Cohorte Médias interactifs 2017 - L'inis

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Bonjour mon nom est Timothée Rabaud.

Je suis actuellement en Réalisation Multiplateforme à l’INIS Montréal.

J’ai eu la chance de pouvoir interviewer Leïla Kosseim , chercheuse et ingénieure informatique dans le domaine linguistique.

L’intelligence artificielle est selon moi l’avenir du numérique qui est en constante évolution. Ce projet de blog nous a permis de découvrir de belles créations ainsi que de nous rendre compte de la réalité du monde dans lequel on vit.

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Druide injecte un million dans la recherche sur l'intelligence artificielle | Branchez-vous

Druide informatique annonce la création d'un fonds pour la recherche sur la reconnaissance linguistique alloué au laboratoire MILA de l'Université de Montréal.

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L’intelligence artificielle dans la linguistique

Interview par Timothée Rabaud avec Leïla Kosseim- chercheuse et spécialiste en ingénierie informatique dans le domaine de la linguistique. 

Présentation:

Leïla est actuellement chercheuse et professeur à l’université de Guy Concordia dans le domaine de la linguistique et notamment dans la traduction automatique.

Auparavant en R&D chez Druide Informatique, Leïla a travaillé sur le développement de la première version du logiciel Antidote.

Son premier projet a été dans la conception d’un algorithme permettant la génération de texte cohérent et cohésif.

Pouvez-vous nous parler de l’utilisation de l’apprentissage profond dans votre domaine ?

À l’aide de l’apprentissage profond (ou deep learning en anglais) il est possible de créer des algorithmes permettant de nous servir du Big Data afin de générer du texte cohérent tout en évitant la redondance des mots. Cela permet d’ajouter de la diversité dans les textes tout en restant naturel sans devoir passer par une correction humaine.

Pouvez-vous nous dire dans quels domaines l’intelligence artificielle s’applique à Montréal ?

Montréal est un pôle grandissant dans le domaine de la recherche et développement de l’intelligence artificielle dans plusieurs secteurs. Le domaine de la langue, la reconnaissance vocale,la médecine et dans le concept de la ville intelligente. 

Le futur de l’intelligence artificielle ?

En ce qui concerne le futur de l’intelligence artificielle Leïla nous exprime son point de vue:

“Dans les futures années à venir il sera aussi commun de parler avec une machine qu’avec un être humain”.

Il est évident que cela aura un impact positif sur les futures technologies à venir dans le domaine scolaire ainsi que pour une application commerciale.

Selon vous existe t-il un risque de “domination” de la machine ?

Étant programmée par l’homme je ne crois pas qu’il y’ait un danger pour l’Homme par rapport à l’avancée technologique et notamment par rapport à l’évolution de l’intelligence artificielle. La machine reste programmée par l’humain et dépourvue de conscience. Elle agit uniquement de manière rationnelle par rapport à l’information qu’elle reçoit.

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Vers des robots intelligents

Comment parler d'intelligence artificielle sans penser à la robotique?

On se rappelle notamment de se ce fameux film « AI » de Steven Spielberg qui présentait les robots comme des Intelligences artificielles à part entière. En effet, il n'est pas rare de voir associer ces deux concepts, pourtant diamétralement différents, quand on imagine le futur. La robotique n'est pas l'IA et l'IA n'est pas la robotique nous explique Christel Black, Directrice de l’expérience utilisateur, à JDA software. Le fruit de l'imagination des grands visionnaires de ce monde voudrait pourtant en voir associer ces deux concepts, une intelligence artificielle capable d'apprendre et d'évoluer dans un robot.

« La robotique n'est pas l'IA et l'IA n'est pas la robotique »

