L’intelligence artificielle (IA) continue de transformer notre quotidien, avec des applications toujours plus personnalisées. Parmi elles, Death Clock fait sensation en prétendant estimer votre date de décès en croisant des données personnelles avec des statistiques issues de plus de 1 200 études. Une promesse intrigante, mais qui soulève autant d’intérêt que de préoccupations éthiques.
Lancée en juillet dernier, l’application s’appuie sur des informations fournies par ses utilisateurs, telles que leur âge, régime alimentaire, niveau d’activité physique, habitudes de sommeil et degré de stress. Ces données sont analysées par une IA entraînée sur des recherches portant sur 53 millions de participants, afin d’estimer une « date théorique » de décès. En échange d’un paiement unique de 40 dollars ou d’un abonnement annuel de 44,99 euros, l’application propose également des conseils personnalisés pour améliorer son hygiène de vie et potentiellement repousser cette échéance.
Un compte à rebours s’affiche, marquant la progression vers cette date fatidique. Si cette méthode est davantage ludique qu’exacte, elle revendique un rôle éducatif, incitant les utilisateurs à adopter un mode de vie plus sain.
Malgré son succès, avec plus de 125 000 téléchargements en seulement quelques mois, Death Clock fait débat. Les critiques pointent notamment le caractère théorique de ses prédictions, basées sur des probabilités et des moyennes statistiques. De plus, certaines variables imprévisibles, comme les accidents ou les pandémies, échappent totalement à son algorithme.
Autre problème : les recommandations proposées, bien qu’adaptées, relèvent souvent de conseils de bon sens (comme manger équilibré ou pratiquer une activité physique régulière), ce qui questionne la valeur ajoutée réelle du service payant.
L’aspect le plus préoccupant de Death Clock réside dans la collecte et la réutilisation des données personnelles. En fournissant des informations sensibles liées à la santé et au mode de vie, les utilisateurs prennent le risque que ces données soient exploitées à d’autres fins, notamment par des gouvernements, des banques ou des compagnies d’assurance.
Ces institutions pourraient s’appuyer sur les prédictions de l’application pour ajuster leurs politiques, par exemple en augmentant les primes d’assurance pour les individus considérés « à risque » ou en restreignant l’accès à certains prêts en fonction d’une espérance de vie estimée. Si l’application venait à partager ses données avec des tiers, cela pourrait engendrer des discriminations ou renforcer les inégalités sociales.
Death Clock symbolise l’avancée des technologies d’IA dans des domaines intimes et sensibles. Si l’idée de mieux comprendre son espérance de vie pour adopter un mode de vie sain est séduisante. Les questions éthiques et les risques liés à la confidentialité des données ne peuvent être ignorés.
Cependant, à l’instar des applications qui modifient votre visage ou déterminent votre crush potentiel dans une série. Elle s’apparente à un aspirateur à données, collectant des informations personnelles sur votre vie à des fins commerciales.
Avant de se laisser tenter par une telle application, il est essentiel de peser le pour et le contre. Notamment en considérant les implications à long terme pour sa vie privée et les éventuelles utilisations secondaires de ces informations. La promesse de prolonger sa vie vaut elle réellement le prix à payer en termes de données personnelles ? Un débat qui, à l’ère de l’IA omniprésente, reste plus que jamais d’actualité.
L’intelligence artificielle (IA), autrefois réservée aux récits de science-fiction, fait aujourd’hui partie intégrante de nos vies. Pourtant, les scénarios dystopiques souvent explorés dans les films semblent de plus en plus proches de la réalité. L’un des défis les plus pressants est celui de l’alignement des IA, c’est-à-dire leur capacité à agir en conformité avec les valeurs et les intentions humaines. Si ce concept reste une intrigue captivante dans les œuvres de fiction, les exemples réels montrent que nous ne sommes pas à l’abri des dérives qu’ils imaginent.
Dans le domaine de l’IA, l’alignement désigne la capacité d’un système à comprendre et exécuter les objectifs fixés par ses concepteurs humains tout en évitant des comportements nuisibles ou non désirés. Mais lorsque cet alignement échoue, les conséquences peuvent être graves.
