Post de Davidson consulting

Heureux de vous présenter la parution de mon nouveau livre sur les liens (souvent mal connus) entre sciences cognitives et IA qui explique l'origine de la révolution actuelle de l'IA, les liens entre le cerveau humain et les réseaux de neurones artificiels et une introduction aux principes fondamentaux et perspectives du Deep Learning: https://lnkd.in/eufwwgTU

Un neurone artificiel, c'est quoi? La création du premier neurone artificiel en 1943 par Warren McCulloch, un neuroscientifique, et Walter Pitts, un mathématicien, marque une étape fondamentale dans l'histoire de l'intelligence artificielle. Leur travail, intitulé "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity", a posé les bases théoriques de ce qui deviendrait plus tard les réseaux de neurones artificiels. McCulloch et Pitts ont été inspirés par le désir de comprendre comment le cerveau humain génère des pensées à partir de la complexe interaction de ses neurones. Ils ont proposé un modèle simplifié de neurone, désormais connu sous le nom de neurone de McCulloch-Pitts. Un neurone artificiel capte des signaux d'entrée, les pèse, et génère une sortie si un seuil spécifique est dépassé. Ces neurones forment des réseaux, contribuant à des avancées spectaculaires en traitement d'images, langage naturel, et au-delà. Depuis leur création, les neurones artificiels transforment industries et secteurs, ouvrant la voie à des innovations sans précédent. #datascience #ia #ai #machinelearning

Savez-vous que l'intelligence artificielle trouve ses origines dans les années 50 ? En 1956, lors du Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, la discipline de l'intelligence artificielle a officiellement vu le jour. Pourtant, Alan Turing avait déjà exploré ce domaine avec son concept d'« intelligence machinique » dès 1948. Mais qu'est-ce que l'IA et pourquoi est-elle si fascinante ? L'ambition de penser comme un humain Dès ses débuts, l'IA visait à résoudre des problèmes de manière aussi flexible que l'être humain. Alan Turing posait déjà cette question en 1950 : une machine peut-elle penser ? Les premiers défis Les premières approches de l'IA étaient basées sur des modèles mathématiques, mais quelque chose manquait. Ce n'est que lorsque l'on a simulé un réseau neuronal, inspiré du cerveau humain, que des progrès significatifs ont été réalisés. En 1957, Frank Rosenblatt a développé le perceptron, capable de reconnaître des images après un apprentissage supervisé. Les hauts et les bas Les années 70 ont été marquées par un ralentissement des recherches, connu sous le nom d'« hiver de l'IA ». Cependant, dans les années 80, des avancées en traitement parallèle distribué ont relancé l'intérêt pour les réseaux neuronaux artificiels. De Rosenblatt à ChatGPT Il a fallu 65 ans pour passer du perceptron de Rosenblatt à des modèles avancés comme ChatGPT, lancé en 2022. Ce chemin a été jalonné de défis, mais aussi de découvertes révolutionnaires. Conclusion L'intelligence artificielle, autrefois un rêve lointain, est devenue une réalité grâce à des décennies de recherche et d'innovation. Elle nous rappelle que même les idées les plus audacieuses peuvent prendre leur envol avec le temps et la persévérance. Et vous, que pensez-vous de l'évolution de l'IA ?

