Une introduction à l’intelligence artificielle · Aide à la décision : banques, assurances,...

Une introduction à l’intelligence artificielle

Jean-Paul HatonInstitut Universitaire de France

LORIA/INRIA- Université de Lorraine

Séminaire Espé DANE

13 janvier 2016

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Plan de l’exposé

2Jean-Paul Haton Espé DANE 13 janvier 2016

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…the conjecture that every aspect of learning or any otherfeature of intelligence can in principle be so preciselydescribed that a machine can be made to simulate it.

Jean-Paul Haton Espé DANE 13 janvier 2016

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Question to John Mac Carthy. : What is artificial intelligence?

“It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent

computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human

intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable”

Définition de l’intelligence artificielle


L'Intelligence Artificielle (IA)

Une branche de l‘informatique. Une science : des concepts, des théories,

des chercheurs.

Une technique : des outils, des produits et

des réalisations, des ingénieurs.

Un domaine pluridisciplinaire.


Jeux : dames, échecs. Diagnostic : médical, spatial, industriel. Contrôle flou : véhicules, caméras, etc. Aide à la décision : banques, assurances, conduite de

procédés, médecine, domaine militaire. Reconnaissance de la parole : dictée vocale, télématique. Traitement de la langue écrite : compréhension, traduction. Lecture optique. Interprétation de signaux : surveillance, conduite. Traitement d’images et vision : inspection, imagerie

médicale. Robotique

Réalisations


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La machine qui joueA moi

A mon adversaire

A mon adversaire

A moiA moiA moiA moi

A mon adversaire

A mon adversaire

A mon adversaire

A mon adversaire

A mon adversaire

A mon adversaire

Youpee, je gagne !

Aïe, je perds !Mes chances sont

fortes... Je prends un risque mais je suis ma

stratégieJean-Paul Haton Espé DANE 13 janvier 2016

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Kasparov vs Deep Blue : 1997


Défi : le jeu de Go…

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Loi de Moore


.


I propose to consider the question, « Can machines think? »

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Le test de Turing


Modelling the brain

McCulloch - Pitts -Rosenblatt…

IA connexionniste

Making a mind

McCarthy - Minsky -Newell…

IA symbolique

90'sConvergence

(Modèles hybrides)

Les approches de l’intelligence artificielle

Modèles statistiques

« Systèmes à bases de connaissances »

« Réseaux neuronaux »

Jean-Paul Haton Espé DANE 13 janvier 2016 12

Les grands modèles

• Connaissances symboliques

• Réseaux neuronaux

• Modèles statistiques


Représentation des connaissances :

Règles / Objets / Ontologies / … (cf. Cyc)

… et raisonnements associés

Moteurs de recherche, Web sémantique

Systèmes de questions - réponses :

True Knowledge, Watson, TextRunner, Quaero


Intelligence et connaissances


Watson

Représentation des connaissances :

Règles / Objets / Ontologies / … (cf. Cyc)

… et raisonnements associés

Moteurs de recherche, Web sémantique

Systèmes de questions - réponses :

True Knowledge, Watson, TextRunner, Quaero

Défi : « Watson » dans sa poche


Intelligence et connaissances

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Capitaliser, diffuser, exploiter

les connaissances

Fouille de données (« Big Data ») Conduite de procédés et mémoires d’entrepriseWeb sémantique Réseaux sociaux : Facebook, FOAF et al. La voie statistiqueMédecine et santé Education : MOOC


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les connaissances



Analysedes données

Interprétationde l’état courant

Elaborationd’un diagnostic

Choix des actions

Aide à la conduite de procédés

Exemple : SACHEM (Sollac)


SACHEM : aide à la conduite d’un haut-fourneau


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les connaissances



22


les connaissances




Recherche en largeur dans des graphes

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les connaissances



Reconnaissance de la parole Principe : modéliser les unités verbales (mots, phonèmes)

essentiellement à l’aide de modèles statistiques

Apprentissage : à partir d’énormes quantités de parole

Évolution scientifique et technologique :de l’ordinateur (1974) ... ... au téléphone portable (2004)!

Défi : traduction parole-parole… 25


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les connaissances

Fouille de données (« Big Data ») Conduite de procédés et mémoires d’entrepriseWeb sémantique Réseaux sociaux : Facebook, FOAF et al. La voie statistique… et neuronale!Médecine et santé Education : MOOC


Le neurone biologique...


