Les vendredis de l'IA - 10100

Bienvenue dans la sélection hebdomadaire de liens concoctée par l'équipe IA de PAC. Cette semaine, on jour à se faire peur en Chine, mais on imagine quand même les futurs usages idéaux de l'IA. Bonne lecture !

 

#MUSTREAD

 

#LunionFaitLefficacite  #TravaillerEnsemble  #ToutEstQuestionDeRythme

Un papier globalement intéressant surtout pour sa seconde partie, qui, au-delà de traiter de l’impact de l’(I)Automatisation sur les différentes typologies de jobs, aborde le ‘pourquoi la révolution IA est-elle différente de la révolution industrielle du XXe siècle ?’ et le ‘comment la société peut-elle préparer les travailleurs d’aujourd’hui à la rapidité de la survenue de cette révolution qui va prendre moins d’une génération ?'

"Research indicates that in many fields, the best results will come from humans supported by intelligent machines – a combination of a doctor and a machine, a teacher and a machine, etc. In the workplace of the near future, machines would continue to do the computational work they do well, while leaving other tasks to humans who see the big picture and have interpersonal skills."

Artificial intelligence will both disrupt and benefit the workplace, Stanford scholar says  Clifton B Parker 

Source : news.stanford.edu

 

#TheBiasKillingDetail  #DataSegmentationIsKing  #ThinkAboutItBeforeClickingTheSendButton

Dans la #IAteam on n'est pas super fan des « 5 conseils pour xxxx » et autres « top 10 des façons de xxxx » mais là, cet article vaut l’exception. Nous avons déjà partagé des articles qui illustraient les potentiels biais dans le développement des algorithmes qui consomment des jeux de données biaisés (le critère ‘ethnique’ du fichier des interpellations policières dans certains pays par exemple…). Sur le même thème, le présent article donne 5 conseils à garder en tête lorsque vous développez une solution de machine learning à usage des pays à faibles revenus.  

"How you segment data or choose an output variable, for example, may affect predictive fairness across different sub-populations. You could end up tuning a model to excel for the majority while failing for a minority group. These issues matter whether you’re working in Silicon Valley or South Africa, but they’re exacerbated in low-income countries. There is often limited local AI expertise to tap into, and the tools’ more troubling aspects can be compounded by histories of ethnic conflict or systemic exclusion."

Navigating the risks of artificial intelligence and machine learning in low-income countries  Aubra Anthony 

Source : techcrunch.com

 

#AINewPerspectives #TheWayWeWalk #ProsAndCons

L’intelligence artificielle offre de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines. Les systèmes de surveillance et/ou de reconnaissance font évidemment partie du lot. Au-delà des problématiques éthiques, cette technologie peut aussi apporter une vraie plus-value, par exemple, dans les aéroports.  (A lire sur l'air de Genesis.)

« AI is so good at analyzing the data that it can spot people who’re faking their walking. The method is less invasive than other behavioral biometric verification systems and could be deployed inside airports and other areas to check the identity of people passing by instantly. »

Artificial intelligence can recognize you by the way you walk Chris Smith

Source: BGR

 

#AIPurposes #AugmentedManagers #Ethics

L’une des promesses de l’intelligence artificielle est de permettre de traiter les tâches répétitives et de se concentrer sur celles qui ont le plus de valeur ajoutée. Cependant, si le temps libéré sert à expliquer les décisions générées par l’intelligence artificielle, on peut se demander où se situe cette plus-value. La définition du use case est donc clé pour bénéficier de l’apport de l’intelligence artificielle.

« La situation est d'autant plus symptomatique lorsque ces managers créent de nouveaux silos ou sont dans l'incapacité d'expliquer les algorithmes qu'ils ont créés. »

L’autorité des managers remise en cause par l’intelligence artificielle Nathalie Schipounoff

Source: LesEchos.fr      

 

#China #AIStartup #Cash

Les investissements dans les start-up chinoises de l'IA font tourner la tête ! SenseTime n'a même pas quatre ans d'existence et est déjà valorisée à plus de 4,5 milliards de dollars depuis sa toute dernière levée de fonds de 650 millions, confortant sa position de plus grosse start-up dans l'IA. D'ailleurs, elle a atteint une telle taille (du moins en cash) que l'appellation 'start-up' a peu de sens. Et les fonds viennent d'Asie (Chine, Singapour) ou des Etats-Unis. De manière générale, il est rare de voir des fonds européens investir dans l'IA en Chine, et c'est bien dommage quand on voit la direction que prennent les start-up chinoises, malgré les risques de ce marché. En dehors de cela, SenseTime est spécialisée dans la reconnaissance d'images/vidéos, secteur qui intéresse particulièrement le gouvernement chinois...

« The company’s a big contributor to the world’s biggest system of surveillance: if you’ve ever been photographed with a Chinese-made phone or walked the streets of a Chinese city, chances are your face has been digitally crunched by SenseTime software built into more than 100 million mobile devices. The country is ramping up spending on surveillance as it cracks down hard on restive parts of the country, including Xinjiang.​ »

World's Biggest AI Startup Raises $1.2 Billion in Mere Months - Bloomberg

Source : Industry Week

 


#Encore2Minutes

L'IA dans tous ses états : annonces, vidéos, partenariats, infographies... à lire, voir et écouter cette semaine.

 

#interesting Machine learning could stop an online war of words before it starts - technologyerview.com

#frightening Thanks To AI, A 3rd Person Is Arrested Following A Pop Superstar's Concert npr.org

#opportunity Artificial Intelligence and The Banking Industry’s $1 Trillion opportunity thefinancialbrand.com

#GoogleCrisis How a Pentagon Contract Became an Identity Crisis for Google  New York Times

#OpenNLP Intel AI Lab open-sources library for deep learning-driven NLP  VentureBeat

 


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