INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, MACHINE LEARNING, BIG DATA… QUELS IMPACTS POUR NOTRE FUTUR ?

Big Data, Open Data, Intelligence Artificielle, Machine Learning… Autant de termes qui peuvent paraître chinois alors qu’ils font parties intégrantes des nouvelles technologies qui accompagnent voire facilitent notre quotidien sans même nous en rendre compte.

Mais qu'est-ce que c'est au juste ?

Le lien entre toutes ces notions n’est pas évident mais il est pourtant bien présent. Celles-ci sont intrinsèquement liées les unes aux autres. Même s’il n’y a aucune définition universelle de la notion de Big Data, il peut être retenu l’idée suivante pour la définir : une définition littérale d’une part renvoie à l’idée de mégadonnées, de données massives. Il s’agit en fait de l’ensemble des données que nous créons (vidéos, messages, signaux GPS…). Le Machine Learning, qui peut être traduit comme « apprentissage automatique » s’appuie sur ces données ouvertes (« Open Data ») pour construire son apprentissage. Ainsi, les données issues du Big Data constituent la première source qui nourrie le Machine Learning. Il est basé sur l’expérience utilisateur dont le but est une analyse prédictive de données.  Ainsi, la data nourrit l’analyse, et plus il y’a de datas, plus il y a d’analyses.. Ce qui constitue un lien de corrélation très fort entre Big Data et Machine Learning.

Le machine learning

Plus globalement, le Machine Learning représente une manière de modéliser des phénomènes dans le but de prendre des décisions stratégiques. Le machine learning est l’apprentissage d’un modèle statistique par la machine, grâce à des données d’entraînement. Un problème de machine learning comporte plusieurs éléments spécifiques :

  • Des données
  • Une tâche à accomplir
  • Un algorithme d’apprentissages
  • Une mesure des performances
neuronnes

En une phrase, un ordinateur apprend à partir de données pour résoudre une tâche en faisant attention à mesurer les performances. S’il améliore les performances sur cette tâche lorsqu’on lui fournit les données d’entraînement, on dit alors qu’il apprend.

Toutes ces notions renvoient à une notion principale qui est celle d’intelligence artificielle, celle-là même qui fait couler beaucoup d’encres et qui suscite de nombreuses réflexions et interrogations.

Et l'intelligence artificielle dans tout ça ?

Selon le Larousse, il s’agit de « l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence ». Cette notion voit le jour en 1950 grâce à Alan Turing. Elle utilise un grand nombre de technologies et de techniques pour imiter une intelligence humaine. Il s’agit donc plus d’une agrégation de plusieurs concepts et technologies (machine learning et deep learning notamment) plutôt qu’un concept autonome en soi.

Quelques exemples concrets des apports de l’intelligence artificielle

Comme pour toutes les avancées technologiques, il y’a toujours deux camps : celui des réfractaires et celui des progressistes voire des optimistes. Nous prendrons ici position dans le deuxième camp, puisqu’un scénario à la Matrix n’est pas pour demain. En effet, à bien des égards l’intelligence artificielle peut nous permettre d’améliorer notre quotidien:

IA et Justice

En Estonie, une IA va être mise en place dans le domaine judiciaire afin de rendre des décisions concernant des délits mineurs. Grâce à l’analyse de multiples données; celle-ci sera capable de prendre des décisions, même si un magistrat veillera toujours à la cohérence de cette dernière. Cette idée n’est pas nouvelle, puisque dans certains Etats des USA, l’I.A est déjà utilisée pour conseiller les magistrats dans leur prise de décision.

Quand l’art renait grâce à l’IA

Dans un tout autre registre, des chercheurs de chez Microsoft ont réussi à redonner naissance au coup de pinceau de Rembrandt, pourtant décédé il y’a près de 400 ans. En effet, grâce à un algorithme puissant couplé à une intelligence artificielle, un robot a réussi à reproduire un tableau de Rembrandt aussi vrai que nature. Il s’est nourrit des autres tableaux que la peintre a pu réaliser pour « apprendre ». 500h de calculs plus tard, le résultat, matérialisé par une imprimante 3D est bluffant.

IA et Santé

C’est aussi dans le domaine des sciences et notamment de la santé que l’IA s’avère être très utile : la recherche pour le cancer du poumon notamment : en effet, dans ce domaine, l’IA peut être d’une grande aide puisqu’elle peut aider les médecins (et non remplacer) à envisager plusieurs diagnostics, à analyser des centaines d’IRM afin de détecter des anomalies qui auraient pu échapper à un médecin. Il s’agit plutôt de compléter les compétences d’un médecin que de le remplacer.

IA et Amour ? It’s a match!

Dans le film « Her » de Spike Jonze, il semble même possible de tomber amoureux d’une I.A ! Par ailleurs, les algorithmes des applications de rencontres bien connues sont issues d’intelligence artificielle permettant de cerner au plus près les goûts des utilisateurs.

Data Scientist, un métier plein d'avenir !

En machine learning, cela consiste à sélectionner les bonnes données test, choisir et entraîner le bon algorithme en vérifiant grâce à l’analyse d’erreurs que le modèle devient de plus en plus performant et robuste.

Une fois le modèle correctement paramétré sur les données d’entrainement, le data scientist peut ensuite le déployer afin qu’il traite de nouvelles données pour accomplir la tâche spécifique (prédiction, recommandation, décision…) : on dit alors que la machine « apprend ».

De nombreuses formations sont proposées dans ce domaine, notamment au sein d’écoles de commerce.

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