Quelles problématiques d’affaires l’intelligence artificielle peut-elle résoudre?

Dans son introduction de l’article « L’IA pourrait-elle résoudre les plus graves problèmes mondiaux? », publié dans le MIT Technology Review, Will Knight mentionne la « richesse des opportunités prometteuses pour les applications d’IA » et réitère sur l’importance de l’utilisation de l’IA pour créer un monde meilleur. Heureusement, les dirigeants de grandes entreprises, comme Eric Schmidt, le président du conseil d’Alphabet, croient que l’IA pourrait nous aider à contrer les enjeux socio-économiques mondiaux.

L’IA peut-elle nous aider à faire face aux problèmes quotidiens vécus au sein de nos différentes fonctions d’entreprise?

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Bâtir des environnements d’intelligence artificielle éthiquement responsables

Peut-être avez-vous déjà remarqué les sollicitations pour la « démocratisation de l’intelligence artificielle (IA) ». De manière générale, la démocratie a une bonne réputation, mais que cela signifie-t-il dans le contexte de la technologie et de l’intelligence artificielle et quels sont les dangers de cette alternative? M. Andrew Ng, scientifique en chef de recherche chez Baidu, considère l’IA comme étant « la nouvelle électricité ». Pensez-y un peu, et vous comprendrez ce qu’il veut dire. En ce moment, les outils de l’IA (et de l’apprentissage automatique ainsi que l’apprentissage en profondeur [deep learning]) sont majoritairement utilisés par les chercheurs, les industries, les grandes entreprises, les institutions scolaires et les laboratoires. L’IA présente différents avantages distincts pour les entreprises qui ont accès à son incorporation dans leurs systèmes ou leurs produits. Cela améliore tout, de l’efficacité logistique à l’expérience utilisateur positive et tout ce qui se trouve à mi-chemin. Les personnes n’ayant pas accès ou étant incapables d’incorporer l’IA ou l’apprentissage automatique sont donc désavantagées. La démocratisation de l’IA signifie simplement de rendre accessible à tous les avantages de cette technologie. Cet aspect est donc crucial pour le développement éthique de la technologie.

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Comment les entreprises influentes comme Google utilisent l’intelligence artificielle et que pouvons-nous en retirer

L’intelligence artificielle (IA) est un terme très tendance actuellement et les entreprises de toutes tailles et formes essaient de trouver une façon d’exploiter cette technologie pour leurs propres besoins. Captivante et futuriste, l’intelligence artificielle est, en effet, un outil incontournable pour suralimenter une entreprise, rehausser ses processus d’affaires et améliorer la qualité de l’expérience utilisateur. L’adoption et la démocratisation de l’IA par les géants de l’industrie (Google, Microsoft, Amazon, IBM, etc.) est un facteur de changement important pour toute entreprise technologique. Heureusement, l’informatique en nuage (cloud computing) et les API d’apprentissage automatique à données libres comblent le fossé de l’écart technique que peuvent vivre les petites entreprises et leur permettent de tirer avantage des possibilités qu’offre l’IA. Plus que jamais, il est temps pour les petites entreprises de plonger et commencer leur expérimentation. Le vrai défi, toutefois, est de savoir comment bien utiliser ces nouvelles ressources. Une fois de plus, les entreprises peuvent s’inspirer des grandes entreprises comme Google pour développer leurs idées. Voici ce qui est pertinent de savoir.

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Arcbees fait l’acquisition de Chalifour Solutions Numériques

COMMUNIQUÉ

Québec, le 3 octobre 2017–  Arcbees, entreprise technologique de premier plan en intelligence artificielle, annonce l’acquisition stratégique de Chalifour Solutions Numériques. Cette transaction permettra d’élargir les champs d’expertise de la société, de concentrer les efforts communs de développement et de renforcer son positionnement sur le marché des solutions d’affaires intelligentes. 

