite utilisés pour détecter des fraudes sur les chèques par exemple [Musique] au cours de la dernière décennie l'intelligence artificielle prend un nouveau tournant et oui la puissance de calcul des ordinateurs à la capacité de stockage et l'accumulation des données augmente de façon extraordinaire les améliorations techniques développe ainsi la performance des algorithmes c'est l'ère du diplôme ning par exemple l'algorithme de reconnaissance faciale de facebook deals faith égale presque les performances du mmm et l'ia ne s'arrête pas là que ce soit dans les voitures autonome la traduction simultanée d'une conversation ou encore les suggestions des moteurs de recherche l'ia est partout elle commence même à porter une casquette d'artiste le programme dit jim analyse des images et grâce à l'entraînement de ses algorithmes il est capable de les modifier le résultat a parfois des allures un peu psychédélique en octobre 2015 li à alpha go de google bat pour la première fois le champion européen de go vous savez le jeu de stratégie au milliard de possibilités en 2017 80% des plus grosses entreprises du monde avait déjà investi dans l'intelligence artificielle aujourd'hui le champ d application de l'ia est immense mais les questions éthiques évoquée dès les années 1970 sont plus que jamais d'actualité et doivent nous faire réfléchir au statut des futurs sien depuis une dizaine d'années l'intelligence artificielle a vraiment pris son envol et on la voit s'immiscer aujourd'hui dans tous les domaines transports santé sécurité apprentissage loisirs elle est partout aussi bien à la maison au travail que dans la rue voici quelques-unes des grandes applications de l'intelligence artificielle dans les hôpitaux on trouve de plus en plus de médecins qui travaillent avec désirs pour identifier les causes de certaines maladies comme les cancers pour aider les médecins elle étudie les données des patients récolté à partir de leurs analyses sanguines par exemple et cia elle regarde quoi dans ses analyses l'objectif c'est de déterminer des variants donc en fait des des mutations génétiques qui vont permettre de prédire en fait le la sévérité en particulier du cancer de la prostate chez les personnes atteintes donc on part en fait d'un de centaines de milliers de variants du de l'adn et l'objectif est d'identifier les variants les plus pertinents en fait pour prédire la maladie mais chaque personne a un adn différents noms alors j'imagine que les médecins ont déjà une idée de ce qu'il faut chercher en général les médecins ou les biologistes ont déjà des intuitions voire même des déjà des recherches sur les marqueurs qui sont utiles pour prédire la maladie est en fait nous notre travail il vient en fait dans une deuxième phase où on cherche à élargir l'espace de deux variables qu'on regarde et essayer également de trouver des variables synergique c'est à dire des variables qui ensemble ont permettent de prédire et donc ça c'est des choses qui sont difficiles à faire part par les experts et qui sont en fait possible avec les méthodes de machine learning ok donc l'ia analyse les données et les chercheurs en déduisent les nouvelles pistes à explorer quel travail d'équipé et comment on lui apprend à bien faire tout ça là des méthodes qu'on appelle apprentissage superviser c'est à dire qu'en fait on a utilisé une base de données qu'on avait étiqueté c'est à dire on a une base pour lequel on sait quels sont les patients malades et les patients sains et on va chercher à trouver quels sont les variables qui vont permettre de faire la différence entre ces patients malades et ses patients ça le nombre de patients est assez variable mais c'est en général de l'ordre de 100 à 1000 patients cod base de relativement petite taille pour pouvoir faire de l'apprentissage c'est à dire qu'on a moins d'exemple que deux variables et oui la recherche ce n'est pas si simple du coup remplacer le médecin par une ia c'est pas pour tout de suite les méthodes que nous développons actuellement elle ne remplace pas le médecin mais l'intelligence artificielle vient vraiment en support de la recherche clinique donc pour pouvoir en fait mieux cibler les marqueurs que l'on veut regarder et que l'on veut observer en fait chez des patients que les médecins suivent cours du temps ça permet de réduire en fait ce que l'on recherche dans les analyses de sang en particulier pour les patients donc par exemple au lieu de regarder l'ensemble des positions du génome ou de tous les variantes possibles on va se focaliser sur quelques variantes qui sont spécifiques d'une maladie et donc ça fait des tests en fait qu'ils sont plus faciles à mettre en oeuvre et qui sont moins chers aussi en routine à l'hôpital vous le trouvez comment cet appartement pas mal non et bien en fait c'est un laboratoire et les chercheurs s'en servent pour développer une ia capable de faire ce qu'on appelle du monitoring a2micile mais en quoi ça consiste le monitoring de l'activité d'une personne cet capable de décrire toute la série d'actions qu'a réalisé la personne au cours de la journée l'intelligence artificielle que l'homme en oeuvre ici c'est ce qu'on appelle du type learning nom de l'apprentissage profond capable à partir d'exemples d'apprendre à quoi ressemble une activité une chute un comportement ou un autre poursuivre notre activité dans la maison les algorithmes utilise des caméras regardez il y en a un peu partout bon mais à quoi ça sert d'analyser tous nos faits et gestes donc quand vous avez des personnes un peu fragiles soient malades soient âgées et l'intéressant d'avoir monitoring de ce qui se passe sur leur journée leur temps d'éveil qu'ils ont bien pris le repas parce qu'ils les prennent de manière régulière ou est ce qu'au contraire il ya une déficience ont oublié de prendre le repas par exemple dans le cas d'une maladie de type alzheimer ce genre de système peut permettre de faire simplement bilan est détecté des évolutions longtemps général sont des maladies qui évoluent relativement lentement et donc les variations sont assez difficiles à détecter et grâce à ce genre de système d'ailleurs vraiment un monitoring continu on pourrait avoir vraiment de la mesure de précisions sur les activités des personnes elle est vraiment aux petits soins avec nous et ya par contre ça ne doit pas être facile de lui apprendre à différencier les moments où l'on cuisine et se venge il faut une approche qui est utilisée elle est pas unique mais c'est une manière de faire est d'extraire le squelette des personnes extrait le squelette c'est quoi c'est retrouver la posture de la personne retrouvée la position des membres des bras des jambes également dû également du torse et donner aux réseaux de neurones ce résultat cette information là pour qu'ils apprennent les activités en fonction de la posture de la personne et surtout de la séquence de gestes que réalisa personne peut manger faire la vaisselle faire le ménage sont des classes différentes donc quand on hamm est une séquence vidéo en entrée du réseau de neurones chaque classe d'avoir un score et le score le plus élevé est probablement la tâche qui est en cours de réalisation à vous nous montrez ce que ça donne sur vous quand j'entre dans le cadre de la de la caméra mon squelette est automatiquement détecter et à partir de l'analyse du mou de ce squelette on va pouvoir retrouver l'activité de faire le ménage ah bah il fait pas peur ces squelettes 1 en tout cas elle a l'air doux et c'est ya enfin bon faire la vaisselle avec un balai dans les mains ce ne serait pas logique une autre idée évidemment c'est de regarder les interactions avec les avec le reste de leur est de l'environnement en particulier les objets typiquement quand je suis en train de téléphoner je vais saisir mon téléphone quand jean tinguely rejet prendre un livre quand je gagnais la télé je vais être en face de la télévision donc voilà le genre d'information que l'on peut bien sûr ajouter pour renforcer la l'interprétation de l'activité de chant train de réaliser des machines qui commande d'autres machines bienvenue dans l'usiné du futur ici les algorithmes peuvent par exemple décidé d'arrêter instantanément