Au-delà des LLM : les autres solutions d'IA prometteuses : Alors que les grands modèles de LLM comme GPT-4 et Claude 3 captent l'attention, il y a de nombreuses autres avancées passionnantes dans le domaine de l'IA qui méritent d'être suivis. Voici quelques solutions d'IA non-LLM qui offrent un grand potentiel pour résoudre des défis complexes : - Ce qui vient à l’esprit en premier c’est la vision par ordinateur qui a connu des progrès remarquables grâce à des modèles comme DALL-E. Ils utilisent des réseaux antagonistes génératifs (GAN) et se composent de deux réseaux neuronaux en compétition : un générateur et un discriminateur. Le générateur crée des données synthétiques, tandis que le discriminateur tente de distinguer les données réelles des fausses. Par exemple, Adobe permet de modifier des photos en effaçant des personnages plus efficacement le KGB à l’époque de l’URSS - L'apprentissage par renforcement a également connu des avancées significatives. DeepMind a récemment développé un agent capable de battre des joueurs professionnels aux jeux vidéo stratégiques les plus complexes. On peut aussi citer Alphafold pour modéliser et prédire la structure de protéines. Ces modèles pourraientt révolutionner des domaines allant de la robotique à la planification des opérations logistiques en optimisant les processus de prise de décision. - Les progrès en matière d'IA symbolique et de raisonnement automatisé pourraient également avoir un impact profond. Des systèmes de DeepMind combinent l'apprentissage machine et le raisonnement symbolique et permet des capacités d'explication accrues par rapport aux modèles purement statistiques. Quelques applications potentielles : Résolution de problèmes logiques, planification et prise de décision, et vérification formelle de logiciels … - Les Réseaux de Neurones à Graphes sont conçus pour traiter les données structurées sous forme de graphes, où les nœuds représentent des objets et les arêtes représentent les relations entre eux. Ils peuvent être utile pour l’analyse de réseaux sociaux, la prédiction de la structure moléculaire, et la recommandation de produits - Les réseaux de neurones convolutifs peuvent analyser les images et les vidéos pour faire de la reconnaissance faciale, de la conduite autonome, de la surveillance et du diagnostic médical à partir d'images radiologiques #IA #Innovation #Innovation #Technologie #GAN #GraphNeuralNetworks #DeepLearning #AlphaFold #DeepMind

Savez-vous que les réseaux de neurones s’appliquent très bien au traitement du signal ? Un exemple de résultats pour la corrélation d’images numériques. ­ L’IA fait beaucoup parler d’elle, et ce n’est pas fini. Le machine learning, et particulièrement le deep learning, s’avèrent très efficaces pour des diverses applications de traitement du signal et des images. Ci dessous, une excellente concordance est observée entre les résultats du réseau de neurones optimisé et de la référence. À droite, la méthode standard est beaucoup moins performante, avec des effets de bords et des troncations. Si vous êtes intéressés, i4 consulting vous propose des formations sur mesure et du freelance en machine learning. N’hésitez pas à visiter https://i4consulting.xyz et à nous contacter : contact@i4consulting.xyz. #machinelearning #deeplearning #ai #signalprocessing

Vous êtes-vous déjà demandé à quoi rêvent nos IA ? 🤖💤 Plongeons ensemble dans l'univers fascinant des intelligences artificielles ! Un grand merci à Thomas FEL (Harvard University) et Timothée Darcet (Meta) pour leur conférence captivante qui nous a embarqués au coeur des IA ! 📖 Découvrez l'histoire des réseaux de neurones. 🤖 Plongez dans le self-supervised learning. 🔍 Explorez le patch matching avec un focus sur DinoV2 de Meta. 🕵️♂️ Comprenez le concept de la boîte noire. ✔️ Maîtrisez les faux positifs. #IntelligenceArtificielle #Tech #Explicabilité

🆁é🅵🅻🅴🆇🅸🅾🅽 🆂🆄🆁 🅻🅴 🅳🅴🅴🅿 🅻🅴🅰🆁🅽🅸🅽🅶 🅴🆃 🅻🅴 🅲🅴🆁🆅🅴🅰🆄 🅷🆄🅼🅰🅸🅽 Bien que la conception des réseaux de neurones ait été fortement inspirée du cerveau humain, il est important de noter que le deep learning ne fonctionne pas comme le cerveau humain, bien que l'on ait tendance à le croire. Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles mathématiques qui, bien qu'efficaces pour certaines tâches, ne reproduisent pas la complexité et la flexibilité du cerveau humain. Cette distinction est cruciale pour comprendre les limites et les potentiels de l'intelligence artificielle. #DeepLearning #IA #NeuralNetworks #Technologie #Innovation #CerveauHumain

Plongez dans l'univers passionnant de l'intelligence artificielle avec l'association des jeunes pour le développement numérique et l'innovation.

