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elle fait quoi, ses champs d'applications, ses territoires, a qui, tu peux faire du long ici ya pas de problème, LOGICIELS

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elle fait quoi, ses champs d'applications, ses territoires, a qui, tu peux faire du long ici ya pas de problème, LOGICIELS

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Parler des différents domaine qui l'utilise et leur échelle de développement ainsi que les moyens investis

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Parler des différents domaine qui l'utilise et leur échelle de développement ainsi que les moyens investis

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ATTENTION PAS DU DESIGN FICTION, ON PARLE D'UN FUTUR TRÈS PROCHE LA

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ATTENTION PAS DU DESIGN FICTION, ON PARLE D'UN FUTUR TRÈS PROCHE LA

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Parler de comment elle est intégré chez le concepteur actuellement, et la on parle un peu de Solidworks ou de bails comme ça qui vont faire par exemple une mise en plan a partir d'un fichier 3D, est ce que l'on a une automatisation complète? Rebondir sur le fait que l'IA est porteuse et qu'on peut l'exploiter pour des méthodes de travail plus avancées et efficace ainsi que des données négligées qu'on aurait obtenu grâce à l'IA et du vrai dialogue qui sort entre l'Humain et la machine.

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Parler de comment elle est intégré chez le concepteur actuellement, et la on parle un peu de Solidworks ou de bails comme ça qui vont faire par exemple une mise en plan a partir d'un fichier 3D, est ce que l'on a une automatisation complète? Rebondir sur le fait que l'IA est porteuse et qu'on peut l'exploiter pour des méthodes de travail plus avancées et efficace ainsi que des données négligées qu'on aurait obtenu grâce à l'IA et du vrai dialogue qui sort entre l'Humain et la machine.

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On parlera de google et ses réacteurs nucléaires, des composants utilisés, de leurs durée de vie, de la consommation en électricité, des serveurs utilisés et la pollution qu'ils émettent, le transport de données par de gigantesque câble enfuis dans les profondeurs des océans, l'accès à internet

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On parlera de google et ses réacteurs nucléaires, des composants utilisés, de leurs durée de vie, de la consommation en électricité, des serveurs utilisés et la pollution qu'ils émettent, le transport de données par de gigantesque câble enfuis dans les profondeurs des océans, l'accès à internet

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motivations antérieurs et motivations actuelles seulement si une différence c'est opéré, comme exemple je pense a son accessibilité, comme si de l'open source passer en privé

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motivations antérieurs et motivations actuelles seulement si une différence c'est opéré, comme exemple je pense a son accessibilité, comme si de l'open source passer en privé

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Le fait qu'elle était gratuite et que la on voit une évolution qui se fait toujours plus élitiste 

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Le fait qu'elle était gratuite et que la on voit une évolution qui se fait toujours plus élitiste 

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Fais rêver, parle du spatiale, de sa précision tout ça pour montrer que ya un grand potentiel pour du technique et donc de la conception d'objet pour un designer

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Fais rêver, parle du spatiale, de sa précision tout ça pour montrer que ya un grand potentiel pour du technique et donc de la conception d'objet pour un designer

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Attention ca ce sera majoritairement dans l'annexe, t'amuses pas a tester pour "l'étude de cas" avant d'avoir finis ton état des lieux et ETAT DE l'ART

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Attention ca ce sera majoritairement dans l'annexe, t'amuses pas a tester pour "l'étude de cas" avant d'avoir finis ton état des lieux et ETAT DE l'ART

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Intelligence artificielle, de quoi parle-t-on ?

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L'intelligence artificielle (ou IA) est de plus en plus présente dans notre quotidien, notamment au travers de nouveaux produits ou services. Elle repose cependant sur des algorithmes gourmands en données, souvent personnelles, et son usage nécessite le respect de certaines précautions.

Qu'est-ce qu'une intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle n'est pas une technologie à proprement parler mais plutôt un domaine scientifique dans lequel des outils peuvent être classés lorsqu'ils respectent certains critères. Pour se familiariser avec ce domaine, il peut être utile de se référer au glossaire de l'IA publié par la CNIL.

Pour le Parlement européen, l'intelligence artificielle représente tout outil utilisé par une machine afin de " reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ".

Cette définition pourrait être élargie en incluant les comportements dépassant les capacités humaines, puisque les ordinateurs actuels parviennent aujourd'hui à les surpasser dans certaines tâches (bien que la compétence de l'ordinateur s'arrête généralement à l'exécution de cette tâche). À titre d'exemple, le système d'IA AlphaGo, capable de battre le champion du jeu de go Lee Sedol, est très doué pour élaborer des stratégies à ce jeu, mais ses capacités s'arrêtent ici. Il sera incapable de jouer aux échecs ou d'effectuer d'autres tâches tant que celles-ci ne lui auront pas été inculquées.

Tout système mettant en œuvre des mécanismes proches de celui d'un raisonnement humain pourrait ainsi être qualifié d'intelligence artificielle.

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Pourquoi est-ce important de reconnaître la présence d'une IA ?

Comme toute nouvelle technologie, les systèmes utilisant de l'intelligence artificielle sont encore sujets à des défaillances, à des attaques, ou peuvent avoir des impacts encore insoupçonnés sur les individus et sur la société. Sans remettre en cause les avantages que peuvent proposer ces systèmes, il est néanmoins primordial de connaître les risques auxquels ils exposent les utilisateurs.

Premièrement, tout comme l'humain, ils sont sujets à l'erreur, que celle-ci soit due à une défaillance ou à une discrimination intégrée dans l'outil : on parle alors de biais.

Sur ce point, le règlement général sur la protection des données précise que :

La personne concernée a le droit de ne pas faire l'objet d'une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé [...] produisant des effets juridiques la concernant ou l'affectant de manière significative de façon similaire.

- article 22 du RGPD

Autrement dit, l'humain doit garder la main, ce qui a été développé par la CNIL dans un rapport sur les enjeux éthiques de l'intelligence artificielle où les questions d'autonomie et de prise de décision automatisée sont abordées.
Toute personne a ainsi le droit de s'opposer à certains traitements automatisés lorsque ceux-ci n'intègrent pas une intervention humaine dans le processus de décision.

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Pourquoi une IA fait-elle des erreurs ?

Étant donné la complexité des systèmes utilisant l'intelligence artificielle , les sources d'erreur peuvent être multiples.

Les erreurs liées à la conception du système

On distingue en premier lieu les erreurs dans la conception du système, elles peuvent être liées à plusieurs causes.

Un manque de représentativité

Si certains cas réels n'ont pas été pris en compte dans les données d'entraînement, on parle de manque de représentativité.

Exemple : certains algorithmes de reconnaissance faciale entraînés sur des ensembles de données où les personnes de certaines origines ethniques étaient en nombre insuffisant.

Une hypothèse trop approximative

En tant qu'abstraction mathématique, l'algorithme repose sur des hypothèses dont certaines peuvent s'avérer trop approximatives.

Exemple : les algorithmes d'évaluation de la performance des enseignants aux États-Unis ont causé de nombreuses plaintes car l'hypothèse selon laquelle les notes des élèves étaient une preuve directe de la performance d'un enseignant était trop simpliste.

De mauvais critères retenus

Lors de l' entraînement de l'algorithme, celui-ci est évalué sur la réalisation d'une tâche selon certains critères, ou métriques. Les critères et le seuil final choisis ont des conséquences importantes sur la qualité du système final.

Exemple : un seuil bas correspond en réalité à un taux d'erreur plus important délibérément accepté par le concepteur du système. Pour un algorithme de diagnostic médical par exemple, on souhaite surtout éviter les faux négatifs car en cas de faux positif, il nous est toujours possible d'effectuer davantage de tests. Il pourra ainsi être choisi d'utiliser un seuil bas pour les faux positifs (ce qui augmente leur nombre) si cela permet d'avoir un seuil plus élevé sur les faux négatifs (ce qui réduira leur nombre).

Les erreurs liées aux conditions d'utilisation

Des erreurs peuvent également survenir à cause des conditions d'utilisation du système d'IA.

Une mauvaise qualité des données

La qualité des données fournies au système lors de son utilisation modifie sa performance.

Exemple : cela peut être observé lorsqu'on utilise un assistant vocal dans un environnement bruyant : la qualité de la compréhension de l'assistant en est alors diminuée.

Des défauts liés au matériel ou à ses contraintes

Quand le système est dépendant de composants physiques comme des capteurs, la qualité de la sortie du système dépendra de l'état de ces composants.

Exemple : un système de détection d'incivilités par vidéosurveillance pourra être sujet à plus d'erreurs si déployé sur un parc de caméra de résolution insuffisante.

Les autres risques de défaillance

Enfin, comme tout système complexe, les systèmes d'intelligence artificielle ne sont pas exempts des défaillances classiques des systèmes informatiques qui peuvent intervenir sur les infrastructures physiques où sont réalisés les calculs, lors de la communication d'information, ou encore à cause d'une erreur humaine.

Là où les systèmes d'intelligence artificielle se distinguent de systèmes informatisés plus classiques, c'est dans les difficultés que posent l'identification du problème : on parle de l'explicabilité. En effet, et en particulier dans les systèmes appelés " profonds ", tels que les réseaux de neurones, le nombre de paramètres utilisés fait qu'il est souvent impossible de comprendre d'où vient l'erreur. Pour limiter ce risque, il est recommandé de conserver certaines données utiles au système pour une durée proportionnée : c'est la traçabilité.

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Où la CNIL intervient-elle ?

L'accompagnement de la CNIL

La CNIL est attentive au développement de ces nouveaux outils.

Tout d'abord, dans le cadre de sa mission d'accompagnement, pour pouvoir conseiller utilement les pouvoirs publics, les chercheurs et les entreprises.

Ensuite, au travers des missions de contrôles qu'elle réalise sur des dispositifs effectivement mis en œuvre.

Enfin, par une action de veille visant par exemple à identifier de nouveaux modes d'attaques ou des biais conduisant à des traitements de données illicites.

Afin d'apporter un éclairage sur les enjeux de l'intelligence artificielle (IA) et d'accompagner les professionnels dans la mise en conformité de leurs projets, la CNIL publie un ensemble de contenus dédiées à l'IA. Elle invite chacun à contribuer et enrichir ces travaux via l'adresse dédiée ia[@]cnil.fr.

De nouveaux cadres européens à venir

Plusieurs cadres réglementaires visant à préciser les conditions d'utilisation de l'intelligence artificielle sont actuellement en cours d'élaboration au niveau européen. De nombreux textes, qui auront des implications en termes de protection des données, devraient ainsi voir le jour dans les années à venir.

Premièrement, le règlement ePrivacy (évolution de la directive ePrivacy actuelle) précisera quelles règles du RGPD seront applicables dans la protection de la vie privée en ligne des citoyens. Ce texte pourrait avoir des conséquences majeures pour les acteurs de l'intelligence artificielle qui proposeront des services de communication électroniques.

Le Digital Markets Act (DMA), le Digital Services Act (DSA), et le Digital Governance Act (DGA), encadreront le marché des grandes plateformes numériques. Le DSA, notamment, a pour objectif d'accentuer la transparence et la responsabilisation (accountability), des plateformes envers les usagers. Ce texte pourrait également avoir des conséquences pour les plateformes utilisant des algorithmes de recommandation. Plus récemment introduit, le Data Act, vise à faciliter les échanges de données au sein de l'Europe.

Enfin, le règlement sur l'intelligence artificielle (RIA) proposé par la Commission européenne en avril 2021, proposera une approche par les risques pour encadrer les usages des systèmes d'intelligence artificielle et faciliter l'émergence de solutions innovantes et respectueuses des droits et libertés des personnes. La CNIL s'est prononcée avec ses homologues européens sur ce texte, et s'est positionnée pour assumer le rôle d'autorité de contrôle en charge de l'application du règlement en France.

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Intelligence artificielle, de quoi parle-t-on ?

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Qu'est-ce qu'une intelligence artificielle ? L'intelligence artificielle n'est pas une technologie à proprement parler mais plutôt un domaine scientifique dans lequel des outils peuvent être classés lorsqu'ils respectent certains critères.

