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L'Intelligence Artificielle - mci78

Un bon exemple est celui du filtre anti-spam de notre boîte mail. ... Les résultats de la première couche de neurones vont servir d'entrée au calcul des .... acronymes, corriger les erreurs, les phrases abrégées?3) Watson privilégie les études ...




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L INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Christine Tassart 2018
De toutes les discussions avec des entrepreneurs et startups, le sujet de l Intelligence artiûcielle (IA) et de ses risques sur notre civilisation est le thème d actualité. Tout le monde a ce sujet sur le bout des lèvres, c’est à la mode ! L’IA est le nouveau « buzzword » devant l’IOT (Internet des Objets), le Big Data, la réalité augmentée, l’imprimante 3D…..
L'intelligence artificielle concrétise l’ambition de pouvoir créer des machines qui peuvent penser, apprendre et créer des solutions à des problèmes de façon similaire à ce que ferait le cerveau humain. C’est donc l'ensemble de théories et de techniques, à forte complexité HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Logique" \o "Logique"logique ou HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithmique" \o "Algorithmique"algorithmique, mises en œuvre en vue de réaliser ces machines capables de simuler l'intelligence. Souvent classée dans le groupe des HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Sciences_cognitives" \o "Sciences cognitives"sciences cognitives, elle fait appel à la HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_(biologie)" \o "Réseau de neurones (biologie)"neurobiologie (particulièrement aux HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiels" \o "Réseau de neurones artificiels"réseaux neuronaux), à la HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Logique_math%C3%A9matique" \o "Logique mathématique"logique mathématique, à l'HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Informatique" \o "Informatique"informatique et «  dévore du Big Data ».
A) Quelles sont ces théories et techniques ?
1) Les algorithmes : Ensemble de règles qui définissent une séquence d’opérations. Ce sont des séries d’instructions qui indiquent à un HYPERLINK "http://villemin.gerard.free.fr/Multimed/Puissanc.htm"ordinateur comment il est censé résoudre un problème ou atteindre un certain objectif.

2) L'apprentissage automatique (machine learning) ou apprentissage statistique. L’apprentissage automatique procède généralement en 3 étapes : un algorithme est d’abord formé sur un jeu de données et de résultats connus; l’ordinateur intègre ensuite des milliers d’exemples et dernière étape, il doit résoudre le même problème avec de nouvelles données inconnues. L’ordinateur va donc filtrer les données, affiner l’algorithme de départ voire ré-écrire son propre algorithme en fonction des relations statistiques qu’il découvre entre les anciennes et les nouvelles données.
Les algorithmes apprennent par l’entrainement et s’améliore avec l’expérience. Un bon exemple est celui du filtre anti-spam de notre boîte mail. L’algorithme peut d’abord être entraîné à reconnaître les millions d’emails qui ont été catégorisés comme étant des spams ou non des spams. Ce processus génère de lui-même une application capable d’identifier automatiquement les courriers indésirables et s’améliore et s’adapte en permanence à mesure que d’autres exemples sont disponibles. Même principe pour les recommandations d’achats d’Amazon, de films de Netflix, de partenaires sur les sites de rencontres….. ou estimer si une transaction sur une carte de crédit est frauduleuse….etc
3) L'apprentissage profond (deep learning) est un ensemble de méthodes d'HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique" \o "Apprentissage automatique"apprentissage automatique tentant de modéliser des données avec un haut niveau d’abstraction et de complexité. On parle alors souvent de réseau neuronal artificiel.
Un réseau neuronal artificiel s'inspire du fonctionnement des neurones biologiques.
Un tel réseau permet à la machine d'apprendre par elle-même à reconnaître, trier et analyser les éléments qui lui sont soumis, qui ressemblent à d'autres qui lui ont été présentés et explicités par le passé. Exactement comme il suffit de dire à un enfant « c'est une chaise » pour qu'il reconnaisse ensuite toutes les autres chaises grâce à des éléments communs qu'il assimile de façon inconsciente, tels que les quatre pieds et le dossier de la chaise. En effet, le cerveau humain traite souvent les informations, non pas avec des règles exhaustives, mais par la pratique et la rétroaction. L’enfant qui apprend le monde autour de lui, voit une chaise, fait une prédiction (une chaise !) et reçoit un commentaire («oui!»), et fait donc son apprentissage par l’entrainement. Le Deep Learning utilise la même approche
Plutôt que d'indiquer pas à pas comment parvenir au résultat recherché grâce à un algorithme (comme dans l’apprentissage automatique), on fournit simplement des données à ces réseaux qui, suivant un processus d'apprentissage, comparent leur résultat à celui recherché pour tenter ensuite de s'en rapprocher au mieux. La machine construit elle-même son algorithme !  La machine virtuelle est donc composée de milliers d'unités (les neurones) qui effectuent chacune de petits calculs simples et sont reliées entre elles. Elles reçoivent une entrée (pour continuer notre exemple, une image d’une chaise); l’analyse; prend une décision à ce sujet et est informé si sa détermination est correcte. Les connexions entre les neurones sont ajustées, pondérées par l’algorithme en fonction du résultat. Et par conséquent cela va changer ses prévisions futures. Les résultats de la première couche de neurones vont HYPERLINK "http://conjugaison.lemonde.fr/conjugaison/troisieme-groupe/servir/" \t "_blank" \o "Conjugaison du verbe servir"servir d'entrée au calcul des autres (ce fonctionnement par « couches » - jusqu’à 20 couches avec une complexité grandissante - est ce qui rend ce type d'apprentissage « profond ») Initialement, le réseau sera erroné plusieurs fois. Mais comme nous alimentons en millions d’exemples, les connexions entre les neurones seront réglées de sorte que le réseau neuronal finira par prendre des décisions correctes dans presque toutes les occasions. Cette approche connexionniste est l'intelligence de la fourmilière : chaque unité est rudimentaire, mais collectivement, elle atteint une capacité très supérieure à la somme des capacités individuelles de ses membres. La documentation complète d’un algorithme d’I.A. de type Deep Learning ferait des milliards de milliards de milliards de pages … Obsolète quelques instants plus tard !
Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines notamment de la HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Reconnaissance_faciale" \o "Reconnaissance faciale"reconnaissance faciale, de la HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Reconnaissance_vocale" \o "Reconnaissance vocale"reconnaissance vocale, de la HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Vision_par_ordinateur" \o "Vision par ordinateur"vision par ordinateur, du HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Traitement_automatis%C3%A9_du_langage" \o "Traitement automatisé du langage"traitement automatisé du langage (Siri ou Google now). Les chercheurs de Facebook ont développé un système composé de 9 niveaux de neurones artificiels qui peut déterminer correctement, 97.25% du temps si 2 photographies représentent la même personne même si les conditions d’éclairage ou l’angle de vue varient

Google vient d’annoncer qu’il utilisait désormais un réseau neuronal pour son anti-spam afin de le personnaliser en fonction de chaque utilisateur. Ainsi, même si la majorité des utilisateurs ne voient aucun intérêt à recevoir des mails pour du Viagra, quelqu'un qui s'intéresserait à ces sujets ne verrait plus ces e-mails automatiquement classés dans les spams. Plus concrètement, une newsletter hebdomadaire envoyée par un marchand peut intéresser une partie des internautes et être considérée comme du HYPERLINK "http://www.futura-sciences.com/tech/definitions/internet-spam-1650/"spam par d'autres. Grâce à son IA, HYPERLINK "http://www.futura-sciences.com/tech/actualites/technologie-bref-bientot-paiement-factures-depuis-gmail-57660/" \t "_blank" \o "En bref : bientôt le paiement de factures depuis Gmail"GMail apprend à connaître les centres d'intérêt de chaque utilisateur pour personnaliser le filtrage de façon transparente !

Plus on augmente le nombre de couches, plus les réseaux de neurones apprennent des choses compliquées, abstraites, qui correspondent plus à la manière dont un humain raisonne.

Le problème est « l’explicabilité, la traçabilité » – il peut être difficile, voire impossible dans certains cas, de savoir comment un réseau neuronal développe ses prédictions : le résultat étant noyé dans un jeu d'innombrables pondérations croisées dont on ne peut retrouver le fil. Comme le cas de deux robots de HYPERLINK "https://siecledigital.fr/2016/11/03/intelligence-artificielle-google-cryptage-donnees/" \t "_blank"Google, Alice et Bob, qui cryptaient leur conversation et un troisième robot Eve qui essayait de décrypter. Alice et Bob ont réussi leur mission, ils ont inventé un langage que ni Eve ni ces concepteurs n’ont pu déchiffrer !

4) La programmation génétique est une technique permettant à un programme informatique d'apprendre, par un algorithme évolutionniste, à optimiser peu à peu une population d'autres programmes pour augmenter leur degré d'adaptation à réaliser une tâche demandée par un utilisateur. Le programme Eureqa utilise cette technique : l’algorithme commence par combiner de manière aléatoire plusieurs fonctions mathématiques sous forme d’équations et ensuite voit à quel point ces équations concordent avec les données collectées. Les équations qui échouent au test sont écartées, tandis que celles qui se révèlent prometteuses sont conservées et recombinées afin que le système converge vers un modèle mathématique précis et fiable. Eureqa ne prit que quelques heures, sans algorithmes de départ, pour trouver un certain nombre de lois physiques décrivant le mouvement du pendule, la 2ème loi de Newton sur le centre d’inertie ! C’est le Nec plus Ultra de l’I.A. : On utilise cette programmation génétique pour faire des «  machines à inventer ».

5) Les Chatbot ou agent conversationnel doté d’intelligence artificielle qui dialogue avec un utilisateur, et répond automatiquement à ses requêtes 24/7. L’illusion est là : l’utilisateur est invité à formuler sa demande en langage naturel, elle est affinée par un échange convivial, puis le logiciel interprète la requête. On a l’impression de dialoguer avec un interlocuteur humain ! Fonctionne sur certains sites web pour le service client (SNCF, Air France, AccorHotels, banques …) ou le SAV des marques, sur des applications mobiles et sur les principales plateformes de messaging : HYPERLINK "https://www.doyoudreamup.com/nos-produits/chatbot/" \l "messaging"Facebook Messenger, HYPERLINK "https://www.doyoudreamup.com/nos-produits/chatbot/" \l "messaging"Skype…. Un exemple bien connu de ce type de robots s'appelle Siri et joue le rôle d'assistant virtuel des Iphone. Le chatbot peut aussi s’immiscer dans des groupes de réflexion et des forums de discussion, apportant de nouvelles interprétations, corrigeant des imprécisions, tempérant parfois les spéculations des internautes….. Bien d'autres chatbots devraient rapidement faire leur apparition, alors même que 54% des Français déclarent n'en avoir jamais entendu parler (étude 2016). Chatbot = contraction de "robots" et de "chat" dans le sens de conversation
6) La loi Moore : règle selon laquelle la puissance de calcul des microprocesseurs double tous les 18 à 24 mois ! Tout le monde n’a pas encore bien compris l’implication de cet extraordinaire progrès exponentiel : une révolution….. Si la capacité de mémoire des ordinateurs et la quantité d’informations numériques pouvant être véhiculées par la fibre optique ont cru de façon phénoménale, l’efficacité de certains algorithmes a augmenté à un rythme bien supérieur à ce que la loi Moore prévoyait. Le progrès dans un domaine entraînant une explosion d’innovations dans un autre….

