Les objectifs de cette vidéo sont de :
Cette leçon présente une vue d'ensemble des promesses et des limites de l'intelligence artificielle, notamment le deep learning.
Comme pour toute technologie émergente, l'intelligence artificielle (IA) est souvent entourée de nombreuses promesses et spéculations. On nous promet que bientôt des machines pourront imiter la complexité du cerveau humain. Cependant, il est important de nuancer ces attentes. En réalité, l'IA, telle qu'elle est utilisée aujourd'hui dans les voitures autonomes ou les diagnostics médicaux, repose principalement sur le deep learning ou apprentissage profond. Cette technique permet aux machines d'apprendre par elles-mêmes au lieu d'exécuter des tâches prédéfinies, par exemple en reconnaissant des patterns dans des milliers de photos. Les assistants personnels comme Siri ou Alexa fonctionnent de cette manière, apprenant de nos habitudes.
Malgré les avancées, les IA actuelles n'ont pas la même capacité d'apprentissage et de prédiction que les humains ou même les animaux. Comme le souligne Yann LeCun, même les intelligences artificielles les plus avancées aujourd'hui ont moins de sens commun que des rats. Le développement d'une machine véritablement autonome est encore très éloigné. Actuellement, une part importante de ce processus d'entraînement repose sur des humains qui réalisent des micro-tâches pour entraîner ces IA. Des plateformes comme Amazon Mechanical Turk en sont un exemple. Si, à terme, les algorithmes pourront peut-être se passer de cette aide humaine, cela pose la question de l'impact sur l'emploi humain.
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