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Intelligence Artificielle
Impact sur les entreprises et le business
L'Intelligence Artificielle ou IA est au coeur de nombreux débats et est le fer de lance de beaucoup d’entreprises. Il ne se passe plus une journée sans qu'une communication ne soit faite sur une nouvelle intelligence artificielle capable d'en faire plus que la précédente. La guerre industrielle est lancée et on peut facilement imaginer qu'elle ne se terminera que par une [...]
[lire le résumé du livre]
Auteur : Jean-Michel RODRIGUEZ
Editeur : Eni
Collection : Datapro
Date parution : 12/2022 2e éditionCB Google/Apple Pay, Chèque, Virement
Quel est le sujet du livre "Intelligence Artificielle"
L'Intelligence Artificielle ou IA est au coeur de nombreux débats et est le fer de lance de beaucoup d’entreprises. Il ne se passe plus une journée sans qu'une communication ne soit faite sur une nouvelle intelligence artificielle capable d'en faire plus que la précédente. La guerre industrielle est lancée et on peut facilement imaginer qu'elle ne se terminera que par une entité artificielle égale ou supérieure à l'humain. C'est dans ce nouveau monde qui se prépare qu'apparaît la branche cognitive de l'intelligence artificielle qui s'appuie sur des domaines et outils tels que l'apprentissage et l'auto-apprentissage, les réseaux de neurones, la langue naturelle, les arbres de décision dont les objectifs sont de déduire des faits marquants, repérer des motifs, prédire des tendances, imaginer de nouveaux services à mettre en place et ainsi aider l'humain à décider. Mais cela ne se fait pas sans inquiétudes, tout d'abord les biais qui peuvent fausser les interprétations et donc les décisions et ensuite l'impact que l'intelligence artificielle va avoir sur nos activités, nos rôles et nos métiers.
J'ai voulu ce livre accessible au plus grand nombre : même s'il aborde parfois des points techniques assez pointus, chacun pourra y trouver les informations au niveau qu'il le désire ainsi que des sources d'information qui lui permettront, si nécessaire, d'aller plus loin. Cette deuxième édition, en plus des mises à jour diverses, contient deux nouveaux chapitres dont l'importance est apparue ces dernières années, les biais et l'impact de l'intelligence artificielle sur les métiers. Bien que la structure de ce livre suive une progression, les chapitres peuvent être abordés séparément. Je décris tout d'abord les aspects et les domaines de l'intelligence artificielle, j'aborde ensuite les différents types de données et leur utilisation, puis je détaille le processus cognitif. Un chapitre est consacré à la transformation digitale des entreprises et je fournis des exemples concrets de cette digitalisation. Le chapitre suivant recense les différents types de biais et montre comment ceux-ci peuvent fausser l'interprétation et les décisions prises par les intelligences artificielles. Au vu de l'inquiétude et des questions qui émergent, il m'est apparu important de consacrer un chapitre à l'impact de l'intelligence artificielle sur les métiers.
Enfin, pour terminer ce livre, je fais le tour des futurs probables de l'intelligence artificielle, leurs avantages et leurs risques, tels qu'ils sont décrits par certains de nos scientifiques, chercheurs et entrepreneurs.
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Jean-Michel Rodriguez possède un Doctorat en Intelligence Artificielle obtenu à l'Université des Sciences et Techniques du Languedoc. Ses travaux de recherche sont axés sur l'évolution de l'Intelligence Artificielle, le traitement de la donnée et sur la gestion et le partage de la connaissance. Il donne, partout dans le monde, de nombreuses conférences sur le sujet. Il travaille actuellement chez IBM où il dirige une équipe internationale de développement ; l'innovation est au centre de ses activités et ayant déposé de nombreux brevets, il est devenu Master Inventor chez IBM. Il enseigne également à l'Université et au CNAM de Montpellier dans des domaines aussi variés que les architectures de systèmes, les systèmes d'exploitation, le commerce électronique et les systèmes et applications distribués.
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Sommaire et contenu du livre "Intelligence Artificielle - Impact sur les entreprises et le business"
Introduction
- 1. Introduction
- 2. Pourquoi ce livre, pour qui ?
- 3. Qu’est-ce que l’intelligence ?
- 4. Des formes variées d’intelligence
- 5. Utiliser son intelligence pour décider
- 6. L’intelligence d’une machine
- 7. Mesurer l’intelligence d’une machine
- 8. La prise de décision
- 9. Qu’appelle-t-on intelligence artificielle ?
