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Ouvrage

H 0 Les usages de l'intelligence artificielle

EZRATTY Olivier

2018

Ce gros document est structuré en huit grandes parties :

Histoire et sémantique de l’IA : qu’est-ce que l’IA ? Qui a créé la discipline ? D’où vient cette appellation ? Pourquoi personne n’est d’accord sur le sens qu’il faut lui donner ? Comment l’IA est-elle segmentée d’un point de vue technique ? Quels sont ses grands courants intellectuels ? Comment cette discipline nouvelle a-t-elle progressé depuis les années 1950 ? Pourquoi a-t-elle connu deux grands hivers et qu’est-ce qui explique la dynamique actuelle ? Est-elle durable ? Où en est-on aujourd’hui ? Comment l’IA se compare-t-elle à l’intelligence humaine ?
Algorithmes et logiciels de l’IA : quelles sont les principales briques mathématiques et algorithmiques de l’IA ? Le raisonnement automatique et les systèmes experts et pourquoi en parle-t-on moins que pendant les années 1980 ? Quelles sont les techniques et applications du machine learning, des réseaux de neurones et du deep learning ? Les progrès récents viennent-ils du logiciel, du matériel ou des données ? Quels sont les outils de développement et de création d’applications de l’IA et pourquoi la majorité sont-ils open source ? Comment les briques d’intelligence artificielle progressent-elles ? Quid de l’intelligence artificielle généralisée ? Est-ce un fantasme ? Peut-on facilement reproduire le fonctionnement du cerveau humain ? Quelles sont les projets allant dans ce sens et peuvent-ils aboutir ?
Données de l’IA : quel est le rôle des données dans l’IA ? D’où viennent-elles ? Quelles sont les données ouvertes exploitables par l’IA ? Qu’est-ce que le biais des données dans l’IA et comment l’évite-t-on ? Quels sont les capteurs qui alimentent les données de l’IA ?
Matériel de l’IA : quelles sont les ressources matérielles qui font avancer l’IA ? Comment évolue l’application de la loi de Moore ? Pourquoi fait-on maintenant appel à des GPU et à des processeurs neuromorphiques pour les applications de l’IA ? Comment se distinguent-ils et les classifier ? Quels sont les acteurs de ce marché ? Pourquoi il y-a-t-il une grande différence entre l’entraînement d’une IA et son exécution dans la consommation de ressources matérielles ? Est-ce que l’informatique quantique aura un impact sur l’IA ? Quel est le rôle des capteurs et des objets connectés ? Comment sont gérées les ressources en cloud de l’IA ainsi que du côté des systèmes embarqués ? Comment architecturer les solutions d’IA en tenant compte des évolutions des processeurs, des télécommunications, des questions énergétiques et de sécurité ?
Applications génériques de l’IA : quelles sont les applications génériques et horizontales de l’IA, dans le traitement de l’image, du langage, dans la robotique, dans le marketing, les ressources humaines, la comptabilité ainsi que dans la cybersécurité ?
Applications métiers de l’IA : quelles sont les grandes applications et études de cas de l’IA selon les marchés verticaux comme les transports, la santé, la finance, l’assurance, l’industrie, la distribution, les médias, le tourisme, l’agriculture, les métiers juridiques, les services publics, la défense et le renseignement ? S’y ajoutent dans cette édition : les utilities, l’éducation, le BTP et l’immobilier, le luxe, les services et le conseil et l’Internet générique. Pourquoi certains de ces marchés sont plus dynamiques que d’autres ? Comment les startups permettent aux entreprises d’innover dans ces différents marchés[1]?
Acteurs de l’IA : quelle est la stratégie et quelles sont les offres en IA des GAFAMI étendus, dont IBM, Google, Microsoft, Facebook, SalesForce, Oracle et plein d’autres encore ? Comment certains de ces acteurs se déploient-ils de manière verticale ? Comment se développent les startups en général et puis celles de l’écosystème français en particulier ? Comment évaluer la valeur ajoutée en IA des startups et autres acteurs de l’écosystème ? Comment les solutions d’IA sont-elles commercialisées ? Quelle est la part qui relève de produits et celle qui dépend des services et des données ?
IA et société : les points de vue et études sur l’impact potentiel de l’IA sur l’emploi, les métiers et sur la société en général. Quelles sont les limites des prédictions ? Comment éviter de se faire robotiser ? Comment se préparer au niveau des compétences ? Quelles sont les grandes lignes de l’impact de l’IA sur la politique et les politiques de l’IA en France et ailleurs dans le monde ? Quel est l’état de la géopolitique de l’IA ? La Chine va-t-elle nous envahir avec son IA ?
IA et entreprise : comment les entreprises peuvent-elles intégrer l’IA dans leur stratégie ? Quelles sont les bonnes méthodes et pratiques ? Comment gérer les compétences ? Comment benchmarker les solutions d’IA ? Comment s’organiser ? Comment intégrer l’IA dans les autres dynamiques d’innovations liées au numérique ? Comment va évoluer le métier de développeur ? Comment se former en général ?

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