Aujourd'hui nous n'en somme pas encore arrivé là, les robots, fruits d’entreprises de conceptions japonaises pour la plupart comme « Pepper », une sorte de robot domestique amélioré, reste limités. Même si ces derniers  permettent déjà d'explorer de nouveaux horizons dans le monde des affaires, les designeurs d’ expérience utilisateur sont face à un mur technologique. Leurs limites tiennent dans le fait justement qu’ils ne sont pas connectés à des IA, comme notre ami Siri peut l'être sur IOS, ils sont bel et bien programmés. La programmation des robots est effectuée par des techniciens formés, ainsi avant de pouvoir l'utiliser pour une tâche particulière, il faut avant tout l'avoir paramétré, sinon le robot est d'une inutilité affligeante. À la différence d'une IA, qui est connectée à un serveur qui fournit les réponses à des questions posées par l'utilisateur, les robots d'aujourd'hui n'ont pour livre de référence uniquement ce qu'on à mis dans leurs petites têtes blanches de plastique, ainsi, quand on leur pose une question, ils répondent à un schéma logique prédéfini par les designers et programmeurs. Ces informations  nous sont fournies par Benoit Rochon, stratège de design chez JDA software

«S’ils ne sont pas programmés…, les robots sont d’une inutilité affligeante»

Il est donc clair que nous sommes encore loin de la fameuse intelligence artificielle robotisée des films de SF, mais cela n'empêche pas les visionnaires d'aujourd'hui comme l'entreprise JDA software de commencer à imaginer les robots de demain.

Rencontre réalisée à JDA software

Lieu:4200, boul. Saint-Laurent, MONTRÉAL, Québec, H2W 2R2

Professionnels rencontrés :

Christel Black, directrice de l’expérience utilisateur; Benoit Rochon, stratège de design; le robot Pepper, le robot de SoftBank robotics

Projets en cours : Recherche sur l’intelligence artificielle et l’utilisation de la robotique

Rédaction et entrevue réalisé  par Théo Sohiez

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Pourquoi ce blog ?

écrit par Nicolas Rodi

Nous sommes quatre étudiants de L’inis (L’institut National de l’Image et du Son) inscrits au programme Médias Intéractifs, profil Réalisation multiplateforme.

Dans le cadre du cours Étude de cas avec la formatrice Andrée Harvey, une activité de co-création nous a été présentée afin 

d’identifier, comprendre, analyser et définir de façon stratégique et créative un écosystème d’innovation.

Cet exercice de co-design avait comme objectif d’entreprendre une activité de veille efficace, non seulement circonscrire un écosystème d’innovation donné, mais également d’identifier les joueurs de ce même écosystème, vivre le processus d’analyse stratégique pour afin collaborer de façon créative à la production d’une publication collective.

Un des objectifs principaux du programme médias interactifs est de travailler sur un projet personnel de session, à cet effet, le fait d’avoir eu comme mandat cette activité de co-création permettait de prendre une distance saine par rapport à nos projets personnels. En deuxième lieu, sans perdre de vue nos projets de session, cette activité donnée nous a permis de les aiguiller pour qu’ils soient davantage ancrés sur le marché et les tendances en innovation.

Cette mission transforma chacun de nous en vrai mojos (mobile journalist). Nous devions recueillir de l’information pour représenter de façon détaillée la thématique imposée. Par la suite, nous devions produire individuellement une étude de cas issue de l’écosystème étudié.

Nous avions tous les moyens mis à notre disposition pour rassembler différentes sources d’information retrouvées sur le web tel des articles de presse, blogues, sites de tendances et de références pour les représenter à notre façon sous forme de textes, photos, vidéos, audio.

Dans l’air du temps, l’intelligence artificielle a été le sujet choisi pour cette activité de co-création. Effectivement, Google et Microsoft investissent des millions de dollars à Montréal pour la recherche en intelligence artificielle.

En équipe, nous avons défini le marché global, la place de Montréal, les champs d’application, les start-ups, les institutions, les experts.

Individuellement, nous devions faire une étude de cas. Nous devions en apprendre davantage sur un projet sélectionné selon nos recherches. Nous devions passer en entrevue un joueur en lien avec l’intelligence artificielle pour identifier l’écosystème du cas en question.

Chaque résultat devait être communiqué de façon créative sur la plateforme Tumblr. Celle que vous lisez en ce moment.

Pour ma part, mes recherches m’ont amenée à contacter deux personnes : Hugo Larochelle, le responsable chez Google Brain Montréal, et Pierre-Étienne Simard, vice-président exécutif chez Landr Audio.