L’ I.A. est déjà partout dans notre vie de tous les jours, sans obligatoirement que nous nous en rendions compte….À chaque fois que nous envoyons un e-mail, que nous utilisons une carte bancaire, que nous voyageons ou que nous lançons une recherche sur Internet, l’IA est le socle sur lequel toutes ces activités sont basées. Les algorithmes intelligents vérifient et détectent constamment des fraudes à la carte de crédit, sont maîtres des avions qui décollent et atterrissent, suivent en permanence des niveaux de stocks et réalisent même des produits dans des usines robotisées. Et que dire des moteurs de recherche : l’algorithme de Google est d’une intelligence telle que les trois premières réponses qu’il délivre sont sinon exactes, du moins adéquates. A telle enseigne que le monde de notre connaissance est structuré par Google qui définit aujourd’hui à lui seul notre espace de connaissance disponible. Nos smartphones sont des mines d’I.A . tel le GPS, dans les bras duquel nous nous abandonnons si souvent ! D’ailleurs, l'entreprise chinoise Huawei, troisième constructeur mondial de smartphones derrière Apple et Samsung, a annoncé qu’elle intègre désormais nativement le traitement de l'intelligence artificielle dans son processeur. D'après Huawei, l'IA, couplée au traitement dans le cloud, permettrait d'accélérer la reconnaissance vocale et visuelle, ainsi que la photographie intelligente. (C’est sans doute l’avenir, chacun aura sa propre I.A. dans sa poche !) L’IA attire toutes les convoitises et les géants du numérique investissent des sommes astronomiques dans le développement de cette nouvelle forme d’intelligence.
D’après une étude publiée en juin dernier par le cabinet d’audit PwC, l’intelligence artificielle pourrait entraîner une augmentation du PIB mondial de plus de HYPERLINK "http://press.pwc.com/News-releases/ai-to-drive-gdp-gains-of--15.7-trillion-with-productivity--personalisation-improvements/s/3cc702e4-9cac-4a17-85b9-71769fba82a6" \t "_blank"15,7 trillions de dollars d’ici 2030, en faisant la plus grosse opportunité commerciale de notre époque.
B) Les différents domaines où s’implante l’intelligence artificielle
La HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9decine" \o "Médecine"médecine 
Quelques exemples qui dans un domaine qui va fortement évoluer dans les années à venir :
* Watson, l’application phare d’IBM, actuellement la plus ambitieuse dans le domaine médical, offre la possibilité d’extraire des réponses précises d’une quantité incroyable d’informations médicales, dont les manuels de médecine, les revues scientifiques, les études cliniques, les traitements innovants et même les notes des médecins et infirmières. Aucun médecin ne peut atteindre le niveau de capacité de Watson de se pencher sur une vaste collection de données et découvrir des corrélations pas toujours évidentes …. Un tel système permet d’émettre des diagnostics s’agissant de certains cancers, de manière plus fiable que les grands professeurs du secteur concerné mais de façon plus habituelle, il pourrait agir comme un « conseiller interactif » pour les médecins. Ceci pourrait juguler les coûts d’examens redondants ou des fautes professionnelles. Watson est aussi utilisé pour former les étudiants aux diagnostics
Mais les critiques existent et IBM pourrait devenir la première victime du succès marketing de Watson, c’est-à-dire des attentes un peu irréalistes que la firme a fait naître chez ses clients. Pour certains les résultats seraient biaisés du fait 1) sa grille d’analyse de contenus le poussant plutôt vers des conclusions prenant en compte beaucoup de données plutôt que les plus à jour 2) le système a beaucoup de mal à comprendre les dossiers médicaux des patients : il faut passer du temps pour détailler les acronymes, corriger les erreurs, les phrases abrégées…3) Watson privilégie les études et recommandations américaines 4) manque d’ouverture et d’accès aux paramètres : les utilisateurs d’autres pays voudraient pouvoir apporter des corrections (problèmes de coût des traitements dans certains pays…)
* En radiologie, les ordinateurs deviennent plus performants en traitement et analyse de l’image. Domaine pourtant très spécialisé avec environ 8 ans de formation après le bac ! Ainsi l’imagerie 3D et la puissance de l’I.A. vont rapidement optimiser le diagnostic du cancer de la prostate.
* Le développement des membres bioniques : des chercheurs de l’Université de Newcastle ont mis au point une main bionique qui utilise l’intelligence artificielle pour voir ce qu’elle porte. Cette prothèse peut choisir la meilleure façon de saisir des objets placés devant elle. Ainsi, quand elle voit un objet, la main détecte l’intention de saisir en interprétant les signaux électriques des muscles du bras de l’utilisateur. Celle-ci prend alors une image de l’objet par le biais d’une webcam et choisit l’une des quatre positions de saisie possibles. Pour ce faire, l’équipe de Newcastle a dû enseigner à la prothèse comment reconnaître différentes formes et choisir la poignée à utiliser, à l’aide de plus de 500 objets visualisés dans différents angles et arrière-plans. Suite aux essais et aux erreurs, le système a ensuite intégré les meilleurs saisies possibles. C’est un grand pas en avant dans le développement des membres bioniques.