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Corps de l'article

Introduction : potentiel de l'intelligence artificielle pour l'éducation

L'intelligence artificielle (IA) suscite un intérêt pédagogique et scientifique croissant depuis une trentaine d'années, qui s'est accéléré récemment à la suite de l'amélioration de la performance technique de l'IA (Becker, 2018). Dans leur revue systématique de la littérature, Zawacki-Richter et al. (2019) identifient quatre applications principales de l'IA en enseignement supérieur : 1/le profilage et la prédiction (p. ex., admission à un programme d'études, décrochage scolaire) ; 2/les systèmes de tutorat intelligent (p. ex., enseignement de contenus pédagogiques, rétroactions) ; 3/la mesure et l'évaluation (p. ex., notation automatique, engagement scolaire) ; 4/et les systèmes adaptatifs et personnalisés (p. ex., recommandation et sélection de contenus personnalisés). En revanche, les enjeux éthiques et critiques que soulève l'IA sont peu étudiés en enseignement supérieur (Zawacki-Richter et al., 2019), et en éducation plus largement (Krutka, 2021). Souhaitant contribuer à cette réflexion émergente, nous proposons d'aborder quelques enjeux éthiques et critiques de l'IA, sans toutefois prétendre à l'exhaustivité, ainsi que de formuler quelques pistes d'action permettant de mieux les prendre en compte, tant du point de vue de la conception que de l'usage. Ce faisant, il importe de garder en tête que les enjeux énumérés ci-dessous ne sont pas, pour la plupart, spécifiques à l'IA dans la mesure où ils se posent aussi pour d'autres technologies. Qui plus est, on les retrouve dans d'autres sphères de la société où l'IA est utilisée. Ces enjeux tendent toutefois à être amplifiés par les développements actuels de l'IA et à se décliner de manière singulière en éducation, ce qui justifie à notre sens la pertinence d'une réflexion circonscrite à l'IA en éducation.

Quelques enjeux éthiques et critiques de l'IA en éducation

Les enjeux éthiques et critiques que soulève l'IA en éducation sont multiples et ont des origines diverses. Un premier type d'enjeux est lié aux données massives que nécessite l'IA, lesquelles peuvent induire des biais éventuels et posent la question du respect de la vie privée des élèves et du personnel scolaire (Andrejevic et al., 2020 ; Perrotta et al., 2020). Krutka (2021) prend l'exemple de la suite éducative de Google, qui collecte des données sans consentement libre et éclairé des élèves et du personnel scolaire (en contradiction avec leurs propres politiques et celles des provinces et des états) et les exploite de manière opaque. Les données des élèves et du personnel scolaire sont donc utilisées à leur insu, causant ainsi un manquement au respect de leur vie privée.

Par ailleurs, l'IA est principalement produite par des entreprises privées plutôt que par des instances scolaires (Williamson et al., 2020 ; Selwyn et al., 2020), et principalement étudiée par des chercheur.e.s en informatique ou en sciences, technologies, ingénierie et mathématiques plutôt que par des chercheur.e.s en sciences de l'éducation (Zawacki-Richter et al., 2019). Cette situation génère un deuxième type d'enjeux éthiques et critiques relatif aux expertises et aux représentations éducatives mobilisées par les équipes de conception. En dehors de l'éducation, plusieurs études ont déjà souligné le manque de diversité au sein des équipes de conception, ce qui se traduit par des biais de représentativité allant de la sous-représentation de certains groupes sociaux à leur discrimination, stigmatisation ou exclusion. C'est ainsi qu'en 2015, l'algorithme de Google photos a associé une photo de deux personnes noires américaines au tag " gorilles ", faute d'avoir été suffisamment entraîné à identifier des visages à la peau foncée (Plenke, 2015).

Finalement, l'automatisation croissante de l'IA implique que cette dernière est en mesure de prendre en charge une part croissante des actions pédagogiques qui reviennent habituellement aux élèves et au personnel scolaire (Selwyn, 2019). Se pose alors un autre type d'enjeux éthiques et critiques relatifs à l'autonomie et au jugement professionnels des enseignantes et enseignants, ainsi qu'à l'agentivité des élèves en fonction de la distribution des tâches entre eux et l'IA. À titre d'exemple, citons le cas des systèmes de gestion des comportements rapporté par Livingtsone et Sefton-Green (2016). Les systèmes de gestion des comportements permettent aux enseignant.e.s de documenter les comportements nuisibles des élèves, qui sont ensuite compilés et signalés automatiquement à l'administration scolaire en vue d'appliquer des conséquences proportionnelles. Faute de temps en salle de classe, certain.e.s enseignant.e.s documentent les comportements après les cours, parfois sans en avoir informé les élèves concerné.e.s. Les élèves peuvent donc être mis.es en retrait pour une suite de comportements nuisibles dont elles ou ils n'ont pas souvenir, ce qui met à mal les principes mêmes de cohérence et de justice, en éducation.

Prévenir les enjeux éthiques et critiques de l'IA : de la conception à l'usage

De ces types d'enjeux éthiques et critiques, il est possible d'esquisser quelques pistes de réflexion et d'action. En premier lieu, ces enjeux gagnent à être pris en compte dès la phase de conception, afin de prévenir autant que possible des retombées négatives éventuelles lors de l'usage. On peut alors se poser la question suivante : dans quelle mesure les équipes de conception intègrent-elles des expertises et des représentations éducatives lorsqu'elles développent des technologies impliquant l'IA ? Et dans quelle mesure ces expertises et représentations éducatives sont-elles représentatives de la diversité et de la singularité des milieux scolaires québécois ? Un premier pas pour s'en assurer consiste, pour les équipes de conception, à opter pour des modèles " centrés usager " (p. ex., Labarthe, 210) dans le but de maximiser la prise en compte des expertises et des représentations éducatives et de préserver la finalité éducative des finalités économiques et techniques. Un pas complémentaire consiste à adopter et respecter des principes éthiques de conception, comme le fait d'informer systématiquement et explicitement les usager.e.s lorsqu'elles ou ils sont en interaction avec un système d'intelligence artificielle. Sur le plan de l'usage, sensibiliser les élèves et le personnel scolaire aux enjeux de l'IA en éducation implique d'intégrer une dimension éthique et critique explicite à la formation aux technologies. Pour être complète, cette dimension gagnerait à ne pas se limiter aux " bons usages " de l'IA, mais à s'articuler autour de la compréhension des interactions entre la conception et l'usage de l'IA d'une part, et entre les usages et leurs implications éducatives et sociales d'autre part. Par exemple, le modèle technoéthique de Krutka et al. (2019) ouvre une voie intéressante en formation initiale et continue des enseignants : pour déterminer si une technologie donnée est éthique, il propose une analyse des dimensions éthique, légale, démocratique, économique, technologique et pédagogique, guidée par des questions, ainsi que des éléments à considérer et des applications pratiques à intégrer à la formation des enseignants.

Pour ne pas conclure

L'intégration de l'IA en éducation est relativement récente de sorte que l'opérationnalisation de son potentiel reste en grande partie à venir. Pour l'orienter, il nous semble nécessaire de l'accompagner d'une prise en compte proactive des enjeux éthiques et critiques que l'IA soulève, en ancrant cette dernière dans le cadre d'une réflexion sur la justice. À ce titre, une formation à l'éthique du personnel scolaire mérite d'être mise de l'avant afin de l'outiller au mieux pour intervenir et interagir dans un monde en pleine mouvance.

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L'intelligence artificielle en éducation : enjeux de justice - Formation et profession

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L'intelligence artificielle en éducation : enjeux de justice. Un article de la revue Formation et profession (Volume 29, numéro 2, 2021) diffusée par la plateforme Érudit.

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https://www.techniques-ingenieur.fr/base-documentaire/technologies-de-l-information-th9/intelligence-artificielle-42679210/introduction-a-l-intelligence-artificielle-h3720/domaines-d-application-h3720niv10005.html

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site regroupant les utilisations basique de l'ia, les évidences.

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Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) s'est frayée une place dans presque tous les secteurs d'activité et industries, allant de la médecine au design. L'intégration de l'IA sert notamment à automatiser les processus, améliorer l'efficacité et le rendement et réduire les coûts, les délais et les erreurs humaines. Cette expansion est visible aussi au sein de l'industrie de la transformation numérique, qui utilise quant à elle l'intelligence artificielle spécifiquement pour améliorer l'expérience utilisateur.

En effet, les possibilités que proposent l'IA et les systèmes de Machine Learning (ML, apprentissage automatique en français) dans la conception UX sont très en vogue depuis quelque temps. L'IA fait désormais partie intégrante des processus de design UX.

Une enquête menée par la plateforme de recherche UX a dévoilé que 80% des cadres UX pensent que la conception UX et l'IA sont l'avenir de l'expérience utilisateur. Ce chiffre n'était que de 66% en 2019.

Cette affirmation se traduit chez les entreprises et agences de design par un fort intérêt pour cette technologie et son utilisation dans les différents processus. L'objectif de cette course vers l'adoption de l'IA est de rendre l'UX des produits et services plus intuitive.

Quels sont les avantages, mais aussi les limitations de l'IA en ?

Les avantages de l'IA en design UX

L'IA peut efficacement se mettre au service des UX designers. Elle présente des avantages conséquents pour la conception de l'expérience utilisateur et fait désormais partie intégrante de certains processus de design UX.

Voici quelques-uns des atouts clés que présente l'IA en faveur de l'UX design.

La prise de décisions :

À certains égards, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (ML) ont des fonctions similaires à la conception UX. Tous deux collectent les données, analysent les interactions des utilisateurs et peuvent prédire le comportement humain. Les chatbots, les voitures autonomes, les drones de livraison, Google Translate, Alexa et Siri sont tous des exemples parfaits d'intelligence artificielle collectant et utilisant des données pour fournir des services améliorés. Les progrès de l'intelligence artificielle et de la technologie du ML ont rendu possible le développement d'expériences utilisateur améliorées.

Ainsi, le recours à l'intelligence artificielle peut offrir des choix pertinents aux designers UX et les aider à prendre rapidement des décisions de conception. Les prédictions de ML sont basées sur des ensembles de données historiques et, pour les designers qui limitent le nombre de choix potentiels grâce à ces prédictions, les processus de prise de décision sont rendus simples et rapides pour l'utilisateur.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique aident donc les concepteurs à tirer parti de l'automatisation dans leurs projets de conception de produits et d'applications, d'un point de vue décisionnel.

Alimenter les processus UX grâce à l'intelligence artificielle

Dans le domaine de la conception UX, l'intelligence artificielle ou l'apprentissage automatique peuvent désormais alimenter les processus UX allant de l'analyse des données à la création de livrables de conception.

La principale raison de l'utilisation de l'intelligence artificielle est de réduire le besoin d'attention humaine. Ainsi, les concepteurs UX peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour à la fois améliorer le processus de conception UX et améliorer l'expérience utilisateur. L'IA est également déployée en optimisation UX afin de consolider des liens Homme-IA. En effet, après avoir obtenu et analysé de grandes quantités de données des utilisateurs, une intelligence artificielle peut prédire de manière fiable le comportement humain, ce qui contribue au développement de la liaison Homme-IA et à la perfection de l'offre et son expérience. Les assistants vocaux tels que Siri et Alexa sont de parfaits exemples de consolidation des liens Homme-IA.

Analyser efficacement les données pour une conception UX efficace

Même si la conception UX est l'étape créative du processus de développement de produits, l'intelligence artificielle peut jouer un rôle majeur dans le design d'expérience utilisateur. En effet, les experts UX conçoivent leurs interfaces en se basant sur la recherche utilisateur (collecte d'informations) et l'analyse de données. Une fois confiée à une à une intelligence artificielle, l'analyse d'énormes quantités de données en un temps record devient possible, ce qui permet de générer des résultats utiles et bien fondés rapidement. Ainsi, l'IA permet d'optimiser l'UX grâce à des conceptions basées sur l'analyse efficace d'océans de données.

Offrir de la valeur aux utilisateurs

Une application alimentée par l'IA se concentre sur la satisfaction des besoins précis des utilisateurs. L'intelligence artificielle peut être programmée pour offrir la meilleure expérience utilisateur en satisfaisant ces besoins précis. Ce faisant, les UX designers seront en mesure d'offrir une valeur ajoutée aux utilisateurs pour leur satisfaction. L'IA permet le ciblage des besoins afin d'aider et d'assister les gens dans leurs tâches pour leur rendre la vie plus facile et plus productive. Ceci se traduit forcément par une entreprise rentable.

La personnalisation intelligente de l'expérience utilisateur

Les utilisateurs sont plus toujours plus exigeants. Une bonne est un bon début, mais une interface personnalisée ouvre des opportunités intéressantes. Pour que les utilisateurs puissent se sentir privilégiés et sentir que leur interaction avec les marques est personnelle. Les utilisateurs ne risquent alors de choisir une marque parmi d'autres et lui vouer fidélité que lorsqu'ils éprouvent un sentiment de communication personnelle et personnalisée. Concrètement, au moins 73% des internautes se disent extrêmement ennuyés lorsqu'ils reçoivent un contenu non pertinent. Dans ce sens, l'IA sert à affiner le contenu présenté et à le personnaliser. En effet, l'avantage le plus important que l'IA peut offrir est une personnalisation améliorée. La technologie utilise les données collectées par le système pour adapter le service aux besoins de l'utilisateur. Comme pour la confection d'un costume sur-mesure, l'UX est ciblée et mieux adaptée à chacun.

Les limites de l'IA

Tout ne peut être automatisé

L'intelligence artificielle n'est pas adaptée ou applicable à tous les processus de l'UX design.