Hugo Larochelle

Hugo Larochelle dirigera, en effet, le nouveau laboratoire après avoir travaillé chez Twitter, où il faisait partie de l'équipe centrale de l'AI. C'est un retour à la maison pour Larochelle, qui a obtenu un doctorat en machine learning à l'Université de Montréal. et qui est aussi professeur à l'Université de Sherbrooke. Yoshua Bengio, l'un des pères fondateurs du mouvement, l'appelle «l'une des étoiles montantes de l'apprentissage profond (deep learning).

Hugo Larochelle a été très généreux de son temps. Il répondait à mes courriels, et a été enthousiasmé de répondre à mes questions. Hugo Larochelle est maître dans l’art de vulgariser la science, il m’expliqua d’une manière très claire comment l’intelligence artificielle est un grand ensemble qui contient le machine learning où celui-ci contient le deep learning, le reinforcement learning et d’autres types de techniques en machine learning.

Durant notre entretien, j’ai réalisé que l'effervescence du deep learning n’est vraiment que le bout de l’iceberg en terme d’intelligence artificielle.

Je vous invite à lire mon entretien avec Hugo Larochelle dans un autre billet.

Pierre-Étienne Simard

Pierre-Étienne Simard est chez Landr depuis juillet 2016. Malgré son horaire chargé, il a réussi à se libérer pour m’accueillir chez Landr le temps de quelques questions.

Pierre-Étienne m’a partagé des aspects très intéressants sur Landr qui m’ont permis d’approfondir mes connaissances au monde de l’entreprise technologique.

Je vous invite à lire mon entretien dans un billet différent également.

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Entretien avec Pierre-Étienne Simard - LANDR Audio

écrit par Nicolas Rodi

Présentation de l’entreprise

Landr audio a été officiellement fondé en 2012 mais le concept est à l’origine de recherches effectuées au Center for Digital Music (C4DM) au Queen Mary University of London qui datent de 2008. Le tout a démarré avec des

spécialistes en audio et en machine learning dirigés par le co-fondateur Stuart Mansbridge qui ont mis au point un algoryhtme qui permet de reconnaitre essentiellement le style de la chanson et d’appliquer les bons ajustements pour l’étape du mastering. Landr a été fondé à Montréal mais détient présentement un bureau à Los Angeles, et un autre à Berlin. À ce jour, 77 personnes travaillent chez Landr. Landr va bientôt atteindre le million d’utilisateurs avec près de 4 millions de chansons masterisées; 4 millions de chansons masterisées, c’est autant que la somme des chansons masterisées dans les studios d’Amérique du Nord et d’Europe combinés.

Présentation de Pierre-Étienne Simard

Pierre-Étienne est arrivé chez Landr en juillet 2016. Il est le vice-présicent exécutif et le chief financial officer. Il a été approché par Pascal Pilon, ceo chez Landr, pour faire croître davantage l’entreprise. Pierre-Étienne était très excité à joindre une entreprise technologique en lien avec la musique. L’idée de faire partie de la révolution de l‘industrie musicale lui plaisait beaucoup également. Au niveau technologique, il ne pouvait demander mieux, Landr utilise le machine learning, LA nouvelle branche technologique qui est en plein essor.

Mission de l’entreprise

Le modo de l’entreprise chez Landr est bien simple : We work for musicians. Leur mission est d’aider les créateurs de musique à partager, créer et à développer davantage leur contenu musical. Principalement, Landr offre de masteriser les pistes des musiciens à l’aide de l’intelligence artificielle. Landr offre également depuis quelques mois, une plateforme plus complète de post-production musicale qui permet de collaborer et d’échanger des fichiers.

La cible

Pierre-Étienne le confirme, “we work for musicians”. Notre cible, c’est vraiment les musiciens. Point. Ils n’ont pas nécessairement besoin d’avoir des habiletés techniques en enregistrement. C’est ça la beauté de Landr dit-il. Landr, c’est un outil “Do it yourself“, et l’industrie de la musique a cette tendance à vouloir tout faire par soi-même. Landr fait tout pour eux. La seule action qu’ils doivent faire c’est un drag-n-drop, c’est assez simple!