La finance
* Le Trading de Haute Fréquence est l’exemple même de la compétition perpétuelle entre algorithmes. Les actions se déroulent à une vitesse incompréhensible pour tout trader humain. …. Ces machines se livrent à une concurrence féroce, avec une horde d’algorithmes prédateurs, où de vrais algorithmes se mélangent à des algorithmes leurres pour tromper les concurrents. Ces systèmes semblent désormais hors du contrôle et de la compréhension des humains qui les ont conçus ! Le métier de courtier a de fait disparu….
* Dans la banque de détail les opérations vont peu à peu basculer vers le numérique (applications, site interne …). Pour les prêts immobiliers, tout se fera en ligne et l’I.A. prendra la main avec des systèmes experts d'évaluation de risques. Toutes les banques s’adaptent : il y aura moins de conseillers en agence mais ils seront plus experts. Certains spécialistes évoquent La moitié des agences bancaires qui risquent de disparaître et 50% des effectifs qui seront licenciés dans les 10 prochaines années (Plan Société Générale ou Crédit Mutuel).
Le militaire
* L’utilisation des intelligences artificielles dans le domaine militaire est devenue de plus en plus importante. Les États-Unis ont dépensé 18 milliards de dollars sur trois années dans la recherche de l’automatisation de l’armement militaire. Les drones tueurs sont malheureusement une réalité. Pour l’instant, les Etats affirment que les robots utilisés dans les armées sont toujours contrôlés à distance par des humains.
* Le robot SGR-A1 (Samsung) remplace déjà les sentinelles sur la frontière sensible entre les deux Corées. BAES britannique, Dassault Aviation, chinois, russes ou américains ont dans leurs cartons des systèmes des drones aériens, des chars d’assaut et autres armes lasers de plus en plus automatisées…. Les arguments avancés sont qu’ils sauvent des vies de combattants et qu’ils sont plus performants que des soldats fatigués ou stressés.
* Cependant 65 ONG militent contre les robots tueurs et les systèmes d’armes létales automatiques et espèrent un accord de l’ONU en 2019 sur un protocole interdisant leurs usages, comme ont été déclarées hors la loi les armes biologiques 1972, les mines antipersonnel 1997, les bombes à fragmentation 2008. Pour ces ONG, le fait qu’il n’y ait plus de risque de pertes humaines pourrait légitimer des conflits un peu partout. Et que se passe-t-il si la machine est piratée ou tombe dans des mains peu recommandables ? En août dernier 116 responsables d'entreprises de robotique et spécialistes de l'intelligence artificielle ont écrit une lettre ouverte aux Nations unies à ce sujet. Ils redoutent aussi «des conflits armés à une échelle jamais vue auparavant et à des vitesses difficiles à concevoir pour les humains» et s'inquiètent de la lenteur d'adaptation du législateur (L'ONU travaille sur ce sujet depuis 2013)
Le secteur administratif : droit, assurance, comptabilité, traduction, enseignement ….
* dans le domaine de la justice, l’I.A. servirait à prédire les décisions de justice, à aider à la décision et à trancher les cas simples. La start up française, Case Law Analytics, propose aux plaignants une analyse prédictive visant à les amener à un règlement à l’amiable bien valorisé, elle propose aussi aux magistrats une aide pour désengorger les tribunaux de décisions à la chaîne….(ex conduite en état d’ivresse…. etc). Basée sur le Big Data judiciaire de cas résolus (hors pénal), l’IA pourrait être plus équitable que la justice humaine… (Test grandeur nature aux cours d’appel de Rennes et de Douai)
* Dans les métiers d’assurance ou de juristes, les logiciels peuvent maintenant analyser des millions de documents électroniques et extraire automatiquement ceux qui sont pertinents. Fini le tri laborieux des boîtes en carton et fini le pré travail d’analyse d’assistants juridiques ou d’avocats.
* Pour la comptabilité, on ne va pas continuer à payer des comptables pour faire les comptes un milliard de fois moins vite qu’une I.A. !
* La HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Traduction_automatique" \o "Traduction automatique"traduction automatique, si possible en temps réel ou très légèrement différé, est dopée par l’I.A. L’outil de traduction de Google qui a commencé son apprentissage sur les documents officiels des Nations Unis et a étendu son champ d’action sur le web, alimentant ainsi ses algorithmes voraces d’auto-apprentissage, est maintenant au niveau des meilleurs traducteurs. Si les traducteurs humains de bon niveau n’ont pas encore disparu, ils reconnaissent une pression tarifaire sur leur profession.  
Le Journalisme
* Des "robots journalistes" pourraient à terme aider les journalistes en les débarrassant de tâches ingrates, notamment la veille ou la vérification des HYPERLINK "https://fr.wikipedia.org/wiki/Fake_news"fake news.
*Plus encore, la Start-up Narrative Science a développé un moteur d’intelligence artificielle très puissant Quill (plume) qui est un moteur d’analyse et d’écriture universel, capable de produire des articles de haute qualité. Quill commence par collecter les données provenant de diverses sources, comme les bases de données, les rapports financiers, les sites web, les médias sociaux. L’algorithme opère ensuite une analyse pour trier les informations les plus pertinentes. Enfin, il tisse toute cette information dans un récit cohérent dans des domaines aussi variés que le sport, le business et la politique. Narrative Science estime que Quill produit des résultats du même niveau que les meilleurs analystes humains. Une fois paramétré, Quill peut générer des articles presque instantanément et les livrer en flux continu sans intervention humaine. L’un des premiers commanditaires de cette société fut la CIA pour transformer de manière automatique les torrents de données brutes collectées par le renseignement américain en une forme narrative facilement compréhensible.
L’art
* la possibilité par l’I.A. de générer des films complets, en image de synthèse, de A à Z, à partir des souhaits des utilisateurs. Des sociétés comme Netflix sont très demandeuses !
