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Zélie Dartus, Lilou Leleu

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Sujet de reflexion n'2 guerir ses blessures

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Zélie,Lilou,Jade

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Tribune sur les dangers des IA : « Il y a un risque, faisons une pause »

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les problème des intelligence artificielle

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les problème des intelligence artificielle

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10 avantages de l'intelligence artificielle sur votre lieu de travail - Jobat.be

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Un outil extrêmement intelligent qui sait tout ou un robot en tant que collègue ? L'intelligence artificielle a de nombreux avantages.

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Il est cofondateur et président-directeur général de la société astronautique SpaceX et directeur général de la société automobile Tesla. En , selon Bloomberg, Elon Musk devient, à 49 ans l'homme le plus riche du monde avec une fortune estimée à plus de 192,3 milliards de dollars. En , il devient le propriétaire de Twitter, par un achat à 44 milliards de dollars.

Il commence sa carrière dans les affaires, comme cofondateur de la société de logiciels Zip2 avec son frère, Kimbal. La start-up est acquise par Compaq pour 307 millions de dollars en 1999. La même année, Musk cofonde la banque en ligne X.com, qui fusionne avec Confinity en 2000 pour former PayPal. eBay rachète PayPal en 2002 pour 1,5 milliard de dollars.

En 2002, Musk fonde SpaceX, un fabricant aérospatial et une société de services de transport spatial, et en est le PDG. En 2004, il investit 6,5 milliards de dollars dans le constructeur de véhicules électriques Tesla, en devient le premier actionnaire et intègre son conseil d'administration, avant de prendre le poste de PDG en 2008. En 2006, il participe à la création de SolarCity, une société d'énergie solaire qui est ensuite acquise par Tesla et devient Tesla Energy. En 2015, il cofonde et copréside OpenAI, une association de recherche promouvant l' intelligence artificielle amicale, qu'il quitte en 2018. En 2016, il fonde tunnels, et The Boring Company, société de construction de Neuralink, société de neurotechnologie.

En 2018, Elon Musk est l'objet d'une enquête de la Securities and Exchange Commission (SEC) en raison d'annonces faites sur Twitter susceptibles d'influencer le cours de bourse de Tesla. Ses actions et déclarations sont régulièrement médiatisées. En 2023, il fonde la société xAI dans le domaine de l' intelligence artificielle.

Biographie

Enfance et études

Elon Reeve Musk naît le à Pretoria, en Afrique du Sud. Il est le fils d'Errol Musk, riche ingénieur et promoteur immobilier sud-africain aux origines afrikaner et anglo-sud-africaine, ayant eu des parts d'une mine d' émeraudes en Zambie,,, et de Maye Haldeman, une nutritionniste et mannequin canadienne,,,,. Après le divorce de ses parents en 1979, il continue de vivre avec son père. Passionné de jeux vidéo, il code à l'âge de 12 ans un petit jeu de tir dans le style de Space Invaders qu'il parvient à vendre pour l'équivalent de 500 dollars ,.

Selon son frère Kimbal Musk, Elon Musk aurait très tôt lu deux livres par jour dans des disciplines variées. Ses lectures étaient très larges et diverses, couvrant de nombreux domaines comme la philosophie, la religion, la science-fiction et la programmation, l'ingénierie, le business, la technologie, le design de produit, l'énergie.

En 1988, alors âgé de 17 ans, à la fin de ses études au Pretoria Boys High School , il annonce à ses parents qu'il souhaite aller étudier aux États-Unis. Il obtient alors la nationalité canadienne grâce à sa filiation maternelle et quitte l'Afrique du Sud pour Kingston, en Ontario ( Canada),. Pour Elon Musk, la nationalité canadienne lui permet d'émigrer ensuite aux États-Unis pour étudier, plus facilement qu'en venant de l'Afrique du Sud de l' apartheid,. Cela lui évite aussi d'être appelé sous les drapeaux en Afrique du Sud et de faire son service militaire. En désaccord, son père lui coupe les vivres. Au Canada, il intègre alors l' Université Queen's et finance ses études grâce à des travaux à temps partiel et des emplois d'été en informatique. Il en ressort diplômé en administration en 1992.

En 1992, il quitte le Canada pour les États-Unis et intègre l' université de Pennsylvanie pour y étudier la physique et l'économie, finançant ses cours grâce à une bourse. Il y étudie trois ans, recevant un diplôme de premier cycle après ses deux premières années, et y reste une année de plus pour terminer une majeure en physique et faire de son diplôme de premier cycle un . En 1995, il reçoit une bourse pour poursuivre un doctorat en physique énergétique à l' université Stanford. Cependant, il prend rapidement conscience du développement d'Internet à l'époque et, à peine deux jours après la confirmation de son admission, suspend la préparation de son programme pour lancer sa société.

Elon Musk affirme avoir le syndrome d'Asperger,, une forme d' autisme, en déclarant " Je sais bien que je dis ou que je poste parfois des choses étranges, mais c'est la façon dont travaille mon cerveau " et, par conséquent, dit regretter que ses propos puissent parfois être mal interprétés.

Père d'une famille nombreuse et recomposée, Elon Musk a 11 enfants, dont un nourrisson mort en bas âge. Lors d'une conférence en décembre 2021, il déplore les taux de natalité faibles qui sont, selon lui, " l'un des plus grands risques pour la civilisation " ,.

Il se marie en janvier 2000 avec la romancière canadienne Justine Wilson ,. Ensemble, ils ont six enfants, dont quatre garçons et une fille. Le premier d'entre eux meurt subitement dix semaines après sa naissance. Le couple a ensuite des jumeaux, nommés Griffin et Vivian, puis des triplés, nommés Kai, Saxon et Damian. L'une des jumeaux, Vivian Jenna Wilson, femme transgenre, annonce à l'âge de 18 ans souhaiter ne plus être associée à son père et adopter le nom de jeune fille de sa mère,. Les époux Musk divorcent en après huit ans de mariage,.

Au début des années 2010, il fréquente l'actrice britannique Talulah Riley. Ils se marient en , divorcent en puis se marient à nouveau en avant de re-divorcer en .

Vers 2015 ou 2016, il commence à fréquenter l'actrice américaine Amber Heard. Celle-ci officialise leur relation en avril 2017, mais tous deux se séparent quelques mois plus tard, en août,. Leur relation est mentionnée lors de la bataille judiciaire entre Heard et son ex-mari Johnny Depp, qui prend place entre 2020 et 2022 : Depp accuse Heard d'infidélité avec Musk à l'époque où tous deux étaient encore mariés. Le nom de Musk figure sur la liste des témoins potentiels de Heard lors de ce procès très médiatique, mais l'entrepreneur n'apparaît finalement pas au tribunal.

En , Elon Musk officialise sa nouvelle relation avec la chanteuse canadienne Grimes, en l'accompagnant au gala du Metropolitan Museum of Art,. Plusieurs enfants naissent de cette union : un fils en , initialement prénommé X Æ A-12 puis rebaptisé X Æ A-XII en réponse à l'interdiction par la juridiction californienne d'utiliser des chiffres dans un prénom ; une fille en 2021, née d'une mère porteuse et nommée Exa Dark Sideræl ; et, d'après un biographe de Musk, un troisième enfant appelé Techno Mechanicus et à la date de naissance inconnue,. Le couple annonce sa séparation en septembre 2021,.

En , Business Insider rapporte qu'Elon Musk est également le père de jumeaux issus de sa relation avec la Canadienne Shivon Zilis, cadre dirigeante de sa start-up Neuralink. Il les reconnaît comme ses enfants six mois après leur naissance,.

Passionné de jeux vidéo, Musk fait notamment un lien entre sa propre entreprise, Neuralink, et la série de jeux de science-fiction , qui mettent en scène un homme augmenté aux capacités surhumaines. Lors d'une séance de doublage où sa compagne, la chanteuse canadienne Grimes, enregistre la voix d'un personnage de pop-star cyborg pour le jeu Cyberpunk 2077 sorti en 2020, Musk fait irruption dans le studio de doublage avec un fusil et réclame d'obtenir un caméo dans le jeu, qu'il n'obtient pas,.

Activités entrepreneuriales

En 1995, Elon Musk cofonde la compagnie Zip2, éditeur d'un logiciel de publication de contenu en ligne pour les informations des entreprises. En 1999, la division AltaVista de Compaq acquiert Zip2 pour 341 millions de dollars en argent et en options de titres. Elon Musk et son frère Kimbal possèdent alors environ 12 % de Zip2.

X.com / PayPal

En , Elon Musk fonde une banque en ligne nommée X.com. X.com cessera par la suite ses services bancaires, mais la société PayPal de paiement en ligne, qu'elle avait acquise en , rencontre un très grand succès. En , X.com change de nom pour PayPal. En , PayPal est vendu à eBay pour 1,5 milliard de dollars. Au moment de la vente, Elon Musk possède 11,7 % de PayPal (180 millions de dollars). Le , Elon Musk rachète le nom de domaine X.com à PayPal.

En , désabusé par le manque d'ambition de la National Aeronautics and Space Administration (NASA), et éconduit par les Russes de NPO Lavochtkine auxquels il voulait acheter des missiles pour les convertir en fusées, mais qui ne l'ont pas jugé sérieux, Elon Musk fonde sa troisième société, Space Exploration Technologies ( SpaceX), dont il est l'actuel PDG et directeur de la technologie.

SpaceX développe et produit des véhicules de lancement spatiaux au premier étage réutilisable, avec l'objectif d'abaisser les coûts de lancement et à long terme de rendre possible la colonisation de la planète Mars. SpaceX travaille en collaboration avec la NASA pour le transport de fret et d'astronautes vers la Station spatiale internationale.

Donald Trump prononcant un discours en 2020 après le lancement réussi de la mission SpaceX Demo-2, devant le patron de l'entreprise (à gauche).

Elon Musk est plus connu du grand public pour le rôle qu'il joue au sein de Tesla. Après être entré dans le capital de la société en 2004, il en prend le contrôle et la dirige depuis , date à laquelle il est devenu président. Tesla construit d'abord une voiture de sport électrique, la Tesla Roadster, puis produit une berline électrique plus économique, la Tesla Model S, suivie de la Tesla Model X, un SUV haut de gamme. Elon Musk veut produire des véhicules électriques plus accessibles : c'est chose faite en 2018 avec le lancement de la Tesla Model 3, une berline beaucoup plus accessible (commercialisée à moins de 50 000 €, contre plus de 100 000 € au lancement de la Tesla Model S). Les bénéfices engendrés par la Tesla Roadster ont servi à financer les coûts de recherche et de développement des modèles suivants à plus bas coût. Il est également l'investisseur et le président du conseil d'administration de SolarCity (produits photovoltaïques et services), dont son cousin Lyndon Rive est le président. La motivation fondamentale pour créer les deux entreprises est d'aider à combattre le réchauffement climatique,.

En 2008, SpaceX et Tesla font face à de nombreuses difficultés financières, mais sont finalement sauvées la même année. SpaceX s'en sort en signant avec la NASA un contrat de ravitaillement pour la Station spatiale internationale (ISS) d'une valeur de 1,6 milliard de dollars. Les fusées Falcon 9 et les vaisseaux Dragon ravitaillent la station depuis 2012. Tesla est également sauvée (en grande partie grâce à Elon Musk) en 2008 lorsque les investisseurs décident d'augmenter leurs participations financières dans la société.

Elon Musk devant une Tesla Model S en 2011.

Elon Musk observant une démonstration d'assemblage lors de la réouverture de l'usine NUMMI, actuellement connue sous le nom de Tesla Factory ( Fremont, Californie) en 2010.

En 2022, Elon Musk présente deux prototypes du robot humanoïde Optimus lors de la conférence annuelle Tesla sur l'intelligence artificielle. En 2023, il annonce la fabrication d'un modèle amélioré de la Tesla au sein de l'usine européenne de Berlin.

En , Elon Musk réfléchit à un nouveau mode de transport (un TGV subsonique capable de se déplacer à 1 200 km/h en emportant des passagers dans des capsules), dont il souhaite qu'il soit au moins deux fois plus rapide que l'avion et fonctionnant à l'énergie solaire. Le , il présente son projet Hyperloop dont il a encouragé la réalisation par d'autres entreprises via un concours organisé par SpaceX. Depuis ce concours, des start-ups consacrées à la mise en place et au développement de l'Hyperloop sont nées, permettant à Elon Musk de se consacrer à l'automobile et au spatial. En 2015 et 2016, Elon Musk ne dirige plus aucun projet d'Hyperloop, mais sa société SpaceX continue d'organiser des compétitions.

Elon Musk en 2015.

En 2015, il propose (sous la marque " de se passer du Tesla) un système dit " Powerwall " de stockage tampon d'énergie domestique intermittente (ex : solaire et/ou éolienne) via des batteries lithium-ion présentant une bonne efficacité énergétique et bonne durée de vie, acceptant des recharges incomplètes tout en fournissant une tension constante durant toute leur décharge. Ces powerwalls pourront équiper des immeubles et des maisons et, selon Elon Musk, pourraient contribuer à " transformer totalement l'infrastructure énergétique mondiale pour la rendre totalement durable et sans produire d'émissions de carbone ". Chaque bloc accumulateur mesure 130 × 86 × 18 cm et peut accumuler 7 ou 10 kWh, pour une puissance continue de 2 kW (pic à 3,3 kW). Le système peut aussi accumuler de l'énergie achetée en heures creuses ou contribuer à la régulation de fréquence du réseau. Le système permettrait selon lui réseau électrique " y compris dans les pays pauvres, ou d'assurer la consommation électrique durant les coupures de courant. Il compare ce changement à celui du téléphone mobile qui remplace peu à peu les lignes terrestres. Les batteries seront fabriquées par Panasonic dans une " giga-usine (Gigafactory) " de cinq milliards de dollars dans le Nevada, couverte de panneaux solaires et qui sera la plus grande usine de batteries au monde, où il projette de produire un équivalent/stockage de 35 gigawatts-heures d'ici 2020. Les commentateurs posent cependant la question de la ressource en lithium (le Chili et la Chine n'en fournissent en 2015 qu'environ 11 Mt/an avec un prix qui a décuplé entre 2000 et 2010). Tesla sera en outre en concurrence avec d'autres entreprises établies dans le domaine dont LG Chem, AES Energy Storage and NEC/A123, et de nouveaux arrivants dont Enphase, Sunverge Sonnenbatterie et Stem ou Alevo ( start-up suisse qui a fait irruption sur la scène en 2014 avec une batterie lithium-ion-soufre garantie 20 ans et un investissement de 1 milliard de dollars dans une usine de fabrication en construction en Caroline du Nord tablant sur un marché de 200 mégawatts-heures de stockage en 2015 et 1 gigawatt-heure en 2016). D'autres observateurs notent que ces batteries pourront modifier, voire affecter, le secteur de la production d'électricité de pointe et le marché des smartgrids et de la substitution de la " puissance de crête " par le stockage.

En 2015, il participe à la création du centre de recherche OpenAI sur l' intelligence artificielle ayant pour objectif affiché de " bénéficier à l' humanité ". Il quitte son conseil d'administration en 2018 pour éviter des conflits d'intérêts avec ses autres activités.

En 2016, il fonde la start-up Neuralink dont l'objectif est de relier le cerveau à des circuits intégrés dans le but de fusionner les intelligences humaines et artificielles. L'implant cérébral sans fil Neuralink devrait dans les faits permettre aux personnes paralysées ou lourdement handicapées de recouvrer la parole et la mobilité,.

Il annonce officiellement en son objectif de commercialisation du premier modèle d'ici 2021.

Cette commercialisation prend du retard, elle est repoussée à 2022, et en février 2022, la société d'Elon Musk confirme que des singes sont morts dans le cadre d'un projet de test de puces cérébrales.

The Boring Company

En , Elon Musk fonde une nouvelle société : " The Boring Company ". Ce projet a pour but de supprimer les bouchons dans les grandes villes par l'installation d'un réseau de voies souterraines. Des ascenseurs positionnés sur la chaussée permettraient de descendre les véhicules dans le réseau souterrain et de les mener à leur destination à une vitesse avoisinant les 200 km/h.

Les travaux débutent à Los Angeles en .

En , sous prétexte de financement de projet, la société commercialise un lance-flamme- chalumeau, qu'elle nomme ironiquement Not A Flamethrower (" Pas un lance-flamme ").

Rachat de Twitter

Entrée progressive au capital et au conseil d'administration

Au printemps 2022, une semaine après avoir demandé à ses abonnés si Twitter protégeait selon eux la liberté d'expression (" La liberté d'expression est nécessaire au bon fonctionnement de la démocratie. Pensez-vous que Twitter respecte scrupuleusement ce principe ? ") et après avoir évoqué la possibilité de créer un réseau concurrent, Elon Musk entre dans le capital de Twitter le en rachetant 9,2 % des actions au prix du marché, devenant ainsi le premier actionnaire du réseau social,, faisant bondir le cours de l'action d'environ 25 %. Elon Musk avait commencé à acheter des parts de Twitter dès janvier 2022. Dès le lendemain de son acquisition, Musk propose la création d'un bouton " modifier " sur les tweets, proposition qu'il soumet à ses abonnés par un sondage. Le même jour Parag Agrawal, le directeur général de Twitter, annonce l'entrée d'Elon Musk au conseil d'administration de la plateforme, en échange de quoi ce dernier se serait engagé à ne pas augmenter sa participation à plus de 14,9 % du capital. Cependant il est annoncé peu de temps plus tard que le dirigeant de Tesla n'intègrera finalement pas le conseil d'administration de Twitter, sans explications de la part de l'intéressé ou de Twitter,.

Offre de rachat de l'entreprise

Le , Elon Musk annonce avoir déposé une offre d'achat de l'ensemble des actions de Twitter au prix de 54,20 dollars l'action, soit un prix supérieur à celui du marché et annonçant qu'il s'agit " de sa meilleure offre et de son offre finale ". Il annonce également qu'en cas de refus de son offre par la direction du réseau social il se verrait " contraint " de revoir sa position d'actionnaire. Twitter a annoncé étudier " avec attention " l'offre " non sollicitée et non contraignante d'Elon Musk ". L'offre de Musk est alors unanimement décrite comme une OPA hostile à l'encontre du réseau social,. Le , la direction de Twitter annonce recourir au mécanisme dite de la " poison pill " afin de protéger son cours en bourse. Avec cette dernière, lorsqu'un actionnaire dépasse le seuil de 15 % d'actions sans l'aval du conseil d'administration, les autres actionnaires pourront acheter des actions à un prix réduit par rapport à celui du marché, diluant ainsi la part de l'activiste indésirable. L'objectif est de ralentir les procédures d' OPA hostile et de permettre au conseil d'administration de gagner du temps afin d'élaborer une contre-stratégie. Cependant la veille, Elon Musk avait affirmé qu'il possédait un " plan B " si Twitter venait à utiliser la " poison pill " avant d'assurer qu'il serait " absolument indéfendable que [son] offre ne soit pas soumis au vote des actionnaires. Ce sont eux qui détiennent l'entreprise, pas le conseil d'administration. "

Le , Elon Musk annonce acheter Twitter pour le prix de 44 milliards de dollars,. À l'issue de la transaction, 100 % des parts de Twitter appartiendront au milliardaire qui a déjà annoncé sa volonté de sortir l'entreprise de la cotation en bourse,. Connu pour ses convictions libertariennes en se définissant comme un " absolutiste de la liberté d'expression ", Elon Musk déclare vouloir racheter l'entreprise au nom de ce principe : " [Elle] est le fondement d'une démocratie qui fonctionne et Twitter est la place publique numérique où sont débattues des questions vitales pour l'avenir de l'humanité ". Il déclare également vouloir davantage de transparence au niveau de l'algorithme en rendant public le code source et " vaincre les robots de spam et authentifier tous les humains ". Après l'annonce du deal, Musk déclare que son premier plan est de rendre open source l'algorithme qui classe les tweets dans le flux, afin d'accroître la transparence du réseau social. Il déclare également son intention de supprimer les comptes automatisés et robots et de mettre en place une procédure permettant " d'authentifier tous les vrais humains " du réseau. Il laisse alors entendre qu'il pourrait transformer le siège de Twitter à San Francisco en un " centre d'hébergement pour sans-abris ",.

Le , Musk est convoqué par le Comité du du Numérique, de la Culture, des Médias et du Sport pour discuter de l'effet de son rachat sur la liberté d'expression et les comportements agressifs et délictuels en ligne. Il déclare par la suite qu'il souhaite annuler le bannissement de l'ancien président américain, Donald Trump, du réseau social, jugeant qu'il s'agissait d'une " erreur ". Le lendemain, Musk publie le résultat du montage financier prévoyant un financement de 7,1 milliards de dollars, notamment de Larry Ellison, cofondateur d' Oracle Corporation, du prince saoudien Al Walid ben Talal Al Saud, des sociétés de capital-risque Andreessen Horowitz et Sequoia Capital, ainsi que du fonds souverain Qatar Holding,. L'injection de capital lui permet de réduire son prêt bancaire personnel initial de moitié, le portant à 6,25 milliards de dollars et de réduire son apport en capital de 21 milliards à un peu moins de 20 milliards de dollars,.

Le , le Wall Street Journal rapporte que la Securities and Exchange Commission (SEC) et la Federal Trade Commission (FTC) avaient procédé à l'ouverture de plusieurs enquêtes concernant la suite d'événements ayant conduit à l'acquisition de Twitter. Le lendemain, M. Agrawal licencie le directeur général de Twitter, Kayvon Beykpour, et le chef de produit des revenus, Bruce Falck.

Retrait progressif puis finalisation de l'achat

Le , Elon Musk déclare que l'accord passé avec Twitter avait été suspendu. Selon lui, cette décision fait suite à l'obtention d'un rapport établissant que 5 % des utilisateurs actifs quotidiens de Twitter étaient des comptes de spam et des bots. Cette déclaration fait rapidement chuter les actions de Twitter de plus de 10 %. Elon Musk affirme alors qu'il reste décidé à acquérir le réseau social,. En réponse à un fil Twitter d'Agrawal affirmant qu'un examen externe des utilisateurs de la plateforme était techniquement incommode et probablement impossible à réaliser, Musk publie un emoji caca, suggérant que la communication d'Agrawal relève du " bullshit ".

Le , Musk réitère que l'acquisition ne pourra pas franchir de nouvelle étape tant que Twitter ne pouvait pas prouver que les affirmations relatives aux bots étaient faux. Il demande alors à la Securities and Exchange Commission, la SEC, l'organisme fédéral américain de réglementation et de contrôle des marchés financiers, d'enquêter sur le nombre d'utilisateurs quotidiens de Twitter,. Le même jour, Twitter dépose de nouveaux documents auprès de la SEC, y compris une chronologie détaillée de l'acquisition par Musk et a affirmé qu'elle "appliquerait l'accord de fusion" quelles que soient les actions de Musk.

Le , Musk déclare abandonner son projet de financer partiellement l'opération de rachat par le biais de prêts sur marge contre des actions Tesla, choisissant plutôt de s'engager à verser 6,25 milliards de dollars supplémentaires en financement par actions,. Le même jour, William Heresniak, un investisseur de Twitter, dépose un recours collectif contre Elon Musk, alléguant du viol des lois sur les sociétés en Californie en manipulant le marché.

Le , le rachat de Twitter est approuvé par l'autorité de surveillance de la concurrence et de monopoles américaine. Dans un courriel envoyé par l'avocat de Musk à Twitter trois jours plus tard, Musk menace cependant à nouveau de mettre fin à son accord avec Twitter en raison du refus de la société de communiquer les données relatives à sa base d'utilisateurs,. Twitter répond alors que le réseau et l'entreprise continueraient à coopérer avec Musk pour s'assurer que la transaction soit conclue conformément à leur accord.