toute une chaîne de production et s'est même pas pour prendre une pause café pour la réaliser un projet qui vise à faire de la détection de défauts sur des plaques métalliques issus de laminoir à chaud donc scellé bande de métal qui défilent très très vite sur une chaîne de production on est plusieurs dizaines de mètres par seconde il ya des défauts graves des défauts qui sont pas graves certains défauts qui vont affecter la qualité du métal d'autres qui n'affecteront pas donc c'est important de pouvoir dire très très vite dans le processus de production quand est ce qu'il ya un défaut grave et quand est-ce qu'il faut arrêter la chaîne de production il va pas l'arrêter inutilement si si ça ne vaut pas la peine de l'arrêter et pour détecter ces défauts il faut de bonnes infos cia repose donc sur des capteurs très spécifique des caméras ultra haute définition c'est ce qu'on appelle des caméras linéaire en gros c'est une caméra qui filme des lignes qui font pratiquement dix mille pixels de large mon travail sur des très hautes résolutions donc c'est plus plusieurs centaines de méga pixels par rapport à un appareil photo numérique on est dix cent fois plus élevé en termes de résolution et bain avec des yeux pareils aucun détail ne lui échappe en plus grâce à des systèmes informatiques perfectionner les réseaux de neurones lie à reconnaître n'importe quel type de défaut la machine permet d'être beaucoup plus rapide dans l'inspection de défaut et voire même d'être plus précise qu'un opérateur dont certains défauts qui se ressemblent beaucoup un opérateur il il va parfois hésiter entre différents types de défauts falloir du temps pour prendre une décision la machine va donner directement des probabilités que ce soit le type de défaut ou tel type de défaut avec une fiabilité on l'espère meilleur que un opérateur standard à vous avez vu ça le volant tourne tout seul si c'est possible c'est parce que dans cette voiture autonome le pilote c'est l'intelligence artificielle pour éviter les obstacles elle doit d'abord apprendre à différencier les objets qui l'entourent comme les autres voitures lors de l'apprentissage on va présenter des exemples de toutes les voitures en variant bien sûr l'angle de vue les conditions les conditions de prise de vue la marque et le modèle pour pouvoir avoir une bonne représentation de la variabilité de ces objets dans un contexte aurait elle lit assez des bruits mieux que moi pour reconnaître les modèles de boîtiers enfin peut-être que je ne regarde pas ce qu'il faut elle se concentre sur quoi lee a donc l'algorithme reconnaît la forme générale de la voiture dans l'image il détecte également les partis de chaque voiture ce qui permet également de le localiser en trois dimensions dans l'espace par exemple de connaître la distance par rapport à la caméra ainsi que l'orientation de la voiture par rapport à la caméra et avec tous ces capteurs la voiture voit à 360° de près comme de loin et même en pleine tempête tiens mais si elle passe à côté d'une publicité avec une voiture dessus par exemple ça fonctionne toujours c'est un cas qui est plus subtile donc là on va considérer que cet exemple là est un exemple négatif bien sûr puisqu'on ne veut pas le détecter mais ceci dit il ya une voiture dans l'image donc c'est un exemple qu'on dit négative difficile ça veut dire qu'on peut utiliser d'autres informations donc des informations de contexte pour faire la différence entre une vraie voiture et une voiture dans une image publicitaire par exemple la localisation de l'objet par rapport à la route donc le panneau publicitaire sera vraisemblement poser en hauteur et donc n'aura pas une localisation probable par rapport à la route certaine intelligence artificielle sont déjà intégrés à des systèmes de vidéosurveillance mais à quoi ça peut bien servir il est extrêmement difficile de surveiller les milliers de caméras qui peuvent être déployées dans une infrastructure ou dans une ville donc l'algorithme permet de traiter une masse d'informations qui est qui est extrêmement importante et déjà de repérer dans les flux vidéo les situations qui pourraient être des situations dangereuses on va entraîner l'algorithme à assortir une probabilité pour chacun des points chacune des classes de comportement et il va donner un score plus ou moins et le plus ou moins élevé selon la confiance qu'il aura dans le résultat qu'il va produire l'ia reconnaît aussi des piétons qui traversent la route ou des gens en train dé discuter c'est utile ça pour bien identifier les comportements dangereux il s'agit ici de décrire des comportements élémentaires pour ensuite pour une application donnée pouvoir construire une fonctionnalité de reconnaissance d'une situation spécifique des comportements spécifiques par exemple lorsqu'on a une situation de personnes qui se battent le mouvement respectives des personnes sera beaucoup plus déstructurés que le mouvement de deux danseurs par exemple et donc l'algorithme va chercher à apprendre des descripteurs qui permettent de d'encoder cette information de mouvements chaotiques afin de bien reconnaître une situation une situation de violence d'accord donc en entraînant l'algorithme à différencier des situations très variées et finit par les reconnaître plus facilement et pour ça il analyse la vitesse des mouvements leur trajectoire ou encore les points de contact entre les personnes le flux de vidéo est analysé par par l'algorithme qui va pour chaque région de l'image modéliser l'apparence visuelle des personnes ainsi que leur mouvement voilà donc les deux personnes commencent à se battre à se disputer et sérieusement et on voit que l'algorithme arrive à localiser dans l'image de la zone la région où il ya une situation de violence on cherche bien sûr à améliorer ses algorithmes et introduire à la fois des notions de contexte et également à perfectionner les algorithmes de détection d'objets de reconnaissance d'objets afin de mieux interpréter la scène la situation que l'on observe [Musique] vous entendez seti a un incroyable talent [Musique] 1 aujourd'hui certaines dia sont capables de créer et de jouer de nouvelles musiques comment elles s'y prennent on va faire c'est vraiment donné à la machine un ensemble de partitions partition de mozart des partitions de pétain on va les donner un maximum d'informations qu'elle va écouter quelle part est écoutée qu'elle va reproduire jusqu'à ce qu'elle soit capable par elle même de générer des nouvelles mélodies le but et pas seulement de faire en sorte que la machine puisse produire de la musique c'est qu'elle l'a comprennent donc en s'entraînant sur des symphonies de musique classique elle apprend à composer des morceaux dans le même style et ce n'est pas tout les chercheurs crée même des systèmes capables d'improviser en direct avec un musicien à partir des notes qu'il est en train de jouer nous ce qui nous intéresse vraiment c'est l'interaction entre un musicien analogique qui joue de son instrument physique et un musicien numérique capable de pouvoir jouer avec un tout petit peu de matériaux par exemple il faut qu'on ait un système qui soit capable de jouer de la musique sans avoir appris sur des très grosses quantités de données on peut voir le système qui au départ ben ne peut piocher que dans les trois ou quatre premières notes de ce qu'elles veulent musiciens et puis au fur et à mesure de la performance on voit son discours musical s'enrichir et tout le principe de nos systèmes ces procès samples ces petites tranches de musique pour être capable de raconter une autre histoire en les mettant dans un autre ordre on les transforme en super et ça donne quoi en live [Applaudissements] [Musique] oh waouh on dirait vraiment deux musiciens qui se répondent il ne reste plus qu'à imaginer à un algorithme qui improvisera sur scène à partir d'une grande mémoire musicale ça voudrait dire est ce que le système pourrait voir sa petite mémoire musicale sous un autre angle et faire d'autres choix si en plus de comprendre les règles qui a dans cette petite mémoire musicale il avait injecté en lui une connaissance des règles qui régissent toute la musique du monde extérieur en gros [Musique] [Applaudissements] [Musique] aujourd'hui les machines peuvent être plus précise que nous dans beaucoup de domaines et elle arrive même à mettre en place des raisonnements nouveau mais ces progrès de l'intelligence artificielle sont loin de faire l'unanimité et il soulève beaucoup de questions comment l'ia va-t-elle transformer notre société la machine remplacera-t-elle bientôt les humains faut-il prévoir un nouveau statut juridique pour ses créatures artificielles et surtout comment faire parfaitement confiance à une machine surtout si on ne comprend pas vraiment son mode de raisonnement voici quelques unes des grandes questions que nous avons posées à notre expert [Musique] l'impact de ces quelques remplacements qu'on verra sera énorme dans pas partout dans tous les secteurs de la vie humaine alors pourquoi c'est justement cette irruption de l'artificiel dans la communication qui jusque là était pratiquement toujours humaine et comment cette irruption de l'artificiel et du synthétique va changer nous tenons nos relations entre nous entre les humains c'est une grande question pour laquelle aujourd'hui il ya très peu de réponses par exemple la reconnaissance des visages la reconnaissance des voix ça pose des problèmes fondamentaux au niveau des droits des droits de l'homme de la façon même dont notre société et hissaient dont les individus viennent ensemble pour former un collectif aujourd'hui dans certains pays par un europe on voit des policiers se promenait avec des lunettes connecté sur internet qui leur permettent en temps réel en regardant une personne identifiée par exemple si cette personne est présente donc pas seulement de trouver son nom mais avoir des informations sur par exemple est-ce que c'est un criminel pas est ce que cette personne est présente dans de telles bases de données de la police ces technologies changent la vie privée et échanges même notre façon de communiquer avec autrui de façon fondamentale [Musique] moi je vois une barrière fondamental c'est que une machine intelligente un système apprenants ne définit jamais ses propres objectifs ses propres buts les buts sont programmées par le programmeur derrière la machine ne connaît que des données et donc c'est pour ça que cette intelligence artificielle elle ne sera pas se donner des objectifs nouveaux qu'elle n'a jamais vu nulle part et donc du coup il aura toujours une différence fondamentale entre un agent libre parce que c'est ça un peu la liberté un nain jeunes mains libres et cette intelligence artificielle qui sera pas si faible que ça passe il limitait que ça parce qu'il est tout à fait possible qu'elle sache faire 200 2000 mêmes tâches différentes pourquoi pas mais elle n'aura jamais cette ouverture vers l'inconnu qui caractérise la liberté humaine [Musique] il ya beaucoup de beaucoup de métiers liés à l'apprentissage qui vont sans doute disparaître qui commence déjà à disparaître dans le secteur médical par exemple il faut aujourd'hui lire les scans médicaux et le médecin passe deux ans trois ans toute une formation pour une éducation pour apprendre à lire ces scans alors la machine peut le faire beaucoup mieux et beaucoup plus vite parce que la machine peut apprendre à la base de millions et de millions d'exemplaires et non des milliards d'exemplaires donc elle sera vite beaucoup plus performante qu'un médecin humains dans la lecture de ces scans médicaux donc ça voilà il ya beaucoup de beaucoup de métiers liés à l'apprentissage qui vont sans doute disparaître qui commence déjà à disparaître et puis il en a d'autres qui repose sur l'affectivité sont en quelque sorte protégés ne vont pas être remplacés par des machines cela ne veut pas dire que les machines seront inutiles pour ces métiers là peut-être que justement elles viendront comme des assistants comme des aides pour la décision mais pas comme quelque chose que va chasser complètement l'un d'eux tous les secteurs [Musique] la transparence c'est un impératif éthique et politique qui dit il faut éviter à tout prix ces situations de la non explique habilité d'une décision qui compte pour vous normalement l'ingénieur s'il regarde un peu à l'intérieur va pouvoir vous dire bah c'était à cause de ça de ça et de ça il ne pourra jamais vous dire basse juste la machine avec son apprentissage l'a décidé je ne sais pas comment et c'est pour ça qu'on utilise ce concept de traçabilité qui en fait remplace en quelque sorte la notion de transparence en pratique la traçabilité veut dire qu'il sera nécessaire de concevoir un système de telle façon qu'il sera toujours possible de remonter les chaîne causale qui ont mené à n'importe quelle action décision de la machine on peut par exemple mettre un autre système apprenants pour qu'il regarde le premier est qu'il nous explique ce que fait le premier donc il ya un système opaque une boîte noire et puis là un deuxième qui va mettre des mots des phrases des explications dans le langage normal le nôtre on peut faire autre chose on peut essayer de retrouver un tout petit peu cette boîte qu'elle ne soit pas tout à fait noir et par exemple faire des visualisations et donc on verra que quand la machine entre guillemets réfléchi celle là ou que ça se passe c'est là là bon évidemment ça n'est pas une vraie explication mais ça nous donne une sorte de première approche à ce qui se passe à l'intérieur de la boîte noire et sans droits sur et toutes ces approches fondamentalement crée de la confiance [Musique] la machine n'est pas une personne mais ça n'est pas tout à fait une chose ce n'est pas juste de dire ce n'est pas exact de dire que la machine seule une juge cho seulement parce que elle calcule parce qu'elle prend des décisions de façon autonome donc c'est un peu plus que cela moi je l'appelle un individu numérique un individu c'est un peu plus qu'une chose un peu moins qu'une personne dans le droit actuel cette catégorie intermédiaire n'existe pas et donc je pense que nous allons vers la création de ce statut intermédiaire je vous donne comme exemple toujours la voiture autonome donc il ya aujourd'hui des juristes qui disent bon fondamentalement on ne va pas dire que la voiture autonome soit une personne ça n'est pas correct ça n'est pas intéressant mais s'il est un accident tel que la cause de cet accident ne remonte pas directement à un quelconque humain qui est derrière la conception de cette voiture autonome donc en fait on peut pas dire qu'il ya derrière qu'il est derrière un humain responsable alors on peut ne pas non pas être dire que la voiture soit responsable mais on peut faire en sorte que la voiture des dommages la victime quel statut est ce que cela crème le parlement européen en parle des personnalités en boutique ou personnel était électronique moi personnellement je ne crois pas qu'une catégorie pareil entre bientôt dans les systèmes juridiques européens en tout cas mais je pense que nous allons vers la création des statut intermédiaire des stades su qu'ils nous soient ni chose ni personne mais quelque chose entre les deux et ça c'est déjà une révolution dans le droit qui se profile voilà et pour conclure ce dossier deux petites questions pour vous qui a dit l'intelligence artificielle se définit comme le contraire de la bêtise naturel s'agit-il de kev adams d'alan turing ou de haut vous dit allen je vous laisse méditer on attend vos réponses en commentaire de toute façon rien à gagner et si cette vidéo vous a plu partagez la mettez des pousses fait quelque chose ce serait vraiment sympa ça fait toujours plaisir allez à bientôt pour de nouvelles aventures