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle de Landr permet d’abord de reconnaître la bonne chanson et d’appliquer les bons ajustements. Certains compétiteurs ont émergé dernièrement et proposent des algorythmes sans raffinement avec des masterings assez statiques comparés à ceux de Landr. Chez Landr, les ajustements sont différents pour chaque style de chanson comme le ferait un vrai ingénieur du mastering! Le mastering, c’est beaucoup de technique et de big data, et un peu de créativité. C’est pourquoi le machine learning s’agence si bien au mastering. Toutes ces recherches sont créées à l’interne par de grands chercheurs plein de talent.

Problématiques

Voici trois problématiques sur lesquelles Landr se base pour faire sa proposition:

Le mastering est dispendieux. Chaque mastering peut coûter entre 100$ et 1000$ par chanson.

Le mastering est long, il peut prendre de une à quatre semaines.

Le mastering peut être mauvais malgré tout...dépendamment quel ingénieur de mastering l’a fait.

Solution

Un logiciel qui automatise le processus avec un simple drag-n-drop basé sur le cloud, accessible par mobile ou par desktop, et en 5-6 minutes, l’utilisateur obtient un mastering. L’utilisateur garde tout ses droits sur sa chanson.

Processus d'innovation et l'approche créative de l'entreprise

Tout part des utilisateurs qui identifient les problèmes qu’ils vivent. Au fur et à mesure que Landr développe de nouvelles fonctionnalités, le processus d’innovation est basé sur ce que les utilisateurs ont besoin, quels sont les problèmes qu’ils rencontrent? À partir de la définition d’un problème clé, quelle solution serait la meilleure? L’innovation se fait donc par des itérations rapides sur la solution en créant un mvp puis de le tester via les utilisateurs. Landr travaille en scrum agile pour créer les nouvelles fonctionnalités.

Modèles d’affaires

Comme chaque entreprise en technologie, Landr a été cherché du capital privé qui permet d’engager du personnel pour développer des fonctionnalités. Malgré l’abonnement que leur nombreux utilisateurs doivent payer pour utiliser le service, ils ont toujours, à ce jour, besoin de financement.

Les enjeux

Landr n’a pas eu de difficulté comme plusieurs autres entreprises en croissance à trouver du financement, par contre, un enjeu principal pour la compagnie a été le recrutement du personnel. Effectivement, le recrutement de talents a toujours été un défi! Au départ, il est très difficile, voire impossible, de payer des salaires alléchants à nos talents. À Montréal, il y a un bassin de gens talentueux, par contre, il y a une demande de la part de beaucoup d’entreprises. Pierre-Étienne sourit en regardant par la fenêtre où se situe Ubisoft l’autre côté de la rue!

Le fait également de laisser tomber des fonctions clés au sein de l’entreprise est un autre défi en soi. Le product design ou le data analytic, par exemple, sont des fonctions importantes mais qui peuvent être oublier malheureusement à cause d’un manque d’argent. Il faut donc faire des choix.

Un autre défi par lequel Landr a passé est l’identification tardive de leur valeurs, leur mission et leur vision. Landr croît rapidement et en définissant adéquatement ses valeurs, des lignes directrices se créent et permettent à l’équipe de suivre le même chemin, non seulement quotidiennement, mais au niveau du recrutement également.

Un enjeu difficile est celui de toujours écouter ses utilisateurs et ne pas tomber dans le panneau de croire à ses idées à l’interne. Dans le même ordre d’idées, Landr a la chance d’avoir de grands partenaires prestigieux ( Native instruments, SoundCloud, Warner Music), mais le danger reste que ces derniers ont parfois des demandes qui fait dévier des besoins des utilisateurs.

La fin du mastering en studio...pas nécessairement

Landr a été beaucoup critiqué au début par les ingénieurs du mastering. Ils avaient raison mentionne Pierre-Étienne. Landr commençait et la différence était réelle. Par ailleurs, aujourd’hui, plusieurs blind test ont été faits (par Warner music entre autres) et à 90% Landr sort gagnant. À un autre niveau, la peur s’installe chez certaines personnes en pensant cette inteliigence artificielle qui remplacera les humains. Pierre-Étienne a un autre discours plus positif. En fait, Landr ne tuera pas le mastering en studio. Landr éduque la plupart des musiciens sur l’importance du mastering. Les grands mastering engineers de ce monde auront toujours leur place, il y a encore énormément de valeur à faire masteriser sa chanson par ces personnes de talent. Par contre, pour les ingénieurs moins connus et moins talentueux, Landr les a probablement déjà remplacés au nom de meilleurs mastering de chansons.

