{"id":53222,"date":"2019-11-26T00:00:00","date_gmt":"2019-11-25T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/grafik-gartnera-2019-o-chyom-vse-eti-modnye-slova"},"modified":"2020-02-18T14:01:06","modified_gmt":"2020-02-18T11:01:06","slug":"grafik-gartnera-2019-o-chyom-vse-eti-modnye-slova","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/grafik-gartnera-2019-o-chyom-vse-eti-modnye-slova","title":{"rendered":"Agenda Gartner 2019 : que signifient tous ces mots \u00e0 la mode ?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Le graphique de Gartner pour ceux qui travaillent dans le secteur technologique, c'est comme une exposition de haute couture. En y jetant un \u0153il, vous pouvez anticiper quels mots seront les plus en vogue cette saison et ce que vous entendrez lors des prochaines conf\u00e9rences.<\/p>\n

Nous avons d\u00e9crypt\u00e9 ce qui se cache derri\u00e8re les mots travers\u00e9s par la beaut\u00e9 sur ce graphique, afin que vous puissiez \u00e9galement parler cette langue.<\/p>\n

\"Agenda
\n
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Pour commencer, quelques mots sur ce qu'est ce graphique. Chaque ann\u00e9e en ao\u00fbt, le cabinet de conseil Gartner publie un rapport - la Courbe de Hype de Gartner. En fran\u00e7ais, c'est 'courbe des anticipations', ou plus simplement, le hype. Il y a 30 ans, des rappeurs du groupe Public Enemy chantaient : \u00ab Don\u2019t believe the hype \u00bb. Croire ou non, c'est une question personnelle, mais au moins conna\u00eetre ces mots cl\u00e9s est essentiel si vous travaillez dans le secteur technologique et souhaitez comprendre les tendances mondiales.<\/p>\n

Ce graphique illustre les attentes du public vis-\u00e0-vis d'une technologie donn\u00e9e. Selon Gartner, dans un sc\u00e9nario id\u00e9al, une technologie passe par 5 \u00e9tapes de mani\u00e8re s\u00e9quentielle : le lancement de la technologie, le pic des attentes exag\u00e9r\u00e9es, la vall\u00e9e de la d\u00e9ception, la pente d'illumination et le plateau de la productivit\u00e9. Mais il arrive aussi qu'elle se perde dans la 'vall\u00e9e de la d\u00e9ception' - vous pouvez facilement vous souvenir d'exemples, comme les bitcoins : ayant initialement atteint le sommet comme 'monnaie du futur', ils ont rapidement chut\u00e9 lorsque les d\u00e9fauts de la technologie sont devenus \u00e9vidents, surtout les limitations du nombre de transactions et l'\u00e9norme quantit\u00e9 d'\u00e9nergie requise pour miner les bitcoins (ce qui entra\u00eene d\u00e9j\u00e0 des probl\u00e8mes \u00e9cologiques). Et bien s\u00fbr, il ne faut pas oublier que le graphique de Gartner n'est qu'une pr\u00e9vision : ici, par exemple, vous pouvez lire en d\u00e9tail article<\/a><\/noindex>, qui examine les pr\u00e9dictions les plus marquantes qui ne se sont pas r\u00e9alis\u00e9es.<\/p>\n

Alors, parcourons le nouveau graphique de Gartner. Les technologies sont divis\u00e9es en 5 grands groupes th\u00e9matiques :<\/p>\n

    \n
  1. Intelligence avanc\u00e9e et analytique (Advanced AI and Analytics)\n<\/li>\n
  2. Calculs et communications postclassiques (Postclassical Compute and Comms)\n<\/li>\n
  3. Sensing et mobilit\u00e9 (Sensing and Mobility)\n<\/li>\n
  4. Humain augment\u00e9 (Augmented Human)\n<\/li>\n
  5. \u00c9cosyst\u00e8mes num\u00e9riques (Digital Ecosystems)\n<\/li>\n<\/ol>\n

    <\/p>\n

    1. Intelligence avanc\u00e9e et analytique (Advanced AI and Analytics)<\/h1>\n

    \nDepuis environ 10 ans, nous assistons \u00e0 l'apog\u00e9e de l'apprentissage profond (Deep Learning). Ces r\u00e9seaux sont v\u00e9ritablement efficaces pour leur domaine d'application. En 2018, Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio ont re\u00e7u le prix Turing pour leurs d\u00e9couvertes dans ce domaine \u2013 le prix le plus prestigieux, \u00e9quivalent au prix Nobel en informatique. Voici donc les principales tendances dans ce secteur, pr\u00e9sent\u00e9es sur le graphique :<\/p>\n