- 10. Trois formes d’intelligence artificielle
- 11. Un peu d’histoire
Les domaines de l'Intelligence Artificielle
- 1. Introduction
- 2. Le test de Turing
- 2.1 Description
- 2.1.1 Des machines ont tenté de passer le test
- 2.1 Description
- 2.2 Les champs possibles d’applications et solutions
- 2.2.1 Mieux choisir
- 2.2.2 Résoudre des problèmes
- 2.2.3 Créer de l’information
- 2.2.4 Tenir compagnie
- 2.3 Les variantes et les alternatives au test de Turing
- 3.1 Description
- 3.2 Les champs possibles d’applications et solutions
- 4.1 Description
- 4.1.1 Des robots de différents types
- 4.1.2 Le robot
- 5.1 Description
- 5.1.1 La gestion de la connaissance
- 5.1.2 Le raisonnement
- 6.1 Description
- 6.2 Les champs possibles d’applications et solutions
- 7.1 Description
- 7.1.1 La recherche sur le traitement automatique du langage naturel
- 8.1 Description
- 8.1.1 La classification
- 8.1.2 La régression
- 8.1.3 Le clustering
- 8.1.4 Apprentissage par renforcement
- 8.2.1 Apprentissage supervisé
- 8.2.2 Apprentissage non supervisé
- 8.2.3 Apprentissage par renforcement
- 9.1 Description
- 9.2 Les outils et techniques du raisonnement automatisé
- 9.3 Les champs possibles d’applications et solutions
- 10.1 Description
- 10.1.1 L'IA peut-elle prendre des décisions plus intelligentes que celles des humains ?
Les données
- 1. Introduction
- 2. Données structurées, non structurées, semi-structurées
- 2.1 Les données structurées
- 2.2 Les données non structurées
- 2.3 Les données semi-structurées
- 2.3.1 Caractéristiques des données semi-structurées
- 2.4 Les données synthétiques
- 2.4.1 Types de données synthétiques
- 2.4.2 Les avantages des données synthétiques
- 2.4.3 Applications possibles
- 3.1 Data@Edge
- 3.2 Les données distribuées, liées sémantiquement
- 3.3 Les données classiques
- 3.4 La transmission des données
- 3.5 La gravité (ou gravitation) des données
- 3.5.1 Le calcul de l’indice de gravité
- 4.1 L’architecture de Business Intelligence
- 4.2 Le Big Data
- 4.3 La Landing Zone
- 4.3.1 Les sources
- 4.3.2 L’infrastructure de la Landing Zone
- 4.5.1 La découverte de motifs
- 4.5.2 Le filtrage par motif (Pattern Matching)
- 4.6.1 Les applications
- 6.1 Risques liés à l’utilisation illicite des données
- 6.1.1 Utilisation illicite des données de l’entreprise
- 6.1.2 Utilisation illicite des données personnelles
Le Cognitive Business
- 1. Introduction
- 2. Le processus cognitif
- 2.1 L’observation
- 2.2 L’interprétation
- 2.3 L’évaluation
- 2.4 La décision
- 2.5 Le cas d’école : L’entreprise « Douches & Co »
- 2.5.1 « Douches & Co » - L’observation
- 2.5.2 « Douches & Co » - L’interprétation
- 2.5.3 « Douches & Co » - L’évaluation
- 2.5.4 « Douche & Co » - La décision
- 3.1 Les domaines du cognitif
- 3.2 Les outils cognitifs
- 4.1 Les processeurs, les ordinateurs, les infrastructures
- 4.1.1 Les processeurs pour l’intelligence artificielle
- 4.1.2 Les ordinateurs
- 4.2.1 L’ordinateur neuronal
- 4.2.2 L’ordinateur quantique
- 4.2.3 Le traitement approximatif
- 4.4.1 Le concept de Computing@Edge
- 4.4.2 Les algorithmes ou heuristiques accédant aux réseaux sémantiques
- 4.4.3 L’informatique traditionnelle
- 4.4.4 L’informatique hybride
- 5.1 L’informatique cognitive et le monde des affaires
- 5.1.1 Les entreprises et les technologies cognitives
- 5.1.2 Les technologies de l'informatique cognitive
- 5.1.3 L’utilisation des outils cognitifs
- 5.2.1 Étape 1 : connaître ce que font les acteurs dans le domaine
- 5.2.2 Étape 2 : les problèmatiques et problèmes auxquels l’entreprise est confrontée
- 5.2.3 Étape 3 : les solutions envisageables
- 5.2.4 Étape 4 : le choix d’une solution
- 5.3.1 Qu’est-ce qu’un cas d’usage ?