Certaines tâches impliquent certaines aptitudes exclusivement humaines que l'IA n'est pas en mesure de fournir. On peut notamment parler de capacité à l'empathie ou au raisonnement subjectif.

Les machines ne peuvent pas s'adapter aux émotions ou motivations humaines, et ne sont pas en mesure de comprendre qu'il existe parfois une valeur intrinsèque au processus (par exemple, il procure de la dignité ou du plaisir), ou qu'il nécessite une évaluation subjective (décisions éthiques ou morales), ou qu'il a des conséquences de grande portée pour une partie des utilisateurs.

Ainsi, la plupart des tâches comportent des parties qui conviennent bien à l'IA et d'autres qui devraient être laissées aux humains.

Les systèmes d'IA ne sont ni infaillibles ni parfaits

L'intelligence artificielle a encore un long chemin devant elle. Sur beaucoup de volets, les systèmes ne sont pas encore en mesure de se hisser à la hauteur du travail humain, même s'ils sont capables de fournir des solutions personnalisées dans une certaine mesure. Ainsi, l'intelligence artificielle n'est pas en mesure de remplacer l'apport humain. C'est une technologie à associer à l'expertise des UX designers pour leur faciliter les processus, mais en aucun cas elle n'est en mesure de les remplacer.

Sens de l'initiative inexistant

Les machines peuvent apprendre par elles-mêmes, mais elles sont incapables de penser par elles-mêmes, en plus de n'avoir aucune émotions ou valeurs morales. De la sorte, les systèmes de l'IA se contentent d'exécuter les programmes et sans pouvoir différencier et juger de manière pertinente. D'autant plus que le manque d'empathie souhaitable peut se révéler ennuyeux pour les utilisateurs, surtout que les machines ne disposent pas du bon sens que l'on attend des humains.

Dépourvus de tout sens de l'initiative, elles ne seront pas en mesure de prendre de décisions en rencontrant une situation qui leur est inconnue. Face à de telles situations, l'IA éprouvera des dysfonctionnements et ne fonctionnera pas correctement.

Absence de créativité

La créativité et l'imagination sont loin d'être les points forts de l'intelligence artificielle. Bien que les systèmes intelligents puissent aider les designers à concevoir et à créer, ils n'égalent en aucun cas la pensée humaine et sa capacité créative, son originalité et sa force d'improvisation.

La force de l'être humain c'est sa raison. Nous sommes de nature des êtres intellectuels, créatifs, sensibles et émotionnels et consciencieux. Notre subjectivité, imagination et inventivité manquent complètement aux machines. Ainsi, les capacités intuitives inhérentes au cerveau humain ne peuvent pas être reproduites par les systèmes de l'IA. Ils se résument être strictement des outils intéressants et utiles à mettre au service de la créativité et de la pensée du designer UX.

Des coûts élevés

Le recours à l'intelligence artificielle en design -comme pour toute autre industrie- implique des coûts substantiels. Le déploiement, la maintenance et la réparation de cette technologie n'est pas sans prix.

Les logiciels de l'IA et du ML nécessitent une mise à niveau fréquente, sans quoi les systèmes intelligents ne pourront pas s'adapter aux besoins de l'environnement changeant ni devenir plus intelligents.

Aussi, la procédure de récupération des codes perdus et de réinstallation du système en cas de panne majeure peut nécessiter beaucoup de temps et d'argent.

Conclusion

En dépit de certaines limites dont témoigne cette technologie en constante évolution, l'intelligence artificielle a un avenir très prometteur. Lorsque le plein potentiel de l'intelligence artificielle va se libérer, elle pourrait présenter des opportunités illimitées exploitables par les designers pour optimiser les processus de conception UX et l'expérience utilisateur par la même occasion. Actuellement, le plus grand avantage de l'IA est sa capacité à délivrer une expérience utilisateur hautement personnalisée. L'IA est parfaitement en mesure de personnaliser le contenu et le cibler pour éviter le contenu non pertinent. Il s'agit d'une démarche qui aide des plateformes comme Netflix à atteindre un succès astronomique.

Avec plus de perfectionnement, l'IA peut accompagner les designers dans leur quête de personnalisation suprême de l'expérience utilisateur. En effet, les possibilités sont multiples, et l'intelligence artificielle pourrait permettre aux designers UX d'offrir des conceptions ciblées et parfaitement personnalisées et personnalisables pour chaque utilisateur, au lieu d'offrir (comme actuellement) des produits génériques pour l'ensemble des utilisateurs.

N'hésitez pas à nous contacter pour en savoir plus.

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L'IA appliquée à l'UX Design : avantages et limites - Arquen

# data[].attributes.attachment_link.description
L'IA fait partie intégrante des processus de design UX. Elle présente des avantages remarquables pour l'optimisation de l'expérience utilisateurs.

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Yoshua Bengio, Yann LeCun, and Geoffrey Hinton are recipients of the 2018 ACM A.M. Turing Award for breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing.
Research on artificial neural networks was motivated by the observation that human intelligence emerges from highly parallel networks of relatively simple, non-linear neurons that learn by adjusting the strengths of their connections. This observation leads to a central computational question: How is it possible for networks of this general kind to learn the complicated internal representations that are required for difficult tasks such as recognizing objects or understanding language? Deep learning seeks to answer this question by using many layers of activity vectors as representations and learning the connection strengths that give rise to these vectors by following the stochastic gradient of an objective function that measures how well the network is performing. It is very surprising that such a conceptually simple approach has proved to be so effective when applied to large training sets using huge amounts of computation and it appears that a key ingredient is depth: shallow networks simply do not work as well.

We reviewed the basic concepts and some of the breakthrough achievements of deep learning several years ago. Here we briefly describe the origins of deep learning, describe a few of the more recent advances, and discuss some of the future challenges. These challenges include learning with little or no external supervision, coping with test examples that come from a different distribution than the training examples, and using the deep learning approach for tasks that humans solve by using a deliberate sequence of steps which we attend to consciously-tasks that Kahneman calls system 2 tasks as opposed to system 1 tasks like object recognition or immediate natural language understanding, which generally feel effortless.

From Hand-Coded Symbolic Expressions to Learned Distributed Representations

There are two quite different paradigms for AI. Put simply, the logic-inspired paradigm views sequential reasoning as the essence of intelligence and aims to implement reasoning in computers using hand-designed rules of inference that operate on hand-designed symbolic expressions that formalize knowledge. The brain-inspired paradigm views learning representations from data as the essence of intelligence and aims to implement learning by hand-designing or evolving rules for modifying the connection strengths in simulated networks of artificial neurons.

In the logic-inspired paradigm, a symbol has no meaningful internal structure: Its meaning resides in its relationships to other symbols which can be represented by a set of symbolic expressions or by a relational graph. By contrast, in the brain-inspired paradigm the external symbols that are used for communication are converted into internal vectors of neural activity and these vectors have a rich similarity structure. Activity vectors can be used to model the structure inherent in a set of symbol strings by learning appropriate activity vectors for each symbol and learning non-linear transformations that allow the activity vectors that correspond to missing elements of a symbol string to be filled in. This was first demonstrated in Rumelhart et al. on toy data and then by Bengio et al. on real sentences. A very impressive recent demonstration is BERT, which also exploits self-attention to dynamically connect groups of units, as described later.

The main advantage of using vectors of neural activity to represent concepts and weight matrices to capture relationships between concepts is that this leads to automatic generalization. If Tuesday and Thursday are represented by very similar vectors, they will have very similar causal effects on other vectors of neural activity. This facilitates analogical reasoning and suggests that immediate, intuitive analogical reasoning is our primary mode of reasoning, with logical sequential reasoning being a much later development, which we will discuss.

The Rise of Deep Learning

Deep learning re-energized neural network research in the early 2000s by introducing a few elements which made it easy to train deeper networks. The emergence of GPUs and the availability of large datasets were key enablers of deep learning and they were greatly enhanced by the development of open source, flexible software platforms with automatic differentiation such as Theano, Torch, Caffe, TensorFlow, and PyTorch. This made it easy to train complicated deep nets and to reuse the latest models and their building blocks. But the composition of more layers is what allowed more complex non-linearities and achieved surprisingly good results in perception tasks, as summarized here.

Why depth? Although the intuition that deeper neural networks could be more powerful pre-dated modern deep learning techniques, it was a series of advances in both architecture and training procedures, which ushered in the remarkable advances which are associated with the rise of deep learning. But why might deeper networks generalize better for the kinds of input-output relationships we are interested in modeling? It is important to realize that it is not simply a question of having more parameters, since deep networks often generalize better than shallow networks with the same number of parameters. The practice confirms this. The most popular class of convolutional net architecture for computer vision is the ResNet family of which the most common representative, ResNet-50 has 50 layers. Other ingredients not mentioned in this article but which turned out to be very useful include image deformations, drop-out, and batch normalization.

We believe that deep networks excel because they exploit a particular form of compositionality in which features in one layer are combined in many different ways to create more abstract features in the next layer.

For tasks like perception, this kind of compositionality works very well and there is strong evidence that it is used by biological perceptual systems.

Unsupervised pre-training. When the number of labeled training examples is small compared with the complexity of the neural network required to perform the task, it makes sense to start by using some other source of information to create layers of feature detectors and then to fine-tune these feature detectors using the limited supply of labels. In transfer learning, the source of information is another supervised learning task that has plentiful labels. But it is also possible to create layers of feature detectors without using any labels at all by stacking auto-encoders.

First, we learn a layer of feature detectors whose activities allow us to reconstruct the input. Then we learn a second layer of feature detectors whose activities allow us to reconstruct the activities of the first layer of feature detectors. After learning several hidden layers in this way, we then try to predict the label from the activities in the last hidden layer and we backpropagate the errors through all of the layers in order to fine-tune the feature detectors that were initially discovered without using the precious information in the labels. The pre-training may well extract all sorts of structure that is irrelevant to the final classification but, in the regime where computation is cheap and labeled data is expensive, this is fine so long as the pre-training transforms the input into a representation that makes classification easier.

In addition to improving generalization, unsupervised pre-training initializes the weights in such a way that it is easy to fine-tune a deep neural network with backpropagation. The effect of pre-training on optimization was historically important for overcoming the accepted wisdom that deep nets were hard to train, but it is much less relevant now that people use rectified linear units (see next section) and residual connections. However, the effect of pre-training on generalization has proved to be very important. It makes it possible to train very large models by leveraging large quantities of unlabeled data, for example, in natural language processing, for which huge corpora are available. The general principle of pre-training and fine-tuning has turned out to be an important tool in the deep learning toolbox, for example, when it comes to transfer learning or even as an ingredient of modern meta-learning.

The mysterious success of rectified linear units. The early successes of deep networks involved unsupervised pre-training of layers of units that used the logistic sigmoid nonlinearity or the closely related hyperbolic tangent. Rectified linear units had long been hypothesized in neuroscience and already used in some variants of RBMs and convolutional neural networks. It was an unexpected and pleasant surprise to discover that rectifying non-linearities (now called ReLUs, with many modern variants) made it easy to train deep networks by backprop and stochastic gradient descent, without the need for layerwise pre-training. This was one of the technical advances that enabled deep learning to outperform previous methods for object recognition, as outlined here.

Breakthroughs in speech and object recognition. An acoustic model converts a representation of the sound wave into a probability distribution over fragments of phonemes. Heroic efforts by Robinson using transputers and by Morgan et al. using DSP chips had already shown that, with sufficient processing power, neural networks were competitive with the state of the art for acoustic modeling. In 2009, two graduate students using Nvidia GPUs showed that pre-trained deep neural nets could slightly outperform the SOTA on the TIMIT dataset. This result reignited the interest of several leading speech groups in neural networks. In 2010, essentially the same deep network was shown to beat the SOTA for large vocabulary speech recognition without requiring speaker-dependent training and by 2012, Google had engineered a production version that significantly improved voice search on Android. This was an early demonstration of the disruptive power of deep learning.

At about the same time, deep learning scored a dramatic victory in the 2012 ImageNet competition, almost halving the error rate for recognizing a thousand different classes of object in natural images. The keys to this victory were the major effort by Fei-Fei Li and her collaborators in collecting more than a million labeled images for the training set and the very efficient use of multiple GPUs by Alex Krizhevsky. Current hardware, including GPUs, encourages the use of large mini-batches in order to amortize the cost of fetching a weight from memory across many uses of that weight. Pure online stochastic gradient descent which uses each weight once converges faster and future hardware may just use weights in place rather than fetching them from memory.

The deep convolutional neural net contained a few novelties such as the use of ReLUs to make learning faster and the use of dropout to prevent over-fitting, but it was basically just a feed-forward convolutional neural net of the kind that Yann LeCun and his collaborators had been developing for many years. The response of the computer vision community to this breakthrough was admirable. Given this incontrovertible evidence of the superiority of convolutional neural nets, the community rapidly abandoned previous hand-engineered approaches and switched to deep learning.

