Name: IA entre enjeux et débouchées Nouveau modèle orienté IAG
Uploaded: 2023-07-25
Duration: 6 min 26 s
Description: A_portrait_of_a_robot_reading_a_book_in_the_library__metalic__green_co_S495440272_St50_G7.5.

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IA entre enjeux et débouchées Nouveau modèle orienté IAG

Université TAHRI Mohamed, Béchar Laboratoire d’Études Énergétiques en Zones Arides Équipe Modélisation & Simulation des Systèmes par IA

Exposé réalisé par : P rof.  TAMALI Mohammed , Université TAHRI Mohamed, de Béchar  Faculté de Techn ologie ( ENERG ARID Lab./Equipe Simul IA )

Plan de l’intervention. Généralités & définitions Principes & Structures générales Quelques modèles IAG Tendances Limitation et risque déontologique Etude de cas Conclusion & perspective. 

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Généralités & définitions Principes & Structures générales Quelques modèles IAG Tendances Limitation et risque déontologique Etude de cas Conclusion & perspective

Généralités & définitions. l’intelligence artificielle est apparue au milieu des années 1950, ... après la fabrication de l’ ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), premier ordinateur entièrement électronique. À l’origine, elle se proposait de simuler les différentes facultés cognitives constitutives de l’intelligence , qu’elle soit humaine ou animale , sur des ordinateurs , en les programmant avec les techniques du traitement de l’information . Au cours du temps, l’IA ... depuis les années 2010 où, avec l’accroissement prodigieux de la capacité de stockage des processeurs , l’accélération ... de leur vitesse de calcul , la r éduction de leur coût et leur miniaturisation , elle a pris une place croissante dans nos sociétés. Elle est ainsi devenue à la fois nécessaire , permettant de traiter les immenses quantités d’information produites, et déconcertante, en ce qu’elle modélise beaucoup de facultés cognitives humaines , au point que certains s’inquiètent et se demandent ce qui restera en propre à l’homme . De quoi est-elle capable et jusqu’où ira-t-elle ? ... . Pour y répondre, il convient d’abord de bien préciser les significations que recouvre cette notion d’ intelligence artificielle .. 

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l’intelligence artificielle est apparue au milieu des années 1950, ... après la fabrication de l’ ENIAC  (Electronic Numerical Integrator and Computer), premier ordinateur entièrement électronique. À l’origine, elle se proposait de  simuler les différentes facultés cognitives constitutives de l’intelligence , qu’elle soit  humaine  ou  animale , sur des  ordinateurs , en les programmant avec les  techniques du traitement de l’information . Au cours du temps, l’IA ... depuis les années 2010 où, avec l’accroissement prodigieux de la capacité de  stockage des processeurs , l’accélération ... de leur  vitesse de calcul , la  r éduction de leur coût  et leur  miniaturisation , elle a pris une place croissante dans nos sociétés. Elle est ainsi devenue à la fois  nécessaire , permettant de traiter les immenses quantités d’information produites, et déconcertante, en ce qu’elle modélise beaucoup de facultés  cognitives humaines ,  au point que certains s’inquiètent et se demandent ce qui restera en propre à l’homme . De quoi est-elle capable et jusqu’où ira-t-elle ? ... . Pour y répondre, il convient d’abord de bien préciser les significations que recouvre cette notion d’ intelligence artificielle .

Source : Encyclopédia Universalis, consultée le 16/04/2023 à 19:28

Portrait of a one robot wondering some things white in the background S2896126474 St50 G7 5

Généralités & définitions. Portrait of a one robot wondering some things white in the background S2896126474 St50 G7 5. 

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Généralités & définitions. Intelligence artificielle faible (Weak AI) Solution ingénieur tentant à simuler l’aptitude de génération de solutions pour un problème technique précis. cette approche met en oeuvre des automatisme (programme/machine) pour résoudre automatiquement la question posée sans intervention humaine. Intelligence artificielle forte (Strong AI) C’est la capacité de la machine à résoudre, selon une démarche donnée (algorithme) mais de pouvoir extraire des constations concernant les faits et données de base des circonstances entourant le problème, de telle sorte à en déduire des prédictions et à intéragir avec avec ce que l’on l’appelle le sentiment . Intelligence artificielle étroite C’est un type d’intelligence où la machine est entrainée à ne résoudre qu’un type de situations (selon un jeu de données précis, ex ... OCR). 

