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LUXEMBOURG CREATIVE 2019 : l'intelligence artificielle

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L'intelligence artificielle au service des entreprises et de la recherche

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LUXEMBOURG CREATIVE 2019 : l'intelligence artificielle

  1. 1. L’intelligence artificielle au service des entreprises et de la recherche François Van Lishout1 9 Mai 2019 1 Docteur ingénieur civil informaticien, Institut Montefiore, Université de Liège
  2. 2. L’intelligence, une simple histoire de puissance de calcul ?
  3. 3. Une force de l’humanité : la pluridisciplinarité Intelligence spatiale Intelligence Musicale/rythmique Intelligence Musicale/rythmique
  4. 4. Une force des IA : tenir compte de données énormes
  5. 5. Exemple : Kasparov – Deep Blue
  6. 6. Les humains et les IA ont leurs forces et faiblesses L’avenir, c’est la collaboration homme-machine !
  7. 7. Un exemple : la détection de cellules cancéreuses
  8. 8. Une intelligence artificielle de Harvard arrive à distinguer les cellules cancéreuses des cellules normales avec un taux de réussite de 92% Un exemple : la détection de cellules cancéreuses
  9. 9. Les pathologistes arrivent à distinguer les cellules cancéreuses des cellules normales avec un taux de réussite de 96% Un exemple : la détection de cellules cancéreuses
  10. 10. Lorsqu’on fait travaille les pathologistes en équipe avec l’intelligence artificielle ont obtient un taux de réussite de 99,5% Un exemple : la détection de cellules cancéreuses
  11. 11. Qui suis-je pour vous parler de ce sujet ?
  12. 12. Contenu de l’exposé 1) L’intelligence artificielle et les jeux 2) Le projet RAGI 3) L’industrie 4.0 et les conséquences sur l’emploi
  13. 13. 1) L’intelligence artificielle et les jeux
  14. 14. Notion d’arbre du jeu
  15. 15. Notion d’espace d’état x x
  16. 16. Jeu Espace d'état Arbre du jeu Moulin 10 10 10 50 Puissance 4 10 14 10 21 Dame 10 21 10 31 Echecs 10 46 10 123 Go (19x19) 10 172 10 360 Quelques exemples de tailles Nombre estimé d’atomes dans notre galaxie : 1068
  17. 17. L’algorithme minimax
  18. 18. L’algorithme alpha-beta
  19. 19. Puissance 4 Résolu en 1988 par James D. Allen et Victor Allis (indépendamment les unes des autres à quelques jours d’intervalles). L’IA gagne systématiquement si elle commence !
  20. 20. Moulin Résolu en 1993 par Ralph Gasser Personne ne gagne si tout le monde joue parfaitement.
  21. 21. Dame Pas Résolu ! La version 8x8 du jeu a été résolue en 2007 par l’équipe de Jonathan Schaeffer. Il est fort probable que personne ne gagne si tout le monde joue parfaitement.
  22. 22. Echecs Loin d’être résolu ! Victoire de Deep Blue face à Kasparov en 1997. Il est fort probable que personne ne gagne si tout le monde joue parfaitement.
  23. 23. Go Loin d’être résolu ! Victoire de AlphaGo face à Ke Jie en 2017. Le jeu de Go est très loin d’être résolu. Il est impossible à l’heure actuelle de dire ce qui se passerait si tout le monde jouait parfaitement.
  24. 24. L’approche DeepMind
  25. 25. Monte-Carlo Tree Search
  26. 26. Deep neural network
  27. 27. 2) Le projet RAGI
  28. 28. La partie reconnaissance faciale
  29. 29. Les challenges • Analyser 50 caméras en temps réel. • Enregistrement rapide des visiteurs. • Reconnaître les gens dans différentes conditions de luminosité, angles de vue, … • Réduire le nombre de faux-positifs et -négatifs.
  30. 30. Choix du détecteur de visage Base de donnée créée nous-même Wider Face
  31. 31. M. Najibi, P. Samangouei, R. Chellappa, and L. Davis. Ssh: Single stage headless face detector. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recog- nition, pages 4875–4884, 2017. i, 31, 43, 44, 61 Choix du détecteur de visages : SSH
  32. 32. Choix pour la reconnaissance de visage
  33. 33. Choix pour la reconnaissance de visage MegaFace Base de donnée créée nous-même
  34. 34. Choix pour la reconnaissance de visage DLib ArcFace
  35. 35. J. Deng, J. Guo, and S. Zafeiriou. Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition. arXiv preprint arXiv:1801.07698, 2018. i, 33, 46 Choix pour la reconnaissance de visage : ArcFace
  36. 36. Notre algorithme regroupe les visages en fonction du temps et de l’espace Enregistrement borne d’accueil
  37. 37. Image Vecteur de features 0,14 0,457 0,585 … 0,75 Reconnaissance en temps-réel
  38. 38. 0,78 0,36 0,585 … 0,96 0,11 0,45 0,55. … 0,760,14 0,457- 0,65 … 0,76 0,52 0,87- 0,95 … 0,256 0,14 0,457 0,585 … 0,75 … … … … … … … … … … … … Comparaison aux galeries
  39. 39. Visage inconnu Identité 1 Identité 2 Identité 3 D • Calcul de la distance entre le visage inconnu et tous les visages des galeries. • Parmi les k = 10 plus proches voisins, sélectionner ceux qui ne sont pas trop éloignés (7 dans l’exemple). • Choisir l’identité la plus représentée (ici 5x identité 1). • Calculer la confiance : 𝑐 = 𝑗 ∈ 𝐽1 𝑤1,𝑗 𝑗 ∈𝐽 𝑖,∀𝑖 𝑤𝑖,𝑗 , où 𝑤𝑖,𝑗 = 𝑚𝑎𝑥∀𝑖,∀𝑗 𝑑 𝑖,𝑗 − 𝑑 𝑖,𝑗 𝑚𝑎𝑥∀𝑖,∀𝑗 𝑑 𝑖,𝑗 −𝑚𝑖𝑛∀𝑖,∀𝑗 𝑑 𝑖,𝑗 • Si c > confiance minimale, associer le visage inconnu à l’identité 1, sinon, déclarer qu’il est inconnu. Décision probabiliste