* Un robot, e-David, a un bras robotisé qui, grâce à un algorithme de calcul et une caméra, est capable de peindre des toiles à partir d'un modèle qui lui est présenté, sait adapter son trait et optimiser les contrastes. Le robot sait aussi se détacher de la programmation humaine pour réaliser des créations picturales qui lui sont propres.
* Des programmes d’intelligence artificielle nommés « Amper » ou « Flow » sont capables de produire et jouer de la musique avec un minimum d’intervention humaine. Les premiers disques sont sortis !!
* AIVA start-up française capable de composer des pièces de musiques orchestrales artificielles est inscrite comme compositeur à la SACEM !
* en 2017, une start-up canadienne, Lyrebird, a fait sensation avec un système capable d’imiter n’importe quelle voix, y compris des célébrités, à partir d’une minute d’enregistrement original !
Les jeux
* Ce sont dans les jeux vidéo que l’I.A. s’est le plus popularisée et que les avancées sont rapides.
* Deep Blue d’IBM battait en 1997 le champion du monde d’échecs; en 2011, Watson d’IBM bat les champions à Jeopardy (jeu culturel multithématique); en 2016, c’est AlphaGo de Google qui bat le champion du monde du jeu de Go. Avec la nouvelle version d’Alphago la machine a battu son prédécesseur 100 parties à 0 ! Au poker enfin - c’est le point final de la supériorité du robot – une IA a bluffé et battu les meilleurs champions début 2017. Cette victoire constitue une première mondiale significative, étant donné la grande complexité du poker et les facteurs humains impliqués, Basé sur du Deep Learning, Libratus  n’a jamais appris «comment» jouer au Poker. On lui a donné les règles de base et il a appris par lui-même. Durant les pauses du tournoi, alors que les humains dînaient, dormaient ou analysaient les différentes mains de la partie, l’ordinateur était connecté au superordinateur de Pittsburg et affinait sa stratégie en rejouant des milliards de possibilités.
L’informatique
* Les emplois répétitifs ou même prévisibles sont tous susceptibles d’être menacés par la technologie, car il y a de fortes chances pour qu’un algorithme puisse un jour faire aussi bien. Ainsi les métiers de codeurs, ou de développeurs web, métiers très recherchés et très tendance actuellement, voient leurs jours comptés car ils développent eux même les IA qui vont les remplacer !!!!!

La robotique
* Nous sommes de toute évidence au sommet d’une vague déferlante d’innovations qui produira des robots destinés à accomplir toutes sortes de tâches commerciales, industrielles ou de service. Selon la fédération internationale de la robotique, les livraisons mondiales de robots industriels ont augmenté de plus de 60% entre 2000 et 2012.
* Inutile de préciser qu’un robot peut travailler en continu, sans être jamais fatigué, sans souffrir de mal de dos, sans prendre de congés hebdomadaires, ni de vacances et sans revendications aucunes. Il peut remplir des taches variées en changeant d’outils au bout de son bras articulé. Les entreprises l’ont bien compris ! De plus, la Cloud Robotique, c’est-à-dire la migration de l’intelligence qui alimente les robots vers des serveurs informatiques, va permettre de produire des robots nécessitant moins de mémoire, moins de puissance et donc moins chers ! Le savoir acquis par un robot ou une mise à jour nécessaire peut être immédiatement transmis à l’ensemble des robots connectés.
* Bientôt les robots humanoïdes seront employés de maison, majordomes dans les hôtels, assistants de personnes âgées, compagnons de vie ou équipiers dans les usines…. Ils portent des noms merveilleux : Pepper, Nao(concepteur français), Amelia, Alexia….Le japon a lancé sur le marché ses Nextage qui travaillent sur des chaînes de montage aux côtés d’employés. Ils équivalent à trois personnes en rentabilité. Les salariés de l’usine Glory semblent satisfaits de leurs compagnons qui vont jusqu’ à réaliser en même temps qu’eux, chaque matin, les exercices physiques d’échauffement avant de débuter leur travail.
* Le secteur agricole est un secteur d’avenir pour la robotique (déjà présente pour la traite, les vendanges automatisées…). Au japon, une nouvelle machine est capable de sélectionner les fraises mûres en s’appuyant sur des variations de couleurs très subtiles; elle fournit un rendement d’une fraise toutes les 8 secondes et travaille en continu et de nuit. En Australie, pays de rareté de l’eau et de terres arables, des robots ont été imaginés pour relever constamment des échantillons de terre autour des plants pour injecter la bonne quantité d’eau et d’engrais. L’application exacte d’engrais ou de pesticides pour chaque pied, voire chaque fruit, pourrait potentiellement réduire l’utilisation de ces produits chimiques de 80% à terme !
* La recherche spatiale compte beaucoup sur ses robots (Rover Curiosity qui explore toujours Mars depuis 2012) pour avancer dans ses découvertes de l’espace……
C) Les peurs liées à l’Intelligence Artificielle
1) le déclin du taux d’emploi.
