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Intelligence artificielle, Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales

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L'intelligence artificielle et l'industrie 4.0 : croisement avec les humanités et les sciences sociales

Published in: Technology
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Intelligence artificielle, Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales

  1. 1. Mokhtar BEN HENDA Université Bordeaux Montaigne L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET L'INDUSTRIE 4.0 CROISEMENT AVEC LES HUMANITÉS ET LES SCIENCES SOCIALES ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND INDUSTRY 4.0 MEETING WITH HUMANITIES AND SOCIAL SCIENCES 25 octobre 2019
  2. 2. Fil conducteur 1. L’industrie 4.0, un cadre d’application de l’Intelligence Artificielle 2. L’ Industrie 4.0 et l’Intelligence Artificielle, croisement avec les Sciences Humaines et Sociales 3. L’Intelligence Artificielle : promesse ou risque transhumaniste ?
  3. 3. Industrie 4.0 : rappel  Définition : – Quatrième révolution industrielle des ressources connectées et de l’analyse des données – Elle succède aux révolutions précédentes de la mécanisation, de l’industrialisation et de l’automatisation
  4. 4. Industrie 5.0 : la vitesse du progrès Priorité :  Appliquer efficacement la main-d'œuvre combinée de machines et de personnes (Co-working / Cobots) La rupture :  Industrie 4.0: intégration de technologies numériques et physiques, connectées et autonomes (IdO, robotique);  Industrie 5.0 : inclut un nouveau modèle de coopération entre l’homme et la machine par l’Intelligence artificielle (IA) L’industrie 5.0 est axée sur l’idée de combiner la créativité et le savoir-faire des êtres humains avec la vitesse d’exécution, la productivité et la cohérence des robots
  5. 5. L’intelligence artificielle dans l’i4.0  L'intelligence artificielle (IA) comme impératif de succès :  Impératifs de productivité (Compétitivité)  Personnalisation des produits (production à la demande)  Capitalisation sur les données et leurs analyses (Big data)  Création de plus de valeur (Qualité)  Basculer dans l'industrie du futur n'est pas si simple :  Comment les entreprises peuvent-elles réussir cette transition avec succès ?  Quels sont les impacts de l’IA sur l'industrie et sur la société ?  Quel type d’IA mettre en œuvre ?  Donner le pouvoir à l'intelligence des collaborateurs :  Les expertises des individus évoluent avec un appui de la technologie de l’IA (Apprentissage machine / Deep Learning)  Transition vers le co-fonctionnement Homme / Machine (Cobots)  Les Cobots peuvent remlacer les salariés sur les tâches les plus dures ou dangereuses et ainsi réduire la pénibilité au travail. (Source : https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/l-intelligence-artificielle-au-service-de-l-industrie-4-0-et-de-l-homme-710600.html)
  6. 6. IA, robots et emploi  La robotisation peut réduire le coût du travail jusqu'à 90%, à comparer aux économies de 65% permises par les délocalisations  En Allemagne, malgré 5 fois plus de robots qu’en France, le taux de chômage y est plus de 2 fois inférieur  Globalement, les pays dont le ratio de robots par ouvrier est le plus élevé comme le Japon, la Corée du Sud, l’Allemagne ou la Suisse, sont aussi ceux où le chômage est le plus bas  Les robots occuperont les emplois adaptés aux robots, et les humains les emplois adaptés aux humains (Source : La Financière de l'échiquier) - Convictions Asset Management
  7. 7. AI 2019 (Gartner)  Selon l’étude 2019 du directeur des technologies de l’information de Gartner, entre 2018 et 2019, le nombre d’organisations ayant déployé l’intelligence artificielle (IA) est passé de 4% à 14%  L'intelligence artificielle conversationnelle reste au sommet des priorités des entreprises, stimulée par le succès mondial d'Amazon Alexa, de Google Assistant et d'autres  Les entreprises progressent en matière d’intelligence artificielle à mesure que celle-ci se répand
  8. 8. INDUSTRIE 4.0 & INTELLIGENCE ARTIFICIELLE RENCONTRE AVEC LES HUMANITÉS
