CHABAL
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Le deep learning — Science étonnante #27. En trois jours d'apprentissage autodidacte, AlphaGo a surpassé 2.500 ans de stratégies humaines. La machine n’a (presque) plus besoin de l’humain.
AlphaGo, le programme de la filiale de Google, Deepmind, qui avait secoué le monde de l’intelligence artificielle en battant le champion du monde de go Lee Sedol en 2016, a trouvé son maître : lui-même. La nouvelle version, baptisée AlphaGo Zero, a battu l’ancienne 100 à 0. Et elle a appris à jouer toute seule, sans données tirées de parties humaines. La première version avait en effet été nourrie par plus de 100.000 parties humaines, afin de s’en inspirer pour découvrir la meilleure stratégie possible.
Mais AlphaGo Zero est parti… de zéro. Alors qu’il existe plus de combinaisons possibles au go que d’atomes dans l’univers, son rythme de progression donne le tourni : En trois heures, AlphaGo Zero atteint le niveau d’un humain débutant. Avec AlphaGo Zero, une nouvelle étape est franchie, dans la mesure où le logiciel, pour apprendre, n’est « plus contraint par les limites de la connaissance humaine », selon les concepteurs de DeepMind. L'Institut Curie et Google signent un partenariat autour de l’IA pour l'analyse de données transcriptomiques et épigénétiques complexes. L’Institut Curie et Google ont annoncé ce jeudi 10 décembre le lancement d’un programme de recherche conjoint sur l’intelligence artificielle (IA).
Monarch MK4 : le premier tracteur électrique autonome au monde. Monarch Tractors vient de dévoiler le premier tracteur 100% autonome au monde.
L’agriculture a énormément évolué avec les dernières avancées technologiques. Entre la chimie, génétique, et la robotique, elle est l’un des secteurs qui a connu énormément d’évolutions sur ses procédés ces dernières décennies. L’avènement de la conduite autonome, bien qu’intrinsèque au secteur automobile, va également apporter sa pierre à l’édifice de la transformation du secteur primaire. En effet, le tracteur autonome a le vent en poupe, et Monarch Tractors vient de révéler son premier modèle destiné au grand public.
Le premier au monde. L'intelligence artificielle au service des routes. L’entreprise Cyclope.ai, filiale du groupe VINCI, améliore la gestion du trafic et facilite l’exploitation des différentes routes (autoroutes et centres urbains) grâce au traitement d’images et à l’analyse vidéo.
À la pointe de l’IA appliquée à un niveau industriel, les équipes techniques spécialisées en Computer Vision et Deep Learning, développent des solutions novatrices pour la mobilité de demain. L’objectif ? Répondre aux enjeux sociétaux liés à la transition écologique, à l’amélioration de la sécurité routière, et à la décongestion des centres urbains. « Pour exemple, les dirigeants de l’entreprise VINCI, et plus particulièrement de sa branche VINCI Autoroutes, se sont demandé ce qu’ils pouvaient faire des millions d’images de leur réseau autoroutier ; et comment exploiter ces données pour les mettre au service de solutions innovantes » explique Emmanuel Leger CEO de Cyclope.ai. Une expertise technologique à la pointe des derniers progrès en IA. Deep learning et Intelligence Artificielle ⋆ Ambient Formations. Méthodes pédagogiques : plaidoyer pour l’apprentissage profond. Au milieu des années 1970, quelques chercheurs ont élaboré la théorie de l’apprentissage profond.
Ils soulignaient l’importance pour les étudiants d’exercer leur pensée critique, de créer du lien entre les concepts et de relier les nouvelles notions aux connaissances dont ils disposaient. Un ensemble de démarches qui correspond bien à ce qui se passe lorsqu’on utilise les cartes mentales, conceptuelles ou argumentaires. Cela fait maintenant quelques années (doux euphémisme !) Que je travaille comme formateur et enseignant. J’ai pu m’adresser à des publics aussi divers que des adolescents en difficulté – en anglais ou plus généralement en méthodes de travail – qu’à des demandeurs d’emploi en recherche de nouvelles opportunité ou des ingénieurs d’une entreprise pétrochimique multinationale, pour ne citer que quelques cas. Quelques années aussi que je recherche inlassablement outils et méthodes pédagogiques pour leur offrir le meilleur et surtout pour les aider à réaliser leur potentiel.
Apprentissage profond. L'apprentissage profond[1],[2] ou apprentissage en profondeur[1] (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires[3].
Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage. Dans les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft)[4]. Description et contexte[modifier | modifier le code] Comprendre le DeepLearning et les Réseaux de neurones en 10 mins ! Intelligence artificielle. L'intelligence artificielle (IA) est « l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine »[1].
Ses finalités et son développement suscitent, depuis toujours, de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes s'exprimant tant dans les récits ou films de science-fiction que dans les essais philosophiques[5]. La réalité semble encore tenir l'intelligence artificielle loin des performances du vivant ; ainsi, l'IA reste encore bien inférieure au chat dans toutes ses aptitudes naturelles[6]. Définition[modifier | modifier le code] Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour Artificial Intelligence). Même si elles respectent globalement la définition de Minsky, certaines définitions de l'IA varient sur deux points fondamentaux[8] : Historique[modifier | modifier le code] Création et développement[modifier | modifier le code]
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