    1.1. Apprentissage par transfert (Transfer Learning)<\/h2>\n

    \nVous ne formez pas un r\u00e9seau de neurones \u00e0 partir de z\u00e9ro, mais vous utilisez un r\u00e9seau d\u00e9j\u00e0 form\u00e9 et lui assigner un autre objectif. Parfois, il faut r\u00e9entra\u00eenement une partie du r\u00e9seau, mais pas l'ensemble, ce qui est beaucoup plus rapide. Par exemple, en prenant le r\u00e9seau de neurones pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 ResNet50, form\u00e9 sur le jeu de donn\u00e9es ImageNet1000, vous obtiendrez un algorithme capable de classifier une grande vari\u00e9t\u00e9 d'objets \u00e0 un niveau tr\u00e8s approfondi (1000 classes selon des caract\u00e9ristiques extraites par 50 couches du r\u00e9seau de neurones). Mais il n'est pas n\u00e9cessaire de former l'int\u00e9gralit\u00e9 de ce r\u00e9seau, cela prendrait des mois.<\/p>\n

    Dans cours en ligne<\/a><\/noindex> Samsung \u00ab R\u00e9seaux de neurones et vision par ordinateur \u00bb, par exemple, dans le d\u00e9fi final de Kaggle<\/a><\/noindex> o\u00f9 il s'agit de classifier les assiettes en propres et sales, montre une approche qui vous permet en 5 minutes d'avoir \u00e0 votre disposition un r\u00e9seau de neurones profonds capable de distinguer les assiettes sales des propres, construit selon l'architecture d\u00e9crite ci-dessus. Le r\u00e9seau initial ne savait pas ce qu'\u00e9taient des assiettes en g\u00e9n\u00e9ral, il apprenait simplement \u00e0 distinguer les oiseaux des chiens (voir ImageNet).<\/p>\n

    \"Agenda
    \nSource :     cours en ligne<\/a><\/noindex> Samsung \u00ab R\u00e9seaux de neurones et vision par ordinateur \u00bb<\/i><\/p>\n

    Pour le Transfer Learning, il est important de savoir quelles approches fonctionnent et quelles architectures de base sont disponibles. En g\u00e9n\u00e9ral, cela acc\u00e9l\u00e8re consid\u00e9rablement l'\u00e9mergence d'applications pratiques en apprentissage automatique.<\/p>\n

    1.2. R\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs (Generative Adversarial Networks, GAN)<\/h2>\n

    \nCela s'applique lorsque nous avons du mal \u00e0 formuler un objectif d'apprentissage. Plus la t\u00e2che est proche de la r\u00e9alit\u00e9, plus elle nous semble claire (\u00ab apporte la table de chevet \u00bb), mais plus il est difficile de la formuler comme un cahier des charges technique. Les GAN sont justement une tentative de nous d\u00e9barrasser de ce probl\u00e8me.<\/p>\n

    Deux r\u00e9seaux fonctionnent ici : un g\u00e9n\u00e9rateur et un discriminateur. Un r\u00e9seau apprend \u00e0 faire un travail utile (classer des images, reconna\u00eetre des sons, dessiner des dessins anim\u00e9s). L'autre r\u00e9seau apprend \u00e0 former ce r\u00e9seau : il dispose d'exemples r\u00e9els et apprend \u00e0 trouver une formule complexe, encore inconnue, pour comparer les cr\u00e9ations de la partie g\u00e9n\u00e9rative du r\u00e9seau avec des objets du monde r\u00e9el (un ensemble de donn\u00e9es d'entra\u00eenement) selon des caract\u00e9ristiques profondes r\u00e9ellement importantes : le nombre d'yeux, la proximit\u00e9 du style de Miyazaki, la justesse de la prononciation anglaise.<\/p>\n

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    \nExemple de r\u00e9sultat du r\u00e9seau pour g\u00e9n\u00e9rer des personnages d'anime.     Source<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Mais il est bien s\u00fbr difficile de construire l'architecture. Il ne suffit pas de lancer des neurones, il faut les pr\u00e9parer. Et l'apprentissage peut prendre des semaines. Mes coll\u00e8gues au Centre de l'intelligence artificielle de Samsung s'attaquent au sujet des GAN, c'est l'une de leurs questions de recherche cl\u00e9s. Par exemple, voici un tel d\u00e9veloppement<\/a><\/noindex>: utilisation des r\u00e9seaux g\u00e9n\u00e9ratifs pour synth\u00e9tiser des photographies r\u00e9alistes de personnes avec des poses modifiables \u2014 par exemple, pour cr\u00e9er une cabine d'essayage virtuelle, ou pour la synth\u00e8se de visages, ce qui pourrait permettre de r\u00e9duire la quantit\u00e9 d'informations \u00e0 stocker ou \u00e0 transmettre pour assurer une communication vid\u00e9o de qualit\u00e9, une diffusion ou la protection des donn\u00e9es personnelles.<\/p>\n

