Machine Learning et Intelligence Artificielle à Tours – Meetup #1

Meetup Machine Learning et Intelligence Artificielle à Tours

Le 24 avril dernier, j’ai assisté à Tours au premier meetup consacré à l’Intelligence Artificielle et au Machine Learning sur le thème « Découvrir le Machine Learning et les ressources pour se former » animé par Jacqueline FORIEN, ingénieur UTC en Génie Informatique et diplômée d’University College London en Machine Learning.

Au programme de ce meetup

  • Présentation de la recherche en Intelligence Artificielle à l’université de Tours par M. Hubert Cardot, directeur de l’école doctorale MIPTIS ;
  • Présentation du Machine Learning et de quelques ressources pour se former par Jacqueline Forien ;
  • Interview de Laurent Cetinsoy, formateur référent de la nouvelle école IA Microsoft France ;
  • Interview de Franck Bardol, créateur avec Igor Carron, du Paris Machine Learning Applications Meetup (7000 membres).

Notes : Machine Learning et IA

Je profite de ce billet pour partager une restitution et quelques compléments basés sur mes notes.

Définition de l’Intelligence Artificielle

Pour Yann LeCun : « On pourrait dire que l’intelligence artificielle (IA) est un ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux. »

Définition du Machine Learning

Toujours pour Yann LeCun : L’apprentissage automatique (en anglais machine learning, littéralement  « l’apprentissage machine ») ou apprentissage statistique, champ d’étude de l’intelligence artificielle, concerne la conception, l’analyse, le développement et l’implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d’évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques par des moyens algorithmiques plus classiques.

Différents types d’apprentissage

  • L’apprentissage supervisé
  • La prédiction
  • L’apprentissage non supervisé
  • L’apprentissage par renforcement
  • L’apprentissage par transfert
  • Apprentissage profond et réseaux neuronaux

Bibliothèques dédiées au Machine Learning

  • Scikit-learn : Machine Learning in Python
  • Keras : The Python Deep Learning library

L’importance des données

Le point de départ de toute stratégie en intelligence artificielle tient ainsi en la constitution de large corpus de données.

  • Mise à disposition de data :
    en 2017, l’Union Européenne a financé une étude qui établissait que 90% des entreprises interrogées affirmaient ne pas partager leurs données avec d’autres entreprises. Et ce même à l’intérieur de leur propre organisation. Ces silos organisationnels constituent un frein au développement du big data.
  • L‘intelligence artificielle dans le contexte du RGPD :
    l’Union européenne défini avec ce règlement l’encadrement juridique de la collecte, la conservation, le traitement et la sécurisation des données personnelles collectées auprès de ses résidents. Le domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning doit tenir compte de ces aspects juridiques dans le traitement l’usage des données à caractère privé.

Se former au Machine Learning et à l’IA

  • Les MOOC : Massive Open Online Course ;
  • Les meetups, les hackathons, les communautés ;

La mission Villani pour l’Intelligence Artificielle

Une chance exceptionnelle pour la France et l’intelligence artificielle !

Rapport Villani : « Donner un sens à l’Intelligence Artificielle pour une stratégie nationale et européenne »

Prochain rendez-vous

Le prochain meetup sur le Machine Learning et l’intelligence Artificielle est programmé pour le 23 mai 2018 de 18h30 à 21h sur le site de Mame (49 rue du Boulevard Preuilly à Tours).

Au programme, la retransmission sur Tours et Blois de la présentation de Juergen Schmidhuber qui compte beaucoup pour toute la communauté de l’Intelligence Artificielle. Cette intervention sera suivie d’une session de questions/réponses avec Juergen.

Voici le descriptif de sa présentation qui s’effectuera en anglais :

  • Juergen Schmidhuber, Deep Recurrent Neural Models (LSTM) ;
  • Deep Recurrent Neural Models, Its origine, its present day impact and uses and, its future ;
  • This talk would be followed by 20-30 minutes of questions and discussion with the audience.

Sur le site personnel de Juergen Schmidhuber vous retrouverez une compilation exceptionnelle de ressources en intelligence artificielle.

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