  40. 40. La partie robotique
  41. 41. Pourquoi le Loomo ? ● Bon marché ● Rapide et fiable ● Caméras 2D & 3D ● Détecteur d’obstacles ● API pour les développeurs
  42. 42. Système de navigation 4 Problèmes à résoudre : I) Localisation II) Calcul de trajectoire III) Suivi de trajectoire IV)Evitement d’obstacles
  43. 43. Localisation Filtre à particules Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4
  44. 44. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Etape 1 : création des particules Localisation Filtre à particules
  45. 45. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules Etape 2 : mise à jour des poids des particules
  46. 46. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules Etape 2 : mise à jour des poids des particules
  47. 47. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules Etape 2 : mise à jour des poids des particules
  48. 48. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Etape 2 : mise à jour des poids des particules Localisation Filtre à particules
  49. 49. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Etape 3 : rééchantillonnage Localisation Filtre à particules
  50. 50. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Etape 4 : déplacer les particules comme l’avion (avec erreur) Localisation Filtre à particules
  51. 51. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Retour à l’étape 2 : mise à jour des poids Localisation Filtre à particules
  52. 52. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Retour à l’étape 3: rééchantillonnage Localisation Filtre à particules
  53. 53. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Retour à l’étape 4: avancer les particules (avec erreur) Localisation Filtre à particules
  54. 54. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules
  55. 55. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules
  56. 56. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules
  57. 57. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules
  58. 58. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules
  59. 59. Source: https://www.youtube.com/watch?v=aUkBa1zMKv4 Localisation Filtre à particules
  60. 60. Dans notre cas : Etape 1 – Création des particules
  61. 61. Etape 2 – Mise à jour des poids
  62. 62. Etape 3 – rééchantillonage
  63. 63. Etape 4 – déplacement des particules Odométrie
  64. 64. En pratique Nécessité d’avoir plus de puissance de calcul pour s’exécuter en temps réel ! Mini pc Batterie
  65. 65. Nécessité d’avoir une meilleure camera pour avoir une précision suffisante ! PMD picoflexx Time-Of-Flight camera Erreur +-1cm à une distance de 4m Bon marchée En pratique
  66. 66. 3) L’industrie 4.0 et les conséquences sur l’emploi
  67. 67. La société va (encore) changer L’intelligence artificielle va remplacer des emplois, mais va aussi en créer ! En collaborant avec les machines, certaines personnes seront désormais capables d’effectuer des tâches qu’elles n’auraient pas réussi à effectuer sans cette aide…
  68. 68. Graphe de similarité des emplois
  69. 69. Impact de la taille d’une ville sur l’emploi
  70. 70. Publication : 26 juin 2018.
  71. 71. Certaines personnes ont peur qu’à long terme, l’intelligence artificielle devienne si performante qu’elle puisse remplacer tous les travailleurs humains... Une étude sur base de 1500 entreprises à au contraire révélé que les entreprises les plus performantes sont celles qui font de la collaboration homme-machine. On semble donc se diriger vers un avenir où les machines augmentent les capacités des humains et inversement. L’avenir le plus probable
  72. 72. Les compétences humaines : • Leadership • Travail d’équipe • Créativité • Social skills • … Les compétences IA : • Vitesse • Quantité de données • Modularité • … Combiner les compétences
  73. 73. Les humains devront • entraîner les machines • expliquer les résultats • contrôler les machines Les IA devront • fournir des informations • interagir avec l’homme • augmenter les capacités Le rôle des humains dans cette histoire
  74. 74. Les humains devront exemples : • entraîner les machines (turc mécanique) • expliquer les résultats (médecine, droit) • contrôler les machines (sécurité) Les IA devront exemples : • fournir des informations (aide à la décision) • interagir avec l’homme (support client) • augmenter les capacités (force) Le rôle des humains dans cette histoire
  75. 75. Récapitulatif 1) L’avenir est dans la collaboration homme- machine. 2) Le projet RAGI a donné lieu à un beau démonstrateur de l’utilité et des limites de l’intelligence artificielle appliquée à un cas concret : la guidance en bâtiment. 3) Les jobs de demain seront fort différents des jobs d’aujourd’hui, il faut s’y préparer.

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