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Petit lexique pour comprendre l'intelligence artificielle

publié par Nicolas Rodi

Machine learning

Branche de l'intelligence artificielle axée sur des processus d'apprentissage permettant à une machine d'évoluer, sans que ses algorithmes ne soient modifiés. Il existe plusieurs types de machine learning : statistique, supervisé (c'est-à-dire dont les règles.

Deep learning

Méthode de machine learning faisant partie du champ de recherche "Apprentissage Automatique" de l'intelligence artificielle. Le deep learning permet un apprentissage non supervisé. Il s'appuie sur l'analyse d'un modèle de données. Il est notamment adapté à la reconnaissance d'image ou au traitement du langage naturel.

Reinforcement learning

L'apprentissage par renforcement fait référence à une classe de problèmes d'apprentissage automatique, dont le but est d'apprendre, à partir d'expériences, ce qu'il convient de faire en différentes situations, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps.

Chatbot

Interface homme-machine qui gère l'interaction entre des humains et un agent via un dialogue. Les chatbots reposent sur des échanges en langage naturel. Le système interprète les formulations de l'utilisateur et y apporte des réponses, elles aussi en langage naturel. La technologie des agents conversationnels repose sur la branche du traitement du langage.

Big data

Le big data désignent des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information

source: journaldunet.com, wikipédia, 

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Entretien avec Hugo Larochelle

écrit par Nicolas Rodi

Les débuts - Entretien avec Hugo Larochelle

Hugo Larochelle était intrigué par l’intelligence artificielle dès ces débuts. Son premier projet était avec Yoshua Bengio (qui a été par la suite son professeur de

thèse) étudiait les réseaux de neurones qui permettait de comprendre des formes simples de textes. Ces réseaux de neurones désambiguïsaient les mots avec plus qu’un seul sens. Donc, dans un contexte donné, ces réseaux trouvaient la vraie définition du mot. Surprenant !

Définition de l’intelligence artificielle - Entretien avec Hugo Larochelle

Définir l’intelligence artificielle est un défi en soi. Hugo me mentionne que beaucoup de scientifiques se base sur le test de Turing pour répondre à la question, mais est-ce bien le cas, me précise-t-il?  Les réponses peuvent effectivement varier selon les interlocuteurs. Selon le test, l’IA est accomplie lorsque nous sommes incapable de la dissocier du comportement humain. Une vidéo intéressante explique le test de Turing ici.

Je le cite : “ (...) nous parlons d’intelligence artificielle, de façon générale, lorsque, pour une tâche donnée, la performance humaine est atteinte. Donc, être indissociable du comportement d’une personne, idéalement d’un expert; de réussir son même niveau de précision et de qualité.”

Hugo continue avec les détails sur l’intelligence artificielle :

Il y a plusieurs  technologies en intelligence artificielle. Nous parlons énormément du deep learning car c’est une technologie qui a eu beaucoup d’impact dans l’industrie. Par exemple, derrière le cas AlphaGo, il y a du reinforcement learning, c’est une autre branche de l’intelligence artificielle qui n’est pas seulement du deep learning. Nous pouvons “faire” du reinforcement learning avec du deep learning. L’intelligence artificielle fait référence à plusieurs sous domaines autre que le deep learning, malgré que celui-ci a fait beaucoup de progrès dernièrement, tout comme le machine learning.

En résumé, si on pense en diagramme, il y a l’intelligence artificielle tout en haut, il y a un sous-domaine qui est le machine learning, qui a un sous-sous domaine qui se nomme deep learning. Il y a beaucoup d’algorithmes différents en lien avec l’intelligence artificielle.

Big Data - Entretien avec Hugo Larochelle

Le Big Data est un autre buzz word qui se retrouve partout. De nos jours, chacun de nous produit une énorme quantité de données qui peuvent servir pour diverses applications. Je demandais à Hugo Larochelle si, à tout hasard, ce nombre effroyable de données pouvait d’une façon ou d’une autre rendre flou le résultat que les machines en ressortaient. Sa réponse est digne d’un scientifique :

De façon générale, lorsque le problème est bien défini, la quantité de données est bénéfique. Si le problème est imprécis, il peut en effet être difficile de définir des algorithmes qui fonctionnent bien.