* Quantité de métiers vont disparaître. Le marché du travail sera touché au fur et à mesure que les robots s’implanteront et que les algorithmes de plus en plus intelligents menaceront même les métiers hautement qualifiés. Les études sont parfois contradictoires : une étude de 2013, menée à l’université d’Oxford a conclu que près de la moitié des emplois aux USA pourrait être menacée par l’automatisation au cours des 2 prochaines décennies, une deuxième étude parle de d’un quart des emplois en moins d’ici 2030. Ainsi, en 2024, les experts estiment que les machines pourront faire office de conseiller bancaire et qu'en 2027, elles pourront conduire un camion... Les métiers de chirurgien, policier, journaliste, écrivain, avocat, pilotes, vendeurs, etc. sont déjà en danger puisque des sociétés planchent sur des IA capables de les épauler dans un premier temps, puis de les remplacer……
* Naturellement il y aura de nouveaux métiers mais seront-ils aussi nombreux que ceux qui seront détruits ? Ce qui est sûr, c’est qu’il va falloir gérer cette transition. La formation va devenir une arme stratégique pour les pays, car la vitesse d’adaptation du capital humain sera la clé du développement à l’avenir. Il faudra trouver les zones de complémentarité de l’homme avec l’I.A. Il faudra éduquer et trouver une pédagogie qui améliore les capacités des gens à QI moyen et qui seront les plus touchés. Il ne faut pas laisser sur le bord du chemin les plus désarmés
Un chiffre, tiré d'un rapport de Dell et de «l'Institut pour le Futur», Think Tank californien est vertigineux : 85% des emplois qui existeront en 2030 n'existent même pas encore aujourd'hui!
* Les emplois de primo-insertion seront les premiers touchés. Le salaire des jeunes arrivant sur le marché de l’emploi a diminué tout au long de ces dernières années. Le sous-emploi endémique des jeunes diplômés est en plein essor. On parle aussi de polarisation grandissante des emplois c’est-à-dire le fait que le nombre d’emplois très bien payés et ceux mal rémunérés augmente alors que le nombre d’emplois intermédiaires baisse. La classe moyenne des pays développés se prépare donc à des jours difficiles.
* Les deux technologies susceptibles d’être au premier plan dans le futur et d’avoir un réel impact sur le marché du travail et l’économie en générale : l’impression 3D et les voitures autonomes. On peut penser aux emplois touchés concernant l’entretien, la réparation, l’assurance, le ravitaillement en carburant, les livreurs, les taxis, les camionneurs etc….
* Internet a créé beaucoup de sociétés très lucratives et influentes avec des forces de travail étonnamment réduites. Par exemple, en 2016, Google a généré un bénéfice de près de 26 milliards alors qu’il employait moins de 72 000 personnes. En comparaison, en 1979, General Motors comptaient 12 fois plus de travailleurs (840 000) pour un bénéfice 60% moindre (ajustement du taux d’inflation fait). Facebook utilise un logiciel intelligent, appelé Cyborg, qui surveille en permanence des dizaines de milliers de serveurs, détecte les problèmes et dans de nombreux cas, peut effectuer les réparations de manière autonome. Nul besoin d’humains ! Apple a créé un énorme Data Center pour 1 milliard de dollars avec uniquement 50 postes à la clé !
* Enfin Ce que Martin Ford appelle l’immigration virtuelle va commencer. Après la délocalisation des usines, la délocalisation des métiers manipulant l’information va se réaliser. Maintenant que les logiciels peuvent être hébergés dans le Cloud, ils peuvent déferler facilement et partout. Cette délocalisation se fera non seulement sur des salaires moins élevés dans les pays émergents mais aussi sur les connaissances cognitives (2.6 milliards de chinois et d’indiens avec 5% de cette population de cerveaux brillants représentent 130 millions de personnes, soit 40% de la population américaine !)
2) Une I.A. forte : menace pour l’humanité….
* On parle d’I.A. faible pour les intelligences artificielles qui se concentrent sur une tâche précise. Tous les systèmes actuellement existants sont considérés comme des intelligences artificielles faibles. L’I.A. forte ou intelligence artificielle générale est celle dotée de conscience, de sensibilité et d’esprit. Une machine capable d'appliquer l'intelligence à tout problème plutôt qu'un problème spécifique. Ce moment où l’intelligence artificielle dépassera celle des humains est appelée la Singularité….. Peut-être cela se fera-t-il de façon fortuite, quand, par le hasard du cloud, des réseaux se connecteront….. La dissémination des logiciels sur la toile est en effet une réalité …. Resurgissent nos vieux fantasmes d'une intelligence capable de comprendre, décider et agir au moins aussi bien qu'un être humain, pour s'émanciper de celui-ci et décider de l'éliminer !
* Menace donc pour nos sociétés voire danger pour l’humanité ? Sur ce point, les milliardaires de la Silicon Valley ne sont pas du tout d’accord. Elon Musk (SpaceX, Tesla) craint depuis longtemps une hégémonie mondiale de l’intelligence artificielle. Pour lui l’I.A. permettrait aux pays émergeants d’obtenir un renforcement de leur pouvoir sur la scène internationale. Il a comparé ce processus à celui qui a permis aux nations disposant de l’arme nucléaire de dominer le monde. L'arme nucléaire justement, Elon Musk la  juge anecdotique dans les mains de dictateurs comme Kim Jung-Un, par rapport à la puissance qu'auront les armes autonomes (armes intelligentes robotisées). Il pense aussi que la concurrence pour la suprématie dans le domaine de l'intelligence artificielle à l'échelle nationale peut être une cause de déclenchement de Troisième guerre mondiale. Pour Mark Zuckerberg (Facebook), ces propos sont irresponsables. Il est lui optimiste car dans les 5 ou 10 ans qui viennent, l’intelligence artificielle permettra d’apporter des améliorations dans nos vies.  
* En 2016, les GAFA élargie (Facebook, Microsoft, Amazon, IBM, Apple, Google) se sont alliés sur une charte d’une I.A. éthique. Avec Deepmind Ethics and Society, Google a créé une équipe spécifique de recherche consacrée aux questions éthiques et sociétales soulevées par l’I.A..