    \"Agenda
    \n    Source<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    1.3. IA explicable (Explainable AI)<\/h2>\n

    \nDans certaines t\u00e2ches rares, les progr\u00e8s des architectures profondes ont soudainement rapproch\u00e9 les capacit\u00e9s des r\u00e9seaux de neurones profonds de celles des humains. La bataille se concentre maintenant sur l'\u00e9largissement de ce type de t\u00e2ches. Par exemple, un robot aspirateur pourrait facilement faire la diff\u00e9rence entre un chat et un chien lors d'une rencontre en face \u00e0 face. Mais dans la plupart des situations de la vie, il ne sera pas capable de trouver un chat endormi parmi le linge ou les meubles (d'ailleurs, tout comme nous, dans la plupart des cas\u2026).<\/p>\n

    Quelle est la raison des succ\u00e8s des r\u00e9seaux de neurones profonds ? Ils d\u00e9veloppent une repr\u00e9sentation de la t\u00e2che bas\u00e9e non pas sur des informations \u00ab visibles \u00e0 l'\u0153il nu \u00bb (pixels d'une photo, variations de volume sonore\u2026), mais sur des caract\u00e9ristiques obtenues apr\u00e8s le pr\u00e9traitement de ces informations par plusieurs centaines de couches du r\u00e9seau de neurones. Malheureusement, ces relations peuvent \u00e9galement \u00eatre d\u00e9nu\u00e9es de sens, contradictoires ou contenir des traces d'imperfection de l'ensemble de donn\u00e9es d'origine. Par exemple, il existe un petit jeu vid\u00e9o sur ce que peut engendrer l'application irr\u00e9fl\u00e9chie de l'IA dans le recrutement. Survie du mieux adapt\u00e9<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

    \"Agenda
    \nLe syst\u00e8me d'annotation d'images a identifi\u00e9 une personne qui cuisine comme \u00e9tant une femme, bien que la personne sur l'image soit en r\u00e9alit\u00e9 un homme (    Source<\/a><\/noindex>). C'est ont remarqu\u00e9<\/a><\/noindex> \u00e0 l'Institut de Virginie.<\/i><\/p>\n

    Pour analyser des relations complexes et profondes que nous ne pouvons souvent pas formuler nous-m\u00eames, des m\u00e9thodes d'Explainable AI sont n\u00e9cessaires. Elles organisent les caract\u00e9ristiques des r\u00e9seaux de neurones profonds de mani\u00e8re \u00e0 ce qu'apr\u00e8s l'apprentissage, nous puissions analyser la repr\u00e9sentation interne acquise par le r\u00e9seau, plut\u00f4t que de simplement nous fier \u00e0 sa d\u00e9cision.<\/p>\n

    1.4. Analyse\/IA en p\u00e9riph\u00e9rie (Edge Analytics\/AI)<\/h2>\n

    \nTout ce qui contient le mot Edge signifie litt\u00e9ralement ceci : transf\u00e9rer une partie des algorithmes du cloud\/serveur au niveau de l'appareil final\/passarelle. Un tel algorithme fonctionnera plus rapidement et ne n\u00e9cessitera pas de connexion au serveur central pour fonctionner. Si vous \u00eates familier avec l'abstraction du \u00ab client l\u00e9ger \u00bb, ici nous \u00e9paississons un peu ce client.
    \nCela peut \u00eatre important pour l'Internet des objets. Par exemple, si une machine surchauffe et n\u00e9cessite un refroidissement, il est logique de signaler cela imm\u00e9diatement, au niveau de l'usine, sans attendre que les donn\u00e9es arrivent dans le cloud et de l\u00e0, soient transmises \u00e0 l\u2019op\u00e9rateur de service. Ou un autre exemple : les voitures autonomes peuvent comprendre leur environnement routier sans faire appel \u00e0 un serveur central.<\/p>\n

    \"Agenda
    \n    Source<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Ou un autre exemple de pourquoi cela est important du point de vue de la s\u00e9curit\u00e9 : lorsque vous saisissez des textes sur votre t\u00e9l\u00e9phone, il m\u00e9morise vos mots typiques pour que le clavier vous les sugg\u00e8re de mani\u00e8re pratique par la suite \u2013 cela s'appelle la saisie pr\u00e9dictive. Envoyer tout ce que vous tapez sur le clavier \u00e0 un datacenter violerait votre vie priv\u00e9e et serait tout simplement dangereux. C'est pourquoi l'apprentissage du clavier ne se fait qu'au sein de votre appareil.<\/p>\n

