Mars 2017 - L’IA, vers l’infini et au-delà Les astrophysiciens font face à des calculs d’une grande complexité. Et la réussite des missions spatiales qui sont amenées à se démultiplier, reposent entièrement sur l’exactitude rigoureuse des calculs de trajectoire, à titre d’exemple. Or, les données à traiter sont massives et fastidieuses. Le travail est colossal. Cette prise de conscience est issue de la rencontre de deux chercheurs Kevin Schawinski et CeZhang de l'Institut d'Astronomie et Physique de Zurich. Sur le long terme, l’ambition des astronomes serait de mettre au point une IA capable de réaliser les calculs complexes, de partir à la recherche de nouveaux astres, galaxies et planètes. Ce qui est certain, c’est que dans un siècle qui, pour la première fois possède les moyens techniques de conquérir Mars et de commercialiser l’espace, le tourisme spatial au coeur de toutes les convoitises, l’utilisation de l’IA représente un atout considérable.
Frédéric Fréry, ESCP Europe - des stratégies d'innovation à l'innovation stratégique - Parole d'auteur stratégie - xerficanal-economie.com Les dernières émissions de Frédéric Fréry Ceux qui ont aimé ont aussi apprécié Les dernières émissions Toutes les dernières émissions Xerfi Canal Économie Les nouvelles émissions Xerfi Canal TV Toutes les dernières émissions Xerfi Canal TV Les incontournables Barrett Values Centre Avril 2017 - L’IA au service de la recherche scientifique Lors de la dernière édition de l'événement EmTech Digital, à San Francisco, Dario Gil, vice-président du département scientifique chez IBM Research (d’où vient notamment le superordinateur Watson), a présenté ses travaux visant à mettre l’intelligence artificielle au service des chercheurs. Son ambition est d’utiliser l’apprentissage machine (machine learning), technique d’intelligence artificielle qui permet à un programme de s’améliorer avec l'expérience, pour extraire l’information d’un grand nombre de papiers de recherche scientifique. L’ordinateur pourrait ensuite corréler les informations concordant entre divers travaux de recherche, et tisser des graphs de connaissance susceptibles d'améliorer la recherche dans un domaine bien précis. Ainsi, dans un article récemment publié par Wired, le journaliste Nick Stockton s’interroge : « L’évaluation par les pairs a ses défauts. Alexa L’importance de l’élément humain Il est facile de voir le potentiel de telles expérimentations.
Mouvement pour l’Organisation et le Management du 21ème siècle 25 mai 2017 - L'intelligence artificielle de Google peut désormais créer sa propre IA Lors de sa conférence I/O ’17 de la semaine dernière, Google a dévoilé des détails sur son projet AutoML, une intelligence artificielle qui peut aider à créer d’autres IA. En automatisant une partie du processus compliqué, AutoML pourrait rendre l’apprentissage automatique (machine learning) plus accessible aux non-experts. En termes d’intelligence artificielle, il faut dire que Google sait y faire. Son réseau neuronal le plus connu, DeepMind, est à la fois capable de « rêver » et de comprendre les enjeux de la trahison. Il est également meilleur que tous les joueurs du monde au jeu complexe qu’est le Go. Et aussi impressionnant que ce soit, Google est déterminé à montrer au monde entier que l’entreprise peut faire encore bien plus dans ce domaine. En temps normal, chacune de ces couches (soit les segments de l’ensemble d’une IA), doivent être conçues par les ingénieurs, et cela prend du temps. Vous voulez éliminer toutes les pubs du site tout en continuant de nous soutenir ?
Holacracy by Brian J. Robertson 27 juillet 2017 - Google a ajouté la capacité d'imagination à l'intelligence artificielle DeepMind Les chercheurs de Google ont commencé à développer une intelligence artificielle (IA) possédant une imagination : une IA qui peut donc raisonner et faire des plans pour l’avenir, sans être dépendante des instructions humaines préalables. L’IA sera donc capable d’imaginer les conséquences des actions, avant même de les effectuer. Cela peut sembler naturel et acquis pour les êtres humains, mais c’est bien plus difficile à maîtriser pour une IA. L’équipe de scientifiques travaillant dans le laboratoire de Google DeepMind, affirme que cette capacité sera cruciale dans le développement des algorithmes d’IA à l’avenir, car c’est cela qui permettra aux systèmes de mieux s’adapter aux conditions changeantes pour lesquelles ils n’ont pas été spécifiquement programmés. « Lorsque nous plaçons un verre au bord d’une table, par exemple, nous allons probablement considérer à quel point il est stable et si il pourrait tomber. Source : DeepMind
Structure de l'entreprise : concevoir une organisation efficace Quelle structure pour quelle entreprise ? Une question déterminante pour exploiter au mieux les opportunités décelées par les analyses stratégiques. Avant d'arrêter son choix, il faut connaître quelques bases et revenir sur les travaux de Mintzberg : les mécanismes de coordination (ajustement mutuel, supervision directe, standardisation), les éléments de la structure (acteurs en présence, le centre opérationnel, le sommet stratégique, la ligne hiérarchique, technostructure, les fonctionnels de support logistique). Mais aussi, les différents types : la structure simple, la structure fonctionnelle, divisionnelle, par projet, quid de la bureaucratie professionnelle... Bref de nombreux fondements théoriques, mais qui sont indispensables pour comprendre le fonctionnement interne d'une entreprise, les différentes interactions à l'intérieur et entre les processus. Nous avons référencé dans ce dossier un bon nombre de ressources publiées sur internet qui vous aideront à y voir plus clair... Cours
25 novembre 2016 - Des intelligences artificielles lisent désormais sur les lèvres DeepMind, qui appartient à Google, a développé un programme informatique capable de lire sur les lèvres de façon plus efficace que les humains. C’est une nouvelle réussite pour Google DeepMind, l’entreprise d’intelligence artificielle londonienne rachetée par Alphabet. En début de semaine, ses chercheurs ont annoncé, avec des scientifiques de l’université d’Oxford, avoir développé un programme capable de lire sur les lèvres plus efficacement que les professionnels humains. Dans une première description de leurs résultats, ils expliquent que cette technologie d’intelligence artificielle réussit à lire sur les lèvres 46,8 % du temps, alors qu’un professionnel ayant dix ans d’expérience, soumis au même test, y parvient 12,4 % du temps. 5 000 heures de vidéo Pour que la machine parvienne à ce résultat, les chercheurs l’ont « entraînée » avec 5 000 heures de vidéos issues d’émissions politiques et d’actualité de la chaîne britannique BBC, couplées à des sous-titres.
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