* La création d’une police de l’I .A. ne peut être que mondiale. Cet encadrement pour permettre de détecter l’émergence d’une I.A. forte et de la canaliser. L’encadrement n’est pas synonyme d’une interdiction d’innover et de faire de la R&D, bien au contraire : pour exemples, les essais cliniques pour les médicaments, les normes d’émissions pour les voitures, le génie génétique….). Cependant cet encadrement va être rendu difficile en raison des enjeux géopolitiques. Vladimir Poutine a déclaré « Celui qui sera leader en I.A. sera le maître du monde », la Chine, de son côté, en a fait un objectif sans ambiguïté : être leader mondial à l’horizon 2030 …. La solution serait de créer une agence internationale spécialisée, sur le mode de l’Agence Internationale de l’énergie atomique. Mais comment faire accepter aux états de limiter ou de partager leur pouvoir ? Aux USA, les millionnaires de la Silicon Valley, s’ils sont plutôt démocrates et sincères, craignent beaucoup d’être bridés par l’administration si l’opinion publique prend peur et ils redoutent que les BAT chinois (Baidu : Google, Alibaba : Amazon and Tencent : Facebook) ne deviennent les nouveaux GAFA.
* Si pour certains la perspective de l’arrivée d’une I.A. forte reste sans doute relativement lointaine, voire improbable, d’autres la voient arriver d’ici une décennie ou deux mais la prise de contrôle de nos sociétés par les machines n’est-elle pas une préoccupation mineure comparée aux dangers de la surpopulation, de l'inégalité des revenus ou de la montée des fondamentalismes ?
3) Les autres problèmes soulevés par l’I.A.
* Des programmes aussi racistes et sexistes que les humains  Les immenses bases de données grâce auxquelles « s’entraînent » certaines technologies d’IA sont souvent biaisées. Elles ont en effet été créées par les humains, reflétant leurs travers ! Résultat : plusieurs programmes ont déjà montré qu’ils reproduisaient le racisme ou le sexisme des humains. Ainsi, quand un programme d’IA est devenu jury d’un concours de beauté en 2016, il a éliminé la plupart des candidats noirs. Une autre technologie, censée émettre des liens entre les mots, a reproduit certains stéréotypes, en associant par exemple les femmes au foyer et les hommes aux professions scientifiques… L’IA apprend donc de nos propres préjugés pour mieux les reproduire !
* La discrimination très forte des minorités Un autre biais est le côté incomplet de la collecte des données. Ainsi les minorités sont très mal représentées par manque de données.
* Le piratage de l’esprit humain et de la démocratie. En exploitant nos données personnelles, les programmes d’intelligence artificielle permettent d’influencer la façon dont on pense. Des programmes d’IA sont par exemple capables de rédiger un tweet « spécialement conçu » pour une personne. Ces messages ciblés peuvent être de la publicité mais aussi des messages pour influencer la façon dont les gens votent ou attiser le populisme. Ces technologies permettent aussi de créer des « fake news », de fausses informations montées de toutes pièces, et même de créer des vidéos capables de faire dire ce que l’on veut à Barack Obama ou à Vladimir Poutine.
* Une nouvelle étape dans la surveillance De plus en plus, les technologies de reconnaissance visuelle ou faciale s’appliquent à la vidéo, et notamment à la vidéosurveillance. La SNCF a par exemple annoncé, peu après les attentats de novembre 2015 en région parisienne, qu’elle expérimentait des technologies de détection des comportements suspects à partir des caméras de surveillance, en se basant sur des critères comme « le changement de température corporelle, le haussement de la voix ou le caractère saccadé de gestes, qui peuvent montrer une certaine anxiété ». Ce type de système pourrait par exemple permettre de détecter en direct une personne fichée S abandonnant un colis suspect. Mais aussi un militant pour les droits de l’homme dans une dictature ou une personne homosexuelle dans un pays où cela est condamné. Ces systèmes sont encore loin de fonctionner parfaitement, et le risque de « faux positifs » reste important.
* Des systèmes opaques avec une faible acceptabilité Grâce aux technologies d’intelligence artificielle, il est possible de créer des programmes permettant de sélectionner des curriculum vitae, de proposer des diagnostics médicaux ou d’approuver une demande de prêt. Or, une bonne partie des décisions prises par ces programmes… ne sont pas explicables. Concrètement, les ingénieurs ne savent pas retracer la multitude de calculs effectués par la machine pour arriver à sa conclusion. En clair, cela signifie que si votre demande de prêt est refusée, ou votre CV recalé, aucune explication ne pourra vous être fournie. Un constat gênant, qui explique entre autres qu’aujourd’hui les technologies d’IA ne sont généralement utilisées que pour suggérer des solutions, validées ensuite par des humains. Expliquer le fonctionnement de ces technologies, basées sur des réseaux de neurones artificiels, est l’un des grands défis des chercheurs en IA, qui travaillent sur la question. « L’explication du comportement est très importante, c’est ce qui détermine l’acceptabilité par la société de ces systèmes »,
Ces derniers mois, la controverse qui a entouré l’algorithme APB qui arbitre les choix d’orientation des bacheliers - qui n’est pas un programme d’IA, mais dont le code est longtemps resté entièrement secret - a déjà montré que l’opacité des systèmes automatisés posait d’importants problèmes.
* D’importantes questions de droit à régler
Le droit devra s’adapter. Si les robots se développent, qui va être responsable ? Va se poser la question de la réparation en cas de dommages, de bugs. Les systèmes automatisés vont de plus en plus être amenés à prendre des décisions sur des situations que n’auront pas pu prédire les ingénieurs. Qui, par exemple, sera responsable des actes des voitures autonomes ? La question revient souvent, et hante déjà les assureurs : si une voiture autonome tue quelqu’un dans un accident, la responsabilité ira-t-elle au constructeur, à l’ingénieur qui a développé l’IA, au propriétaire de la voiture ou à la personne à la place du conducteur ? Des questions pressantes, alors que des voitures autonomes expérimentales ont déjà parcouru, aux Etats-Unis, des millions de kilomètres sur de vraies routes.