Le , le conseil d'administration de Twitter plie aux exigences de Musk, acceptant de lui fournir un flux de données de tweets,. Musk participe à une réunion générale le 16 juin pour répondre aux questions des employés de Twitter. Il y aborde sa vision de la politique de modération du contenu de Twitter, la liberté d'expression, les licenciements potentiels, le télétravail et " la nature cosmique de Twitter " ,,. Musk exprime à cette occasion son souhait que Twitter atteigne un milliard d'utilisateurs actifs. Lors d'une conférence le , Twitter révèle que plus d'un million de comptes de spam étaient supprimés chaque jour et réaffirme qu'il demeure impossible de déterminer par des moyens externes le nombre exact de ces comptes, car cela impliquerait de révéler un ensemble de données privées sur les utilisateurs. Le même jour, le Washington Post indique que l'accord avec Musk était " en péril " en raison d'un ralentissement des discussions sur le financement.

Musk annonce finalement son intention de mettre fin à l'accord de rachat le , affirmant que Twitter avait violé leur accord initial en refusant de sévir contre les comptes robotisés dédiés au spam,. Twitter intente alors une action en justice contre Musk devant la Cour des comptes du Delaware, le . Le procès se tient à partir du .

Menacé par le procès, Elon Musk annonce finalement réintroduire une proposition d'achat avec un prix inchangé. La vente est finalisée dans la nuit du au . Sitôt devenu propriétaire du réseau social, Musk licencie le directeur général Parag Agrawal, le directeur financier Ned Segal et la directrice des affaires juridiques et politiques Vijaya Gadde.

Départ de son poste de PDG

Le , Elon Musk annonce quitter son poste de PDG de Twitter dès qu'il aura trouvé quelqu'un pour lui succéder. Il est finalement remplacé par Linda Yaccarino le , mais souhaite rester à l'initiative des changements techniques apportés au réseau social.

En , il fonde la société xAI (eXplainable Artificial Intelligence) dans le domaine de l'intelligence artificielle, en vue de concurrencer Microsoft, Google et OpenAI dans ce secteur.

La méthode de travail d'Elon Musk pour innover et provoquer des ruptures technologiques est de revenir aux principes premiers, aux fondamentaux de la physique, en ce sens que la physique seule dicte ce qu'il est possible de faire ou non. Sur la base de ce qui est physiquement faisable, Elon Musk vise ensuite toujours le moindre coût possible pour tenter des économies d'un ou plusieurs ordres de grandeur.

L'approche d'Elon Musk est également de favoriser les essais, même infructueux, pour développer par itération plutôt que de tout concevoir en une fois en visant la réussite du premier coup.

Elon Musk cherche aussi à ne pas trop optimiser mais plutôt à éliminer : selon lui, la pire chose à faire est de chercher à optimiser un mécanisme qui ne devrait tout simplement même pas exister à la base (" si vous ne rajoutez pas au moins 10 % de ce que vous avez supprimé, c'est que vous ne supprimez pas assez "). C'est par exemple ainsi que SpaceX a supprimé le système de propulsion de SuperHeavy pour son repositionnement après séparation du Starship par un simple système de dégazage.

Enfin, Elon Musk prône l' intégration verticale, qui consiste à intégrer un maximum de compétences en interne pour maîtriser le maximum de choses sans dépendre de sous-traitants, de leurs délais, de leurs difficultés. SpaceX fabrique par exemple ses propres cartes-mères et circuits intégrés.

Opinions politiques et sujets de société

Elon Musk en 2016.

Politique américaine

Fin 2016, il devient conseiller du président des États-Unis Donald Trump ; il abandonne son poste en lorsque Donald Trump annonce son intention de quitter l' accord de Paris sur le climat.

Elon Musk signe en 2017, avec une centaine de responsables d'entreprises spécialisées dans l'intelligence artificielle ou la robotique, une lettre ouverte aux Nations unies mettant en garde contre les dangers des armes autonomes, surnommées robots tueurs.

En 2018, ses donations de 88 900 $ au Parti républicain sont révélés par le Huffington Post.

À partir de 2022, il critique régulièrement la politique du président Joe Biden ainsi que son âge (78 ans le jour de son entrée en fonction) pour l'exercice du pouvoir présidentiel en déclarant " Il existe déjà des conditions d'âge minimum pour la Chambre, le Sénat et la présidence. Réciproquement, il devrait y avoir aussi des limites d'âge maximum ". D'une manière globale, il déplore la gérontocratie en ajoutant " Je pense que nous avons déjà un problème assez sérieux avec la gérontocratie, où les dirigeants de tant de pays sont extrêmement âgés. Pour qu'une démocratie fonctionne, les dirigeants doivent être en contact avec la majorité de la population ".

En , Musk appelle les électeurs américains à voter pour le Parti républicain lors des élections de mi-mandat, afin de garantir l'équilibre entre les pouvoirs exécutif et législatif. Il rétablit le compte Twitter de l'ancien président américain Donald Trump suite à un sondage qu'il lance auprès des utilisateurs de la plateforme. Il soutient cependant la candidature de Ron DeSantis contre Donald Trump pour les primaires du Parti républicain en vue de l' élection présidentielle américaine de 2024. En , Ron DeSantis annonce sa candidature sur Twitter et échange à cette occasion avec Elon Musk dans une discussion audio en direct sur ce réseau social.

En , il soutient l' activiste d' extrême droite Jake Angeli, emprisonné pour sa participation à l' assaut du Capitole, et appelle à sa libération.

Il publie un message de soutien au milliardaire " candidat anti- Vivek Ramaswamy lors des primaires du Parti républicain américain de 2024. Ce dernier se présente notamment comme le woke " et fait campagne sur un programme conservateur et climatosceptique.

Il s'affirme " pro- immigration " et rappelle en être lui-même issu. Il appelle ainsi à assouplir la politique migratoire des États-Unis.

Intelligence artificielle

Soucieux de l'avenir de l' intelligence artificielle, il est membre de l'association Future of Life Institute. Craignant que les robots puissent un jour supplanter et nuire à l'humanité, Elon Musk tente de développer des initiatives afin de réfléchir à l'avenir de la robotique.

Du au , il assiste à la WAIC (World Artificial Intelligence Conference). Jack Ma, homme d'affaires chinois et président d' Alibaba Group et Elon Musk se sont rencontrés et ont débattu sur le sujet de l'intelligence artificielle pour savoir si elle représente un danger et si elle peut nous dépasser.

Elon Musk imagine un scénario où l'intelligence artificielle rendra les emplois obsolètes. Il affirme : " Le dernier travail qui restera probablement consistera à écrire un logiciel d'intelligence artificielle. Ensuite, l'intelligence artificielle finira par écrire son propre logiciel. " Pour lui, les machines risquent de surpasser l'Homme, car la technologie évolue rapidement ; " Les ordinateurs sont déjà beaucoup plus intelligents que les humains sous de nombreux aspects ", dit-il. Selon lui, les machines risquent de s'impatienter face à la lenteur cérébrale des humains et elles pourraient nous considérer comme des êtres lents et stupides ; " ce serait comme parler à un arbre " rajoute-t-il.

En 2023, il est co-signataire d'une pétition appelant à un moratoire sur l'intelligence artificielle en attendant la mise en place de systèmes de sécurité. En , il déclare à Sky News que l'IA présente un " risque " pour l'humanité.

Musk est généralement présenté comme non croyant, mais il a plusieurs fois déclaré croire, comme Einstein au Dieu de Spinoza, une expression qui fait référence à la conception de Dieu du philosophe néerlandais Baruch Spinoza telle que présentée dans son ouvrage majeur, l'Éthique. Spinoza y rejetté la conception traditionnelle de Dieu comme personne transcendante qui crée et gouverne l'univers. Au lieu de cela, il a conçu Dieu comme une substance immanente, qui est la cause et la substance de tout ce qui existe.

Le , Elon Musk déclare qu'il était pro-nucléaire, précisant ensuite : " L'énergie nucléaire a toute sa place dans des pays bénéficiant d'un environnement naturel stable ".

Libertarien

Adepte du courant libertarien, il est hostile à l'existence de syndicats dans les entreprises. En , il accueille très froidement la proposition de Bernie Sanders d'augmenter la taxation des grandes fortunes.

Démographie

En , dans un entretien accordé à la presse norvégienne, il se dit inquiet de la baisse de la natalité qui pourrait selon lui faire disparaître notre civilisation.

Politique internationale

Sur le réseau social Twitter dont il est propriétaire, le milliardaire Elon Musk réagit aux manifestations contre le projet de contre-réforme des retraites, en marquant son soutien au projet, le , déclarant que " l'âge de la retraite en France est trop bas ", ce qui pose selon lui " un vrai problème ".

En , il prend la défense du polémiste d'extrême droite franco-suisse Alain Soral dans le cadre de sa condamnation en Suisse pour des propos homophobes visant une journaliste suisse, estimant que ceux-ci ne devraient pas être un délit pénal,,. Le même mois, il relaie des accusations selon lesquelles des ONG allemandes collecteraient des migrants clandestins en mer Méditerranée pour les débarquer en Italie avec le soutien financier du gouvernement allemand, remet en cause cette initiative et exprime des préoccupations concernant la souveraineté italienne. Ces accusations sont cependant réfutées études à l'appui par SOS Méditerranée, ainsi que par les propos du ministre de l'Intérieur italien Matteo Piantedosi.

Guerre en Ukraine

À la suite de l' invasion de l'Ukraine par la Russie en 2022, il défie personnellement le président Vladimir Poutine à travers un tweet en lui proposant " un combat d'homme à homme ". En guise de réponse, le président tchétchène, Ramzan Kadyrov à travers son compte Telegram lui suggère que le combat n'est pas équitable et l'invite à s'entrainer dans des centres en République de Tchétchénie en lui indiquant " Ici, nous t'en dirons plus sur tes obscures méthodes américaines de RP (relations publiques, NDLR) et nous t'apprendrons à bien tenir tes comptes sur les réseaux sociaux. Tu quitteras la Tchétchénie en te sentant une toute nouvelle personne ".

Fin , le vice-Premier ministre ukrainien, Mykhaïlo Fedorov, interpelle directement Elon Musk en lui demandant une assistance satellitaire pour maintenir les services de communication, ce qu'Elon Musk accepte en lui envoyant des stations internet Starlink afin d'aider le pays à rester connecté malgré l'offensive russe. En , il déclare que SpaceX ne peut pas " financer indéfiniment le système " Starlink et demande une participation de plusieurs dizaines de millions de dollars de la part du gouvernement américain,. Durant l'année 2022, au cours d'une attaque de drones lancés par des sous-marins ukrainiens et utilisant l'infrastructure Starlink, Elon Musk ordonne secrètement à ses ingénieurs de désactiver les communications de son réseau au-dessus de la côte de Crimée. Cette décision cause l'échec de l'attaque ukrainienne. Musk justifie cette décision par sa peur de représailles nucléaires de la Russie, développée après des discussions avec des représentants russes.

En , Musk suggère un sondage en ligne sur Twitter dans la perspective d'accord de paix entre la Russie et l' Ukraine, sur la base de nouveaux référendums sous l'égide de l' Organisation des Nations unies (ONU) (mais vidées de facto de leur population ukrainienne d'avant l' occupation russe) dans les territoires occupés, d'un statut de neutralité pour l'Ukraine et surtout d'un rattachement de facto de la Crimée (territoire ukrainien annexé de force par la Russie) à cette même Russie. Des responsables ukrainiens ont vivement réagi, dont l'ambassadeur d'Ukraine en Allemagne, lui répondant : " Ma réponse très diplomatique est d'aller vous faire foutre " ainsi que le président Volodymyr Zelensky qui riposte avec un autre sondage invitant les utilisateurs à prendre parti entre l'Ukraine et la Russie.

Revenus et fortune

En , Tesla annonce la proposition de compensation pour Elon Musk à son poste de PDG de l'entreprise pour les dix années à venir. Il sera compensé exclusivement en fonction des performances de son entreprise : aucun salaire fixe et la presque totalité de ses revenus liée à l'atteinte des objectifs opérationnels et à l'évolution du cours en bourse,. Ce plan de compensation est adopté par un vote des actionnaires en avec 73 % de support de la part des actionnaires en excluant les votes d'Elon Musk et de son frère Kimbal Musk, et environ 80 % au total, soit moins que les 95 % d'approbations typiquement exprimées lors de votes des actionnaires sur le salaire des dirigeants de grosses entreprises américaines.

Montant (en dollars US)

Référence

Événement

mai 2018

Forbes le classe sur la liste des personnalités les plus puissantes du monde.

juillet 2020

72 milliards

Forbes, Les Échos

Tesla vient de faire des bénéfices pendant 4 trimestres consécutifs.
Tesla représente 0,7 % du chiffre d'affaires mondial de l'industrie automobile
et près du quart de sa capitalisation boursière.
Elon Musk est le homme le plus riche de la planète.

mai 2021

164,7 milliards

Elon Musk est le homme le plus riche de la planète.

avril 2022

273 milliards

Bloomberg billionaire index

Elon Musk est l'homme le plus riche de la planète, ayant dépassé Jeff Bezos au classement 2022

En , selon Bloomberg, Elon Musk devient à 49 ans l'homme le plus riche du monde, à la suite d'une envolée boursière à l'ouverture de Wall Street. Avec une fortune estimée à plus de 188,5 milliards de dollars, il devance Jeff Bezos d'1,5 milliard de dollars.

L'essentiel de cette fortune est néanmoins composée en très grande majorité d'actions Tesla et SpaceX. En effet, ces dernières représentent environ 99% de sa fortune selon une estimation de Forbes.

Les tweets d'Elon Musk ont parfois un impact direct sur la bourse. Le , il a publié sur le réseau social un tweet mentionnant qu'il est intéressé par le site de vente en ligne Etsy. Le cours de l'action a monté de 18 % à la suite de cette publication. De même, à nouveau sur Twitter, il recommande l'application de messagerie Signal, ce qui est à l'origine de l'augmentation de la cotation boursière de l'entreprise Signal Avancé qui n'a aucun lien.

En , selon Forbes, Elon Musk serait le homme le plus riche du monde, après Jeff Bezos et Bernard Arnault, notamment grâce au succès des véhicules produits par sa marque automobile Tesla et du cours de ses actions qui ont multiplié sa fortune professionnelle par six.

En , il est l'homme le plus riche du monde selon Ouest-France. Il est classé deuxième en derrière Bernard Arnault qui est classé premier avec 238,5 milliards de dollars par Forbes au , puis le dépasse en .

Distinctions

Doctorats honoris causa

Popularité et médias

Elon Musk en 2019.

Selon Jon Favreau, réalisateur des films , Elon Musk est l'inspiration du personnage de Tony Stark joué par Robert Downey Jr..

Il apparaît en 2015 dans un épisode de la série télévisée The Big Bang Theory (saison 9, épisode 9) et en 2017 dans son spin-off Young Sheldon (saison 1, épisode 6), ainsi que dans la série d'animation Les Simpsons ( saison 26, épisode 12). Il fait aussi une courte apparition dans le film Machete Kills où il joue son propre rôle ainsi que dans le film où, lors d'un bref cameo, il fait part à Tony Stark d'un projet d' avion électrique. Il fait également une apparition dans The Boyfriend : Pourquoi lui ?, aux côtés de Bryan Cranston et James Franco.

Il est cité dans l'épisode 3 de Star Trek: Discovery avec les frères Wright et Zefram Cochrane. Il apparaît dans la série-documentaire à travers des commentaires scientifiques et des images de lancement de fusées. [réf. nécessaire]

En , il présente l'émission Meme Review du youtubeur Pewdiepie en duo avec l'acteur Justin Roiland, à la suite de nombreuses demandes de la part des internautes. [réf. nécessaire]

Polémiques

Sous-marin inadapté

En , Elon Musk propose d'aider les autorités thaïlandaises en construisant dans l'urgence et en quelques jours un mini- sous-marin conçu à partir d'un morceau de fusée pour évacuer quatre des jeunes encore coincés parmi les douze dans une grotte inondée, les autres ayant déjà été évacués. Le fondateur de SpaceX s'est même déplacé jusqu'en Thaïlande pour livrer le sous-marin aux équipes de sauvetage. Cependant, le responsable de l'opération de sauvetage a déclaré à la BBC : " Même si leur équipement est très sophistiqué technologiquement parlant, il ne correspond pas aux besoins de notre mission dans le système de grottes ", il ne sera donc pas utilisé. Un spéléologue britannique ayant contribué au sauvetage des douze enfants et de leur entraîneur de football coincés dans cette grotte, Vernon Unsworth, écrit sur Twitter à Elon Musk qu'il pouvait se mettre son sous-marin " là où ça fait mal ", qualifiant son offre d'aide de " coup de pub ". Elon Musk rétorque qu'il pariait que ce spéléologue britannique était pédophile. Une action en justice est envisagée par Vernon Unsworth, et les actions de Tesla chutent de 3 %. Elon Musk présente par la suite ses excuses. Attaqué en justice, il est relaxé.

Tromperie sur l'investissement

En , le gendarme de la Bourse américaine, la Securities and Exchange Commission (SEC), annonce poursuivre Elon Musk en justice. La SEC accuse Elon Musk d'avoir trompé les investisseurs, avec un tweet publié le , dans lequel il avait affirmé : " J'envisage de retirer Tesla de la bourse à 420 dollars (par action). Financement assuré. " Il n'en était rien et aucun financement n'avait été prévu pour cette opération estimée à plusieurs dizaines de milliards de dollars, contrairement à ce qu'avait prétendu Elon Musk. Le groupe avait finalement abandonné cette idée quelque temps après et l'action avait perdu jusqu'à 30 % de sa valeur. Dans sa plainte, la SEC demande notamment à Elon Musk de ne plus diriger l'entreprise cotée en Bourse. Cependant, après un accord à l'amiable conclu le , Elon Musk accepte de démissionner du poste de président du conseil d'administration de Tesla. Il conserve toutefois la direction des opérations du constructeur automobile et reste membre du conseil d'administration, mais il devra nommer deux directeurs indépendants au conseil d'administration, être remplacé au poste de président du conseil d'administration et payer une amende de 20 millions de dollars (soit 17 millions d'euros). Tesla devra aussi payer une amende de 20 millions de dollars (Elon Musk achètera directement à Tesla des parts pour la même somme en , ce qui apparaît comme une compensation pour que les conséquences de cette sanction ne pèsent pas sur les résultats financiers de l'entreprise),. L'accord prévoit également d'introduire pour Elon Musk des restrictions sur sa communication (y compris sur les réseaux sociaux) lorsqu'elle contient, ou pourrait raisonnablement contenir, des informations importantes pour l'entreprise ou ses actionnaires afin qu'elles soient préapprouvées. L'accord est approuvé par le tribunal le .

Sans pouvoir l'accuser de manipulation de cours, parce que les bitcoins ne sont pas considérés comme des titres comme les actions, Elon Musk est critiqué par la SEC pour sa spéculation sur cette cryptomonnaie. Celui-ci en effet achète des bitcoins par l'intermédiaire de Tesla, puis fait monter le cours en disant qu'il acceptera cette devise pour payer ses automobiles, avant de tourner casaque en communiquant sur le fait que le bitcoin consomme de l'énergie (et donc pollue), pour s'enrichir en achetant et en vendant à contre-courant du yoyo du cours qu'il provoque lui-même,. Musk aurait fait de même avec le Dogecoin.

Infraction sur les accords

Après une série de tweets qu'Elon Musk a publiés sur son compte Twitter le , la SEC a saisi le tribunal fédéral du district sud de l' État de New York pour avoir, selon elle, enfreint les termes de l'accord à l'amiable qu'ils avaient conclu le . Le premier tweet cité par la SEC a été publié à heure de l'Est et indiquait que " Tesla avait produit 0 voiture en 2011, mais en produira environ 500 000 en 2019 ". Le second tweet publié à heure de l'Est cité dans la plainte était un tweet en réponse à celui de où Elon Musk clarifiait l'information de son précédent tweet : " Je voulais dire un taux de production annualisé à la fin de l'année 2019 probablement autour de 500 000, c'est-à-dire 10 000 voitures/semaine. Les ventes pour l'année sont toujours estimées à 400 000 ". Le , la SEC a donc demandé à Elon Musk et à Tesla si les deux tweets en question avaient été préapprouvés par le directeur juridique, comme le prévoyait le nouveau règlement interne. Dans sa réponse au nom de Tesla et d'Elon Musk, son avocat a confirmé que le premier tweet de n'avait pas été préapprouvé. Le conseiller juridique des marchés aurait arrangé une réunion a posteriori avec Elon Musk pour évaluer ce tweet et rédiger un tweet correctif (le second tweet de ). Le nouveau règlement en place pour les dirigeants de l'entreprise prévoit notamment que toute communication écrite qui contiendrait une information importante pour Tesla ou ses actionnaires doit être préapprouvée. Si un dirigeant veut modifier une déclaration ou publier des informations importantes plus de deux jours après avoir reçu l'autorisation de publier ces informations, la demande doit être renouvelée par écrit pour avoir une nouvelle autorisation. Elon Musk a indiqué à la SEC qu'il ne pensait pas que son tweet de requérait une autorisation préalable parce qu'il ne faisait que récapituler des informations publiques qui avaient déjà été approuvées 20 jours plus tôt le lors de la publication par Tesla de ses résultats financiers du quatrième semestre et de l'année complète 2018 ainsi que la conférence téléphonique qui a suivi.

Pandémie du Covid-19

Lors de la pandémie de Covid-19, Elon Musk est critiqué pour ses commentaires publics et sa conduite liés à la pandémie de Covid-19,. Il diffuse des informations erronées sur le virus, notamment en faisant la promotion d'un article scientifique largement discrédité sur les avantages de la chloroquine et en affirmant que les statistiques de décès liées au Covid-19 étaient gonflées.

Il exige que ses salariés viennent travailler au bureau plutôt que de télétravailler,. Il leur écrit pour affirmer qu'ils ont " plus de chances de mourir dans un accident de la route que du coronavirus ", après avoir publié un message sur les réseaux sociaux affirmant que " cette panique autour du coronavirus est débile ". Le bureau du shérif du comté d'Alameda ( Californie) est finalement intervenu pour demander aux usines Tesla de respecter les mesures de confinement, alors qu'elles demandaient à leurs salariés de continuer à venir sur place.

Coup d'État en Bolivie pour le lithium

Après la crise post-électorale bolivienne de 2019, le , la nouvelle ministre des Affaires étrangères de Bolivie, Karen Longaric écrit à Elon Musk " toute société que vous ou votre entreprise pouvez fournir à notre pays sera la bienvenue ". (" any corporation that you or your company can provide to our country will be gratefully welcomed. "). Le lithium est un métal indispensable à la fabrication de batteries, nécessaires au fonctionnement des automobiles de Tesla, comme dans toute voiture électrique, équipement informatique ou industriel reposant sur des batteries, dont un important gisement est situé dans le Salar d'Uyuni, en Bolivie ( première réserve mondiale). En 2020, en réponse à un tweet accusant le gouvernement américain d'avoir organisé un coup d'État contre le président Evo Morales, Elon Musk répond par " Nous ferons un coup d'État contre qui nous voulons ! Faites avec. " (" We will coup whoever we want! Deal with it. "),.

