machine learning

Il n’y a pas que la santé et le commerce qui font leur révolution numérique. L’Union Européenne va tester iBorderCtrl, un détecteur de mensonges basé sur l’intelligence artificielle à ses frontières. Le but est de rendre le passage des migrants plus simple et plus rapide. Avec plus de 700 millions de personnes entrant chaque année sur le sol européen, les gardes frontières ont de plus en plus de difficultés à effectuer les vérifications de sécurité. L’Union Européenne a donc décidé de se servir de l’intelligence artificielle pour aider son personnel aux frontières. Le détecteur de mensonge iBorderCtrl, financé par l’UE, va être testé pendant six mois dans quatre postes frontières, en Grèce, en Hongrie et en Lettonie. Sorte de garde frontière virtuel, iBorderCtrl permettra de détecter les menteurs grâce à leurs expressions faciales. Après avoir téléchargé des documents, comme le passeport ou le visa, grâce à une application, le voyageur…

Deux chercheuses américaines ont révélé lors d’une conférence au dernier DEF CON, une convention de hackers prestigieuse qui a lieu chaque année depuis 1993 à Las Vegas, qu’il était possible de reconnaître les développeurs rien qu’à partir de leur production de code, et ce grâce au machine learning. On parle alors de « désanonymisation » du code informatique, qui peut être publié anonymement de la part des développeurs sur les plateformes open-source comme GitHub. Poussant encore plus loin les techniques développées par la stylométrie, la science qui permet d’identifier le style d’un texte, le machine learning arrive à reconnaître les caractéristiques spécifiques à un développeur à partir d’un extrait de code informatique. Pour ce faire, l’algorithme développé par Rachel Greenstadt et Alyn Caliskan nécessite d’être alimenté avec plusieurs exemples de code du même auteur afin de les analyser. Du code binaire compilé, c’est-à-dire sans texte et composé uniquement de 0 et de 1,…

Des chercheurs ont conçu une intelligence artificielle qui est capable de prendre des décisions qui ressemblent à celle d’un chien. En se basant sur la façon dont les chiens peuvent aider des personnes malvoyantes, retrouver des personnes disparues ou reconnaître des drogues à l’odeur, des chercheurs ont travaillé sur un système pouvant reproduire l’intelligence de l’animal. Né d’une collaboration entre l’Université de Washington et l’Allen Institute for AI, le projet a pour objectif d’analyser la façon dont pensent d’autres êtres humains. De fait, les équipes de Kiana Ehsani (Université de Washington) ont construit une immense base de données regroupant une multitude de comportements canins. Pour cela, ils ont équipé un chien de capteurs installés sur ses pattes, sa queue et son corps afin de cartographier ses mouvements et ses actions par rapport à l’environnement. Ainsi, les chercheurs ont pu enregistrer plusieurs heures d’activités telles que la marche du chien, mais…

Quelles seront les prochaines tendances en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique ? Le site web d’information digitale, Digital Information World, a publié une infographie avec les prédictions pour 2018. L’IA et l’apprentissage automatique « machine learning » vont connaître dans les douze prochains mois des avancées dans de nombreux domaines. Alors que 51% des entreprises ont développé l’Intelligence artificielle en 2017, en 2018 elles devraient être 71% à y recourir. Et contrairement à ce que l’on pourrait croire, ces nouveaux développements technologiques pourraient même créer des emplois. Les estimations tablent sur 2,3 millions d’emplois supplémentaires contre 1,8 million supprimés d’ici 2020. Qu’on le veuille ou non, toutes ces technologies vont prendre de l’ampleur. En particulier dans les secteurs du médical, de la finance, du commerce et de l’agriculture. L’industrie médicale  – La médecine fera de plus en plus appel à la robotique. Les hôpitaux pourront, par exemple, être équipés d’assistants personnels robotisés. Des sortes d’infirmiers…

Adobe Photoshop a récemment présenté Select Subject, un outil qui pourra reconnaître et sélectionner les sujets de votre création grâce à l’intelligence artificielle. Lors de sa conférence en mai 2017, Google annonçait qu’il travaillait à une fonctionnalité permettant de détourer des éléments spécifiques d’une image sans impacter les plans inférieurs de celles-ci. Si la firme souhaite appliquer l’intelligence dans de multiples domaines, dont celui de l’image, il semblerait qu’un outil du type de celui de Google soit prêt à être mis en service. Vidéo à l’appui, Adobe a présenté une fonctionnalité exploitant le potentiel de l’IA, et dont l’application pourrait être bien utile aux graphistes. Le détourage à la plume reste l’une des taches les plus répétitives à effectuer sur le logiciel, et justement, « Select Subject » aimerait améliorer très largement celle-ci. En un clic, l’outil détecte puis permet de sélectionner directement tous les sujets d’une photo, c’est-à-dire les…

Aujourd’hui Google AutoML, repousse à nouveau les limites des capacités du Machine Learning. En utilisant cette technologie, les chercheurs ont mis au point un logiciel d’apprentissage qui est capable de créer un logiciel d’apprentissage encore plus puissant. Annoncé lors de sa conférence Google I/O en mai 2017, AutoML est le projet de recherche de Google visant à utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour concevoir d’autres IA plus performantes. La stratégie « AI First » du CEO de Google Sundar Pichai fait un grand pas en avant et ouvre de nouvelles portes pour les chercheurs. Aujourd’hui les machines sont capables d’apprendre aux machines. AutoML est capable de concevoir un modèle « enfant », puis d’analyser les résultats de ses performances et ainsi réaliser des corrections sur ce modèle. L’opération se répète plusieurs milliers de fois, chaque nouveau prototype est plus puissant que le précédent. Mieux encore, elles sont de plus en plus intelligentes et cela de façon quasi-autonome.…

Souvent on dit qu’une image vaut mille mots. Une image permet davantage la transmission d’une idée, d’un concept, d’une réflexion. Aujourd’hui nous le voyons clairement dans les réseaux sociaux, les images et les vidéos sont prépondérantes pour la diffusion de l’information. En effet, nous apprenons et retenons plus vite, lorsqu’une information est transmise par l’un de ces formats. Actuellement, nous éduquons l’IA (nous parlerons essentiellement d’apprentissage supervisé) via des bases de données de millions d’images, ou des phrases types. Et si nous leur apprenions via une vidéo ; l’IA pourrait-elle apprendre plus vite des concepts de plus en plus complexes ? Vers l’apprentissage auto-supervisé DeepMind a développé une IA qui apprend par elle-même à reconnaître une gamme de concept visuel et audio. Le tout en regardant de minuscules extraits vidéo. Cette IA peut comprendre des comportements comme par exemple « la tonte d’une pelouse », de « chatouillement » ou encore déterminer quel instrument est joué…

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