Le 28 mars 2018, QWAM organisait un petit-déjeuner sur le thème du Machine Learning, avec Vincent Guigue, maitre de conférences du Laboratoire d’informatique de Paris 6 (LIP6), Unité Mixte de Recherche de l’Université Pierre & Marie Curie, plus particulièrement au sein de l’équipe MLIA – Machine Learning & Information Access.
Format inhabituel puisque les petits déjeuners sont généralement l’occasion de présenter des retours d’expériences et plus rarement de dresser un Etat de l’art académique et application en entreprise sur Intelligence Artificielle et compréhension des textes.
Auditoire exceptionnel pour ce format inhabituel: plus de cinquante personnes ont assisté à cette présentation, avec une salle comble.
Pendant plus d’une heure, Vincent Guigne, un des meilleurs spécialistes de ces questions, a présenté en quoi le Machine leaning appliqué aux données textuelles représentait une avancée majeure en détaillant cinq points :
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Historique du Machine Learning & des réseaux de neurones.
Entrer dans la boite noire, définition du Machine Learning, algorithmes.
Spécificités du traitement des données textuelles.
Applications.
Enjeux sociétaux, éthique.
Contrairement à une idée reçue, le Machine Learning n’est pas une technologie récente mais s’est développé en même temps que les ordinateurs et l’informatique, comme l’Intelligence artificielle, rappelant que Sir Alan Turning en était un des précurseurs.
Et de rappeler aussi que les progrès de cette discipline ont été constants et réguliers et sont souvent intégrés dans les produits et services les plus connus comme Yahoo, Google, Facebook, Twitter…
Vincent Guigne a ensuite présenté l’algorithmique sous-jacente au Machine Learning et notamment les différents types de traitements. Il s’est ensuite intéressé aux applications pour les données textuelles et notamment à l’analyse sémantique avec de nombreux exemples. Avant de terminer sur une réflexion plus sociétale avec quatre dangers identifiés de l’Intelligence artificielle et du Machine Learning : vie privée, singularité, reproduction des biais, militarisation.
Ce petit-déjeuner fut donc un véritable cours universitaire illustré par de nombreux schémas et graphiques sur plus de cinquante diapositives, qui a permis à un public de non-spécialistes de comprendre ce qui se cachait derrière des expressions souvent employées de façon un peu mystérieuse. En quelque sorte, un MOCC, (massive open online course, ou formation en ligne ouverte à tous), comme en proposent les grandes universités internationales !
Nous espérons que ces quelques lignes auront suscité votre intérêt. N’hésitez pas à nous demander cette présentation en écrivant à info@qwamci.com ! Nous serons ravis de vous la transmettre.