bonjour à toutes et à tous juste un petit mot avant de découvrir notre nouvelle vidéo consacrée à l&#39;intelligence artificielle pour vous dire que cette vidéo a été primé le 17 novembre 2018 lors de la 31e cérémonie du prix roberval en recevant le coup de coeur de l&#39;académie des technologies alors pour ceux qui l&#39;ignorent le pré roberval c&#39;est un concours international francophone qui a et qu&#39;on pense des oeuvres littéraires audiovisuel ou multimédia permettant de mieux comprendre la science et les technologies donc et bien avec toute l&#39;équipe de l&#39;esprit sorcier nous sommes très heureux très fier aussi de cette reconnaissance du monde scientifique et puis on vous remercie beaucoup également d&#39;être de plus en plus nombreux à vous abonner à soutenir cette chaîne qui est aussi la vôtre alors n&#39;hésitez pas à partager nos vidéos et continuer d&#39;apporter vos commentaires critiques mais bienveillant maintenant je vous souhaite un bon visionnage et je vous dis à bientôt ciao que peut-il se cacher dans la tête d&#39;une intelligence artificielle comment fonctionne son cerveau ou plus exactement ses cerveaux car il ya plusieurs formes d&#39;intelligence artificielle d&#39;ailleurs peut-on vraiment parler d&#39;intelligence bref aujourd&#39;hui je vous propose d&#39;explorer sans se prendre la tête les concepts et les technologies qui se dissimule derrière lee a histoire d&#39;abord de comprendre comment ça marche à quoi ça sert et ensuite d&#39;évacuer un certain nombre de fantasmes même si bien sûr l&#39;intelligence artificielle doit attiser notre réflexion et notre esprit critique voici le sommaire téléphone voiture moteur de recherche l&#39;intelligence artificielle est déjà présente dans notre quotidien mais au fait c&#39;est quoi l&#39;intelligence artistes si elle est comment ça fonctionne depuis les années 2010 à se développe à la vitesse grand v pourtant son invention ne date pas d&#39;hier aujourd&#39;hui grâce aux innovations technologiques l&#39;intelligence artificielle est experte dans un tas de domaines mais les progrès de l&#39;iia sont loin de faire l&#39;unanimité et soulève de nombreuses questions est ce qu&#39;un jour les machines remplaceront les humains à allez c&#39;est parti on vous explique tout voilà et pour commencer on va essayer de mieux cerner ce que l&#39;on appelle intelligence artificielle regardez willy mignon ce petit robot je suis sûr qu&#39;il est équipé d&#39;une intelligence artificielle attention robots et intelligence artificielle sont deux notions très différentes en fait l&#39;intelligence artificielle ou ea c&#39;est une technique qui permet aussi bien un robot qu&#39;à une voiture un moteur de recherche ou même à un téléphone d&#39;exécuter des tâches habituellement réalisées par les humains par exemple une voiture autonome sera capable de repérer et différencier les objets sur la route un moteur de recherche analysera le sens de ta demande et même ton téléphone pourra tenir une conversation attend une voiture autonome et un téléphone c&#39;est pas la même chose non mais tous les deux intègrent des systèmes informatiques ils sont conçus pour trier traiter et stocker des tas d&#39;informations et ces systèmes fonctionnent à l&#39;aide d&#39;outils bien pratique ce sont les algorithmes un algorithme c&#39;est un peu comme une recette de cuisine au départ tu as des ingrédients si tu suis bien les instructions de la recette au final tu arrives à un résultat ici des crêpes un algorithme c&#39;est la même chose les ingrédients sont des données brutes et après avoir appliqué l&#39;algorithme c&#39;est à dire une suite d&#39;instructions bien précises on obtient un résultat ou là je vais avoir besoin d&#39;un exemple moi regarde si tu demandes à un programme sans ia de te montrer une image de fred ce programme va chercher dans sa base de données c&#39;est une sorte de bibliothèque numérique qui rassemble tous les ingrédients ici des images et les informations qui leur sont associés si le programme trouve une image associée au nom de fred il pourra répondre à la demande par contre s&#39;il tombe sur une photo sans l&#39;étiquette fred alors le programme ne te la montrera pas avec un seul ingrédient manquant pas de recette possible l&#39;algorithme n&#39;est pas capable de reconnaître fred dommage elle était rigolote celle-là bon et monia dans tout ça j&#39;y viens avec l&#39;intelligence artificielle le programme peut faire varier les quantités ou encore l&#39;ordre des ingrédients pour sélectionner la meilleure recette cas reprenons l&#39;exemple de la photo pour reconnaître fred tu dois d&#39;abord présenté plein d&#39;image de lui au programme au fur et à mesure il va s&#39;entraîner à le reconnaître ici par exemple le programme repère les éléments qui ne changent pas comme la couleur de ses yeux la forme de sa bouche ou la taille de son nez il identifie aussi les éléments susceptibles de changer comme la couleur de sa chemise cette phase d&#39;apprentissage l2 le programme a créé une sorte d&#39;empreinte de son visage et a ignoré le reste résultat la prochaine fois que tu lui présentera une nouvelle photo de fred le programme cherchera les mêmes éléments et bingo là je reste bouche bée il ce n&#39;est pas tout les il existe depuis longtemps mais avec le développement d&#39;internet elle dispose désormais de banques de données gigantesques pour fonctionner grâce aussi à la puissance des ordinateurs qui double tous les deux ans environ et avec des milliers d&#39;heures d&#39;entraînement les ja peuvent aujourd&#39;hui aider les médecins à analyser les radios leurs patients te suggérer une musique en fonction de tes goûts ou encore d&#39;écrire des images pour les non-voyants et ben heureusement qu&#39;elles ont une bonne mémoire l&#39;intelligence artificielle ce n&#39;est plus de la science fiction et le monde entier on a certainement pris conscience en 1997 vous savez lorsqu&#39;un superordinateur nommé des blu a réussi à battre le champion du monde d&#39;échecs garry kasparov plus récemment en 2017 c&#39;est le numéro un mondial de jeu de go kenji qui s&#39;est fait détrôner par un programme informatique baptisé alpha go alors comment une machine créée par l&#39;homme arrive tel non seulement à rivaliser avec son créateur mais mieux à devenir plus forte que lui comment l&#39;élève at il dépassé le maître on va prendre l&#39;exemple du jeu de go et vous allez tout comprendre [Musique] bon une intelligence artificielle ça fait plein de choses mais concrètement comment ça marche pour bien comprendre on va prendre l&#39;exemple d&#39;un jeu de stratégie le goût deux joueurs s&#39;affrontent sur un plateau sur lequel sont tracés 19 lignes horizontales 19 une verticale soit 360 et une intersection l&#39;un possède des pierres noires et l&#39;autre des blanches le but c&#39;est d&#39;occuper le maximum des espaces en encerclant les pierres de l&#39;adversaire la difficulté c&#39;est le nombre de coups possible car dès le troisième tour il y à plus de 15 milliards de configurations différentes tu t&#39;en doutes c&#39;est un sacré casse tête car il ya beaucoup trop de choix il n&#39;est donc pas possible de concevoir un programme informatique qui connaissent tous les coups ah mais je parie que li à elle elle en est capable l&#39;intelligence artificielle nous memories pas tous les cours elle s&#39;en sort grâce à ses algorithmes et surtout sa mémoire les fameuses données avant que l&#39;ia soit capable de jouer on l&#39;a programme avec les règles du jeu et on lui fournit un grand nombre de données ici par exemple des milliers de parties réalisées par des joueurs humains on analyse chaque partie coup par coup pour chaque situation donnée on attribue une note pour chaque coup la note la plus élevée désigne le meilleur coup à jouer ensuite quand la machine joue elle choisit le coup avec la meilleure note c&#39;est à dire le mieux adapté à la situation cette méthode c&#39;est ce qu&#39;on appelle du machine learning ou apprentissage automatique messi et nous qui lui apprenons comment une intelligence artificielle deviendra meilleur que ses professeurs aujourd&#39;hui certaine zahia apprennent à jouer tout seul seulement en connaissant les règles du jeu et en analysant des partis sans qu&#39;on les aide autrement dit on ne leur donne pas de recette créée écrite ni de note pour chaque coup on la laisse chercher comment arriver au meilleur résultat possible on appelle ce type d&#39;algorithmes l&#39;apprentissage profond ou deep learning et pour fonctionner il faut fournir ali a le plus grand nombre d&#39;exemples possible à partir de cette grande base de données l&#39;ia peut extraire des informations qui nous échappe ce qu&#39;un joueur professionnel qualifierait