La première notion d'intelligence artificielle a été abordée en 1950 par le mathématicien Alan Turing. Ce dernier crée alors un test visant à déterminer si une machine peut être considérée comme « consciente ». Le test de Turing est toujours utilisé par les scientifiques de nos jours, mais sa pertinence est régulièrement remise en cause.
Il faudra attendre 1956 pour obtenir une définition de l'IA proposée par Marvin Lee Minsky : « La construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique. »
L'intelligence artificielle est un vaste domaine qui touche non seulement à l'informatique mais aussi aux mathématiques, à la neuroscience et même à la philosophie. L'IA fascine depuis plus d'un demi-siècle les scientifiques, mais aussi les romanciers et cinéastes. Des cyborgs tueurs de Terminator aux androïdes de Blade Runner en passant par HAL 9000 de 2001, l'Odyssée de l'espace, les humains semblent fascinés par la possibilité de répliquer leur comportement et communiquer avec des machines « pensantes ».
L'intelligence artificielle de nos jours
Deep learning, réseaux de neurones, assistants personnels... Ces termes entrés dans nos vies depuis quelques années ont tous trait à des facettes de l'intelligence artificielle. Les progrès scientifiques en la matière sont d'ailleurs époustouflants.
L'une des premières machines à démontrer ses talents face à l'homme est Deep Blue. Cet ordinateur bat en 1997 le champion mondial d'échecs, Garry Kasparov. Depuis, les défaites de l'humain face aux machines ne cessent de s'enchainer. La dernière en date est la victoire de l'IA AlphaGo de Google face au champion Lee Sedol lors d'une partie de Go, un jeu bien plus complexe que les échecs. L'IA Watson développée par IBM remporte même une émission de Jeopardy! aux USA. Un exploit qui démontre que l'intelligence artificielle a de beaux jours devant elle.
Mais les machines intelligentes ne se cantonnent pas aux jeux de société, loin de là. L'intelligence artificielle est déjà en place dans de nombreux domaines de notre quotidien. Watson a par exemple été utilisé dans la finance et la médecine. L'IA intéresse aussi l'armée, qui cherche à l'utiliser pour ses drones et la gestion automatisée des armements. Les voitures autonomes font aussi de plus en plus parler d'elles.
À plus petite échelle, on peut citer les assistants personnels utilisés par nos smartphones comme Siri ou Google Assistant. Ces programmes qui ne cessent d'évoluer s'appuient sur l'apprentissage de nos habitudes afin de nous fournir des informations pertinentes selon le contexte. La sortie récente des enceintes connectées de type Google Home ou Amazon Echo (pour l'instant aux USA seulement) vont apporter dans un futur très proche toujours plus d'interactions entre les humains et leurs machines.
http://www.clubic.com/mag/article-835684-1-intelligence-artificielle.html
Un livre à lire ?
Comprendre le Deep Learning
Le livre en quelques mots ?
Après des résultats spectaculaires, dont la victoire d'AlphaGo sur le meilleur joueur mondial de Go, le Deep Learning suscite autant d'intérêts que d'interrogations. Inspiré au départ par une métaphore biologique, celle du cerveau, le domaine des réseaux de neurones est devenu l'un des principaux axes de recherche de l'intelligence artificielle. Quel que soit le secteur d'activité, pas un seul en effet ne semble échapper aux applications du Deep Learning.
Quels sont les principes des réseaux de neurones ? Comment fonctionnent-ils ? Quand et pourquoi les utiliser ? Sont-ils simples à mettre en oeuvre ? Qu'est-ce qu'on entend réellement par Deep Learning ?
Jean-Claude Heudin propose avec ce livre de répondre à ces questions. Dans un style direct et richement illustré, les explications sont abordables par le plus grand nombre, avec une mise en pratique au travers d'exemples. Pour comprendre le Deep Learning, nul besoin ici d'un fort niveau en mathématiques. Les principes de calcul sont réduits à des opérations simples et les exemples de programmation sont accessibles. Ce livre s'adresse à tous ceux qui souhaitent comprendre concrètement les enjeux du Deep Learning.
