Aujourd’hui, sans le savoir, nous utilisons déjà le Machine Learning au quotidien : via les moteurs de recherche, la traduction en ligne, la détection de spams, de fraudes, les consoles de jeux qui reconnaissent nos mouvements… Les réalisations permises vont déjà rêver et les promesses sont extraordinaires. Quels sont les scénarios business que permettra la mise en œuvre du Machine Learning et quelle sera la valeur créée par ces nouveaux scénarios ? En quoi le Machine Learning nous permettra-t-il de vivre mieux ? Permettra-t-il l’avènement de technologies réellement invisibles ? Faut-il craindre le remplacement de l’homme par la machine ? Dans la mesure où le Machine Learning repose sur l’utilisation massive des données, comment le citoyen pourra-t-il contrôler ce qui est fait de toutes ces données ? Telles sont quelques-unes des questions auxquelles cette conférence tentera d’apporter de nouveaux éclairages.
Le business veut tout, tout de suite ? Etes-vous passé en mode IT as a Service ?
Vers une technologie invisible et une intelligence omniprésente ?
1. Vers une technologie invisible
et une intelligence omniprésente ?
Bernard Ourghanlian
Directeur Technique et sécurité
Microsoft France
2. « Les technologies les plus profondes sont celles qui disparaissent.
Elles se fondent dans la trame de la vie quotidienne
jusqu’à en devenir indiscernables »
Informatique
Ubiquitaire
Mark Weiser
3. Les composants de l’Intelligence Ambiante
Ubiquité
Contextualisation
Interaction naturelle
Intelligence
4. Satya Nadella – CEO Microsoft
« Je crois que la prochaine décennie
verra l’informatique devenir encore
plus ubiquitaire et que l’intelligence
deviendra ambiante…
Ceci sera rendu possible grâce à un
réseau toujours plus dense
d’appareils connectés, à la capacité
de calcul incroyable du Cloud, à la
perspicacité que nous donne le Big
Data et à l’intelligence apportée par
le Machine Learning »
5. Optimisent
une action
étant donné
une fonction
d’utilité
Prédisent
de nouvelles
données en
fonction des
données
collectées
S’adaptent
en fonction
des données
collectées
Extraient
une structure
cachée des
données
Résument
les données
en des
descriptions
concises
Champ d’études qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre
sans avoir besoin d’être explicitement programmés
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
6. Vous ne pouvez le coder
Vous ne pouvez passer à l’échelle
Vous avez à vous adapter/personnaliser
Vous ne pouvez pas suivre
Quand l’ordinateur doit-il apprendre ?
Quand…
7. 15 ans d’innovation
Bing Maps est
livré avec un
service de
prévision de trafic
basé sur du ML
Les ordinateurs
travaillent pour le
compte des
utilisateurs en
filtrant le spam
Microsoft Kinect :
« vous êtes la
manette »
SQL Server
permet la fouille
de données
Le moteur de
recherche de
Microsoft est
construit sur du
Machine Learning
Traduction en
temps réel
Microsoft lance
Azure ML,
mettant à
disposition des
années
d’innovation en
ML
1999 2004 2005 2008 2010 2012 2014
« Si vous faites une percée en intelligence
artificielle, de sorte que les machines puissent
apprendre, cela vaut 10 Microsoft »
Bill Gates
Microsoft et le Machine Learning
8. Scénarios de Machine Learning
Le Machine Learning et les modèles prédictifs offrent de nouvelles possibilités
clés qui vont tout changer dans notre nouveau monde d’applications intelligentes
et d’intelligence ambiante…
Analyse des
réseaux sociaux
Prévision du
temps
Effets sur la
santé
Maintenance
prédictive
Publicité ciblée
Exploration de
ressources
naturelles
Détection de
fraude
Analyse de
données de
télémétrie
Modèles
d’intention
d’achat
Analyse
de taux de
désabonnement
Recherche en
sciences de la vie
Optimisation
d’applications
Web
Détection
d’intrusion
réseau
Surveillance de
compteur
intelligent
16. 3,2 km de long
60 GeV
>1 millions de capteurs
3,5 GO/s
Le SLAC en quelques chiffres
6 Prix Nobels
+ 1000 publications scientifiques /an
Quelques découvertes réalisées au SLAC
1976 - Quark charm
1990 - Structure en quarks du proton et du neutron
1995 - Lepton tau, aussi appelé tauon
17. Surveillance et contrôle prédictif au SLAC
Internet des objets au SLAC:
Environnement et sécurité
Transport
Building intelligent
Energie
Sécurité
Maintenance préventive
Besoin de surveillance et contrôle prédictif:
$45k-$90k / heure d’opération
Coût moyen d’un incident: $250k
Contrôle actuel: réglage manuel des alertes
Machine Learning:
Ajustement dynamique des niveaux d’alarme
Apprentissage
Détection d’anomalies
18. Détection d’anomalie
avec Azure Machine Learning
API de détection d’anomalie disponible dans le DataMarket
https://datamarket.azure.com/dataset/aml_labs/anomalydetection
Détection d’anomalie sans saisie manuelle de limites
20. Altran
Pascal Brier, DGA en charge de la stratégie,
de l'innovation et des solutions
Julien Clausse, Marketing Manager, Intelligent Systems
21. Terminaux
CAN Bus
Cloud
Smartphone
Tablette
Microsoft Azure
Microsoft HDInsight
Automobile
Adapté au sein de la voiture
500 000
Voitures simulées dans le Cloud
Environnement synthétique développé par
Intelligent Systems / Altran
basé sur le projet Orleans de Microsoft
Une vraie voiture
Hardware Intel pour l’unité principale
Plateforme d’info-divertissement développée
Par Intelligent Systems / Altran
22. Antoine Durieux, PDG et