    1.5. Plateforme IA en tant que service (AI PaaS)<\/h2>\n

    \nPaaS \u2013 Plateforme en tant que service \u2013 est un mod\u00e8le commercial qui nous permet d'acc\u00e9der \u00e0 une plateforme int\u00e9gr\u00e9e, comprenant un stockage cloud et des proc\u00e9dures pr\u00eates \u00e0 l'emploi. Ainsi, nous pouvons nous lib\u00e9rer des t\u00e2ches d'infrastructure et nous concentrer pleinement sur la production de quelque chose d'utile. Exemples de plateformes PaaS pour les t\u00e2ches d'IA : IBM Cloud, Microsoft Azure, Amazon Machine Learning, Google AI Platform.<\/p>\n

    1.6. Apprentissage automatique adaptatif (Adaptive ML)<\/h2>\n

    \nQue se passerait-il si nous permettions \u00e0 l'intelligence artificielle de s'adapter\u2026 Vous vous demandez \u2013 comment \u00e7a ? N'est-ce pas d\u00e9j\u00e0 le cas ? Le probl\u00e8me est le suivant : chaque t\u00e2che est soigneusement formul\u00e9e avant que nous construisions un algorithme d'intelligence artificielle pour la r\u00e9soudre. On vous r\u00e9pondra \u2013 en fait, il est possible de simplifier cette cha\u00eene.<\/p>\n

    L'apprentissage automatique traditionnel fonctionne sur le principe d'un syst\u00e8me ouvert (open-loop) : vous pr\u00e9parez les donn\u00e9es, concevez un r\u00e9seau neuronal (ou autre chose), l'entra\u00eenez, puis examinez quelques indicateurs et si tout vous semble satisfaisant, vous pouvez envoyer le r\u00e9seau neuronal sur les smartphones \u2013 pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes des utilisateurs. Mais dans les applications o\u00f9 il y a beaucoup de donn\u00e9es et dont la nature \u00e9volue lentement, d'autres m\u00e9thodes sont n\u00e9cessaires. De tels syst\u00e8mes, qui s'adaptent et apprennent d'eux-m\u00eames, s'organisent en boucles ferm\u00e9es (closed-loop), et ils doivent fonctionner de mani\u00e8re continue.<\/p>\n

    Les applications \u2014 cela peut \u00eatre l'analyse en temps r\u00e9el (Stream Analytics), sur la base de laquelle de nombreux entrepreneurs prennent des d\u00e9cisions, ou la gestion de production adaptative. \u00c0 l'\u00e9chelle des applications modernes et compte tenu des risques mieux compris pour les personnes, les m\u00e9thodes qui constituent la solution \u00e0 ce probl\u00e8me, toutes ces m\u00e9thodes sont regroup\u00e9es sous le nom g\u00e9n\u00e9ral d'IA adaptative.<\/p>\n

    \"Agenda
    \n    Source<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    En regardant cette image, il est difficile de se d\u00e9barrasser de l'impression que les futurologues, il faut les nourrir de pain \u2013 laissez-les enseigner \u00e0 un robot comment respirer\u2026<\/p>\n

    Calculs et communications postclassiques (Postclassical Compute and Comms)<\/h1>\n

    <\/p>\n

    2.1. La communication mobile de cinqui\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration (5G)<\/h2>\n

    \nC'est un sujet tellement int\u00e9ressant que nous vous renvoyons imm\u00e9diatement \u00e0 notre article<\/a><\/noindex>. Voici un r\u00e9sum\u00e9. Gr\u00e2ce \u00e0 une augmentation de la fr\u00e9quence de transmission des donn\u00e9es, la 5G rendra la vitesse de l'Internet incroyablement rapide. Les ondes courtes ont plus de difficult\u00e9s \u00e0 passer \u00e0 travers les obst\u00e1culos, c'est pourquoi la conception des r\u00e9seaux sera compl\u00e8tement diff\u00e9rente : il faudra 500 fois plus de stations de base.<\/p>\n

    Avec la vitesse, nous allons obtenir de nouveaux ph\u00e9nom\u00e8nes : des jeux en temps r\u00e9el avec r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, l'ex\u00e9cution de t\u00e2ches complexes (comme la chirurgie) par t\u00e9l\u00e9pr\u00e9sence, la pr\u00e9vention d'accidents et de situations compliqu\u00e9es sur la route gr\u00e2ce \u00e0 la communication entre les voitures. Plus prosa\u00efquement : enfin, l'Internet mobile cessera de tomber pendant les \u00e9v\u00e9nements de masse, comme un match au stade.<\/p>\n