d&#39;intuition mais pour la machine il s&#39;agit de millions d&#39;informations qui sont recoupées entre elles bien sûr cela nécessite une puissance de calcul considérable l&#39;équivalent de plusieurs centaines d&#39;ordinateurs comme ça elle peut créer de nouvelles stratégies bon il ne reste plus qu elle est testée alors ça l&#39;ia le fait en s&#39;entraînant à jouer contre elle même on appelle ça l&#39;apprentissage par renforcement comme son niveau est le même des deux côtés plus elle fait deux parties plus elle teste ses coûts et les parades possibles et à chaque fois sa base de données s&#39;enrichir pratique non eh ben je ne pensais pas que les machines seraient plus intelligente que nous aujourd&#39;hui les machines peuvent être plus précise que nous dans beaucoup de domaines et même mettre en place des raisonnements nouveau mais ce sont toujours des intelligences artificielles faible car elle reste spécialisée dans une seule tâche pour qu&#39;une intelligence artificielle soit un jour considérées comme fortes il faudrait qu&#39;elle soit multifonctions et surtout qu&#39;elle possède quelque chose de plus une conscience tu vois l&#39;intelligence la vraie c&#39;est beaucoup plus que de la simple analyse ouf bon je vais aller me faire une petite sieste pour ça au moins une intelligence artificielle ne sera jamais meilleur que moins l&#39;intelligence artificielle en fait ce n&#39;est pas vraiment nouveau les premières expériences en laboratoire remonte à la fin des années 1950 eh oui l&#39;iaa a déjà presque 70 ans d&#39;ailleurs en 1950 un mathématicien britannique nommé alan turing propose déjà un test pour moi mesurer l&#39;intelligence des machines et la comparer à celle des hommes c&#39;est le fameux test de turing depuis eh bien la machine ne cesse d&#39;apprendre d&#39;auto apprendre et de développer ses réseaux de neurones voici la grande aventure de l&#39;intelligence artificielle depuis son berceau jusqu&#39;à aujourd&#39;hui [Musique] les premières machines pensantes apparaissent dans les histoires de science fiction par exemple en 1921 la pièce de théâtre rossum universal robote de l&#39;auteur tchèque karel capek mais déjà en scène des machines intelligentes dès 1957 autour des scientifiques d&#39;imaginer des machines pensantes le mathématicien britannique alan turing publie un article intitulé machine de calcul et intelligence dans lequel il décrit comment savoir si une machine s&#39;approche d&#39;une intelligence humaine il appelle cette méthode le jeu de limitation plus connue aujourd&#39;hui sous le nom de test de turing voilà les débuts de l&#39;intelligence artificielle pendant l&#39;été 1956 les scientifiques américains john mccarthy marvin minsky nathaniel rochester et claude shannon invitent leurs confrères à une conférence sur le thème des machines pensantes au dartmouth collège une célèbre université des états unis c&#39;est la première fois dans l&#39;histoire que le terme d&#39;intelligence artificielle est utilisé ils commencent ensuite leurs recherches par décrire très précisément les mécanismes d&#39;apprentissage et d&#39;intelligence chez l&#39;humain pour les reproduire avec une machine quel programme [Musique] à partir de 1956 c&#39;est l&#39;essor de l&#39;intelligence artificielle les projets fleurissent stimulée par les débuts de l&#39;informatique les premières applications de l&#39;ia sont principalement liées aux mathématiques d&#39;ailleurs la même année le premier logiciel dia le logique terrorisme est créée par deux chercheurs américains allen newell et herberts imon ce logiciel réalise tout seul des démonstrations de théorèmes mathématiques pratique hein en 1957 le psychologue franck rosenblatt invente le premier programme d&#39;apprentissage grâce à un réseau de neurones simple le percepteur ont entre-temps l&#39;ia trouve un autre terrain d&#39;étude avec la traduction automatique en 1954 motivée par la guerre froide entre l&#39;urss et les états unis un programme de traduction automatique voit le jour et traduit 49 phrase russe en anglais mais c&#39;est à partir de 1957 que les programmes s&#39;améliore vraiment grâce à noam chomsky un chercheur linguiste américain qui invente des modèles mathématiques de langage pour les rendre compréhensibles aux machines plus tard en 1965 om haïti joseph wiseman boom développe le programme informatique et lisa il remplace le psychothérapeute pendant les entretiens thérapeutique et c&#39;est aussi le premier programme qui réussit le test de turing mais seulement pendant quelques minutes avant que son identité de chat bottes ne soient démasqués vous savez un chat botte c&#39;est un peu comme syrie ou au quai google sur votre smartphone parallèlement lie à se répand dans la culture populaire en 1968 elle apparaît dans le film 2001 l&#39;odyssée de l&#39;espace de stanley kubrick on y voit un ordinateur intelligent al capable de piloter un vaisseau spatial [Musique] 1 la fin des années 1960 marque une période de crise pour l&#39;intelligence artificielle on parle divers de l&#39;ia la recherche s&#39;effondre suite à la désillusion scientifique il faut dire que les machines sont loin d&#39;avoir une intelligence humaine effet domino les investissements s&#39;écroule à leur tour les premières questions éthiques émergent et avec elle les premiers reproches en 1965 le philosophe américain hubert dreyfus publie une première critique des recherches sur l&#39;intelligence artificielle ils contestent notamment le fait que l&#39;intelligence soit réduite à un simple calcul et il souligne l&#39;importance des émotions et du ressenti du cerveau humain en 1973 le mathématicien britannique michael james light il aimait lui aussi des critiques dans un rapport commandé par le parlement britannique avec pour conséquence le gel du financement européen pour l&#39;ia cette période permet de revoir les objectifs à la baisse et d&#39;établir des projets plus réaliste pendant ce temps l&#39;ia s&#39;installe de plus en plus dans la culture populaire de science fiction comme avec le célèbre duo c-3po et r2-d2 dans star wars qui fait son apparition en 1977 [Musique] dans les années 1980 les investissements repartent à la hausse et de recherches reprennent c&#39;est l&#39;époque de ce qu&#39;on appelle les systèmes experts l&#39;idée c&#39;est qu&#39;une machine effectue les mêmes analyses qu&#39;un expert humains dans un domaine bien précis comme un diagnostic médical par exemple même si le premier système expert apparaît aux états unis en 1965 ce type de programme se développe surtout dans les années 1980 ils servent dans la finance ou encore pour détecter des fraudes aux cartes de crédit c&#39;est aussi le moment où se développent les algorithmes d&#39;apprentissage qui permettent aux programmes de traiter des problèmes plus complexe qu&#39;avant mais à la fin des années 1980 l&#39;intelligence artificielle vite une nouvelle crise l&#39;émergence des ordinateurs personnels oriente les financements dans l&#39;informatique classique ce n&#39;est que dans les années 1990 que l&#39;ia réintègre les laboratoires de recherche stimulé par les progrès dans l&#39;informatique et le début du big data en 1997 pour la première fois l&#39;intelligence artificielle deep blue bas le champion du monde d&#39;échecs de l&#39;époque garry kasparov la même année un logiciel de reconnaissance vocale développé par dragon système est installé sur windows cette période marque aussi l&#39;essor du dip learning grâce à des chercheurs comme le français yann lequin qui permettent des avancées importantes dans la reconnaissance d&#39;écriture et d&#39;image les nouvelles techniques mises au point sont ensuite utilisés pour détecter des fraudes sur les chèques par exemple [Musique] au cours de la dernière décennie l&#39;intelligence artificielle prend un nouveau tournant et oui la puissance de calcul des ordinateurs à la capacité de stockage et l&#39;accumulation des données augmente de façon extraordinaire les améliorations techniques développe ainsi la performance des algorithmes c&#39;est l&#39;ère du diplôme ning par exemple l&#39;algorithme de reconnaissance faciale de facebook