L’un des grands métiers de demain sera-il contrôleur d’appareillage d’intelligence artificielle?

Le pouvoir du cerveau repose sur «une logique mathématique relativement simple», puisque la complexité du cerveau s’apparenterait à un algorithme de base, le processus fonctionne dans sept différentes régions du cerveau. En effet, une logique mathématique relativement simple sous-tend les calculs complexes du cerveau.  La théorie de la connectivité concerne la façon dont les milliards de neurones du cerveau acquièrent des connaissances, et notre capacité à généraliser et à tirer des conclusions à partir de ce savoir. Selon cette théorie de la connectivité, des groupes de neurones semblables forment un ensemble complexe pour gérer des idées ou des informations et se regroupent ensuite pour gérer toutes les combinaisons possibles à partir de ces idées de base. Plus les pensées sont complexes, plus de groupes de neurones sont impliqués. Si la complexité du cerveau repose sur un algorithme de base, les perspectives pour l’IA sont immenses.

Deux intelligences artificielles, Alice et Bob, inventent un langage afin de tromper un autre ordinateur. Ces deux intelligences artificielles réussissent à créer leur propre langage pour en tromper une troisième, appelée Ève, sans que l’homme n’intervienne. Les experts estiment que le système de langage mis au point par ces deux intelligences artificielles était rudimentaire et un bon spécialiste du décodage serait capable de le craquer. Mais, l’intelligence artificielle prendra son envol le jour où elle sera capable de fonctionner en créant ses propres algorithmes. Et comme la machine qu’apprend fonctionne de façon exponentielle, son accélération dans l’apprentissage sera alors énorme et l’être humain sera rapidement dépassé. En effet,  la machine qu’apprend passera du fonctionnement de celui du cerveau humain, et rapidement progressera de cent, de mille, d’un million de cerveaux et ainsi de suite…  L’un des grands métiers de demain sera-il contrôleur d’appareillage d’intelligence artificielle?

Les machines apprenantes

Le problème de l’apprentissage automatisé et des réseaux de neurones, principales techniques faisant tourner les programmes d’intelligence artificielle, repose sur le fait que même pour ceux qui les programment, leurs résultats sont souvent inexplicables. Ces programmes utilisent des données pour y trouver des schémas, mais même ceux qui les programment ont du mal à expliquer comment ils fonctionnent.

Alors que l’Union européenne vient de se prononcer pour un droit à l’explication des décisions automatisées, permettant aux citoyens de demander une forme de transparence des algorithmes, reste à savoir ce que cela signifie dans ce cas.

En effet, ce problème empêche les chercheurs d’utiliser ces technologies à leur plein potentiel. Si nous ne comprenons pas comment les résultats sont générés, nous ne comprendrons pas quelles données en entrée sont nécessaires ou lesquelles doivent être considérées comme des entrées.

Les machines ont trop tendance à «voir» des structures significatives au sein d’images abstraites ou aléatoires. De tels défauts pourraient même être exploités par des hackers et produire des effets très dangereux. Il serait ainsi possible de pousser une voiture sans conducteur à confondre ci qu’il voit, ou de truquer un système de détection rétinien.

Un programme capable de créer un logiciel d’IA «symbolique» exprimant de façon lisible un ensemble de principes logiques, de « règles » aurait un net avantage sur l’apprentissage profonde. Il aurait besoin de beaucoup moins de data pour apprendre. C’est par l’hybridation de différentes méthodes anciennes ou toutes récentes qu’on arrivera peut-être un jour à produire un programme réellement «intelligent». Dès nos jour nos machinent dialoguent, mais nous ne savons pas qu’est qu’ils se disent !

Les robots sont employés en remplacement de la force musculaire et du savoir-faire humain. Ils sont fiables, infatigables, supportent des cadences optimales et sont de plus en plus polyvalents. D’abord déployés dans les industries lourdes, ils remplacent actuellement des employés qualifiés sur des chaînes de montage de nos tout derniers smartphones. On estime à plus de 50 millions le nombre d’emplois auxquels ils se sont substitués en à peine 50 ans, et à plus de 200 millions dans les 20 prochaines années.

Contrairement aux robots mécaniques, l’IA n’est composée que de lignes de code informatique. Elle se nourrit de contenu numérique et apprend sans repos au rythme des processeurs très puissants qui l’animent et la technologie pourrait se substituer à notre intelligence biologique dans la plupart des domaines des œuvres de l’esprit.