Allégation de harcèlement sexuel

D'après une information de Business Insider, Elon Musk a été accusé de harcèlement sexuel par une hôtesse de l'air pour des faits survenus lors d'un vol privé en 2016. Selon le site d'information, l'hôtesse de l'air s'est également plainte d'avoir moins de travail qu'auparavant en conséquence de son refus des avances sexuelles d'Elon Musk. En 2018, l'entreprise SpaceX d'Elon Musk propose à cette hôtesse de l'air une somme de 250 000 dollars afin de régler l'affaire à l'amiable. Suivant la révélation de ces informations par Business Insider, Elon Musk prétend qu'il serait victime de " coups bas " de la part du Parti démocrate à la suite de sa prise de position en faveur du Parti républicain, et nie l'accusation de harcèlement sexuel.

Empreinte carbone

Elon Musk se déclarant engagé dans la lutte contre le réchauffement climatique, fait polémique avec son empreinte carbone. Le développement du flight tracking met en avant les nombreux déplacements en jet privé de plusieurs personnalités fortunées, dont il fait partie, ce qui les dérange,,. Il propose 5 000 dollars au fondateur du compte Twitter " ElonJet " pour qu'il arrête de publier des informations sur ses trajets en jet,.

Projet de combat

En 2023, Elon Musk et Mark Zuckerberg annoncent vouloir disputer un match en cage, dont la date n'est pas encore fixée,.

Attaque de Wikipédia

En octobre 2023, Elon Musk s'en prend publiquement à la " au service du Fondation Wikimédia et à son projet le plus connu, Wikipédia qu'il accuse de servir un agenda politique wokisme ". Cette attaque voit le jour en réaction aux critiques du co-fondateur de Wikipédia, Jimmy Wales, qui dénonce les changements introduits sur Twitter / X, qui empêchent selon lui de " distinguer un vrai journaliste d'un faux ", en raison de la certification payante accordant un crédit de façade à quiconque paye le service, facilitant la diffusion de fausses informations sur le réseau. Elon Musk se plaint, dans le même temps, que la page lui étant consacrée liste les scandales qui le visent. Il accuse aussi Wikipédia de chercher à lever constamment de nouveaux fonds, dont il suggère que la destination est suspecte ou trompeuse, affirmant que l'intégralité de l'encyclopédie pourrait tenir sur un téléphone. Il propose ainsi de faire un don d'un milliard de dollars à la fondation en échange du renommage de l'encyclopédie en " Dickipedia " ( dick signifiant pénis dans le registre familier anglais). La passe d'armes provoque un tollé dans la presse anglophone, qui accuse Elon Musk de rejeter " une expérience démocratique dédiée à la connaissance ", ajoutant qu'il " préfère hurler des " blagues " puériles dans l'éther. " Selon la journaliste du Guardian Zoe Williams , outre le dédain lié aux critiques dont il est en particulier l'objet, Elon Musk s'en prend à Wikipédia car " la vue de quelque chose créé socialement et qui fonctionne est une insulte pour lui. "

Notes et références

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Articles connexes

SpaceX, société créée et présidée par Elon Musk

Starlink, projet de couverture internet satellitaire engagé par la société SpaceX

Tesla, société présidée par Elon Musk

Hyperloop, concept de moyen de transport proposé par Elon Musk

SolarCity, société créée à l'initiative d'Elon Musk

OpenAI, association de recherche en intelligence artificielle, coprésidée par Elon Musk

Tesla Roadster (engin spatial), la voiture envoyée dans l'espace

Mafia PayPal

Bibliographie

Liens externes

# data[].attributes.attachment_link.description
Il est cofondateur et président-directeur général de la société astronautique SpaceX et directeur général de la société automobile Tesla. En , selon Bloomberg, Elon Musk devient, à 49 ans l'homme le plus riche du monde avec une fortune estimée à plus de 192,3 milliards de dollars.

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La robotique humanoïde est un défi stimulant pour tout chercheur ou ingénieur. Les entreprises, privées comme publiques, entrent dans la marche au progrès, suivies des universités.
Le partenariat HRP

Au-delà d'initiatives individuelles d'entreprises, il existe au Japon de nombreux projets de partenariat. Le HRP ( Humanoid Robotics Project), par exemple, regroupe plusieurs entreprises et organismes publics. Parrainé par le METI (ministère de l'Économie et de l'industrie japonais), le est développé principalement par l'AIST ( National Institute of Advanced Industrial Science and Technology) et par le MSTC ( Manufacturing Science & Technology Center).

Les travaux du HRP partent des résultats obtenus avec les robots bipèdes de Honda. L'idée est d'intégrer des robots humanoïdes dans le milieu industriel au Japon, afin qu'ils puissent travailler sur les mêmes lignes de travail que les opérateurs humains.

Ucroa, un robot féminin

En 2009 est apparu le premier de HRP de quatrième génération : Ucroa, un robot féminin qui ferait presque pâlir les mannequins ! Destinée au secteur du divertissement, Ucroa, robot gynoïde, est dotée de 30 articulations qui lui apportent une bonne souplesse de mouvements , et 42 moteurs.

La société Kawada Kogyo, spécialiste de structures en poutrelles métalliques utilisées pour la fabrication de bâtiments publics, a développé pour le HRP un prototype de robot humanoïde de 1,54 mètre pour 58 kilos. Le robot doit son poids plume à la technologie développée par Kawada sur les structures en légers.

L'AIST est responsable de l'organisation du projet, qui regroupe la participation de plusieurs entreprises : Kawada pour la structure du robot et la conception d'un système de contrôle simple, Yaskawa Electric pour les bras et Shimizu pour le système visuel.

Le Symbiotic System Project et laplateforme Pino

Autre initiative d'envergure, celle du professeur Kitano et de son Symbiotic System Project. En 1997, ce chercheur informaticien chez Sony rêve de robots qui pourraient battre des hommes au football. Pour lui, ce projet est une étape vers une société où des robots sophistiqués pourraient agir de façon autonome et aider les humains.

Pour concrétiser sa vision, Kitano construit une collaboration entre industriels et organismes de robotique en réunissant et en unifiant leurs savoir-faire technologiques. Grâce à des fonds du programme gouvernemental ERATO, Kitano crée le Symbiotic System Project.

Ce groupe de recherche développe alors le robot humanoïde Pino pouvant simuler la marche bipède. Mais la grande innovation, c'est qu'il a appris la marche tout seul ! Pour favoriser les collaborations de recherche en laboratoire, Pino est une plateforme ouverte : toutes les informations technologiques le concernant sont accessibles au public. Des milliers d'entreprises et organismes ont manifesté leur intérêt pour ce projet.

Une recherche universitaire moteur au Japon

Nombreuses sont les universités japonaises qui ont engagé des recherches sur ce type de sujets. En effet, si la dynamique financière permettant de mener à terme la plupart des projets de robotique domestique provient des grands industriels innovateurs tels que Honda et Sony, les laboratoires universitaires constituent le véritable moteur de la dynamique scientifique.

À l'université de Waseda par exemple, un département de recherche se consacre à l'étude des robots humanoïdes depuis environ 30 ans. Le laboratoire du professeur Takanishi est à l'origine, en 1973, de Wabot-1, le premier robot bipède du monde.

Du côté du Tokyo Institute of Technology, le professeur Shigeo Hirose s'est, lui, spécialisé dans les robots de sauvetage, capables de se mouvoir à travers un terrain encombré de débris. Ainsi, Soryu (" dragon bleu ") peut transporter un blessé de la taille d'un adulte et chercher les victimes d'une catastrophe sur un terrain trop dangereux pour l'Homme.

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La robotique humanoïde : recherche et partenariats

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La robotique humanoïde est un défi stimulant pour tout chercheur ou ingénieur. Les entreprises, privées comme publiques, entrent dans la marche au progrès, suivies des universités. Au-delà d'initiatives individuelles d'entreprises, il existe au Japon de nombreux projets de partenariat. Le HRP ( Humanoid Robotics Project), par exemple, regroupe plusieurs entreprises et organismes publics.

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" Images promptées et générées par l'auteur sur un réseau neuronal artificiel ", lit-on sur la page de titre. Midjourney, en l'occurrence, est un logiciel qui génère des images après une description de ce que recherche l'utilisateur, comme sujet et comme style.

Thierry Murat, 55 ans aujourd'hui, a déjà publié six titres aux éditions Delcourt quand il découvre l'outil, grâce à ses fils, et propose cette nouvelle BD à son éditeur. Il signe avec lui un contrat en octobre 2022, termine le livre en mai 2023, pour une sortie prévue en août. Mais " la direction a annulé la parution ", explique-t-il. " D'ailleurs, ce n'est pas vraiment leur décision. Ce sont les pressions de trois salariés qui sont montés au créneau pour dire que c'était envoyer un mauvais signal ", déplore l'auteur.

Financement participatif

Celui-ci s'est alors tourné vers le financement participatif, sur la plateforme Ulule. Il y a réuni plus de 23 000 euros, lui permettant de lancer l'album avec un tirage de 2 000 exemplaires, sous un label qu'il a créé, Log Out. " initial_A. " montre une jeune fille solitaire du futur, sur une planète qui ressemble à la nôtre, dialoguant avec une voix désincarnée.

La nature du projet a fortement divisé le monde de la BD, entre ceux qui saluent son audace et ceux qui regrettent qu'il légitime ce logiciel critiqué pour sa conception du droit d'auteur. Midjourney, comme d'autres outils d'intelligence artificielle, puise en effet son savoir-faire dans le travail de dessinateurs ou illustrateurs, sans contrepartie.

" Je n'ai rien fait d'illégal. [...] Je suis juste un artiste libre "

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La première BD dessinée par l'intelligence artificielle en France sort ce mardi en auto-éditée

# data[].attributes.attachment_link.description
Installé en lisière des Landes et de la Gironde, l'auteur Thierry Murat, sort ce mardi " initial_A. ", la première BD dessinée par l'intelligence artificielle en France. Une démarche loin de faire l'unanimité

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L'IA peut détruire des emplois, en créer d'autres et en transformer certains. La manière dont la société et les personnes de pouvoir gèrent cette transition est cruciale pour atténuer les effets négatifs et maximiser les avantages de l'IA.

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il ne faut pas s’attacher aux intelligences artificielles car est dangereux ont ne sait pas qui c'est derrière l'appareil

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La Chine annonce avoir développé une intelligence artificielle capable de remplacer les juges

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Par Rémi Slama - auxiliaire de recherche au Laboratoire de cyberjustice Des chercheurs du domaine de l'intelligence artificielle (" IA ") appartenant au parquet de Shanghai (district de Pudong) ont récemment annoncé avoir mis au point une IA capable de remplacer un procureur dans sa fonction d'autorité de poursuite d'une personne visée par une plainte pénale.

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Musiciens, photographes, scénaristes, écrivains, journalistes et programmeurs s'insurgent contre ChatGPT et autres intelligences artificielles génératives (IAG), qui s'entraînent avec leurs œuvres sans leur autorisation et sans les rémunérer. Pétitions, grèves et procès fleurissent.

Le camp des éditeurs d'IAG, à l'inverse, questionne la légitimité des auteurs à revendiquer des droits si les œuvres artificielles ne ressemblent pas aux œuvres initiales. On invoque la liberté d'apprentissage, d'inspiration, de style. On rappelle opportunément que la Cour suprême des Etats-Unis avait décidé en 2016 que la numérisation de livres par Google constituait un " usage équitable " et que " Google Books apportait des avantages publics significatifs ", ce qui justifiait de ne pas rémunérer les auteurs.

A Washington, le Sénat et le Copyright Office se sont saisis du problème, mais l'histoire est presque écrite d'avance. Le grand public préférera la magie des IAG gratuites aux protestations des ayants droit, comme aux premiers temps des échanges de musique en ligne, malgré les remontrances du gendarme Hadopi.

Pertes d'originalité et de diversité

On évoquera les débuts de la photographie, lorsque Charles Baudelaire s'insurgeait vainement contre son utilisation artistique. On arguera de la compétition avec les Chinois pour que l'innovation l'emporte sur les " revendications corporatistes ". Quelques concessions cosmétiques, comme la possibilité laissée aux auteurs d'interdire aux IAG d'utiliser leurs œuvres, achèveront le retour à la normale.

Pourtant, ce scénario nous emmène tout droit vers la sous-culture. Les plates-formes musicales sont déjà submergées par les morceaux artificiels. Les grandes bases de données d'images sont alimentées au rythme de trois images artificielles pour deux images d'auteurs. Or, 90 % du stock d'informations d'Internet a moins de deux ans. Le rythme s'accélérant, la majorité des contenus sera bientôt artificielle.

L'IAG se nourrira de ses propres contenus, dont la qualité sera triée par les traces d'intérêt laissées sur des plates-formes comme TikTok. Les pertes d'originalité et de diversité seront à la hauteur des gains de productivité, et la culture artificielle suivra le triste chemin de la malbouffe.

S'inspirer du mécanisme de Beaumarchais

Elon Musk, patron de Tesla et de Twitter (rebaptisé X), alerte sur une menace " existentielle " pour la survie de l'humanité. Au-delà du style outrancier qu'on lui connaît, il faut anticiper le jour où tout le monde pensera que la créativité n'est pas réservée aux humains. Le sentiment du déclassement de l'humanité face aux machines rejoindra et amplifiera alors le pessimisme écologique.
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IA générative et droits d'auteur : " La culture artificielle ne doit pas suivre le triste chemin de la malbouffe "

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TRIBUNE. L'expert de l'économie numérique Vincent Lorphelin propose, dans une tribune au " Monde ", de faire payer aux éditeurs d'IA générative une redevance à reverser aux auteurs des contenus sur lesquels elles s'entraînent.

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l'intelligence artificielle un danger pour l'humanité?

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l'intelligence artificielle un danger pour l'humanité?

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elle pourrait un jour être une menace existentielle pour l'humanité

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Dans le conflit en Ukraine , derrière les canons, les chars et les bombes, une autre arme, plus discrète, n'a jamais autant été utilisée : l'intelligence artificielle. Dans un rapport publié mi-mai, le Centre européen de politique (CEP) s'est penché sur cet autre volet de la bataille, très stratégique.

" En raison du secret militaire ou de la très grande discrétion des armées ukrainiennes et russes sur leurs stratégies, il est difficile d'avoir des éléments complets sur le déploiement de l'IA militaire ", prévient d'emblée Victor Warhem, économiste et représentant en France du centre de recherche. " Mais certaines technologies visibles sur le terrain permettent d'entrevoir l'ampleur de leur utilisation ". A la lecture de l'étude du CEP, ces éléments proviennent surtout du côté de l'armée ukrainienne, celle-ci laissant filtrer plus d'informations que les forces russes.

# data[].attributes.attachment_link.title
En Ukraine, la bataille invisible mais stratégique de l'IA militaire

# data[].attributes.attachment_link.description
L'intelligence artificielle n'a jamais autant été utilisée sur le champ de bataille qu'en Ukraine, selon un rapport. Quelle forme prend cette technologie sur le terrain ? Permet-elle à l'un des deux camps de prendre l'avantage ? Eléments de réponses.

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" Binaire " est un blog hébergé par Le Monde, le fruit du travail d'un groupe de copains. Pour parler d'informatique, de numérique et de science, nous cherchons des sujets, puis des auteurs. Ensuite, nous demandons aux auteurs d'écrire un article sur le sujet choisi. Ce travail est en compétition avec nos autres activités : travail, pétanque, apéro, etc.

Une idée de fainéant (les meilleures idées) serait de demander à des intelligences artificielles (IA) de faire le travail pour nous. Il s'agirait de nous aider à trouver des sujets à la mode et des auteurs possibles. Mais soyons fous, pourquoi ne pas carrément passer ensuite notre commande : " IA, écris-nous un article pour "Binaire" dans le style de tel ou tel de nos auteurs, sur l'informatique quantique ou sur le genre des blockchains... "

Rappelons rapidement comment ces IA fonctionnent. On fait ingurgiter des quantités gargantuesques de textes à un réseau de neurones profonds. A partir de cela, il construit un grand modèle de la langue. Il peut produire alors, sans rien y comprendre, les combinaisons de mots les plus probables autour d'instructions qu'on lui donne. Rien de magique, même si la technique est, en réalité, un poil plus complexe. Elle donne des résultats bluffants.

Les IA génératives travaillent donc à partir de tous les textes dont on les a nourries. Quoi de neuf ? L'écrivain aussi s'inspire de tous les textes qu'il a lus. D'une certaine manière, lui aussi écrit en s'appuyant sur un modèle du langage (intuitif) qu'il construit de ses lectures (Simone de Beauvoir, Frédéric Dard, Annie Ernaux...). Il emprunte aussi, même si, dans son cas, on appelle ça des inspirations, des références, des clins d'œil, etc.

Au fond, que change une IA générative ? D'abord, elle n'hésite pas à plagier massivement, sans avoir évidemment la moindre conscience de le faire. Une autre différence est qu'aujourd'hui ces IA se contentent de générerdu texte, sans comprendre le sens de ce qu'elles racontent. Mais demain ? Quand elles cacheront mieux leurs emprunts, que le stade " singerie " des IA aura été dépassé, il sera moins simple de mettre en évidence une différence.

Stade " singerie "

Et, si on tolère un tel pillage, pourquoi s'embarrasser à rémunérer un créateur si l'IA fait le même travail à moindre coût ? La réponse est évidente. Parce que ces IA n'existent qu'en se nourrissant des créations d'humains. Au-delà des créations passées dans le domaine public, les humains vivants leur sont indispensables pour parler de l'actualité, s'adapter aux évolutions constantes de la langue, rester " branchées ".
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Intelligence artificielle : " L'IA générative n'hésite pas à plagier massivement "

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TRIBUNE. L'informaticien Serge Abiteboul appelle, dans une tribune au " Monde ", à distinguer clairement auprès des utilisateurs du numérique les créations humaines et les créations dues aux robots.

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Expert du Digital avec plus de 20 ans d'expérience au service du B2B et du B2C, dans toutes les tailles d'entreprise et à l'échelle internationale. Mes plus récents développements ont été orientées vers des solutions e-commerce et Omnicanales. Passionné, je suis auteur, formateur et en veille permanente.
Contrôler et améliorer l'expérience client grâce à l'intelligence artificielle
Découvrez mon " Capstone Project " issu de ma formation pour cadre de l'Université Berkeley ExecEd de Californie :

" Artificial Intelligence: Business Strategies and Applications "

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L'intelligence artificielle rentre dans le game du jeu vidéo

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Découvrez comment l'intelligence artificielle marque un tournant dans le développement de l'industrie du jeu vidéo et l'expérience du joueur

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Musiciens, photographes, scénaristes, écrivains, journalistes et programmeurs s'insurgent contre ChatGPT et autres intelligences artificielles génératives (IAG), qui s'entraînent avec leurs œuvres sans leur autorisation et sans les rémunérer. Pétitions, grèves et procès fleurissent.

Le camp des éditeurs d'IAG, à l'inverse, questionne la légitimité des auteurs à revendiquer des droits si les œuvres artificielles ne ressemblent pas aux œuvres initiales. On invoque la liberté d'apprentissage, d'inspiration, de style. On rappelle opportunément que la Cour suprême des Etats-Unis avait décidé en 2016 que la numérisation de livres par Google constituait un " usage équitable " et que " Google Books apportait des avantages publics significatifs ", ce qui justifiait de ne pas rémunérer les auteurs.

A Washington, le Sénat et le Copyright Office se sont saisis du problème, mais l'histoire est presque écrite d'avance. Le grand public préférera la magie des IAG gratuites aux protestations des ayants droit, comme aux premiers temps des échanges de musique en ligne, malgré les remontrances du gendarme Hadopi.

Pertes d'originalité et de diversité

On évoquera les débuts de la photographie, lorsque Charles Baudelaire s'insurgeait vainement contre son utilisation artistique. On arguera de la compétition avec les Chinois pour que l'innovation l'emporte sur les " revendications corporatistes ". Quelques concessions cosmétiques, comme la possibilité laissée aux auteurs d'interdire aux IAG d'utiliser leurs œuvres, achèveront le retour à la normale.

Pourtant, ce scénario nous emmène tout droit vers la sous-culture. Les plates-formes musicales sont déjà submergées par les morceaux artificiels. Les grandes bases de données d'images sont alimentées au rythme de trois images artificielles pour deux images d'auteurs. Or, 90 % du stock d'informations d'Internet a moins de deux ans. Le rythme s'accélérant, la majorité des contenus sera bientôt artificielle.

L'IAG se nourrira de ses propres contenus, dont la qualité sera triée par les traces d'intérêt laissées sur des plates-formes comme TikTok. Les pertes d'originalité et de diversité seront à la hauteur des gains de productivité, et la culture artificielle suivra le triste chemin de la malbouffe.

S'inspirer du mécanisme de Beaumarchais

Elon Musk, patron de Tesla et de Twitter (rebaptisé X), alerte sur une menace " existentielle " pour la survie de l'humanité. Au-delà du style outrancier qu'on lui connaît, il faut anticiper le jour où tout le monde pensera que la créativité n'est pas réservée aux humains. Le sentiment du déclassement de l'humanité face aux machines rejoindra et amplifiera alors le pessimisme écologique.
Il vous reste 47.58% de cet article à lire. La suite est réservée aux abonnés.

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IA générative et droits d'auteur : " La culture artificielle ne doit pas suivre le triste chemin de la malbouffe "

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TRIBUNE. L'expert de l'économie numérique Vincent Lorphelin propose, dans une tribune au " Monde ", de faire payer aux éditeurs d'IA générative une redevance à reverser aux auteurs des contenus sur lesquels elles s'entraînent.

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Mais ce qui va jouer sur les mutations du travail, ce n'est pas tant l'existence de l'IA ou ses progrès, que la manière dont elle sera déployée dans les organisations et les gains de productivité attendus. En matière de technologie et de travail en général, il n'y a pas de fatalisme, mais des choix et des orientations stratégiques portés par les dirigeants d'organisations, publiques comme privées, dans un contexte spécifique (économique, sociale, technologique, démographique...). C'est la combinaison de tous ces facteurs qui déterminera en grande partie les effets et les usages de l'IA sur le travail, que ce soit au niveau des pratiques, du contenu, des conditions ou encore des relations entre collègues, clients ou usagers.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Avant de se projeter dans le futur, il est essentiel de bien définir ce qu'est l'intelligence artificielle, ce qu'elle peut faire, ce qu'elle ne peut pas encore faire - pas avant plusieurs décennies - et ce qu'elle ne pourra jamais faire à la place de l'humain.

L'IA peut se définir comme un ensemble de technologies visant à réaliser informatiquement des tâches cognitives traditionnellement effectuées par l'humain. Le grand public imagine l'IA comme une machine aussi intelligente qu'un humain, qui a conscience d'elle-même et peut faire des choix en toute autonomie. Cette vision est très loin de la réalité. L'IA est présente par exemple dans nos smartphones pour gérer l'assistant vocal et utilisée pour optimiser l'affichage de pages de publicité personnalisées, mais les dispositifs existants ne sont pas près d'être dotés d'une conscience. En fait, l'IA est capable d'accomplir des tâches complexes à partir du moment où elles sont fondées sur des règles et des normes prédéterminées. Dans le secteur bancaire par exemple, un chatbot sera en mesure de conseiller un client uniquement selon des règles de décisions prédéterminées par un humain. Dans un autre secteur, celui de la santé, un logiciel d'aide à la décision pourra diagnostiquer des pathologies, très ciblées, comme certaines tumeurs, mais ne pourra gérer toute la complexité liée, notamment, à la prise en charge globale d'un patient et qui nécessite la mobilisation d'autres compétences comme la capacité à écouter, à faire preuve d'empathie... L'IA n'est donc pas une technologie autonome, capable de penser par elle-même et de faire preuve d'imagination et de créativité. Ces compétences sont fondamentalement sociales et propres à l'humain.

