Sadi - - TNE séance 4

Empezar

La transformation numérique des entreprises

04

I.A. et réseaux

L'enjeu de la portabilité

Retour en arrière aux origines de l'I.A.

Les progrés de l'I.A. n'ont pas été linéaires.

L'idée de l'I.A. est ancienne, mais elle a été rendue possible par:

• l'augmentation des capacites de calcul
• l'augmentation du volume des données disponibles qui permettent l'apprentissage
• l'évolution d'autres technologies comme la 5G

Comment fonctionne l'Intelligence Artificielle?

L'Intelligence Artificielle supervisée

Par classification: variable discrète

Comment fonctionne l'Intelligence Artificielle?

L'Intelligence Artificielle supervisée

Par regression: variable continue

Comment fonctionne l'Intelligence Artificielle?

L'Intelligence Artificielle NON supervisée

La technique est pertinente pour la clusterisation, ou le regoupement de concepts/choses aux caractéristiques communes pour:émettre des recommandations de livres ou de films adaptés à une catégorie de public. Technique comparable à une immersion linguistique sans vours ni méthode.

Comment fonctionne l'Intelligence Artificielle?

L'apprentissage par renforcement s'inspire des comportements humains et animaux d'apprentissage.

• L’apprentissage par l’observation : on voit quelqu’un réalise une tâche, on copie la personne
• L’apprentissage supervisé (parents, professeurs pour les enfants ou data en ce qui concerne les machines)
• L’apprentissage par renforcement : l’enfant se brûle en touchant une casserole, il comprend la douleur lui fait apprendre la notion de chaleur. Mécanisme de punition - récompense

La récompense?

• Sur les réseaux sociaux: les likes des utilisateurs
• Sur Netflix ou Youtube: le temps passé sur un contenu
• Sur un site de e-commerce: l'achat ou le réachat

Comment fonctionne l'Intelligence Artificielle?

Le NLP (Natural Language Processing)

Le NLP (Natural Language Processing) est une branche de l’intelligence artificielle qui s’occupe particulièrement du traitement du langage écrit aussi appelé avec le nom français TALN (traitement automatique du langage naturel). En bref, c’est tout ce qui est lié au langage humain et au traitement de celui-ci par des outils informatiques. Le NLP peut être divisé en 2 grandes parties, le NLU (Natural Language Understanding) et le NLG (Natural Language Generation). Le premier est toute la partie « compréhension » du texte, prendre un texte en entrée et pouvoir en ressortir des données. Le second, est générer du texte à partir de données, pouvoir construire des phrases cohérentes de manière automatique.

Machine learning et Deep Learning

Histoires de M.L. et D.L.

Le deep learning est un domaine de l'intelligence artificielle. Machine learning et Deep Learning augmentent de manière significative la productivité, l'efficacité et la pertinence des productions industrielles. L'intelligence artificielle peut aussi développer et perenniser l'expertise humaine.

Les degrés de l'I.A.

Deep Learning

Machine Learning

Le Deep Learning est une version améliorée du ML. L’apprentissage profond utilise une technique lui permettant de détecter les modèles les plus subtiles lui-même. Cette technique est appelée réseau de neurones profond. Ils ressemblent au fonctionnement du cerveau humain. Exemples de DL :

• Reconnaissance d’image, de texte, de voix, de visage... Voiture autonome, robot autonome...
• La victoire au jeu GO face au champion du monde de cette discipline.

Le ML est la science qui permet aux ordinateurs d’apprendre et d’agir comme des humains. En ML, lorsque vous travaillez sur un cas tel que la prédiction d’achat (savoir si mon prospect va acheter ou non ce produit), le Data Scientist va entraîner son algorithme. Sur notre exemple, nos variables pourraient être l’âge de la personne, son sexe, son revenu etc. Exemples le ML : Recommandations sur Netflix Publicités diffusées sur vos pages Internet.

• Détection de la fraude et du blanchiment de capitaux: identifier des comportements suspects
• Le marketing utilise le ML pour créer une expérience client de plus en plus personnalisée,
• Google a développé un algorithme de ML pour identifier les tumeurs cancéreuses

VS

Les cas d'usage de l'Intelligence Artificielle?

Cas d'usage du N.L.P.

Traduction: La traduction est un domaine à part entier du NLP, il fait intervenir de la compréhension (NLU) afin de comprendre le sens d’un texte dans sa langue original, et le génération de texte (NLG) afin de retranscrire celui-ci dans la langue cible. Les enceintes connectées: Le domaine des enceintes connectées est en plein essor. Une des raisons principale est la facilité de contrôle de celles-ci (par la voix). Cela permet donc, d’interagir avec l’enceinte en faisant la vaisselle ou sans bouger de son canapé par exemple. Cela est possible entre autre grâce au NLP. En effet, quand vous parlez à votre enceinte, votre voix sera transformée en texte, grâce à des technologies de speech to text puis interprété par des algorithmes de NLP afin de donner l’ordre correct à l’enceinte.

Les cas d'usage de l'Intelligence Artificielle?

Cas d'usage du N.L.P.

Le référencement de site web:Récemment, Google a fait parlé de lui en mettant en place une modification majeur de leur moteur de recherche : BERT. C’est un algorithme de NLP permettant de mieux comprendre les requêtes de l’utilisateur en comprenant le sens « profond » de la recherche et ne pas seulement se limiter à des mots clés. Cela change donc en conséquence les résultats des recherches. BERT est un algorithme open-source permettant de « contextualiser » plus efficacement les mots d’un texte et donc de mieux comprendre celui-ci. Il fait parti des dernières avancées en NLP et est très efficace.