Les fortunés du capitalisme du futur sont ceux qui apprennent aujourd’hui aux machines à répliquer notre pensée et notre savoir. Ces entrepreneurs sont présents dans tous les bassins hi-tech et avancent très rapidement. Ne connaissant pour seule frontière que les limites de la technologie, ils bousculent et font évoluer tous les modèles économiques et sociaux.  Les plus grands investisseurs mondiaux  les financent par milliards de dollars car  l’IA aura un impact encore plus important que le silicium sur notre futur.

On constate que :

•  le développement technologique a toujours entraîné un accroissement de la richesse et une augmentation du niveau général de qualification. La connaissance libère et son accès rapide et universel accélère ce phénomène.
•  il y a un décalage temporel entre la mise en service des innovations et l’élévation du niveau de compétence. Cela se traduit par des ajustements sur le marché du travail.

L’IA est une avancée capitale qui permet de poser des diagnostics plus précis sur des maladies, de faire des observations plus pertinentes sur d’immenses volumes de données et de d’agréger et de traiter plus de connaissance que tout autre outil. C’est donc une opportunité primordiale pour notre évolution, mais les organismes publiques doivent légiférer pour définir un code déontologie de l’IA, réguler afin de prévenir toute situation de monopole sur le savoir et fiscaliser l’utilisation de l’IA afin que cette innovation ne détruise pas la solidarité que nos populations ont mis tant d’années à bâtir.

L'informatique cognitive

Même si elle ne remplit pas toutes les promesses de l'intelligence artificielle, l'informatique cognitive atteint aujourd'hui un tel niveau de sophistication qu'il devient possible d'imaginer qu'elle remplace l'humain dans nombre de ses fonctions.

Deux exemples:

Le programme Deep Dream de chercheurs de Google basé sur un réseau de neurones artificiels, entraîné à reconnaître des formes pour mieux les reproduire a été misse à disposition du public le code utilisé pour générer ces images. Deep Dream fait partie d'un projet de recherche sur l'apprentissage des machines. Le réseau de neurones artificiels a été entraîné à reconnaître des formes sur des images. Le réseau contient plusieurs dizaines de couches de neurones artificiels. La première va peut-être rechercher des bords et des angles. Les couches intermédiaires interprètent ces traits basiques pour y rechercher des formes. Les couches finales assemblent le tout dans des interprétations complexes.
On demande au réseau quoi que tu voies, on en veut plus!  Si les animaux, et notamment les chiens, apparaissent si souvent dans les images produites par le réseau de neurones, c'est parce qu'il a été entraîné principalement sur des images d'animaux. Donc il a tendance à interpréter les formes comme des animaux. Certains paramètres laissent le système rechercher par lui-même et amplifier des régularités Il reste encore un long chemin à parcourir avant qu'un programme soit capable de décrire avec précision le contenu d'une image. Y parvenir permettrait par exemple à Google d'améliorer considérablement la pertinence des résultats de recherche des images, voire des vidéos,  le moteur se base principalement sur le texte pour fournir des résultats.

D'autres ingénieurs de Google ont utilisé ce type d'intelligence artificielle pour reconstituer le chaînon manquant entre deux images. Ils ont entraîné le programme avec des milliers de photos de rues et de décors, afin qu'il soit capable de rajouter des images manquantes à celles de Google Street View. Ce qui permet de fabriquer des vidéos fluides à partir d'une succession de photos.
Deep Dream aide les ingénieurs à comprendre et visualiser comment les réseaux de neurones sont capables de gérer des tâches de classification difficiles, d'améliorer l'architecture du réseau, et de vérifier ce que le réseau a appris durant l'entraînement. Les ingénieurs de Google ont mis le code source du projet à disposition sur GitHub, mais il faut des connaissances en programmation pour être capable de l'utiliser. 

L’assistant virtuel Luvo a fait son entrée dans les équipes d'une banque britannique, au service de ses collaborateurs chargés des relations avec la clientèle. À tout moment, grâce à un accès aux masses d'information mises à sa disposition, il répond en une fraction de seconde aux questions qui lui sont soumises, s’il ne trouve pas la réponse, il transfère le problème à un expert (humain) plus compétent que lui. L’outil a des capacités d'apprentissage. Il deviendra ainsi progressivement apte à prendre en charge des questions de plus en plus élaborées, sur des domaines de plus en plus variés. Une autre particularité de cet assistant virtuel, il est doté d'une sorte de personnalité. Son profil psychologique  lui permet d'introduire une certaine chaleur humaine dans les relations avec ses interlocuteurs et de faire preuve de  créativité, en complétant ses raisonnements logiques par une dose d’intuition. Toutes ses caractéristiques rendent les interactions avec Luvo faciles et spontanées.