Recent Advances

Here we selectively touch on some of the more recent advances in deep learning, clearly leaving out many important subjects, such as deep reinforcement learning, graph neural networks and meta-learning.

Soft attention and the transformer architecture. A significant development in deep learning, especially when it comes to sequential processing, is the use of multiplicative interactions, particularly in the form of soft attention. This is a transformative addition to the neural net toolbox, in that it changes neural nets from purely vector transformation machines into architectures which can dynamically choose which inputs they operate on, and can store information in differentiable associative memories. A key property of such architectures is that they can effectively operate on different kinds of data structures including sets and graphs.

Soft attention can be used by modules in a layer to dynamically select which vectors from the previous layer they will combine to compute their outputs. This can serve to make the output independent of the order in which the inputs are presented (treating them as a set) or to use relationships between different inputs (treating them as a graph).

The transformer architecture, which has become the dominant architecture in many applications, stacks many layers of "self-attention" modules. Each module in a layer uses a scalar product to compute the match between its query vector and the key vectors of other modules in that layer. The matches are normalized to sum to 1, and the resulting scalar coefficients are then used to form a convex combination of the value vectors produced by the other modules in the previous layer. The resulting vector forms an input for a module of the next stage of computation. Modules can be made multi-headed so that each module computes several different query, key and value vectors, thus making it possible for each module to have several distinct inputs, each selected from the previous stage modules in a different way. The order and number of modules does not matter in this operation, making it possible to operate on sets of vectors rather than single vectors as in traditional neural networks. For instance, a language translation system, when producing a word in the output sentence, can choose to pay attention to the cor-responding group of words in the input sentence, independently of their position in the text. While multiplicative gating is an old idea for such things as coordinate transforms and powerful forms of recurrent networks, its recent forms have made it mainstream. Another way to think about attention mechanisms is that they make it possible to dynamically route information through appropriately selected modules and combine these modules in potentially novel ways for improved out-of-distribution generalization.

We believe that deep networks excel because they exploit a particular form of compositionality in which features in one layer are combined in many different ways to create more abstract features in the next layer.

Transformers have produced dramatic performance improvements that have revolutionized natural language processing, and they are now being used routinely in industry. These systems are all pre-trained in a self-supervised manner to predict missing words in a segment of text.

Perhaps more surprisingly, transformers have been used successfully to solve integral and differential equations symbolically. A very promising recent trend uses transformers on top of convolutional nets for object detection and localization in images with state-of-the-art performance. The transformer performs post-processing and object-based reasoning in a differentiable manner, enabling the system to be trained end-to-end.

Unsupervised and self-supervised learning. Supervised learning, while successful in a wide variety of tasks, typically requires a large amount of human-labeled data. Similarly, when reinforcement learning is based only on rewards, it requires a very large number of interactions. These learning methods tend to produce task-specific, specialized systems that are often brittle outside of the narrow domain they have been trained on. Reducing the number of human-labeled samples or interactions with the world that are required to learn a task and increasing the out-of-domain robustness is of crucial importance for applications such as low-resource language translation, medical image analysis, autonomous driving, and content filtering.

Humans and animals seem to be able to learn massive amounts of background knowledge about the world, largely by observation, in a task-independent manner. This knowledge underpins common sense and allows humans to learn complex tasks, such as driving, with just a few hours of practice. A key question for the future of AI is how do humans learn so much from observation alone?

A key question for the future of AI is how do humans learn so much from observation alone?

In supervised learning, a label for one of N categories conveys, on average, at most log ₂( N) bits of information about the world. In model-free reinforcement learning, a reward similarly conveys only a few bits of information. In contrast, audio, images and video are high-bandwidth modalities that implicitly convey large amounts of information about the structure of the world. This motivates a form of prediction or reconstruction called self-supervised learning which is training to "fill in the blanks" by predicting masked or corrupted portions of the data. Self-supervised learning has been very successful for training transformers to extract vectors that capture the context-dependent meaning of a word or word fragment and these vectors work very well for downstream tasks.

For text, the transformer is trained to predict missing words from a discrete set of possibilities. But in high-dimensional continuous domains such as video, the set of plausible continuations of a particular video segment is large and complex and representing the distribution of plausible continuations properly is essentially an unsolved problem.

Contrastive learning. One way to approach this problem is through latent variable models that assign an energy (that is, a badness) to examples of a video and a possible continuation.

Given an input video X and a proposed continuation Y, we want a model to indicate whether Y is compatible with X by using an energy function E( X, Y) which takes low values when X and Y are compatible, and higher values otherwise.

E( X, Y) can be computed by a deep neural net which, for a given X, is trained in a contrastive way to give a low energy to values Y that are compatible with X (such as examples of ( X, Y) pairs from a training set), and high energy to other values of Y that are incompatible with X. For a given X, inference consists in finding one that minimizes E( X, Y) or perhaps sampling from the Y s that have low values of E( X, Y). This energy-based approach to representing the way Y depends on X makes it possible to model a diverse, multi-modal set of plausible continuations.

The key difficulty with contrastive learning is to pick good "negative" samples: suitable points Y whose energy will be pushed up. When the set of possible negative examples is not too large, we can just consider them all. This is what a softmax does, so in this case contrastive learning reduces to standard supervised or self- supervised learning over a finite discrete set of symbols. But in a real-valued high-dimensional space, there are far too many ways a vector could be different from Y and to improve the model we need to focus on those Ys that should have high energy but currently have low energy. Early methods to pick negative samples were based on Monte-Carlo methods, such as contrastive divergence for restricted Boltzmann machines48 and noise-contrastive estimation.41

Generative Adversarial Networks (GANs)36 train a generative neural net to produce contrastive samples by applying a neural network to latent samples from a known distribution (for example, a Gaussian). The generator trains itself to produce outputs to which the model gives low energy E( ). The generator can do so using backpropagation to get the gradient of E( ) with respect to . The generator and the model are trained simultaneously, with the model attempting to give low energy to training samples, and high energy to generated contrastive samples.

GANs are somewhat tricky to optimize, but adversarial training ideas have proved extremely fertile, producing impressive results in image synthesis, and opening up many new applications in content creation and domain adaptation as well as domain or style transfer.

Making representations agree using contrastive learning. Contrastive learning provides a way to discover good feature vectors without having to reconstruct or generate pixels. The idea is to learn a feed-forward neural network that produces very similar output vectors when given two different crops of the same image or two different views of the same object but dissimilar output vectors for crops from different images or views of different objects. The squared distance between the two output vectors can be treated as an energy, which is pushed down for compatible pairs and pushed up for incompatible pairs.

A series of recent papers that use convolutional nets for extracting representations that agree have produced promising results in visual feature learning. The positive pairs are composed of different versions of the same image that are distorted through cropping, scaling, rotation, color shift, blurring, and so on. The negative pairs are similarly distorted versions of different images which may be cleverly picked from the dataset through a process called hard negative mining or may simply be all of the distorted versions of other images in a minibatch. The hidden activity vector of one of the higher-level layers of the network is subsequently used as input to a linear classifier trained in a supervised manner. This Siamese net approach has yielded excellent results on standard image recognition benchmarks. Very recently, two Siamese net approaches have managed to eschew the need for contrastive samples. The first one, dubbed SwAV, quantizes the output of one network to train the other network, the second one, dubbed BYOL, smoothes the weight trajectory of one of the two networks, which is apparently enough to prevent a collapse.

Variational auto-encoders. A popular recent self-supervised learning method is the Variational Auto-Encoder (VAE). This consists of an encoder network that maps the image into a latent code space and a decoder network that generates an image from a latent code. The VAE limits the information capacity of the latent code by adding Gaussian noise to the output of the encoder before it is passed to the decoder. This is akin to packing small noisy spheres into a larger sphere of minimum radius. The information capacity is limited by how many noisy spheres fit inside the containing sphere. The noisy spheres repel each other because a good reconstruction error requires a small overlap between codes that correspond to different samples. Mathematically, the system minimizes a free energy obtained through marginalization of the latent code over the noise distribution. However, minimizing this free energy with respect to the parameters is intractable, and one has to rely on variational approximation methods from statistical physics that minimize an upper bound of the free energy.

The Future of Deep Learning

The performance of deep learning systems can often be dramatically improved by simply scaling them up. With a lot more data and a lot more computation, they generally work a lot better. The language model GPT-3 with 175 billion parameters (which is still tiny compared with the number of synapses in the human brain) generates noticeably better text than GPT-2 with only 1.5 billion parameters. The chatbots Meena and BlenderBot also keep improving as they get bigger. Enormous effort is now going into scaling up and it will improve existing systems a lot, but there are fundamental deficiencies of current deep learning that cannot be overcome by scaling alone, as discussed here.

Comparing human learning abilities with current AI suggests several directions for improvement:

1. Supervised learning requires too much labeled data and model-free reinforcement learning requires far too many trials. Humans seem to be able to generalize well with far less experience.

2. Current systems are not as robust to changes in distribution as humans, who can quickly adapt to such changes with very few examples.

3. Current deep learning is most successful at perception tasks and generally what are called system 1 tasks. Using deep learning for system 2 tasks that require a deliberate sequence of steps is an exciting area that is still in its infancy.

What needs to be improved. From the early days, theoreticians of machine learning have focused on the iid assumption, which states that the test cases are expected to come from the same distribution as the training examples. Unfortunately, this is not a realistic assumption in the real world: just consider the non-stationarities due to actions of various agents changing the world, or the gradually expanding mental horizon of a learning agent which always has more to learn and discover. As a practical consequence, the performance of today's best AI systems tends to take a hit when they go from the lab to the field.

Our desire to achieve greater robustness when confronted with changes in distribution (called out-of-distribution generalization) is a special case of the more general objective of reducing sample complexity (the number of examples needed to generalize well) when faced with a new task-as in transfer learning and lifelong learning-or simply with a change in distribution or in the relationship between states of the world and rewards. Current supervised learning systems require many more examples than humans (when having to learn a new task) and the situation is even worse for model-free reinforcement learning since each rewarded trial provides less information about the task than each labeled example. It has already been noted that humans can generalize in a way that is different and more powerful than ordinary iid generalization: we can correctly interpret novel combinations of existing concepts, even if those combinations are extremely unlikely under our training distribution, so long as they respect high-level syntactic and semantic patterns we have already learned. Recent studies help us clarify how different neural net architectures fare in terms of this systematic generalization ability. How can we design future machine learning systems with these abilities to generalize better or adapt faster out-of-distribution?

From homogeneous layers to groups of neurons that represent entities. Evidence from neuroscience suggests that groups of nearby neurons (forming what is called a hyper-column) are tightly connected and might represent a kind of higher-level vector-valued unit able to send not just a scalar quantity but rather a set of coordinated values. This idea is at the heart of the capsules architectures, and it is also inherent in the use of soft-attention mechanisms, where each element in the set is associated with a vector, from which one can read a key vector and a value vector (and sometimes also a query vector). One way to think about these vector-level units is as representing the detection of an object along with its attributes (like pose information, in capsules). Recent papers in computer vision are exploring extensions of convolutional neural networks in which the top level of the hierarchy represents a set of candidate objects detected in the input image, and operations on these candidates is performed with transformer-like architectures. Neural networks that assign intrinsic frames of reference to objects and their parts and recognize objects by using the geometric relationships between parts should be far less vulnerable to directed adversarial attacks, which rely on the large difference between the information used by people and that used by neural nets to recognize objects.

Multiple time scales of adaption. Most neural nets only have two timescales: the weights adapt slowly over many examples and the activities adapt rapidly changing with each new input. Adding an overlay of rapidly adapting and rapidly, decaying "fast weights" introduces interesting new computational abilities. In particular, it creates a high-capacity, short-term memory, which allows a neural net to perform true recursion in which the same neurons can be reused in a recursive call because their activity vector in the higher-level call can be reconstructed later using the information in the fast weights. Multiple time scales of adaption also arise in learning to learn, or meta-learning.

Higher-level cognition. When thinking about a new challenge, such as driving in a city with unusual traffic rules, or even imagining driving a vehicle on the moon, we can take advantage of pieces of knowledge and generic skills we have already mastered and recombine them dynamically in new ways. This form of systematic generalization allows humans to generalize fairly well in contexts that are very unlikely under their training distribution. We can then further improve with practice, fine-tuning and compiling these new skills so they do not need conscious attention anymore. How could we endow neural networks with the ability to adapt quickly to new settings by mostly reusing already known pieces of knowledge, thus avoiding interference with known skills? Initial steps in that direction include Transformers and Recurrent Independent Mechanisms.

It seems that our implicit (system 1) processing abilities allow us to guess potentially good or dangerous futures, when planning or reasoning. This raises the question of how system 1 networks could guide search and planning at the higher (system 2) level, maybe in the spirit of the value functions which guide Monte-Carlo tree search for AlphaGo.

