L’engouement pour l’intelligence artificielle propose actuellement des réalisations limitées, comme la voiture autonome. Demain, les machines apprendront seules et forgeront des solutions.
Plusieurs méthodes permettent d’apprendre à un algorithme à apprendre. Au lieu de nourrir un modèle avec des données, ce sont ces dernières qui le déterminent.
L’algorithme de la plateforme ADP mise en place par le ministère de l’Éducation a suscité ces derniers mois une vive polémique. Mais il ne faudrait pas oublier qu’il ne s’agit là que d’un outil…
Combien d’éoliennes, de panneaux solaires et de batteries pour faire fonctionner un parc électrique autonome de manière optimale ? Des chercheurs en mathématiques se sont penchés sur la question.
Il faut mettre le programme informatique sur la place publique, pour qu’il puisse être débattu, peut-être corrigé, afin que la société l’accepte.
Parmi tous les algorithmes, ceux dits de diffusion épidémique affichent de belles performances lorsqu’il s’agit de diffuser l’information rapidement et à un très grand nombre.
Mettre en lumière les entrailles de l’application Pokémon Go la positionne comme un élément d’une architecture plus grande au croisement des ambitions de Google et Facebook. Voici pourquoi.
Comment le numérique permet de lier et contrôler les travailleurs distants ou indépendants. L’exemple de l’ubérisation et des plateformes de travail à distance qui s’adressent aux indépendants.
Le surgissement du big data et l’omniprésence des algorithmes posent des questions sur la confidentialité, la transparence, la participation des utilisateurs et la régulation.
La reconnaissance des visages, celles de terroristes, par exemple, serait une technologie mature. Vraiment ? Malgré les progrès de l’intelligence artificielle, il suffit de se grimer pour y échapper.
Et si, demain, grâce à l’intelligence artificielle, vos désirs de consommateurs étaient exaucés avant même d’être formulés ? Les pistes sont prometteuses mais il y a de sérieuses limites.
Professeur à l'université Clermont-Auvergne, enseignant à l'institut d'informatique ISIMA et chercheur au laboratoire LIMOS, Université Clermont Auvergne (UCA)
Analyste en géopolitique, membre associé au Laboratoire de Recherche IAE Paris - Sorbonne Business School, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, chaire « normes et risques », IAE Paris – Sorbonne Business School