Les silences des singes – le silence des sages

La foi et le Philantro-Lab

La Fabrique du 222

Les frères Dominicains ont ouvert à Paris un espace accueillant des activités créatrices inspirées des bonnes pratiques la French Tech: un lieu où se mêlent recherche esthétique, intellectuelle et spirituelle. Artistes, universitaires et chercheurs sont invités à prendre part à des ateliers pour collaborer dans une démarche d’expérimentation. Dans cette fabrique, "Le Cloître ouvert Entreprises" est un espace pour les réunions, les séminaires et autres manifestations professionnelles où les cathogeeks s'inspirent des bonnes pratiques de la French Tech pour faire entrer leur foi dans l'ère connectée.
En effet, en 2015 l'ouverture du jubilé de l'ordre des Dominicains avait généré 20 millions d'interactions via les réseaux sociaux, dont 8 millions de tweets, se plaçant en tête des "trend topics" sur Twitter, en 2016, fêtent leurs 800 ans d'existence, et organisent une «ivénération» des reliques de Saint Thomas d'Aquin à Notre-Dame de Paris pour déposer une intention de prière via un tweet, suivre en vidéo via Périscope…
En dans cette même année 2016, en présence de 500 personnes réunies dans la crypte de l'église Saint-Honoré-d‘Eylau (Paris), quatre créateurs ont  présenté leur concept innovateur dans une soirée organisée en direct et tweeté par une start-up, Noé 3.0, spécialisée dans la création de buzz en ligne qui a été retransmise en live sur KTO - l'ambiance  pitch de start-up (jeunes gens, jean, sweat, baskets, et chronomètre, mais avec Jésus au centre du business model -  ils ont notamment présenté:
1.« Géoconfess », une application  pour  trouver le prêtre le plus proche: la géolocalisation est mis au service de  la confession, les uns donnent leur adresse et leurs disponibilités les autres se connectent et l’application fait le reste.
2.« Hozana », sur le téléphone intelligent est un réseau social destiné à prier ensemble qui  compte 76 000 inscrits, depuis l'application on invite ses proches et ses amis à prier ensemble, de même avec la «Quête digitale» on peut donner son aumône durant la messe, une trentaine de paroisses se disent intéressées par «la Quête 2.0» via smartphone, qui vient de lancer une levée de fonds en ligne via la plateforme Credofunding.
3. «Réseau social» non confessionnel sous forme de réseau mobile destiné à aider les SDF et ceux qui les accompagnent: géolocaliser les maraudes façon Waze pour se coordonner, tout en faisant ses comptes rendus via une dictée vocale et qui a été testé par une paroisse parisienne et le Samu social à Grenoble. L'application sera disponible sur Android et iPhone.
4. «Awoun», une plate-forme de recensement des retraites spirituelles.
Les applications pour les catholiques se multiplient et sont le fruit du travail de jeunes entrepreneurs. L'église serait-elle en train  de s'adapter à la vie connectée?

Le Philantro-Lab

Par ailleurs au  Living Lab de la Générosité, sous l’égide de l’opérateur du projet (la Compagnie de Phalsbourg), le Philantro-Lab sera le premier incubateur tourné vers la philanthropie, incarnant la nouvelle vocation du lieu du mécénat. Des liens s’y créeront entre mécènes, porteurs de projets, associations et bénévoles pour aider et accélérer le développement de projets philanthropiques à Paris et en France. Un autre lieu de partage d’expériences, de formation et de militantisme en faveur de la générosité, ce lieu accueillera des expositions et conférences, et inclut également deux restaurants animés par Cuisine mode d’emploi(s), un centre de formation qui œuvre pour la réinsertion professionnelle.

la Machine learning

C'est la dernière révolution, un programme informatique qui apprend tout seul. Le groupe de Mountain View investit massivement dans cette forme d'intelligence artificielle - environ 1.200 projets sont en cours. Facebook, Apple, Microsoft, Amazon ou encore IBM sont également très actifs. Ces sociétés investissent dans la recherche et recrutent des scientifiques, pour accélérer la recherche, les américains de la high-tech optent pour le modèle de l'open source, mettant gratuitement leurs travaux à disposition de tous. 

Facebook s'est engagé à livrer les secrets de fabrication d'un tout nouveau serveur qu'il utilise pour ses projets liés à l'intelligence artificielle. Début novembre, Google avait rendu accessible son logiciel de machine learning. Entre temps, IBM et Microsoft avait également ouvert leurs technologies. Si la machine learning constitue une véritable rupture, l’idée n’est pas nouvelle. Les scientifiques l’ont théorisée dans les années 1980, mais les ordinateurs n’étaient alors pas assez puissants pour la mettre en pratique. Petit à petit, donnée après donnée, phrase après phrase, image après image ces programmes sont devenus "intelligents". La machine remplace ainsi des lignes et des lignes de codes informatiques. La machine learning permet de créer des produits jusqu’ici impossibles à concevoir; sans le savoir, la majorité des internautes utilise déjà quotidiennement des fonctionnalités issues de l’apprentissage automatique.  