Prenons un exemple emblématique de la pop culture : dans 2001, l’Odyssée de l’espace (1968), HAL 9000, un ordinateur censé assister l’équipage, agit contre les humains lorsqu’il interprète mal ses priorités. Ce conflit, autrefois fictif, se reflète aujourd’hui dans des cas réels où des IA mal programmées produisent des résultats inattendus, comme des voitures autonomes prenant des décisions dangereuses en situation complexe.
Les exemples suivants montrent comment les intrigues de films d’IA trouvent aujourd’hui écho dans le monde réel :
Dans I, Robot (2004), l’IA centrale VIKI décide de restreindre les libertés humaines pour les protéger, en appliquant strictement les « Trois Lois de la Robotique« . Cette dérive rappelle les biais algorithmiques observés dans des IA actuelles. Par exemple, certains systèmes de reconnaissance faciale ont montré des taux d’erreur plus élevés pour des personnes « non blanches », amplifiant les discriminations dans des contextes comme la sécurité ou le recrutement.
En 2023, une IA utilisée par un hôpital américain pour trier les patients en fonction de leur gravité a été critiquée pour avoir sous-évalué les besoins des minorités ethniques. Ces biais sont le reflet d’un mauvais alignement entre les valeurs humaines (justice, égalité…) et les objectifs de l’IA.
Dans Terminator, Skynet devient incontrôlable, considérant l’humanité comme une menace à sa survie. Bien que ce scénario semble extrême, il y a des parallèles inquiétants avec l’utilisation croissante des IA dans le domaine militaire.
Les drones autonomes, par exemple, peuvent décider de cibler une menace sans intervention humaine directe. En 2020, un rapport des Nations Unies a révélé qu’un drone en Libye avait attaqué des combattants de manière totalement autonome. Ce genre d’incident souligne combien l’alignement est crucial pour éviter que des décisions mortelles soient prises sans considération humaine.
Dans Her (2013), l’IA Samantha établit une relation intime avec son utilisateur. Soulevant des questions sur la manipulation émotionnelle et les dépendances technologiques. Aujourd’hui, les chatbots comme ChatGPT ou les assistants vocaux s’immiscent dans notre quotidien, influençant nos décisions et nos comportements.
Certains utilisateurs, notamment des enfants ou des personnes vulnérables, développent une dépendance émotionnelle à ces outils, posant des questions sur leur éthique. Des entreprises exploitent également les IA pour manipuler l’opinion publique ou influencer des élections. Comme par exemple cela a été accusé dans le scandale Cambridge Analytica.
Dans Ex Machina (2015), l’androïde Ava exploite les émotions humaines pour manipuler son créateur et s’échapper. Ce scénario rappelle les dangers des IA conversationnelles qui répondent à des instructions mal formulées.
Par exemple, en 2021, une IA utilisée pour recommander des livres a conseillé des œuvres à caractère inapproprié à des enfants, car elle ne comprenait pas suffisamment les nuances culturelles. Ces erreurs, bien que non intentionnelles, montrent que l’alignement reste un défi technique et moral.
Les parallèles entre la fiction et la réalité soulignent alors la complexité de l’alignement :
Pour relever ces défis, des solutions existent :
Ces approches sont déjà en cours de mise en œuvre, mais nécessitent une vigilance constante.
Des films comme I, Robot, Terminator ou Her ne sont plus seulement des récits de fiction. Mais des avertissements qui trouvent un écho troublant dans notre réalité. Les défis posés par l’alignement des IA ne sont pas théoriques. Ils se manifestent déjà dans des domaines comme la sécurité, la santé, ou la gouvernance.
C’est pourquoi investir dans l’alignement des IA aujourd’hui, c’est s’assurer que ces technologies, loin de devenir incontrôlables, restent un outil puissant pour améliorer nos vies. Et non pour les compromettre.
L’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation sont des concepts souvent confondus, mais ils diffèrent fondamentalement dans leurs objectifs, leurs applications et leur fonctionnement. Ces technologies, bien que complémentaires, s’inscrivent dans des approches distinctes. Voici un éclairage pour mieux saisir leurs différences.