Machine learning research relies on inductive biases or priors in order to encourage learning in directions which are compatible with some assumptions about the world. The nature of system 2 processing and cognitive neuroscience theories for them suggests several such inductive biases and architectures, which may be exploited to design novel deep learning systems. How do we design deep learning architectures and training frameworks which incorporate such inductive biases?

The ability of young children to perform causal discovery suggests this may be a basic property of the human brain, and recent work suggests that optimizing out-of-distribution generalization under interventional changes can be used to train neural networks to discover causal dependencies or causal variables. How should we structure and train neural nets so they can capture these underlying causal properties of the world?

How are the directions suggested by these open questions related to the symbolic AI research program from the 20 th century? Clearly, this symbolic AI program aimed at achieving system 2 abilities, such as reasoning, being able to factorize knowledge into pieces which can easily recombined in a sequence of computational steps, and being able to manipulate abstract variables, types, and instances. We would like to design neural networks which can do all these things while working with real-valued vectors so as to preserve the strengths of deep learning which include efficient large-scale learning using differentiable computation and gradient-based adaptation, grounding of high-level concepts in low-level perception and action, handling uncertain data, and using distributed representations.

Figure. Watch the authors discuss this work in the exclusive Communications video. https://cacm.acm.org/videos/deep-learning-for-ai

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Authors

Yoshua Bengio is a professor in the Department of Computer Science and Operational Research at the Université de Montréal. He is also the founder and scientific director of Mila, the Quebec Artificial Intelligence Institute, and the co-director of CIFAR's Learning in Machines & Brains program.

Yann LeCun is VP and Chief AI Scientist at Facebook and Silver Professor at New York University affiliated with the Courant Institute of Mathematical Sciences and the Center for Data Science, New York, NY, USA.

Geoffrey Hinton is the Chief Scientific Advisor of the Vector Institute, Toronto, Vice President and Engineering Fellow at Google, and Emeritus Distinguished Professor of Computer Science at the University of Toronto, Canada.

Footnotes

a. As Gibbs pointed out, if energies are defined so that they add for independent systems, they must correspond to negative log probabilities in any probabilistic interpretation.

The Digital Library is published by the Association for Computing Machinery. Copyright © 2021 ACM, Inc.

No entries found

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Yoshua Bengio, Yann Lecun, Geoffrey Hinton

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How can neural networks learn the rich internal representations required for difficult tasks such as recognizing objects or understanding language?

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We introduce an approach for deep reinforcement learning (RL) that improves upon the efficiency, generalization capacity, and interpretability of conventional approaches through structured perception and relational reasoning. It uses self-attention to iteratively reason about the relations between entities in a scene and to guide a model-free policy.

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Le deep learning est un terme générique pour désigner les techniques de machine learning qui utilisent des réseaux neuronaux " profonds ". Aujourd'hui, le deep learning est l'un des domaines les plus visibles du machine learning en raison de son succès dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et, quand il est appliqué à l'apprentissage par renforcement, des scénarios tels que le jeu, la prise de décision et la simulation.

La disponibilité des données, du calcul, des frameworks logiciels et des runtimes qui facilitent la création de modèles de réseaux neuronaux ainsi que leur exécution à des fins d'inférence est un élément crucial du succès du deep learning. TensorFlow, (Py)Torch et ONNX sont des exemples de ces frameworks.

ML.NET permet d'accéder à certains de ces frameworks. Ainsi, les utilisateurs de ML.NET peuvent tirer parti des modèles de deep learning sans avoir à partir de zéro.

Deep learning ou machine learning ?

Le deep learning repose sur des algorithmes de réseaux neuronaux. Il contraste avec les techniques de machine learning traditionnelles ou classiques qui utilisent une plus grande variété d'algorithmes tels que les modèles linéaires généralisés, les arbres de décision ou les machines à vecteurs de support (SVM). L'implication pratique la plus immédiate de cette différence est une meilleure adaptation des méthodes de deep learning à certains genres de données. Dans certains cas, les techniques de machine learning classiques telles que les arborescences reposant sur le boosting de gradient (XGBoost, LightGBM et CatBoost) semblent présenter un avantage pour les données tabulaires. Pour les données moins structurées, par exemple le texte et les images, les réseaux neuronaux ont tendance à être plus performants. La meilleure approche consiste toujours à effectuer des expériences avec votre source de données et votre cas d'usage spécifiques pour déterminer vous-même les techniques qui conviennent le mieux à votre problème.

Pour les tâches de machine learning classiques, ML.NET simplifie ce processus d'expérimentation via AutoML (machine learning automatisé). Pour plus d'informations sur AutoML, consultez l'article Qu'est-ce que le machine learning automatisé (AutoML) ?.

Architectures de réseaux neuronaux

L'une des principales caractéristiques de différenciation du deep learning est l'utilisation d'algorithmes de réseaux neuronaux artificiels. De manière générale, vous pouvez voir les réseaux neuronaux comme une configuration d'" unités de traitement " où la sortie de chaque unité constitue l'entrée d'une autre. Chacune de ces unités peut accepter une ou plusieurs entrées, et effectue essentiellement une somme pondérée de ses entrées, applique un décalage (ou " biais "), puis une fonction de transformation non linéaire (appelée " activation "). Différentes dispositions de ces composants ont été utilisées pour décrire les limites de décision dans la classification, les fonctions de régression et d'autres structures au cœur des tâches de machine learning.

La dernière décennie a vu une augmentation des cas, des applications et des techniques de deep learning. Cette augmentation est due en partie à une variété croissante d'opérations qui peuvent être incorporées dans des réseaux neuronaux, à un ensemble plus riche de situations dans lesquelles ces opérations peuvent être configurées et à une meilleure prise en charge des calculs liés à ces améliorations. En règle générale, les architectures de réseaux neuronaux peuvent être regroupées au sein des catégories suivantes :

Réseau neuronal à propagation avant

Réseau neuronal convolutif

Réseau neuronal récurrent

Réseau antagoniste génératif

Transformateurs

Pour plus d'informations, consultez le guide des réseaux neuronaux artificiels.

À quelle fin puis-je utiliser le deep learning ?

Les architectures de deep learning ont montré de bonnes performances dans les tâches impliquant des " données non structurées " telles que les images, l'audio et le texte de forme libre. Ainsi, le deep learning est utilisé pour résoudre les problèmes suivants :

Classification d'images

Classification audio

Traduction

Génération de texte

Classification de texte

Deep learning dans ML.NET

L'entraînement d'un modèle de deep learning à partir de zéro nécessite la définition de plusieurs paramètres, une grande quantité de données d'entraînement étiquetées et une grande quantité de ressources de calcul (des centaines d'heures de GPU). ML.NET vous permet de raccourcir ce processus en utilisant des modèles préentraînés et des techniques de transfert de connaissances telles que le transfer learning et le réglage précis.

ML.NET vous permet également d'importer des modèles entraînés dans d'autres frameworks, et de les consommer dans vos applications .NET.

Selon le scénario, vous pouvez utiliser les ressources de calcul du GPU local ainsi que celles du GPU Azure pour entraîner et consommer des modèles de deep learning.

Effectuer l'apprentissage des modèles personnalisés

ML.NET fournit des API pour entraîner des modèles de deep learning personnalisés et les utiliser afin d'effectuer des prédictions dans votre application .NET.

Ces API reposent sur TorchSharp et TensorFlow.NET.

Classification d'images

Dans ML.NET, vous pouvez utiliser l'ensemble d'API de ImageClassification pour entraîner des modèles de classification d'images personnalisés.

Un pipeline d'entraînement à la classification d'images dans ML.NET peut ressembler à ce qui suit :

//Append ImageClassification trainer to your pipeline containing any preprocessing transforms pipeline .Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers.ImageClassification(featureColumnName: "Image") .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"); // Train your model var model = pipeline.Fit(trainingData); // Use your model for inferencing var predictedData = model.Transform(newData).GetColumn<string>("PredictedLabel");

Pour commencer à entraîner des modèles de classification d'images personnalisés dans ML.NET, consultez Entraîner un modèle de classification d'images dans Azure à l'aide de Model Builder

Détection d'objets

ML.NET vous permet d'entraîner des modèles de détection d'objet personnalisés dans Model Builder à l'aide d'Azure Machine Learning. Il vous suffit d'un jeu de données étiqueté contenant des informations sur les rectangles englobants et les catégories auxquelles appartiennent les objets situés dans les rectangles englobants.

Le résultat du processus d'entraînement est un modèle ONNX qui peut ensuite être utilisé avec la transformation ApplyOnnxModel pour effectuer des prédictions.

Pour le moment, il n'existe aucune prise en charge locale de la détection d'objet dans ML.NET.

Pour entraîner des modèles de détection d'objet personnalisés avec ML.NET, consultez le tutoriel sur la détection des panneaux stop dans les images avec Model Builder

Classification de texte

La classification du texte de forme libre, qu'il s'agisse d'avis de clients ou de mémos en entreprise, est une partie importante de nombreux processus.

Dans ML.NET, vous pouvez utiliser l'ensemble d'API de TextClassificationTrainer pour entraîner des modèles de classification de texte personnalisés. La technique utilisée pour entraîner les modèles de classification de texte personnalisés dans ML.NET s'appelle le réglage précis. Le réglage précis vous permet d'utiliser un modèle préentraîné et de réentraîner les couches spécifiques à votre domaine ou votre problème à l'aide de vos propres données. Cela vous permet de disposer d'un modèle mieux adapté pour résoudre votre problème sans avoir à suivre le processus d'entraînement de l'ensemble du modèle à partir de zéro. Le modèle préentraîné utilisé par l'API de classification de texte est une implémentation TorchSharp de NAS-BERT.

Un pipeline d'entraînement à la classification de texte dans ML.NET peut ressembler à ce qui suit :

// Define training pipeline using TextClassification trainer var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label","Sentiment") .Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers.TextClassification(sentence1ColumnName: "Text")) .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel")); // Train your model var model = pipeline.Fit(trainingData); // Use your model to make predictions var predictedData = model.Transform(newData).GetColumn<string>("PredictedLabel");

Pour commencer à entraîner des modèles de classification de texte avec ML.NET, consultez le tutoriel sur l' analyse des sentiments des commentaires de sites web dans une application web à l'aide de ML.NET Model Builder.

Similitudes de phrases

Les tâches telles que la recherche sémantique reposent sur la détermination du degré de similitude entre deux phrases ou passages de texte.

ML.NET fournit l'ensemble d'API de SentenceSimilarityTrainer, qui utilise le même modèle sous-jacent et les mêmes techniques de réglage précis que TextClassificationTrainer. Toutefois, au lieu de produire une catégorie en sortie, il produit une valeur numérique qui représente le degré de similitude entre deux passages.

Un pipeline d'entraînement et d'inférence pour la similitude des phrases dans ML.NET peut ressembler à ce qui suit :

// Define your pipeline var pipeline = mlContext.Regression.Trainers.SentenceSimilarity(sentence1ColumnName: "Sentence", sentence2ColumnName: "Sentence2"); // Train your model var model = pipeline.Fit(trainingData); // Use the model to make predictions and extract their similarity values var score = model.Transform(newData).GetColumn<float>("Score");

Pour bien démarrer avec la similitude des phrases, consultez les exemples situés dans le dépôt dotnet/machinelearning-samples.

Consommer des modèles préentraînés

ML.NET fournit des API pour consommer des modèles dans d'autres formats, par exemple TensorFlow et ONNX, et les utiliser afin d'effectuer des prédictions dans votre application .NET.

Ces API sont basées sur TensorFlow.NET et le runtime ONNX.

TensorFlow

TensorFlow est un framework de deep learning doté d'un riche écosystème et d'une variété de modèles préentraînés disponibles dans le hub TensorFlow.

Avec ML.NET, vous pouvez utiliser ces modèles TensorFlow préentraînés, et les utiliser à des fins d'inférence dans vos applications .NET.

Un pipeline d'inférence utilisant un modèle TensorFlow préentraîné peut ressembler à ce qui suit :

// Load TensorFlow model TensorFlowModel tensorFlowModel = mlContext.Model.LoadTensorFlowModel(_modelPath); //Append ScoreTensorFlowModel transform to your pipeline containing any preprocessing transforms pipeline.Append(tensorFlowModel.ScoreTensorFlowModel(outputColumnName: "Prediction/Softmax", inputColumnName:"Features")) // Create ML.NET model from pipeline ITransformer model = pipeline.Fit(dataView); var predictions = model.Transform(dataView).GetColumn<float>("Prediction/Softmax");

Pour commencer à consommer des modèles TensorFlow préentraînés avec ML.NET, consultez le tutoriel sur l' analyse des sentiments des critiques de film à l'aide d'un modèle TensorFlow préentraîné dans ML.NET

ONNX

ONNX (Open Neural Network Exchange) est un format open source conçu pour permettre l'interopérabilité entre les frameworks de machine learning et de deep learning. Cela signifie que vous pouvez entraîner un modèle dans l'un des nombreux frameworks de machine learning connus tels que PyTorch, le convertir au format ONNX et consommer le modèle ONNX dans un autre framework comme ML.NET.

