Le futur de l’intelligence artificielle, c’est aujourd’hui !

L’automatisation et l’intelligence artificielle ont le potentiel d’augmenter nos capacités et de nous améliorer dans ce que nous faisons. 2018 sera l’année charnière où nous penserons désormais à l’intelligence artificielle comme à une technologie d’assistance. Par Oliver Schabenberger, Executive Vice President, Chief Operating Officer and Chief Technology Officer

Si nous voulons des usines intelligentes, des villes intelligentes, des automobiles intelligentes et des maisons intelligentes, les systèmes qui les pilotent doivent être intelligents. Cela nécessite des systèmes d’apprentissage en temps réel, capables de généraliser et d’optimiser à partir d’un ensemble commun de règles, qui soient toujours actifs et pouvant être personnalisés.

Au cours de la dernière décennie, beaucoup d’efforts ont été consacrés à optimiser l’entraînement des algorithmes. Et l’intelligence artificielle a fait des progrès impressionnants, soutenus par l’apprentissage profond supervisé, qui entraîne des réseaux neuronaux profonds à effectuer des tâches ciblées sur un sujet précis. Avec l’apprentissage supervisé nous dictons à l’algorithme la réponse que nous voulons, mais celui-ci, exposé à de nombreux exemples, notamment les big data, est si puissant qu’il peut créer des systèmes aux capacités surhumaines.

Cependant, l’intelligence artificielle n’est pas… intelligente. Elle n’est qu’un exemple à couper le souffle de la technologie algorithmique. Plus précisément, parce que les algorithmes apprennent différemment des humains, ils abordent les choses différemment. Ils peuvent voir des relations et des modèles qui nous échappent. Comme Tom Gruber le souligne dans son TED Talk, nous devrions nous préoccuper de savoir comment les machines et les algorithmes peuvent nous rendre plus intelligents, et non pas comment rendre les machines intelligentes. Laissons l’algorithme gérer sa chaîne d’approvisionnement de façon autonome au lieu de lui suggérer des optimisations tenant compte de la configuration ou de l’état actuel du système. Si nous laissions l’algorithme suggérer le prochain mouvement, cela pourrait bien nous surprendre !

 

Libérons l’algorithme, il n’en sera que plus utile

 

Nous devons résolument changer d’approche en faveur d’une optimisation des méthodes non supervisées afin qu’elles puissent relier les modèles de notre monde et prendre les meilleures actions dans des environnements complexes. Il en résulte déjà des performances impressionnantes.

Les algorithmes peuvent désormais détecter des formes de cancer sur des images aussi bien et plus rapidement que les radiologues, permettant à ceux-ci de se concentrer sur des cas plus critiques ou des diagnostics plus complexes.

Le programme AlphaGo de DeepMind se composait de réseaux de neurones entraînés à partir de mouvements d’experts et de millions de parties. Le système AlphaGo Zero s’est entièrement entraîné en jouant lui-même, en s’appuyant seulement sur les règles du jeu. Il a battu AlphaGo de 100 à zéro. La version pour les échecs, Alpha Zero, a battu l’un des meilleurs programmes d’échecs existants après seulement 24 heures d’entraînement. Cette année, les systèmes basés sur un apprentissage renforcé avec peu de supervision iront au-delà du jeu.

 

Ne faisons pas attendre le futur

 

Quant à l’optimisation de la logistique, du parcours client, de la maintenance prédictive, du fonctionnement des data centers, du véhicule autonome et de l’automatisation des bâtiments, ce ne sont que des exemples dans une myriade de domaines dans lesquels SAS a construit des systèmes basés sur des règles. Nous pouvons désormais entraîner rapidement des systèmes qui appliquent des règles de manière plus optimale que la logique humaine.

Je n’ai pas de boule de cristal pour prédire l’avenir. Mais je suis enthousiaste de ce qui arrive. L’automatisation continuera à révolutionner les industries – l’automatisation par l’analyse et les algorithmes est inévitable. Ces tendances ne façonneront pas seulement la technologie en 2018 et au-delà : elles transforment notre monde maintenant.

 

A télécharger cette étude basée sur des entretiens avec des dirigeants d’entreprises européennes qui explore les principales opportunités et les défis rencontrés par les organisations sur le chemin de l’adoption de l’IA.

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En tant que COO et CTO, Oliver Schabenberger définit la direction technologique de SAS, met en œuvre l’orientation stratégique et les priorités commerciales de l’entreprise. Il supervise plusieurs directions au sein de SAS, y compris la R&D, les ventes, le marketing, les technologies de l’information et le support client, ainsi que les divisions dédiées aux solutions pour l’IoT, la gestion des risques financiers et le cloud.

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