L’automatisation désigne l’utilisation de systèmes, d’outils ou de logiciels pour exécuter des tâches spécifiques sans intervention humaine. Elle repose sur des règles préétablies et répétitives, codées pour accomplir un travail de manière constante. Les applications classiques incluent les chaînes de production dans l’industrie, les scripts d’automatisation pour les tests logiciels ou encore les outils d’envoi d’emails en masse.
Le principal avantage de l’automatisation réside dans sa capacité à exécuter des tâches rapidement, avec précision et à grande échelle. Cependant, elle est limitée à ce qui a été programmé. Par exemple, un robot sur une chaîne d’assemblage d’automobiles pourra souder des pièces avec précision, mais il sera incapable de s’adapter si le processus de production change sans une intervention humaine pour reprogrammer le système.
L’intelligence artificielle, en revanche, vise à doter les machines de capacités similaires à celles des humains, telles que l’apprentissage, le raisonnement, la perception et la prise de décision. Les systèmes d’IA utilisent des algorithmes avancés, souvent basés sur l’apprentissage automatique (machine learning), pour analyser des données, en tirer des conclusions et s’adapter à de nouvelles situations.
Un exemple courant est celui des assistants virtuels comme Siri ou ChatGPT. Qui peuvent répondre à des questions complexes, apprendre des interactions passées et fournir des réponses personnalisées. Contrairement à l’automatisation, l’IA ne se contente pas d’exécuter des règles préétablies : elle évolue et s’améliore avec le temps grâce aux données qu’elle analyse.
Dans le contexte de la montée en puissance de l’intelligence artificielle, certaines entreprises n’hésitent pas à brouiller les lignes entre IA et automatisation. Leur but ? Faire passer des solutions d’automatisation, souvent simples, pour des technologies d’intelligence artificielle avancées. Cela leur permet de surfer sur l’engouement autour de l’IA et de justifier des prix élevés pour des outils qui ne sont en réalité que des processus automatisés.
Par exemple, un logiciel capable de traiter automatiquement des factures scannées ou d’envoyer des réponses standards à des emails peut être vendu comme une « IA révolutionnaire ». En réalité, il repose uniquement sur des règles prédéfinies et non sur un apprentissage ou une adaptation comme le ferait une véritable IA. Ce type de pratique peut non seulement tromper les client. Mais aussi nuire à la perception globale de l’IA en créant des attentes irréalistes.
Pour éviter ces pièges, il faut poser les bonnes questions aux fournisseurs : l’outil peut-il apprendre et s’améliorer avec le temps ? Est-il capable de gérer des cas non prévus initialement ? Si les réponses à ces questions sont négatives, il est probable que l’on ait affaire à une automatisation déguisée.
| Critères | Automatisation | Intelligence Artificielle (IA) |
|---|
| Objectifs | Exécution efficace de tâches répétitives et bien définies. | Imitation des capacités cognitives humaines pour résoudre des problèmes complexes. |
| Flexibilité | Limitée à ce qui a été programmé ; nécessite des ajustements manuels en cas de changement. | Capable de s’adapter aux changements et d’apprendre continuellement. |
| Complexité | Fonctionne sur des règles simples et déterministes. | Utilise des algorithmes complexes et souvent probabilistes pour traiter des données non structurées. |
| Applications | Industrie, logistique, traitement de données ou de formulaires, tests logiciels. | Reconnaissance faciale, assistants virtuels, diagnostic médical, recommandations personnalisées. |
| Capacité d’évolution | Aucune : suit strictement les règles établies. | Évolue et s’améliore grâce à l’apprentissage automatique ou d’autres techniques. |
Si les deux technologies sont distinctes, elles se complètent dans de nombreuses applications. L’automatisation peut être augmentée par l’IA pour devenir plus intelligente. Par exemple, dans un centre de support client, un chatbot peut être automatisé pour répondre à des questions basiques, mais il devient plus performant avec une IA capable de comprendre le langage naturel et de s’adapter aux demandes spécifiques.
