16/01 Conférence : L’importance de la qualité des données en intelligence artificielle.

 L’importance de la qualité des données en intelligence artificielle.

Conférencier :
Paul-Antoine BISGAMBIGLIA, Maitre de conférences, Habilité à diriger les recherches en informatique à l’Université de Corse Pasquale Paoli, Responsable de l’équipe de recherche en informatique, Laboratoire Sciences Pour l’Environnement Université de Corse-CNRS (UMR 6134 SPE).

La notion d’intelligence artificielle voit le jour dans les années 1950 (Warren Weaver 1949, Alan Turing 1950). Elle désigne l’ensemble des méthodes et techniques permettant à une machine de se rapprocher du mode de raisonnement humain (pensée…conscience). Son objectif est donc de créer un système intelligent. Pourtant, il n’y a pas vraiment de définitions qui fassent consensus, nous pouvons citer : 

• “l’étude des facultés mentales à l’aide des modèles de type calculatoires” (Charniak et McDermott, 1985)
• “conception d’agents intelligents” (Poole et al., 1998)
• “discipline étudiant la possibilité de faire exécuter par l’ordinateur des tâches pour lesquelles l’homme est aujourd’hui meilleur que la machine” (Rich et Knight, 1990)
• “l’automatisation des activités associées au raisonnement humain, telles que la décision, la résolution de problèmes, l’apprentissage, ...” (Bellman, 1978)
• “l’étude des mécanismes permettant à un agent de percevoir, raisonner, et agir” (Winston, 1992)
• “l’études des entités ayant un comportement intelligent” (Nilsson, 1998)

L’officialisation de l’intelligence artificielle comme domaine scientifique date de 1956 lors d’une conférence au Dartmouth College (USA). Certains experts prédisaient alors que « des machines seront capables, d’ici 20 ans, de faire le travail que toute personne peut faire ». Si l’idée était déjà visionnaire, force est de constater que 70 ans plus tard, l’intelligence artificielle n’a pas encore révolutionné nos vies. Mais la question semble de nouveau d’actualité ! La recherche s'est développée récemment au point de multiplier les applications : voitures autonomes, traduction automatique, diagnostics médicaux, assistants personnels, finance algorithmique, robotique, jeux vidéo... L'explosion de la puissance de calcul des machines et la production massive de données ont fait basculer l'IA, dans les années 2010, d'un classique de science-fiction à une réalité de plus en plus proche, devenue enjeu scientifique, éthique et sociétale majeur.
Les applications récentes et très à la mode, souvent regroupées sous l’appellation « Machine Learning » se basent sur l’exploitation de grande quantité de données, on parle de big data. La quantité, mais aussi la qualité des données est devenue un enjeu stratégique pour les entreprises (Big Tech) et même pour les états.