La méthode est aussi utilisée pour améliorer les logiciels de traduction et de reconnaissance vocale. La technique d’apprentissage est aussi certainement au cœur du projet de voiture sans conducteur, il est possible de concevoir une voiture capable d’apprendre en observant les hommes conduire. Chez Facebook, le principal projet est un assistant personnel, baptisé M. Il doit permettre de commander un repas, réserver un billet d’avion ou annuler un abonnement directement sur Messenger.

La machine learning peut également s’appliquer à la robotique, les analystes de Bank of America Merrill Lynch estimaient que la moitié des emplois aux États-Unis pourraient être remplacés par des robots au cours des vingt prochaines années, en particulier dans l’industrie. Les programmes actuels ne peuvent accomplir qu’une seule tâche simple. Ils apprennent lentement et requièrent encore beaucoup de travail humain. Chaque algorithme doit en effet être codé par des ingénieurs. A plus long terme, des programmes pourraient aussi créer d’autres programmes capables d’apprendre. Ces éventualités alimentent déjà les inquiétudes. Une intelligence artificielle très poussée sera excellente pour accomplir ses objectifs. Les humains, qui sont limités par leur lente évolution biologique, ne pourraient pas rivaliser et cela pourrait être la fin de la race humaine. D’abord, les machines pourraient accomplir de nombreux travaux sans être très intelligentes, mais quelques décennies plus tard, cette intelligence pourrait devenir dangereuse pour l’humanité. Il faudrait mettre en place une surveillance réglementaire pour être certains que nous ne faisons pas des erreurs.

Réinventer le commerce

Dans la vision de Facebook, plus besoin d’e-mail de confirmation, de service clients téléphonique ou d’interfaces Internet pour effectuer un achat ou consulter ses comptes bancaires. Tout se passera désormais par l'intermédiaire d'une discussion sur Messenger ou WhatsApp. Une phase de tests limités à déjà été lancée aux États-Unis auprès de quelques distributeurs et hôtels. 

La société de Menlo Park compte bien imposer ses services de messagerie à la majorité des entreprises. Pour cela, elle suit la même méthode qu'avec les pages sur son réseau social: des outils gratuits pour attirer le maximum de marques et commerces. Elle devra ensuite leur prouver la valeur qu'elles peuvent générer grâce aux communications directes avec leurs clients. Facebook pourra alors leur proposer des options payantes afin de profiter du potentiel des deux plates-formes.

Cartes biométriques

Plus de 35 millions de cartes bancaires sont aujourd’hui équipées de la puce NFC (Near Field Communication). 840 000 personnes en ont été victimes en 2015 de fraude. La solution passe par une nouvelle génération de cartes qui arrivent sur le marché:

1. Le cryptogramme dynamique éphémère. Le code à trois chiffres au verso de votre carte disparait Depuis septembre 2015, de clients de Banque populaire-Caisses d'Épargne teste la carte Motion Code™, avec un code éphémère, il sagit d’un petit écran de quelques millimètres au dos de la carte bancaire. Il affiche les trois chiffres magiques qui permettent de valider votre achat. Les trois chiffres sont régulièrement et automatiquement modifiés, toutes les quinze minutes! Le  Motion Code™ fonctionne selon un algorithme intégré à la puce de la carte bancaire, synchronisé avec un serveur de la banque.

2. L’Empreinte digitale ou reconnaissance vocale seront dans un avenir très proche des outils pour payer les achats. Des Brestois testent le paiement en magasin via un téléphone mobile avec authentification biométrique. De clients du Crédit Mutuel équipés de téléphones Androïd peuvent régler leurs achats en magasin et s’authentifier avec leur empreinte digitale. Pour payer, le client approche son mobile du terminal de paiement équipé de la technologie sans contact et valide le paiement par son empreinte digitale. Ses données bancaires sont sécurisées, via le cloud, et remplacées par des données à usage unique. Une carte bancaire dématérialisée est générée pour chaque paiement.
3. La Banque Postale a testé un système de paiement vocal, Talk to pay. L'utilisateur enregistre sur un logiciel fourni par la banque sa voix en récitant une phrase à plusieurs reprises. Il saisit ensuite ses coordonnées bancaires ce qui génère l’installation de l'application Talk to pay sur son navigateur internet. Lors de son achat, l'utilisateur est appelé par sa banque qui lui demande de répéter une phrase. Le formulaire de paiement est rempli (le numéro de carte et sa date de fin de validité), un code aléatoire et unique est généré