deals faith égale presque les performances du mmm et l&#39;ia ne s&#39;arrête pas là que ce soit dans les voitures autonome la traduction simultanée d&#39;une conversation ou encore les suggestions des moteurs de recherche l&#39;ia est partout elle commence même à porter une casquette d&#39;artiste le programme dit jim analyse des images et grâce à l&#39;entraînement de ses algorithmes il est capable de les modifier le résultat a parfois des allures un peu psychédélique en octobre 2015 li à alpha go de google bat pour la première fois le champion européen de go vous savez le jeu de stratégie au milliard de possibilités en 2017 80% des plus grosses entreprises du monde avait déjà investi dans l&#39;intelligence artificielle aujourd&#39;hui le champ d application de l&#39;ia est immense mais les questions éthiques évoquée dès les années 1970 sont plus que jamais d&#39;actualité et doivent nous faire réfléchir au statut des futurs sien depuis une dizaine d&#39;années l&#39;intelligence artificielle a vraiment pris son envol et on la voit s&#39;immiscer aujourd&#39;hui dans tous les domaines transports santé sécurité apprentissage loisirs elle est partout aussi bien à la maison au travail que dans la rue voici quelques-unes des grandes applications de l&#39;intelligence artificielle dans les hôpitaux on trouve de plus en plus de médecins qui travaillent avec désirs pour identifier les causes de certaines maladies comme les cancers pour aider les médecins elle étudie les données des patients récolté à partir de leurs analyses sanguines par exemple et cia elle regarde quoi dans ses analyses l&#39;objectif c&#39;est de déterminer des variants donc en fait des des mutations génétiques qui vont permettre de prédire en fait le la sévérité en particulier du cancer de la prostate chez les personnes atteintes donc on part en fait d&#39;un de centaines de milliers de variants du de l&#39;adn et l&#39;objectif est d&#39;identifier les variants les plus pertinents en fait pour prédire la maladie mais chaque personne a un adn différents noms alors j&#39;imagine que les médecins ont déjà une idée de ce qu&#39;il faut chercher en général les médecins ou les biologistes ont déjà des intuitions voire même des déjà des recherches sur les marqueurs qui sont utiles pour prédire la maladie est en fait nous notre travail il vient en fait dans une deuxième phase où on cherche à élargir l&#39;espace de deux variables qu&#39;on regarde et essayer également de trouver des variables synergique c&#39;est à dire des variables qui ensemble ont permettent de prédire et donc ça c&#39;est des choses qui sont difficiles à faire part par les experts et qui sont en fait possible avec les méthodes de machine learning ok donc l&#39;ia analyse les données et les chercheurs en déduisent les nouvelles pistes à explorer quel travail d&#39;équipé et comment on lui apprend à bien faire tout ça là des méthodes qu&#39;on appelle apprentissage superviser c&#39;est à dire qu&#39;en fait on a utilisé une base de données qu&#39;on avait étiqueté c&#39;est à dire on a une base pour lequel on sait quels sont les patients malades et les patients sains et on va chercher à trouver quels sont les variables qui vont permettre de faire la différence entre ces patients malades et ses patients ça le nombre de patients est assez variable mais c&#39;est en général de l&#39;ordre de 100 à 1000 patients cod base de relativement petite taille pour pouvoir faire de l&#39;apprentissage c&#39;est à dire qu&#39;on a moins d&#39;exemple que deux variables et oui la recherche ce n&#39;est pas si simple du coup remplacer le médecin par une ia c&#39;est pas pour tout de suite les méthodes que nous développons actuellement elle ne remplace pas le médecin mais l&#39;intelligence artificielle vient vraiment en support de la recherche clinique donc pour pouvoir en fait mieux cibler les marqueurs que l&#39;on veut regarder et que l&#39;on veut observer en fait chez des patients que les médecins suivent cours du temps ça permet de réduire en fait ce que l&#39;on recherche dans les analyses de sang en particulier pour les patients donc par exemple au lieu de regarder l&#39;ensemble des positions du génome ou de tous les variantes possibles on va se focaliser sur quelques variantes qui sont spécifiques d&#39;une maladie et donc ça fait des tests en fait qu&#39;ils sont plus faciles à mettre en oeuvre et qui sont moins chers aussi en routine à l&#39;hôpital vous le trouvez comment cet appartement pas mal non et bien en fait c&#39;est un laboratoire et les chercheurs s&#39;en servent pour développer une ia capable de faire ce qu&#39;on appelle du monitoring a2micile mais en quoi ça consiste le monitoring de l&#39;activité d&#39;une personne cet capable de décrire toute la série d&#39;actions qu&#39;a réalisé la personne au cours de la journée l&#39;intelligence artificielle que l&#39;homme en oeuvre ici c&#39;est ce qu&#39;on appelle du type learning nom de l&#39;apprentissage profond capable à partir d&#39;exemples d&#39;apprendre à quoi ressemble une activité une chute un comportement ou un autre poursuivre notre activité dans la maison les algorithmes utilise des caméras regardez il y en a un peu partout bon mais à quoi ça sert d&#39;analyser tous nos faits et gestes donc quand vous avez des personnes un peu fragiles soient malades soient âgées et l&#39;intéressant d&#39;avoir monitoring de ce qui se passe sur leur journée leur temps d&#39;éveil qu&#39;ils ont bien pris le repas parce qu&#39;ils les prennent de manière régulière ou est ce qu&#39;au contraire il ya une déficience ont oublié de prendre le repas par exemple dans le cas d&#39;une maladie de type alzheimer ce genre de système peut permettre de faire simplement bilan est détecté des évolutions longtemps général sont des maladies qui évoluent relativement lentement et donc les variations sont assez difficiles à détecter et grâce à ce genre de système d&#39;ailleurs vraiment un monitoring continu on pourrait avoir vraiment de la mesure de précisions sur les activités des personnes elle est vraiment aux petits soins avec nous et ya par contre ça ne doit pas être facile de lui apprendre à différencier les moments où l&#39;on cuisine et se venge il faut une approche qui est utilisée elle est pas unique mais c&#39;est une manière de faire est d&#39;extraire le squelette des personnes extrait le squelette c&#39;est quoi c&#39;est retrouver la posture de la personne retrouvée la position des membres des bras des jambes également dû également du torse et donner aux réseaux de neurones ce résultat cette information là pour qu&#39;ils apprennent les activités en fonction de la posture de la personne et surtout de la séquence de gestes que réalisa personne peut manger faire la vaisselle faire le ménage sont des classes différentes donc quand on hamm est une séquence vidéo en entrée du réseau de neurones chaque classe d&#39;avoir un score et le score le plus élevé est probablement la tâche qui est en cours de réalisation à vous nous montrez ce que ça donne sur vous quand j&#39;entre dans le cadre de la de la caméra mon squelette est automatiquement détecter et à partir de l&#39;analyse du mou de ce squelette on va pouvoir retrouver l&#39;activité de faire le ménage ah bah il fait pas peur ces squelettes 1 en tout cas elle a l&#39;air doux et c&#39;est ya enfin bon faire la vaisselle avec un balai dans les mains ce ne serait pas logique une autre idée évidemment c&#39;est de regarder les interactions avec les avec le reste de leur est de l&#39;environnement en particulier les objets typiquement quand je suis en train de téléphoner je vais saisir mon téléphone quand jean tinguely rejet prendre un livre quand je gagnais la télé je vais être en face de la télévision donc voilà le genre d&#39;information que l&#39;on peut bien sûr ajouter pour renforcer la l&#39;interprétation de l&#39;activité de chant train de réaliser des machines qui commande d&#39;autres machines bienvenue dans l&#39;usiné du futur ici les algorithmes peuvent par exemple décidé d&#39;arrêter instantanément toute une chaîne de production et s&#39;est même pas pour prendre une pause café pour la réaliser