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FT transformation num - séance 5

julie stoquert

Created on November 3, 2024

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Transcript

Transformation numérique

Séance 5 - 07/11/2024

Let's go!

Séance 5 : Le big Data et l'intelligence artificielle

et's go!

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Sommaire

1. Le big data
2. Le monde de l'IA
3. Le monde du futur

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#VRAI/FAUX

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#VRAI/FAUX

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#VRAI/FAUX

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1/ Le Big Data

et's go!

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#Question

Lister les mots clés associés au BIG data

data centerapplication IA GAFAM Données personnelles Cookies /Publicité Informatique Clound computing profit réseau stockage mémoire Iot Algorithmes

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Définition

Nous produisons plusieurs trillions d’octets de données par jour !

Le Big Data = méga données = données massives - Enjeux du stockage, de l'analyse, du partage - désigne de vastes ensembles de données, souvent complexes, qui ne peuvent pas être traités efficacement avec des outils de gestion de bases de données traditionnels.

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Définition

Avant 2000

Après 2000

Arthur Fremont Rider, inventeur américain voyant la rapidité avec laquelle se développaient les librairies universitaires américaines, publie en 1944, dans le livre The Scholar and the Future of the Research Library, qu’en 2040, il sera nécessaire d’avoir des étagères d’une longueur de plus de 9,6 kilomètres pour contenir les 200 millions de volumes publiés.

- croissance exponentielle des données, ont souligné la nécessité de mettre en place des outils de traitement de données. - Ancètre des données = les bibliothèques

- explosition des données avec l'arrivée d'Internet - Après 2010, le volume des données générées explose avec l’arrivée de l’Internet des objets (IoT) + l’accessibilité des appareils mobiles + réseaux sociaux (Facebook, Instagram, Snapchat, etc.)

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Les caractéristiques

Les big 5

Volume

Véracité

Vélocité

Valeur

Variété

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Big Data Données, Données, Donnez-moi

#Analyse vidéo

Quels messages principales retenez-vous ?

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Les différents types de données

> données structurées : données fixes, formats finis . > données non structurées : données dont le format ou la structure sont inconnus => données hétérogènes contenant une combinaison de fichiers textuels, d’images et de vidéo. > données semi-structurées : mélange de données structurées + non structurées. Il peut s’agir par exemple de données structurées en termes de format, mais n’étant pas clairement définies au sein d’une base de données.

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Les différents types d'analyse (exemple)

> Analyse comparative : comparer les données sur la performances de ses produits et services auprès des clients, des concurrents. > Analyse marketing : analyser les données permettant de faire la promotion de nouveaux produits et services de manière mieux informée et innovante. > Analyse des réseaux sociaux : permet de mettre en lumière la réputation d’une entreprise à partir de ce que les internautes en disent sur les réseaux. Il devient alors possible d’identifier de nouvelles audiences cibles pour les campagnes de marketing.

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Les langages numériques

L' intelligence artificielle dépend du Big Data = complémentarité

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Les langages numériques

L' intelligence artificielle dépend du Big Data = complémentarité

> Machine learning = apprentissage automatique (statistique/mathématiques /données de sorties) - méthode : nettoyer et organiser les bases de données - 1959 : Arthur Samuel le « champ d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés à apprendre ». > Deep learning = sous catégorie du Machine Learning + précis - méthode d’apprentissage automatique qui s’inspire du fonctionnement du système nerveux des êtres vivants. - réseau de neurone > calcul simple mais dans une quantité énorme qui peuvent traiter des problèmes complexes +++

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Les langages numériques : les différences

Deep learning à moins besoin de l'intervention humaine

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Analyse des données, Big Data, comment ça marche ?

#Analyse vidéo

Quels messages principales, retenez-vous ?

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Chiffres clés

73% des données ne sont pas utilisées à des fins d'analyse.(Forester)

94% des entreprises déclarent que les données sont essentielles à la croissance des entreprises (MicroStratégie)

Le plus gros problème avec l'accès aux données est les contraintes budgétaires informatiques (Capgémini)

97 % des organisations investissent désormais dans l'IA et le big data (New vantage Partners)

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2/ Le monde de l'intelligence artificielle

et's go!

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Le monde de l'intelligence artificielle

> L’intelligence artificielle imite l’intelligence humaine à l’aide d’un programme informatique. En d’autres termes, il s’agit d’un domaine technologique dans lequel les chercheurs développent des solutions permettant aux ordinateurs de résoudre un problème à la manière d’un humain.

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Le monde de l'intelligence artificielle

> 1940 : Alan Turing, Mathématicien. Il est souvent considéré comme le père de l’intelligence artificielle grâce à sa machine de Turing, qui est un modèle théorique de calcul. Cependant, à l’époque, l’idée de machines pensantes était souvent accueillie avec peur. Les gens craignaient que ces machines ne prennent le contrôle, posant un danger mortel. Turing, cependant, était convaincu que les machines pourraient être programmées pour reproduire l’intelligence humaine.

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Le monde de l'intelligence artificielle

> 1950 et 1960 : l’intelligence artificielle a connu un développement rapide. Les chercheurs ont commencé à créer des programmes capables de résoudre des problèmes et de jouer à des jeux tels que les échecs. > 1997 : l’ordinateur Deep Blue d’IBM a battu le champion du monde d’échecs Garry Kasparov. C’était un succès monumental qui a prouvé que les machines pouvaient battre les humains dans des tâches complexes.

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Le monde de l'intelligence artificielle

Big Data et Intelligence artficielle : quelles différences ?