Les effets sur le travail : de nombreux avantages mais des risques à ne pas sous-estimer

Pour illustrer concrètement les effets actuels et potentiels de l'IA, nous pouvons nous appuyer sur trois secteurs clés où des effets importants de l'IA sont attendus.

L'innovation majeure dans le secteur des transports sera le véhicule autonome, même si le calendrier de son déploiement est encore incertain. On imagine que, d'ici cinq ou dix ans, l'IA pourrait permettre de développer la maintenance prédictive des équipements, d'améliorer la circulation des véhicules et d'optimiser la logistique, notamment en cas de perturbation. Sur le plan du travail, on anticipe une diminution potentielle du nombre de chauffeurs routiers. L'arrivée des véhicules autonomes permettrait une conduite automatisée, en convoi, sur autoroute. La présence de chauffeur ne serait alors requise qu'en tête de peloton. On aurait donc moins de chauffeurs de longue distance, mais davantage de chauffeurs locaux seraient sollicités pour amener les camions jusqu'à l'autoroute ou assurer les dessertes locales. On peut s'attendre aussi à de nouveaux emplois. Par exemple, des postes de contrôleurs pourraient se développer pour superviser à distance la circulation des flottes de véhicules ou pour assurer l'accueil et la sécurité. Enfin, l'organisation du travail en centre de maintenance pourrait changer : avec une charge de travail plus prévisible, les journées pourraient être plus condensées et routinières. Dans le domaine bancaire, les chargés de clientèle ou les conseillers, qui représentent aujourd'hui un peu moins d'un cinquième des effectifs du secteur, seront largement touchés par les changements induits par l'IA. La mise en place d'outils permettant de trier et de répondre aux requêtes les plus fréquentes et les outils avancés de recommandations personnalisées vont entraîner une diminution du nombre d'employés d'une part et une augmentation de la complexité des tâches restant à traiter d'autre part. Le rôle des conseillers pourrait alors être renforcé et réorienté vers l'accompagnement des clients. Les tâches les plus répétitives (collecte de données, procédures de contrôle par exemple) seront optimisées ou accélérées et il faudra apprendre à interagir avec l'IA. En revanche, les entreprises devraient externaliser les besoins spécifiquement liés à l'IA. Les plus grands groupes pourront réorienter leurs départements de recherche et essayer de développer des partenariats. Les services des ressources humaines ne devraient pas connaître une automatisation complète de leurs tâches. Des solutions RH à base d'IA peuvent effectuer des tâches routinières et peu complexes comme l'identification de jeunes talents sur la base de métadonnées ou l'affinage dans le processus de sélection des CV des candidats. Mais d'autres activités, plus complexes, comme la gestion anticipée des talents ou la gestion des équipes pour assurer la coopération entre les collaborateurs ne seront pas " automatisables ", car elles nécessitent des compétences fondamentalement sociales, humaines et, surtout, éthiques. En revanche, les responsables RH devront évoluer et se réinventer face à l'émergence du nouveau défi que pose l'IA, celui de la recherche d'une complémentarité " vertueuse " entre l'IA et les collaborateurs pour tirer pleinement parti des technologies à base d'IA. Ces défis sont par ailleurs transversaux à tous les autres secteurs qui seront fortement impactés.

Enfin, la santé est l'un des secteurs où l'IA pourrait entraîner des transformations majeures. Elle a en effet de nombreuses applications, sur des tâches simples ou complexes : de l'aide au diagnostic ou à la prescription jusqu'à la robotisation de certains actes médicaux. Les professionnels de l'imagerie médicale seront particulièrement concernés. Avec l'arrivée de la lecture d'image automatisée, les radiologues pourraient se concentrer sur l'interprétation des pathologies complexes et/ou s'orienter vers la radiologie interventionnelle. Des médecins généralistes ou urgentistes, voire des infirmières, pourraient alors utiliser ces outils, gagner ainsi du temps et mieux orienter les patients. On pourrait aussi assister à une " surspécialisation " des métiers en cardiologie, renforçant ainsi une tendance déjà à l'œuvre dans cette spécialité. Les médecins généralistes utiliseraient des logiciels d'aide à la décision afin d'actualiser leurs connaissances sur les meilleures pratiques/protocoles cliniques. Des assistants médicaux viendraient, par exemple, renforcer la sécurisation dans la prise de décision des propositions thérapeutiques. Les infirmières pourraient dédier davantage de temps à la préparation des
hypothèses de prise en charge des patients et réaliser un diagnostic de premier niveau.

Des effets ambivalents sur les qualifications et sur les conditions de travail

Les effets de l'IA sur les qualifications sont complexes et dépendent en grande partie des choix d'organisation qui seront faits par les structures : automatisation avancée ou complémentarité homme-machine. Quand l'IA gère les tâches élémentaires, elle favorise à la fois un renforcement des besoins de spécialisation et le développement d'un statut " généraliste ". Le secteur bancaire illustre bien ce point : il est nécessaire d'avoir des employés spécialisés pour répondre aux demandes les plus complexes non traitées par l'IA et, dans le même temps, il faut des employés qui puissent accueillir et orienter les clients. Quand elle permet l'exécution de tâches complexes, l'IA peut entraîner une déqualification relative des travailleurs ou, à l'inverse, une montée en qualification. C'est le cas non seulement des infirmiers et des manipulateurs radio, mais aussi des employés qui assurent la maintenance dans les transports. Le déploiement de l'IA influe sur l'organisation du travail. Une fois en place, les outils permettent d'améliorer la gestion des informations, la planification des activités et la coordination des acteurs. En tant que dispositif de coordination, l'IA peut aussi conduire à un plus grand isolement des travailleurs. Par exemple, dans le secteur des transports, les systèmes automatiques transmettent des informations à des agents devenus de simples exécutants. Les conditions de travail peuvent alors se dégrader : perte d'autonomie, intensification du travail... Les compétences transversales semblent importantes pour assurer une bonne complémentarité entre les machines et les travailleurs (capacité à communiquer avec les autres, capacité à transférer des compétences et des savoir-faire organisationnels, capacité à gérer des aléas...).

Toute reproduction, même partielle, est interdite sans autorisation écrite préalable de la rédaction.
Toute publication sur Internet doit faire référence à la revue en intégrant ce lien : https://www.andrh.fr/revue-personnel-numero/23/juil-aout-2018-n589

# data[].attributes.attachment_link.title
Quels impacts de l'intelligence artificielle sur l'avenir du travail ?

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Mais ce qui va jouer sur les mutations du travail, ce n'est pas tant l'existence de l'IA ou ses progrès, que la manière dont elle sera déployée dans les organisations et les gains de productivité attendus.

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Bringing Emotion into Action: 25 Years of Animation at Ubisoft With Gilles

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Les jeux vidéo sont des terrains de choix pour les développeurs désirant bâtir des intelligences artificielles créatives. Voici cinq jeux qui utilisent l'IA avec brio et qui ont attiré l'attention de la rédaction.
1. LEFT 4 DEAD

Lancé en 2008 et créé par le studio Turtle Rock en collaboration avec Valve, Left 4 Dead est un jeu de survie coopératif multijoueurs. Le jeu de tir à la première personne (" First Person Shooter "), qui plonge le joueur dans un monde apocalyptique, étonne, avec une fonctionnalité toute particulière : sa mécanique d'" IA Directrice ", qui évalue les niveaux de performance et de stress des joueurs et augmente proportionnellement la difficulté du jeu (par exemple, en faisant apparaître des ennemis supplémentaires si le jeu devient trop facile).

2. ALIEN: ISOLATION

Le jeu, développé par Creative Assembly et Feral Interactive, basé sur le film classique de science-fiction de Ridley Scott, met en scène un personnage d'extraterrestre terrifiant formé par une IA complexe. Grâce à ses deux systèmes distincts de gestion du comportement, l'antagoniste peut traquer le joueur à tout instant, tout en changeant de stratégie en passant par plus de 100 " nodules " dans son système d'arbre de comportement.

3. THE LAST OF US

The Last of Us est sans aucun doute l'un des jeux d'action narratifs les plus populaires et les plus appréciés. Le succès du jeu, développé par Naughty Dog, repose en partie sur son IA bâti à l'aide d'automates finis (Finite State Machines), qui permettent de structurer des comportements intelligents individuels sous forme d'états singuliers. Cela signifie qu'un personnage peut être en train d'attaquer une cible ou de chercher un endroit, jusqu'à ce qu'un événement se déclenche dans le jeu et force le personnage à passer d'un état à un autre.

4. F.E.A.R.

Tout comme dans The Last of Us, F.E.A.R. utilise un système pour que les personnages non-jouables (Non-Playable Characters) passent d'un état à l'autre. Chaque personnage possède son propre ensemble d'objectifs et son propre ensemble d'actions pour atteindre ces visées, qui peuvent elles-mêmes changer à tout moment, créant des ennemis imprévisibles tout en demeurant réalistes. L'IA du jeu, développé par Monolith Productions, est encore aujourd'hui considéré comme l'un des plus impressionnants par les développeurs et les joueurs, plus de 15 ans après sa sortie.

5. ALPHAGO

Impossible de parler des avancées de l'IA dans le monde du jeu sans mentionner AlphaGo. Développé par Google DeepMind, AlphaGo n'est pas un jeu vidéo à proprement parler, mais un logiciel capable de jouer au jeu de go. L'algorithme du logiciel agence des techniques d'apprentissage automatique et de traversée de graphes, et s'améliore sans cesse à travers ses entraînements avec des humains et d'autres ordinateurs. Le logiciel prend d'ailleurs la vedette dans le documentaire homonyme sorti en 2017 sur Netflix.

Consultez nos dernières listes TOP 5 :

Crédit Image à la Une : Yu Hai

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Le top 5 des jeux vidéo qui utilisent l'IA

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Cinq jeux qui utilisent l'IA pour décupler le plaisir et les sensations fortes des joueurs.

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Entrez dans un monde où dilemmes moraux et décisions difficiles peuvent transformer les androïdes esclaves en révolutionnaires prêts à changer le monde. Créez un récit ambitieux avec des ramifications où vos décisions ne déterminent pas seulement le destin des 3 personnages principaux, mais celui de toute la ville de Detroit. La manière dont vous contrôlez Kara, Connor et Markus peut signifier la vie ou la mort, et si l'un d'eux paie le prix ultime, l'histoire continue toujours.
Cette édition de Detroit : Become Human inclut des pins exclusifs de "Sumo" et du "Lieutenant Hank Anderson" ainsi qu'une clef du jeu PC sur un "Pass Cyberlife de Chloé" qui peut être activé sur Steam.

Disponibilité

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[Preco] Detroit Become Human Steam Edition - PC

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Oui ! L' Intelligence Artificielle est bel et bien présente et ce depuis toujours dans les jeux vidéo. Son principal rôle est de proposer une expérience de jeu de qualité en améliorant les comportements des Personnages Non Joueurs. L'IA dans les jeux est un ensemble de technologies logicielles afin de créer l'illusion chez les joueurs par le biais des comportements des personnages. Découvrez dans cet article tout ce qu'il faut savoir sur l' Intelligence Artificielle et les jeux vidéo.
Historique
Les jeux vidéo sont apparus dans les années 60 avec les jeux d'arcades comme Pong, dont le principe était de renvoyer la balle à l'adversaire en l'empêchant de passer. Le joueur utilise la souris pour déplacer la raquette vers le haut ou vers le bas. L' Intelligence Artificielle n'a donc pas encore été présente dans les jeux vidéo dès ses débuts. C'est dans les années 70 qu'elle commence à s'inviter dans l'industrie des jeux vidéo. Toujours dans des jeux d'arcade comme Pursuit ou Pac-Man par exemple, où il était possible de jouer en mode solo. Une fois le processus prisé par de nombreux développeur s, plusieurs jeux ayant recours à l'IA ont vu le jour.
Comment se présente l'Intelligence Artificielle dans les jeux vidéo ?
Comme expliqué précédemment, l' Intelligence Artificielle dans les jeux vidéo permet de proposer une expérience de jeu de qualité. Cela se traduit généralement par l'amélioration des comportements des PNJ ou Personnages Non Joueurs. Le but est de rendre les gestes des PNJ plus ou moins similaires aux comportements de l'être humain.
Démarrage d'une partie de jeux vidéo
L' Intelligence Artificielle prend en charge le démarrage d'une partie de jeux vidéo. Elle est associée à des algorithmes qui peuvent changer de temps à autre en fonction des objectifs du jeu. Dans ce cas, les actions de ces systèmes ou ces machines qui imitent l'intelligence humaine peuvent être soumises à des facteurs aléatoires. C'est cet ensemble de théories et de techniques développant des programmes informatiques qui va permettre aux PNJ de prendre des décisions pour que la partie soit réaliste. Ceci pour dire que les rôles de l'IA dans les jeux vidéo ne se sont pas limités à l'amélioration des niveaux de difficultés d'un jeu mais se sont élargis dans les arbres de décision s. Comparé aux PNJ, le rôle de l'IA dans les jeux vidéo n'est pas palpable au niveau des joueurs ou des utilisateurs. Ces derniers l'utilisent dans des cas limités comme par exemple en exportant des données ou en générant des contenus.
Création d'expérience sur-mesure
Si l' Intelligence Artificielle permet la fluidité du jeu vidéo et rend ce dernier très réaliste, sa présence dans les jeux vidéo se dévoile également grâce à la création d'expérience sur-mesure. Qu'est-ce-que l'expérience sur-mesure ? C'est le fait de créer des profils par rapport aux préférences personnelles du joueur. C'est le cas des avatars que vous pouvez trouver sur la majorité des jeux vidéo actuels.
Comment fonctionne l'Intelligence Artificielle dans les jeux vidéo ?
Ci-dessous les différents modes de fonctionnement de l'IA dans les jeux vidéo :
Contrôle des PNJ
L'IA dans les jeux vidéo prend généralement en charge des personnages non joueurs. Sans l' Intelligence Artificielle, les différentes décisions possibles ne seront pas prises en compte et les PNJ ne seront pas contrôlés. Dans ce cas, le jeu ne sera pas fluide.
Recherche de chemin ou Pathfinding
Le Pathfinding ou la recherche de chemin est un problème propre à l' Intelligence Artificielle dans les jeux de stratégie. L'IA recherche comment se déplacer dans un environnement entre un point de départ et un point d'arrivée, en prenant en considération les différentes contraintes.
Utilisation des GAN
Les GAN ou les réseaux adverses génératifs sont une caisse d'algorithmes d'apprentissage non supervisé en générant des images proches du réel.
Mise en place de la navigation dynamique
La navigation dynamique permet de proposer l'expérience utilisateur souhaitée. Dans les jeux vidéo, la navigation dynamique mise en place par l' Intelligence Artificielle permet aux joueurs de ne pas se heurter. Elle renseigne les joueurs sur les points difficiles de la circulation.
Chasse dans les jeux de combats
Dans les jeux vidéo, cette technologie permet la chasse en se référant aux paramètres réels comme les pas ou les sons ou les empreintes des différents personnages. C'est ce système qui imite l'intelligence humaine qui va vous permettre d'attaquer vos ennemis ou de vous protéger des ennemis.
Mise en place de la MCTS
La MCTS ou Monte Carlo Tree Search ou la recherche arborescente Monte Carlo est un algorithme de recherche heuristique prisé dans les différentes prises de décisions. Son principal rôle est de permettre l'exploration des arbres des possibles. L'exploration se fait par le biais de l' Intelligence Artificielle.
Quels sont les avantages de l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans les jeux vidéo ?
Ci-après les avantages de l'utilisation de l'IA dans les jeux vidéo :
L'IA aide les développeurs de jeux vidéo dans leur conception
Concevoir des jeux vidéo demande des années de préparation, des années de pré-production et des années de production. En utilisant cette technologie, cela peut se faire en peu de temps. L'IA permet de concevoir un design et une interface de façon rapide mais qui répond parfaitement aux besoins des concepteurs.
L'IA aide à améliorer le comportement des personnages
Tout au long de cet article, ce principal avantage de l'IA a maintes fois été répété. L'IA améliore le comportement des personnages, peu importe le type de jeux vidéo. Si auparavant, elle était uniquement utilisée pour analyser les actions des utilisateurs et les réactions de l'adversaire, l'IA permet de réagir aux actions et aux réactions.
L'IA aide à évaluer l'expérience de jeu du joueur
Durant le jeu, l' Intelligence Artificielle comprend ce que le joueur ressent grâce aux techniques d'apprentissage automatique comme les réseaux de neurones, les machines vectorielles et l' apprentissage supervisé.

Si cette technologie actuellement très prisée présente de nombreux avantages, elle présente également quelques limites comme par exemple la création limitée de personnages. Les développeur s par le biais de l'IA doivent se référer à la personnalité du joueur, une capacité qui est encore quasi impossible pour cet ensemble de techniques et de théories, le fait de prédire.
Quels sont les jeux vidéo qui utilisent l'Intelligence Artificielle ?
Pour comprendre encore un peu plus le déploiement de l' Intelligence Artificielle dans les jeux vidéo, voici 3 jeux célèbres qui utilisent l'IA :
AlphaGo
Développé par l'entreprise Deepmind, AlphaGo est un programme informatique capable de jouer au jeu de go. Ce n'est pas un jeu vidéo proprement dit, c'est un programme qui peut battre un humain au jeu de go. Intelligence Artificielle étroite, AlphaGo affronte les meilleurs joueurs humains de go en accordant une grande place à l'intuition. En 2017, ce programme a battu le numéro 1 mondial de go. Ce programme utilise une méthode de calcul appelée méthode Monte-Carlo où deux réseaux neuronaux y sont associés. Le premier réseau ou réseau d'objectifs prédit le premier coup et le second réseau ou réseau de valeur estime le chemin le plus favorable à prendre.
The Last of Us
Jeu-vidéo d'action-aventure créé exclusivement pour la Playstation 3 en 2013 et pour la Playstation 4 en 2014, The Last of Us est un jeu de tir à la troisième personne. Doté de 5 niveaux de difficultés, le joueur prend le contrôle en solo d'un personnage nommé Joël si l'IA prend le contrôle des autres personnages. Ce jeu développé par Naughty Dog utilise généralement l' Intelligence Artificielle pour contrôler tous les mouvements et les comportements des différents personnages, qu'il s'agisse d'attaquer les ennemis ou de se protéger des ennemis.
Left 4 Dead
Développé par Turtle Rock Studios, Valve Corporation et Certain Affinity, Left 4 Dead est un jeu vidéo coopératif de tir à la première personne. Mettant en scène 4 survivants dans un monde où règnent les zombies, ce jeu vidéo utilise la nouvelle technologie appelée Directeur de l'IA pour générer des expériences uniques à chaque session. Cette IA utilisée dans Left 4 Dead permet d'équilibrer la fréquence des attaques de zombies, des effets spéciaux et sonores en temps réel.

Pour conclure, comparée à ce l' Intelligence Artificielle traditionnelle, c'est-à-dire la facilitation du Machine Learning ou l'automatisation des prises de décisions, l'IA présente dans les jeux vidéo permet de développer les personnalités et les comportements des PNJ à l'aide des instructions données par l'utilisateur. L'IA dans les jeux vidéo améliore l'expérience de jeu des joueurs et contrôle les robots. Elle a permis aux adeptes de jeux vidéo de jouer en mode solo puis a permis de créer des personnages ayant des capacités similaires aux humains, ensuite a permis d'améliorer l'interface des jeux vidéo.

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L'intelligence artificielle et les jeux vidéo

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L'IA dans les jeux vidéo Oui ! L'Intelligence Artificielle est bel et bien présente et ce depuis toujours dans les jeux vidéo. [...]

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L'intelligence artificielle n'a pas fini de nous surprendre (et de nous terrifier) avec sa capacité à émuler des arts durs à maîtriser.

Les talents de l'IA n'ont plus de limites... Enfin si, un peu quand même. Mais cela n'empêche que cet outil se démocratise dans de nombreux domaines et surprend tout autant qu'il effraie. Ces derniers jours, ChatGPT est sur toutes les langues. Le programme proposé par OpenAI (à qui l'on doit Dall-E pour la génération d'images) arrive à rédiger des lignes de textes sur un sujet précis en quelques secondes. Même s'il ne remplace pas la pensée d'un être humain, ChatGPT est tout de même capable d'offrir des pistes de réflexion pouvant apaiser un syndrome de la page blanche. Face à une possible évolution du programme et les risques de triche croissants, le fournisseur commence déjà à développer un outil capable de contrecarrer sa propre création.

Si cela ne suffit pas à mettre en lumière la puissance et la dangerosité de l'intelligence artificielle, attendez de voir ce qu'elle est déjà capable d'accomplir. Il y a quelques semaines, nous mettions en avant les dangers des images et dessins "créées" par ces outils. Entre dessins volés et anatomie incorrecte, le "AI art" est loin de convaincre, surtout dans les communautés d'artistes. Aujourd'hui, ce sont les acteurs de l'industrie du jeu vidéo, et notamment les game artists et autres game designers qui risquent de pâlir face à cette nouvelle découverte. Pour la première fois dans l'histoire du monde vidéoludique, une démo vient d'être conçue à partir des images d'une intelligence artificielle.

C'est à s'y méprendre

Du modèle 3D du personnage en passant par l'environnement, tous les éléments artistiques de ce point'n click ont été "imaginés" par une IA. Cette vidéo de présentation nous parvient de Jussi-Petteri Kemppainen, un développeur finnois qui a travaillé sur Quantum Break et Warhammer 40 000 Squad Command. Grâce aux outils de génération offert par MidJourney et Stable Diffusion, l'expert a réussi à mettre en place un jeu à la patte graphique cyberpunk presque distinguée.

En utilisant les images obtenues, l'homme a tout de même mis à profit ses compétences en game design et en modélisation avec des outils comme Unity et Blender. Il n'est donc pas possible pour une intelligence artificielle de développer un tel jeu de A à Z... Du moins pour le moment. Puisque l'IA comment à développer des talents allant de l'art à la programmation, rien n'exclut un futur ou nos jeux vidéo ne sont même plus imaginés et développés par des humains.

Avant d'en arriver là, le développeur finnois prouve ici qu'il est possible de simplifier des étapes fastidieuses de développement. En effet, en plus de s'approprier les œuvres des autres, l'IA n'est pas capable de fournir des images sans erreur de perspectives ou de mise en forme, notamment au niveau de l'anatomie. Néanmoins, rien n'empêche un artiste bien humain de reprendre les fautes et obtenir un résultat satisfaisant sans les heures de productions.

Bien que les applications possibles puissent nous faciliter la tâche, les maîtres de ces arts et de ces compétences devenus expert aux termes de longues années d'apprentissage ont du souci à se faire. Reste alors à voir comment les règles d'éthiques quant à l'utilisation de l'intelligence artificielle évolueront dans le futur.

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Ce jeu vidéo conçu par une IA est absolument bluffant

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L'intelligence artificielle n'a pas fini de nous surprendre (et de nous terrifier) avec sa capacité à émuler des arts durs à maîtriser. Les talents de l'IA n'ont plus de limites... Enfin si, un peu quand même. Mais cela n'empêche que cet outil se démocratise dans de nombreux domaines et surprend tout autant qu'il effraie.

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Nvidia montre dans une courte vidéo comment le jeu vidéo pourrait être transformé grâce à l'IA.

Après les NFT et le métavers, l'IA devient la mode du moment. Même dans le domaine des jeux vidéo, les studios se plaisent à imaginer à quel point les technologies comme celles d'OpenAI pourraient guider le divertissement du futur. La fonctionnalité qui les intéresse est centrée autour des dialogues et la génération d'interactions via les personnages non joueurs.

