Ce blog a pour objectif principal d'augmenter la culture informatique
de mes élèves. Il a aussi pour ambition de refléter l'actualité technologique dans ce domaine.
Serions-nous entrés dans un nouvel âge de l’IA, chemin tortueux et certainement plus rocambolesque que la voie toute tracée de la Singularité technologique, que nous annonçaient les prophètes de la Silicon Valley ?
Parler de sentience artificielle (SA) plutôt que d’intelligence artificielle (IA) représente-t-elle une vraie inflexion, un progrès ou bien une illusion ?
Elle se nomme GPT-3. Une intelligence artificielle est parvenue à écrire un article scientifique... sur elle-même ! L'auteur des instructions a ensuite tenté de le faire publier, non sans soulever des questions. Doit-on s'attendre à voir apparaître de plus en plus d'IA dans les auteurs d'études scientifiques ?
DeepMind vient de présenter sa nouvelle intelligence artificielle Gato. Plutôt que d'être spécialisée dans une tâche précise, elle est au contraire capable d'effectuer plus de 600 tâches, et peut même battre des experts.
Ce guide fournit des définitions courtes et simples pour permettre à tous de comprendre ce qu'est l'IA, son fonctionnement et la façon dont elle change le monde qui nous entoure.
De plus en plus efficaces pour identifier le contenu des images, les algorithmes étaient jusqu’ici incapables d’en évaluer l’esthétique ou la charge émotionnelle. Un défi auquel l’intelligence artificielle commence à s’attaquer.
Saisir une phrase et voir apparaitre à l'écran au fur et à mesure des images photoréalistes l'illustrant, c'est la prouesse que parvient à réaliser une Intelligence artificielle mise au point par Nvidia. Baptisée GauGAN 2, il s'agit d'une version évoluée de cette IA, puisque GauGAN avait déjà été présenté en 2019. À l'époque, l'IA savait déjà transformer des croquis en images photoréalistes.
Dans un célèbre article sur la « fin de la théorie » publié en 2008, Chris Anderson suggérait de manière provocatrice qu'à l'époque de la collecte massive de données, la méthode scientifique, et, en particulier, l'activité de théorisation qu'elle implique, serait devenue obsolète face aux puissances de calcul des algorithmes. Et pourtant, si ce sont évidemment les mathématiques, et en particulier la logique, l'informatique et l'algorithmique, qui ont permis le développement des systèmes d'intelligence artificielle, force est de constater qu'en dépit de leurs performances toujours plus impressionnantes, il est bien une activité que lesdites « intelligences artificielles » ne parviennent pas à simuler : l'invention d'une théorie mathématique reste pour elles quelque chose de tout à fait étranger.
Mon IA est meilleure que la tienne ! Sérieusement, comment fait-on pour vérifier ? On organise des tournois multi-jeux entre elles. Le dernier a vu une victoire, on va dire écrasante, époustouflante, d’une équipe française. Pourquoi, bouder sa joie ? La recherche française a réalisée là une brillante démonstration. Et au-delà de la simple victoire, c’est un coup de projecteur sur la thèse de Quentin Cohen-Solal et son travail avec Tristan Cazenave.
Le système d’intelligence artificielle (IA) de Facebook avait franchi un cap : leurs logiciels étaient capables de communiquer entre eux, et même de négocier. Les IA avaient parfaitement répondu au programme jusqu’au moment où les phrases formulées ont cessé d’avoir le moindre sens… Les ingénieurs auraient-ils échoué ? Non, l’IA les a tout simplement surpassés. Les chercheurs du laboratoire de recherche sur l’intelligence artificielle de Facebook se sont rendus compte que leurs machines communiquaient bien entre elles, mais ne parlaient plus anglais.
L’IA ou intelligence artificielle est une technologie qui simule l’intelligence humaine grâce à des systèmes informatiques et des machines. Ce concept d’objet inerte existait depuis l’Antiquité. Néanmoins, l’engouement pour l’IA n’a véritablement commencé que vers la première moitié du Xxe siècle. Aujourd’hui, les percées se poursuivent et l’IA devient de plus en plus tangible.
Nous sommes de plus en plus confrontés à des décisions prises par des algorithmes d'intelligence artificielle. Mais ces décisions prises par des machines sont souvent obscures et peuvent entraîner une certaine méfiance de l'utilisateur. Une piste envisagée pour augmenter la confiance est l'explicabilité des systèmes d’intelligence artificielle. Cette solution est apparemment séduisante, mais est-elle suffisante pour nous rassurer? Pas si simple...
En mathématiques, une conjecture est un résultat qui semble vrai, mais pour lequel aucune démonstration n’a été trouvée : c’est ce qui la diffère du théorème ou de la propriété qui peut être prouvé dans tous les cas où elle est applicable. Un postdoctorant de l’Université de Tel-Aviv, spécialisé dans le machine learning (ML) et les mathématiques, a développé un modèle ML capable de chercher des contre-exemples pouvant réfuter des conjectures avec l’aide de son équipe de chercheurs. Le système a déjà contredit cinq conjectures dans le domaine de l’analyse combinatoire et de la théorie des graphes.