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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

La transformation digitale, l’élément clé de la réussite commerciale de votre entreprise

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

L'intelligence artificielle (IA) amie ou ennemie ?

Qu’est-ce qu’ un algorithme ?

Un ensemble ordonné d’opérations, une suite d’instructions précises qui doivent être suivies dans l’ordre écrits dans un langage de programmation dédié aux machines (celles-ci n’étant pas encore capable de comprendre le langage humain, ce qui oblige les informaticiens à passer par une langage intermédiaire interprétable par la machine et métrisable par l’homme).
L’ensemble des algorithmes mis au point par un développeur constitue un programme. Ces instructions sont autant de commandes fournies par le programmeur pour dire à la machine ce qu’elle doit faire.

Qu’est-ce qui se cache derrière l’intelligence artificielle, qui peut à la fois fasciner et faire peur ? Est-ce un bien pour l’humanité ? dont tout un chacun pourra profiter, ou au contraire allons-nous devenir utilisateurs esclaves et surtout ignorants de ces robots bourrés d’algorithmes? Les réponses à toutes ces questions dépendent uniquement de nous qui les avons créés.

Google et l’Intelligence Artificielle

PageRank   de Google. Google utilise un ensemble d’algorithmes afin de pouvoir identifier et octroyer un ordre d’importance aux pages indexées des sites web qu’il visite inlassablement.
En passant au crible d’innombrables pages Web afin de les positionner et de les ordonner dans les résultats de recherche (SERPs). Ce positionnement est bien entendu une suite d’instructions préalablement programmées par les geeks de chez Google! Ce système de classement est basé sur plus de 200 facteurs, comme :

  • Les mots-clés
  • L’ancienneté du site
  • L’ergonomie du site et sa pertinence pour les utilisateurs
  • Les liens (backlinks), la qualité du contenu …

Apprentissage machine et Deep learning

L’apprentissage machine définit le fait qu’une machine soit capable d’apprendre seule. Là encore cette capacité de la machine dépend des algorithmes qui lui ont été fournis. Là où les choses deviennent nébuleuses, c’est dans le fait que les programmeurs perdent la main à ce stade car il n’y a que la machine forte de ses supers calculateurs qui possèdera le code qu’elle « auto-générera » suite à l’exécution des instructions contenues dans les algorithmes d’ autoapprentissage, aucun cerveau humain n’est capable de décoder ce que la machine aura enfui au fin fond de ses câbles.

Welcome in the BIG DATA era !

Mauvaise nouvelle pour les éditeurs de sites et les internautes

C’est une menace à la fois pour les éditeurs de sites web et pour  la culture des internautes. Beaucoup seront tentés de se contenter de ces quelques lignes explicatives très succinctes au lieu de s’informer plus avant. Faut-il faire à ce point confiance à Google ?

Le knowledge graph de Google

Jusqu’à présent Google était un moteur de recherche qui répondait aux requêtes des internautes et les dirigeait vers les sites les plus pertinents.

Mais ça change ! Google tente à fournir lui-même les réponses avec Knowledge Graph dont il puiserait les réponses dans CIA World Factbook, Wikidata, Wikipédia …

En 2012, son réseau sémantique contenait plus de 500 millions d’objets et plus de 18 milliards de faits et relations entre ces différents objets utilisés par le moteur de recherche afin de comprendre la signification des mots-clefs, saisis lors de toute recherche

Wikipédia.org

Quelle solution alors ?

  1. Prendre du recul et ne pas foncer tête baissée dans ce type de technologie
  2. Démystifier les algorithmes en les rendant publics, permettant ainsi à tout le monde d’en comprendre le fonctionnement au lieu de les utiliser sans savoir à quoi vraiment s’attendre et en quelque sorte les subir, sous prétexte qu’ils rapportent des millions de dollars aux grosses entreprises qui les conçoivent
  3. Apprendre l’algorithmique à l’école comme on apprend les maths
  4. Rendre le monde digital plus transparent

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