Si Ubisoft va introduire un outil d'écriture boosté à l'IA pour les répliques de ses PNJ, Nvidia va beaucoup plus loin en poussant l'immersion à son maximum. La firme est connue pour ses technologies liées au photoréalisme et ses rendus RTX. Dans une courte vidéo, présentée dans le cadre du Computex, Nvidia nous donne un aperçu d'un jeu dans lequel l'entièreté des échanges avec les personnages n'est plus scriptée, et réagit en temps réel à ce que le joueur dicte de manière spontanée.

Des conversations naturelles et spontanées

Avec Nvidia Ace, le but pour le joueur est d'activer l'enregistrement de son micro afin qu'il puisse interagir avec son environnement comme il le ferait dans la vraie vie. A la place des quelques choix de dialogues qui nous permettent d'orienter le PNJ vers un scénario plus ou moins précis, l'intelligence artificielle permet au personnage de s'adapter exactement aux propos du joueur.

Il se trouve que Nvidia va encore plus loin en couplant plusieurs autres technologies au processus. L'intelligence artificielle impacte non seulement les dialogues, mais aussi l'animation du personnage, dont fait partie la synchronisation labiale. C'est grâce au partenariat avec Convai, mais aussi à l'utilisation des technologies Nvidia Riva Nvidia NeMo et Omniverse. On sent encore quelques maladresses, des syllabes beaucoup trop articulées et d'autres pas assez, mais pour un travail en temps réel, cela reste remarquable.

Certes extrêmement cool, cette fonctionnalité ne nous permet pas d'affirmer qu'il s'agira de la révolution tant attendue par le jeu vidéo. Cela risque néanmoins de drastiquement changer la manière dont on interagit avec notre environnement, notamment les mondes ouverts. La firme ne nous dévoile pas de date de disponibilité, mais promet que les studios seront "bientôt" en mesure d'appliquer ce rendu dans leurs futurs jeux.

Quel impact sur l'industrie ?

Reste maintenant la question de l'emploi. En dévoilant sa technologie Ghostwriter, Ubisoft avait affirmé que cela ne supprimerait aucun emploi au sein de ses studios, un travail de relecture étant toujours nécessaire. Mais pour une IA générative comme celle de Nvidia, quelle est la place des développeurs ? Peu importe la spontanéité et le naturel de la démarche, l'IA devra toujours suivre des directives précises, comme ici donner une quête annexe au joueur. Les dérives telles qu'on peut en voir avec ChatGPT ne seront évidemment pas permises, ce qui nécessite forcément un contrôle sur la durée bien que les bases de données utilisées ne soient pas du tout les mêmes.

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L'IA rend les jeux vidéo plus vrais que jamais

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Nvidia montre dans une courte vidéo comment le jeu vidéo pourrait être transformé grâce à l'IA.

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L4IA est au cœur de nouveau film

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Les États-Unis et la Chine semblent ainsi engagés dans une course pour affirmer leur supériorité capacitaire dans ce domaine. Elle effraie en même temps car elle pourrait assurer de plus en plus de tâches exigeantes et laisse entrevoir, à terme, un dépassement des capacités humaines. Comprendre les effets de l'IA sur l'art de la guerre requiert donc de faire la part entre les applications actuelles, avec un impact réel mais limité (IA faible) et celles à plus long terme, dont on ignore la faisabilité, mais qui pourraient transformer notre manière d'appréhender la guerre (IA forte).
Qu'est-ce que l'IA ?
L'IA regroupe un ensemble de techniques qui sont combinées pour assurer des tâches cognitives sur un projet donné, avec une performance égale ou supérieure à celle des êtres humains. Deux procédés se sont pour l'instant imposés :

Le premier consiste à suivre des raisonnements logiques. L'IA explore toutes les voies possibles à partir d'un problème posé et choisit le chemin optimal. Un tel processus s'avère toutefois inadapté dans de nombreux cas, comme lorsque le problème devient trop complexe.

Une technique alternative, appelée apprentissage profond, a été explorée en écho à ces limites. À mesure qu'un opérateur présente à une machine un objet à reconnaître ou à classer et qu'il confirme ou infirme la décision de l'ordinateur, les algorithmes limitent leur marge d'erreur en se reconfigurant. Les logiciels atteignent des performances qui dépassent celles des hommes en multipliant les essais. Les machines peuvent même apprendre et se perfectionner seules pour certaines fonctions.

Trois paramètres expliquent l'expansion récente de l'IA :

La qualité des algorithmes s'améliore (progrès de la recherche en informatique, nouveaux langages de programmation, etc.) ;

Les puissances de calcul des processeurs augmentent, même si on constate depuis peu un ralentissement de la " loi de Moore " ;

Enfin, et c'est le facteur essentiel, la quantité de données disponibles pouvant alimenter les machines pour leur apprentissage a explosé en l'espace de dix ans.

Des applications militaires centrées sur l'information
À court terme, le principal usage militaire de l'IA sera de donner du sens à l'incroyable masse de données recueillies par des capteurs de plus en plus nombreux. L'évolution de grandeurs physiques comme les températures, les pressions des systèmes de propulsion sera exploitée pour améliorer la maintenance. Les images (photos ou vidéos), les émissions électromagnétiques, les flux informatiques, les mots (par interception de données textuelles ou par reconnaissance vocale) pourront désormais être détectés, traités, fusionnés et analysés par des logiciels spécialisés à des fins de renseignement.

Maîtriser l'ensemble de ces flux de données offrira des ressources considérables. La révolution des technologies de l'information laissait présager à la fin du XX e siècle la possibilité de recueillir des données physiques sur le dispositif ennemi, grâce à la dissémination de capteurs sur le champ de bataille. Un général compétent pouvait alors espérer profiter de cette supériorité informationnelle pour imposer sa manœuvre ou détruire les objectifs ennemis essentiels. L'IA prolonge ce processus, en élargissant cette supériorité au champ cognitif, et en prenant en compte les capacités des systèmes d'arme, la manière de commander des généraux ennemis ou les doctrines adverses. Grâce à la fusion de ces divers éléments, elle pourra analyser dans la durée le dispositif ennemi, anticiper certains mouvements et éclaircir encore un peu plus le brouillard de la guerre.

La qualité des prévisions réalisées par l'IA variera en fonction des données disponibles, de leur pertinence mais aussi de la complexité des systèmes surveillés. À ce titre, les milieux aériens, maritimes ou spatiaux seront plus simples à appréhender car la présence humaine y est limitée et dépendante d'engins qui obéissent à des lois physiques parfaitement connues. La valeur ajoutée de l'IA sera donc maximale dans la conquête rapide de ces milieux, ce qui facilitera ensuite d'éventuelles opérations au sol.

Sur terre, les manœuvres des grandes formations, contraintes par la logistique et les procédures organisationnelles, seront facilement déchiffrables par l'IA. À l'autre extrémité, les individus deviendront aussi plus prévisibles pour peu qu'un profilage de leur personnalité puisse être établi et utilisé à des fins opérationnelles - à la manière des algorithmes qui proposent des promotions ciblées aux internautes en fonction de leur historique en ligne. La collecte des données personnelles s'affirme d'ores et déjà comme l'une des préoccupations stratégiques majeures du XXI e siècle.

Si ce potentiel de l'IA semble prometteur, certains freins pourraient retarder son développement. La recherche dans le domaine de l'IA a déjà connu des périodes de stagnation. Elles pourraient encore advenir, refrénant sensiblement l'élan actuel. Par ailleurs, l'apprentissage des machines dépend des informations qui leur sont fournies. Or celles-ci sont souvent sélectionnées par des opérateurs ou des responsables bridés par des biais cognitifs, organisationnels, bureaucratiques ou culturels. Les IA pourraient proposer des solutions imparfaites, mais qui confortent les orientations de ceux qui les éduquent. Enfin, des contre-stratégies seront immanquablement élaborées pour profiter des défauts des logiciels. L'IA, comme toute technologie, ne saurait être infaillible.
Par-delà la donnée : l'automatisation
Une IA pourra non seulement trier des données ou analyser une situation, mais aussi commander des robots et leurs logiciels pour les faire agir. La présence de l'homme dans cette boucle purement informatique d'observation, de décision et d'action peut être imposée pour surveiller les choix de la machine ou pour décider finalement à sa place. C'est la volonté des partisans de l'" humanisme militaire " qui refusent d'accorder aux machines une trop grande part d'autonomie, notamment quand la vie d'individus, civils ou combattants, est en jeu, par crainte d'une perte de contrôle ou en raison de préférences éthiques et culturelles. Cette persistance de l'homme sur le champ de bataille pourrait bien devenir, d'un point de vue technique ou opérationnel, inutile voire contre-productive dans les cas où la vitesse des armes employées et la complexité des situations défieraient ses capacités cognitives.

Trois modèles d'automatisation semblent se dessiner qui font varier l'importance de la place de l'homme ou de l'IA dans les systèmes d'arme. Ils ne nécessitent pas la même maturité technologique, mais vont probablement entrer en concurrence.

" L'équipier fidèle " est le modèle qui soumet le plus la machine à l'humain. Un robot demeure à faible distance de l'engin piloté par son maître. Il l'assiste dans ses différentes tâches, peut emporter des capteurs supplémentaires et sert comme réserve éventuelle d'énergie, de munitions. Les seules initiatives qu'il prend sont celles ordonnées par son maître.

Le " flocking " envisage une forme d'autonomie plus large dans laquelle un engin dirigé par un être humain est accompagné par un groupe de robots, constituant une sorte de troupeau. Ces derniers peuvent s'éloigner de leur maître et se voir assigner des tâches autonomes. Selon les orientations du chef, ils peuvent contrôler une zone lointaine et recevoir, dans certaines conditions, une délégation de tir. Le " berger " peut alors se concentrer sur son objectif et faire face à d'éventuelles situations imprévues tandis que les robots traitent les événements pouvant être anticipés.

Enfin, le dernier modèle, " Terminator ", correspond à une automatisation complète. L'IA est chargée d'une tâche et en gère la planification comme l'exécution. Elle oriente par exemple l'action d'un essaim de petits drones (swarming) ou commande des robots équipés d'armes à énergie dirigée ou de missiles hyper véloces dans le cas de plates-formes plus complexes. Elle privilégie des modes d'action qu'elle sélectionne à partir des retours d'expérience des engagements précédents, des milliers de simulations d'attaque qu'elle aura pratiquées contre elle-même, et de ce qu'elle observe en temps réel. L'efficacité au combat de ces différentes formes d'automatisation sera sûrement le critère essentiel pour savoir lequel s'imposera.

Parallèlement à cette contribution de l'IA aux opérations de combat, les machines autonomes sont appelées à jouer un rôle de plus en plus important dans les fonctions de soutien des matériels mais aussi dans la gestion des soldats. L'IA pourrait par exemple contrôler l'état physique d'unités élémentaires ou d'équipages, mesurant les fonctions vitales des individus pendant les combats pour anticiper leur fatigue ou constater leur incapacité. Elle pourrait aussi tenir une fonction sociale, échangeant avec les soldats au travers de robots. Elle irait jusqu'à recueillir leurs confidences, afin de mieux apprécier leur moral, prodiguer des encouragements adaptés en période de tension ou repérer des comportements particuliers, annonciateurs de défaillances ou de stress post-traumatique. La hiérarchie pourrait être alertée plus facilement et prendre les mesures préventives ou correctives nécessaires.
De l'IA " forte " au changement de la nature de la guerre
Au fur et à mesure que la technologie se rapprochera d'une IA " forte ", capable de comprendre, puis de résoudre de manière entièrement autonome des problèmes complexes, la question de la place du chef militaire se posera avec de plus en plus d'acuité.

La place croissante de l'IA dans les processus de décision poserait aux responsables de nouveaux dilemmes liés à la délégation et au contrôle de la force. D'une part, il est difficile de comprendre comment une IA construit son raisonnement. Cette méconnaissance soulèvera inévitablement un problème de confiance dans la mesure où la responsabilité morale, voire légale, reposera sur l'humain faisant le choix de suivre - ou non - les recommandations de la machine. Le cheminement décisionnel peut éventuellement être reconstruit a posteriori en scrutant les calculs de la machine, mais rien ne permettra une telle compréhension lorsqu'une situation urgente réclamera une décision consolidée.

D'autre part, les IA ont parfois sélectionné des coups très inattendus et déroutants lorsqu'elles affrontaient des adversaires humains lors de jeux ou de simulations. Leurs manœuvres se sont pourtant révélées victorieuses. Des décideurs politiques et militaires s'interroger aient inévitablement avant de s'en remettre complètement aux choix d'une machine. Ils pourraient même refuser de suivre une voie qui leur semblerait aberrante, bien qu'elle puisse potentiellement mener au succès.

L'avènement d'une IA forte pourrait à terme aller jusqu'à bouleverser la relation entre le politique et le militaire au niveau stratégique. Une IA forte bien programmée pourrait proposer au décideur civil des options optimisées pour répondre le mieux possible aux objectifs politiques. Elle pourrait alors faire disparaître " la libre activité de l'âme " qui caractérise chez Clausewitz l'action du stratège, en devenant plus créative et plus précise que celui-ci pour atteindre les buts fixés par le politique. " L'entendement pur " qui caractérise le politique s'imposerait à la sphère militaire, de sorte que les modes d'action adoptés s'accorderaient le plus harmonieusement possible avec les fins politiques. À l'instar du soldat remplacé par les robots, le général perdrait à son tour progressivement de son importance.

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Comment l'intelligence artificielle va transformer la guerre

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L'intelligence artificielle (IA) est une technologie en plein développement qui fascine et inquiète à la fois. Elle fascine par son potentiel, si l'on en croit le volontarisme des grandes puissances à en maîtriser rapidement l'usage. 

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Intelligence artificielle, ChatGPT et plagiat

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M. Michel Canévet attire l’attention de M. le ministre de l’éducation nationale et de la jeunesse concernant les sanctions liées à l’utilisation des intelligences artificielles génératives, et en particulier ChatGPT, au sein des établissements scolaires et universitaires.

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Pour réduire la pollution numérique due à l'utilisation et à l'entraînement des IA, et plus généralement aux technologies numériques, il est possible d'agir à plusieurs niveaux.

1. Concevoir des algorithmes d'IA où la performance n'est pas le seul critère de qualité

L'efficacité énergétique peut varier fortement d'un algorithme à un autre. Tout dépend de sa conception. Pour un résultat similaire, on peut limiter le nombre de calculs dans l'algorithme, et donc la consommation énergétique.

2. Améliorer les processeurs

Au cours de la dernière décennie, l'augmentation des calculs machines dédiés à l'apprentissage profond, a amené les constructeurs de matériel informatique à créer des processeurs adaptés à ce type de calculs, qui sont beaucoup moins énergivores. C'est le cas d'IBM avec ses nouveaux processeurs (Power System).

3. Sensibiliser et former les développeurs d'applications

L'utilisation de générateurs de code pour développer plus rapidement une application est à éviter, car elle alourdit la facture énergétique et n'est pas forcément un gage de qualité. Aussi, pour développer des programmes et des algorithmes moins gourmands, il est nécessaire de sensibiliser et former les développeurs.

4. Optimiser la consommation énergétique des datacenters

Les datacenters pour le cloud étant beaucoup plus écoénergétiques que par le passé, l'explosion tant redoutée de leur consommation d'énergie n'a pas eu lieu. La consommation d'énergie n'a augmenté que de 6 % par rapport à 2010, malgré une croissance exponentielle de la capacité de calcul qui est de 550 % sur la même période.

5. Opter pour les éco-énergies

Pour réduire la consommation électrique d'une IA au moment de sa phase d'apprentissage, il est utile de le faire dans un pays qui produit de l'énergie verte, tel que l'Estonie, la Finlande ou la Suède, où l'empreinte carbone peut être réduite de plus de 60 fois.

6. Favoriser les nouvelles technologies (photons) pour transporter les données et leurs cryptages

Les technologies optiques révolutionnent aujourd'hui l'industrie numérique. Elles permettent des traitements plus rapides et moins énergivores que celles utilisées actuellement.

L'informatique quantique est capable de réduire de manière significative le nombre de calculs pour résoudre des problèmes mathématiques.

La photonique est en mesure de relever le double défi auquel est confronté le secteur des TIC, à savoir augmenter la bande passante, tout en réduisant la consommation d'énergie et l'impact environnemental.

7. Utiliser des logiciels mieux conçus et moins énergivores

Le logiciel Carbontracker a été développé pour mesurer l'impact environnemental des applications utilisant de l'IA et encourager l'utilisation de celles qui ont l'empreinte carbone la plus faible.

8. Privilégier l'utilisation de logiciels libres

Les logiciels libres contribuent au développement d'une informatique plus durable. En effet, ils permettent :

* De développer des applications avec une meilleure optimisation technique et donc une meilleure efficacité énergétique ;

* De s'approprier une application et de la faire évoluer selon ses propres besoins ;

* D'éviter les contraintes imposées par des éditeurs d'applications, qui incitent souvent au renouvellement prématuré d'un matériel.

9. Utiliser un internet plus light tel que le Slow Web

Le Slow Web est un web plus frugal qui vise à augmenter ses performances tout en limitant sa consommation énergétique. Pour en savoir plus sur ce concept, lire notre article Slow web, pour un web éthique et écologique

10. Favoriser le recyclage du matériel informatique

Sachant qu'il faut en moyenne mobiliser de 50 à 350 fois leur poids en matières premières pour produire des appareils électriques à forte composante électronique, comment arriver à enrayer cette surproduction ? Pour réussir ce pari, il faut favoriser le recyclage de matériel informatique, et combiner d'autres actions, telles que dénoncer et agir concrètement sur l'obsolescence programmée des matériels.

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Pollution numérique et IA : comment réduire l'empreinte carbone ?

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Pour réduire la pollution numérique due à l'utilisation et à l'entraînement des IA, et plus généralement aux technologies numériques, il est possible d'agir à plusieurs niveaux. L'efficacité énergétique peut varier fortement d'un algorithme à un autre. Tout dépend de sa conception. Pour un résultat similaire, on peut limiter le nombre de calculs dans l'algorithme, et donc la consommation énergétique.

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Les artistes sont-ils voués à être remplacés par des intelligences artificielles (IA) ? Même si ces dernières sont loin de pouvoir faire tout ce que permet la créativité d'un artiste, leurs récentes performances tendent à inquiéter la communauté. Cette fois-ci, c'est la sortie d'une IA générant des portraits stylisés qui a provoqué la colère de certains artistes.
Ces derniers temps, les intelligences artificielles spécialisées dans la génération d'images à partir des requêtes des utilisateurs ont gagné en popularité. Leur utilisation est toujours sujette à de nombreux débats. Récemment, un concours d'art avait même été remporté par une œuvre générée par l'IA Midjourney, suscitant de nombreuses contestations.

Cette fois-ci, c'est une IA nommée Lensa qui est au cœur des débats. Pour générer une image, elle utilise entre 10 et 20 images fournies par l'utilisateur. Rapidement, les photos de profils générées par Lensa ont fleuri sur le net. " Il est facile de comprendre pourquoi des applications comme Lensa ont captivé l'imagination de millions d'utilisateurs. Les portraits que Lensa produit sont dans une variété de styles flashy qui sont assez convaincants pour un œil non critique. À seulement 7,99 $ l'unité pour un lot de 50 images, beaucoup ont trouvé en Lensa le moyen idéal de créer une image de profil (originale) pour les médias sociaux à un coût négligeable ", écrit à ce sujet le média Futurism.

:: LE T-SHIRT QUI SOUTIENT LA SCIENCE ! ::

Bien sûr, la question du moyen de subsistance des artistes est toujours un débat quand il est question d'IA. " Au lieu de payer 10 £ pour une IA non éthique qui vole des artistes et qui n'a même pas l'air bien, vous pouvez me donner 25 £ et je vous ferai un petit croquis, et vous pourrez avoir une photo de profil sans le fardeau sur votre conscience ou une entreprise qui possède des images de votre visage ", critique ainsi une artiste sur Twitter.

Mais le problème majeur soulevé par les contestataires va encore au-delà. En effet, il est tout à fait possible de fournir à l'IA des œuvres originales d'artistes, bien humains, ceux-là. Ceux-ci voient alors leurs œuvres " remixées " par l'IA sans leur accord. En fait, ce que beaucoup voient (à juste titre) comme du vol est même plutôt inhérent au fonctionnement des IA de génération d'images.

Plagiat ou inspiration ? L'éternel débat appliqué à l'IA

En effet, celles-ci " apprennent " à partir de bases de données d'images à répondre aux requêtes des utilisateurs. Or, le réseau neuronal qui soutient Lensa se base sur la base de données LAION-5B, qui récupère ses données de multiples plateformes telles qu'ArtStation, DeviantArt, Getty Images, Shutterstock... Autrement dit, des œuvres d'artistes humains sont ingurgitées par les IA, assimilées, et leur style est réutilisé pour répondre aux demandes des utilisateurs. Comme il ne s'agit pas de reproductions exactes, il est plutôt difficile d'obtenir un recours légal sur cette question. D'aucuns pourraient même argumenter en disant qu'il ne s'agit là ni plus ni moins du même procédé que lorsqu'un artiste s'inspire de l'existant : " De la même manière qu'un être humain est capable d'apprendre et de s'autoformer sur certains principes artistiques élémentaires en observant l'art, en explorant l'imagerie en ligne et en apprenant sur les artistes et en essayant finalement de créer quelque chose basé sur ces compétences agrégées ", explique à ce sujet un porte-parole de l'entreprise.

Pourtant, certains artistes, comme Kim Leutwyler, créatrice de Sidney, qui s'est exprimée dans le même article du Guardian, " ils appellent cela une nouvelle œuvre originale, mais certains artistes voient leur style exact reproduit exactement dans les coups de pinceau, la couleur, la composition - des techniques qui prennent des années et des années à affiner ". Une autre artiste mentionne sur Twitter, images à l'appui, le fait que des fragments de signatures sont encore visibles dans certaines œuvres. D'ailleurs, il était même possible jusqu'à une récente mise à jour de demander des œuvres " dans le style " d'un artiste en particulier.

" C'est frustrant et cela ressemble à une violation. Nous ne sommes pas indemnisés, nous ne sommes pas crédités pour ça ", conclut Kim Leutwyler, dont les œuvres font partie des données utilisées par LAION-5B.

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Une IA qui crée des portraits stylisés accusée de plagiat par des artistes en colère

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Lensa, l'IA qui propose de créer des photos de profils "originales", suscite la colère d'artistes qui l'accusent de plagier leurs oeuvres.

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L'industrie automobile reste prudente en matière d'intelligence artificielle appliquée à ses process de production. Avant tout pour des raisons d'efficacité et de rentabilité.
De prime abord, les progrès de l'intelligence artificielle dans l'industrie automobile peuvent paraître timides. C'est le constat de Capgemini qui a mené une étude sur le sujet⁽¹⁾. Selon les résultats de cette enquête, le nombre d'entreprises du secteur qui déploient l'IA à grande échelle est passé de 7 % en 2017 à 10 % aujourd'hui dans le monde. Or, selon Capgemini, les grands constructeurs pourraient augmenter leurs bénéfices d'exploitation jusqu'à 16 % en déployant l'intelligence artificielle à grande échelle.

