Vidéo: Intelligence artificielle par apprentissage automatique (Francis Bach) (Novembre 2024)
Lors de la récente conférence DLD, certaines des sessions les plus intéressantes ont été consacrées à l’intelligence artificielle ou à «l’Internet industriel». Les anciens combattants Amazon et Watson ont expliqué comment l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique allaient changer de nombreux secteurs, et les responsables de certaines des plus grandes entreprises de fabrication ont expliqué comment les mégadonnées, les capteurs et la personnalisation modifieraient la façon dont les produits sont fabriqués.
L'apprentissage automatique et son impact sur d'autres industries
Werner Vogels, CTO d'Amazon.com, a parlé de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Manoj Saxena, président de Cognitive Scale et ancien directeur général du groupe IBM Watson; et Chris Boos, PDG d’Arago, une société allemande spécialisée dans l’utilisation de l’IA pour l’automatisation. Sous la présidence de Matthew Egol, partenaire de l'équipe stratégie et conseil de PWC, le panel a expliqué comment l'apprentissage des données et de la machine modifie de nombreux secteurs.
La plupart des panélistes ont convenu que les soins de santé sont le prochain grand domaine dans lequel l’intelligence croissante des machines influerait réellement. Boos a déclaré que les données existaient, de même que suffisamment d'intelligence artificielle pour effectuer des diagnostics, mais il nous manque une idée de la manière dont nous résolvons le problème. Il a noté que dans la médecine spécialisée actuelle, il peut y avoir un seul expert sur chaque partie de votre corps, mais qu'en théorie une machine est venue combiner des informations provenant de multiples spécialités.
Par exemple, Saxena a expliqué comment, dans un grand hôpital public de Dallas, de nouvelles techniques permettent désormais à 70 personnes de prendre en charge jusqu'à 70 000 enfants souffrant d'asthme. En combinant des données sur le lieu de résidence des patients avec des données environnementales de services tels que weather.com et pollen.com, un système cognitif peut détecter les corrélations entre la concentration dans l’air ambiant et l’asthme, puis envoyer des informations ou des inhalateurs directement aux enfants dans les zones où il y a de fortes chances que les crises d'asthme se multiplient.
Vogels a évoqué d'autres exemples de soins de santé, soulignant qu'il était important de pouvoir prévenir plutôt que de réagir aux maladies. et Saxena ont convenu que l’accent était mis trop sur la technologie, mais pas assez sur les résultats.
Boos a expliqué comment la technologie pourrait également être utilisée pour des applications telles que l'automatisation des opérations informatiques. Une chose qu'il a dit qu'il était important de garder à l'esprit, c'est que "l'apprentissage par la machine n'est que de l'expérimentation" et que nous aurons toujours besoin de professeurs pour les machines.
Parmi les autres applications évoquées par Vogels, citons l'analyse vidéo pour suivre les clients parcourant les allées afin d'améliorer la conception du magasin, ainsi que l'utilisation de capteurs sur des équipements industriels tels que des turbines à gaz, des voitures pour maintenance préventive et des hôpitaux pour réduire le temps d'attente pour les ascenseurs.
Vogels a indiqué que les entreprises les plus importantes et les plus perturbatrices reposent toutes sur des données, tandis que Saxena a expliqué que le problème ne réside pas uniquement dans l'augmentation du volume de données, mais surtout dans le type de données qui change également, avec les tweets et autres données non structurées. devient de plus en plus important. Mais il a dit que les ordinateurs ne comprennent pas bien les données non structurées.
Vogels a déclaré qu'en général, "nous avons regardé en arrière avec les données", en nous concentrant sur les rapports, mais ce qui est important maintenant, ce sont les systèmes prédictifs et prospectifs. Il a présenté le service d'apprentissage automatique d'Amazon comme une technologie permettant à quiconque de créer un moteur prédictif.
Saxena a accepté, affirmant que le reportage serait très différent dans 10 ans. Il a comparé les systèmes de reportage actuels au football américain, dans lequel les équipes arrêtent entre deux matches puis décident quoi faire, et a déclaré qu'à l'avenir, les reportages ressembleraient davantage à des actions ininterrompues de la Formule 1. Il a dit que nous passions de systèmes d'enregistrement à des systèmes d'engagement pour des systèmes de vision. Mais il a dit que nous ne devrions pas considérer l'intelligence artificielle comme une "intelligence artificielle" mais plutôt comme une "intelligence augmentée".
"Pensez Jarvis, pas HAL, " dit-il.
Internet industriel et son évolution dans la fabrication
Une autre section a réuni de grandes entreprises manufacturières et a principalement traité de "l'Internet industriel" et de la façon dont il va changer les choses.
Horst Kayser, directeur de la stratégie du géant industriel Siemens, a expliqué comment la "numérisation" modifiait l'approche de l'entreprise dans de nombreux domaines, en passant notamment de la recherche et développement interne à l'innovation plus ouverte. Il a évoqué les défis liés à la gestion intelligente de parties d'un système énergétique varié, telles que la surveillance et la maintenance à distance d'un système de 7 000 éoliennes, qui inclut désormais l'utilisation d'algorithmes d'autoapprentissage pour amener les pales dans la position optimale, ce qui pourrait entraîner, selon lui, dans quelques points de pourcentage d'efficacité supplémentaire (ce qui ne semble pas beaucoup, mais peut vraiment ajouter). Les autres applications abordées vont du prototypage virtuel à une installation entièrement automatisée.
Richard Ploss, PDG d’Infineon, a décrit un avenir dans lequel des robots collaboraient avec des êtres humains, affirmant que nous avions besoin de robots qui ne sont pas dangereux, mais qui assureront une connexion entre l’Internet industriel et la vie. À titre d'exemple, il a montré une vidéo de «fourmis bioniques» qui travaillaient en collaboration pour déplacer des objets.
Infineon avait pour objectif de combiner la productivité de la fabrication en série avec l’individualité de la production sur mesure. M. Ploss a déclaré qu'Internet industriel pousserait la personnalisation à un niveau supérieur, facilitant ainsi la conception de vos propres chaussures qui seront fabriquées à la demande et livrées dans les 24 heures. Dans un tel système, le client ferait la conception finale, mais le système disposerait des données pour que cela fonctionne.
Michael Mendenhall, directeur marketing de Flextronics, fabricant de solutions sur mesure pour diverses entreprises, a déclaré que la nouvelle tendance consiste à considérer le "produit comme une plate-forme". Par conséquent, au lieu de créer uniquement du matériel, vous voulez créer des applications et des services. environ. Dans ce cadre, il croit fermement à "l'innovation ouverte" avec des personnes travaillant dans les industries adjacentes pour faire avancer les choses.
Parmi les produits intéressants dont il a parlé, il y avait un "tatouage" capable de mesurer la biométrie et pouvant être intégré à une ceinture de sécurité pour vous avertir en cas de sommeil et une petite bande permettant de mesurer la glycémie, ce qui, selon lui, permet de réduire la coût des soins de santé chroniques pour le diabète et d’autres maladies de 20%.
