Suite et fin de la transcription de la première partie dédiée à l'histoire de l'IA.

Pour introduire à l’IA, j’ai conseillé la lecture d’Intelligence artificielle. Triomphes et déceptions de la chercheuse et spécialiste Melanie Mitchell. Elle a donné récemment une conférence The Future of Artificial Intelligence qui intègre la question des IA génératives. Cette conférence est vraiment bien faite, elle couvre l’histoire de l’IA jusqu’à aujourd’hui, donne juste ce qu’il faut d’explication technique et aborde des problèmes cruciaux. Mais elle est en anglais, ce qui peut être un obstacle pour un public déjà non spécialiste de l’IA et de plus francophone. J’ai projeté d’en faire une adaptation écrite et demandé son accord à Melanie Mitchell. Ce qu’elle a fait immédiatement et je l’en remercie vivement.

Comme elle l'avait annoncé, l'Open Source Initiative (OSI) a publié la version 1.0 de sa définition de l'IA open-source. Ce texte, rédigé en collaboration avec différents experts venant de la recherche et de l'industrie, a pour ambition d'adapter la définition de l'open source et les quatre libertés essentielles au monde des modèles d'intelligence artificielle.

L'OSI exige maintenant une description « complète » des données utilisées pour entrainer le modèle : les créateurs de modèles doivent vraiment détailler les informations concernant ces données d'entrainement. De plus, la méthodologie du processus de filtrage utilisé sur les données collectées pour entrainer les modèles doit être détaillée et le code qui la met en place doit être publié.

Comme on pouvait s'en douter aux vues des tensions entre l'OSI et Meta, cette définition exclut les modèles de l'entreprise, qui se revendique pourtant leader de l'IA open source.

Class'Code IAI est un MOOC citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu’est l’Intelligence Artificielle.

À la fin de ce cours, vous saurez :

• décrypter le discours autour de l'IA pour passer des idées reçues à des questions sur lesquelles s'appuyer pour comprendre,
• manipuler des programmes d'IA pour se faire une opinion par soi-même,
• partager une culture minimale sur le sujet, pour se familiariser avec le sujet au-delà des idées reçues,
• discuter le sujet, ses applications, son cadre avec des interlocuteurs variés pour contribuer à la construction des applications de l’IA

L’intelligence artificielle (IA) est en passe de devenir la « technologie clé de l’avenir ». Mais qu’entend-on exactement par « IA » et comment affecte-t-elle notre quotidien ?

Dans ce cours, vous découvrirez ce que recouvre vraiment l'intelligence artificielle : ses enjeux, ses possibilités, son fonctionnement scientifique ainsi que ses sous-disciplines, comme le Machine Learning et le Deep Learning.

Tant la figure de l’algorithme que celle de l’intelligence arti­fi­cielle (IA) béné­fi­cient d’une popu­la­ri­té sans pareille dans les médias. Cet engouement est d’autant plus sur­pre­nant en regard de la tech­ni­ci­té de ce thème. Mal­heu­reu­se­ment, ce trai­te­ment média­tique relègue sou­vent l’analyse du sujet à des consi­dé­ra­tions tech­niques au détri­ment de ses dimen­sions sociales. Pourtant, si ces artefacts informatiques étranges méritent bien d’être questionnés au sein de l’espace public, c’est pour l’influence qu’ils peuvent exercer aujourd’hui sur nos modes de vie et nos opportunités de faire société. Lorsque l’on parle à la fois d’influence et d’IA, c’est la thématique des « biais algorithmiques » qui fait généralement les gros titres. À travers cet article, nous allons essayer d’insérer un peu de nuance dans ce débat sans pour autant négliger certaines technicités.