Le dépôt de modèles ONNX héberge plusieurs modèles ONNX préentraînés que vous pouvez utiliser à des fins d'inférence dans une grande variété de tâches.

Avec ML.NET, vous pouvez utiliser ces modèles ONNX préentraînés, et les utiliser à des fins d'inférence dans vos applications .NET.

Un pipeline d'inférence utilisant un modèle ONNX préentraîné peut ressembler à ce qui suit :

// Append ApplyOnnxModel transform to pipeline containing any preprocessing transforms pipeline.Append((modelFile: modelLocation, outputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelOutput }, inputColumnNames: new[] { TinyYoloModelSettings.ModelInput }) // Create ML.NET model from pipeline var model = pipeline.Fit(data); // Use the model to make predictions var predictions = pipeline.Fit(data).GetColumn<float[]>(TinyYoloModelSettings.ModelOutput);

Pour commencer à consommer des modèles ONNX préentraînés avec ML.NET, consultez le tutoriel sur la détection d'objet à l'aide d'ONNX dans ML.NET

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Vue d'ensemble du deep learning - ML.NET

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Découvrir ce qu'est le deep learning et ses composants dans ML.NET

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Plusieurs outils alimentés par l'IA en un seul pour augmenter la productivité. Bénéficiez d'une efficacité sans faille grâce à un travail synchronisé sur tous vos appareils dans un espace de travail unifié.

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L'IA pour les designers : une génération d'inspiration plus rapide

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Découvrez le pouvoir de transformation de l'IA pour les designers. Augmentez votre créativité, optimisez les processus de travail et ouvrez de nouvelles possibilités dans le monde du design grâce aux technologies d'IA de pointe.

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Bonjour à tous, ☀️ Vernissage ce soir de l'exposition des pièces de ma promotion de diplôme, chez LM Studio à partir de 18h, durant le parcours des arts, à l'occasion des nuits blanches d'Hyères. 🧑🎓 DNSEP (équivalent master) en design année 2022 et 2023. Si vous êtes dans la région, n'hésitez pas à passer courant de l'été, on vous accueillera avec grand plaisir pour vous parler de design, de lumière, du funéraire, de la nacre, du paysage domestique, de l'anxiété, de l'intelligence artificielle et j'en passe ! beaucoup de sujets qui nous ont passionnés cette année. à très vite au soleil ! PS : pensez à vous hydrater pendant ces fortes chaleurs 💧☀️

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Antoine Schacherer on LinkedIn: #ai #design #inspiration #travail #designer #intelligenceartificielle...

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"La meilleure chaise du monde" C'est ce que j'ai demandé à Dall-e, une intelligence artificielle. Je vais bientôt passer mon DNSEP en design produit à Ecole...

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The well-known French visionary designer Philippe Starck has designed plenty of chairs that bear the imprint of his unique style - streamlined, slick, a little irreverent - like his Louis Ghost Chair. Many of his chairs have been made with the collaboration of Kartell, an Italian contemporary furniture maker.

The Artificial Intelligence (AI) Design Challenge

Stark had the idea to use AI to solve a design and manufacturing challenge. The object of the exercise was to create a truly comfortable chair designed to fit the human body using the least amount of material possible. According to Redshift, a technology magazine from Autodesk, the AI chair also had to be structurally sound so that it could pass any certification regulations and its aesthetics needed to be minimal and sleek.

To this end, Stark and Kartell teamed up with Autodesk, a 3D software and engineering company. This was the first time they had utilized Autodesk's generative software to design a piece of furniture.

AI: A Different Kind of Collaborator

Starck provided the overarching vision for the chair, and Autodesk's cutting-edge generative-design algorithm produced a myriad of design options that could meet the requirements of Kartell's injection-molding process. For this chair, creative control was handed off to a computer algorithm. However, the computer was not allowed to come up with its own groove; instead, Starck used the software to create a distillation of his distinctive personal style.

How the Human/AI Relationship Developed

Certain parameters relating to such essentials as material, weight, shape, and production processes were fed into the software. The algorithm would then spit out what it thought Starck was looking for. In this way, the AI algorithm ran thousands of possible configurations, and the chair gradually morphed from rough and blocky into its final refined shape.

As the relationship between the human and AI matured, the software developed into a much stronger partner that became able to anticipate Starck's preferences and his customary method of working. The end result was an elegant skeleton-like form that would be injection molded from plastics in a variety of colors.

The AI Chair is Presented to the World

The world's first production chair created using both human and artificial intelligence, aptly and simply titled AI, debuted earlier this year at Salone del Mobile in Milan. The AI chair, representing a giant step in human/machine collaboration, will be available from Kartell in the summer of 2019. What makes this chair so unique is that the design relied on generative design and artificial intelligence in combination with human creativity.

What is the Future of AI in the Design World?

The creative world is becoming more and more excited about AI and is using it to generate art and design in new ways. The future will be a breakdown of the boundary line between the agency of human artists and that of AI toolsets. We can look forward to human artists and designers using AI to plumb ever greater conceptual and aesthetic depths.

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The AI Chair by Kartell: Furniture Made with Artificial Intelligence - DemotiX

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The AI chair, representing a giant step in human/machine collaboration, will be available from Kartell in the summer of 2019. What makes this chair so uniqu

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ChatGPT is your AI chatbot for everyday use. Chat with the most advanced AI to explore ideas, solve problems, and learn faster.

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Selon l'Organisation mondiale de la santé, un milliard de personnes (plus de 15 % de la population mondiale) vivent avec une forme de handicap. Ces utilisateurs potentiels doivent être pris en compte dans la recherche d'utilisateurs. Impliquer des personnes de différentes compétences, de différentes cultures et origines, et de différentes parties du monde permet la conception la plus inclusive possible.

Le design inclusif vise à rendre un produit ou un service accessible et fonctionnel au plus grand nombre, quelles que soient leurs caractéristiques physiques, mentales ou sociales. Il est essentiel pour les entreprises car il les aide à atteindre des segments de clientèle jusque-là négligés.

1 - L'accessibilité pour un design inclusif

L'accessibilité est l'un des éléments du design inclusif, car les deux visent à atteindre le même objectif, à savoir créer des produits qui sont adaptés à un large éventail de personnes. L'accessibilité, quant à elle, fait référence à l'existence ou non de barrières littérales qui empêchent une personne de faire l'expérience de quelque chose.

Pour ce faire, le World Wide Web Consortium (W3C ) a élaboré des principes d'accessibilité du contenu Web (WCAG), qui sont au nombre de quatre : Perceptible, Utilisable, Compréhensible, Robuste. Indépendamment des évolutions technologiques, ces principes de base resteront toujours applicables.
Récemment, j'ai eu l'occasion de travailler sur un projet d'application mobile de recherche médicale pour les personnes souffrant de troubles cognitifs et de dextérité. Je constate que d'une part, ces personnes ne sont pas souvent incluses dans la recherche utilisateur, leurs comportements, besoins et problèmes sont peu connus des entreprises. D'autre part, grâce à la technologie, il existe de nombreux outils pour aider ces personnes afin de leur faciliter l'utilisation des produits au quotidien.
2 - L'intelligence artificielle, une solution en constante évolution

L'IA a le potentiel de relever certains des défis les plus difficiles à résoudre dans le monde, mais seulement si les algorithmes et les données qui l'alimentent sont fiables et sans biais. Concrètement, que peut faire l'IA pour l'accessibilité ? Elle peut supprimer les obstacles à l'accessibilité grâce à différentes solutions :

La reconnaissance d'images et la reconnaissance faciale pour les personnes ayant une déficience visuelle,

La reconnaissance de la lecture labiale pour les personnes ayant une déficience auditive,

Le résumé de texte pour les personnes ayant une déficience mentale,

Le sous-titrage ou traduction en temps réel pour les personnes ayant une déficience auditive ou même les personnes qui ne parlent pas la langue.

L'IA a un impact énorme sur la vie quotidienne des personnes handicapées, une personne souffrant d'une déficience mentale peut facilement comprendre le monde qui l'entoure. Des choses qui, au départ, étaient difficiles ou impossibles pour eux sont désormais facilement accessibles au quotidien. L'IA permet aux personnes handicapées d'entrer dans un monde où leurs difficultés sont comprises et prises en compte. La technologie s'adapte et contribue à transformer le monde en un lieu inclusif grâce à l'accessibilité de l'intelligence artificielle.

Il existe de nombreuses technologies utilisant l'Intelligence Artificielle permettant d'intégrer un design accessible et inclusif, voici quelques exemples détaillés ci-dessous.

3 - La commande vocale, un nouveau standard

La commande vocale et les interfaces vocales constituent l'une des évolutions les plus importantes de ces dernières années. Elles sont progressivement passées d'une nouvelle manière de rechercher des informations sur Google à une manière standard d'interaction homme-machine. On retrouve ce type de technologies via des outils tels qu' , ou bien .

Les prévisions indiquent que le marché de la reconnaissance vocale et de la parole devrait croître à un taux de croissance annuel moyen de 17,2 % pour atteindre 26,8 milliards de dollars en 2025.

L'interface vocale permet aux gens de demander des informations uniquement en parlant, sans avoir besoin de taper. Par conséquent, cette technologie permet de simplifier et d'optimiser le processus de recherche, ce qui améliore l'expérience utilisateur et rend l'environnement plus accessible pour les personnes souffrants de troubles cognitifs ou de dextérité. Ce moyen d'interaction homme-machine permet aux utilisateurs d'effectuer des recherches beaucoup plus rapidement tout en réduisant la charge cognitive et la friction.

L'interface vocale utilise des technologies de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel pour transformer la parole de l'utilisateur en sens et, éventuellement, en commandes.

4 - Lire sur les lèvres pour les utilisateurs malentendants

Les algorithmes d'automatisation de la lecture labiale sont très similaires aux algorithmes de sous-titrage et peuvent être utiles aux personnes souffrant de déficience auditive.

DeepMind de Google est à la pointe de cette technologie d'IA. Après avoir analysé plus de 5000 heures d'émissions télévisées, DeepMind peut identifier les mouvements spécifiques des lèvres pour certains mots avec un taux de précision de 46,8 %, ce qui lui permet de convertir la parole en texte en temps réel.

Le de Google est une autre technologie dans ce domaine. Il utilise l'intelligence artificielle pour aider à décoder la parole humaine. Les personnes dont la diction est atypique peuvent fournir des échantillons de voix afin d'aider l'IA à apprendre à comprendre des façons plus diverses de parler. Ces données peuvent être utilisées pour faire progresser la reconnaissance vocale, offrant ainsi à un plus grand nombre de personnes la possibilité d'utiliser la technologie de commande vocale à l'avenir.

5 - Look to Speak de Google pour les utilisateurs souffrant de problème d'élocution

Look to Speak est une application qui permet de choisir parmi une liste de phrases en utilisant uniquement le mouvement des yeux, l'application prononce ensuite ces phrases à voix haute. Elle est conçue pour aider les personnes souffrant de troubles moteurs et de difficultés d'élocution à communiquer plus facilement.

Avec cette application, il suffit de regarder à gauche, à droite ou en haut pour sélectionner rapidement ce que l'on veut dire dans une liste de phrases. Il est possible de personnaliser les mots et les phrases, ce qui permet aux gens de partager leur vraie personnalité. Les paramètres de détection du regard peuvent être ajustés.

6 - AssistiveTouch d'Apple pour les utilisateurs à dextérité réduite

Dextérité, vision et cognition : ces sens doivent être pris en compte lors de la conception de produits numériques. S'ils diminuent, l'expérience en est affectée. Les seniors, par exemple, sont les principaux utilisateurs impactés par ces troubles. Aujourd'hui en France, 69% d'entre eux possèdent désormais un smartphone. Il est important de les inclure dans la recherche et l'expérience utilisateur.

L' AssistiveTouch d'Apple est une fonctionnalité d'accessibilité d'iOS dans laquelle un bouton virtuel peut être placé sur l'écran de l'appareil. Cette fonctionnalité est apparue pour la première fois dans iOS 5 en 2011, puis a été ajoutée à watchOS 8 en 2021.

Bien que cette fonctionnalité d'accessibilité soit développée en gardant à l'esprit les personnes ayant des limitations physiques, tout le monde peut profiter de cet outil utile pour effectuer certaines tâches comme interpeller Siri, appuyer sur le bouton latéral, et même payer avec Apple Pay de manière plus pratique. De plus, elle offre également la flexibilité nécessaire pour associer chaque geste à une action spécifique. AssistiveTouch est cependant conçu pour fonctionner plus efficacement, en conjonction avec des accessoires tiers, afin d'aider les personnes handicapées à utiliser un iPhone ou un iPad. Ainsi, elles peuvent utiliser toutes les fonctions d'un appareil iOS sans avoir à toucher l'écran ou à appuyer sur les boutons de l'appareil.