Mardi soir #Pulsover était présent à la conférence "Powered by AI" dans les locaux d' #ENGIE à la Défense.  Un moment d'échange au sujet de la complémentarité entre l'expertise humaine et les capacités de l'IA. 🤖 Voici un partage de quelques-uns des points abordés : ▶ Le GenAI s'inscrit comme la prochaine étape majeure de l'évolution de processus et de produits qui utilisent déjà de l'IA depuis de nombreuses années (Machine Learning, Réseaux de neurones, Deep Learning...) ▶ L'importance de maîtriser le processus impacté par le projet, en le déconstruisant en petites étapes et sous taches réalisées en tant qu'humain avant de l'aborder avec la puissance du GenAI. ▶ Apporter de la valeur à des problèmes métiers par des solutions dont l'approche est de faire collaborer des Agents IA avec des humains experts du domaine métier concerné. Les Agents sont au service de l'expert qui reste décisionnaire dans le processus cible. Par exemple avec des Digital Twin pour lesquels des Agents IA évaluent les différents scénarios proposés par du GenAI, en fonction des données collectées et des paramètres renseignés, pour ensuite aider à des prises de décision par un humain. ▶ La qualité des données reste importante, mais elle ne doit pas être considérée comme étant un facteur bloquant aux avancées des projets. Il faut composer avec des non qualités. ▶ Inciter à construire une IA centrée sur l'humain, en injectant des Valeurs dans les algorithmes. L'objectif est d'obtenir un système éthique en faisant compenser par l'humain ce que la machine ne peut pas fournir dans le domaine de l'éthique. ▶ GenAI est un outil différenciant également dans les processus créatifs, en permettant de se remettre en question par une pensée critique qui nous challenge en nous apportant de nouveaux prismes d'analyse. Enfin, nous nous devons d'accélérer collectivement dans cette voie pour tenter de nous construire une souveraineté dans le domaine de l'IA 🔵⚪🔴 😉

Réseaux de neurones artificiels : qu'est-ce que c'est et pourquoi s'y intéresser ? 🧠🤖💡 Vous avez sans doute entendu parler de l'intelligence artificielle, ce domaine qui vise à créer des machines capables de réaliser des tâches normalement réservées aux humains, comme la reconnaissance d'images, la compréhension du langage naturel, la génération de texte, etc. Mais comment ces machines fonctionnent-elles ? Quelle est la magie qui se cache derrière ces prouesses technologiques ? La réponse est : les réseaux de neurones artificiels ! 🔥 Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles inspirés du fonctionnement du cerveau humain, qui se composent d'un ensemble de nœuds appelés neurones, reliés entre eux par des connexions pondérées. Chaque neurone reçoit des signaux en entrée, effectue un calcul simple, et renvoie un signal en sortie, qui peut être transmis à d'autres neurones. En ajustant les poids des connexions, le réseau peut apprendre à réaliser des tâches complexes à partir de données. Par exemple, il peut apprendre à reconnaître des visages, des objets, des mots, des sons, etc. 💯 Il existe différents types de réseaux de neurones artificiels, selon la structure et le mode d'apprentissage. Parmi les plus connus, on trouve : - Les réseaux de neurones convolutifs (CNN), qui sont particulièrement adaptés pour traiter des données visuelles, comme des images ou des vidéos. Ils utilisent des couches de filtres qui extraient des caractéristiques locales des données, comme les contours, les formes, les couleurs, etc. Ils sont utilisés pour la reconnaissance d'images, la détection d'objets, la segmentation sémantique, la synthèse d'images, etc. 📸 - Les réseaux de neurones récurrents (RNN), qui sont capables de traiter des données séquentielles, comme du texte ou du son. Ils utilisent des boucles de rétroaction qui leur permettent de mémoriser l'information passée et de la combiner avec l'information présente. Ils sont utilisés pour la compréhension du langage naturel, la traduction automatique, la génération de texte, la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, etc. 🎙️ - L'apprentissage profond (Deep Learning), qui est une branche de l'intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches cachées, qui augmentent la capacité du modèle> à apprendre des représentations abstraites et complexes des données. Il s'agit d'une technique très puissante, qui a permis de réaliser des percées majeures dans de nombreux domaines, comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, le jeu vidéo, etc. 🚀 Les réseaux de neurones artificiels sont donc des outils fascinants, qui nous permettent d'explorer les limites de l'intelligence artificielle et de créer des applications innovantes et utiles pour la société. Et n'hésitez pas à me contacter si vous avez des questions ou des commentaires ! 😊 #reseauneuronal #intelligenceartificielle #deeplearning #machinelearning #ai