cofondateur de la société Alkémics
Jérémy Harroch, PDG et
fondateur de la société Quantmetry
Joannes Vermorel, PDG et
fondateur de la société Lokad
23. AUCHAN
8 RUE DU SENTIER
Tel: 01.85.08.61.89
11 Février 2015
Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232
TTC
AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23
PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99
HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39
* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50
TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45
BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61
KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31
------
Total 5 articles 62,17
CB 62,17
Rendu 0,00
24. AUCHAN
8 RUE DU SENTIER
Tel: 01.85.08.61.89
11 Février 2015
Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232
TTC
AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23
PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99
HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39
* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50
TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45
BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61
KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31
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Total 5 articles 62,17
CB 62,17
Rendu 0,00
+ +
Machine
learning
800+ brands
network
25. AUCHAN
8 RUE DU SENTIER
Tel: 01.85.08.61.89
11 Février 2015
Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232
TTC
AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23
PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99
HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39
* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50
TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45
BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61
KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31
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Total 5 articles 62,17
CB 62,17
Rendu 0,00
Hipp
marque
nationale
lait de
croissance
bébé
> 10mois
bio
biberon 25 cL
pack x6
promo
suitableFor
HIPP CR BIO BIB
6X25CL D10M DT 1GT
isPackagedAs
isPackagedIn
isDiscountedAs
…
26. Hipp
marque
nationale
Pampers
couches
lait de
croissance
bébé
BELL
BLD F
KELLOGS FROSTIES
MAXI PACK
PAMPERS ACTI FIT
X34 T3
TIM. SHAMP BLD
LUMIERE 300ML
Client
HIPP CR BIO BIB
6X25CL
AUCHAN
8 RUE DU SENTIER
Tel: 01.85.08.61.89
11 Février 2015
Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232
TTC
AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23
PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99
HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39
* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50
TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45
BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61
KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31
------
Total 5 articles 62,17
CB 62,17
Rendu 0,00
31. Antoine Durieux, PDG et
cofondateur de la société Alkémics
Jérémy Harroch, PDG et
fondateur de la société Quantmetry
Joannes Vermorel, PDG et
fondateur de la société Lokad
33. Conseil d’état : Le numérique et les droits fondamentaux
Définir un droit des algorithmes prédictifs (3.3.2.)
35. Dis moi qui tu aimes… je te dirais qui tu es !
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Couleur de peau Fumeur Démocrate versus
Républicain
Gay Lesbienne
Surface sous la Courbe
Michal Kosinskia, David Stillwella, Université de Cambridge, Thore Graepel, Microsoft Research
http://www.pnas.org/content/110/15/5802.full.pdf+html
37. Les utilisateurs sont-ils conscient de la capacité à déduire
leurs caractéristiques personnelles à partir de leurs traces
numériques ?
S’ils l’étaient, continueraient-ils de rendre publiques ces
données ?
Les entreprises devraient-elles être autorisées à utiliser
ces informations à des fins commerciales ?
La technologie peut-elle aider à relever ces défis ?
Quelques questions relatives à la vie privée
38. « Il est important que les organisations utilisant
les données soient réellement tenues
responsables
C’est pourquoi les normes […] d’un monde de
données doivent intégrer un principe de
responsabilité ».
Scott Charney, Microsoft CVP Trustworthy Computing
Source : TwC Next, http://aka.ms/twcnextwp
Introduire une notion
d’éthique de la donnée
39. « Réussir à créer une intelligence artificielle
pourrait être le plus grand événement de l’histoire
de l’humanité. Cela pourrait également être le
dernier, si nous n’apprenons pas à éviter les
risques. »
Stephen Hawking
Déverrouiller le potentiel de l’Intelligence
Ambiante…
42. Computers understanding what
is happening in the real world
Computers seamlessly
interacting with people
Computers analyzing data
and enabling decisions
Computer Vision
Speech Recognition
Digital Signal Processing
Distributed Systems
Machine Learning
Networking
Data Visualization
Human Computer Interfaces
Security and Privacy
47. Computers understanding what
is happening in the real world
Computers seamlessly
interacting with people
Computers analyzing data
and enabling decisions
50. « Les avancées les plus passionnantes du
21ème siècle ne se produiront pas en raison de
la technologie mais à cause de l’idée même
que l’on se fait de l’humain »
JOHN NAISBITT