" L'IA n'a sa place que si elle représente un gain potentiel important dans la performance de fabrication et assure un retour sur investissement acceptable. "

" Il faut faire la part des choses, modère Thomas Hoffmann, directeur Business Development chez Actemium, l'industrie automobile est sans doute le secteur le plus robotisé. La grande majorité des tâches y sont déjà automatisées. " Pour l'expert de la marque de VINCI Energies spécialisée dans les process industriels, " les freins à un déploiement plus rapide de l'IA ont deux principaux facteurs : le niveau de maturité de ces nouvelles technologies qui n'est pas encore optimal pour être systématiquement industrialisées et la culture propre à cette industrie extrêmement exigeante en termes de performance et de sécurité du produit final ".

En matière de process de fabrication ou d'assemblage, le secteur automobile peut, il est vrai, trouver de nombreux domaines dans lesquels peuvent être déployées des applications liées à l'IA. " Mais il ne faut jamais oublier que l'IA n'a sa place que si elle représente un gain potentiel important dans la performance de fabrication et assure un retour sur investissement acceptable ", insiste Thomas Hoffmann qui rappelle que " la gestion de l'environnement informatique et de la cybersécurité est essentielle afin de sécuriser l'outil de production ".
Applications multiples
L'apport de l'IA est déjà manifeste en matière de lean management. Cette technologie permet d'optimiser la productivité en intégrant la notion de TRS (taux de rendement synthétique) ou TRG (taux de rendement global, Overall Equipment Effectiveness). Dans son étude, Capgemini mentionne ainsi le cas d'Audi qui teste un système basé sur l'IA utilisant des caméras intelligentes pour identifier d'infimes défauts et fissures dans la tôle.

L'intelligence artificielle a également des vertus pour tout ce qui touche à la gestion des stocks en temps réel en préparant par exemple des kits de pièces à assembler sur les chaînes de montage. La gestion intelligente des ressources repose en effet sur de grandes quantités de données. Or l'IA offre cette capacité d'analyse de masse permettant d'améliorer la gestion des actifs et de recommander des plans et des actions optimisés. Exemple : Cooper Standard Automotive suit en temps réel toutes les données de ses usines dans le monde.
Aide à la décision
" Aujourd'hui, les usines peuvent surveiller l'état des équipements de production et de la machinerie lourde avec des capteurs IoT. On parle de maintenance prédictive, souligne Thomas Hoffmann. Chaque capteur est relié à un équipement et collecte des données relatives aux vibrations chaque fois que l'équipement est déplacé ou utilisé. Cette analyse fine des matériels aide à prévenir les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent et perturbent la chaîne de montage. "

Ainsi, General Motors a déployé un outil de classification des images basé sur le cloud sur près de 7 000 robots. Ce projet pilote, conçu pour repérer les problèmes de composants avant qu'ils ne surviennent, a permis de détecter 72 incidents susceptibles d'entraîner des retards de production.

L'IA doit être considérée avant tout comme un outil d'aide à la décision. " L'humain doit rester dans la plupart des cas le décisionnaire final ", prévient le directeur Business Development d'Actemium, qui estime toutefois que " l'IA, déjà présente dans le process de fabrication de l'automobile, le sera plus encore dans le développement des nouvelles voitures électriques ".
(1) Capgemini a interrogé 500 dirigeants de l'industrie automobile dans huit pays de décembre 2018 à janvier 2019. Par ailleurs, des entretiens approfondis ont été menés avec un certain nombre d'experts du secteur et d'entrepreneurs.

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Comment l'IA fait son entrée sur les chaînes de production automobile

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Pour des raisons d'efficacité et de rentabilité, l'industrie automobile reste prudente en matière d'intelligence artificielle appliquée à ses process de production.

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Congrès SIA - L’IA pour l’Automobile : avancées techniques et nouveaux métiers - XTRACTIS by INTELLITECH

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Congrès SIA (Société des Ingénieurs de l’Automobile)L’Intelligence Artificielle pour l’Automobile : Avancées techniques et nouveaux métiers 🇫🇷 Colombes, le 21 novembre 2018 : “L’IA bouleverse profondément la société et par conséquent le monde automobile. D’une manière générale, la Data Science, av…

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Addiction : il est accro aux écrans à 13 ans ! - Ça se discute

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L'intelligence artificielle : impacts et conséquences sur le monde du travail

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L'Intelligence Artificielle fait désormais partie du monde du travail. Mais quels sont les impacts auxquels s'attendre sur le long terme ?

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— SANJEEV VOHRA, Global Lead, Applied Intelligence

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Services et Solutions en Intelligence Artificielle (IA) | Accenture

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Accenture offre aux entreprises des services et solutions en Intelligence Artificielle pour les aider à déployer l’IA et à en optimiser sa valeur. En savoir plus.

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Intelligence artificielle:le futur de intelligence

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BETTER THAN US Bande Annonce VF (Science-Fiction, 2019)

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L’intelligence artificielle, un danger ou non ?

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L’intelligence artificielle, un danger ou non ?

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Bien que l'intelligence artificielle soit devenue un élément indissociable de notre quotidien, elle représente aussi un danger. En effet, malgré ses nombreux avantages, certains aspects de l'IA révèlent des inconvénients dont les conséquences pourraient être dévastatrices.
Depuis sa création, l'intelligence artificielle se présente comme une solution révolutionnaire à nos problèmes quotidiens. Elle a même des applications au niveau planétaire. Mais, l'IA reste aussi jusqu'à ce jour un véritable sujet de controverse. Certains soutiennent que plus cette technologie évolue, plus elle devient dangereuse et ce n'est pas complètement faux.

L'intelligence artificielle, un danger ou non ?

Commençons par un petit rappel de ce qu'est l' intelligence artificielle. L'IA est une branche de l'informatique qui consiste à donner aux ordinateurs la capacité de penser comme un humain. Plus exactement, une machine intelligente est conçue pour résoudre une tâche dont auparavant un humain seul aurait été capable. À cette fin, les développeurs conçoivent des algorithmes en tentant d'imiter le fonctionnement du cerveau.

Par ailleurs, une sous-catégorie de l'IA, le machine learning , permet aux ordinateurs d'apprendre eux-mêmes à résoudre des problèmes. En d'autres termes, à ce niveau de l'intelligence artificielle, aucune intervention humaine n'est nécessaire pour qu'une machine puisse faire des prédictions ou prendre des décisions.

Le champ d'application de l'IA s'élargit à mesure que la technologie évolue. Elle est désormais utilisée par tous au quotidien, dans les entreprises, dans le domaine de la santé, dans l'armée, etc. L'IA présente de nombreux avantages que nous résumerons en termes simples par l'automatisation, la puissance et la vitesse de calcul et la précision. Maintenant, vous vous demandez peut-être comment l'intelligence artificielle peut nous mettre en danger. Vous allez vite comprendre.

La controverse de l'IA

À mesure que l'IA progresse, certains voient en elle une menace montante. Et il ne s'agit pas uniquement de l'avis du public, mais aussi des experts et des scientifiques. En effet, selon eux, sa capacité grandissante fait que l'intelligence artificielle est capable de faire beaucoup plus que ce que les gens pensent. D'une certaine manière, cela signifierait que les systèmes dits intelligents le sont plus encore. Autrement dit, les humains risquent de perdre le contrôle face à son évolution rapide.

Pour d'autres, l'intelligence artificielle menace même les humains d'un danger critique d'extinction. Une théorie suppose que la capacité d'autoapprentissage pourrait rendre les machines capables de se reprogrammer. Cela pourrait alors nous mener à un scénario similaire à celui de Terminator dans lequel Skynet, une IA consciente d'elle-même , finit par considérer les humains comme une menace.

Mais même si nous n'en sommes pas à ce stade, l'IA telle qu'elle existe actuellement est déjà loin d'être parfaite.

Les risques immédiats de l'intelligence artificielle

Par définition, il existe deux types d'IA : l' IA faible et l' IA générale. Est dite générale une forme d'intelligence artificielle qui aurait les mêmes capacités qu'un humain à tous les niveaux. Autrement dit, elle serait capable d'effectuer toutes les tâches qu'un humain peut faire. C'est cette catégorie-là qui pourrait un jour échapper au contrôle de l'homme, selon certaines appréhensions. Mais en réalité, l'intelligence artificielle générale n'est pas un danger imminent. En effet, jusqu'à ce jour, aucun système n'a acquis une intelligence généralisée.

Danger de l'intelligence artificielle et de l'automatisation

Cela signifie que plus les solutions d'IA deviendront performantes, plus elles menacent de réduire le nombre d'emplois.

Les systèmes défaillants et biaisés

L'intelligence artificielle et le danger lié à la sécurité

L'intelligence artificielle présente l'avantage de contribuer à la cybersécurité . Toutefois, elle est elle-même un vecteur des attaques malveillantes. Si elle est un moyen pour les entreprises d'atteindre plus facilement leur objectif, ça l'est aussi pour les malfaiteurs.

En effet, à mesure que les technologies évoluent, les cybercriminels deviennent plus envahissants. Nous savons que l'IA implique le traitement d'une quantité massive de données. Cela offre un plus grand champ d'attaque pour les pirates et les hackers. D'autres criminels utilisent des bots alimentés par l'IA pour perpétrer des attaques en ligne.

Le phénomène Deepfake

est une technologie émergente de l'intelligence artificielle et qui présente aussi un véritable danger. Il consiste à construire un média (photo, vidéo, texte, voix) identique à la réalité. En un mot, la menace des deepfake peut se décrire par l' arnaque. Une banque a, par exemple, fait l'objet d'un braquage dans lequel les malfaiteurs ont utilisé une voix deepfake.

Les armes autonomes

Comment se protéger du danger de l'intelligence artificielle ?

Plus l'intelligence devient sophistiquée et performante, plus le danger qu'elle représente s'agrandit. Et cela peut nous affecter tous sans exception, voire mettre notre vie en péril. Cela voudrait-il dire que nous devrions nous passer de cette technologie et de ses avantages ? Pas forcément.

Il faudrait surtout prendre le temps d' évaluer les risques et les avantages avant de la déployer à grande échelle. D'une certaine manière, toutes ces menaces pourraient être évitées avec un développement éthique et responsable de l'IA. Cela implique avant tout une approche centrée sur l'humain et non sur les avantages technologiques et économiques.

Il est aussi important de définir les limites de l'utilisation des systèmes intelligents en imposant des réglementations plus strictes. De telles initiatives existent déjà, comme le RGPD (règlement général sur la protection des données) et l' AI Act.

Nous ne sommes peut-être pas directement menacées par une intelligence surhumaine, mais nous sommes exposés à un risque non négligeable. Aussi, bien que l'intelligence artificielle soit conçue pour être autonome, la supervision humaine reste essentielle pour éviter tout incident pouvant entraîner des conséquences désastreuses.

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Le danger que représente l'intelligence artificielle

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L'intelligence artificielle a été créée pour faciliter certaines tâches, mais aujourd'hui elle représente aussi un danger imminent.

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" Bien que nous ayons perdu une année de marché de l'IA dans le domaine automobile à cause de la crise sanitaire du Covid, le véhicule autonome est une innovation globale et majeure qui va bouleverser plusieurs secteurs, de la livraison au transport en passant par l'après-vente. " C'est par ce constat que Franck Fontanesi, directeur économie et statistiques de la Fiev, a introduit le septième Club Auto de la Fédération des industries des équipements pour véhicules, vendredi 17 juin. Dans un contexte où les avancées technologiques sont aussi nombreuses que les incertitudes réglementaires que celles-ci induisent, le déploiement de l' intelligence artificielle dans les véhicules ne fait donc plus de doute mais soulève encore des questionnements. C'est à ces interrogations que les intervenants invités par la Fiev ont tenté de répondre par leurs expériences. Et si certains sujets concernant l' IA font consensus, d'autres sont bien plus clivants...

La connectivité, c'est l'avenir

Alors qu'en termes de véhicule autonome, la France et l'Europe sont actuellement au stade de développement 3 sur 5 - le niveau 4 offrant un niveau d' autonomie non-disponible en dehors de zones délimitées et nécessitant une infrastructure onéreuse pour sécuriser l'utilisation de l' IA -, la plupart des experts s'accordent à dire que la connectivité accrue des véhicules constitue désormais la norme, notamment sur le créneau des véhicules de fonction.

" Dans 10 ans, nous devrions tous avoir la technologie autonome embarquée dans nos véhicules ", a même prédit Franck Fontanesi. Il faut dire que ces innovations, surtout en matière de navigation, apportent pléthore de services dont on ne pourrait à présent plus se passer, comme l'info-trafic. De plus, " la mise à jour des logiciels va devenir cruciale pour la télématique et la remontée de données ", a noté le docteur Thierry Lestable du Technology Innovation Institute (TII). Des outils qui sont particulièrement utilisés par les gestionnaires de parc pour rationaliser l'administration de leurs flottes.

Néanmoins, afin que cette généralisation de l' IA dans l'automobile se fasse sans heurts, " la 5G va être nécessaire pour des fonctionnalités critiques en temps réel et les plus hauts niveaux d'automatisation ", a affirmé Antoine Lafay, responsable de la recherche chez Valeo. D'autant que certaines technologies apparaissent même sur des produits de mobilité douce comme les trottinettes électriques. " Le véhicule se montre de plus en plus intelligent et c'est là que réside l'enjeu car le succès du véhicule de demain est dans le hardware, le software et l'expérience conducteur ", a ajouté Sébastien Ruffino de chez Nvidia. Qui juge cependant qu'il y aura une balance à trouver entre innovation et implémentation, mais les JO de 2024 vont peut-être aider. "

De l'urgence de canaliser certains progrès

Le véhicule appartenant donc au monde de l' IoT, " la voiture ne peut plus être une bulle en dehors de la vie digitale de l'utilisateur mais assurer une continuité digitale ", a défini Vanessa Picron, vice-président de la division Innovation de Faurecia. De ce fait, il est fondamental pour les industriels du milieu automobile de prendre à bras-le-corps la problématique de mal des transports en véhicule autonome, de détection des capacités physiques des passagers ou opérer un travail concernant l'affichage visuel et le traitement de l'image selon l'âge. " Tous les progrès qui arrivent peuvent permettre des réflexions nouvelles sur le confort dans l'habitacle ", a résumé Thierry Métais, président de ZF Mobility France. Pour autant, avec la pénurie de composants électroniques qui sévit en ce moment, " il y a une réflexion à avoir sur le juste nécessaire, sur la façon dont réduire cette dépendance et sur les coûts des technologies ", a fait remarquer Éric La Fay, responsable au sein de Continental Automotive France.

À raison : " Les particuliers ne peuvent actuellement pas se payer un véhicule autonome en premier achat. Or, si l'innovation se diffuse, les prix baissent, le marché VO permettra donc l'adoption de l'IA pour les particuliers ", a de son côté mis en exergue Franck Fontanesi. Le docteur Luc Julia, chef du bureau scientifique de Renault Group, a quant à lui alerté sur l'aspect écologique et éthique qu'un excès d' IA dans notre quotidien pourrait engendrer. " Les intelligences artificielles - car il y en a plusieurs -, sont des outils, des assistants. Seules, elles sont stupides et limitées dans leurs capacités. C'est l'humain qui fait l'IA, c'est donc nous qui contrôlons cette technologie et nous en sommes donc responsables ", a-t-il rappelé.

Tout comme nous sommes responsables de l'empreinte carbone des data centers nécessaires à son fonctionnement. " Rien n'est sans impact. Un VE qui sort d'usine équivaut déjà à 6 000 km de consommation d'un véhicule thermique, par exemple. Essayons donc de réduire cet impact en œuvrant localement ou en travaillant sur l'alimentation en énergie verte de ces data centers ", a proposé l'expert. Car l'avancée de la société ne doit pas se faire au détriment de la seule chose essentielle à l'humanité : la planète.

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L'IA dans l'automobile : entre enthousiasme et inquiétudes

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À l'occasion de la septième édition du Club Auto de la Fiev, de nombreux acteurs de la filière automobile ont exposé leur vision envers...-Mobilité durable

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A.I. Intelligence Artificielle - Bande-annonce [VF]

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Plus d'infos : http://www.extraterrestresaucinema.com/titre/titre-a/a-i-intelligence-artificielle-2001/ Sortie le 24 octobre 2001. Dans un futur proche où la fonte des glaces a submergé la majorité des terres habitables, les robots communément appelés les 'mécas' font partie de la vie quotidienne des hommes.

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Forbidden love blossoms between an engineer and a robot who are colleagues working to find the formula for the perfect romantic relationship.

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The Creator - Bande-annonce officielle (VOST) | 20th Century Studios

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Des innovations dans des domaines aussi variés que la traduction automatique, la reconnaissance d'image, les assistants vocaux, les chatbots, et la conduite autonome, jusqu'à des applications dans l'agriculture, le secteur bancaire, la prospection commerciale, la maintenance prédictive, le diagnostic médical, le Facility Management, les bâtiments intelligents, les processus de recrutement et la réduction de la consommation d'énergie... Tous ces secteurs ont un point commun : l'intelligence artificielle. C'est cette science qui, progressivement, est en train de révolutionner notre manière de travailler, de vivre et de penser. Cet article a pour but de faire un tour d'horizon de cette transformation.

1. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

2. Les types d'intelligence artificielle.

3. Comment fonctionne une intelligence artificielle ?

4. Comment les entreprises peuvent-elles bénéficier de l'intelligence artificielle?

5. Intelligence artificielle : tous les secteurs impactés

6. Enjeux et futur de l'intelligence artificielle

Pour tout comprendre, commençons par le commencement.

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1. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

Aujourd'hui, d'une simple phrase, on peut connaître la météo, programmer une alarme, être averti de ses rendez-vous, avec les trajets pour s'y rendre et des résultats de plus en plus précis au fil du temps. C'est la face émergée de l'IA dans notre vie quotidienne. Mais au-delà de ces usages, pratiques mais un peu anecdotiques, l'intelligence artificielle recouvre un vaste domaine et des champs d'application existants ou potentiels quasi-infinis.

Définition

On utilise le terme "d'intelligence artificielle" ou d'IA pour désigner les ordinateurs et programmes informatiques capables de performances habituellement associées à l'intelligence humaine. Par exemple, la capacité à interagir avec l'homme, à traiter de grandes quantités de données ou encore à apprendre progressivement et donc à s'améliorer de manière continue. C'est donc un vaste sujet, en perpétuelle évolution !

L'intelligence artificielle peut se définir comme " l'ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence ", selon le Larousse. Soit des ordinateurs ou des programmes avec des puissances de calcul capables de performances habituellement associées à l'intelligence humaine, et amplifiées par la technologie :

Capacité de raisonner

Capacité de traiter de grandes quantités de données

Faculté de discerner des patterns et des modèles indétectables par un humain

Aptitude à comprendre et analyser ces modèles

Capacités à interagir avec l'homme

Faculté d'apprendre progressivement

Et d'améliorer continuellement ses performances

" Intelligence artificielle " couvre donc un vaste sujet, en perpétuelle mutation. Et aux progrès fulgurants depuis 1950, année fondatrice de l'IA .

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L'intelligence artificielle aujourd'hui

En 2017, l'intelligence artificielle a franchi une étape décisive, parvenant à identifier les mots dans une conversation orale aussi bien qu'un être humain, ouvrant de nouvelles perspectives pour la reconnaissance vocale et la traduction automatique dans la vie courante.

Janvier 2018, nouvelle prouesse : l'IA dépasse les humains lors de différents d'exercices de lecture et de compréhension, dans le célèbre test de lecture de l'université de Stanford. Cela permettra à l'intelligence artificielle, demain, d' interagir encore plus facilement avec les humains, pour leur apporter de l'information de manière plus naturelle.

Une belle promesse, mais aussi une réalité très concrète, résumée dans un sourire par Harry Shum, Ex-Executive Vice-President AI & Research de Microsoft : " Bien sûr qu'il faut aimer l'IA ! Après tout, qu'est-ce que l'opposé de l'intelligence artificielle ? La stupidité naturelle ".

2. Les types d'Intelligence artificielle

Quand on parle de l'intelligence artificielle, il est important de comprendre qu'il en existe de différents types, chacun avec ses propres caractéristiques, ses avantages et ses limites. Dans un sens général, nous pouvons distinguer l'IA faible de l'IA forte, ainsi que l'IA symbolique et l'IA connexionniste.

L'IA faible et l'IA forte

L'IA faible, ou IA étroite, est une IA conçue pour accomplir une tâche spécifique. Elle est " faible " non pas parce qu'elle est inefficace, mais parce qu'elle est limitée à une fonction précise. Par exemple, un système de reconnaissance vocale, est une IA faible car il est spécialisé dans l'interprétation et la réponse à la parole humaine.

En revanche, l'IA forte, ou IA générale, est une forme d'intelligence artificielle qui a la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer son apprentissage à des tâches diverses et variées, tout comme un être humain. Une IA forte serait capable de résoudre des problèmes généraux sans être spécifiquement programmée pour chacun.

L'IA symbolique et IA connexionniste

Nous distinguons aussi l'IA symbolique de l'IA connexionniste. L'IA symbolique, aussi appelée IA classique, fonctionne sur la base de règles explicites inscrites dans le code par les programmeurs. Elle est très efficace pour résoudre des problèmes définis avec des règles claires, comme les jeux d'échecs, mais elle a du mal à apprendre de nouvelles tâches sans programmation explicite.

L'IA connexionniste, en revanche, se base sur des réseaux de neurones artificiels pour " apprendre " à accomplir des tâches. Elle se rapproche du fonctionnement du cerveau humain, avec des " neurones " et des " synapses " qui s'adaptent en fonction des données d'entrée. C'est cette approche qui est utilisée dans le machine learning et le deep learning, où les systèmes apprennent à partir de grandes quantités de données sans programmation explicite.

3. Comment fonctionne une intelligence artificielle ?

La révolution actuelle de l'intelligence artificielle et de la science qui en découle est rendue possible par " une combinaison de 3 facteurs ". Selon Harry Shum : " une vaste quantité de data ; une puissance informatique extraordinaire, notamment grâce au cloud ; et des algorithmes révolutionnaires, basés sur le deep-learning ".

L'Apprentissage Supervisé

L'IA a ainsi fréquemment recours à l'apprentissage supervisé. Par exemple, on " nourrit " un programme avec des milliers de photos de voitures, étiquetées. Après cet " entrainement ", le programme peut reconnaître, seul, des voitures de tous types sur les nouvelles images qui lui seront présentées.

Le Machine Learning

Autre composant de l'intelligence artificielle, le " Machine Learning ". Cette fois, on donne aux ordinateurs l'accès à des données, puis on les laisse apprendre par eux-mêmes, sans intervention humaine ou reprogrammation logicielle. Ce qui leur permet de s'améliorer progressivement, de manière autonome. Et de dépasser ainsi les fonctions et les capacités initialement programmées.
Certains algorithmes ne se contentent plus de reconnaître des images, mais se montrent capables de les produire et de donner des yeux aux machines.

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Le Deep Learning

Quant au Deep Learning (apprentissage profond), il repose sur un réseau de neurones artificiels, qui imitent le fonctionnement de notre cerveau. Et ce système crée une machine virtuelle composée de milliers d'unités, chacune chargée de petits calculs simples.

Résoudre un problème complexe en le divisant en plusieurs sous-problèmes, avec une intelligence artificielle assignée à chacun, c'est la technique qui a permis d'obtenir le meilleur score possible à ... Miss Pac-Man. Les chercheurs ont utilisé l'apprentissage par renforcement, ou reinforcement learning, et un réseau de neurones artificiels. Un résultat qui ouvre de nouvelles perspectives pour l'IA et la réalisation de tâches complexes, dans les domaines où l'imprévisibilité posait problème.