    \"Agenda
    \nSource de l'image \u2013 Reuters, Niantic<\/i><\/p>\n

    2.2. M\u00e9moire de prochaine g\u00e9n\u00e9ration (Next-Generation Memory)<\/h2>\n

    \nIl s'agit de la cinqui\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration de m\u00e9moire vive \u2013 DDR5. Samsung a annonc\u00e9 que des produits bas\u00e9s sur DDR5 seraient disponibles d'ici fin 2019. On s'attend \u00e0 ce que cette nouvelle m\u00e9moire soit deux fois plus rapide et deux fois plus capacitive tout en conservant le facteur de forme, ce qui signifie que nous pourrons obtenir pour notre ordinateur des modules de m\u00e9moire d'une capacit\u00e9 allant jusqu'\u00e0 32 Go. \u00c0 l'avenir, cela sera particuli\u00e8rement pertinent pour les smartphones (la nouvelle m\u00e9moire sera disponible en version \u00e0 faible consommation d'\u00e9nergie) et pour les ordinateurs portables (o\u00f9 le nombre de slots DIMM est limit\u00e9). De plus, l'apprentissage machine n\u00e9cessite de grandes quantit\u00e9s de m\u00e9moire vive.<\/p>\n

    2.3. Syst\u00e8mes de satellites en orbite basse (Low-Earth-Orbit Satellite Systems)<\/h2>\n

    \nL'id\u00e9e de remplacer des satellites lourds, co\u00fbteux et puissants par une nu\u00e9e de petits satellites bon march\u00e9 n'est pas nouvelle et remonte aux ann\u00e9es 90. En ce qui concerne \u00ab Elon Musk va bient\u00f4t donner \u00e0 tout le monde Internet par satellite \u00bb<\/a><\/noindex> actuellement, seul le paresseux ne l'a pas entendu. La soci\u00e9t\u00e9 la plus connue ici est Iridium, qui a fait faillite \u00e0 la fin des ann\u00e9es 90, mais qui a \u00e9t\u00e9 sauv\u00e9e gr\u00e2ce au minist\u00e8re am\u00e9ricain de la D\u00e9fense (\u00e0 ne pas confondre avec iRidium \u2013 le syst\u00e8me russe de maison intelligente). Le projet d'Elon Musk (Starlink) n'est pas le seul \u2013 la course aux satellites implique Richard Branson (OneWeb \u2013 1440 satellites pr\u00e9vus), Boeing (3000 satellites), Samsung (4600 satellites), et d'autres.<\/p>\n

    Comment les choses se passent dans ce domaine, \u00e0 quoi ressemble l'\u00e9conomie \u2013 lisez dans le rapport<\/a><\/noindex>. Nous attendons les premiers tests de ces syst\u00e8mes par les premiers utilisateurs, qui devraient avoir lieu l'ann\u00e9e prochaine.<\/p>\n

    2.4. Impression 3D \u00e0 l'\u00e9chelle nanom\u00e9trique (Nanoscale 3D Printing)<\/h2>\n

    \nL'impression 3D, bien qu'elle ne soit pas encore int\u00e9gr\u00e9e dans la vie de chaque individu (sous la forme d'une usine plastique domestique individuelle promise), est d\u00e9j\u00e0 sortie depuis longtemps du niche des technologies pour les geeks. On peut le constater par le fait que m\u00eame un \u00e9colier sait qu'il existe des stylos \u00e0 sculpter en 3D, et beaucoup r\u00eavent d'acqu\u00e9rir une bo\u00eete avec des glissi\u00e8res et un extrudeur pour... \u00ab simplement \u00bb (ou l'ont d\u00e9j\u00e0 fait).<\/p>\n

    La st\u00e9r\u00e9olithographie (imprimantes 3D laser) permet d'imprimer avec des photons s\u00e9par\u00e9s : de nouveaux polym\u00e8res sont \u00e0 l'\u00e9tude, pour lesquels deux photons suffisent pour durcir. Cela permettra, dans des conditions non-laboratoires, de cr\u00e9er des filtres, supports, ressorts, capillaires, lentilles tout \u00e0 fait nouveaux, et... vos id\u00e9es dans les commentaires ! Et ici, nous ne sommes pas loin de la photopolym\u00e9risation \u2013 c'est cette technologie qui permet d'\u00ab imprimer \u00bb des processeurs et des circuits informatiques. De plus, cela fait plusieurs ann\u00e9es que... la technologie d'impression de structures tridimensionnelles de graph\u00e8ne de 500 nm existe d\u00e9j\u00e0<\/a><\/noindex>, mais sans d\u00e9veloppement radical.<\/p>\n