Cas pratique 1

Atelier d'utilisation de l'I.A.

Fabriquer une offre de services en anglais

Faites rédiger une offre de conseil en anglais pour la digitalisation d'une crêperie à Londres.

+info

Activités:

Obtenez la rédaction d'une offre d'une longueur comprise entre 800 et 1000 mots máximum

Obtenez un plan d'action qui comprenne:

• La création d'une web
• La création d'un système d'évaluation clients
• La mise en place d'un système de fidélisation.

Cas pratique 2

Atelier d'utilisation de l'I.A.

Créèr des graphismes

Utiliser l'A.I. pour concevoir affiches et décoration pour le restaurant

+info

Activités:

Concevoir différents graphismes à partir d'une charte graphique.

Allons plus loin....

Les limites de l'I.A. ?

Ces travaux et avancées nous obligent à réfléchir et discriminer sur:

• Intelligence et conscience
• Intelligence et émotions
• La créativité
• L¡apprentissage
• La responsabilité
• La mise en réseau des I.A.

Qu'est le hype cycle?

Qu'est le hype cycle?

Lancement d'innovation : une percée technologique potentielle donne le coup d'envoi. Les premières histoires de preuve de concept et l'intérêt des médias déclenchent une publicité importante. Souvent, aucun produit utilisable n'existe et la viabilité commerciale n'est pas prouvée. Sommet des attentes surdimensionnées: la publicité précoce produit un certain nombre d'histoires de réussite - souvent accompagnées de dizaines d'échecs. Certaines entreprises prennent des mesures ; beaucoup ne le font pas. Creux des désillusions : l'intérêt diminue à mesure que les expériences et les mises en œuvre échouent. Les producteurs de la technologie tremblent ou échouent. Les investissements ne se poursuivent que si les fournisseurs qui résistent améliorent leurs produits à la satisfaction des premiers utilisateurs. Pente de consolidation : de plus en plus d'exemples de la façon dont la technologie peut bénéficier à l'entreprise commencent à se cristalliser et à être mieux compris. Les produits de deuxième et troisième génération proviennent de fournisseurs de technologie. Davantage d'entreprises financent des projets pilotes ; les entreprises conservatrices restent prudentes. Plateau de productivité : l'adoption par le grand public commence à décoller. Les critères d'évaluation de la viabilité des prestataires sont plus clairement définis. La large applicabilité et la pertinence de la technologie sur le marché portent clairement leurs fruits

Analyse du nombre de brevets dèposès liés à l'I.A.

La vision, fonctionnalité phare de l'IA appliquée

La reconnaissance faciale s'impose dans la vision

Le rôle des réseaux dans la transformation numérique

L'internet des objets

Nouveaux modèles d'affaire

L'Internet des Objets au quotidien

Les objets connectés préférés des français

Les systèmes de sécurité

L’éclairage connecté

l’alarme sans fil, la caméra de surveillance connectée, à la sirène ou le détecteur d’intrusion

allumer et éteindre la lumière à distance

L'enceinte connectée

La sonnette intelligente

Alexa, Google Assistant, Cortana…

Repérer les allées et venues, donner des instructions aux livreurs...

Les motorisations d'ouverture

La montre connectée

Piloter la domotique, la performance sportive...

pilotage à distance via smartphone ou tablette

Les téléviseurs connectés

Les lunettes connectées

Entre ordinateur et TV

Alerte, géolocalisation, réalité augmentée...

10

Le thermostat connecté

Les bracelets connectés

Alerte anti-chute, suivi des délinquants...

Confort, performances énergétiques et économies

L'IoT dans l'agriculture

L'IoT comme facilitateur de l'I.A.

Selon les résultats d'uner étude du cabinet Alpha Broen réalisée auprès de plus de 1 600 agriculteurs aux États-Unis, pas moins de 250 000 agriculteurs utiliseraient aujourd’hui l’IoT. Et près de 125 000 envisagent d’investir dans des solutions IoT spécifiques à leur secteur.

• Surveillance des conditions méteo
• Agriculture de précision
• Drônes agricoles
• Automatisation des serres

L'IoT au service de l'industrie 4.0

Automatisation et surveillance des processus de fabrication

Des capteurs fournissent des données sur l'état de la production en direct.

Maintenance & maintenance prédictive

Analyse constante des données relatives au fonctionnement des machines (nombre d’heures, de tours, températures, vibrations, etc.)

Gestion des ressources et des stocks

Lancer les alertes de rupture de stock et lancer les procédures d’approvisionnement de manière autonome

Création et gestion de jumeaux numériques

Afin de de comprendre et de prévoir le comportement de son homologue dans le monde réel,

Device de journalisation électronique (ELD)

Dans le transport routier, l'IoT permet de remplacer le journal que les chauffeurs devaient remplir quotidiennement.

Identification par fréquence radio (RFID)

Les balises RFID permettent de suivre facilement et de surveiller les choses auxquelles elles sont attachées

L'IoT au service de l'industrie 4.0

L'Edge computing

Introducción

Il s'agit d'un équipement HW + SW situé en périphérie du réseau de l'entreprise.

L'edge computing permet d'optimiser les processus en traitant les données en périphérie, c’est à dire proche du capteur.

• Permet de minimiser les besoins en bande passante et d’augmenter la rapidité des traitements.

• Seule certaines données sont transmises vers les centres de données ou le cloud

• …les machines parlent aux machines…

L'importance des réseaux

L'IoT est rendue possible par la 5G

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Les caractéristiques de la 5G

• Source:

Fin de la séance

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Sadi Bezit