  9. 9. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales  Rôle des SHS dans l’économie 4.0 :  Comprendre l’impact de la robotisation et de l’intelligence artificielle sur l’économie et sur la société  Étudier l’adaptation des modèles commerciaux aux habitudes consuméristes des clients  Appuyer le rôle de l'État en tant que créateur et régulateur de l'innovation  L'industrie 4.0 suscite également l'inquiétude concernant l’emploi face à la robotique :  Affecte la demande de nouvelles professions (qualifications : formateur de cobots, expert des systèmes de vision, statisticien de maintenance prédictive, cybertesteur, …)  Redéfinit le marché du travail et modifie les règles du marché (emplois)
  10. 10. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales  Usines intelligentes et nouvelles règles de travail :  Redéfinition des concepts d’emploi, de lieu de travail, de santé et de sécurité, de disponibilité et de flexibilité  Nouveaux modèles de relations de travail en temps réel entre main d’oeuvre, machines et produits  Disparition de sites traditionnels et création de nouveaux  Des inquiétudes concernant la perte d’emplois  Question cruciale : comment se préparer à piloter ces machines dopées aux algorithmes ? – Une nouvelle culture de gestion du changement (rompre avec les méthodes de gestion conventionnelles) – Nouveaux référentiels métiers (formation / reconversion professionnelle) – Une culture numérique (culture du code)
  11. 11. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales  Le rôle des SHS en amont de la réglementation de l’I 4.0 :  Conseiller les pouvoirs publics et informer le débat sur les mécanismes de régulation  Analyser les règlements établis  Offrir des indicateurs pour l'analyse et la compréhension  Enseigner le concept de compromis social (vie privée Vs création de valeurs)  Étudier et expliquer les insuffisances  La gestion des données sociales  Des domaines d’analyse pour les SHS :  Prédiction du comportement du consommateur (Big data et analyse des données)  Analyse de l’influence des principaux facteurs de l’I4.0 sur la production et les services  Influence sur la transformation du marché de l'emploi  Résistance de la société contre l'industrie 4.0  Implication de l'industrie 4.0 dans les PME  Cadre juridique et politique de la mise en œuvre de l'industrie 4.0  Éducation pour l'industrie 4.0 en lien avec l’employabilité et l’insertion sociale
  12. 12. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales  Une stratégie d’action :  Inter/multi/transdisciplinarité : – Regrouper plusieurs compétences et disciplines (décloisonnement disciplinaire) – Impliquer des acteurs industriels qui présentent leurs problèmes  Recherche-action : – Développer des lieux d'expérimentation : comme les laboratoires vivants (Living Labs) pour analyser les comportements humains dans divers contextes technologiques contrôlés – Tant du point de vue technologique que du point de vue des sciences humaines et sociales, développer des solutions pratiques à des problèmes de société
  13. 13. En Allemagne, des usines-écoles pour l’industrie 4.0 La formation aux nouveaux métiers issus de la numérisation des usines est une préoccupation majeure en Allemagne, où a été forgé le concept d'Industrie 4.0 en 2013. Une vingtaine de « learning factories » (usines écoles) permettent de former les opérateurs dans des conditions très proches de la réalité. Un bouleversement accompagné par les syndicats. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales  Le modèle allemand :  En 2010, un diagnostic des forces, risques, opportunités et menaces du modèle industriel allemand, pointe plusieurs sujets d’inquiétude :  Industrie 4.0 est devenue une nouvelle politique industrielle  Passage à l’offensive selon une vision soutenue par trois convictions : 1. l’avenir économique de l’Allemagne passe par l’industrie 2. Rester leader international sur les marchés de biens d’équipement 3. Anticiper l’impact à venir des TIC sur les processus de production  Automatisation, robotisation et numérisation (secteur automobile)  Usines équipées de capteurs RFID pilotées en temps réel et expérimentations de Cobots Kohler, D. & Weisz, J. (2017). Industrie 4.0, une révolution sociétale ?. Allemagne d'aujourd'hui, 222(4), 44-58. doi:10.3917/all.222.0044.