7 - Seeing AI pour les utilisateurs souffrant de déficience visuelle

Un autre bon exemple du dérèglement des sens est la baisse de la vision ou la cécité, qui peut affecter la fonctionnalité et l'impression émotionnelle d'un design. Il existe une idée préconçue, selon laquelle les smartphones sont moins accessibles aux personnes souffrant d'une déficience visuelle, car ils reposent en grande partie sur une fonction visuelle plus ou moins bonne. Cependant, depuis quelques années, la technologie mobile a intégré des fonctions informatiques avancées qui utilisent le son, l'haptique et les gestes pour interagir avec les smartphones, remplaçant ainsi l'interaction visuelle, ce qui rend tous les contenus numériques des smartphones accessibles aux personnes souffrant de ces handicaps.

Ainsi, Microsoft a développé Seeing AI , une application qui identifie les objets de l'environnement pour les personnes aveugles ou malvoyantes. Elle fonctionne avec l'argent, les produits, les personnes et de courtes quantités de texte. Depuis son lancement en juillet 2017, l'application a permis d'accomplir plus de 7 millions de tâches de manière indépendante et a été téléchargée par 200 000 utilisateurs.

Les utilisateurs d'Android disposent d'une application similaire appelée TapTapSee, qui décrit tout ce que l'utilisateur prend en photo.

D'autres applications mieux connues, telles que VoiceOver ou TalkBack, sont des lecteurs d'écran, dont l'utilisation principale est l'énonciation de tout courriel ou message textuel. Elles utilisent l'IA pour décrire les icônes des applications, le niveau de la batterie et même des images partielles.

8 - L'accessibilité pour tous les utilisateurs

Bien que nous nous soyons concentrés sur les utilisateurs souffrant de handicaps, les choix de conception inaccessibles peuvent être désagréables pour les utilisateurs de tous âges et de tous types. Par exemple, une étude de Nielsen Norman sur les utilisateurs adolescents a révélé qu'ils "n'aiment pas les polices de caractères minuscules autant que les adultes".

Outre les technologies d'assistance, une solution suggérée est celle des expériences parallèles. Une expérience parallèle est une solution de design pour les utilisateurs à différents niveaux d'expériences numériques et techniques, leur permettant de changer leur paramètre de préférence à tout moment. L'ensemble de l'expérience utilisateur s'adapte au niveau sélectionné. L'avantage des expériences parallèles est que tous les utilisateurs peuvent utiliser les mêmes appareils. Un autre avantage est la personnalisation de l'utilisateur en fonction de ses handicaps physiques ou mentaux.

Le design inclusif est en passe de devenir un élément obligatoire dans le processus de réflexion de tout UX et UI Designer. Les entreprises qui misent sur l'Inclusive Design dans la création de leurs produits en récolteront prioritairement les fruits. En ouvrant leurs produits à près d'un milliard de personnes souffrant d'une déficience, ces sociétés auront rapidement un net avantage sur la concurrence. Il existe bien heureusement de nombreux outils pour vous aider à rendre vos produits numériques plus accessibles.

Ces outils en ligne sont listés par The A11Y Project . Des aides qui vous seront utiles tout au long du cycle de développement de votre produit. Chrome propose également une large gamme d'extensions afin de tester votre accessibilité, avec notamment et .

# - Références

Voice Search and Voice Interfaces 101 par Adam Fard (Juil 2022)
https://uxmag.com/articles/voice-search-and-voice-interfaces-101-banner
How to Design for Human Aging: 5 Methods for Inclusive Digital Experiences par Alina Karl (Juin 2022)
https://uxmag.com/articles/how-to-design-for-human-aging-5-methods-for-inclusive-digital-experiences
Tech Adoption Climbs Among Older Adults par PEW RESEARCH CENTER (Mai 2017)

Designing Technology With The Older Population In Mind par Sarah Kurdoghlian (Mars 2020)

UX and the Importance of Web Accessibility par Laura Geley

Les principes du design inclusif par Johnny Levanier
https://99designs.fr/blog/conseils-design/design-inclusif/
Inclusive Design par Microsoft

UX/UI Design : 5 règles d'or pour utiliser l'Inclusive Design (Nov 2022)

A Human-centered take on Seniors and Technology par MahsaYavari (Juil 2017)

IPHONE ASSISTIVE TOUCH REVIEW (Juin 2020)

HOW TO USE SWITCH CONTROL TO OPERATE YOUR IPHONE (Av 2015)

Best smartphone assistive apps for seniors with low vision par Riya Anne Polcastro (Juil 2022)

Design for the Blind par Oscar Gonzalez (Sept 2022)

Artificial Intelligence and Accessibility: Examples of a Technology that Serves People with Disabilities par Carole Martinez (Dec 2021)

AI for disability inclusion par Accenture

Smartphones-Based Assistive Technology: Accessibility Features and Apps for People with Visual Impairment, and its Usage, Challenges, and Usability Testing par Suraj Singh Senjam, Souvik Manna et Covadonga Bascaran (Nov 2021)

How Artificial Intelligence is Improving Digital Accessibility par Benjamin Roussey (Oct 2022)

Look to Speak helps people communicate with their eyes par Richard Cave (Dec 2020)
Leslie DJAOUAL, UX Designer @UX-Republic
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Selon l'Organisation mondiale de la santé, un milliard de personnes (plus de 15 % de la population mondiale) vivent avec une forme de handicap. Ces utilisateurs potentiels doivent être pris en compte dans la recherche d'utilisateurs. Impliquer des personnes de différentes compétences, de différentes cultures et origines, et de différentes parties du monde permet la conception la plus inclusive possible.Le design inclusif vise à rendre un produit ou un service accessible et fonctionnel au plus grand nombre, quelles que soient leurs caractéristiques physiques, mentales ou sociales. Il est essentiel pour les entreprises car il les aide à atteindre des segments de clientèle jusque-là négligés. Les multiples possibilités de l'IA au service de l'accessibilité et de l'inclusivité - UX-REPUBLIC

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Selon l'Organisation mondiale de la santé, un milliard de personnes (plus de 15 % de la population mondiale) vivent avec une forme de handicap. Ces utilisateurs potentiels doivent être pris en compte dans la recherche d'utilisateurs.

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Dans le domaine de l'IA générative, ChatGPT d'OpenAI s'est imposé comme un véritable bouleverseur de jeu. Avec sa fonctionnalité de navigation web et une multitude de plugins bêta, ChatGPT a révolutionné notre façon d'interagir avec l'IA. Désormais, l'expérience devient encore plus dynamique avec le lancement des Plugins ChatGPT par OpenAI. Pour les utilisateurs de ChatGPT Plus, les nouvelles capacités de recherche sur Internet offrent une nouvelle dimension de confort et d'efficacité.

Dans cet article, nous plongeons dans les 20 meilleurs plugins pour ChatGPT d'OpenAI que vous ne pouvez pas vous permettre de manquer. Ces outils peuvent répondre à des questions sur des sujets et des événements récents, fournir des réponses personnalisées à vos requêtes et transformer votre façon de gérer vos tâches numériques.

1. Slack

Avec le plugin Slack (opens in a new tab) , ChatGPT peut répondre à vos besoins de consultation de Slack, vous permettant de communiquer avec votre équipe de manière transparente tout en travaillant sur d'autres tâches.

2. Zapier

Un point fort majeur est le plugin Zapier (opens in a new tab) qui permet à ChatGPT d'interagir avec plus de 5000+ applications comme Google Sheets et Docs. Cette fonctionnalité élargit considérablement le champ de l'automatisation et de la productivité.

3. Expedia

Planifier un voyage n'a jamais été aussi pratique. Le plugin Expedia (opens in a new tab) permet à ChatGPT de concrétiser vos plans de voyage, regroupant tous vos besoins en matière d'itinéraire en un seul endroit.

4. Klarna Shopping

Obtenez les meilleures offres avec le plugin Klarna Shopping (opens in a new tab) , alors que ChatGPT recherche et compare les prix de milliers de boutiques en ligne.

5. Vogue

Pour les amateurs de mode, le plugin Vogue (opens in a new tab) permet à ChatGPT de parcourir les articles de Vogue, fournissant une mise à jour personnalisée sur la mode à portée de main.

6. Plugin TODO

Le plugin TODO est un bijou pour les amateurs de productivité, vous permettant de gérer une liste de tâches au sein de ChatGPT. Vous pouvez définir, modifier et cocher des tâches facilement.

7. Lowes

Pour tous vos besoins en aménagement intérieur, le plugin Lowes (opens in a new tab) permet à ChatGPT de trouver les bons outils pour vous. Il vous suffit de nommer votre projet et ChatGPT fera le reste.

8. Speechki

Transformez votre texte en audio avec le plugin Speechki. Ce plugin débloque les conversions de texte en audio, offrant un outil fantastique pour l'apprentissage, la lecture ou les besoins d'accessibilité.

9. FigGPT

Le plugin FigGPT vous permet de concevoir en utilisant Figma directement dans ChatGPT, améliorant ainsi votre processus de conception.

10. Noteable

Le plugin Noteable vous permet de créer des cahiers en Python, SQL et Markdown, facilitant l'exploration et la visualisation des données. En parlant de visualisation des données, c'est le moment idéal pour présenter VizGPT.
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VizGPT (opens in a new tab) offre une interface de discussion pour créer et éditer des visualisations de données. Vous pouvez générer des visualisations avec une requête en langage naturel et modifier votre visualisation dans son contexte. C'est idéal pour les utilisateurs peu familiers des outils de visualisation des données ou des transformations de données.
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11. KAYAK

La planification et la réservation de votre prochain voyage sont simples avec le plugin KAYAK pour ChatGPT. Cette fonctionnalité offre une façon intuitive de planifier vos voyages.

12. LangChain Docs

Restez à jour avec la bibliothèque Python LangChain grâce au plugin LangChain Docs. C'est une aubaine pour les data scientists et les programmeurs full-stack.

13. Weather Report

Le plugin Weather Report offre des données météorologiques à jour sur n'importe quelle ville en quelques secondes.

14. Crypto Prices

Restez informé sur le monde financier avec le plugin Crypto Prices, qui fournit des données récentes sur les actions et les crypto-monnaies.

15. NBA

Le plugin NBA vous tient au courant des classements et des statistiques de la NBA.

16. Qdrant

Le plugin Qdrant est parfait pour rechercher dans la documentation de Qdrant, permettant une navigation et une utilisation des ressources faciles.

17. Open Table

Découvrez et réservez des tables dans des restaurants partout et à tout moment, avec le plugin Open Table. Cette fonctionnalité propose non seulement des recommandations de restaurants, mais fournit également des liens de réservation.

18. Plugin Zilliz

Avec le plugin Zilliz, vous pouvez rechercher dans votre documentation et interagir avec elle, améliorant ainsi votre exploration de la base de connaissances.

19. Wolfram

Le plugin Wolfram offre un accès aux calculs, aux mathématiques, aux connaissances sélectionnées et aux données en temps réel, devenant un outil essentiel pour les scientifiques, les chercheurs et les apprenants.

20. Pricerunner

Enfin, avec le plugin Pricerunner, obtenez des suggestions d'achat parfaitement adaptées à vos préférences et à vos besoins.
Comment activer les plugins ChatGPT
Il est simple d'activer ces plugins ChatGPT. Visitez le site web d'OpenAI et suivez les instructions pour les ajouter à votre compte ChatGPT.

Ces plugins sont une preuve de la puissance de l'IA dans la façon dont elle façonne notre expérience numérique, offrant une expérience IA vraiment personnalisée. En tant qu'utilisateur de ChatGPT Plus, vous pouvez profiter de ces avantages et bien plus encore, inaugurant une ère de communication IA interactive, intuitive et intelligente. Accédez aux mises à jour dès aujourd'hui et ne manquez pas de rejoindre la liste d'attente des développeurs de plugins ChatGPT !

FAQ

Qu'est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT est un modèle d'IA avancé développé par OpenAI, conçu pour comprendre et générer du texte ressemblant à celui d'un être humain en fonction des données en entrée qu'il reçoit.

Comment puis-je activer les plugins pour ChatGPT ?

Vous pouvez activer des plugins pour ChatGPT via le site web d'OpenAI. Des instructions détaillées sont fournies là-bas.

Quels sont les avantages des plugins de ChatGPT ?

Les plugins de ChatGPT améliorent les fonctionnalités de ChatGPT en lui permettant d'interagir avec diverses applications et services web, d'offrir des données en temps réel, de fournir des réponses personnalisées, et bien plus encore.

Puis-je personnaliser mon expérience avec ChatGPT ?

Oui, avec la variété de plugins disponibles, vous pouvez personnaliser votre expérience avec ChatGPT en fonction de vos besoins spécifiques.

