Séminaire stratégie intelligence artificielle et business

Objectif Définir pour son entreprise la meilleure stratégie vis-à-vis de la révolution engendrée par l’intelligence artificielle et le deep learning, à destination des décideurs et des comités de direction update ▶ decide ▶ transform Programme Version sur la journée Module 1 8h30:10h30 Les fondamentaux de l’IA: ce qu’elle peut faire, ce qu’elle fera, ce qu’elle[…]

Faut-il abandonner son data scientist ?

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Quel que soit le cabinet de prospective, tous convergent pour dire que la très grande majorité des métiers qui seront à pourvoir dans dix ans n’existent pas aujourd’hui. Certains ont cru en tenir un: le data scientist. Mais celui-ci fera-t-il parti de ces fameux métiers qui seront bien payés en 2030? Pas sûr si on regarde les tendances de fond qui agitent le monde de l’intelligence artificielle.

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La chimie a priori

Prédire les réactions de synthèse chimique est un enjeu industriel important. Plusieurs tentatives ont été faites en utilisant le deep learning. Un des inconvénients des réseaux de neurones est qu’il est impossible d’établir les règles qui aboutissent à une prise de décision. Dans cet article, nous avons analysé 1,6 millions de réactions chimiques pour essayer[…]

La recherche publique est-elle dépassée?

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Tandis que l’équipe universitaire qui développait Theano, une librairie d’intelligence artificielle, vient de jeter l’éponge, alors que le rapport Villani constate le retard de nos chercheurs en IA comme dans d’autres domaines clefs de la troisième révolution industrielle (robotique, génomique, neurosciences…), peut-on se demander sans susciter l’effroi si notre recherche publique ne serait pas une de ces institutions dépassées qui succombe au monde nouveau?

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Optimiser les essais par le machine learning

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Lors de l’élaboration d’un produit, les essais sont la composante essentielle du développement. Ils permettent de détecter les dysfonctionnements, d’établir les limites, de lever des incertitudes. Le drame, c’est que les essais peuvent coûter cher. Si essayer de multiples configurations pour un logiciel est surtout consommateur de temps, essayer des équipements lourds (satellites, voitures, machines…) est évidemment très onéreux. Par conséquent les directeurs de programme sont tentés de limiter les essais, quitte à vivre des moments difficiles en production et en SAV.

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Managing Situations of Complexity and Uncertainty

The English version of the initial article published in JITIPEE journal. Summary: The second industrial revolution saw the development of management methods tailored to the challenges of the times: firstly, the need for mass production, and then, the pursuit of improved quality and customer satisfaction, followed by a push to improve operational performances in response[…]

Intelligence émotionnelle artificielle

Dans le cadre d’un projet de recherche, nous nous sommes intéressés à étudier comment les IA pouvait interpréter les émotions et y répondre. Un prototype que nous vous proposons ci-après vous permet de poser des questions (en français) et d’obtenir des réponses inspirantes (en anglais), démontrant ainsi la possibilité de faire abstraction de la langue. Dans ce projet, vous interrogerez un des plus grands penseurs indiens de la philosophie non-dualiste (advaita vedanta): Ramana Maharshi.

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