  14. 14. L’IA et les sciences humaines & sociales  L’IA peut-elle aller au-delà des sciences exactes et des sciences dures (maths & techniques) ? L’IA est définie comme un ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine L’IA correspond à un ensemble de concepts et de technologies plus qu'à une discipline autonome constituée Le champ d'applications de l’IA s'intègre dans de nombreuses préoccupations de la relation homme-machine (santé, commerce, transports, ville intelligente, RH, industries créatives…) et des impacts sociétaux Il faut donc comprendre l'IA et son implémentation dans des dispositifs qui automatisent le travail humain Il faut aussi comprendre ses limites logiques et techniques pour comprendre ce que cela pourrait signifier pour l'avenir de la recherche en sciences humaines
  15. 15. Donner un sens à l’IA dans les SHS  Des impératifs de la recherche sur l’IA en SHS :  Accompagner le déploiement de la recherche en intelligence artificielle notamment par la création d’instituts/équipes interdisciplinaires  Interroger les sciences humaines et sociales dans leur capacité à dialoguer avec les disciplines technologiques afin de construire et d’orienter la recherche sur l’intelligence artificielle  Programmer des formations multidisciplinaires originales permettant de faire le lien entre cerveau, cognition naturelle et IA  Travailler avec les centres de calculs sur l’application de méthodes de réseaux de neurones artificiels profonds (Deep Learning)  Trouver des réponses possibles sur quatre axes de recherche : 1. La cognition 2. L’appropriations de l’IA & les pratiques sociales 3. L’éthique 4. Les normes sociales Rapport : « Donner un sens à l’intelligence artificielle », mars 2018, Université de Grenoble
  16. 16. IA et sciences cognitives  Le mécanisme de raisonnement chez l’homme s’effectue d’une manière organisée, c’est-à-dire selon un algorithme. C’est le postulat que l’IA fait partie des sciences cognitives :  L’IA se contente de fabriquer des machines qui peuvent avoir un certain nombre de capacités inspirées du comportement humain  Les sciences cognitives (psychologie, philosophie, linguistique, neurosciences, informatique, IA, etc.) vont plus loin et abordent des questions comme celle de la conscience  Aspects cognitifs de l’IA :  La modélisation motrice (geste expert, plasticité, adaptation),  Réseaux de neurones artificiels,  Apprentissage statistique,  Simulations bio-inspirées des traitements visuels (reconnaissance de scènes naturelles, reconnaissance des visages et leurs émotions, etc.),  Modélisation de la parole et des interactions (robot parlant, apprentissage de la parole),  La mémoire humaine,  …
  17. 17. IA & pratiques sociales  Sociolinguistique :  Modélisation du langage naturel,  Traduction assisté par ordinateur,  Systèmes d'apprentissage-machine.  Analyses des tendances consuméristes :  Analyses des contenus des réseaux sociaux (Big data, Thick data)  Prévision et suivi des tendances du marché.  Analyses des Interfaces conversationnels homme-machine :  Capacités des conseillers robotiques (robots assistants / robot advisor) d’aide à la décision  Les agents conversationnels (Chat-bots) et leur pertinence sémantique,  Analyse et compréhension de la performativité de ces dispositifs,  Approches critiques des enjeux de ces outils dans leur contexte socio-économique,  Automatisation de l'action et des théories de l’intentionnalité, de la rationalité et du choix.
  18. 18. IA & Management  L’IA dans la recherche en innovation :  Les pratiques managériales innovantes dans les organisations,  L’innovation organisationnelle : digitalisation, compétences, GRH,  Les capacités d’absorption d’innovation, les capacités dynamiques,  Le management des industries créatives,  L’IA et la gestion du risque :  Analyse de la performance : l’IA rend-t-elle les entreprises plus performantes ?  Trading haute fréquence et IA : expertises en microstructure des marchés financiers,  Expertises de l’IA sur comment se créent les bulles spéculatives et les risques systémiques,  L’IA peut réduire l’asymétrie d’information entre acteurs et ainsi améliorer les prises de décisions au sein des organisations,  Analyse prédictive de l’AI pour la production à la demande,  …