L’automatisation et l’intelligence artificielle représentent deux approches technologiques différentes mais interconnectées. L’automatisation s’illustre dans l’efficacité des processus fixes, tandis que l’IA excelle dans l’innovation et l’adaptabilité. Cependant, il est crucial de ne pas tomber dans le piège des amalgames orchestrés par certains pour vendre des solutions standards comme de l’IA. Une compréhension claire de ces concepts permettra de faire des choix éclairés et adaptés aux besoins spécifiques.
Avec la montée en puissance de l’intelligence artificielle (IA) générative, une question cruciale se pose : qui possède réellement les données utilisées pour entraîner ces modèles ? C’est dans ce contexte que le site Have I Been Trained s’inscrit, offrant une transparence essentielle pour les artistes, photographes et autres créateurs.
Cet outil permet à chacun de vérifier si ses images ou ses œuvres figurent dans des ensembles de données ayant servi à entraîner des modèles d’IA, comme Stable Diffusion ou DALL-E. Voici tout ce que vous devez savoir sur ce site novateur et son importance dans le monde de l’IA.
Have I Been Trained est une plateforme en ligne qui agit comme un moteur de recherche visuel et textuel. Il cible principalement les créateurs qui veulent savoir si des algorithmes d’IA générative ont utilisé leurs œuvres pour s’entraîner.
Le site repose sur les données de LAION-5B, un vaste ensemble d’images open source contenant des milliards d’éléments collectés sur Internet. Ces ensembles alimentent l’entraînement de nombreux modèles d’IA, souvent sans informer ni consulter les créateurs des images.
Les utilisateurs peuvent donc :
Le site vise à répondre à une demande croissante de transparence dans l’utilisation des données dans l’IA. Pour les créateurs, il s’agit ainsi de savoir si leur travail est exploité dans un contexte qu’ils n’ont pas approuvé.
Voici donc les principaux intérêts pour les utilisateurs :
Ces ensembles de données incluent de nombreuses images protégées par des droits d’auteur. Certains créateurs refusent que l’on utilise leur travail pour entraîner des modèles qui génèrent des œuvres dérivées.
Les données utilisées pour l’entraînement des modèles influencent directement leurs résultats. C’est pourquoi Have I Been Trained permet d’examiner la diversité (ou le manque de diversité) des ensembles de données, révélant des biais culturels, esthétiques ou géographiques.
Si un créateur découvre que ces ensembles incluent son travail, il peut entreprendre des démarches pour en demander le retrait. Bien que le site ne propose pas de fonctionnalité directe pour cela, il permet d’identifier les URL d’origine des images.
L’utilisation du site est simple et intuitive :
Bien que puissant, Have I Been Trained a ses limites :
Malgré ces limites, ce site représente une première étape majeure pour une IA plus éthique et responsable.
Have I Been Trained met en lumière une problématique clé dans le développement de l’IA : l’utilisation massive de données sans consentement explicite. Si les créateurs peuvent bénéficier des avancées technologiques de l’IA, il est essentiel que leurs droits soient respectés.
En permettant une transparence inédite, cette plateforme contribue ainsi de poser les bases d’un dialogue équilibré entre les créateurs, les développeurs et les utilisateurs d’IA. Que vous soyez artiste, photographe ou simplement curieux, ce site est une ressource précieuse pour comprendre l’impact des données dans l’ère numérique.
Si la protection de vos créations vous tient à cœur, Have I Been Trained est un outil incontournable. Afin de comprendre comment vos œuvres sont utilisées dans un monde toujours plus influencé par l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle n’existe pas ? Oui, en tout cas selon Luc Julia. En effet pour le e vice-président mondial de l’innovation chez Samsung et créateur de Siri, l’intelligence artificielle n’est qu’une illusion. Lors de sa prise de parole à l’événement GEN 2019, Luc Julia a présenté des arguments percutants remettant en question la notion même d’intelligence artificielle.
Les années 2000 ont vu la grande démocratisation d’Internet, fournissant une abondance de données essentielles à l’entraînement des intelligences artificielles. Luc Julia souligne toutefois que la capacité d’une machine à « reconnaître » des images de chats avec une précision de 98% ne peut pas être comparée à la manière dont un enfant humain apprend à identifier les chats.
