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Intelligence Artificielle (AI): Définitions et Applications 25 Jan. 2021 Minist

Intelligence Artificielle (AI): Définitions et Applications 25 Jan. 2021 Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université Mohamed Boudiaf de M’sila Journée de formation en: Par: Dr. Youcef BRIK youcef.brik@univ-msila.dz 2 Introduction: اﻟذﻛﺎء اﻻﺻطﻧﺎﻋﻲ Intelligence artificielle Artificial Intelligence (AI) = Robotique 3 Introduction: Traduction imparfaite d’ ‘Artificial intelligence’ : « ensemble des théories, techniques et systèmes capables de simuler des capacités humaines telles que le raisonnement, l’apprentissage …» L'intelligence artificielle (IA) permet à des machines d'apprendre par l'expérience, de s'adapter à de nouvelles données et de réaliser des tâches humaines. Intelligence artificielle = Imiter le raisonnement humain Automatiser la prise de décisions Prédire les évènement/les actions 4 Introduction: Le concept de l'intelligence artificielle (IA) est de faire penser les machines « comme des humains » ; en d'autres termes, effectuer des tâches telles que raisonner, planifier, apprendre et comprendre notre langage et notre environnement. 5 Histoire de l'intelligence artificielle: L'expression « intelligence artificielle » date de 1956 par la communauté scientifique. Dans les années 1960, le ministère américain de la Défense s'est intéressé à imiter un raisonnement humain rudimentaire. Dans les années 1970 , l'agence DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) a travaillé sur le développement des assistants personnels intelligents. Dans les années 2000, l’internet, le big data et de nouvelles puissances et infrastructures de calcul permettent à certains ordinateurs d'explorer des masses de données sans précédent. Vers 2015, le secteur de l'intelligence artificielle cherche à relever quatre défis : la perception visuelle, la compréhension du langage naturel écrit ou parlé, l'analyse automatique du langage et la prise de décision autonome. En 2016: L’explosion, où les investissements ont décuplés, atteignant une dizaine de milliards de $. 6 Pourquoi l’ AI en ce moment ? De nombreuses innovations se sont alignées pour permettre de grandes avancées pour l'IA: La puissance de calcul aujourd'hui est un billion de fois plus importante qu'il y a 60 ans. L’apparition des algorithmes avancés. Le coût du traitement de données est devenu plus abordable. Un plus grand nombre de données doit être analysé, car les entreprises captent plus d'informations de la part des interactions client. L'IA a déjà grandement amélioré les applications grand public : les consommateurs s'attendent désormais à ce que les entreprises s'améliorent de la même façon dans toutes leurs expériences 7 Est ce que j’utilise déjà l’AI ? Oui. Pratiquement chaque personne possédant un ordinateur, un smartphone ou tout autre objet connecté utilise déjà l'IA pour se faciliter la vie : Google assistant offre des services en utilisant le traitement de la voix Facebook suggère des identifications dans les photos à l'aide de la reconnaissance d'image Amazon recommande des produits en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique Nos smartphones se verrouillent/ déverrouillent sans contact. 8 l'intelligence artificielle: Machine Learning = Apprentissage Automatique = اﻟﺗﻌﻠم اﻵﻟﻲ Deep Learning = Apprentissage Profond = اﻟﺗﻌﻠم اﻟﻌﻣﯾﻖ 9 l'intelligence artificielle: Machine Learning Le même concept que le bébé utilise pour l’apprentissage 10 l'intelligence artificielle: Machine Learning Test et validation Apprentissage Fleur rouge 11 Modélisation mathématique (Statistique, Optimisation) l'intelligence artificielle: Machine Learning 12 (Neurones de l’être humain) (Neurones artificiels) Modélisation mathématique (Statistique, Optimisation) + Programmation informatique + Cartes électroniques l'intelligence artificielle: Machine Learning 13 l'intelligence artificielle: Machine Learning 1) Collecte de données 2) Préparation de données 3) Transformation de données 4) Analyse de données 5) Apprendre le modèle 6) Tester le modèle intelligent 7) Mise en service 14 l'intelligence artificielle: Machine Learning 15 l'intelligence artificielle: Machine Learning vs. Deep learning 16 l'intelligence artificielle: Machine Learning vs. Deep Learning Pourquoi avons-nous besoin d'un apprentissage profond? Donne des meilleures performances avec des données plus volumineuses. Moins d'intervention manuelle des fonctionnalités. Plus facile à calculer des fonctions complexes. Flexibilité pour combiner différentes architectures et formats de sortie. 