Bibliographie & annexes
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RÉSUMÉ
L'intelligence artificielle (IA) s'attache à résoudre des problèmes qui relèvent d'activités humaines de nature variée (perception, prise de décision, planification, diagnostic, interprétation de données, compréhension du langage, conception). Ces problèmes nécessitent de mettre en jeu une grande quantité de données et de connaissances, soit exploitées directement, soit codées sous différentes formes (distributions de probabilités, poids synaptiques, etc.). Nous présentons les différents modèles développés depuis le début de l’IA, ainsi que les grands domaines d’application. Les aspects éthiques liés à l’utilisation de systèmes d’IA sont également étudiés.
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Artificial Intelligence (AI) aims at solving problems involved in various types of human activities (perception, decision making, planning, diagnosis, data interpretation, design, language understanding). Solving such problems need to use large amount of data and knowledge, either directly exploited or coded into various forms (probability distributions, synaptic weights, etc.). The different models developed since the beginning of AI are presented. Aspects of ethics related to the use of AI systems are also tackled.
Auteur(s)
-
Jean-Paul HATON : Professeur émérite - LORIA – Institut Universitaire de France – Université de Lorraine – Nancy, France
INTRODUCTION
Le but de l’intelligence artificielle (IA) est double. D’une part, l’IA s’attache à résoudre des problèmes qui relèvent d’activités humaines ou animales de nature variée : perception, planification, interprétation de données, diagnostic, prise de décision, compréhension du langage, conception. D’autre part, l’IA cherche à mieux comprendre et modéliser l’intelligence. Elle se rapproche ainsi des sciences cognitives dont elle s’inspire par ailleurs pour la conception de modèles (mémoire, raisonnement, apprentissage). La nécessité de restreindre l’activité à un champ d’application limité et de s’appuyer sur des connaissances de nature diverse est apparue rapidement en IA. Cette approche symbolique de l’IA a donné lieu aux systèmes à base de connaissances.
Une autre approche, dite connexionniste, tente de s’inspirer du fonctionnement du cortex cérébral. Un réseau neuronal est formé par l’interconnexion d’un grand nombre de neurones artificiels. Il présente des propriétés intéressantes, notamment la capacité d’apprendre à partir de grandes quantités d’exemples.
Des succès récents ont médiatisé l’IA : jeu d’échecs, jeu de go, poker, robots martiens, le jeu américain de questions-réponses Jeopardy, reconnaissance d’images, reconnaissance de la parole, jeux vidéo et autres.
Cet article présente les différents modèles de l’IA, ainsi que les méthodes d’apprentissage associées. Il décrit aussi un vaste ensemble d’applications (médecine, industrie, militaire, banque, droit, etc.) et aborde aussi les aspects éthiques liés à ces applications.
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KEYWORDS
learning | artificial intelligence | pattern recognition | neural networks
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Conclusion
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6. Aspects éthiques
6.1 Introduction
Les succès récents ont fait entrer l’IA dans notre vie quotidienne. Mais l’IA suscite aussi des inquiétudes, parfois alimentées par des représentations relevant de scénarios de science-fiction. Elle demande ainsi un encadrement réglementaire pour garantir son caractère éthique.
L’éthique rappelle le fait que ce qui est technologiquement possible n’est pas toujours humainement souhaitable. Il s’agit donc d’identifier les risques et de s’assurer que le développement de l’IA s’effectue réellement au service de l’humanité. Le problème n’est pas nouveau et s’est posé de même pour l’énergie nucléaire, les manipulations génétiques et le clonage, etc.
L’Europe joue un grand rôle sur le plan de l’éthique. L’UE a mis en place le High Level Group on Artificial Intelligence qui a publié un document pour une IA de confiance (Trustworthy AI), utile et au service de l’être l’humain. Le livre blanc publié en février 2020 confirme cette position de l’UE en matière d’IA.
L’UNESCO s’est, de son côté, attachée à l’élaboration d’une norme mondiale sur l’éthique professionnelle de l’IA .
En février 2020, le Département de la défense (DoD) américain a défini des principes éthiques qui devront être respectés lors du développement de technologies intégrant de l’IA. La France, l’Allemagne, l’Europe, le Japon ont également publié des rapports sur cette question.
HAUT DE PAGE6.2 Protection des données personnelles
Le premier enjeu éthique est la protection des données personnelles manipulées : données génétiques, données biométriques, données concernant des infractions, des condamnations pénales et des mesures de sûreté ainsi que toutes...
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Aspects éthiques
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - HATON (J.-P.) et al - Le raisonnement en intelligence artificielle - Modèles, techniques et architectures pour les systèmes à bases de connaissances, - InterEditions (1991).
-
(2) - TURING (A.) - Computing Machinery and Intelligence, - Mind, 49, pp. 433-460 (1950).
-
(3) - LE CUN (Y.) et al - Deep learning, - Nature, vol. 521, pp. 436-444 (2015).
-
(4) - HATON (J.-P.) - La parole numérique, - Académie Royale de Belgique, Collection Poche, n° 79 (2016).
-
(5) - CHANDRA (V.), HAREENDRAN (A.) - Artificial Intelligence and Machine Learning, - PHI Learning, 2014.
-
(6) - RUSSELL (S.), NORWIG (P.) - Artificial Intelligence: A Modern Approach (3d edition), - Pearson (2015).
- ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
AI Magazine (USA)
Artificial Intelligence (NL)
Bulletin de l’AFIA, Association Française d’Intelligence Artificielle (F)
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (USA)
Journal of Intelligent Manufacturing (GB)
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (USA)
Neural Networks (GB)
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (USA)
HAUT DE PAGE
AFIA Association Française d’IA : https://afia.asso.fr/
ECCAI European Coordinating Committee for Artificial Intelligence : https://eccai.org/
AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence : https://www.aaai.org/
ENNS European Neural Network Association : https://e-nns.org/
International Neural Network Society INNS : https://www.inns.org/
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Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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