C’est formidable d’entendre vos pensées. Voici un aperçu d’autres actualités remarquables sur l’IA de la semaine dernière.
Jérémy Kern
@jeremyakahn
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L’IA dans l’actualité
Microsoft ajoute l’IA à ses produits de cybersécurité. Utiliser l’apprentissage automatique pour détecter des modèles suspects dans le trafic réseau ou de messagerie est devenu indispensable pour les logiciels de cybersécurité de pointe, et Microsoft rejoint le mouvement. Le géant du logiciel a annoncé qu’il ajoutait des fonctionnalités basées sur l’IA à plusieurs produits de cybersécurité différents et qu’il les rendait largement accessibles aux utilisateurs. « Les solutions de sécurité Microsoft seront désormais capables d’identifier et d’y répondre 50 % plus rapidement qu’il y a à peine 12 mois », a déclaré Ann Johnson, vice-présidente de la cybersécurité de l’entreprise, dans un article de blog annonçant le changement.
Le fabricant de puces IA Graphcore a été évalué à 2 milliards de dollars lors d’un nouveau cycle de financement. La startup britannique de semi-conducteurs, qui développe des puces spécialisées conçues pour accélérer l’apprentissage automatique, a levé 150 millions de dollars supplémentaires lors d’un cycle de financement qui a valorisé l’entreprise à 2 milliards de dollars, a rapporté Bloomberg. Parmi les investisseurs du dernier cycle figurent le gestionnaire d’actifs écossais Baillie Gifford, Mayfair Equity Partners et M&G Investments. Les centres de données cloud Azure de Microsoft commencent à utiliser les puces Graphcore pour certaines charges de travail d’IA.
ABB et une startup de San Francisco développent des robots capables de trier une variété d’articles. Créer des machines capables d’identifier, de saisir et de manipuler une gamme d’objets de formes, tailles, poids et textures variés est l’un des Saint Graal de la robotique. Le géant industriel ABB, déjà l’un des principaux fabricants de robots pour l’industrie automobile, a organisé un concours qui met les chercheurs au défi de résoudre un problème. Parmi les 20 équipes en compétition, seule Covariant, une startup de San Francisco cofondée par Peter Abbeer, roboticien renommé et chercheur en IA à l’Université de Californie à Berkeley, possédait un robot capable d’apprendre la tâche sans aide humaine. La startup et ABB envisagent actuellement de produire conjointement en série un robot logistique d’entrepôt. Vous pouvez lire l’histoire de développement de mon collègue de Fortune, Jonathan Vanyan, ici.
Google supprimera les balises de genre des ensembles de données de photos utilisés pour les outils d’IA. Le géant de la recherche a supprimé les étiquettes de genre telles que « homme » et « femme » de son API Cloud Vision et d’autres outils que de nombreux développeurs utilisent pour les tâches de reconnaissance d’images, a rapporté Business Insider. signalé. Cette décision a été motivée par les éthiciens internes des données de Google. Margaret Mitchellet des groupes extérieurs d’éthique des données tels que l’Algorithmic Justice League, ont déclaré que les étiquettes pourraient conduire à toutes sortes de biais. Par exemple, les systèmes qui classent la plupart des personnes aux cheveux longs comme des femmes identifient toujours les infirmières comme des femmes et les pompiers comme des hommes.
McAfee a montré que le système de vision par ordinateur de Tesla est horriblement crédule. Des chercheurs de la société de cybersécurité McAfee ont utilisé du ruban noir pour modifier légèrement les chiffres sur les panneaux de limitation de vitesse afin de tromper les systèmes de pilotage automatique de deux Tesla, incitant les véhicules à accélérer de 35 mph à 85 mph, même s’il était peu probable qu’un conducteur humain interprète mal la limite de vitesse. La nouvelle, rapportée pour la première fois par le MIT Technology Review, montre à quel point de nombreux systèmes d’IA sont vulnérables et pourquoi les régulateurs doivent exiger que ces systèmes soient testés contre de simples attaques de ce type.
Elon Musk appelle à des réglementations plus strictes en matière d’IA, y compris pour Tesla. Le fondateur milliardaire de Tesla, qui a également cofondé OpenAI, a déclaré sur Twitter : « Toutes les organisations développant une IA avancée, y compris Tesla, devraient être réglementées. » Musk répondait à un article important sur OpenAI dans la revue MIT Technology Review. Si vous êtes intéressé par OpenAI ou par la quête de l’intelligence artificielle générale, cet article dans son intégralité mérite d’être lu. Mais ce qu’il faut retenir de base, c’est qu’OpenAI, qui a été fondée en tant qu’organisation à but non lucratif et se consacre à accroître la transparence dans la recherche avancée sur l’IA, est devenue de plus en plus secrète, obsédée par le battage médiatique et axée sur le commerce. (J’ai examiné la justification de l’investissement d’un milliard de dollars de Microsoft dans OpenAI dans un récent article de Fortune.)
Bien qu’il existe une controverse autour de Clearview, NEC est en train d’établir discrètement son leadership sur le marché de la reconnaissance faciale. Alors que la start-up de reconnaissance faciale Clearview, basée à New York, fait l’objet d’une surveillance étroite à la suite d’enquêtes menées à la fois par le New York Times et Buzzfeed News, la société japonaise NEC est peut-être devenue discrètement le principal fournisseur de technologie de reconnaissance faciale des gouvernements et des entreprises occidentaux. OneZero a étudié en profondeur l’entreprise et a découvert que bon nombre des problèmes de collecte de données et d’exactitude technologique qui affligent Clearview s’appliquent également à NEC.