17 l'intelligence artificielle: Deep Learning L’apprentissage en profondeur (Deep Learning) est une forme d'IA où un domaine est réellement appris par la machine avec peu ou pas de supervision humaine ce qui permet d'effectuer des tâches auparavant impossibles. En substance, la machine apprend à apprendre. 18 Applications de AI: (1) Vision par ordinateur 19 Principe de fonctionnement Intelligence Artificielle Applications de AI: (1) Vision par ordinateur 20 Applications de AI: (1) Vision par ordinateur Verrouillage / déverrouillage des smartphones AI techniques Statistiques 21 Applications de AI: (1) Vision par ordinateur Traitement spécifique Détection des objets 22 Applications de AI: (1) Vision par ordinateur Input image/video Prétraitement Extraction des caractéristiques Classification Décision finale En utilisant les outils de l’AI: Machine learning Deep learning Détection des objets 23 Reconnaissance des personnes (de visages) Applications de AI: (1) Vision par ordinateur + 24 Arpentage et Exploration Applications de AI: (1) Vision par ordinateur 25 Sécurité et contrôle de la circulation Applications de AI: (1) Vision par ordinateur 26 Contrôler la foule et le mouvement dans les rues Applications de AI: (1) Vision par ordinateur 27 Détecter les individus suspects Applications de AI: (1) Vision par ordinateur 28 Contrôler la distanciation sociale (Lutte contre COVID19) Applications de AI: (1) Vision par ordinateur 29 Aider les professionnels de la santé à diagnostiquer et prédire les maladies Applications de AI: (2) La santé - Healthcare 30 Aider les professionnels de la santé à diagnostiquer et prédire les maladies Applications de AI: (2) La santé - Healthcare Prédiction et Identification de la maladie d'Alzheimer 31 Aider les professionnels de la santé à diagnostiquer et prédire les maladies Applications de AI: (2) La santé - Healthcare Prédiction et Identification de la maladie d'Alzheimer 32 Aider les professionnels de la santé à diagnostiquer et prédire les maladies Applications de AI: (2) La santé - Healthcare Prédiction et Identification de la maladie d'Alzheimer Dossiers patients: Symptômes, Examens, Traitements, Evènements, Probabilité d’être malade Résultats Prédicteur Système avec AI 33 BioMind bat des radiologues lors d’une compétition de diagnostics en juillet 2018 (Chine) Applications de AI: (2) La santé - Healthcare • 15 médecins radiologues experts 66% de diagnostics corrects Prédiction correcte de complication : 63% • Une intelligence artificielle Entrainée sur les archives de l’hôpital de Beijing Tiantan 87% de diagnostics corrects Prédiction correcte de complication : 83% 225 cas 34 ChatBots, Traduction et transcription Applications de AI: (3) Analyse de texte et de voix Text mining et Natural language processing (NLP) : Ensemble d’algorithmes spécifiques au traitement de données textuelles et/ou vocales 35 Recommandation en Marketing Applications de AI: (3) Analyse de texte et de voix Text mining et Natural language processing (NLP) : Ensemble d’algorithmes spécifiques au traitement de données textuelles et/ou vocales L'analyse de sentiment au sein des réseaux sociaux. Les ordinateurs utilisent des algorithmes pour rechercher des expressions dans les messages sur Twitter, Facebook ou autres réseaux sociaux, afin de comprendre le ressenti des clients vis-à-vis d’une marque ou d’un produit spécifique. 36 Contrôler et assister la chaine de fabrication Applications de AI: (4) L’industrie L'IA peut analyser le flux de données de l‘internet of things (IoT) qui émane des équipements connectés d'une usine, afin de prévoir la charge et la demande attendues. 37 Contrôler et assister la chaine de fabrication d’une manière intelligente Applications de AI: (4) L’industrie 38 Contrôler et assister la chaine de fabrication d’une manière intelligente Applications de AI: (4) L’industrie 39 Augmenter la récolte Applications de AI: (5) L’ Agriculture 40 Applications de AI: (6) La Biologie Analyser, tester et créer 41 Analyser, tester et créer Applications de AI: (6) La Biologie 42 Economie, Sécurité et Commodité Applications de AI: (7) Les Smart Homes/Cities 43 Innovation et Créativité Applications de AI: (8) Les Start-Ups 44 Attention Si vous ne payez pas, alors, vous êtes considérés comme des données prêtes à vendre Applications de AI: (9) Marketing 45 Question : Qui est le plus intelligent ? l'humain ou la machine AI? 46 Réponse: Les systèmes AI sont extrêmement spécialisés. Ils se focalisent sur une tâche unique, à la différence du comportement humain. 47 Merci. uploads/Management/ formation-ai-incubateur-msila-25-01-2021.pdf