    \"Agenda
    \n    Source<\/i><\/a><\/noindex><\/p>\n

    3. Sensing et Mobilit\u00e9 (Sensing and Mobility)<\/h1>\n

    <\/p>\n

    3.1. V\u00e9hicules autonomes, niveaux 4 et 5 (Autonomous Driving Level 4 & 5)<\/h2>\n

    \nPour ne pas se perdre dans la terminologie, il est utile de comprendre quels niveaux d'autonomie sont diff\u00e9renci\u00e9s (extrait d'un document d\u00e9taill\u00e9 article<\/a><\/noindex>, auquel nous renvoyons tous les int\u00e9ress\u00e9s) :<\/p>\n

    Niveau 1 : R\u00e9gulateur de vitesse : aide au conducteur dans des situations tr\u00e8s limit\u00e9es (par exemple, maintenir la voiture \u00e0 une vitesse donn\u00e9e apr\u00e8s que le conducteur a enlev\u00e9 son pied de la p\u00e9dale)
    \nNiveau 2 : Aide limit\u00e9e \u00e0 la direction et au freinage. Le conducteur doit \u00eatre pr\u00eat \u00e0 reprendre le contr\u00f4le presque instantan\u00e9ment. Ses mains sont sur le volant, le regard est dirig\u00e9 vers la route. C'est ce qui existe d\u00e9j\u00e0 chez Tesla et General Motors.
    \nNiveau 3 : Le conducteur n'a plus besoin de surveiller constamment la route. Mais il doit rester vigilant et \u00eatre pr\u00eat \u00e0 reprendre le contr\u00f4le. C'est ce qui n'est pas encore disponible dans les voitures \u00e0 la vente. Tous les mod\u00e8les existants se situent actuellement au niveau 1-2.
    \nNiveau 4 : V\u00e9ritable autopilote, mais avec des limitations : uniquement des trajets dans une zone connue, qui est soigneusement cartographi\u00e9e et g\u00e9n\u00e9ralement reconnue par le syst\u00e8me, et dans certaines conditions : par exemple, en l'absence de neige. Des prototypes comme ceux-ci existent chez Waymo et General Motors, qui pr\u00e9voient de les lancer dans plusieurs villes et de les tester en conditions r\u00e9elles. Yandex a des zones de test pour les taxis autonomes \u00e0 Skolkovo et Innopolis : les trajets se font sous la supervision d'un ing\u00e9nieur assis \u00e0 la place du passager ; d'ici la fin de l'ann\u00e9e, l'entreprise pr\u00e9voit d'\u00e9largir sa flotte \u00e0 100 voitures autonomes.
    \nNiveau 5 : Conduite enti\u00e8rement automatique, rempla\u00e7ant compl\u00e8tement un conducteur humain. Ces syst\u00e8mes n'existent pas et il est peu probable qu'ils apparaissent dans les prochaines ann\u00e9es.<\/p>\n

    Dans quelle mesure est-il r\u00e9aliste de tout cela pour le voir dans un avenir proche ? \u00c0 ce sujet, nous aimerions renvoyer le lecteur \u00e0 l'article \u00ab Pourquoi le lancement d'un robotaxi d'ici 2020, comme promis par Tesla, est impossible \u00bb<\/a><\/noindex>. Cela est en partie d\u00fb \u00e0 l'absence de r\u00e9seau 5G : les vitesses 4G actuelles ne suffisent pas. En partie \u00e0 cause du co\u00fbt tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9 des voitures autonomes : elles restent non rentables, et le mod\u00e8le \u00e9conomique est flou. En un mot, c'est \u00ab compliqu\u00e9 \u00bb, et il n'est pas surprenant que Gartner indique que la pr\u00e9vision de d\u00e9ploiement massif des Niveaux 4 et 5 n'est pas attendue avant 10 ans.<\/p>\n

    3.2. Cam\u00e9ras avec vision 3D (3D Sensing Cameras)<\/h2>\n

    \nIl y a huit ans, le contr\u00f4leur de jeu Microsoft Kinect a fait sensation en offrant une solution accessible et relativement bon march\u00e9 pour la vision 3D. Depuis, les jeux de danse et de fitness avec Kinect ont connu un bref essor suivi d'un d\u00e9clin, mais les cam\u00e9ras 3D sont d\u00e9sormais utilis\u00e9es dans les robots industriels, les voitures autonomes, et les t\u00e9l\u00e9phones mobiles pour la reconnaissance faciale. La technologie est devenue moins ch\u00e8re, plus compacte et plus accessible. <\/p>\n

