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L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des sujets d'actualité à toutes les conférences sur les technologies auxquelles je participe, et la récente conférence DLD NYC n'a pas fait exception.
Ramin Assadollahi, du groupe ExB, une société allemande spécialisée dans l'informatique cognitive dans le secteur de la santé, s'est penché sur diverses façons dont les nouvelles techniques informatiques peuvent nous aider à apprendre «à soigner avec un logiciel». Abordant nombre des termes utilisés de nos jours, il a déclaré que l'intelligence artificielle ne devait pas nécessairement être un ordinateur cognitif, ni un apprentissage automatique, et que le big data constituait un problème à part entière.
Assadollahi s'est concentré sur les moyens par lesquels l'IA pourrait améliorer le domaine de la médecine. Il a noté qu'un pathologiste examinant des données sur les tissus voyait généralement 200 000 échantillons au cours de sa vie professionnelle, mais avec un apprentissage en profondeur et des cartes graphiques modernes, un système informatique pouvait en traiter beaucoup en deux semaines. Il a dit qu'avec 100 échantillons, un système peut être aussi bon qu'un humain. De même, a-t-il dit, un système informatique peut ingérer 28 000 articles techniques par jour, tandis qu'un humain ne peut en lire qu'environ 4 000 au cours de sa vie professionnelle.
Il a déclaré qu'une intelligence artificielle capable de comprendre des cellules individuelles au niveau moléculaire pourrait aider à concevoir de meilleurs médicaments, ainsi que des logiciels permettant de déterminer lesquels de ces médicaments pourraient sauver la vie, dans la mesure où des interactions médicamenteuses indésirables tuent 100 000 personnes par an. Son entreprise s’occupe de tout le continuum de la santé - médecins, chercheurs, pharmaciens et patients - en se concentrant sur "la dissolution des silos". Dans l'ensemble, il a déclaré que Amnesty International ne tuerait pas d'emplois, car le nombre de personnes impliquées dans la prestation de soins est en augmentation. Il ne remplacera pas le médecin, a-t-il dit, mais permettra au médecin de passer plus de temps avec les patients.
David Kenny, qui dirige maintenant le groupe Watson pour IBM, a parlé du Big Data et du potentiel d'apprentissage approfondi dans diverses applications. Kenny était PDG de The Weather Company avant l'acquisition de cette société par IBM. c'est le plus grand fournisseur de données météorologiques au monde. Il a ajouté que TWC avait mis au point une application conçue pour cartographier l'atmosphère de la même manière que Google tentait de cartographier la Terre en combinant la technologie IoT (Internet of Things), les informations météorologiques et l'informatique en nuage pour collecter des informations météorologiques dans 2, 2 milliards d'emplacements.
Chez Watson, a-t-il déclaré, il s'intéresse aux trois grands domaines des algorithmes et des logiciels: les interactions humaines, telles que la vue, la vision et la parole; apprentissage en profondeur et apprentissage automatique pour soutenir de telles interactions; et le raisonnement. Il a déclaré que Watson impliquait des milliers de personnes dans IBM, des laboratoires de recherche aux ventes et services.
Selon Kenny, à certains égards, Watson est différent des autres entreprises perturbatrices, car il nécessite beaucoup de connaissances et les entreprises établies qui possèdent ces connaissances peuvent se développer plus rapidement que les startups. Il a déclaré que la traduction et l'interaction humaine s'amélioraient mais qu'il restait encore du chemin à parcourir et que les utilisateurs de Watson utilisaient principalement pour créer des "robots" de conversation.
Il a dit que la compréhension des conversations était difficile à cause des tonalités, des accents et des nuances différentes que les gens utilisent pour communiquer. "Tous les mois, les choses s'améliorent", a-t-il déclaré. Le logiciel utilisé pour comprendre la parole présentait désormais un taux d'erreur de 6, 9%, en baisse par rapport à 10% trois mois plus tôt. En comparaison, a-t-il déclaré, le taux d'erreur humaine est de 4%. Il s'est dit optimiste sur le fait que le logiciel peut approcher le taux d'erreur humaine d'ici un an.
Kenny affirme qu'IBM a une approche différente de celle de ses concurrents. D'autres sociétés travaillent souvent sur une intelligence artificielle centralisée, mais IBM collabore avec un certain nombre de clients qui souhaitent créer leurs propres versions privées de Watson, en utilisant leur propre propriété intellectuelle ou leurs "graphiques de connaissances". Il a noté que 80% des données dans le monde ne sont pas transmises sur Internet, telles que les rayons X, les dossiers médicaux et les comptes bancaires.
