Un grand merci à vous, auditeurs et auditrices, qui suivez avec passion nos émissions consacrées à l'intelligence artificielle. Votre curiosité et votre enthousiasme nous motivent chaque jour !
Nous adressons également un immense remerciement à Armelle Ricard pour son soutien précieux et pour permettre la diffusion de nos émissions sur ses différents canaux. Grâce à elle, notre message atteint un public plus large !
Je n'oublirai pas non plus de remercier chaleureusement Daniel et Mohamed qui m'aident à annimer les épisodes de notre grand voyage au coeur de l'Ia.
Au cours de cette émission, nous avons tenté de rassurer et d'enlever les fausses rumeurs sur l'intelligence artificielle. Nous avons décrit brièvement l'IA comme une grande machine composée d'un encodeur (qui traduit une demande formulée en langue humaine en une suite de nombres, la "langue maternelle de l'ordinateur", reflétant le sens d'une phrase). Ces nombres sont transmis aux différentes couches de réseaux de neurones (le cerveau de l'IA qui, excité par ces nombres, génère une intention). Cette intention est ensuite transmise au décodeur (les organes du système) qui concrétise cette intention pour nous transmettre des jolies musiques, des images, ou encore une lettre ou un e-mail rédigé et prêt à l'emploi.
Pour visionner cet épisode :
Cette section tente d'éclaircir l'encodage d'un texte en nombres. Nos ordinateurs locaux étant trop peu puissants pour produire un modèle fiable, nous utiliserons USE (l'Universal Sentence Encoder) pour tenter de comprendre le processus. Rassurez-vous, aucune donnée personnelle ne sera transmise, Javascript travaillant localement dans votre navigateur. .
Vous aurez à votre disposition des formulaires permettant de saisir de l'information, celle-ci sera encodée (et affichée en nombres).
Use étant un encodeur, il ne permet pas de convertir des données numériques en mots. Toutefois, grâce à la section "décodeur" vous pourrez comprendre un point crutial dans l'analyse du langage : la similarité entre deux phrases et ainsi comprendre pourquoi "le chat dort" et "le félin se repose" sont voisines dans la matrice sémentique.
Qu'entend-on exactement par neurone ? C'est ce que nous verrons grâce à TensorFlow. Dans cette section, nous essaierons de créer un petit neurone pour lui demander de prendre une décision. Nous tenterons de construire une sorte de calculatrice capable d'additionner des nombres, mais aussi des durées.
Ici, nous verrons comment une intention peut être traduite en fonction.
Nous allons tenter de mettre en place un petit robot "Victor" capable d'accomplir différentes actions grâce à l'IA. Bien entendu, ce robot est virtuel, et d'émissions en émissions, il deviendra de plus en plus intelligent. Pour commencer, il peut :