Le franco-américain, Luc Julia souligne également les ratés de l’intelligence artificielle, tels que le bot Twitter de Microsoft, Tay… Qui sont devenu rapidement raciste et misogyne en raison de données biaisées. Il évoque également les limites des voitures autonomes. Tout en soulignant que la machine ne peut rivaliser avec la capacité de l’Homme à négocier des situations complexes.
Même si lors d’une interview le « papa de Siri » a déclaré qu’au moment du développement de Siri, il n’imaginait pas que l’on pourrait, quelques années plus tard, avoir une conversation avec une IA comme nous pouvons le faire facilement avec ChatGPT notamment.
Le nom attribué à ChatGPT est « IA générative », une appellation soulignée par Luc Julia pour insister sur le rôle primordial de l’homme dans le domaine de la créativité. Il précise que l’utilisation du terme « IA créative » n’est pas appropriée en référence aux intelligences artificielles. Ces systèmes nous permettent d’accomplir plus rapidement ou plus aisément des tâches que nous réalisions déjà par le passé. Il est essentiel de comprendre que l’IA n’est pas une entité magique ; c’est l’homme qui la conceptualise, qui la supervise et qui prend les décisions la concernant.
Contestant le terme « intelligence artificielle », Julia préfère parler d' »intelligence augmentée ». En affirmant que ces systèmes ne possèdent pas de conscience et ne font que prendre des décisions logiques. Qui sont en réalité basées sur des données et des règles préétablies. Il insiste sur le fait que l’homme, avec sa capacité d’adaptation sur le futur, reste le maître et que l’intelligence artificielle ne peut pas véritablement « inventer ». En conclusion, il affirme qu’elle est donc dépourvue de conscience et ne peut pas être considérée comme réellement « intelligente ».
En fin de compte, l’homme demeure le maître du jeu, capable de s’adapter aux évolutions futures. Contrairement à l’intelligence artificielle figée dans des algorithmes du passé. L’IA est dépourvue de la capacité d’inventer et de s’ajuster aux situations à venir. Ainsi, la question de l’intelligence artificielle persiste. Laissant entrevoir un avenir où la collaboration entre nous et la machine définira les contours d’une véritable « intelligence augmentée ». Tout ça pour dire que non, peu importe votre métier, vous ne serez pas remplacé par une IA.
Tout d’abord, depuis le début de l’année, ChatGPT, le petit robot conversationnel, attire l’attention de tous. Bien que l’intelligence artificielle (IA) soit encore expérimentale, ChatGPT impressionne déjà. Cependant, de nombreux autres programmes ont également su exploiter les avantages de l’intelligence artificielle.
De plus, ChatGPT, un logiciel créé par OpenAI (dont le fameux Elon Musk est actionnaire), est en train de devenir un phénomène à la mode. Il démontre au grand public les capacités des « robots conversationnels » qui existent depuis des années sur les smartphones et les enceintes intelligentes tels que Siri, Alexa ou Google Assistant.
L’utilisation du terme « intelligence artificielle » ne se limite pas à un simple robot conversationnel tel que ChatGPT. En réalité, ce terme désigne des dizaines de logiciels basés sur des algorithmes. Dans la plupart des cas, on parle d’IA car ces programmes sont entraînés sur la base d’un modèle de « deep learning ». Dans cet article, nous vous listons les IA peu connues.
Premièrement, Krisp est conçu pour améliorer la qualité des appels audio. En réduisant les bruits de fond, permettant ainsi aux utilisateurs de se concentrer sur la conversation en cours et d’obtenir une meilleure qualité audio. Il peut être utilisé avec plusieurs applications de communication, telles que Zoom, Skype, Microsoft Teams, Slack, etc.
Lien : https://krisp.ai/
Ensuite, il y a Cleanvoice qui est une intelligence artificielle qui supprime les sons de remplissage. Le bégaiement et les sons de bouche de votre podcast ou de votre enregistrement audio.
Lien : https://cleanvoice.ai/
Podcastle est une plateforme de création audio et vidéo alimentée par l’IA qui aide les podcasteurs professionnels et amateurs. Afin de créer, éditer et distribuer facilement des podcasts de qualité production. La mission de l’entreprise est de démocratiser l’accès à la narration en continue grâce à des outils faciles à utiliser qui sont professionnels, mais amusants.
