Un (très) bref tour de l'IA ... et de ses conséquences
Nicolas Rochet
Octobre 2023
Qui suis-je ?
Activité participative
Quels mots vous évoquent l'Intelligence Artificielle ?
Connectez vous pour participer:
Intelligence Artificielle ?
L'étude et le design d'agents intelligents
Meilleure
que le hasard
Autant qu'un humain
Performances
Programmes
4 définitions
'Agir' comme un humain
'Agir' rationnellement
'Réfléchir' rationnellement
'Réfléchir' comme un humain
The automation of activities that we associate with human thinking, activities such as decision making, problem sloving, learning, ...
Bellmann, 1978
The art of creating machines that perform functions that require intelligence when performed by people.
Kurzweil 1990
Computationnal Intelligence is the study of the design of intelligents agents .
Poole et al. 1998
The study of mental faculties through the use of computationnal models
Charniak & Mc Dermott, 1985
Une définition courte
Ensemble de théories et techniques qui confèrent à des machines la capacité d'accomplir des tâches attribuées aux êtres intelligents
Une brève histoire de l'IA
50-56
>2011
93-2011
87-93
80-87
74-80
56-74
Naissance
de l'IA
1er hiver
L'age d'or
2e age d'or
2e hiver
maturité
discrète
Essor du
Deep Learning
Disciplines de l'IA
Le Machine Learning
Le Machine learning est un domaine de l'IA qui utilise des méthodes statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données sans avoir été explicitement programmés (pour la tâche)
augmenter progressivement sa performance sur une tâche,
Adapté de Arthur Samuels (source : Wikipedia)
Apprendre
l'ère du deep learning
Le machine learning spécialisé dans les
réseaux de neurones profonds
Réseaux de neurones humains
Réseaux de neurones artificiels
Le succès du deep learning
Raisons principales
L'essor des méga données ou Big Data
L'augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs
Les progrès récents de la recherche
Approche end-to-end
Quelques domaines d'applications
Traitement de
l'image et du son
Traitement
du
langage naturel
Systèmes de
recommandation
Systèmes
prédictifs
Aide à la
décision
Robotique
Optimisation
& planification
Quelques domaines métiers
INDUSTRIE
FINANCE
COMMERCE
MEDECINE
ARTISTIQUE
MEDIA
TRANSPORT
...
Maintenance
prédictive
Robots
Gestion de flux
Scoring de crédit
Détection de fraude
Trading automatique
Marketing prédictif
Analyse de sentiment
Découverte de traitements
Prédiction de succès ou récidive
Anticipation de pannes
Robots cuisiniers
Robots
Design génératif
Synthèse de sons
Synthèse d'image
Gestion de ressources
Aide au diagnostic
Véhicules autonomes
Résumé automatique
Ecriture automatique
Recommandation de produits
Recommandation de
contenus
légendage
Zoom sur les IAs génératives
Le boom des IAs génératives
Un fort engouement de la recherche, du public et des entreprises
IAs génératives ?
Depuis quelques années les progrès de la recherche ont abouti à des IAs capables de générer des données réalistes
Des images
vidéos
dessins
illustrations
photo realistes
...
Du texte
Code
paragraphes
questions / réponses
Listes
résumés
...
Les Large Language Models (LLM)
Des sons
voix
musique
...
De très gros réseaux de neurones
Entrainés très longuement sur des jeux de données gigantesques ...
... à prédire chaque prochain token d'un texte
Le réseau apprend des représentations complexes (embeding)
Exemple simplifié de la génération de texte
Conception & Entraînement
"L'apprentissage automatique est une branche de l'IA
Bonnes capacités de généralisation
Le réseau entrainé a appris des représentations généralisables
Exemple simplifié de la génération de texte
Inférence
Génération de texte token par token
Ré-entrainement sur des données spécifiques
Sélectionner un ensemble de documents à donner en contexte
fine tuning
En tant qu'expert de la data science programmant en python ...