un projet qui vise à faire de la détection de défauts sur des plaques métalliques issus de laminoir à chaud donc scellé bande de métal qui défilent très très vite sur une chaîne de production on est plusieurs dizaines de mètres par seconde il ya des défauts graves des défauts qui sont pas graves certains défauts qui vont affecter la qualité du métal d&#39;autres qui n&#39;affecteront pas donc c&#39;est important de pouvoir dire très très vite dans le processus de production quand est ce qu&#39;il ya un défaut grave et quand est-ce qu&#39;il faut arrêter la chaîne de production il va pas l&#39;arrêter inutilement si si ça ne vaut pas la peine de l&#39;arrêter et pour détecter ces défauts il faut de bonnes infos cia repose donc sur des capteurs très spécifique des caméras ultra haute définition c&#39;est ce qu&#39;on appelle des caméras linéaire en gros c&#39;est une caméra qui filme des lignes qui font pratiquement dix mille pixels de large mon travail sur des très hautes résolutions donc c&#39;est plus plusieurs centaines de méga pixels par rapport à un appareil photo numérique on est dix cent fois plus élevé en termes de résolution et bain avec des yeux pareils aucun détail ne lui échappe en plus grâce à des systèmes informatiques perfectionner les réseaux de neurones lie à reconnaître n&#39;importe quel type de défaut la machine permet d&#39;être beaucoup plus rapide dans l&#39;inspection de défaut et voire même d&#39;être plus précise qu&#39;un opérateur dont certains défauts qui se ressemblent beaucoup un opérateur il il va parfois hésiter entre différents types de défauts falloir du temps pour prendre une décision la machine va donner directement des probabilités que ce soit le type de défaut ou tel type de défaut avec une fiabilité on l&#39;espère meilleur que un opérateur standard à vous avez vu ça le volant tourne tout seul si c&#39;est possible c&#39;est parce que dans cette voiture autonome le pilote c&#39;est l&#39;intelligence artificielle pour éviter les obstacles elle doit d&#39;abord apprendre à différencier les objets qui l&#39;entourent comme les autres voitures lors de l&#39;apprentissage on va présenter des exemples de toutes les voitures en variant bien sûr l&#39;angle de vue les conditions les conditions de prise de vue la marque et le modèle pour pouvoir avoir une bonne représentation de la variabilité de ces objets dans un contexte aurait elle lit assez des bruits mieux que moi pour reconnaître les modèles de boîtiers enfin peut-être que je ne regarde pas ce qu&#39;il faut elle se concentre sur quoi lee a donc l&#39;algorithme reconnaît la forme générale de la voiture dans l&#39;image il détecte également les partis de chaque voiture ce qui permet également de le localiser en trois dimensions dans l&#39;espace par exemple de connaître la distance par rapport à la caméra ainsi que l&#39;orientation de la voiture par rapport à la caméra et avec tous ces capteurs la voiture voit à 360° de près comme de loin et même en pleine tempête tiens mais si elle passe à côté d&#39;une publicité avec une voiture dessus par exemple ça fonctionne toujours c&#39;est un cas qui est plus subtile donc là on va considérer que cet exemple là est un exemple négatif bien sûr puisqu&#39;on ne veut pas le détecter mais ceci dit il ya une voiture dans l&#39;image donc c&#39;est un exemple qu&#39;on dit négative difficile ça veut dire qu&#39;on peut utiliser d&#39;autres informations donc des informations de contexte pour faire la différence entre une vraie voiture et une voiture dans une image publicitaire par exemple la localisation de l&#39;objet par rapport à la route donc le panneau publicitaire sera vraisemblement poser en hauteur et donc n&#39;aura pas une localisation probable par rapport à la route certaine intelligence artificielle sont déjà intégrés à des systèmes de vidéosurveillance mais à quoi ça peut bien servir il est extrêmement difficile de surveiller les milliers de caméras qui peuvent être déployées dans une infrastructure ou dans une ville donc l&#39;algorithme permet de traiter une masse d&#39;informations qui est qui est extrêmement importante et déjà de repérer dans les flux vidéo les situations qui pourraient être des situations dangereuses on va entraîner l&#39;algorithme à assortir une probabilité pour chacun des points chacune des classes de comportement et il va donner un score plus ou moins et le plus ou moins élevé selon la confiance qu&#39;il aura dans le résultat qu&#39;il va produire l&#39;ia reconnaît aussi des piétons qui traversent la route ou des gens en train dé discuter c&#39;est utile ça pour bien identifier les comportements dangereux il s&#39;agit ici de décrire des comportements élémentaires pour ensuite pour une application donnée pouvoir construire une fonctionnalité de reconnaissance d&#39;une situation spécifique des comportements spécifiques par exemple lorsqu&#39;on a une situation de personnes qui se battent le mouvement respectives des personnes sera beaucoup plus déstructurés que le mouvement de deux danseurs par exemple et donc l&#39;algorithme va chercher à apprendre des descripteurs qui permettent de d&#39;encoder cette information de mouvements chaotiques afin de bien reconnaître une situation une situation de violence d&#39;accord donc en entraînant l&#39;algorithme à différencier des situations très variées et finit par les reconnaître plus facilement et pour ça il analyse la vitesse des mouvements leur trajectoire ou encore les points de contact entre les personnes le flux de vidéo est analysé par par l&#39;algorithme qui va pour chaque région de l&#39;image modéliser l&#39;apparence visuelle des personnes ainsi que leur mouvement voilà donc les deux personnes commencent à se battre à se disputer et sérieusement et on voit que l&#39;algorithme arrive à localiser dans l&#39;image de la zone la région où il ya une situation de violence on cherche bien sûr à améliorer ses algorithmes et introduire à la fois des notions de contexte et également à perfectionner les algorithmes de détection d&#39;objets de reconnaissance d&#39;objets afin de mieux interpréter la scène la situation que l&#39;on observe [Musique] vous entendez seti a un incroyable talent [Musique] 1 aujourd&#39;hui certaines dia sont capables de créer et de jouer de nouvelles musiques comment elles s&#39;y prennent on va faire c&#39;est vraiment donné à la machine un ensemble de partitions partition de mozart des partitions de pétain on va les donner un maximum d&#39;informations qu&#39;elle va écouter quelle part est écoutée qu&#39;elle va reproduire jusqu&#39;à ce qu&#39;elle soit capable par elle même de générer des nouvelles mélodies le but et pas seulement de faire en sorte que la machine puisse produire de la musique c&#39;est qu&#39;elle l&#39;a comprennent donc en s&#39;entraînant sur des symphonies de musique classique elle apprend à composer des morceaux dans le même style et ce n&#39;est pas tout les chercheurs crée même des systèmes capables d&#39;improviser en direct avec un musicien à partir des notes qu&#39;il est en train de jouer nous ce qui nous intéresse vraiment c&#39;est l&#39;interaction entre un musicien analogique qui joue de son instrument physique et un musicien numérique capable de pouvoir jouer avec un tout petit peu de matériaux par exemple il faut qu&#39;on ait un système qui soit capable de jouer de la musique sans avoir appris sur des très grosses quantités de données on peut voir le système qui au départ ben ne peut piocher que dans les trois ou quatre premières notes de ce qu&#39;elles veulent musiciens et puis au fur et à mesure de la performance on voit son discours musical s&#39;enrichir et tout le principe de nos systèmes ces procès samples ces petites tranches de musique pour être capable de raconter une autre histoire en les mettant dans un autre ordre on les transforme en super et ça donne quoi en live [Applaudissements] [Musique] oh waouh on dirait vraiment deux musiciens qui se répondent il ne reste plus qu&#39;à imaginer à un algorithme qui improvisera sur scène à partir d&#39;une grande mémoire musicale ça voudrait dire est ce que le système pourrait voir sa petite