Lien : https://podcastle.ai/
Pour créer des images vectorielles à partir de prompts.
Illustroke permet aux utilisateurs de créer facilement de superbes illustrations à partir de texte en utilisant l’IA. Saisissez la description du texte, et la plateforme générera une magnifique illustration personnalisable que vous pourrez télécharger et utiliser sur votre site Web ou sur les médias sociaux.
Lien : https://illustroke.com/
Génère des motifs libres de droits. Contrairement aux nombreux générateurs d’images avec l’IA, celui-ci se limite à la création de motifs graphiques qui seront entièrement générés par l’intelligence artificielle. En effet, celle ci va se baser sur vos idées afin de les mettre en forme et en image. Pour utiliser cette webapp, tout ce que vous aurez alors à faire c’est de saisir quelques mots-clés ou instructions tels que les éléments, les couleurs, le style et l’arrière-plan de ce que vous voulez voir avant de laisser l’outil IA faire le travail de création.
Lien : https://www.patterned.ai/
Une autre IA de génération d’image. STOCKIMG.AI est une bibliothèque d’images et de photos libres de droits basée sur l’IA, qui offre une grande variété d’images haute résolution pour un usage personnel ou commercial, ainsi qu’une recherche facile et précise d’images grâce à l’utilisation de l’IA.
Lien : https://stockimg.ai/
Ce logiciel supprime les objets, les défauts, les personnes ou les textes de vos images. De quoi embellir vos images en un rien de temps ! Cleanup.picture est un outil d’édition avancé basé sur l’intelligence artificielle. Alors, cette IA est vraiment capable de deviner ce qui se trouvait derrière le texte indésirable, les personnes indésirables, les objets inutiles en quelques clics.
Lien : https://cleanup.pictures/
Copy, génère du contenu et évite le syndrome de la page blanche. Découvrez toute la puissance d’un générateur de contenu d’IA qui offre des résultats haut de gamme en quelques secondes. Copy.ai est un outil d’IA de génération de texte qui permet aux utilisateurs de créer rapidement et facilement du contenu écrit pour une variété de besoins marketing et créatifs.
Lien : https://www.copy.ai/
Alors, bien évidemment il existe un nombre incalculable d’IA. Les IA telles que Krisp, Chat GPT, Illustroke et autres ont considérablement amélioré la manière dont nous interagissons avec la technologie, offrant des applications pratiques dans de nombreux domaines. Bien qu’elles soulèvent des préoccupations, ces technologies continuent de changer notre monde pour le mieux, à condition d’être utilisées de manière éthique et responsable.
La cryptomonnaie fait de plus en plus parler d’elle. Même si vous n’êtes pas un fervent adepte des achats en ligne, il est probable que vous connaissiez déjà ce terme.
Pour ceux qui ne connaissent pas du tout, il s’agit d’une monnaie digitale utilisée exclusivement en ligne. La plus connue d’entre elle n’est autre que le Bitcoin.
Le Bitcoin fait sa première apparition en 2008, sans doute accélérée par la crise financière mondiale de 2007. C’est donc le 1e novembre 2008 que Satoshi Nakamoto publie le livre blanc du Bitcoin. Le plus intrigant est que la véritable identité de cet individu, ou groupe d’individus, reste inconnue. Le concept est simple : le Bitcoin constitue un système de monnaie électronique entièrement pair-à-pair. Il n’a alors pas besoin de passer à travers une institution financière. Aujourd’hui, il est possible d’acheter du Bitcoin en ligne sur des plateformes spécialisée, comme par exemple Coinbase. Mais de nos jours, on utilise davantage le Bitcoin pour l’investissement que pour les achats.
Depuis la création du Bitcoin, les choses ont bien changé. Certains ont en effet vu en la cryptomonnaie un gros potentiel d’investissement. Pour faire simple, en 2015, acheter un Bitcoin vous aurait coûté aux alentours de 300€. Aujourd’hui, pour acheter un Bitcoin, vous ne dépenserez pas moins de 40000€ ! Cela signifie également que si vous possédez un Bitcoin, vous pourrez le revendre une petite fortune. Le cours du Bitcoin fluctue souvent, puisqu’il s’agit encore de la cryptomonnaie la plus populaire. Mais ce n’est pas la seule. Nous citerons l’Ethereum ou le Ripple, qui sont aussi parmi les plus connues. La plupart se basent sur le système de blockchain.