Avenir technologique - Entretien avec Hugo Larochelle

J’ai demandé à Hugo quel projet d’IA le plus fantaisiste qu’il aimerait voir se réaliser. Il me parle de démocratisation de la technologie, pour que tout un chacun puisse avoir accès à la technologie. Dans la même veine, il précise que si cette intelligence artificielle peut rendre l’éducation plus accessible, ça serait un grand pas pour tous.

Sci-Fi - Entretien avec Hugo Larochelle

Malgré son horaire chargé, Hugo Larochelle a eu la chance d’écouter la télésérie HBO Westworld qu’il a bien aimée. La série Westworld sur HBO démontre bien les notions philosophiques et les questions éthiques auxquelles nous serions confrontés lorsque l’intelligence artificielle atteindra un niveau, ma foi, humain. Nous sommes bien loin de voir naître un parc d’attractions comme Westworld.

Disparition des écrans - Entretien avec Hugo Larochelle

En considérant la montée de l’intelligence artificielle et the internet of things, avec ces assistants virtuels qui semblent essayer de vouloir nous servir au simple son de la voix, je me demandais si ces écrans auront une tendance à disparaître. Hugo pense qu’il aura encore longtemps une forme d’interface où on pourra lire quelque chose par exemple.

Question philosophique - Entretien avec Hugo Larochelle

Je n’ai pas pu m’empêcher de poser cette grande question à Hugo Larochelle : la technologie peut-elle sauver l’homme de lui-même ?

Il hésite. Il réfléchit. Il ne sait pas. Peut-être dit-il, mais avant, il faut de l’éducation. Si nous étions en mesure de démocratiser l’accès à l’éducation, la technologie aurait le potentiel, oui!

Je le cite : “Nos recherches pourront, un jour, changer la vie de millions de personnes pour le mieux.”

L’intelligence artificielle à Montréal - Entretien avec Hugo Larochelle

Selon Hugo Larochelle, la communauté de l’intelligence artificielle à Montréal est clairement ancrée dans le deep learning. Par contre, c’est une technologie fondamentale qui peut être appliquée à plein de choses. Montréal a sans doute contribué à des applications plus précises, mais le deep learning, c’est simplement des méthodes qui ne sont pas vouées uniquement à une seule application. Il y a de la place pour faire de la compréhension de texte automatisé, de la robotique, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, etc. Pour toutes ces applications, Montréal a l’expertise nécessaire.

Montréal devient une plaque tournante de la recherche en intelligence artificielle, en deep learning en particulier. On peut se demander pourquoi ce boom technologique a lieu à Montréal. 

Essentiellement, Hugo me confirme, c’est la présence de Yoshua Bengio et son fameux laboratoire de recherche sur les réseaux de neurones artificielles; encore un des rares endroits dans le monde où on se penchait sur ces études. À Toronto, par exemple, Geoffrey Hinton, scientifique connu pour ces recherches dans le même domaine, partage son temps entre le laboratoire et Google depuis 2015. Un autre grand scientifique, Yann LeCun, de son côté partage son temps depuis 2013 entre un réputé laboratoire à New York et Facebook. Jusqu’à ce jour, Yosuha Bengio est resté dans l’académique et les meilleurs chercheurs ont donc afflué vers lui depuis les dernières années.

Dans 10 ans - Entretien avec Hugo Larochelle

Hugo espère que le groupe Google Brain Montréal grandisse bien et qu’il devienne bien ancré dans l’écosystème Google. Il désire toujours rester à Montréal, bien sûr, avec ces amis et sa famille, mais aussi, car il veut redonner à Montréal. Il veut donc redonner aux étudiants en doctorat des opportunités de laboratoires de recherches. En effet, Hugo, à l’époque, a été à Toronto faire son postdoc et a eu de la difficulté à trouver de l’emploi au Québec par la suite. L’industrie n’offrait pas d’opportunité. Il aimerait donc aider ces prochains doctorants montréalais à avoir des options de recherches de calibre mondial dans l’industrie.

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Bonjour, je suis Nicolas Rodi, producteur en projets multiplateformes. Sous peu, jeune diplômé qui sortira tout chaud de L’inis.