contexte : prompt
Retrieval Augmented Information
+
IAs génératives de texte
Les plus connues (mais non les seules)
IAs génératives d'images
Leurs capacités
Inpainting
Outpainting
Image-to-image
Prompt-to-image
Modifier l'intérieur d'une image
Etendre l'extérieur d'une image
Générer un image à partir d'une image
Générer un image à partir d'une instruction textuelle
IAs génératives d'images
DALL-E
Stable diffusion
MidJourney
Groupe CompViz
Les plus connues
IAs génératives de vidéos
Sora
Veo
Meta Movie Gen
Meta AI
Les plus connues
IA génératives de sons
Exemple : Stable audio
Générer du son à partir d'une instruction texte (prompt)
"Raisonnement"
Traduction
Résoudre des problèmes mathématiques
Résumer du texte
Répondre à des questions
Vers des IAs aux capacités multi-tâches ?
Conduire un véhicule
Analyse de sentiments
...
... mais pas autant que dans l'imaginaire
Les progrès de ses dernières années en IA sont impressionnants !
MAIS on est encore loin d'une Intelligence Artificielle Générale ou d'une Intelligence humaine
Extrait du film
Ex Machina
Extrait du film Her
Quels impacts sur la société ?
Des avis souvent polarisés
Accélération de leurs usages ?
Quels utilisateurs ?
En interne dans les organisations, pour automatiser des tâches
Des entreprises qui vendent des services utilisant ces IAs
Intégrées dans des logiciels grand public
Le boom des IAs génératives
Des implications dans différents domaines de la société
Juridique
Professionnel
Environnemental
Informationnel
...
Avec souvent un manque de recul ?
Ethique & social
Adaptation ou adoption ?
Niveau d'adoption variable
Challenges scientifiques & techniques
Challenges organisationnels
vers une accélération de l'adoption ?
Challenges éthiques
Des questionnements
Points de vigilence
Des boites noires difficilement interprétables
On a tendance à oublier qu'elles font des erreurs !
Limitations du Machine learning
Leurs résultats peuvent être biaisés par les données ou les modèles
De moins en moins de transparence
Conception
Des précautions insuffisantes ?
Coût du service
Utilisables sans connaissance préalable ?
Nécessitent de plus en plus de ressources
Usage
Enjeux éthiques
Des utilisations de l'IA parfois "maladroites" voire malveillantes ...
... à dangereuses
Exemple de deep fake visuel
original
truqué
Enjeux éthiques
L'impact environnemental des IAs
Quelles régulations des applications de l'IA ?
Fiabilité de l'info & Désinformation
Biais & Discriminations
Droits d'auteurs
Les impacts sociétaux des IAs
Energie du stockage & calcul
Recyclage de l'informatique
...
Atout ou danger ?
Société
Organisations
Individus
Nuisance écologique
Suppression d'emplois
Induire ou renforcer des inégalités
Invasion de la
vie privée
risques
progrès
Faible prise de conscience
Risque de
dépendance technologique
Amélioration des
conditions de travail
Amélioration du niveau de vie
Assistance de l'humain
Résoudre des problèmes systémiques
Accompagner les progrès de la science
Des propositions pour un usage raisonnable
IA Responsable/ Ethique
Acteurs principaux : Labos & entreprises
Explainable AI
Frugal AI
AI for good
AI Fairness
Réflexions & régulations
Acteurs principaux : Institutions & experts
Le livre blanc de l'IA générative de
Data For Good
Comités d'éthiques
Manifestes & recommandations
RGPD
AI Act
Déclaration de Montreal pour une IA responsable
...
Legislations
Principes de l'IA de l'OCDE
rapport de think tanks
Usage courant
Acteurs principaux : utilisateurs
Soutenir des projets positifs
Adopter un usage sobre et raisonné
Privilégier des outils éthiques
Mesurer l'impact
S'informer des limites
Définir et questionner son besoin
Quelques initiatives engagées
Merci pour votre attention
Calanque de Port Pin stylisée avec l'aide d'une IA
Short talk - Découverte Data & IA
By Nicolas Rochet
Short talk - Découverte Data & IA
Brève découverte de l'IA pour un public de non spécialistes