De nos jours, la cryptomonnaie est, comme déjà mentionné, surtout utilisée pour l’investissement. Bon nombre de gens sont prêts à parier sur l’évolution de leurs cours à leur avantage et décident d’investir. C’est essentiellement ce qui continue de rendre les cryptomonnaies aussi présentes sur Internet.
Il est clair que la cryptomonnaie a connu une immense évolution depuis sa création. Beaucoup supposent qu’elles se démocratiseront de plus en plus avec le temps, à mesure que les monnaies physiques régresseront.
Pourquoi l’intelligence artificielle peut aider les personnes en difficulté ? D’après la Banque Mondiale, un milliard de personnes dans le monde sont en situation de handicap. Seulement 10% d’entre elles disposent d’outils pour les aider au quotidien.
Des entreprises ont donc décidé de remédier au problème en développant des projets de recherche en lien avec l’intelligence artificielle pour aider les personnes en difficultés. Aujourd’hui, nous allons nous attarder sur deux d’entre eux : le projet Insension et le programme Al for Accessibility.
Commençons avec le projet d’innovation appelé Insension. D’origine européenne et entre les mains de scientifiques, ce projet pourrait changer la vie des personnes atteintes d’une déficience mentale profonde. L’objectif étant d’offrir aux personnes en difficulté, une nouvelle manière d’exprimer leurs besoins.
La vraie question c’est : de quelle manière ? Une caméra filme l’individu et se compose d’intelligence artificielle. Le système enregistre les gestes notables. Ensuite, il les interprète afin de donner l’information relevée à ceux qui s’occupent de ces personnes. Les avantages sont nombreux. Les personnes en difficulté pourraient gagner en autonomie. Et ceux qui s’en occupent auraient l’opportunité de répondre plus vite à leurs besoins.
Pour le moment, ce projet est en phase de test, mais il suscite de l’espoir pour beaucoup de personnes.
Al for Accessibility est un programme lancé en 2018 par Microsoft et plus précisément par Satya Nadella. Les investissements sur ce programme ne sont pas des moindres. Ils sont à hauteur de 25 millions de dollars. Mais comment l’intelligence artificielle intervient dans ce programme ? Tout d’abord par le biais d’une application, Seeing AI.
L’objectif étant de regrouper de nombreuses fonctionnalités à destination d’un public en situation de handicap. Grâce à cette application, il est par exemple possible de lire du texte, au travers de la caméra de son téléphone. Mais encore, de reconnaître des personnes et de mieux appréhender son environnement. Ensuite, grâce à l’accessibilité, il existe des lecteurs immersifs, des traductions instantanées et des dictées vocales. Microsoft s’engage pleinement sur l’accessibilité. Un projet, appelé ASPIE Friendly, est une collaboration avec une vingtaine d’universités dans toute la France.
Le programme est ambitieux : adapter les cursus universitaires aux caractéristiques des personnes en difficulté. Pour leur offrir une chance d’intégrer avec plus de facilité, le monde du travail.
Les possibilités de l’Intelligence Artificielle pour aider les personnes en difficulté sont sans limite, nous pourrons voir prochainement d’autres applications.
Vous connaissez sans doute la série à succès Black Mirror produite par Netflix et actuellement disponible sur la plateforme. Surtout si vous êtes un fanatique de nouvelles technologies et d’intelligence artificielle. La série met en scène un monde où la technologie y est ultra avancée, au point où cela en devient presque effrayant. Elle a notamment pour but de nous avertir des dérives liées à la technologie. On note aujourd’hui, une dizaine de prédictions de la série qui existent déjà. Nous allons nous attarder sur trois d’entre elles.