  19. 19. IA & Arts  La fabrique de l’éclairage dans l’historie des arts visuels:  L’IA étudie à l’aide d’algorithmes de simulations d'éclairage la représentation de la lumière dans les arts visuels pour la reconstitution de tableaux en 3D  La créativité artistique :  Le 26 octobre 2018, une vente aux enchères chez Christie’s : la première œuvre d’art créée par une Intelligence Artificielle sans peinture ni pinceaux, juste un algorithme qui apprend à imiter les lots d’images que lui servent des humains  Certains programmes ont produit des nouvelles, des films, des podcasts et autres fictions créatives Le portrait d’Edmond de Bellamy (personnage fictif), réalisé et signé par une IA, vendu à plus de 430 000 dollars chez Christie’s, New- York, 26/10/2018
  20. 20. IA & éthique  L’éthique est de plus en plus sollicitée suite aux inquiétudes liées à l’impact sociétal et environnemental de la science et des technologies :  Recherches sur les normes éthiques et politiques pour réguler les développements actuels de l’IA,  Recherches sur le caractère invasif de l’IA et les risques d’atteinte à l’intégrité de l'individu.  Débat public et IA :  Relations entre IA et pratiques sociales (Santé, éducation, environnement),  Relations entre IA et données privées (traces/données personnelles et vie privée),  La devise générale :  « Les infrastructures intelligentes devraient être choisies et conçues à la faveur d’une bonne connaissance des modes de vie, des cultures, des comportements et des besoins de la population »,
  21. 21. IA, normes sociales & droits  IA & justice predictive :  Déterminer si des algorithmes peuvent être utilisés pour analyser et prédire des raisonnements probatoires dans les décisions de justice,  Très lié aux progrès dans l’analyse de données textuelles et l'apprentissage automatique,  L’IA vise à construire des systèmes qui vont apprendre à classer les décisions de justice : – extraire des séquences de mots contiguës des décisions et les utiliser comme facteurs de prédiction (Humanités digitales), – réaliser des prédictions sur le résultat de la décision de justice sans connaître ou comprendre le raisonnement du juge, – fournir aux praticiens (ex. avocats) des outils d’anticipation d’une éventuelle décision de justice à partir des éléments de preuve d’un dossier,
  22. 22. IA & Humanités digitales  Les humanités numériques ne sont pas qu’une manière d’étudier des textes avec des instruments, mais doivent aussi interroger et proposer des « opérateurs d’interprétation »  A mesure que le volume des données augmente, l’IA peut détecter et interpréter des modèles de pensée qui ne sont pas évidents pour un lecteur humain  Les possibilités du TAL (Traitement Automatique des Langues) et de l’apprentissage automatique pour étudier de grands corpus de texte sont infinies :  Analyse des tendances culturelles,  Analyse sémantique,  Exploration de données du Web sémantique,  Visualisation interactive et réalité virtuelle (DataViz),  Ontologies linguistiques (Web sémantique),  Analyse de traces, de textes, d’images et de discours oraux,  Analyse de corpus littéraires, linguistique, patrimoniaux, historiques, musicaux, artistiques,…
  23. 23. Inter/multi/pluridiciplinarité autour de l’IA en SHS  L’intérêt pour l’IA dépasse les frontières des sciences de l’informatique et devient réellement interdisciplinaire :  Questions de recherche multidisciplinaire autour de l’IA :  Quel est l’impact réel des algorithmes dans la prise de décisions des acteurs publics et privés ?  Quelle est l’influence des algorithmes sur nos comportements sociaux ?  Quelles garanties réglementaires et éthiques faut-il apporter pour assurer le respect effectif des droits fondamentaux ?  Comment éviter que les algorithmes contribuent à entretenir les discriminations et stéréotypes ?  Comment les nouvelles applications de l’IA changent la pratique du droit, quels sont les arguments pour et contre, et quelles sont les solutions à imaginer afin que le domaine du droit puisse pleinement bénéficier de l’IA ?  Quel est l’impact potentiel des processus décisionnels reposant sur l’IA, en particulier sur le deep learning, dans lesquels la machine échappe (partiellement ou totalement) à l’être humain (gestion des risques) ?  Comment le droit international gère la « course aux armements » fondée sur des systèmes d’intelligence artificielle ? (Source : Thierry Ménissier. "L’IA et les sciences humaines & sociales à Grenoble : Un état des lieux« , Université Grenoble Alpes, 2017)
  24. 24. L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PROMESSE OU RISQUE TRANSHUMANISTE ?