- 5.3.2 Formaliser un cas d’usage
- 5.3.3 Quelques exemples de cas d’usage
- 6.1 Les principes à suivre
- 6.2 L’intelligence artificielle, l’informatique cognitive et le juridique
- 6.2.1 En France
- 6.2.2 En Europe
La transformation digitale
- 1. Introduction
- 2. L’objectif de la transformation digitale
- 2.1 L’historique
- 2.2 L’objectif pour les entreprises
- 2.3 Les challenges, enjeux et défis de la transformation digitale
- 2.4 Les freins à la transformation digitale
- 2.4.1 La complexité du sujet
- 2.4.2 Le manque de compétences en interne
- 2.4.3 Le manque de moyens financiers
- 2.4.4 Les résistances au changement en interne
- 2.5 Les bénéfices attendus
- 2.5.1 Efficacité opérationnelle et productivité accrues
- 2.5.2 Meilleure gestion des ressources et de la collaboration en interne
- 2.5.3 Plus de résilience
- 2.5.4 Plus grande agilité
- 2.5.5 Amélioration de la relation client
- 2.5.6 Visibilité de l’entreprise
- 2.5.7 Délai de mise sur le marché plus rapide
- 2.5.8 Encourager l’innovation
- 2.5.9 Accroissement des revenus
- 2.5.10 Réactivité et pertinence accrues
- 2.6 La transformation digitale et le Covid-19
- 3.1 Les étapes de la stratégie de transformation digitale
- 3.1.1 Étape 1 : la vision digitale
- 3.1.2 Étape 2 : la formation
- 3.1.3 Étape 3 : la restructuration
- 3.1.4 Étape 4 : le travail collaboratif
- 3.1.5 Étape 5 : le focus sur le client
- 3.1.6 Étape 6 : l’analyse de données
- 3.1.7 Étape 7 : l’émergence des besoins
- 4.1 Introduction
- 4.2 L’ubérisation
- 4.3 L’architecture d’un service « ubérisé »
- 4.4 Les domaines économiques ubérisés
- 4.5 Les entreprises marquantes
- 5.1 L'entreprise
- 5.2 La formation et les compétences
- 5.3 L'emploi
- 5.4 La mobilité et la flexibilité
- 5.5 Les technologies et l'innovation
- 5.6 L'automatisation
- 5.7 Le Droit
Le biais dans l’intelligence artificielle
- 1. Introduction
- 2. Qu’appelle-t-on biais ?
- 2.1 Le biais cognitif
- 2.2 Le biais algorithmique
- 3. Le biais et l’intelligence artificielle
- 3.1 Le code est-il biaisé ?
- 3.1.1 Les algorithmes
- 3.1.2 Le programme
- 3.1.3 Le choix des variables
- 3.1.4 Les tests
- 3.1 Le code est-il biaisé ?
- 3.2 Les données sont-elles biaisées ?
- 3.2.1 Biais de confirmation
- 3.2.2 Biais de sélection
- 3.2.3 Biais historique
- 3.2.4 Biais de disponibilité
- 3.2.5 Biais d'échantillonnage
- 3.2.6 Biais de mesure
- 4.1 Les niveaux de risques
- 4.2 Les conséquences
- 5.1 Avant la mise en place du système
- 5.1.1 Définir les spécifications
- 5.1.2 Choisir les sources de données, les données et les variables
- 5.1.3 Valider les spécifications et le choix des données
- 5.2.1 Le choix des variables
- 5.2.2 La construction du modèle
- 5.2.3 Le choix des algorithmes
- 5.2.4 Le langage de programmation et l’environnement
- 5.2.5 Les tests et analyse des résultats
- 5.3.1 La surveillance du système
- 5.3.2 Analyse des résultats et détection des biais
- 5.3.3 La correction du système : manuelle, semi-manuelle, automatique
L’impact sur les métiers
- 1. Introduction
- 2. L’impact sur les métiers
- 2.1 Une volonté d’automatiser
- 2.2 Un déficit des compétences
- 2.2.1 Les raisons du déficit de compétences ?
- 2.2.2 Les compétences techniques qui font défaut
- 2.2.3 Les risques liés au déficit de compétences
- 2.2.4 Que peuvent faire les entreprises pour réduire le déficit de compétences ?
- 2.3 Les effets sur les métiers
- 2.3.1 Effets positifs sur l’emploi
- 2.3.2 Effets négatifs sur l’emploi
- 4.1 Les compétences humaines difficilement remplaçables
- 4.2 Les compétences et les métiers remplaçables
- 4.3 Les compétences recherchées
- 4.4 Les opportunités
- 4.4.1 Nouveaux métiers
- 4.4.2 Nouvelles offres d’emploi
- 5.1 Le rapport France Stratégie
- 5.1.1 L’impact dans les transports
- 5.1.2 La banque de détail
- 5.1.3 La santé
- 6.1 Le secteur primaire
- 6.1.1 Agriculture, Pêche, Exploitation forestière, Exploitation minière
- 6.3.1 Activités comptables
- 6.3.2 Marchés bancaires et financiers
- 6.3.3 Énergie et services publics
- 6.3.4 Secteur public - Gouvernement
- 6.3.5 Santé
- 6.3.6 Assurances
- 6.3.7 Hôtellerie / Restauration
- 6.3.8 Médias/Divertissement
- 6.3.9 Distribution
- 6.3.10 Télécommunications
- 6.3.11 Voyages et transports
- 6.3.12 Droit
- 6.3.13 Activités immobilières
- 6.3.14 Trans-secteurs
Le futur de l'Intelligence Artificielle
- 1. Introduction
- 2. Les technologies
- 2.1 Le cerveau
- 2.2 La robotique
- 2.3 L’interaction avec l’environnement
- 2.4 L’énergie
- 2.5 Le métaverse et l'intelligence artificielle
- 3. L’éducation et la formation
- 3.1 L’éducation des élèves
- 3.2 L’IA au service de l’éducation
- 4. La société
- 5. L’économie
- 6. Les acteurs
- 6.1 Les grandes entreprises
- 6.2 Les jeunes pousses (start-up) françaises
- 6.3 Les investisseurs
- 7. Sources et références
- Conclusion
- Index