J’ai eu le privilège de rencontrer une star du monde scientifique, Hugo Larochelle, responsable chez Google Brain Montréal. Il confirme que les grands esprits sont les plus généreux de leur savoir et de leur temps.

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publié par Nicolas Rodi

Découvrez quelques-unes des étoiles montantes à Montréal que vous devriez absolument surveiller. L’expertise locale qui est en pleine effervescence à Montréal aura pour effet d’amplifier la création d’entreprises qui utiliserontl l’intelligence artificielle. Voyez ici 10 compagnies en vue pour l’année à venir. La plupart d’entre eux utilisent différentes techniques d’IA.

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publié par Nicolas Rodi

L’intelligence artificielle fait même des percées dans la musique. Douglas Eck, ancien professeur à l’université de Montréal qui a aidé à la création du centre de recherches Brams, travaille maintenant chez Google. Il est à la tête du projet de recherche Magenta qui se demande si le “machine learning” peut permettre de créer de la bien belle musique. Voyez un récent jam session!

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Spécial intelligence artificielle à RDI

publié par Nicolas Rodi

En 4 segments sur Twitter

1-L’intelligence artificielle, qu’est-ce que c’est?

2-L’intelligence artificielle, qui va en profiter?

3-L’intelligence artificielle, le monde va-t-il changer?

4-L’intelligence artificielle, votre emploi est-il en jeu?

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Apple rejoint une alliance sur l’Intelligence Artificielle

Publié par Timothée Rabaud

Le partenariat, à but non lucratif, avait initialement annoncé fin septembre qu'il réunirait Microsoft, Amazon, Google et sa filiale britannique DeepMind, Facebook et IBM. L'objectif affiché était de déterminer des «bonnes pratiques» communes et de s'assurer que la technologie soit utilisée «au bénéfice des gens et de la société».

http://www.lapresse.ca/techno/actualites/201701/27/01-5063754-intelligence-artificielle-apple-rejoint-plusieurs-rivaux-dans-une-alliance.php

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L’ÉCOSYSTÈME QUÉBÉCOIS DU BIG DATA

Selon le Profil du Big data au Québec, février 2016 L’industrie au Québec du big data c’est:

7 400 entreprises

130 000 emplois

PIB de 14,8 G$

Croissance du PIB deux fois plus rapide que celui de l’économie québécoise depuis 10 ans

900 M$ d’investissements en R-D en moyenne par année sur la période 2009-2013

http://www.montrealinternational.com/a-propos/salle-de-presse/les-entreprises-et-organismes-du-quebec-invites-a-tirer-parti-de-la-croissance-phenomenale-du-big-data/

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Revenus estimés de l’intelligence artificielle selon la région du monde

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Mariléa Rabbat, co-productrice du projet Instance

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Pour ou contre l’AI ? La position d’Instance

24 finissants ont participé à la création du projet Instance. 24 co-créateurs qui ont dû discuter et s’entendre afin de présenter une œuvre cohérente sur l’intelligence artificielle ! La commande n’était pas facile selon Mariléa Rabbat, co-productrice du projet, tout le monde étant au même niveau hiérarchique. La moitié voyait davantage les bienfaits de l’AI, alors que l’autre moitié craignait la prise de contrôle de la machine sur l’humain. C’est cette dernière qu’on a finalement choisie d’illustrer…

Mariléa entretient, quant à elle, un rapport contradictoire avec la technologie : «Je ne me gêne pas pour me connecter avec mon Facebook, comme dans une boutique en ligne, etc., mais moi, ça me fait peur !» Avoue-t-elle avec crainte. «Peut-être ai-je trop vu de films de science-fiction !» «Dans des cas comme dans la voiture intelligente, on a pensé à une option où l’humain peut reprendre le contrôle, mais ce qui me fait peur, c’est qu’il y a des cas où il n’y a pas cette option…» lance-t-elle songeuse. Elle rappelle qu’il n’y a pas si longtemps, l’intelligence artificielle n’était que des équations mathématiques sur un tableau. «C’est ahurissant ce qu’on peut faire aujourd’hui ! Est-ce que ces intelligences pourront devenir conscientes ? C’est effrayant d’y penser !»