mémoire musicale sous un autre angle et faire d&#39;autres choix si en plus de comprendre les règles qui a dans cette petite mémoire musicale il avait injecté en lui une connaissance des règles qui régissent toute la musique du monde extérieur en gros [Musique] [Applaudissements] [Musique] aujourd&#39;hui les machines peuvent être plus précise que nous dans beaucoup de domaines et elle arrive même à mettre en place des raisonnements nouveau mais ces progrès de l&#39;intelligence artificielle sont loin de faire l&#39;unanimité et il soulève beaucoup de questions comment l&#39;ia va-t-elle transformer notre société la machine remplacera-t-elle bientôt les humains faut-il prévoir un nouveau statut juridique pour ses créatures artificielles et surtout comment faire parfaitement confiance à une machine surtout si on ne comprend pas vraiment son mode de raisonnement voici quelques unes des grandes questions que nous avons posées à notre expert [Musique] l&#39;impact de ces quelques remplacements qu&#39;on verra sera énorme dans pas partout dans tous les secteurs de la vie humaine alors pourquoi c&#39;est justement cette irruption de l&#39;artificiel dans la communication qui jusque là était pratiquement toujours humaine et comment cette irruption de l&#39;artificiel et du synthétique va changer nous tenons nos relations entre nous entre les humains c&#39;est une grande question pour laquelle aujourd&#39;hui il ya très peu de réponses par exemple la reconnaissance des visages la reconnaissance des voix ça pose des problèmes fondamentaux au niveau des droits des droits de l&#39;homme de la façon même dont notre société et hissaient dont les individus viennent ensemble pour former un collectif aujourd&#39;hui dans certains pays par un europe on voit des policiers se promenait avec des lunettes connecté sur internet qui leur permettent en temps réel en regardant une personne identifiée par exemple si cette personne est présente donc pas seulement de trouver son nom mais avoir des informations sur par exemple est-ce que c&#39;est un criminel pas est ce que cette personne est présente dans de telles bases de données de la police ces technologies changent la vie privée et échanges même notre façon de communiquer avec autrui de façon fondamentale [Musique] moi je vois une barrière fondamental c&#39;est que une machine intelligente un système apprenants ne définit jamais ses propres objectifs ses propres buts les buts sont programmées par le programmeur derrière la machine ne connaît que des données et donc c&#39;est pour ça que cette intelligence artificielle elle ne sera pas se donner des objectifs nouveaux qu&#39;elle n&#39;a jamais vu nulle part et donc du coup il aura toujours une différence fondamentale entre un agent libre parce que c&#39;est ça un peu la liberté un nain jeunes mains libres et cette intelligence artificielle qui sera pas si faible que ça passe il limitait que ça parce qu&#39;il est tout à fait possible qu&#39;elle sache faire 200 2000 mêmes tâches différentes pourquoi pas mais elle n&#39;aura jamais cette ouverture vers l&#39;inconnu qui caractérise la liberté humaine [Musique] il ya beaucoup de beaucoup de métiers liés à l&#39;apprentissage qui vont sans doute disparaître qui commence déjà à disparaître dans le secteur médical par exemple il faut aujourd&#39;hui lire les scans médicaux et le médecin passe deux ans trois ans toute une formation pour une éducation pour apprendre à lire ces scans alors la machine peut le faire beaucoup mieux et beaucoup plus vite parce que la machine peut apprendre à la base de millions et de millions d&#39;exemplaires et non des milliards d&#39;exemplaires donc elle sera vite beaucoup plus performante qu&#39;un médecin humains dans la lecture de ces scans médicaux donc ça voilà il ya beaucoup de beaucoup de métiers liés à l&#39;apprentissage qui vont sans doute disparaître qui commence déjà à disparaître et puis il en a d&#39;autres qui repose sur l&#39;affectivité sont en quelque sorte protégés ne vont pas être remplacés par des machines cela ne veut pas dire que les machines seront inutiles pour ces métiers là peut-être que justement elles viendront comme des assistants comme des aides pour la décision mais pas comme quelque chose que va chasser complètement l&#39;un d&#39;eux tous les secteurs [Musique] la transparence c&#39;est un impératif éthique et politique qui dit il faut éviter à tout prix ces situations de la non explique habilité d&#39;une décision qui compte pour vous normalement l&#39;ingénieur s&#39;il regarde un peu à l&#39;intérieur va pouvoir vous dire bah c&#39;était à cause de ça de ça et de ça il ne pourra jamais vous dire basse juste la machine avec son apprentissage l&#39;a décidé je ne sais pas comment et c&#39;est pour ça qu&#39;on utilise ce concept de traçabilité qui en fait remplace en quelque sorte la notion de transparence en pratique la traçabilité veut dire qu&#39;il sera nécessaire de concevoir un système de telle façon qu&#39;il sera toujours possible de remonter les chaîne causale qui ont mené à n&#39;importe quelle action décision de la machine on peut par exemple mettre un autre système apprenants pour qu&#39;il regarde le premier est qu&#39;il nous explique ce que fait le premier donc il ya un système opaque une boîte noire et puis là un deuxième qui va mettre des mots des phrases des explications dans le langage normal le nôtre on peut faire autre chose on peut essayer de retrouver un tout petit peu cette boîte qu&#39;elle ne soit pas tout à fait noir et par exemple faire des visualisations et donc on verra que quand la machine entre guillemets réfléchi celle là ou que ça se passe c&#39;est là là bon évidemment ça n&#39;est pas une vraie explication mais ça nous donne une sorte de première approche à ce qui se passe à l&#39;intérieur de la boîte noire et sans droits sur et toutes ces approches fondamentalement crée de la confiance [Musique] la machine n&#39;est pas une personne mais ça n&#39;est pas tout à fait une chose ce n&#39;est pas juste de dire ce n&#39;est pas exact de dire que la machine seule une juge cho seulement parce que elle calcule parce qu&#39;elle prend des décisions de façon autonome donc c&#39;est un peu plus que cela moi je l&#39;appelle un individu numérique un individu c&#39;est un peu plus qu&#39;une chose un peu moins qu&#39;une personne dans le droit actuel cette catégorie intermédiaire n&#39;existe pas et donc je pense que nous allons vers la création de ce statut intermédiaire je vous donne comme exemple toujours la voiture autonome donc il ya aujourd&#39;hui des juristes qui disent bon fondamentalement on ne va pas dire que la voiture autonome soit une personne ça n&#39;est pas correct ça n&#39;est pas intéressant mais s&#39;il est un accident tel que la cause de cet accident ne remonte pas directement à un quelconque humain qui est derrière la conception de cette voiture autonome donc en fait on peut pas dire qu&#39;il ya derrière qu&#39;il est derrière un humain responsable alors on peut ne pas non pas être dire que la voiture soit responsable mais on peut faire en sorte que la voiture des dommages la victime quel statut est ce que cela crème le parlement européen en parle des personnalités en boutique ou personnel était électronique moi personnellement je ne crois pas qu&#39;une catégorie pareil entre bientôt dans les systèmes juridiques européens en tout cas mais je pense que nous allons vers la création des statut intermédiaire des stades su qu&#39;ils nous soient ni chose ni personne mais quelque chose entre les deux et ça c&#39;est déjà une révolution dans le droit qui se profile voilà et pour conclure ce dossier deux petites questions pour vous qui a dit l&#39;intelligence artificielle se définit comme le contraire de la bêtise naturel s&#39;agit-il de kev adams d&#39;alan turing ou de haut vous dit allen je vous laisse méditer on attend vos réponses en commentaire de toute façon rien à gagner et si cette vidéo vous a plu partagez la mettez des pousses fait quelque chose ce serait vraiment sympa ça fait toujours plaisir allez à bientôt pour de nouvelles aventures

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