Les 10 et 11 avril 2018, Mark Zuckerberg, fondateur et chef de la direction de Facebook, a témoigné devant le Congrès américain pendant deux jours (Cecilia Kang et al., «Témoignage de Mark Zuckerberg: le deuxième jour des débats plus difficiles“, Le New York Times, 11 avril 2018). L'interrogatoire a suivi le scandale impliquant Facebook et Cambridge Analytica, une société de conseil en analyse de données, sur l'utilisation abusive de données à caractère personnel partagées, sans le consentement de leurs propriétaires, par le réseau social avec le cabinet de conseil. Cambridge Analytica a ensuite utilisé les données notamment pour le profil psychologique (par exemple nouvelles de la BBC, “Le scandale Facebook frappe 87 millions d'utilisateurs'”, 4 avril 2018; Brian X. Chen, “J'ai téléchargé les informations que Facebook a sur moi. Beurk.” Le New York Times, 11 avril 2018). Ici, les données privées, allant des contacts aux voyages ou aux habitudes alimentaires, en passant par les croyances estimées, atteignant 87 millions d'utilisateurs ont été partagées et utilisées. Compte tenu de la quantité de données impliquées, nous traitons de ce qui est maintenant connu sous le nom de Big Data, ainsi que de l'existence et de l'utilisation de ces phénomènes effrayants et fascinants, encore plus lorsque le Big Data est associé à l'Intelligence Artificielle (IA).

Dans cet article, nous aborderons plus en détail ces «Big Data», en nous concentrant sur leur rôle essentiel de moteur et de force derrière le développement exponentiel actuel de l'IA, ou plus exactement derrière l'expansion de Deep Learning (DL), un sous- domaine de l'IA. Auparavant, nous avions identifié le «Big Data» comme l'un des six moteurs qui ont non seulement contribué à l'expansion de l'IA, mais qui, en tant que tels, sont devenus des enjeux de la concurrence de l'IA entre les acteurs de la course à la puissance de l'IA (Helene Lavoix, “Intelligence artificielle - Forces, pilotes et enjeux » The Red (Team) Analysis Society26 mars 2018).

Nous allons d’abord expliquer pourquoi le Big Data est un moteur pour un sous-domaine du Deep Learning. Enseignement supervisé. Nous explorerons ensuite les caractéristiques de ces données massives nécessaires à l’IA pour mieux comprendre notre pilote. Cela nous permettra notamment de commencer à envisager les impacts et les enjeux du nouveau monde émergent de l'IA et de montrer comment un moteur, le Big Data, peut également devenir un enjeu et avec quelles conséquences géopolitiques potentielles. En attendant, deux nouveaux moteurs pour l'IA sont identifiés, à savoir l'imagination et ce monde très émergent d'IA que nous cherchons à mieux comprendre. Nous aborderons enfin ce qui pourrait bien être la nouvelle frontière de l’intelligence artificielle, l’apprentissage par renforcement, qui n’a pas besoin du Big Data. Le Big Data pourrait alors n'être qu'un pilote temporaire.

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Ainsi, le Big Data n’est qu’un élément moteur du développement et de l’expansion d’un sous-domaine de l’IA, la DL, dans l’approche SL. Au contraire, le Big Data ne favorise pas ce qui pourrait bien être le développement le plus récent et le plus avancé de l'IA, l'approche via RL, mis à part la nécessité de pré-former des agents d'IA, notamment lorsque de grands ensembles de données ne sont pas étiquetés. En ce qui concerne RL, nous devrons donc nous concentrer sur d’autres facteurs, notamment l’architecture et les algorithmes, tels qu’identifiés précédemment, mais aussi, très probablement, sur la capacité de l’homme à comprendre et à décrire un problème en termes d’ensembles de règles. nous mènera à identifier de nouveaux moteurs et donc des forces pour l'expansion de l'IA ainsi que le pouvoir de l'IA, au-delà des nouveaux moteurs identifiés ici, tels que l'imagination ou l'émergence même du monde de l'IA.

A propos de l'auteur: Dr Hélène Lavoix, PhD Lond (Relations internationales), est le directeur de la société d'analyse rouge (équipe). Elle est spécialisée dans la prospective stratégique et l'alerte en matière de sécurité nationale et internationale.

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A propos de l'auteur: Dr Helene Lavoix (MSc PhD Lond)

Dr Hélène Lavoix, PhD Lond (Relations internationales), est le directeur de The Red (Team) Analysis Society. Elle est spécialisée dans la prospective stratégique et l'alerte en matière de sécurité nationale et internationale. Elle se concentre actuellement sur l'intelligence artificielle, la science quantique et la sécurité. Elle enseigne au niveau Master à SciencesPo-PSIA.

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