La recherche dans l'intelligence artificielle

Analyser un environnement nouveau, comprendre les règles qui le régissent, s'adapter... Les jeux vidéo sont un excellent champ d'action pour les chercheurs en intelligence artificielle. Ils utilisent notamment Minecraft pour entraîner des IA , en les poussant à comprendre leur environnement, construire des bâtiments ou des moyens de transports, explorer des labyrinthes et mieux coopérer.

L'arrivée annoncée de l' ordinateur quantique pourrait encore décupler ces capacités. Autre bonne nouvelle : jusqu'à tout récemment, l'intelligence artificielle demandait des expertises extrêmement fortes et des moyens conséquents, en temps, en ressources, en argent et en hommes. Mais elle s'est aujourd'hui largement démocratisée, et les développeurs peuvent facilement intégrer de l'IA dans leurs applications.

4. Comment les entreprises peuvent bénéficier de l'intelligence artificielle

Conséquence de cette démocratisation : toutes les entreprises, quelles que soient leur taille et la quantité de données gérées, peuvent bénéficier d'une intelligence artificielle. Et tous les secteurs sont impactés, ou le seront demain.

Traduction automatique, maintenance prédictive, chatbots et autres assistants virtuels sont des exemples connus... Vous pouvez aussi, dès aujourd'hui, amplifier les capacités de vos collaborateurs en les déchargeant des tâches répétitives, à faible valeur ajoutée, vous assurer que vos clients, conducteurs d'automobiles, ne s'endorment pas au volant et même améliorer votre business model, en mariant data, IA et expertise humaine.

Quant aux forces de vente, elles gagnent, grâce aux algorithmes, la capacité de mieux cibler les bons prospects et de connaître les clients à choyer, grâce à l'analyse automatique des conversations.
Bref, là où il y a du digital, il y a (ou aura) de l'intelligence artificielle. Qui peut vous offrir un réel avantage compétitif ... De nombreuses entreprises l'ont bien compris.

5. IA : tous les secteurs impactés

De nombreuses entreprises à travers le monde utilisent dès à présent l'intelligence artificielle, pour devenir plus productives, plus efficaces, plus innovantes...

Intelligence artificielle dans l'industrie

Sur les chaînes de montage, les machines connectées augmentent cadence, fiabilité et nombre de pièces conformes : le tiercé gagnant d'une chaîne de production. L'intégration de l'intelligence artificielle dans l'industrie alimentaire améliore encore ce triptyque, avec des données de production utilisées de manière proactive et plus uniquement en cas de panne. A la clé : réduction des incidents, meilleur temps de disponibilité des machines et, au final, productivité accrue.

Cette maintenance préventive, ou prédictive, repose sur quelques étapes clés : collecter les données à l'aide de capteurs ; les centraliser et les analyser ; modéliser des schémas de panne et déployer des algorithmes qui apprennent à reconnaître les signes avant-coureurs... Pour des gains opérationnels, des risques réduits et une maintenance améliorée.

Intelligence artificielle dans les SAV

On connaît aussi les chatbots, disponibles 24H/24, 7j/7, capables d'informer, conseiller, fidéliser ou divertir. Les chatbots sont désormais et depuis ces dernières années les meilleurs alliés des services clients - et même, dans certaines entreprises, des atouts pour les collaborateurs, avec la naissance de nombreux logiciels d'intelligence artificielle.

Intelligence artificielle dans le secteur de la santé

Mais les industriels ne sont pas les seuls séduits. Les professionnels de santé ont bien compris l'intérêt de l'intelligence artificielle et commencé à l'utiliser. A l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière, les médecins améliorent le diagnostic des cancers et ouvrent la voie à une médecine préventive et plus seulement curative. Les collectivités s'y mettent aussi, à l'image de la municipalité de Cenon, près de Bordeaux : des capteurs connectés, déployés dans les bâtiments de la ville, permettent de sensiblement réduire les dépenses d'énergie et, à terme, de prédire les consommations électriques.

La révolution IA est donc une réalité. Microsoft s'y est engouffré, avec par exemple l'IA Factory, qui accompagne des start-up à Station F. Microsoft va aussi inaugurer une école IA cette année, dans son Campus d'Issy-les-Moulineaux. Groupes informatiques, PME, grandes entreprises, acteurs du secteur public, industriels : tous sont passés à l'intelligence artificielle. Et vous, qu'attendez-vous ?

6. Enjeux et futur de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle, avec son potentiel extraordinaire de transformation de divers secteurs de la société, présente également un certain nombre de défis éthiques, juridiques et technologiques.

Défis éthiques et juridiques

En premier lieu, les enjeux éthiques et juridiques sont vastes. L'IA a le potentiel d'influencer de manière significative la prise de décision dans des domaines aussi variés que la santé, la finance, la justice et la sécurité. Cela soulève des questions cruciales : comment assurer l'équité dans ces décisions ? Comment garantir la transparence et la responsabilité ?

Par exemple, si un algorithme de prêt bancaire discrimine les demandeurs sur la base de leur origine ethnique ou de leur sexe, qui est responsable ? Est-ce la banque qui utilise l'algorithme, ou le développeur qui l'a conçu ? Qu'en est-il de la protection de la vie privée lorsque des systèmes d'IA sont capables d'analyser des quantités massives de données personnelles ?

En outre, les IA peuvent être utilisées à des fins malveillantes. Les " deepfakes ", des images ou des vidéos manipulées par IA, peuvent être utilisées pour propager des informations fausses ou trompeuses. Les systèmes d'IA peuvent aussi être piratés ou détournés. Les réglementations doivent évoluer pour faire face à ces nouvelles menaces.

Limites Technologiques

Ensuite, il y a les limites technologiques. Malgré les progrès récents, l'IA est encore loin de pouvoir égaler l'intelligence humaine dans sa globalité. Les systèmes d'IA actuels sont généralement spécialisés : ils peuvent surpasser les humains dans des tâches spécifiques, comme jouer aux échecs ou reconnaître des images, mais ils ont du mal à gérer des situations nouvelles ou imprévues pour lesquelles ils n'ont pas été spécifiquement formés.

En outre, la plupart des systèmes d'IA nécessitent d'énormes quantités de données pour apprendre, ce qui peut être un obstacle dans les domaines où les données sont rares ou sensibles. Les méthodes actuelles d'IA sont également très gourmandes en énergie, ce qui pose des problèmes environnementaux.

Enfin, il y a le problème de l'explicabilité : les systèmes d'IA modernes, en particulier ceux basés sur le deep learning, sont souvent qualifiés de " boîtes noires " car il est difficile de comprendre comment ils arrivent à leurs conclusions. Cela peut être un problème dans des domaines comme la médecine ou la justice, où il est important de pouvoir expliquer les décisions prises.
Découvrez comment Microsoft utilise l'intelligence artificielle:
Questions Fréquentes

Qu'est-ce que l'AI ou l'intelligence artificielle ?

Comment fonctionne une intelligence artificielle ?

Quelle est la différence entre l'IA faible et l'IA forte ?

Quels sont les défis technologiques de l'IA ?

Comment l'IA va-t-elle évoluer dans le futur ?

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Tout sur l'intelligence artificielle | Microsoft experiences

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Découvrez les notions de bases de l'intelligence artificielle. Apprenez-en plus sur ce vaste sujet en lisant nos articles.

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L'intelligence artificielle (IA) est une technologie émergente qui pourrait transformer le monde en améliorant la productivité, la créativité et la qualité de vie. Son impact est déjà comparé à la révolution de l'Internet.

Malgré toutes ses promesses, l'intelligence artificielle présente également des dangers qui doivent être pris en compte.

L'intelligence artificielle offre de fabuleux avantages, mais présente, également, des risques importants. Il est capital que les gouvernements, les entreprises et les développeurs travaillent ensemble pour minimiser les effets négatifs potentiels. Zoom sur 7 risques liés à l'IA.

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7 dangers de l'intelligence artificielle

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Par Philippe Kerforne] L'intelligence artificielle (IA) est une technologie émergente qui pourrait transformer le monde en améliorant la productivité, la créativité et la qualité de vie. Son impact est déjà comparé à la révolution de l'Internet. Malg...

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Selon un groupe de 100 experts signataires d'une déclaration sur l'IA publiée le 30 mai 2023, cette technologie représenterait une réelle menace pour l'Homme et devrait susciter plus de méfiance, au moins autant qu'envers les pandémies ou les guerres.

Un risque "d'extinction" pèse sur l'humanité à cause de l'IIA ? C'est la thèse avancée par une centaine d'experts signataires d'une déclaration publiée sur le site spécialisé Center For IA Safety (Centre sur la sécurité de l'intelligence artificielle).

Ce mardi, ils ont exprimé la crainte que suscite chez eux cette nouvelle utilisation d'internet. Sur cette page, ils manifestent leur appréhension et ouvrent un débat : l'IA doit-elle se démocratiser ? Ou pourquoi ne le devrait-elle pas ?

Les experts vont même jusqu'à avancer que l'IA devrait être une priorité mondiale, placée aux côtés de toutes celles qui l'on cite habituellement pour parler d'urgence et de danger.

L'atténuation du risque d'extinction de l'IA devrait être une priorité mondiale aux côtés d'autres risques à l'échelle de la société tels que les pandémies et la guerre nucléaire.

Menace d'extinction

"Les experts en IA, les journalistes, les décideurs et le public discutent de plus en plus d'un large éventail de risques importants et urgents liés à l'IA" indique la brève déclaration des experts. Davantage qu'une thèse étayée, il s'agit d'une ouverture à la discussion, le but étant d'engager une prise de conscience plus formelle qui encadrerait l'utilisation de l'intelligence artificielle.

L'énoncé succinct ci-dessous vise à surmonter cet obstacle et à ouvrir la discussion. Il vise également à créer une connaissance commune du nombre croissant d'experts et de personnalités publiques qui prennent également au sérieux certains des risques les plus graves de l'IA avancée.

Le groupe encourage à créer une base solide de connaissance, davantage fondée sur des données empiriques, basées sur l'expérience et l'utilisation, que sur la théorie qui montre un modèle idéaliste de l'IA.

La déclaration souligne le fait que de nombreux experts "prennent au sérieux certains des risques les plus graves de l'IA avancée".

Les 5 risques de l'IA

En tête des signataires de cette étude, Geoffrey Hinton, professeur émérite d'informatique à l'Université de Toronto, qui évoquait 5 grands dangers imputés à l'IA, rappelle le Point.

Le premier, non des moindres, est le fait que l'homme se retrouve intellectuellement démuni face à une IA qui le remplace en la matière, et même le surpasse. L'ordinateur, devenu plus intelligent que l'homme, lui retirerait de la valeur et dépasserait son créateur.

Deuxième risque, plus sociologique, serait d'entraîner une suppression massive d'emploi. Le travail que les IA peuvent faire leur serait confié, et le système socio-professionnel devrait être repensé pour ne pas laisser dans une sorte de chômage technique des millions d'employés. Dans la même lignée, il ne faudrait pas que les IA soient laissées aux mains de personnes mal intentionnées, un troisième danger non négligeable en cas de tensions.

La menace la plus inquiétante et dystopique est celle d'un robot meurtrier. C'est un scénario digne des grands romans de science-fiction : les IA deviendraient des menaces concrètes et physiques pour la vie des êtres humains. En 2020, le député Pierre-Alain Raphan reprenait les célèbres "lois robotiques" de l'écrivain Issac Asimov pour fonder sa méfiance envers les IA, dont la principale, immuable : "Un robot ne peut porter atteinte à un être humain, ni, restant passif, permettre qu'un être humain soit exposé au danger".

Plus léger, le cinquième danger concerne le "générateur à conneries" que peut constituer l'IA qui s'abreuve d'une masse globale de données, mêlant allégrement vraies et fausses informations, ironie et premier degré.

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L'intelligence artificielle menace l'humanité "d'extinction" : l'appel effrayant de 100 experts à se méfier de l'IA

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Selon un groupe de 100 experts signataires d'une déclaration sur l'IA publiée le 30 mai 2023, cette technologie représenterait une réelle menace pour l'Homme et devrait susciter plus de méfiance, au moins autant...

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L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de recherche en pleine expansion et promis à un grand avenir. Ses applications, qui concernent toutes les activités humaines, permettent notamment d'améliorer la qualité des soins. L'IA est en effet au cœur de la médecine du futur avec les opérations assistées, le suivi des patients à distance, les prothèses intelligentes, ou encore les traitements personnalisés grâce au recoupement de données (big data)... Dans ce cadre, les chercheurs développent des approches et techniques multiples, du traitement des langues et de la construction d'ontologies, à la fouille de données et à l'apprentissage automatique. Il est toutefois indispensable que le grand public comprenne comment fonctionnent ces systèmes pour savoir ce qu'ils font et surtout ce qu'ils ne font pas. Le robot omniscient, qui pour beaucoup symbolise l'IA, n'est pas pour demain !
Dossier réalisé en collaboration avec Jean Charlet (AP-HP et Laboratoire d'informatique médicale et ingénierie des connaissances pour la e‑santé - LIMICS, unité 1142 Inserm/Sorbonne Université/Université Sorbonne Paris nord) et Xavier Tannier (LIMICS)

Comprendre l'IA

L'intelligence artificielle est née dans les années 1950 avec l'objectif de faire produire des tâches humaines par des machines mimant l'activité du cerveau. Face aux déboires des premières heures, deux courants se sont constitués.

Les tenants de l'intelligence artificielle dite forte visent à concevoir une machine capable de raisonner comme l'humain, avec le risque supposé de générer une machine supérieure à l'Homme et dotée d'une conscience propre. Cette voie de recherche est toujours explorée aujourd'hui, même si de nombreux chercheurs en IA estiment qu'atteindre un tel objectif est impossible.

D'un autre côté, les tenants de l'intelligence artificielle dite faible mettent en œuvre toutes les technologies disponibles pour concevoir des machines capables d'aider les humains dans leurs tâches. Ce champ de recherche mobilise de nombreuses disciplines, de l'informatique aux sciences cognitives en passant par les mathématiques, sans oublier les connaissances spécialisées des domaines auxquels on souhaite l'appliquer. Cette approche - dont il sera question tout au long de ce dossier - génère tous les systèmes spécialisés et performants qui peuplent aujourd'hui notre environnement : créer des profils d' amis possibles sur les réseaux sociaux, identifier des dates dans les textes pour classer des dépêches d'agence, aider le médecin à prendre des décisions... Ces systèmes, de complexité très variable, ont en commun d'être limités dans leurs capacités d'adaptation : ils doivent être manuellement adaptés pour accomplir d'autres tâches que celles pour lesquelles ils ont été initialement conçus. On parle de " recontextualiser " le système.

Certains systèmes d'IA utilisent la logique...

L'approche la plus ancienne s'appuie sur l'idée que nous raisonnons en appliquant des règles logiques (déduction, classification, hiérarchisation...). Les systèmes conçus sur ce principe appliquent différentes méthodes, fondées sur l'élaboration de modèles d'interaction entre automates ou logiciels autonomes (systèmes multi-agents), de modèles syntaxiques et linguistiques (traitement automatique des langues) ou d'élaboration d'ontologies (représentation des connaissances). Ces modèles sont ensuite utilisés par des systèmes de raisonnement logique pour produire des faits nouveaux.

Dans les années 1980, cette approche, dite symbolique, a permis le développement d'outils capables de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert. C'est pourquoi on les a baptisés " systèmes experts ". Les plus célèbres, Mycin (identification d'infections bactériennes) ou Sphinx (détection d'ictères), s'appuient sur l'ensemble des connaissances médicales dans un domaine donné et une formalisation des raisonnements des spécialistes qui lient ces connaissances entre elles pour aboutir à un diagnostic. Les systèmes actuels, qualifiés d' aide à la décision, de gestion des connaissances ou d' e‑santé, sont plus sophistiqués. Ils bénéficient de meilleurs modèles de raisonnement ainsi que de meilleures techniques de description des connaissances médicales, des patients et des actes médicaux. La mécanique algorithmique est globalement la même, mais les langages de description sont plus efficaces et les machines plus puissantes. Ils ne cherchent plus à remplacer le médecin, mais à l'épauler dans un raisonnement fondé sur les connaissances médicales de sa spécialité.

La principale difficulté de l'approche symbolique est la modélisation des connaissances (description du domaine et du raisonnement) qui s'appuie sur un travail approfondi avec des spécialistes du domaine concerné.

...D'autres exploitent l'expérience passée

Contrairement à l'approche symbolique, l' approche dite numérique raisonne sur les données. Le système cherche des régularités dans les données disponibles pour extraire des connaissances, sans modèle préétabli. Cette méthode, née avec le connexionnisme et les réseaux de neurones artificiels dans les années 1980, se développe aujourd'hui grâce à l'augmentation de puissance des ordinateurs et à l'accumulation des gigantesques quantités de données, le fameux big data.

La plupart des systèmes actuels procèdent par apprentissage automatique , une méthode fondée sur la représentation mathématique et informatique de neurones biologiques, selon des modalités plus ou moins complexes. Les algorithmes d' apprentissage profond (deep learning) par exemple, dont l'usage explose depuis une dizaine d'années, font une analogie lointaine avec le fonctionnement cérébral en simulant un réseau de neurones organisés en différentes couches, échangeant les uns avec les autres. La force de cette approche est que l'algorithme apprend la tâche qui lui a été assignée par " essais et erreurs ", avant de se débrouiller tout seul.

Des applications de deep learning existent en traitement d'images, par exemple pour repérer de possibles mélanomes sur les photos de peau, ou bien pour dépister des rétinopathies diabétiques sur des images de rétines. Leur mise au point nécessite de grands échantillons d'apprentissage : 50 000 images dans le cas des mélanomes, et 128 000 dans celui des rétinopathies, ont été nécessaires pour entraîner l'algorithme à identifier les signes de pathologies. Pour chacune de ces images on lui indique si elle présente ou non des signes pathologiques. A la fin de l'apprentissage, l'algorithme arrive à reconnaître avec une excellente performance de nouvelles images présentant une anomalie.

Les enjeux de la recherche

L'IA est en plein essor et de nombreuses voies de recherche sont explorées pour améliorer les performances techniques de ces systèmes, mais aussi leur adéquation aux pratiques médicales visées. Leur coût − financier mais également environnemental − doit également être justifié par une réelle plus-value pour le médecin ou le patient.

Les voies de recherche portent en particulier sur le traitement des données, très hétérogènes, leur structuration et leur anonymisation, mais aussi sur la conception de systèmes transparents pour l'utilisateur et bien adaptés au contexte d'utilisation.

Un goulet d'étranglement : la qualité de l'échantillon de données

L'approche numérique peut se prévaloir de bonnes performances en médecine, mais elle nécessite des données parfaitement propres et bien annotées, comme celles utilisées pour la reconnaissance de mélanomes. Or la plupart des données médicales n'ont pas été recueillies dans l'objectif que se fixe le concepteur de logiciel. Elles posent donc de nombreux problèmes pour leur exploitation.

La France dispose en particulier d'une des plus grandes bases en santé du monde : son système national de données médico-administratives, le SNIIRAM (pour Système national d'information inter-régimes de l'Assurance Maladie). Cette base, qui fait maintenant partie du SNDS, stocke toutes les prescriptions de médicaments, la description des maladies et les actes hospitaliers. Elle est toutefois délicate à exploiter, car elle a été créée pour l'analyse économique des prestations de santé et non pour une analyse médicale. Ainsi, les données relatives à une personne hospitalisée pour un problème respiratoire ne feront pas nécessairement mention du cancer qui l'affecte par ailleurs. Dans certains cas, on relève jusqu'à 30 % d'erreurs dans la description des pathologies associées aux malades. Corriger ces erreurs passe par le croisement des données avec d'autres sources, comme celles correspondant aux médicaments administrés.

Fournir l'information au bon moment et au bon niveau

Un système d'aide à la décision en analyse d'échographies pour les grossesses extra-utérines (GEU) développé par le LIMICS et l'hôpital Trousseau, OPPIO, a servi de preuve de concept au système SUOG ( Smart Ultrasound in Obstetrics & Gynecology)qui devrait entrer en phase de test en 2022. SUOG est un logiciel qui vise à améliorer la qualité des examens échographiques durant la grossesse face à leur complexité croissante et aux ressources limitées des experts. Il fournit à l'échographiste des informations pertinentes lorsqu'il est confronté à des caractéristiques inhabituelles, en temps réel et pendant l'examen. Il apporte des conseils intelligents itératifs (ce qu'il est pertinent de rechercher sur la base des résultats normaux et anormaux précédents, et d'après l'hypothèse de diagnostic) et affiche des images échographiques pertinentes validées par des experts pour appliquer les conseils fournis.

SUOG intègre une ontologie qui fournit un modèle centré sur les signes du domaine, avec les relations entre les signes des différents types de grossesses pathologiques, les structures anatomiques et les éléments techniques. Dès le premier examen, des opérateurs non experts recueillent des séries d'images de haute qualité, proches de ce que feraient des opérateurs experts. Ils peuvent demander un deuxième avis d'expert à partir de ces images et, si nécessaire, orienter les femmes vers des centres experts adéquats.

Croiser les multiples données textuelles relatives aux patients

Un problème important soulevé par l'exploitation des données médicales est relatif à la nature des données disponibles : on estime qu'environ 80 % des informations sur les patients sont exprimées sous forme de texte libre (comptes rendus d'hospitalisation ou rapports d'imagerie par exemple). Ces données non structurées sont notamment caractérisées par une forte variabilité linguistique qui en complique la manipulation. Il s'agit alors de mettre en œuvre des outils de traitement automatique des langues pour analyser ces textes et en extraire des informations sur le patient. De nombreux projets sont en cours au sein des hôpitaux, en particulier ceux hébergeant un entrepôt de données de santé, pour faciliter l'accès à ces informations à des visées de recherche ou de soin. A titre d'exemple, le système Epifractal, en cours de mise en œuvre à l'AP-HP, permet de détecter à partir des comptes rendus médicaux, les patients à risque élevé de fracture liée à l'ostéoporose, dans le but de les inclure dans une filière de soin spécifique.

Ce type de logiciels peuvent mobiliser une approche symbolique ou des approches fondées sur l'apprentissage statistique supervisé. Ces algorithmes peuvent être très performants mais nécessitent encore beaucoup de recherches avant de pouvoir être utilisés de façon fiable et généralisée.

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé (sans apprentissage préalable sur des échantillons) suscitent également des espoirs dans ce domaine : ils permettent en effet de recouper rapidement un très grand nombre de données afin d'établir des structures cachées et de déterminer des catégories d'intérêt pour la tâche visée. On espère de cette façon pouvoir mieux identifier des facteurs de risques, personnaliser les traitements et en vérifier l'efficacité, prédire les épidémies ou améliorer la pharmacovigilance.

Prévenir plutôt que guérir

La prévention est un nouveau terrain d'intervention de l'IA. En psychiatrie, la schizophrénie et la psychose chronique sont parmi les troubles les plus invalidants qui frappent les adolescents et les jeunes adultes. Des études récentes montrent que leur prise en charge est d'autant plus efficace qu'elle intervient à un stade précoce. Ainsi, le projet PsyCARE vise à améliorer la détection et l'intervention précoce en cas de psychose.

Pour remplir cet objectif général, le projet se propose d'identifier des biomarqueurs pour améliorer le diagnostic, la détection du stade de la maladie et la prédiction du devenir fonctionnel. PsyCARE vise aussi à l'identification de cibles thérapeutiques. Dans ce cadre, un certain nombre d'outils doivent être développés, comme de nouveaux outils portables qui faciliteraient l'évaluation motrice, l'analyse automatique du texte et de la parole, ainsi qu'une application pour l'entraînement cognitif personnalisé et une autre centrée sur le patient facilitant la gestion des cas et l'engagement du patient. Finalement, un système d'aide à la décision guidera la stratégie thérapeutique personnalisée.