  25. 25. IA : Chronologie  2016 : AlphaGo de Google a battu le champion du monde de football américain Lee Sedol,  2017 : l’IA a identifié les mots dans une conversation orale aussi bien qu’un être humain (nouvelles perspectives pour la traduction automatique),  2018 : l’IA dépasse les humains lors d’exercices de lecture et de compréhension, dans le test de lecture de l’université de Stanford (test SQuAD : Stanford Question Answering Dataset), (Source: Suez, Smart solutions. https://www.suezsmartsolutions.com/fr/blog/les-dates-cles-de-l-intelligence-artificielle-56-fr)
  26. 26. L’Intelligence : une expression de pouvoir humain  L’Intelligence est une caractéristique de l’ingéniosité créative de l’Homme pour dominer son environnement : un condensé patrimonial humain ancestral  Un fantasme par lequel le « moi » cherche à échapper à l'emprise de la réalité :  Depuis le bâton ou le silex comme extension du bras pour chasser  Aux inventions techniques de la renaissance du XVe, puis de la révolution industrielle du XVIIIe  Jusqu’à la fusée du XXe comme moyen d’échapper aux limites géo-spatiales de son milieu terreste  « La nécessité est la mère de l’invention » Platon, La République II  Le Golem et le monstre de Frankenstein illustrent l’homme s'imaginant créer des « être artificiels » à son service … Un golem est, dans la mystique puis la mythologie juive, un être artificiel, généralement humanoïde, fait d’argile, incapable de parole et dépourvu de libre- arbitre, façonné afin d’assister ou défendre son créateur. Frankenstein de Mary Shelley, un être artificiel doté d’intuition, créé à l'aide d'un assemblage de cadavres puis ramené à la vie. in du XVIIIe siècle in du XVIIIe siècle L’humain a toujours cherché son prolongement dans des artefacts qu’il crée,
  27. 27. L’Intelligence des temps modernes (numérique)  Définitions :  Larousse : « l’ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence »  Webster : « 1: a branch of computer science dealing with the simulation of intelligent behavior in computers. 2: the capability of a machine to imitate intelligent human behavior »  Des ordinateurs ou des programmes capables de performances habituellement associées à l’intelligence humaine, et amplifiées par la technologie comme : – Capacité de raisonner – Capacité de traiter de grandes quantités de données – Faculté de distinguer des modèles indétectables par un humain – Aptitude à comprendre et analyser ces modèles – Capacités à interagir avec l’homme – Faculté d’apprendre progressivement – Améliorer continuellement ses performances (Source : Microsoft. https://experiences.microsoft.fr/business/intelligence-artificielle-ia-business/comprendre-utiliser-intelligence-artificielle/)
  28. 28. Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?  L’IA est fondée sur :  Une vaste quantité de data (Big data)  Une puissance informatique de calcul (Data Analytics)  Des algorithmes d’autoapprentissage puissants (Machine learning / Deep Learning)  Des simulations de processus cognitifs humains pour apprendre  Machine learning :  Apprendre grâce à des algorithmes alimentés par un grand nombre de données  Deep learning :  Apprendre et évoluer sans données préalables grâce à des algorithmes évolués et des réseaux de neurones artificiels
  29. 29. IA : typologie  Trois types d’IA 1. IA limitée (banalisée) : concerne des domaines d'application spécifiques tels que les jeux stratégiques, la traduction, les véhicules autonomes et la reconnaissance d'images (exécution programmée d’une routine/algorithme) 2. IA avancée (de niche) : un futur système d'intelligence artificielle présentant un comportement apparemment intelligent au moins aussi avancé qu'une personne humaine dans toute la gamme des tâches cognitives (autonomie, apprentissage) 3. IA supérieure (de labo/fiction) : système logiciel doté de pouvoirs intellectuels/cognitifs dépassant ceux de l'homme, dans une gamme presque complète de catégories et de domaines d'activité (androïde/cyborg doté de conscience, de sentiments) Bruce Peoples, SC36, Pékin 2019
  30. 30. IA : une évolution à trois temps IA Banalisée (publique) Un commun public banalisé (d’usage quotidien), eg.: - Smartphones - Moteurs cartographiques - Traduction automatique - Montres connectées - Traçabilités réseaux sociaux - … IA de pointe (de niche) IA de dernier cris à diffusion limitée (coûts élevés, conditions/contexte d’usage inadaptés), eg.: - RV/RA - Voiture autonome - Voiture volante - Capteurs sensoriels (RFID) - Industrie 4,0 / Smart city (Robotique, domotique) IA de Labo (fiction) IA d’avenir issue de la convergence NBIC & le Deep mind/Deep Learning : - Homme bionique (prothèses cybernétiques –bras, lentilles- intelligentes & télécommandées) - Androide (robot construit à l’image d’un être humain) 2019 © M. Ben Henda, 2019
  31. 31. IA : vers l’andoïde ou le cyborg ? Cyborg Androide Algorithmes NBIC A l’image de l’humain L’humain augmenté (Transhumanisme)  Alter-égo  Clone  Exogène  Augmentation  Biotech  Endogène © M. Ben Henda, 2019 Robotique Domotique
  32. 32. IA : vers l’andoïde ou le cyborg ? Sommes-nous en train de devenir des « cyborgs » ? Serons-nous dominés par des « androïdes » supra-intelligents ?  Robot mécanique intelligent entièrement construit à l'image d'un être humain,  Robot intelligent autoapprenant (évolutif) et autonome (deep learning),  Après la science fiction, les premiers prototypes sont en laboratoires,  Exemple d’Erika, le robot humanoïde développé par le laboratoire d'Hiroshi Ishiguro, au Japon  Organisme qui mêle des parties vivantes (bio) et mécaniques (tech) = BIOTECHNOLOGIE,  Corps humain augmenté (homme bionique) par des prothèses mécaniques et des implants électroniques intelligents  « L’intelligence artificielle devrait dépasser l’intelligence humaine en 2029. En 2045, elle sera un milliard de fois plus puissante que les 8 milliards de cerveaux humains réunis ». (Kurzweil) Une accumulation sans précédent d’innovations techniques dans les deux sens efface la frontière entre naturel et artificiel, vivant et inanimé, humain et machine.