Y a-t-il un plugin de visualisation de données pour ChatGPT ?

Oui, VizGPT est un plugin qui permet aux utilisateurs de créer et de modifier des visualisations de données dans ChatGPT.

Conclusion

L'introduction de ces plugins représente un changement majeur dans le monde de l'IA, créant un nouveau paysage pour la navigation web interactive et personnalisée avec ChatGPT. Et ce n'est que le début. Avec une liste de plugins en constante expansion, les possibilités sont infinies. C'est un moment passionnant pour faire partie de la communauté des utilisateurs de ChatGPT Plus !

Découvrez VizGPT (opens in a new tab) pour commencer à explorer les merveilles de l'IA et voir comment elle redéfinit le monde de l'échange d'informations et de la communication. On se retrouve là-bas !

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Explorez le monde des plugins ChatGPT avec OpenAI. La navigation sur le Web, une expérience d'IA personnalisée, des données en temps réel sur les actions, les cryptomonnaies, et bien plus encore, ne sont qu'à quelques clics de distance.

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Exploiter l'intelligence artificielle dans le domaine de l'architecture permet de révolutionner les processus de conception des bâtiments. Découvrez tous les détails !

Avez-vous déjà pensé à la façon dont le monde de l'architecture pourrait changer si les problèmes les plus complexes étaient résolus par des ordinateurs intelligents capables de remplacer (en tout ou en partie) l'activité humaine ?

Bien que, en premier lieu, un tel scénario puisse sembler improbable ou même risqué, la réalité nous montre que les applications de l' intelligence artificielle (IA) dans la conception architecturale sont déjà très nombreuses et permettent aux professionnels de la construction d'obtenir des résultats vraiment surprenant.

Dans cet article, nous vous guidons à la découverte des principaux cas d'usages de l' IA en architecture pour vous faire apprécier le potentiel de cette technologie. Pour avoir une vue d'ensemble plus large, nous vous recommandons également de lire l'article " L'intelligence artificielle en génie civil : 6 exemples d'application, tous les avantages et les nouveaux défis pour l'aveni r".

Dans la plupart des cas, l'intelligence artificielle est implémentée dans l'architecture à partir des modèles BIM. Pour commencer à expérimenter immédiatement les avantages de cette technologie, nous vous invitons à essayer gratuitement un logiciel de conception de bâtiments 3D/BIM, c'est-à-dire un outil qui simplifie les opérations de modélisation et vous aide à créer une base de données fiable à utiliser pour différentes applications d'intelligence artificielle.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) en architecture

L' intelligence artificielle ( IA) est une technologie innovante qui permet aux machines et aux applications informatiques d'apprendre par l'expérience, de s'adapter à de nouveaux input et d'exécuter des fonctions qui nécessitent normalement de l'intelligence humaine, telles que l'interprétation visuelle, le raisonnement, l'apprentissage et la prise de décision.

Dans le contexte de l'architecture et du design, l'intelligence artificielle peut être considérée comme un outil d'investigation qui a la capacité d' analyser rapidement les projets de construction, en fournissant des réponses adéquates aux problèmes les plus complexes et avec un minimum d'intervention humaine.

Le fonctionnement de l'intelligence artificielle repose sur l'utilisation d'algorithmes intelligents et itératifs, ainsi que de techniques et de méthodologies avancées qui permettent aux logiciels de traiter d'énormes quantités de données en un temps très court. À chaque cycle de traitement de ces données, les systèmes intelligents sont en mesure de vérifier et de mesurer leurs performances et de développer des compétences supplémentaires.

Parmi les techniques d'intelligence artificielle les plus répandues, on retrouve par exemple :

Machine learning (apprentissage automatique) : il s'agit de l'étude, de la construction et de la mise en œuvre d'algorithmes qui permettent aux systèmes informatiques d'apprendre et de faire des prévisions de manière automatique, à partir d'une série de données de input et en réduisant les erreurs à chaque processus d'apprentissage ;

Réseaux neuronaux : sont un type de machine learning constitué d'unités interconnectées similaires aux neurones du cerveau humain, qui ont la capacité d'analyser de grands ensembles de données encore et toujours plus pour trouver des associations et interpréter la signification des données indéfinies ;

Deep Learning (apprentissage approfondi) : est une approche de l'apprentissage automatique qui s'inspire du cerveau humain et utilise d'énormes réseaux de neurones artificiels pour traiter l'information, trouver des connexions entre les données, apprendre à partir de modèles complexes, etc.

Cognitive computing (informatique cognitive) est une branche de l'IA qui vise à obtenir une interaction naturelle entre les humains et les machines, permettant aux ordinateurs d'imiter le fonctionnement du cerveau humain lors de l'exécution d'une tâche complexe ;

Computer vision (vision par ordinateur) : elle représente la capacité de réviser et d'interpréter le contenu d'une image par la reconnaissance de schémas et le deep learning. Grâce à la vision artificielle, les systèmes intelligents sont capables de capturer des images ou des vidéos en temps réel, d'identifier les composants des données visuelles et d'interpréter ce qui les entoures.

La croissance explosive de l'IA dans la conception architecturale est liée au développement d'innovations technologiques supplémentaires qui permettent à l'intelligence artificielle d'être exploitée au maximum de son potentiel. Ces technologies comprennent :

le Building Information Modeling (BIM) : est un processus numérique avancé qui permet de rassembler en un seul modèle les informations nécessaires à la gestion de l'ensemble du cycle de vie d'un projet ;

l'Internet des objets (IdO) : est un système de dispositifs informatiques interconnectés qui ont la capacité de transférer des données sur un réseau sans nécessiter de l'interaction de l'homme ;

la Réalité Virtuelle (VR) et Réalité Augmentée (AR) : sont des technologies qui permettent à l'utilisateur de s'immerger dans le modèle architectural virtuel d'un bâtiment, ou d'intégrer la réalité physique au monde numérique, afin d'évaluer le rendement final d'un projet.

Intelligence Artificielle en architecture : 8 exemples d'application

Les applications de l'intelligence artificielle en architecture sont vastes et diversifiées et permettent aux professionnels du secteur de se libérer des tâches de routine, de résoudre des problèmes complexes et d'améliorer l'efficacité globale des projets.

Ci-dessous, vous pouvez découvrir quels sont les 8 cas d'usages les plus importants de l'IA dans la conception architecturale :

1. Architecture paramétrique : il s'agit d'une méthode de conception itérative qui permet de jouer avec certains paramètres pour tester différents types de résultats et créer des formes architecturales extrêmement créatives et complexes qui seraient impossibles à concevoir et à modéliser avec des méthodes traditionnelles. En utilisant la conception paramétrique, les architectes et les concepteurs peuvent saisir les contraintes et apporter des modifications à la conception en temps réel, et le modèle est automatiquement mis à jour pour tester les solutions possibles. Par rapport aux méthodes traditionnelles, l'architecture paramétrique permet de réduire considérablement les temps de conception, en offrant aux architectes la possibilité de sélectionner le résultat souhaité, et de remodeler plusieurs fois le bâtiment en fonction des différentes exigences.

2. Conception générative : est une technique d'optimisation du projet. Contrairement à l'architecture paramétrique, qui utilise des contraintes et des paramètres d'entrée pour résoudre un problème de conception, la conception générative applique des algorithmes intelligents à ces mêmes paramètres pour effectuer un processus d'optimisation visant à trouver la meilleure solution. Dans la conception générative, le concepteur, en plus d'établir les contraintes et les objectifs du projet, fournit les mesures d'évaluation que le logiciel utilisera pour classer les résultats, en se rapprochant de plus en plus de la solution de conception optimale ;

3. Intégration avec le BIM : les sociétés qui produisent des logiciels BIM s'appuient sur l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité et le potentiel de leurs programmes. Ces outils sont capables, par exemple, de collecter d'énormes quantités d'informations que l'IA utilise pour explorer tous les aspects du projet et en déduire des solutions optimales beaucoup plus rapidement que l'esprit humain ne peut le faire. Les logiciels BIM, basés sur l'intelligence artificielle, tirent également parti de l'apprentissage automatique pour apprendre des données, détecter des modèles et prendre des décisions indépendantes sur la manière d'automatiser et d'améliorer les processus de conception et de construction des bâtiments ;

4. Rendu : l'intelligence artificielle aide les architectes et les designers à créer des images photo réalistes et professionnelles de projets architecturaux. Les logiciels de rendu qui intègrent des fonctionnalités intelligentes sont, en effet, capables de régler automatiquement les paramètres qui permettent d'obtenir des images de très haute qualité, sans effort particulier de la part de l'utilisateur, ou d'exécuter des rendus en temps réel, qui permettent d'évaluer le résultat du projet pendant la modélisation ;

5. Expériences immersives : les simulations en réalité virtuelle/augmentée fournissent une vision complète du projet et permettent aux architectes de présenter leurs idées de la meilleure façon possible. Grâce à l'intelligence artificielle, il est possible d'intégrer les technologies de vision par ordinateur traditionnelles avec des techniques informatiques de vision plus avancées, ce qui rend l'expérience utilisateur encore plus réaliste et interactive ;

6. Planification : l'IA est un outil très puissant qui peut aider les concepteurs à simplifier les processus de planification en leur offrant la possibilité d'accéder à d'innombrables quantités de données, d'effectuer des analyses prédictives, d'estimer les coûts, de planifier des tâches, d'identifier les menaces potentielles, etc. ;

7. Construction et sécurité : les machines autonomes et les robots dotés d'une intelligence artificielle peuvent effectuer de manière presque indépendante des opérations de construction répétitives ou risquées, accélérant considérablement l'avancement du projet. Grâce à l'utilisation de drones intelligents, il est également possible d'améliorer la sécurité sur le chantier. Ces outils intègrent un logiciel de reconnaissance d'image et sont capables de détecter des conditions potentiellement dangereuses, telles que l'absence de dispositifs de protection ou la présence de structures peu sûres ;

8. Domotique : l'intégration entre l'intelligence artificielle et les technologies IdO contribue au développement de bâtiments intelligents qui permettent d'optimiser la consommation d'énergie et d'améliorer la sécurité et le confort des occupants. Les algorithmes à la base des logiciels d'Intelligence Artificielle peuvent être correctement formés pour traiter les données collectées par les capteurs IdO situés dans les différents environnements d'un bâtiment. Ces programmes sont capables d'analyser les données reçues, puis de suggérer ou de mettre en œuvre directement des actions visant à ramener les équipements du bâtiment à leur fonctionnement optimal, en augmentant l'efficacité opérationnelle et en optimisant l'utilisation des ressources.

L'Intelligence Artificielle en architecture : les avantages et les défis pour l'avenir

L'IA offre d'innombrables opportunités créatives et devient un outil indispensable dans les projets d'architecture. Les logiciels dotés de fonctionnalités intelligentes ont en effet la capacité d'analyser plus efficacement les données et peuvent aider les architectes à mettre en œuvre de nouvelles techniques de conception.

En plus de soutenir la créativité des concepteurs et d'assurer la résolution de problèmes complexes, la mise en œuvre de l'IA dans l'architecture et la conception permet de :

réduire considérablement les temps de conception ;

améliorer l'expérience des clients potentiels ;

explorer tous les aspects du projet avant sa réalisation effective ;

optimiser les processus de planification et de construction ;

augmenter la productivité et les niveaux de sécurité sur le chantier ;

contribuer à la construction de bâtiments plus efficaces et durables ;

améliorer la qualité du résultat final.

En raison de son potentiel élevé, la peur que l'IA puisse remplacer dans un avenir pas trop lointain la figure de l'architecte a pris place. En fait, cette technologie ne doit pas être considérée comme une menace, mais comme une grande opportunité qui aidera les concepteurs à rationaliser et à simplifier de plus en plus leur travail.

Bien que l'architecture du futur soit complètement différente de celle d'aujourd'hui, les architectes et les concepteurs conserveront toujours un rôle central dans les processus de conception et de construction des bâtiments. Grâce à la conception centrée sur l'intelligence artificielle, nous pourrons assister, par exemple, à la réalisation de structures architecturales aux formes jamais vues auparavant, ou à la construction de villes entières intelligentes basées sur des flux optimisés et l'échange de données en temps réel.

Pour ne pas rester à la traîne face à cette transformation, commencez vous aussi à expérimenter les avantages de l'IA avec un logiciel de conception de bâtiments 3D/BIM. À l'aide de cet outil, vous pourrez créer et enrichir d'informations utiles le modèle numérique de votre projet (que vous utiliserez comme base pour différentes applications axées sur l'IA), et vous pourrez essayer une méthode de conception plus intelligente et créative grâce à la fonctionnalité de rendu en temps réel.

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Intelligence Artificielle en architecture : 8 exemples d'application

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Mettre en œuvre l'intelligence artificielle en architecture permet de révolutionner les processus de conception des bâtiments