    \"Agenda
    \nLe t\u00e9l\u00e9phone Samsung S10 est \u00e9quip\u00e9 d'une cam\u00e9ra \u00e0 temps de vol (Time-of-Flight) qui mesure la distance \u00e0 un objet, simplifiant ainsi la mise au point.     Source<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Si ce sujet vous int\u00e9resse, nous vous redirigeons vers un excellent aper\u00e7u d\u00e9taill\u00e9 des cam\u00e9ras \u00e0 profondeur : partie 1<\/a><\/noindex>, partie 2<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

    3.3. Drones pour la livraison de petites charges (Light Cargo Delivery Drones)<\/h2>\n

    \nCette ann\u00e9e, Amazon a fait du bruit en pr\u00e9sentant un nouveau drone volant capable de transporter de petites charges allant jusqu'\u00e0 2 kg. Pour une ville avec ses embouteillages, cela semble \u00eatre une solution id\u00e9ale. Voyons comment ces drones se comporteront dans un avenir proche. Il convient d'adopter un certain scepticisme : il existe de nombreux probl\u00e8mes, allant du risque de vol facile du drone jusqu'aux restrictions l\u00e9gislatives sur les UAV. Amazon Prime Air existe d\u00e9j\u00e0 depuis six ans, mais est toujours en phase de test.<\/p>\n

    \"Agenda
    \nLe nouveau drone d'Amazon, pr\u00e9sent\u00e9 ce printemps. On y trouve quelque chose d'un peu 'Star Wars'.     Source<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Outre Amazon, il y a d'autres acteurs sur ce march\u00e9 (il existe des d\u00e9tails la revue<\/a><\/noindex>), mais aucun produit pr\u00eat : tout est en phase de test et d'actions marketing. Il convient de noter des projets m\u00e9dicaux assez int\u00e9ressants en Afrique : livraison de sang de donneur au Ghana (14 000 livraisons, entreprise Zipline) et au Rwanda (entreprise Matternet).<\/a><\/noindex> 3.4. V\u00e9hicules autonomes volants (Flying Autonomous Vehicles)<\/p>\n

    Il est difficile de dire quoi que ce soit de concret ici. Selon Gartner, cela n'appara\u00eetra pas avant dix ans. En somme, les m\u00eames probl\u00e8mes qu'avec les voitures autonomes se posent, mais ils prennent une nouvelle dimension \u2014 verticale. Porsche, Boeing et Uber annoncent leurs ambitions de construire des taxis volants.<\/h2>\n

    \n3.5. Cloud de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e (AR Cloud)<\/p>\n

    Une r\u00e9plique num\u00e9rique permanente du monde r\u00e9el, permettant de cr\u00e9er une nouvelle couche de r\u00e9alit\u00e9 commune \u00e0 tous les utilisateurs. Pour parler plus techniquement, il s'agit de cr\u00e9er une plateforme cloud ouverte dans laquelle les d\u00e9veloppeurs pourraient int\u00e9grer leurs applications AR. Le mod\u00e8le de mon\u00e9tisation est clair, c'est une sorte d'analogue de Steam. L'id\u00e9e est tellement ancr\u00e9e qu'elle a d\u00e9j\u00e0 conduit certains \u00e0 croire que la RA sans cloud est tout simplement inutile.<\/h2>\n

    \nComment cela pourrait se pr\u00e9senter \u00e0 l'avenir est illustr\u00e9 dans une petite vid\u00e9o. Cela ressemble \u00e0 un nouvel \u00e9pisode de 'Black Mirror' :<\/p>\n

    On peut encore lire dans
    \n

    \r\n \"Lire\r\n
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    un article de synth\u00e8se. 4. L'homme 'augment\u00e9' (Augmented Human)<\/a><\/noindex><\/p>\n

    4.1. IA pour les \u00e9motions (Emotion AI)<\/h1>\n

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    4.1. IA pour les \u00e9motions (Emotion AI)<\/h2>\n

    \nComment mesurer, simuler et r\u00e9agir aux \u00e9motions humaines ? Parmi les clients ici se trouvent des entreprises produisant des assistants vocaux comme Amazon Alexa. Ils pourront r\u00e9ellement s'int\u00e9grer dans les foyers s'ils apprennent \u00e0 reconna\u00eetre les humeurs : comprendre la raison du m\u00e9contentement de l'utilisateur et essayer de rectifier la situation. En r\u00e9alit\u00e9, il y a beaucoup plus d'informations dans le contexte que dans le message lui-m\u00eame. Et le contexte inclut l'expression faciale, l'intonation et le comportement non verbal.<\/p>\n

    Parmi les autres applications pratiques : analyse des \u00e9motions lors des entretiens d'embauche (via des vid\u00e9os d'entretien), \u00e9valuation des r\u00e9actions \u00e0 des publicit\u00e9s ou \u00e0 d'autres contenus vid\u00e9o (sourires, rires), aide \u00e0 l'apprentissage (par exemple, pour les pratiques autodidactes dans l'art de la prise de parole en public). <\/p>\n