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Intelligence artificielle faible (Weak AI) Solution ingénieur tentant à simuler l’aptitude de génération de solutions pour un problème technique précis. cette approche met en oeuvre des automatisme (programme/machine) pour résoudre  automatiquement  la question posée sans intervention humaine. Intelligence artificielle forte (Strong AI) C’est la capacité de la machine à résoudre, selon une démarche donnée (algorithme) mais de pouvoir  extraire  des constations concernant les faits et données de base des circonstances entourant le problème,  de telle sorte à en déduire des prédictions et à intéragir avec avec ce que l’on l’appelle le sentiment . Intelligence artificielle étroite C’est un type d’intelligence où la machine est entrainée à ne résoudre qu’un type de situations (selon un jeu de données précis, ex ... OCR)

A whole body of one robot Intelligent wondering some orders arms up S38787795 St50 G7 5

Généralités & définitions. 00001 2011123654. 

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Principes & Structures générales. home mtamali Downloads AGI 001 4 pngAGI 001 4. 

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home mtamali Downloads AGI 001 4 pngAGI 001 4

AI : Artifial Intelligence ( IA ) ANI : Artifitial Narrow Intelligence ( IAf ) AGI : Artifitial General Intelligence ( IAG ) ASI : Artifitial Strong Intelligence ( IAF ) De l’IAG (ou AGI), dérive  GPT1,2,3,4 On spécule que  GPT5  dérivera de l’IAF ... ? trop de différents

Quelques modèles IAG. approche sous-symbolique (NN, Deep Learning, Reinforcement dLearning) approche symbolique (Orgganigramme structurés avec apprentissage) Approche corps entier (Ressources combinées) approche hybride (1*2 Approches) Approche mathématique (A base mathématique infinie) IAG (AGI) c’est la combinaison de tous ces modèles et approches. 

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approche sous-symbolique (NN, Deep Learning, Reinforcement dLearning) approche symbolique (Orgganigramme structurés avec apprentissage) Approche corps entier (Ressources combinées) approche hybride (1*2 Approches) Approche mathématique (A base mathématique infinie) IAG (AGI) c’est la combinaison de tous ces modèles et approches

Tendances. A_Man_standing_behind_a_robot_in_a_landscape_of_Sahara__Sand_dunes_wit_S351846517_St50_G7.5 (1). 

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A_Man_standing_behind_a_robot_in_a_landscape_of_Sahara__Sand_dunes_wit_S351846517_St50_G7.5 (1)

Traitement du langage naturel (PNL) :  i nteraction Métaverse :  monde au virtuel IA Low-Code ou No-Code :  moins d’efforts Augmentation de la main-d'œuvre :  pas de chômage AI quantique :  influence de l’informatique quantique Éthique de l'IA :  risques potentiels Chatbots IA :  assistant virtuels

Limitation et risque déontologique. L’IAG n’a pas jusqu’à présent surpassé la suprémacie humaine Réclamer que les systèmes d’IA soient transparents Doter les systèmes d’IA d’une ‘ boîte noire éthique ’ Faire en sorte que l’IA serve les individus et la planète Adopter une approche donnant les commandes à l’être humain Veiller à une IA sans distinction de genre ni préjugés Faire partager les avantages des systèmes d’IA Assurer une transition juste et garantir le soutien des droits et libertés fondamentales Établir un mécanisme de gouvernance mondial Interdire l’ attribution de responsabilités aux robots ... faut-il ajouter d’autres ?. 

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L’IAG n’a pas jusqu’à présent surpassé la suprémacie humaine Réclamer que les systèmes d’IA soient  transparents Doter les systèmes d’IA d’une ‘ boîte noire éthique ’ Faire en sorte que l’IA  serve les individus et la planète Adopter une approche donnant les  commandes à l’être humain Veiller à une IA sans  distinction de genre ni préjugés Faire partager les  avantages des systèmes d’IA Assurer une  transition juste  et garantir le  soutien des droits et libertés fondamentales Établir un mécanisme de  gouvernance mondial Interdire l’ attribution de responsabilités aux robots ... faut-il ajouter d’autres ?

Joanna J. Bryson (2017) The meaning of the  EPSRC principles of robotics , Connection Science, 29:2, 130-136, DOI: 10.1080/09540091.2017.1313817.

Etude de cas. Classique (Text, Audio, Vidéo, Idée, HYPERTEXT OCR, application TESSERACT Audio, plateforme LALAL.AI Video, plateforme D-ID Idée, Plateforme IdeaNote HYPERTEXTE, Plateforme WebFlow, BIRME.net. 

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Classique (Text, Audio, Vidéo, Idée,  HYPERTEXT OCR, application TESSERACT Audio, plateforme LALAL.AI Video, plateforme D-ID Idée, Plateforme IdeaNote HYPERTEXTE, Plateforme WebFlow, BIRME.net

Etude de cas. Text2Image. Etienne Dinet 1861 1929 Tpoetrait de Nasr Eddine. 

