Les usages de l'intelligence artificielle [ Livre] / Olivier, Ezratty

Auteur principal: Ezratty, OlivierLangue: Français ; de l'oeuvre originale, Français.Publication : ., 2018Description : 521 pagesClassification: I Intelligence artificielle, Machine Learning et Data ScienceRésumé: L’IA n’est pas qu’un objet de débats politiques, de fantasmes singularistes et d’Armageddon de l’emploi ! Dans la pratique, c’est aussi un sujet central pour de nombreuses entreprises. Les startups s’y sont mises en masse. Les grandes entreprises s’interrogent toutes sur la question. L’ambition de cet ebook est de revenir au présent pour comprendre les applications de l’IA dans les entreprises et les aider à en tirer le meilleur parti. On sort des fantasmes et on rentre dans le concret. Ce qui n’empêche d’ailleurs pas de faire preuve de créativité et de résoudre de nouveaux problèmes de manière originale ni de se poser des questions sur le futur de l’emploi et de la société. Cet ebook dans la tradition des publications de ce blog est une importante mise à jour d’une compilation de neuf articles sur les Avancées de l’Intelligence Artificielle que j’avais publiés entre mars et mai 2016. Depuis mi 2016, de l’eau a coulé sous les ponts. Le marché de l’IA se structure rapidement. On comprend mieux comment les briques technologiques de l’IA sont assemblées par les uns et les autres, éditeurs de logiciels, fournisseurs de solutions en cloud, startups et autres. Le marché du hardware spécialisé autour de l’IA prend aussi forme, des data centers aux objets connectés en passant par les smartphones. Cette nouvelle édition me permet d’ailleurs de corriger un bon nombre d’erreurs techniques ou d’appréciation qui émaillaient la première édition de ce texte. Si l’effet de mode et de suivisme battent leur plein, les tenants et aboutissants technologiques de l’IA ne sont pas encore bien compris. Appréhender le fonctionnement du deep learning pour pouvoir en saisir le potentiel mais aussi les limites demande un peu d’effort. Est-ce que le deep learning est si miraculeux et universels que la propagande innovationnelle le laisse à penser ? Bien non ! Qui plus est, l’intelligence artificielle n’est pas un produit. Elle ne se présente pas sous la forme de logiciels packagés traditionnellement comme un traitement de texte, une application mobile ou un système d’exploitation. Il n’y a pas de logiciels d’intelligence artificielle mais des solutions d’intelligence artificielle très variées qui s’appuient sur plusieurs dizaines de briques logicielles différentes qui vont de la captation des sens, notamment audio et visuels, à l’interprétation des informations, au traitement du langage et à l’exploitation de grandes bases de données et de connaissances structurées ou non structurées. Leur création et intégration est encore une affaire de bricolage faite de tâtonnements. Nous en sommes toujours à l’âge de pierre, avec seulement une cinquantaine d’années de recul sur la question et une dizaine d’année pour ce qui est du deep learning. L’IA est un grand tonneau des Danaïdes. On n’a jamais tout compris ni appréhendé tous les domaines d’applications de l’IA. Contrairement à une pensée répandue, les techniques et méthodes de l’IA évoluent sans cesse. Ce n’est pas qu’une question de puissance de machine ou de volume de données. Chercher un “expert en IA” revient maintenant à demander “un expert en logiciels” ou un “expert en informatique” sans compter le top avec “l’expert en transformation digitale”. L’IA rassemble un grand nombre de spécialités..Sujet - Nom commun: Intelligence artificielle
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I EZR (Browse shelf) Available I Intelligence artificielle, Machine Learning et Data Science 041007

L’IA n’est pas qu’un objet de débats politiques, de fantasmes singularistes et d’Armageddon de l’emploi ! Dans la pratique, c’est aussi un sujet central pour de nombreuses entreprises. Les startups s’y sont mises en masse. Les grandes entreprises s’interrogent toutes sur la question.

L’ambition de cet ebook est de revenir au présent pour comprendre les applications de l’IA dans les entreprises et les aider à en tirer le meilleur parti. On sort des fantasmes et on rentre dans le concret. Ce qui n’empêche d’ailleurs pas de faire preuve de créativité et de résoudre de nouveaux problèmes de manière originale ni de se poser des questions sur le futur de l’emploi et de la société.

Cet ebook dans la tradition des publications de ce blog est une importante mise à jour d’une compilation de neuf articles sur les Avancées de l’Intelligence Artificielle que j’avais publiés entre mars et mai 2016.

Depuis mi 2016, de l’eau a coulé sous les ponts. Le marché de l’IA se structure rapidement. On comprend mieux comment les briques technologiques de l’IA sont assemblées par les uns et les autres, éditeurs de logiciels, fournisseurs de solutions en cloud, startups et autres. Le marché du hardware spécialisé autour de l’IA prend aussi forme, des data centers aux objets connectés en passant par les smartphones. Cette nouvelle édition me permet d’ailleurs de corriger un bon nombre d’erreurs techniques ou d’appréciation qui émaillaient la première édition de ce texte.

Si l’effet de mode et de suivisme battent leur plein, les tenants et aboutissants technologiques de l’IA ne sont pas encore bien compris. Appréhender le fonctionnement du deep learning pour pouvoir en saisir le potentiel mais aussi les limites demande un peu d’effort. Est-ce que le deep learning est si miraculeux et universels que la propagande innovationnelle le laisse à penser ? Bien non !

Qui plus est, l’intelligence artificielle n’est pas un produit. Elle ne se présente pas sous la forme de logiciels packagés traditionnellement comme un traitement de texte, une application mobile ou un système d’exploitation. Il n’y a pas de logiciels d’intelligence artificielle mais des solutions d’intelligence artificielle très variées qui s’appuient sur plusieurs dizaines de briques logicielles différentes qui vont de la captation des sens, notamment audio et visuels, à l’interprétation des informations, au traitement du langage et à l’exploitation de grandes bases de données et de connaissances structurées ou non structurées. Leur création et intégration est encore une affaire de bricolage faite de tâtonnements. Nous en sommes toujours à l’âge de pierre, avec seulement une cinquantaine d’années de recul sur la question et une dizaine d’année pour ce qui est du deep learning.

L’IA est un grand tonneau des Danaïdes. On n’a jamais tout compris ni appréhendé tous les domaines d’applications de l’IA. Contrairement à une pensée répandue, les techniques et méthodes de l’IA évoluent sans cesse. Ce n’est pas qu’une question de puissance de machine ou de volume de données. Chercher un “expert en IA” revient maintenant à demander “un expert en logiciels” ou un “expert en informatique” sans compter le top avec “l’expert en transformation digitale”. L’IA rassemble un grand nombre de spécialités.

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