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Dérapages de l’IA : trois exemples décortiqués

En un peu plus d’une décennie, l’intelligence artificielle (IA) a évolué de façon fulgurante. Chaque jour, de nouveaux progrès en matière d’IA défraient la chronique. En fait, cette évolution s’accélère :

  • 2004 La DARPA organise une course de voitures autonomes nommée Grand Challenge. La technologie mise au point par les participants permettra à Google de concevoir une voiture autonome et de modifier les lois existantes en matière de transport. 
  • 2005 Le robot humanoïde ASIMO de Honda marche aussi vite qu’un humain et est capable de servir les commandes des clients dans un restaurant. Aujourd’hui, des robots militaires fonctionnent selon la même technologie.
  • 2007 Des ordinateurs ont appris à jouer une partie parfaite d’échecs, ouvrant la porte à des algorithmes capables d’effectuer des recherches dans de vastes bases de données.
  • 2011 Le programme Watson d’IBM remporte la victoire à Jeopardy! contre des champions humains. Il apprend actuellement à prodiguer des conseils médicaux à des médecins et maîtrise n’importe quel domaine de connaissance.
  • 2012 Google lance Knowledge Graph, une base de connaissance fondée sur la recherche sémantique qui représente probablement le premier pas vers la véritable intelligence artificielle.
  • 2013 Facebook lance Graph Search, un moteur de recherche sémantique doté d’une connaissance intime des utilisateurs de Facebook, qui fait qu’il nous est pratiquement impossible de cacher quoi que ce soit aux algorithmes intelligents.
  • 2013 La Maison-Blanche accorde un financement de trois milliards de dollars US au projet BRAIN, axé sur la rétro-ingénierie du cerveau humain, dans la foulée d’un projet semblable mené en Europe au coût d’un milliard d’euros.
  • 2014 Un agent conversationnel convainc 33 % des juges qu’il est un être humain, passant avec succès une version réduite du test de Turing.
  • 2015 Un logiciel général apprend à surpasser des joueurs humains à des dizaines de jeux vidéo Atari.
  • 2016 Le champion mondial du jeu de Go est vaincu par AlphaGo, un programme informatique doté de réseaux de neurones profonds.

Source : Artificial Intelligence Safety and Cybersecurity: A Timeline of AI Failures, https://arxiv.org/pdf/1610.07997.pdf (article en anglais)

Toutefois, peu d’information est communiquée sur les dérapages de l’IA, et encore moins sur les raisons qui les expliquent.

L’échec est la clé du succès

L’échec est au cœur du progrès humain. Par exemple, le four à micro-ondes a été inventé par pur hasard lors d’essais visant à mettre au point un système de radar pour l’armée pendant la Seconde Guerre mondiale. Percy Spencer a trouvé une barre de chocolat fondue dans sa poche tandis qu’il menait des travaux sur les magnétrons pour la société Raytheon, important fournisseur du secteur de la défense aux États-Unis.

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Guide de survie pour travailler à distance en équipe

Comment la moitié de notre équipe a su travailler à distance pendant deux semaines tout en restant productive.


Le travail à distance ne nous est pas étranger.

En octobre dernier, passionné de randonnées en montagne, j’ai eu la chance de travailler à partir de Banff, en Alberta. (Vive les montagnes!)

Notre designer et maitre ultime du branding, Manon, a travaillé à distance pendant quatre mois l’année dernière. Elle a résumé son aventure dans cet article.

Cette année, nous avons décidé de pousser le concept encore plus loin. Huit d’entre nous ont posé pied à Puerto Rico pendant deux semaines, tout en réussissant à rester productifs et efficaces malgré les distractions et la chaleur. Voici le résumé de notre processus et de nos apprentissages en cours de route.

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Un guide non technique pour comprendre l’apprentissage automatique

 

Dans la publication de la semaine dernière, nous avons discuté de la pertinence de l’apprentissage automatique (Machine Learning) pour votre entreprise. Dans le cadre de mes recherches, j’ai compris plus en profondeur ce qu’est l’apprentissage automatique et j’ai réalisé que la plupart des informations sur le sujet est technique et destinée aux développeurs ou aux analystes de données.

Une explication non technique m’a donc paru nécessaire.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?

La définition la plus simple que j’ai rencontrée se lit comme suit :

L’apprentissage automatique est « […] la branche de l’intelligence artificielle (IA) qui explore les moyens d’amener les ordinateurs à améliorer leurs performances en fonction de leur expérience ». Source : Berkeley

Décomposons cette définition pour asseoir certaines fondations de l’apprentissage automatique et pour en améliorer notre connaissance.

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L’apprentissage automatique est-il adapté à votre entreprise?

La plupart des entreprises reconnaissent que l’apprentissage automatique (Machine Learning) peut leur apporter une valeur exceptionnelle. Cependant, plusieurs d’entre elles se posent des questions quant à l’intégration de celui-ci dans leur stratégie de données : comment, dans quel domaine et surtout à quel moment?

Aujourd’hui, nous allons explorer les questions que vous devriez vous poser afin de savoir si l’apprentissage automatique est adapté à votre entreprise.
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