... et le neurone formel (Mc Culloch et Pitts, 1943)


• Apprentissage supervisé: le perceptron multi-couches

- à partir d ’exemples- correction du modèle par rétropropagation de l’erreur (ou autres lois : cf. Hebb)

Les modèles neuromimétiques

• Exemple de perceptron : sidérurgie


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Applications des réseaux neuromimétiques

Conduite de procédés industriels

Exemple : réglage du laminoir SKINPASS de SOLLAC


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Contrôle du Skin-Pass par perceptron


• Apprentissage supervisé: le perceptron multi-couches

- à partir d ’exemples- correction du modèle par rétropropagation de l’erreur (ou autres lois : cf. Hebb)

Les modèles neuromimétiques

• Extension récente : apprentissage profond semi-supervisé (Hinton, Le Cun) … et Big Data !


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Aide au diagnostic

Action thérapeutique guidée

Chirurgie guidée

Télémédecine

Assistance à la vie autonome

Santé « numérique »


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Aide au diagnostic


Chirurgie guidée

Télémédecine




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Aide à la radiothérapie : le système CAV-CAV




Télésurveillance (Diatélic)

Diatélic : suivi d’un patient

patient médecin

système expert

• alertes• suivi des malades• envoi de messages

• fiches journalières• réception de messages

base de données

RTC RTC/Internet



Robot PR2 du LAAS


Télésurveillance (Diatélic)

Sols « intelligents » et connectés : détection de chutes,

déclenchement d’alarmes

Robots assistants

Très utiles… mais :- respect de la dignité,- droit à la tranquillité,- protection de la vie privée et

de l’anonymat

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Aide au diagnostic


Chirurgie guidée



Défi : réaliser tout cela !…Jean-Paul Haton Espé DANE 13 janvier 2016

Robotique Les robots industriels


Billancourt 1962R4

Palencia (Castille) 2011Mégane


Robotique Robots industriels

Robots collaborateurs : - Cobot : industrie (cf. Airbus), chirurgie

- Robot commandé par la pensée

Robots mobiles : - Planification d’actions

- Prise de décision

Robotique mobile

Gaston

Apprentissage de comportements

Fusion de données de capteurs

Planification (trajectoires, missions)

Applications :o Jeux, compagnonso Intervention, sauvetage o Industrieo Tourisme (Cycab)o Médecineo Humanoïdeso Assistance à la conduite

Défi : exploration de planètes …42


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Robots humanoïdes

Asimo de HondaNao de Aldebaran


Kirobo

Romeo de AldebaranPepper de Aldebaran

Défi : Une équipe de robots championne du monde de football en 2050…


Véhicules autonomes : « Google car »


Trois composantes

-Cartes Google : base de données d’informations sur la route




- Capteurs : caméra vidéo, capteurs de distance (4 radars, lidar), estimateurs de position (sur la roue G),GPS très précis (20 cm)

Trois composantes


Google car



- Capteurs : caméra vidéo, capteurs de distance (radar, lidar), estimateurs de position (sur les roues),GPS très précis

- Intelligence artificielle : prises de décision

Trois composantes


Intelligence artificielle

But de l’agent conducteur : amener le passager à sa destination de façon sûre et « légale »

Décisions prises :- niveau d’accélération- instant de ralentissement et d’arrêt- instant de virage


IA et éthique

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- Questions déjà abordées pour l’infoéthique : http://www.cnrs.fr/fr/organisme/ethique/comets/docs/rapportComets091112.pdf

- Aspects spécifiques nouveaux :- nuisance des systèmes d’IA (cf. lois d’Asimov pour les robots)- statut moral des machines- propriétés requises du fait du rôle social potentiel de systèmes d’IA :

prédictabilité, transparence à l’inspection- systèmes à intelligence surhumaine :

implique des comportements « suréthiques »…

Défi : une éthique de l’IAJean-Paul Haton Espé DANE 13 janvier 2016

L’IA a permis d’étendre le champ de l’informatique

Mise au service de l’homme de la puissance de l’ordinateur d’une façon intelligente pour :• résoudre des problèmes longs ou compliqués• faciliter la communication et faire partager un savoir • aider l’être humain « intelligemment »!

L’IA est entrée dans la vie économique ...

... mais la recherche continue : connaissance, apprentissage, Internet des objets, etc.

Aspects éthiques, emploi

Conclusion



Merci pour votre attention!


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