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Etienne Dinet 1861 1929 Tpoetrait de Nasr Eddine

Prompt:  Algerian wearing a traditional Arabic hat made of dried palm leaves., extra detailed, cinematic, Oil painting, 8k Negative prompt: (extra arms:1.5), (disfigured:1.9), extra members, extra legs, extra parts, woman, nudity, nude, (blur:1.4), black and white Steps: 50, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 2009196120, Size: 392x520, Model hash: 23e4391b10, Model: cyberrealistic_v13, Denoising strength: 0.25, Hashes:

Etude de cas. Image2Image. 61978. 00075 3551053439. 

Scene 13

Boys in the Koranic madrassa, writing Quran on a piece of wood wearing clothes, Oil painting by Paul Gauguin, extrarealistic, cinematic, CG ArtStation, 8k Negative prompt: women, ((disfigured)), ((bad art)), ((deformed)),((extra nose)),((extra limbs)),((close up)),((b&w)), wierd colors, blurry, (((duplicate))), ((morbid)), ((mutilated)), [out of frame], extra fingers, mutated hands, ((poorly drawn hands)), ((poorly drawn face)), (((mutation))), (((deformed))), ((ugly)), blurry, ((bad anatomy))poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, mutation, mutated, extra limbs, extra legs, extra arms, disfigured, deformed, cross-eye, body out of frame, blurry, bad art, bad anatomy, 3d render,green, Steps: 50, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 8.5, Seed: 3551053439, Face restoration: CodeFormer, Size: 1128x888, Model hash: 23e4391b10, Model: cyberrealistic_v13, Denoising strength: 0.34, Hashes:

Etude de cas. Text2Video (AI Assistant). Screenshot from 2023 04 18 00 21 29. 

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Etude de cas. AI23D, Projets Blockade, Spline, .... 

Scene 15

Prompt : Landscape of a Sahara view and sand dunes with some palm trees . Style : Oil Painting

Etude de cas. AITrackingObject (face, Vehicule, Object) : Nvidia OpenVINO. 

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AITrackingObject (face, Vehicule, Object) : Nvidia OpenVINO

Etude de cas. AIInstantTranslate (Nvidia Omniverse Audio2Face). 

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AIInstantTranslate (Nvidia Omniverse Audio2Face)

FACIAL ANIMATION
OUTPUT
AUDIO INPUT
DEEP NEURAL NET

Etude de cas. AIPredict ( Corrective AI , RiskManagment, Pose, Sentiments, Economy/Finance, SelfDrivingCar, Climatology) : PredictNow.ai. 

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AIPredict ( Corrective AI , RiskManagment, Pose, Sentiments, Economy/Finance, SelfDrivingCar, Climatology) :  PredictNow.ai

Objectif intelligent de Nikon (MD-AI Lens Mount Adapter)

Etude de cas. Business Intelligence : Plateforme Looker (Google Cloud). 

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Business Intelligence : Plateforme Looker (Google Cloud)

o
BUSINESS
PERFORMENCE
NAGEMENT
2
DATA
VERNANC
BUSINESS
ATA
NTEGRATIO
6
INTELLIGENCE
o
DATA
WAREHOUSING
& LAKING
o
RCHITECTURE
USINESS
INTELLIGENCE
PROGRAM
4

Etude de cas. LLM : (Expert.ai - PII, WhitePrint, Temporal-Information) ->GLM. 

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LLM : (Expert.ai - PII, WhitePrint, Temporal-Information) ->GLM

GLM-130B ß.st-,ot)
100
MMLU 5-shot
GPT.3 (S+hot)
BLOOM 116B (S-shot)
LAMBADA (En) zero-shot
zero.shot SOTA (Paw 540B)
74
400
76.2
GPT-3 175B
OPT 1 'SB
BLOOM 176B
80 2
GLN-130B
250
Trained Tokens (Billion)
3SO

GLM-130B language model , modèle chinois

Conclusion & perspective. L’IA est un fait et une vérité à ne pas ignorer mais à appréhender par les bonnes manières. L’IA ne peut avoir d’intérêt sans que son utilisateur n’ai définis un OBJECTIF déontologiquement certain et éthiquement solide.. 

Scene 21

L’IA est un fait et une vérité à ne pas ignorer mais à appréhender par les bonnes manières. L’IA ne peut avoir d’intérêt sans que son utilisateur n’ai définis un OBJECTIF déontologiquement certain et éthiquement solide.