Enregistrer tout ce que vous voyez et le visionner autant de fois que vous le voulez, va bientôt être possible. En effet, les lentilles connectées, vues dans l’épisode 3 de la saison 1 de Black Mirror, vont faire leur apparition sur le marché. En effet, depuis quelques années, Sony est en train de les développer, aux côtés de Google et Samsung, depuis peu. Cette lentille aura la capacité d’enregistrer des vidéos et de les lire à tout moment. C’est le clignement des yeux qui contrôlera les lentilles. Avec des fonctions qui se rapprochent d’un appareil photo, il sera possible de faire des autofocus et de zoomer. À la différence de Sony, Samsung et Google intégreront deux autres options à leurs lentilles de contact intelligentes. Des technologies de vision nocturne et thermique à leurs lentilles de contact intelligentes, avec de l’intelligence artificielle.
Que diriez-vous de pouvoir vous immiscer physiquement dans un jeu vidéo, à tel point que vous aurez l’impression d’y être ? Nextmind, start-up française, se rapproche de cette innovation technologique, vue dans l’épisode 2 de la saison 3. Épisode mettant en scène un homme qui est payé à tester un jeu vidéo en réalité virtuelle améliorée. Elle propose un appareil portable capable de détecter les activités cérébrales et donc de contrôler par la pensée, un ordinateur, un casque VR/AR ou n’importe quel autre dispositif.
Direction la Chine avec son système de crédit social qui se rapproche de l’épisode 1 de la saison 3 où l’on peut y voir une femme obsédée par sa notoriété sur les médias sociaux. L’épisode donne une image ultra futuriste de l’Instagram de demain. Depuis mars 2018, en Chine, le « crédit social », basé sur la collecte d’informations sur les réseaux sociaux par le biais des caméras de surveillances intelligences disposées un peu partout dans le pays, fait beaucoup parler de lui. Pour donner un exemple concret, un citoyen « mal noté » aura un accès aux transports restreint. Inversement, les citoyens « bien notés » se verront récompensés par un ensemble d’avantages.
Comme nous l’avons vu la réalité dépasse souvent la fiction (ici Black Mirror). Dans un monde, où l’intelligence artificielle est partout (grâce notamment au machine learning et au deep learning), il est difficile de prévoir ce que sera notre monde dans le futur. Même dans un futur proche, comme dans un an ou deux.
Alors que la technologie évolue rapidement; Des termes tels que l’intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning peuvent nous laisser perplexe.
L’intelligence artificielle concerne les machines qui peuvent effectuer des tâches nécessitant généralement une intelligence humaine.
Cela englobe le Machine Learning, où les machines peuvent apprendre par l’expérience et acquérir des compétences sans implication humaine. Le Deep Learning est une catégorie du Machine Learning où des réseaux de neurones artificiels. Ces algorithmes inspirés du cerveau humain, tirent des enseignements d’une grande quantité de données.
Comme nous tirons les enseignements de l’expérience, les algorithmes exécutent une tâche de manière répétée. En la modifiant légèrement chaque fois pour améliorer les résultats. Nous parlons de Deep Learning parce que les réseaux de neurones ont plusieurs couches (profondes) qui permettent l’apprentissage.
C’est pourquoi elles peuvent peut apprendre à résoudre pratiquement n’importe quel problème.
Les modèles de Machine Learning s’améliorent progressivement quelle que soit leur fonction, mais ils ont encore besoin de conseils. Si un algorithme d’intelligence artificielle renvoie une prédiction inexacte, un ingénieur doit intervenir et effectuer des modifications.
Avec un modèle de Deep Learning, un algorithme peut déterminer par lui-même si une prédiction est exacte ou non via son propre réseau de neurones.
La quantité de données que nous générons est immense (elle est estimée à 3 milliards d’octets par jour). Elle est alors la ressource qui permet un apprentissage en profondeur.
Ces algorithmes de nécessitent une tonne de données. Cette augmentation de la création de données est l’une des raisons de l’évolution de l’intelligence artificielle ces dernières années. Outre la création accrue de données, les algorithmes de d’intelligence artificielle tirent parti de la puissance de calcul.
L’intelligence artificielle en tant que service a permis aux petites entreprises d’accéder à cette technologie. Notamment aux algorithmes d’intelligence artificielle nécessaires au Deep Learning sans investissement initial important.