    On ne peut pas s'exprimer mieux sur ce sujet que l'auteur du court-m\u00e9trage de 6 minutes Stealing Ur Feeling<\/a><\/noindex>. Dans une vid\u00e9o faite avec vivacit\u00e9 et \u00e9l\u00e9gance, il est montr\u00e9 comment on peut mesurer nos \u00e9motions \u00e0 des fins marketing et, \u00e0 partir des r\u00e9actions instantan\u00e9es de votre visage, savoir : aimez-vous la pizza, les chiens, Kanye West, et m\u00eame quel est votre niveau de revenu et votre QI approximatif. En vous rendant sur le site du film via le lien ci-dessus, vous devenez participant \u00e0 une vid\u00e9o interactive utilisant la cam\u00e9ra int\u00e9gr\u00e9e de votre ordinateur portable. Le film a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 plusieurs festivals de cin\u00e9ma.<\/p>\n

    \"Agenda
    \n    Source<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Il existe m\u00eame une \u00e9tude int\u00e9ressante : comment reconna\u00eetre le sarcasme dans un texte. Ils ont pris des tweets avec le hashtag #sarcasme et ont cr\u00e9\u00e9 un \u00e9chantillon d'apprentissage de 25 000 tweets sarcastiques et 100 000 tweets normaux sur tout et n'importe quoi. Ils ont utilis\u00e9 la biblioth\u00e8que TensorFlow, form\u00e9 le syst\u00e8me, et voici le r\u00e9sultat :<\/p>\n

    \"Agenda
    \n    Source<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Donc maintenant, si vous n'\u00eates pas s\u00fbr de ce que votre coll\u00e8gue ou ami a voulu dire \u2013 s'il vous a dit quelque chose s\u00e9rieusement ou avec sarcasme \u2013 vous pouvez utiliser un r\u00e9seau de neurones d\u00e9j\u00e0 entra\u00een\u00e9<\/a><\/noindex>! <\/p>\n

    4.2. Intelligence augment\u00e9e (Augmented Intelligence)<\/h2>\n

    \nAutomatisation du travail intellectuel gr\u00e2ce \u00e0 des m\u00e9thodes d'apprentissage automatique. Cela semble-t-il nouveau ? Mais ici, la formulation elle-m\u00eame est importante, d'autant plus qu'elle co\u00efncide avec l'abr\u00e9viation de l'intelligence artificielle. Cela nous renvoie \u00e0 la pol\u00e9mique sur l'IA \u00ab forte \u00bb et \u00ab faible \u00bb.
    \nL'IA avanc\u00e9e est celle qui appara\u00eet dans les films de science-fiction, enti\u00e8rement \u00e9quivalente \u00e0 l'esprit humain et consciente d'elle-m\u00eame en tant que personne. Une telle intelligence n'existe pas encore et il est incertain si elle existera un jour.<\/p>\n

    L'IA faible n'est pas une personne autonome, mais plut\u00f4t un assistant de l'homme. Elle ne pr\u00e9tend pas \u00e0 une pens\u00e9e humaine, mais est simplement capable de r\u00e9soudre des t\u00e2ches d'information, comme d\u00e9terminer ce qui est repr\u00e9sent\u00e9 sur une image ou traduire du texte.<\/p>\n

    \"Agenda
    \n    Source <\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Dans ce sens, l'Intelligence Augment\u00e9e est un pur exemple d'\u00ab IA faible \u00bb, et cette formulation semble appropri\u00e9e car elle ne cr\u00e9e pas de confusion ni la tentation de voir ici cette \u00ab IA forte \u00bb tant convoit\u00e9e (ou redout\u00e9e, si l'on se souvient des nombreux d\u00e9bats sur le \u00ab soul\u00e8vement des machines \u00bb). En utilisant l'expression Intelligence Augment\u00e9e, nous devenons imm\u00e9diatement comme les h\u00e9ros d'un autre film : de la science-fiction (comme \u00ab Moi, robot \u00bb d'Asimov), nous passons au cyberpunk (dans ce genre, les \u00ab augmentations \u00bb d\u00e9signent divers implants qui \u00e9largissent les capacit\u00e9s humaines).<\/p>\n

    Comment dit<\/a><\/noindex> Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee : \u00ab Au cours des 10 prochaines ann\u00e9es, voici ce qui va se passer. Ce ne sera pas l'IA qui remplacera les managers, mais les managers qui utilisent l'IA remplaceront ceux qui ne l'ont pas encore fait \u00bb<\/p>\n

    Exemples :<\/p>\n