L'intelligence artificielle est le thème phare de l'année 2018. Google, Bing et les autres ne cessent de communiquer sur l'intégration de l'intelligence artificielle dans leurs moteurs. Qu'est-ce que cela change pour les moteurs de recherche web tels que nous les connaissons ? Qu'est ce que cela signifie pour la recherche d'information web dans un cadre professionnel ? Comment se dessine l'avenir des moteurs de recherche ?

Le chercheur français, responsable de l'ombre de Facebook, nous révèle comment il façonne l'intelligence artificielle depuis près de dix ans.

Directeur de recherche à Inria et à l'ENS Paris, Serge Abiteboul évoque l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les algorithmes, et leur impact sur la recherche et le monde.

Grâce à l’analyse d’images et de sons, les systèmes d’intelligence artificielle possèdent déjà des yeux et des oreilles. L’apprentissage multimodal permettra d’aller plus loin.

Les scientifiques n’ont jamais eu autant d’informations à traiter. Dans le même temps, ils n’ont jamais eu un outil aussi puissant à leur disposition pour les analyser : l’intelligence artificielle. Les algorithmes d’apprentissage automatique, en particulier, permettent de trier, de classer, de structurer et finalement de donner du sens aux données produites par la science. Les chercheurs explorent donc le potentiel et les débouchés de ces techniques dans de multiples domaines scientifiques.

Ce spécialiste de l'apprentissage statistique dirige depuis 2017 l'antenne européenne du laboratoire d'intelligence artificielle de Facebook, leader des réseaux sociaux. Itinéraire d'un chercheur curieux, attiré par la souplesse d'organisation et les moyens du groupe américain.

Très différents l'un de l'autre, l'intelligence artificielle et le cerveau ont des atouts complémentaires que les chercheurs s'emploient à développer. Dans le domaine médical comme dans la vie quotidienne, leurs coopérations réussies se multiplient. Sommaire. Comment IA et cerveau collaborent. Quand l'IA répare et soigne. Une assistance bientôt incontournable. Demain, fusionner l'IA et les neurones.

Une technologie aussi abstraite que l'intelligence artificielle a des effets très concrets en matière d'impact carbone. Plusieurs programmes de recherche tentent de comparer les différents modèles d'apprentissage des algorithmes, avec une question cruciale pour le développement du numérique : faut-il limiter des technologies trop énergivores ?

Les principaux robots conversationnels font leur apprentissage sur des textes en anglais. D'où une meilleure expression et plus de pertinence dans les réponses apportées dans cette langue.

Analyser des images, catégoriser des produits, enregistrer des phrases... Les « micro-travailleurs », chevilles ouvrières de l'intelligence artificielle, exécutent en ligne des tâches courtes (rapportant entre quelques centimes et quelques euros) pour des clients qu'ils ne connaissent généralement pas, via des plateformes spécialisées. Selon l'étude DiPLab, ils seraient plus de 300 000 en France.

Formulé par le mathématicien français Gaspard Monge au XVIIIe siècle, le problème du déplacement d’entités de la manière la plus économe possible est difficile à résoudre. Etonnamment, on s’aperçoit aujourd’hui que les techniques d’apprentissage automatique en intelligence artificielle, notamment ce que l’on nomme "l’entraînement non supervisé des réseaux de neurones", prennent racine dans ce problème. Celui-ci est désormais un outil de choix pour aborder l’explosion récente de la science des données.