Intelligence artificielle : les dernières nouveautés dans le domaine

En ce début d’année, j’ai pensé vous présenter les dernières nouveautés en intelligence artificielle.

Huawei et son HarmonyOS 2.0

L’intelligence artificielle et l’internet des objets ont été les protagonistes à l’événement à Beijing, HUAWEI Developer Day.

HarmonyOS 2.0 a été officiellement présenté. Il s’agit d’un système d’exploitation distribué à micro-noyau. Selon le président de Huawei, Wang Chenlu, le système d’exploitation embarqué est conçu pour l’Internet des objets.

Grâce à la croissance rapide des technologies 5G, IA et IoT, HarmonyOS contribuera à la création des « super appareils ». Ceux-ci sont formés en mettant en commun les ressources logicielles et matérielles d’appareils auparavant physiquement indépendants. Le résultat ? Un système IA fluide et transparent.

HarmonyOS 2.0 promet de rendre tous heureux. Les consommateurs pourront profiter d’une intégration des divers appareils intelligents pour une connexion rapide et une expérience fluide partout. Les développeurs d’applications utiliseront la technologie distribuée pour le développement d’applications sur différentes formes d’appareils.  Les développeurs de périphériques profiteront de la conception logicielle basée sur des composants d’HarmonyOS. Les composants s’adaptent aux formes de périphériques particulières, en fonction de leurs capacités de ressources et de leurs caractéristiques de service.

Montréal — Orion : le partenariat d’IBM et MILA pour l’Intelligence Artificielle

Montréal a vu la naissance du partenariat entre IBM et MILA. Un partenariat créé pour accélérer la progression de l’intelligence artificielle et le processus d’apprentissage machine. IBM-MILA utilisera Orion, le logiciel à code source ouvert de MILA, et Watson Machine Learning Accelerator d’IBM pour l’optimisation des hyper-paramètres. L’équipe Spectrum Computing d’IBM, installée en dehors du laboratoire d’IBM Canada, a grandement contribué au développement du code base d’Oríon. Le but est d’aider les chercheurs et les entreprises à améliorer les performances des modèles d’apprentissage machine et dans l’adoption plus rapide de l’IA.

Yoshua Bengio (MILA) a affirmé que l’optimisation des hyper-paramètres est importante pour les performances et la comparaison des algorithmes. C’est la clé pour le déploiement de technologies d’intelligence artificielle écoénergétique.

Steven Astorino (IBM Canada) nous rappelle l’importance de l’adoption de l’intelligence artificielle optimisée pour tous les secteurs d’activités. Il affirme qu’il s’agit d’un élément fondamental pour l’accélération de l’innovation et de la transformation numériques. 

Google et la recherche positive sur l’Intelligence Artificielle

Selon Reuters, Google voudrait éviter toute discussion négative sur l’intelligence artificielle. En autres mots : les chercheurs de Google devront s’abstenir de critiquer la technologie de l’IA. Il s’agit d’un sujet considéré comme sensible. Il semble que Google fera de plus en plus attention aux articles qui donnent une image négative à l’IA. En particulier, sur des sujets comme l’analyse des sentiments et les catégorisations de personnes basées sur la race ou l’affiliation politique. Est-ce qu’il y aura encore des publications sur ces sujets donc ? 

Déjà cette année, Google avait été au centre des discussions avec le licenciement de Timnit Gebru. Gebru était la chercheuse chargée d’étudier l’éthique de l’IA. Elle, considérée un pionnier dans le domaine, avait le devoir d’étudier les risques et les inégalités rencontrées dans les grands modèles linguistiques utilisés à Google.  

En somme : on se demande quelle est la capacité de la Silicon Valley à contrôler les technologies de pointe ? En sachant aussi qu’une très grande partie n’est pas encore réglementée.

Amazon prête pour la quatrième révolution industrielle

L’intelligence artificielle, la robotique et l’Internet des objets seront les protagonistes de la quatrième révolution industrielle. Amazon Web Service (AWS) fera sa part avec le lancement de nouveaux services destinés aux usines. En conséquence, ils permettront de générer des économies et optimiser les activités. Un pas vers la démocratisation de l’industrie, donc.

Le premier article proposé par AWS s’appelle Monitron. Monitron est un capteur qui s’installe sur n’importe quelle machine rotative. Ces capteurs mesurent la température et les vibrations. Si l’IA prédit une anomalie, alerte l’usine avant qu’une défaillance mécanique survienne. Il s’agit donc d’une maintenance prédictive directe à l’usine, sans l’aide d’un spécialiste. Enfin, le coût n’est pas excessif : 900 dollars pour 5 capteurs ou environ 5 dollars par mois par capteur.

Panorama, le deuxième outil d’AWS, permet d’analyser les images obtenues par les caméras. Plus précisément, cet outil contrôle la qualité des opérations d’une chaîne de montage. L’usine peut ainsi accéder aux informations ou les traiter dans le nuage. De plus, les modèles pourront également être personnalisés avec des modèles d’apprentissage automatique.

amazon logo
(source : wikimedia)

Combien de temps faut-il attendre pour avoir l’Apple Car ? 

L’analyste Apple, Ming-Chi Kuo, nous informe qu’on est loin du rêve. L’Apple Car n’arrivera pas avant 2025. Ensuite, la commercialisation est prévue pour 2028. En premier lieu, le produit ne répond pas aux exigences de qualité élevées de l’entreprise. En outre, il y a eu des changements sur le marché des véhicules électriques.

Selon son analyse, Apple rencontre un retard technologique. Apple semblerait trop focalisée sur les matériaux et non sur le facteur clé, c’est-à-dire l’IA.

Ce n’est pas la première fois qu’Apple est en difficulté avec la concurrence. Enfin, considérons la série HomePod. Elle n’avait pas réussi à pénétrer le marché des haut-parleurs intelligents. La demande était si inférieure aux attentes que le développement de nouveaux modèles avait été temporairement suspendu. 

Est-ce que vous écoutez de la bonne musique ? 

The Pudding nous propose un bot intelligent. Il va sérieusement analyser, ou mieux juger, l’année musicale sur Spotify ! Le bot en question s’appelle « How bad is your Spotify » (à quel point votre Spotify est-il mauvais ?)

Cette intelligence artificielle est totalement gratuite et fonctionne sur navigateur. Elle se considère un bot très intelligent. Sa formation compte « plus de deux millions d’indicateurs de musique objectivement bonne ! ». Tout d’abord, le bot analyse Spotify. Ensuite, il vous pose de drôles questions. Enfin, il communique son jugement. Il sera capable d’analyser les chansons que vous écoutez « trop » et également votre époque préférée. 17/100 est ma note… Et la vôtre ?

À propos de Stephanie Pecore

Italienne d'origine, vécue en France et maintenant au Canada, où je travaille en tant que chercheuse en Intelligence artificielle orientée à l'utilisateur. Mon prochain défi ? Conquérir l'industrie du jeu vidéo ! J'adore le processus de production ainsi que l'analyse de données et de l'utilisateur. Encore une autre curiosité sur moi? Je suis une chanteuse pro depuis 2009 et j'ai joué dans plusieurs villes du monde entier !

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