  33. 33. IA supérieure : de la fiction au réel  Cinéma (concept hollywoodien) :  Blade Runner (Ridley Scott, 1982),  Matrix (Wachowski, 1999),  Terminator 2 : Le Jugement dernier (James Cameron, 1991) .  Production littéraire (romans) :  Frankenstein (Mary Shelley)  Le Cycle des Robots (Isaac Asimov)  Des Chatbots (agents conversationnels évolués) :  Siri d’Apple : Application de commande vocale (2011)  Alexia : Assistant personnel virtuel d'Amazon (2014)  Watson d’IBM (2010)  Tay : Robot de Microsoft  Des prototypes de laboratoires  Erika (Pr Hiroshi Ishiguro, Osaka)  ASIMO de Honda (robot de recherche)
  34. 34. L’IA prendra-elle le pouvoir dans les Smart cities ?  « Pour la première fois dans le monde, une IA se présente à une élection. L’intelligence artificielle va changer Tama. Avec la naissance d’un “maire-IA”, nous allons conduire une politique impartiale et objective. Nous allons mettre rapidement en œuvre des lois bien renseignées et avec un savoir-faire technique pour diriger la nouvelle génération » (Avril 2018) Michihito Matsuda (Source: https://twitter.com/tama_ai_mayor)
  35. 35. IA : quand les GAFA s’en mèlent !
  36. 36. L’IA : vers une conscience artificielle !  VERS UNE CONSCIENCE ARTIFICIELLE:  « La nouveauté est qu’on envisage maintenant une conscience artificielle douée de libre arbitre, capable de penser elle-même, sans support biologique »… Laurent Alexandre, chirurgien-urologue, Prise de décisions en toute autonomie : robot pensant Il va y avoir un combat entre le silicium et le neurone
  37. 37. Qu’en pensent les experts ?  Elon MUSK (Fondateur & Dirigeant de SPACE X et dirigeant de TELSA MOTORS :  « Si je devrais deviner ce qui représente la plus grande menace pour notre existence, je dirais probablement l’intelligence artificielle.  Je suis de plus ne plus enclin à penser qu’il devrait y avoir une régulation, à un niveau national ou international, simplement pour être sûr que nous ne sommes pas en train de faire quelque chose de stupide.  Avec l’IA, nous invoquons un démon ».
  38. 38. Qu’en pensent les experts ?  Bill Gates :  « Je suis de ceux qui s’inquiètent de la super-intelligence. Dans un premier temps, les machines accomplissent de nombreuses tâches à notre place et ne sont pas super-intelligentes …  Plusieurs décennies plus tard cependant, l’intelligence sera suffisamment puissante pour poser des problèmes. …  Je ne comprends pas pourquoi les gens ne sont pas inquiets ».
  39. 39. Qu’en pensent les experts ?  Stephen HAWKING : astrophysicien  « Réussir à créer une intelligence artificielle serait le plus grand évènement dans l’histoire de l’homme. Mais ce pourrait aussi être le dernier ».
  40. 40. Qu’en pensent les grands acteurs ?  Steve WOZNIAK : co-fondateur d’Apple avec Steve Jobs  « Les ordinateurs vont prendre le relais de l’homme, cela ne fait aucun doute … SI nous construisons ces appareils pour s’occuper de tout à notre place, ils penseront en fin de compte plus vite que nous et se débarrasseront des hommes plus lents, pour gérer les entreprises plus efficacement ».
  41. 41. Qu’en pensent les experts ?  Jean MICHEL BESNIER, Philosophe  « On peut dire que là l’intelligence artificielle a pris le pas sur l’intelligence humaine. L’informatique nous a dessaisi du pouvoir d’intervenir. Nous nous laissons doubler par des machines que nous avons conçues ».
  42. 42. Pour conclure ! IA, i4.0, SHS De gros chantiers de R&D

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