Apporter une réelle aide à la pratique médicale

Pour qu'une application soit utilisée par le médecin dans sa pratique quotidienne, il ne suffit pas qu'elle rende le service qu'on lui demande, il faut également que le système soit utilisable sans surcharge cognitive ! Par exemple un système conçu pour alerter sur de possibles contre-indications médicamenteuses ne doit pas saturer le praticien d'alertes " justes ", mais non adaptées au contexte clinique du patient. Ainsi, au lieu de donner une alerte chaque fois qu'une contre-indication se présente, les nouvelles interfaces posent en amont des questions sur le patient, afin de réduire le nombre d'alertes et, ainsi, la tendance du médecin à débrancher une machine " importune ".

Donner les moyens de comprendre la décision

Pour être acceptables ou légitimes, voire pour être écartées car jugées non pertinentes, les décisions de l'algorithme doivent pouvoir être comprises, donc expliquées. Un avantage majeur des approches symboliques est de permettre de tracer le cheminement du raisonnement. Mais même dans ce cas, le nombre de micro-raisonnements effectués par la machine est tel qu'il n'est pas pensable de tous les afficher. C'est pourquoi des chercheurs travaillent actuellement sur la manière de décrire ces raisonnements " en classes explicites ", afin de mettre en avant les décisions les plus importantes. Seule une bonne compréhension des solutions proposées par l'application peut en effet permettre au médecin de discuter avec son patient et de lui exposer les alternatives possibles.

Les approches numériques s'apparentent en revanche à une boîte noire, incapable de justifier ses décisions : nul ne sait ce que fait l'algorithme. Comment, dès lors, endosser la responsabilité de la décision médicale ? Les données d'apprentissage sont en particulier biaisées par les préjugés de l'époque et ceux des concepteurs. L'algorithme tend donc à reproduire, voire renforcer, ces mêmes préjugés. Dans le domaine médical, les biais principaux sont dus à la surreprésentation d'une catégorie de personnes, comme les personnes âgées ou des patients d'origine géographique particulière.

Sciences cognitives : source d'inspiration et domaine d'application

Malgré les énormes capacités de calcul offertes par les ordinateurs actuels, aucune application existante ne peut s'afficher comme réellement intelligente : elle devrait pour cela être multitâches et capable de réagir correctement dans des situations non prévisibles et non préprogrammées. On est encore très loin du compte.

Pour progresser dans cette voie les chercheurs essaient de comprendre le comportement des neurones et de leurs connexions, afin d'être en mesure de mimer le cerveau. Cette démarche permettra peut-être un jour de créer des robots imitant l'intelligence humaine. En attendant elle contribuera à mieux comprendre le fonctionnement de cet organe et à mieux appréhender les causes de certaines maladies d'origine cérébrale comme Alzheimer, Parkinson ou la maladie de Charcot. C'est l'objectif qui motive la participation de l'Union européenne, dans le cadre de son initiative phare Technologies futures et émergentes, au Human brain project. Ce projet vise à construire une infrastructure informatique de classe mondiale, qui pourra être utilisée par la communauté scientifique pour simuler le fonctionnement cérébral dans des conditions expérimentales particulières.

L'enjeu du futur est de combiner les approches

Des projets tentent de combiner les approches symbolique et d'apprentissage, afin de bénéficier à la fois du raisonnement de l'un et des performances de l'autre. Ainsi, dans le projet PsyCARE cité plus haut, la construction d'ontologies (IA symbolique) utilise l'expertise médicale et des algorithmes numériques de fouille de texte.

Autre exemple, l'interprétation d'images médicales est d'une importance majeure pour le diagnostic, le suivi des patients ou encore la préparation d'une intervention chirurgicale. Il s'agit de détecter, segmenter et reconnaître des structures anatomiques normales et pathologiques, et d'en proposer des visualisations 3D. Pour répondre à la difficulté de ces tâches, il est important de combiner les informations numériques extraites des images, donc spécifiques au patient, à des modèles génériques, représentant les connaissances anatomiques sous la forme de bases de connaissances, d'ontologies, de graphiques... C'est en particulier crucial avec les images pédiatriques qui doivent être acquises sur des durées aussi brèves que possible et qui montrent des structures souvent de petite taille et de grande variabilité d'un patient à l'autre.

Cette double approche est aussi particulièrement pertinente pour exploiter les données " variées " des patients (génomiques, cliniques, d'imagerie et d'analyses biologiques) qui seront regroupées sur une même plateforme dans le cadre du Plan France médecine génomique 2025. L'IA permettra de gérer ce nombre considérable de données en fournissant des classifications ou des ontologies de description des éléments cliniques des patients. L'apprentissage automatique permettra d'identifier des profils de patients tenant compte de toutes ces données. Il sera alors possible de personnaliser les soins et d'améliorer leur taux de réussite, notamment, dans un premier temps, pour les cancers, les maladies rares et le diabète.

Enfin, le nœud du problème se situe au niveau du transfert de connaissances entre l'humain et la machine, transfert qui nécessite d'une part des progrès méthodologiques mais également une collaboration approfondie entre experts de disciplines différentes.

De la même façon que les biostatisticiens et les bio-informaticiens ont intégré les laboratoires de recherche médicale il y a quelques décennies, une discipline et un métier nouveaux doivent être créés, qui permettent de dépasser les collaborations interdisciplinaires actuelles et d'intégrer réellement la science des données et des connaissances dans les activités de recherche et de soin.

Pour aller plus loin

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Intelligence artificielle et santé · Inserm, La science pour la santé

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tout savoir sur l'intelligence artificielle 

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tout savoir sur l'intelligence artificielle 

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Formation Data Science | DataScientest.com

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Intelligence Artificielle : Tout ce qu'il faut savoir

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Découvrez l'histoire de l'Intelligence Artificielle ou IA 🧠, ses principales utilisations, ainsi que ses limites et ses dangers.

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Pourquoi il ne faut pas avoir peur de l’Intelligence Artificielle

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Entre le scenario d’une IA « super intelligente » et celui d’une complémentarité entre l’homme et la machine, quel destin pour l’Intelligence Artificielle ?

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Faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ?

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Faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ?

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Et, attention, il ne s'agit pas de 1100 personnes choisies parmi les femmes et les hommes des cavernes, mais 1100 personnes qui travaillent elles-mêmes dans l'IA. Par exemple, le fait que Sam Altman ait peur, vous vous en fichez, sauf que Sam Altman est le papa de ChatGPT et si l'on en croit les Echos qui évoquent cette peur de l'IA, Sam Altman est, je cite, effrayé par sa trouvaille si elle était utilisée " pour de la désinformation ou des cyberattaques ", la " société a besoin de temps pour s'adapter ".

C'est comme si l'on avait créé un Golem moderne, le Golem, vous savez, cette créature d'argile à qui un rabbin miraculeux a prêté vie et qui se retourne contre son créateur. Le Golem, vous l'avez cauchemardé, ChatGPT l'a fait, et voila une méta technique parmi nous, non pas seulement une avancée technique qui va bouleverser beaucoup de choses, en bien ou en mal, mais une avancée technologique qui pourrait modifier anthropologiquement notre civilisation. Depuis 1980, et l'invention du micro ordinateur, des évolutions techniques ont modifié notre manière même de vivre, de vivre avec les autres. On le sait, les réseaux sociaux ne sont pas seulement des évolutions techniques. Mais nous n'avons peut-être encore rien vu.

Que veut dire créer, apprendre, travailler à l'heure de ChatGPT ? Travailler, par exemple, un chiffre est évoqué par les Echos aujourd'hui : 300 millions d'emplois pourraient être détruits par l'intelligence artificielle. Si bien que la liste des gens qui en ont peur fait peur : Elon Musk, Steve Wozniak cofondateur d'Apple, notamment. Le problème, c'est que l'on ne voit vraiment pas comment faire rentrer le diable dans sa boîte, maintenant que l'on a découvert l'IA et ChatGPT. ChatGPT 4 vient d'être dévoilé, il ne paraît pas possible de mettre quoi que ce soit sur pause, l'intelligence artificielle semble très largement supérieure à notre capacité à jouer aux échecs. Pour un peu, on se dit qu'il faudrait demander à l'intelligence artificielle d'aider nos pauvres intelligences pour réussir à la stopper.

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Faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ?

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Oui, 1100 fois oui, et si je vous dis oui 1100 fois, c'est parce que 1100 personnes appellent solennellement à une pause dans le développement de ChatGPT et autres trouvailles de l'intelligence artificielle.

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Pour vous démontrer la puissance de l'IA : un portrait de moi réalisé par DeepDream. Voici ce que j'ai entré "Portrait of a beautiful woman with hedgehogs wearing a handknit sweater" et j'ai uploadé une photo d'origine ...

Il ne faut pas avoir peur forcément de l'intelligence artificielle en soi ... cependant, il est important de prendre en compte les risques liés à son utilisation et de mettre en place des mesures pour les prévenir. Il est notamment essentiel de s'assurer que les systèmes d'IA sont suffisamment robustes pour fonctionner de manière fiables et sûrs.
Mais l'IA pourrait-elle vraiment remplacer des humains ... ?
Il y a plusieurs situations où l'IA pourrait remplacer des humains, dans certains domaines. Tout d'abord, les systèmes d'IA peuvent se révéler plus rapides, plus précis et plus efficaces que les humains dans certaines tâches, notamment celles qui nécessitent le calcul d'une grande quantité de données. De plus, les systèmes d'IA peuvent fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans se fatiguer ni se tromper, ce qui peut les rendre plus fiables et plus productifs que les humains. Enfin, les systèmes d'IA peuvent également être utilisés pour automatiser des tâches qui sont dangereuses, difficiles ou pénibles pour les humains.

Il est important de noter que cela ne signifie pas que tous les emplois seront remplacés par l'IA, mais certains emplois pourraient être automatisés. Il est difficile de prédire avec précision quels emplois seront affectés par l'IA à l'avenir, car cela dépendra de l'évolution de la technologie et de la façon dont elle est utilisée. Cependant, certains emplois qui sont considérés comme potentiellement menacés par l'IA comprennent :

- Les travaux routiniers et répétitifs, tels que la saisie de données, la numérisation de documents, la surveillance de la production et l'inspection de qualité.
- Les travaux qui nécessitent une forte capacité de traitement de données, tels que les travaux de comptabilité, de gestion de la paie, de gestion de la relation client, d'analyse de données et d'analyse financière.
- Les travaux qui nécessitent une forte capacité de reconnaissance de formes, tels que la conduite de véhicules, la surveillance de la sécurité et la surveillance de la caméra. Les travaux qui nécessitent une forte capacité de compréhension du langage naturel, tels que la traduction, la rédaction de documents, la rédaction de rapports, la recherche d'informations, et la rédaction de contenu.

Il est certain que que l'IA créera de nouveaux emplois : car tous ces algorithmes doivent être pilotés par des humains pour fonctionner correctement. Il est déjà prouvé que l'IA augmente la productivité de certains secteurs. Il est donc important de continuer à étudier les conséquences potentielles de l'IA et de prendre des mesures pour minimiser les impacts négatifs sur les travailleurs. Actuellement, les experts en Intelligence Artificielle travaillent pour s'assurer que les systèmes d'IA sont développés de manière éthique et responsable, et il est important de continuer à surveiller leur utilisation pour s'assurer qu'ils restent sûrs et bénéfiques pour l'humanité.

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Faut-il avoir peur de l'Intelligence Artificielle ?

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Faut-il avoir peur de l'Intelligence Artificielle ?

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Le cœur et les poumons collaborent pour assurer l'alimentation des cellules de l'organisme en oxygène. Pendant la circulation, le cœur pompe le sang pauvre en oxygène vers les poumons, puis reçoit le sang riche en oxygène provenant des poumons et le distribue dans le reste du corps.

Il arrive que le cœur soit endommagé par une cardiopathie ou un traumatisme. Une opération à cœur ouvert, qui nécessite l'ouverture du thorax et l'exposition du cœur, peut être nécessaire pour réparer la lésion. Certaines interventions à cœur ouvert nécessitent l'arrêt du cœur pour réparer le muscle, les valvules ou d'autres structures du cœur. Un cœur poumon artificiel permet au chirurgien d'arrêter doucement le cœur tout en maintenant la circulation sanguine.

L'appareil est constitué d'une pompe, qui fonctionne comme le cœur, et d'un oxygénateur, qui replace les poumons.

Avec une circulation extracorporelle, le sang pauvre en oxygène est dérivé depuis les chambres supérieures du cœur et dirigé vers un réservoir du cœur poumon artificiel. Le sang est ensuite transféré vers l'oxygénateur qui enrichit le sang en oxygène. Une pompe revoie ensuite le sang vers le système artériel du patient, où l'organisme peut relancer lui même la circulation sanguine. Au terme de l'opération cardiaque, le cœur est redémarré et le cœur poumon artificiel retiré.

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Le cœur et les poumons collaborent pour assurer l'alimentation des cellules de l'organisme en oxygène. Pendant la circulation, le cœur pompe le sang pauvre en oxygène vers les poumons, puis reçoit le sang riche en oxygène provenant des poumons et le distribue dans le reste du corps.

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Les 20 menaces les plus dangereuses de l’intelligence artificielle 

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Les 20 menaces les plus dangereuses de l’intelligence artificielle 

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L'intelligence artificielle est un fantastique outil quand il est au service de la santé, la technologie ou l'astrophysique. Mais dans de mauvaises mains, elle peut aussi servir à des fins criminelles ou à la désinformation. Et le pire n'est pas toujours là où on croit.

Piratage de voitures autonomes ou de drones militaires, attaques phishing ciblées, infox fabriquées de toutes pièces ou manipulation de marchés financiers..."L'expansion des capacités des technologies basées sur l'IA s'accompagne d'une augmentation de leur potentiel d'exploitation criminelle", avertit Lewis Griffin, chercheur en informatique à l'University College London (UCL). Avec ses collègues, il a compilé une liste de 20 activités illégales perpétrées par IA, et les a classées par ordre de dommages potentiels, de gains ou profits engrangés, de facilité à mettre en œuvre et de difficulté à détecter et à stopper.

Les crimes les plus effrayants, comme les "robots cambrioleurs" s'introduisant dans votre appartement ne sont pas forcément les plus dangereuses, car ils peuvent facilement être déjoués et touchent peu de monde à la fois. À l'inverse, les fausses informations générées par des "bots" ont la capacité à ruiner la réputation d'une personne connue ou à exercer un chantage. Difficiles à combattre, ces "deepfakes" peuvent causer un tort économique et social considérable.

Intelligence artificielle : les menaces graves

Fausses vidéos : usurper l'identité d'une personne en lui faisant dire ou faire des choses qu'elle n'a jamais dite ou faites, dans le but de demander un accès à des données sécurisées, de manipuler l'opinion onde nuire à réputation de quelqu'un...Ces vidéos truquées sont quasi indétectables.

Piratage de voitures autonomes : s'emparer des commandes d'un véhicule autonome pour s'en servir comme arme (par exemple perpétrer une attaque terroriste, provoquer un accident, etc).

: générer des massages personnalisés et automatisés afin d'augmenter l'efficacité du phishing visant à collecter des informations sécurisées ou installer des logiciels malveillants logiciels malveillants.

Piratage des systèmes contrôlés par l'IA : perturber les infrastructures en causant par exemple une panne d'électricité généralisée, un engorgement du trafic ou la rupture de la logistique alimentaire.

Chantage à grande échelle : recueillir des données personnelles afin d'envoyer des messages de menace automatisés. L'IA pourrait également être utilisée pour générer de fausses preuves (par exemple de la "sextrosion").

Fausses informations rédigées par IA : écrire des articles de propagande semblant être émises par une source fiable. L'IA pourrait également être utilisée pour générer de nombreuses versions d'un contenu particulier afin d'accroître sa visibilité et sa crédibilité.

Intelligence artificielle : les menaces de moyenne gravité

Robots militaires : prendre le contrôle de robots ou armes à des fins criminelles. Une menace potentiellement très dangereuses mais difficile à mettre en œuvre, le matériel militaire étant généralement très protégé.

Escroquerie : vendre des services frauduleux en utilisant l'IA. Il existe de nombreux exemples historiques notoires d'escrocs qui ont réussi à vendre de coûteuses fausses technologiques à de grandes organisations, y compris des gouvernements nationaux et l'armée.

Corruption de données : modifier ou introduire délibérément de fausses données pour induire des biais spécifiques. Par exemple, rendre un détecteur insensible aux armes ou encourager un algorithme à investir dans tel ou tel marché.

Cyberattaque basée sur l'apprentissage : perpétrer des attaques à la fois spécifiques et massives, par exemple en utilisant l'IA pour sonder les faiblesses des systèmes avant de lancer plusieurs attaques simultanées.

Drones d'attaque autonomes : détourner des drones autonomes ou s'en servir pour s'attaquer à une cible. Ces drones pourraient être particulièrement menaçants s'ils agissent en masse dans des essaims auto-organisés.

Refus d'accès : endommager ou priver des utilisateurs d'un accès à un service financier, à l'emploi, à un service public ou une activité sociale. Non rentable en soi, cette technique peut être utilisée comme chantage.

Reconnaissance faciale : détourner les systèmes de reconnaissance faciale, par exemple en fabriquant de fausses photos d'identité (accès à un smartphone, caméras de surveillance, contrôle de passagers...)

Manipulation de marchés financiers : corrompre des algorithmes de trading afin de nuire à des concurrents, de faire baisser ou monter une valeur artificiellement, de provoquer un crash financier...

Intelligence artificielle : les menaces de faible intensité

Exploitation de préjugés : tirer profit des biais existants des algorithmes, par exemple les recommandations de YouTube pour canaliser les spectateurs ou les classements de Google pour améliorer le profil des produits ou dénigrer les concurrents.

Robots cambrioleurs : utiliser des petits robots autonomes se glissant dans les boîte aux lettres ou les fenêtres pour récupérer des clés ou ouvrir des portes. Les dommages sont faibles potentiellement, car très localisés à petite échelle.

Blocage de détection par IA : déjouer le tri et la collecte de données par IA afin d'effacer des preuves ou de dissimuler des informations criminelles (pornographie par exemple)

Fausses critiques rédigées par IA : générer des faux avis sur des sites tels que Amazon ou Tripadvisor pour nuire ou favoriser un produit.

Traque assistée par IA : utiliser les systèmes d'apprentissage pour pister l'emplacement et l'activité d'un individu.

Contrefaçon : fabriquer de faux contenus, comme des tableaux ou de la musique, pouvant être vendus sous une fausse paternité. Le potentiel de nuisance demeure assez faible dans la mesure où les tableaux ou musiques connues sont peu nombreux.

Les robots les plus célèbres

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Les 20 menaces les plus dangereuses de l'intelligence artificielle

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L'intelligence artificielle est un fantastique outil quand il est au service de la santé, la technologie ou l'astrophysique. Mais dans de mauvaises mains, elle peut aussi servir à des fins...

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faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ?

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De nombreuses personnes se sentent aujourd'hui dépassées par l'intelligence artificielle, parfois même menacées. Avec le temps, celle-ci paraît de plus en plus capable de nous voler notre travail ou de nous dépasser. Cependant, l'IA n'est pas toute jeune. Les prémices de cette technologie aussi fascinante que menaçante remontent aux années 1950, lorsque le fameux mathématicien et cryptologue anglais Alan Turing se demandait si une machine pouvait penser.

L'IA, cette technologie que l'on utilise chaque jour

"On fait tous de l'IA sans le savoir", affirme Jean-Gabriel Ganascia, professeur d'informatique à La Sorbonne et auteur de deux ouvrages, Le Mythe de la Singularité, faut-il craindre l'intelligence artificielle ? et Servitudes virtuelles au Seuil. En effet, nous avons quotidiennement recours à celle-ci dans notre utilisation des ordinateurs et des téléphones portables. " Notre monde numérique fait appel à l'IA ; sans elle, nous serions dans une situation bien délicate", estime le professeur d'informatique. Ces techniques surprenantes alimentent nos machines et leur fournissent " une capacité de calcul et de mémoire colossale", selon François Euvé, journaliste et auteur du livre Pour un numérique au service du bien commun, chez Odile Jacob.

Pour certains, l'IA apporterait une meilleure compréhension de l'Homme. " L'intelligence c'est d'abord l'esprit humain, ses différentes facultés cognitives", explique Jean-Gabriel Ganascia. C'est ce que les chercheurs essayent de reproduire avec l'IA. Mais si l'on prend l'exemple de ChatGPT, ce logiciel de traitement de texte dont on entend beaucoup parler et qui met des bâtons dans les roues de l'Éducation nationale, il apporte " des résultats fascinants" mais "a ffabule parfois", indique Jean-Gabriel Ganascia. " Finalement, l'IA n'est pas si intelligente que ça ", ajoute-t-il.

Des menaces grandissantes

"L'IA est la meilleure et la pire des choses", d'après Jean-Gabriel Ganascia. En effet, ces techniques servent à tout un tas de choses, mais on voit parfois qu'elles nous surprennent et qu'elles peuvent diviser la société. " Cela engendre une désagrégation de l'espace numérique", déplore le professeur d'informatique de la Sorbonne. Également, François Euvé le rappelle, les machines possèdent " une marge d'erreur " qui implique nécessairement la question de la responsabilité. Ainsi, pour répondre à ces problématiques et à la peur grandissante de voir la technologie se retourner contre nous, des comités d'éthique naissent un peu partout.

L'un des dangers associés à l'IA viendrait notamment de l'Homme lui-même. " Il y a une tendance de l'humain à projeter sur la machine des sentiments et à idolâtrer ce qu'il crée de ses mains", explique François Euvé, selon lequel " l'anthropomorphisme est inévitable". L'Homme voit certains objets, comme les peluches, et certains animaux, généralement ceux domestiques, par le prisme des émotions. Cette tendance, certes naturelle, représente ainsi une menace lorsqu'elle concerne l'intelligence artificielle. Enfin, Jean-Gabriel Ganascia précise qu'il " ne faut pas avoir toute confiance envers les machines ".

Peut-on éviter un dépassement de l'Homme par l'IA ?

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est capable de générer des photographies avec les visages de personnes bien réelles, des œuvres d'art parfois très réalistes ou encore écrire des dissertations entières. Mais elle ne fait que " rebrasser ce qu'elle connait déjà", indique François Euvé. L'IA dépend en effet de l'Homme et ne fonctionne que grâce aux données qu'il lui apprend. Pour Jean-Gabriel Ganascia, l'important est de savoir " identifier les dangers et les dérives" et de " regarder devant ".

"Il faut éviter que les machines nous réduisent à l'état d'esclavage", estime François Euvé, avant d'ajouter que " tout l'enjeu est de conserver notre liberté et d'éviter les effets délétères". Ainsi, beaucoup insistent sur la nécessité d'être vigilant et de ne pas dépasser les limites de l'éthique. " Il faut une garantie humaine dans la prise de décision des machines ", considère Jean-Gabriel Ganascia. Les évolutions constantes de l'IA doivent ainsi faire l'objet d'une surveillance accrue.

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Faut-il avoir peur de l'intelligence artificielle ? | RCF

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L'intelligence artificielle (IA) se développe à grande vitesse et prend de plus en plus de place dans notre vie. Mais son omniprésence incite à se demander si elle ne représente pas un danger pour la société. Ces techniques, qui visent à reproduire artificiellement différentes fonctions cognitives de l'Homme, font l'objet de débats houleux.