Deepfakes politiques – mais pas (encore) à des fins de désinformation
Un homme politique indien a utilisé la technologie deepfake pour créer une série de courtes vidéos de campagne dans lesquelles il est montré en train de prononcer le même discours dans plusieurs langues et dialectes locaux, dont certains qu’il ne parle pas réellement, a rapporté Vice. Beaucoup craignent depuis longtemps que les deepfakes puissent être utilisés à des fins de désinformation politique. Cependant, cet incident montre comment cette technologie peut être utilisée pour amplifier non seulement des messages politiques légitimes, mais aussi des messages politiques illégitimes. Des deepfakes similaires sont déjà apparus dans des campagnes publicitaires innovantes, et certains pensent que davantage d’acteurs pourraient bientôt se retrouver au chômage à mesure que la technologie se généralise.
Focus sur les talents en IA
Honeywell a embauché Sheila Jordan au poste de directrice de la technologie numérique. Elle était auparavant directrice de l’information chez Symantec. JPMorgan a embauché Daniele Magazzeni en tant que directeur exécutif de la recherche sur l’IA pour son nouveau centre de recherche sur l’IA basé à Londres. M. Magazzini était maître de conférences en intelligence artificielle au King’s College de Londres.
Focus sur la recherche en IA
L’IA découvrait de nouveaux antibiotiques. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont utilisé l’apprentissage automatique pour découvrir un nouvel antibiotique efficace contre un grand nombre de bactéries, a rapporté le Financial Times, citant une étude publiée dans la revue Cell. Le FT a noté que même si le nouveau médicament est prometteur, les essais cliniques chez l’homme n’ont pas encore été menés. L’article souligne également que l’économie de l’industrie pharmaceutique, où les entreprises gagnent beaucoup plus d’argent en traitant des maladies chroniques que des maladies aiguës, n’incite guère à commercialiser de nouveaux antibiotiques.
L’apprentissage automatique a considérablement amélioré le temps de chargement des batteries. Les longs temps de recharge restent un obstacle majeur à l’adoption généralisée des véhicules électriques. La technologie permettant d’accélérer la charge existe depuis des années, mais généralement au détriment de la durée de vie de la batterie. Des chercheurs de l’Université de Stanford, du Massachusetts Institute of Technology et de Toyota Motor Corporation ont publié un article dans Nature montrant que les techniques d’apprentissage automatique peuvent être utilisées pour réduire le temps de charge jusqu’à 98 % avec peu d’impact sur la durée de vie de la batterie.
Les chercheurs trouvent des moyens d’accélérer l’apprentissage par renforcement. L’apprentissage par renforcement, dans lequel les algorithmes effectuent des actions et apprennent de l’expérience plutôt que des données historiques, est l’une des techniques d’IA les plus prometteuses. Cependant, il est lent et nécessite beaucoup de calculs, ce qui explique en partie pourquoi il n’est pas souvent utilisé dans les applications métier. Des chercheurs de DeepMind, société d’intelligence artificielle d’Alphabet basée à Londres, et de son organisation sœur Google Brain ont découvert un moyen d’accélérer ce processus. Ils ont demandé à plusieurs agents d’IA de partager leur apprentissage et ont utilisé une approche différente pour créer deux modules distincts pour la même IA avec des sensibilités différentes à la nouveauté de leurs actions.
La chance de l’IA
Pourquoi les prévisions météorologiques s’améliorent tellement — par Aaron Pressman
La 5G va transformer les smartphones, mais pas seulement — Cristiano Amon
Le nouveau cours d’IA en ligne d’Udacity cible un marché clé : les patrons, rédigé par Jonathan Bunyan
L’Europe souhaite que les entreprises partagent leurs données et ouvrent leurs systèmes d’IA à des fins de contrôle – par David Meyer
nourriture pour le cerveau
La semaine dernière, de nombreux chercheurs en apprentissage automatique ont été choqués lorsque Joe Redmon, un doctorant connu comme le développeur de YOLO, un système populaire d’identification et de classification d’images, a révélé sur Twitter qu’il avait arrêté ses recherches sur la vision par ordinateur parce qu’il se sentait mal à l’aise avec la façon dont les gens, en particulier les gouvernements, utilisaient ses outils logiciels.
« C’est un très mauvais argument de dire : « Je n’ai pas besoin de penser à l’impact de mon travail sur la société parce que mon travail est difficile et d’autres personnes le feront à ma place »… J’ai arrêté de rechercher des CV lorsque j’ai vu l’impact de mon travail.
À mesure que les inquiétudes grandissent quant à l’utilisation de l’IA dans des domaines tels que l’application de la loi, l’armée, la finance et le recrutement, de plus en plus de chercheurs pourraient éprouver des sentiments similaires de culpabilité et de regret. Je suis curieux de savoir si cela aura un impact sur les entreprises et sur leur capacité à embaucher des chercheurs en IA et des data scientists. De nombreuses entreprises vantent les projets « IA for good ». Mais certaines de ces mêmes entreprises sont également impliquées dans les projets mêmes qui troublent les chercheurs en IA comme Redmon. Les opportunités de travailler sur une IA socialement responsable l’emportent-elles sur les risques liés à une utilisation de la technologie d’une manière qui peut être considérée comme offensante ou immorale ?
La communauté de recherche en IA semble également étrangement insulaire, avec une conviction compréhensible mais facilement réfutée selon laquelle les questions philosophiques plus larges qu’elle soulève sont tout simplement parce que ses recherches sont de pointe. En fait, de nombreux autres domaines ont été confrontés à des problèmes similaires dans le passé, notamment la physique nucléaire, la science des fusées, la chimie et la biologie. Voyons si les informaticiens commencent à jeter des ponts vers ces autres domaines et à en tirer des enseignements sur la manière de répondre aux préoccupations éthiques.