Big Data = une entrée brute des données avec traitemementIA = interprétations de données de façon intelligente > Big Data consiste à traiter des données pour en extraire des informations significatives. Cela inclut, par exemple, l’étiquetage des données ou l’identification des relations entre les modèles.

> IA ne se contente pas d’extraire des informations. Elle les interprète pour ensuite agir en conséquence. Le Big Data vise à obtenir des informations et l’IA prend des décisions.

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#Question

Questions : Qu’est-ce que l’IA Faible ? Forte ? Trouver des exemples concrets de votre vie quotidienne

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Les différents types d'Intelligence Artificielle

IA étroite (faible)= spécialisé sur une tâche ou un ensemble de tâche

Assistants vocaux : Siri, Alexa et Google Assistant aident les utilisateurs à effectuer des tâches en utilisant la commande vocale. Systèmes de recommandation : Les services de streaming comme Netflix et Spotify utilisent l’IA faible pour recommander des films, des séries et de la musique en fonction des préférences des utilisateurs. Reconnaissance d’image : Les applications de reconnaissance faciale comme Face ID sur les iPhones utilisent l’IA faible pour identifier et authentifier les utilisateurs. Filtres de spam : Les filtres de spam dans les services de messagerie électronique comme Gmail utilisent l’IA faible pour identifier et filtrer les courriels indésirables. Systèmes de navigation : Les GPS et les applications de navigation comme Google Maps utilisent l’IA faible pour optimiser les itinéraires

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Les différents types d'Intelligence Artificielle

IA forte (profonde)= raisonnement humain

Reconnaissance d’images et de vidéos: détection d’objets, la reconnaissance faciale et l’analyse de vidéos. Par exemple, Facebook utilise l’IA profonde pour la reconnaissance faciale dans les photos. Traduction automatique : Google Translate utilisent l’IA profonde pour traduire du texte entre différentes langues en temps réel. Reconnaissance vocale et synthèse vocale : Siri, Alexa, et Google Assistant utilisent l’IA profonde pour comprendre les commandes vocales et générer des réponses vocales. Véhicules autonomes : Les voitures autonomes utilisent l’IA profonde pour interpréter les données des capteurs et prendre des décisions de conduite en temps réel. Génération de texte : GPT-3 d’OpenAI, utilisent l’IA profonde pour générer du texte qui ressemble à celui écrit par des humains.

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L'IA et les véhicules autonomes

#Exemple vidéo

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L'IA et la santé Une opération à l'aide d'un robot controlé par un chirurgien

#Exemple vidéo

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#Brainstorming

Super l'intelligence artificielle = dépasser l'intelligence humaine

Imaginer l'évolution de la super l'intelligence artificielle dans les 50 prochaines années (2070) et proposer une vision de la super intelligence artificielle. Comment elle sera implantée dans notre quotidien ? Quels seront ses impacts sur notre société ? Quels impacts (positifs et négatifs) potentiesl sur : - l'économie l'environnement - la santé - l'éducation - ....

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The Word (et l'IA) en 2070

#Analyse vidéo Quels messages principaux retenez-vous ?

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Les différents types d'Intelligence Artificielle

= "L'intelligence artificielle et le contraire de la bétise humaine" Woody Allen

IA super intelligente

Résolution de problèmes mondiaux : Une IA super-intelligente pourrait être capable de résoudre des problèmes mondiaux complexes tels que le changement climatique, en analysant d’énormes ensembles de données et en proposant des solutions innovantes qui dépassent la capacité de réflexion humaine. Médecine personnalisée : L’IA super-intelligente pourrait révolutionner la médecine en créant des traitements personnalisés pour chaque individu, en analysant leur génome, leur historique médical et d’autres données, et en prédisant comment ils réagiront à différents traitements. Économie et gouvernance : Elle pourrait optimiser les systèmes économiques, créer des modèles de gouvernance efficaces, et aider à prendre des décisions politiques basées sur des analyses approfondies des conséquences à long terme.

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3/ Le monde du futur

et's go!

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L'Intelligence Artificielle du futur

IA neuromorphique

L’IA Neuromorphique : Inspirée par le fonctionnement du cerveau humain, cette technologie vise à reproduire des réseaux neuronaux pour des calculs plus efficaces et plus proches du traitement cognitif humain.

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L'informatique Neuromorphique

#Analyse vidéo Quels messages principaux retenez-vous ?

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L'Intelligence Artificielle du futur

Informatique Quantique

Informatique quantique : Promet des capacités de calcul sans précédent, ce qui pourrait rendre possible la résolution de problèmes trop complexes pour les ordinateurs actuels, comme le décryptage rapide de données.

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L'ordinateur quantique

#Analyse vidéo Quels messages principaux retenez-vous ?

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#Pratique

Question de réflexion : Vous venez faire de la sensibilisation dans les lycées en tant que bénévoles dans une OMG qui fait de la prévention sur les évolutions numérique. À travers un pitch de 10 min, expliquer en quoi l'intelligence artificielle se distingue de la pensée humaine. Votre réponse doit aborder les aspects suivants : - Les éventuels avantages et dangers d'un rapprochement entre intelligence humaine et intelligence artificielle. - Les impacts potentiels de l’IA sur notre perception de ce qui est "humain". Consignes : - Argumentez votre propos en utilisant des exemples concrets (situations de la vie quotidienne, notamment dans le cadre de l’éducation, de l’apprentissage ). - Votre développement doit être structuré et adaptés à votre cible.

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Minutes Mémo'

The end

Merci pour votre attention

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