Siècle Digital

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Intelligence Artificielle

Le machine learning pour retrouver l’auteur d’un code informatique

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machine learning développeurs traces

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,…

Google Actualités

La nouvelle application Google Actualités enfin disponible

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Google mise sur la personnalisation avec l'IA
samples bibliothèque musicale

LANDR lance Samples, son service de musique libre de droit

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L'intelligence artificielle comme source d'inspiration
Intelligence Artificielle

Une intelligence artificielle capable de penser comme un chien

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IA chien

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…

Google lance des tutoriels pour apprendre sur l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning.

Google souhaite simplifier la compréhension de l’IA et du Machine Learning grâce à ses propres cours

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Des ressources accessibles à tous et gratuites !
adsense display et machine learning

Adsense lance les Annonces Automatiques avec le machine learning

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L'association du machine learning et du display
Intelligence Artificielle

Intelligence artificielle et apprentissage automatique : les prédictions pour 2018

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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…

Chatbot Replika

Replika : le chatbot qui prend le temps de bien vous connaître

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Select Subject détourer images

IA : l’outil Photoshop pour détourer ses images facilement est disponible

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De quoi faire gagner du temps à beaucoup d'utilisateurs
Intelligence Artificielle

Bientôt un outil Photoshop pour détourer vos images (beaucoup) plus rapidement

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Adobe Photoshop Select Subject

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…

image pixelisee

Cet algorithme permet d’améliorer la qualité d’une image pixelisée

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BBC

La BBC va tester l’IA pour améliorer la diffusion de ses programmes

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Intelligence Artificielle

Google AutoML : l’IA apprend d’elle même à coder d’autres IA

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Google Machine Learning

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.…

IA mode Amazon

Amazon développe une IA capable de créer des vêtements

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Pensieve IA du MIT

Pensieve, une IA du MIT qui améliore le chargement et la qualité des vidéos

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Intelligence Artificielle

Un pas de géant dans l’apprentissage auto-supervisé

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search engine lilo ecosia

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…

Ebay va lancer un outil de reconnaissance visuelle.

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Stratagem

Stratagem, cette startup utilise l’IA pour faire des paris sportifs.

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Intelligence Artificielle

Une IA apprend en étudiant la manière dont les humains jouent aux jeux vidéos

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Atari 2600

L’utilisation de machine learning se multiplie dans différents domaines, Google l’utilise par exemple pour reconnaître les objets présents dans une vidéo ou pour créer des visuels dans Sheets. Les algorithmes propres au machine learning apprennent par l’entraînement, plus l’on « nourrit » le système, plus celui-ci sera performant. Cette forme sous-jacente de l’IA est souvent utilisée pour faire de la prédiction : on fournit par exemple au système tous les films que nous avons vu, et celui-ci sera capable de proposer un film susceptible de nous plaire. Dans ce cas, des chercheurs ont souhaité proposer des données différentes à l’intelligence artificielle, et ce grâce à l’utilisation de jeux vidéos. La plupart du temps, les données utilisées pour le machine learning viennent d’un environnement virtuel. Cette fois-ci, un groupe de chercheurs, dont un scientifique anglais de Microsoft Research ont décidé de modifier l’environnement qui fourniraient les données à l’IA. L’objectif était…

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