Le Grand Guide de l'IA, de l'Informatique Cognitive et du Machine Learning
Vers des applications et des usages de plus en plus professionnels
Introduction
L’intelligence artificielle (ou artificial intelligence en anglais), l’informatique cognitive et les algorithmes de types Machine Learning et Deep Learning sont en train de modifier en profondeur l’offre des acteurs IT - de Salesforce avec Einstein à IBM avec Watson, en passant par Microsoft, Google avec DeepMind et Oracle qui voit son avenir dans l’IA et le Machine Learning).
L’AI, qui s’appuie sur la parallélisation des traitements plus que sur la puissance de calcul brute, modifie jusqu’à la conception des processeurs. Elle soutient l’avènement des puces programmables FPGA et provoque un regain de popularité des GPU (et fait de NVIDIA un leader du « hardware pour l’AI »). Cette nouvelle forme d’informatique force aujourd’hui le leader Intel à se remettre en question et à racheter à tour de bras (Nervana pour des puces dédiées, Saffron, Altera pour le FPGA ou encore Movidius pour la reconnaissance et l’analyse d’images).
IA, informatique cognitive et Machine Learning sont également amenés à jouer un rôle de plus en plus important dans les entreprises de tous types et de toutes tailles.
Ce Guide revient sur les bases de ces quatre tendances – que l’on confond souvent – et plonge dans leurs implications à venir.
Des implications encore difficiles à cerner, mais qui promettent d’être réellement « disruptives » avec l’avènement de systèmes informatiques véritablement autonomes et auto-apprenant. Ou quand la science-fiction devient un outil (presque) à la portée des DSI.
Lire aussi sur ce sujet :
1De quoi parle-t-on vraiment ?-
Les fondamentaux
Machine Learning, Deep Learning, AI, Informatique cognitive : quelles différences ?
Ces termes sont de plus en plus employés par les éditeurs et leurs partenaires. Emmanuel Vignon, Watson Practice Leader chez IBM France revient sur ce que recouvre chacun de ces concepts, et comment ils s’articulent. Lire la suite
Du Big Data à l’IA : de l’automatisation à l’autonomie du code
Lors des Oracle Digital Days, Isabelle Flory d’Intel a retracé l’évolution du traitement des données, qui aboutit à l’avènement du Machine Learning et de l’intelligence artificielle. Une mise en perspective qui éclaire l’intérêt de technologies se côtoyant dans une certaine complexité. Lire la suite
2AI-
De l'automatisation à l'autonomisation
AI vs BI : comment expliquer et amener l’Intelligence Artificielle aux métiers
Le discours des fournisseurs d’AI est simple, voire simpliste. Mais sur le terrain, la différence avec la BI n’est pas bien comprise et ses atouts (et ceux du Machine Learning) ne sont pas encore bien perçus. Quelques règles permettent néanmoins de faire avancer son adhésion en entreprise. Lire la suite
L’IA se dirige vers un mode de consommation as-a-service
L’intelligence artificielle (IA) fait actuellement beaucoup de bruit, poussant les entreprises à mieux en appréhender les concepts et tenter d’en déceler des cas d’usage types. Lire la suite
L'IA en phase de décollage dans les grandes entreprises
Le Cigref a organisé un colloque sur « la gouvernance de l'intelligence artificielle dans les entreprises » afin de sensibiliser ces dernières aux enjeux et aux opportunités de cette technologie. Les enjeux sont certes économiques, mais aussi juridiques et éthiques. Le Cercle IA du Cigref a présenté les grands axes de ses travaux, restitués dans un Livre Blanc. Lire la suite
3Informatique cognitive-
Quand le code voit et pense, voire ressent
Les applications cognitives : un enjeu métier avant tout
Lors d’un projet d’implémentation de solutions cognitives, les entreprises doivent s’interroger a utantsur l’impact de la technologie sur le métier que sur les défis techniques qu’il convient de relever. Lire la suite
Les applications cognitives : quels impacts sur les compétences des développeurs
Dans les applications traditionnelles, on aborde la logique et le code en premier, suit le chargement des données. Dans les applications d’informatique cognitives, les données ont la primeur et guide la logique. Etes-vous prêts pour cela ? Lire la suite
4Machine Learning-
Le triomphe des algorithmes
Machine Learning : une adoption encore liée à une bonne compréhension des gains
La valeur métier des algorithmes de Machine Learning n’est pas toujours évidente. Cela nécessite souvent une bonne dose d’explication auprès des métiers. Lire la suite
Le Machine Learning à l’assaut des applications d’entreprise
L’accès au Machine Learning est en train de se simplifier. Avec des applications beaucoup plus accessibles, le nombre d’applications va exploser. Depuis les progiciels d’entreprise jusqu’à l’OS de nos smartphones, le prédictif va devenir omniprésent. Lire la suite
Le Machine Learning renait avec le Big Data
Le Machine Learning est loin d’être un phénomène récent. Ce qui est nouveau, en revanche, c'est le nombre de plateformes de traitements parallélisées des données destinées à la gestion des Big Data. Lire la suite
Le Machine Learning au service de la correction de défauts logiciels grâce au MIT
Des chercheurs du MIT ont mis au point un système de génération automatique de correctifs logiciels basé sur le Machine Learning. De premiers essais montrent une efficacité supérieure aux systèmes existants. Lire la suite
5Sur le terrain-
Vers des implémentations opérationnelles (mais le meilleur reste à venir)
Le Machine Learning, la solution ultime contre les ruptures de stock
Pour Vekia, l'époque des feuilles Excel et des outils statistiques de prévision des ventes est révolue. Le Français mise sur l'intelligence artificielle pour optimiser la supply chain. Une technologie innovante qui a déjà séduit Leroy Merlin, But, Mr. Bricolage et récemment les Galeries Lafayette. Lire la suite
Le Machine Learning, moteur de l’efficacité énergétique des datacenters de Google
Lors de la conférence Datacentres Europe 2014, Google a dévoilé comment le machine learning et l’intelligence artificielle lui permettent d'optimiser la consommation énergétique de ses datacenters. Lire la suite
Fortscale combine Big Data et Machine Learning pour traquer les comportements anormaux
La start-up, finaliste de l’édition 2015 de l’Innovation Sandbox de RSA Conference, mise sur l’analyse de logs pour détecter les comportements suspects d’utilisateurs, en combinant Big Data et Machine Learning. Lire la suite
Les hôtels Hilton testent un robot concierge motorisé par Watson
Baptisé Connie, ce robot Nao s’appuie sur la plateforme d’informatique cognitive d’IBM pour donner des conseils de visites, de restaurants et de services aux clients de l’hôtel. Lire la suite
World of Watson : les utilisateurs tâtonnent encore
Si les solutions cognitives d’IBM suscitent un fort engouement, les utilisateurs sont encore à rechercher des idées pour les déployer dans leurs entreprises. Lire la suite