A l’heure où, pour la première fois au monde, l’Arabie Saoudite vient d’accorder la citoyenneté à une machine douée d’une intelligence artificielle, Sophia, un robot humanoïde féminin hongkongais, il convient de doter les robots de droits et de devoirs, en termes de responsabilité, de traçabilité, de dignité. Sophia dispose d’animations faciales très réalistes, malgré son expression orale quelque peu saccadée. En peu de temps, elle est devenue une véritable célébrité. Alors que les Saoudiennes n’ont pas la liberté de travailler, de faire des études ou d’obtenir un passeport sans l’approbation de leurs tuteurs, des hommes de leur famille, ni de se passer de voile, voilà une créature qui aurait plus de droits qu’elles !
* Des questions sociétales clivantes . Pour fonctionner, les programmes d’I.A. s’entrainent à partir de centaines de milliers, voire de millions de données humaines. Comment sont-elles récoltées ? Les personnes concernées ont-elles accepté leur exploitation ? La population devrait-elle avoir un droit de revendication sur la redistribution des bénéfices générés par la technologie ? Les entreprises numériques, toutes puissantes, créent des milliardaires et des bulles financières. Est-il normal qu’une élite minuscule puisse capturer tous les bénéfices du capital technologique d’une société ? Aux States, en 2016, 1% des plus fortunés concentraient 20% du revenu national et 10% en possédaient 47% ! Oxfam a annoncé récemment que 80 personnes possédaient la moitié de la richesse mondiale et que 80% des terriens devaient se contenter de 5.5% de celle-ci !!! Le travail va être bousculé par ces nouvelles technologies. Si beaucoup d’individus sont éliminés avec ces nouvelles règles de jeu, de nouvelles sources de revenu et de solidarités feront- elles leur apparition pour éviter une désarticulation sociale ? C'est aux hommes politiques et aux dirigeants de s’interroger sur la société dans les 20 prochaines années
D) Conclusions
1) La situation en France :
* Beaucoup de personnes disent que l’Europe a raté le train de l’ère digitale, mais elles ne doivent pas oublier que les GAFA ont à peine 10 ans d'existence, et que les gagnants "à vie" n'existent pas. D’autres sont plus optimistes…..
* D’ici la fin 2018, Valeo, équipementier automobile français se lance en effet dans la création à Paris du premier centre mondial de recherche consacré à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage profond dans les applications automobiles avec une centaine de spécialistes du monde entier
* Thales (aérospatiale, défense, sécurité et transport terrestre) s’apprête à lancer prochainement sa « digital factory » à Paris. En investissant 150 millions d’euros sur trois ans, Thales prévoit d’accueillir 70 personnes d’ici à la fin de l’année
* Après New-York et Menlo Park (Californie), le réseau social Facebook a en effet ouvert en 2015 un bureau dans la capitale consacré à la recherche sur l’intelligence artificielle, en partenariat avec l’Inria. Dénommé FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research),
* Plus récemment, IBM a annoncé la création de la Scale Zone, un espace dédié situé au siège d’IBM France près de Paris, où des experts travaillent avec des start-ups pour les aider à industrialiser et déployer leurs projets les plus innovants. Onze start-ups participent actuellement à la première saison Scale Zone, axée sur les projets liés à l’Internet des Objets.
* Des initiatives qui confirment que la France est l’un des pays les plus dynamiques sur le marché international de l’innovation numérique. C’est bien simple : entre 2012 et 2015, le nombre de start-up a augmenté de 30%, selon l’Agence du Numérique. Stimulée notamment par la French Tech, la France est également le deuxième pays européen en matière de financement de start-ups qui s’élève à 2,2 milliards d’euros en 2016. Ce développement sera-t-il porteur ? C’est HYPERLINK "http://www.lefigaro.fr/flash-eco/2017/10/25/97002-20171025FILWWW00194-la-france-n-est-pas-la-pour-subir-l-intelligence-artificielle-mounir-mahjoubi.php" \t "_blank" l'enjeu de la mission qui a été confiée au député Cédric Villani, ainsi qu’au secrétaire d'État au numérique Mounir Mahjoubi.
2) Conclusion générale
Si pour l’instant l’IA n’excelle que dans des tâches précises sans réelles compétences cognitives, elle est cependant moteur de réel changement et de progrès. Qu’elles nous dépassent un jour ou non, l'IA et les nouvelles technologies vont banaliser l'interconnexion, l'ubiquité, les stratégies collaboratives, l'analyse quasi temps-réel dans le Big Data avec la prise en compte simultanée de milliers de paramètres….
Nous projetons nos fantasmes sur l’I.A. qui fera naître des espoirs fous comme des déceptions. On pense à la fois que l’I.A. va détruire l’humanité mais aussi nous rendre immortels ! On passe de la peur à l’optimisme excessif.
D’où la controverse très polarisée entre ceux qui y voient une formidable opportunité et d’autres qui sont prudents et invitent à trouver des solutions pour pouvoir débrancher la machine. Nous sommes actuellement à la croisée des chemins de ce que nous humains, allons faire de cette création.
Espérons que, comme d autres secteurs, la mise en place de comités d éthique internationaux constitués de représentants d Etats, d entrepreneurs et de scientiûques permettra8:hj†`
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