Love machine : le futur de l'intelligence artificielle
En bonus : Intelligence artificielle : comment manager demain ?
Quelles sont ces nouvelles compétences que les managers doivent acquérir ?
Au-delà des compétences basiques que tout manager doit avoir : décider, motiver et développer les talents, le numérique oblige à acquérir de nouvelles compétences. Tout d’abord des connaissances concernant l’alphabet numérique, c’est-à-dire comprendre comment on sauvegarde l’information, comment on la partage et on la valorise. Le numérique entraîne aussi une nouvelle façon de travailler : il faut de l’agilité pour aller plus vite avec les nouveaux outils numériques. Enfin, les managers doivent adopter une nouvelle façon de penser, avec des outils pour innover au quotidien : ce sont les compétences du design thinking.
Pourquoi la transformation des lieux est-elle si importante à vos yeux ?
Les lieux participent à cette transformation numérique. Il y a toute une réflexion à mener pour savoir quel type de lieu est adapté pour quel type de travail car les compétences peuvent être parfois démultipliées en fonction des lieux, si les transformations sont bien menées. Incubateur, espaces de co-working, openspace, sont autant de nouveaux types de lieux qui peuvent donner naissance à d’autres formes de travail et favoriser le collaboratif. Le numérique rend impératif le travail collaboratif, mais celui-ci s’apprend !
Vous insistez sur la notion de management agile : sur quoi repose-t-il ?
Historiquement, les méthodes agiles sont nées dans l’environnement informatique avec le lean management, la méthode scrum et kamban. Elles reposent sur des principes d‘actions très courtes, d’expérimentation et d’apprentissage continu. Qu’elles soient organisationnelles ou managériales, ces méthodes qui s’appliquent aussi bien aux grands groupes qu’aux start-up, reposent sur quatre grands principes. Les individus plutôt que le processus et les outils. Des prototypes opérationnels plutôt qu’une documentation exhaustive. La collaboration avec le client plutôt que des contrats rigides. Et l’adaptation au changement plutôt que le suivi d’un planning.
Une entreprise agile va apporter des solutions concrètes et personnalisées à ses clients. L’agilité est un levier de simplification adapté aux processus directement visibles par le client. La prise de décision se fera au niveau de celui qui possède la bonne information et qui obtiendra une validation rapide. L’agilité permet de facto de décentraliser et de libérer la gouvernance en repositionnant la prise de décision. La principale valeur ajoutée de cette méthode consiste à réduire le temps de mise sur le marché d’un produit ou d’un service.
Quelles sont les compétences du manager agile ?
Les compétences d’agilité pour le manager sont la vélocité pour innover avant les autres, l’expérimentation pour faire sans complexe en cocréation., les communautés et l’usage.
L’innovation est le moteur de la transformation numérique. Ce ne sont plus les services R&D et les marchés tests qui permettent d’innover, mais les multiples expérimentations réalisées avec le client en co-construction et avec des partenaires, dont des start-up. L’expérimentation constitue le principe fondateur de l’innovation dans le monde de l’agilité.
La communauté pour tester, approuver et diffuser. Etre agile, c’est savoir repérer, intégrer et enrichir les bonnes communautés de pratiques, celles où l’on fera la différence, où l’on aura une valeur ajoutée et, par réciprocité, les bonnes informations. Ces communautés peuvent être verticales (sur un thème), horizontales (avec des personnes que l’on apprécie dans ou hors de l’entreprise), ou transversales (en fonction d’un projet, d’un objectif). Ainsi le troisième principe de l’agilité est la relation humaine et, par extension, les communautés. Cette compétence managériale privilégie ma relation à l’humain avant l’application d’une procédure ou d’un mode d’emploi.
L’usage est le quatrième grand principe du manager agile. Le manager devra privilégier e perspective qui se focalise sur l’usage, concept clé dans la transformation numérique de l’entreprise. L’usage représente le prisme le plus direct pour inventer une expérience utilisateur positive.
https://www.forbes.fr/management/cecile-dejoux-le-manager-a-l-ere-le-l-intelligence-artificielle/
