singularité paramétrées

L’ANONYMAT DIGITAL N’EXISTE PAS, AUTANT LE SAVOIR UNE BONNE FOIS POUR TOUTES

Toutes les traces que nous générons, toutes les données nous concernant, que nous communiquons d’une manière ou d’une autre, même les plus anonymes et les plus incomplètes, toutes ces informations permettent… de nous identifier avec une quasi-certitude! Telle est la conclusion d’une recherche menée par Luc Rocher, aspirant FNRS au pôle en ingénierie mathématique de l’UClouvain.

Le doctorant a travaillé avec un spécialiste du domaine, le Pr Yves-Alexandre de Montjoye, désormais professeur assistant, responsable du Computational Privacy Group à l’Imperial College de Londres.

Les deux chercheurs, accompagnés par Julien Hendrickx (Icteam/UCLouvain) ont élaboré un algorithme qui permet d’estimer, avec grande précision, si des données anonymes, mais " réidentifiées ", appartiennent bien à une même personne ou non. L’algorithme évalue la probabilité pour une combinaison de caractéristiques connues d’être suffisamment précise pour décrire un seul individu parmi plusieurs milliards de personnes.

Une réidentification à 99,98%

En utilisant cette méthode, les chercheurs de l’UCLouvain et de l’Imperial College London ont montré que 99.98% des Américains seraient correctement réidentifiés dans n’importe quelle base de données en utilisant 15 attributs démographiques, avec des chiffres similaires à travers le monde (16 attributs en ajoutant la nationalité).

" Beaucoup de personnes vivant à New York sont des hommes et ont la trentaine. Parmi elles, beaucoup moins sont également nées le 5 janvier, conduisent une voiture de sport rouge, ont deux enfants et un chien ", précise Luc Rocher, dans un communiqué de l’UCLouvain. " Des informations plutôt standards, que les entreprises demandent régulièrement. Et qui permettent de réidentifier les individus ".

Après avoir appris quelles caractéristiques rendent les individus uniques, les algorithmes des chercheurs génèrent des populations synthétiques pour estimer si un individu peut se démarquer parmi des milliards de personnes.

" En Belgique, depuis 2017, certaines données médicales collectées par des hôpitaux sont revendues de manière anonyme. Le sont-elles vraiment ? C’est là tout l’intérêt du modèle développé par les chercheurs de l’UCLouvain et du Imperial College London, puisqu’il permet désormais de vérifier la réalité, ou non, de cet anonymat ", estime l’UCLouvain.

Tout le monde recueille des données

Voici un peu plus d’un an, l’ingénieur civil Yves-Alexandre de Montjoye, qui jongle avec les mathématiques appliquées et la protection de la vie privée avait déjà indiqué à Bruxelles, lors d’une conférence " Science & Cocktails ", qu’au départ de quelques bribes de données, il était possible d’identifier avec quasi certitude un individu.

À quoi peuvent servir les données d’un téléphone portable ? Comment utiliser en toute sécurité les données volumineuses tout en allant de l’avant ? Ces questions étaient au centre de cette rencontre avec un large public.

" Nous vivons à une époque où l’information sur la plupart de nos mouvements et de nos actions est recueillie et stockée en temps réel. Tout le monde recueille des données sur vous : vos recherches sur Google, vos commandes de nourriture en ligne, vos lieux de vacances et les profils d’autres personnes que vous consultez sur Facebook. Et la disponibilité d’un téléphone mobile à grande échelle, d’une carte de crédit, d’un historique de navigation, etc., augmente considérablement notre capacité à comprendre et potentiellement affecter le comportement des individus et des collectifs.

Toutefois, l’utilisation de ces données soulève des préoccupations légitimes en matière de protection de la vie privée. Lors de cet événement, Yves-Alexandre de Montjoye a expliqué comment les mécanismes traditionnels de protection des données ne parviennent pas à protéger la vie privée des personnes à l’ère des grandes données. Et il explique comment des informations sensibles peuvent souvent être déduites de données apparemment inoffensives.

Les mots de passe et la cryptographie n’y changent rien

Et pour celles et ceux qui pensent qu’avec quelques bons mots de passe et autres outils de cryptographie, il est possible de protéger durablement ses données… Mieux vaut tout de suite faire son deuil de cette idée.

" Qu’il s’agisse de messages, de photos de vacances ou de tout autre type d’informations personnelles transmises ou stockées sur internet: ces données sont absolument transparentes. Ou du moins, elles le seront dans un proche avenir ", martèle le scientifique québécois Gilles Brassard, spécialiste de la cryptographie quantique.

De passage à Bruxelles en début d’année dans le cadre de la chaire du Québec à l’Académie royale des Sciences, ce professeur au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal disait: " rien de ce que vous confiez en ligne n’est sûr. Ou plus exactement, rien de ce que vous avez confié ou transmis jusqu’à présent, et ce depuis les débuts de l’internet, n’est confidentiel "…

Auteur: Internet

Info: Daily mail, 24 Jjuily 2019, Christian Du Brulle

[ profils numériques ] [ éthique des métadonnées ]

matérialogie

La plupart des matériaux semblent suivre une mystérieuse " règle de quatre ", que les chercheurs ne comprennent toujours pas 

La découverte de régularités et de corrélations dans des données enthousiasme généralement les scientifiques, du moins lorsqu’ils peuvent l’expliquer. Dans le cas contraire, il arrive d’estimer que les données présentent des biais ayant mené à l’apparition de telles corrélations, faisant de l’étude un véritable casse-tête. Ces défauts dans les données sont communément appelés " artefacts expérimentaux ". Récemment, des chercheurs de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), après avoir constaté que la structure de base de la majorité des matériaux inorganiques suit une étrange " règle de quatre ", n’ont pas réussi à trouver d’explication à ce schéma (impliquant une ou plusieurs corrélations inexpliquées).

Tout est parti de l’analyse de deux bases de données largement utilisées sur les structures électroniques (Materials Project et Materials Cloud3-Dimensional). Ces deux collections comprennent environ 80 000 structures électroniques de matériaux expérimentaux et prédits. En principe, tous les types de structures électroniques devraient être présentés de manière égale. Cependant, les résultats ont révélé que cela est loin d’être le cas.

Les scientifiques ont en effet constaté que 60 % des matériaux possèdent une cellule unitaire primitive (la cellule la plus petite dans une structure cristalline) constituée d’un multiple de 4 atomes. Cette récurrence est appelée " règle de quatre " par la communauté scientifique.

Des difficultés à trouver une explication définitive

Comme les scientifiques ont tendance à le faire, l’équipe de recherche en question (EPFL), dirigée par Nicola Marzari, a tenté de trouver des explications à ce schéma inattendu. Au départ, les chercheurs ont estimé que l’émergence d’un tel modèle signifiait qu’il y avait un biais quelque part dans les données.

" Une première raison intuitive pourrait venir du fait que lorsqu’une cellule unitaire conventionnelle (une cellule plus grande que la cellule primitive, représentant la pleine symétrie du cristal) est transformée en cellule primitive, le nombre d’atomes est typiquement réduit de quatre fois ", a déclaré Elena Gazzarrini, ancienne chercheuse à l’EPFL et travaillant actuellement au CERN (Genève). " La première question que nous nous sommes posée visait à déterminer si le logiciel utilisé pour transformer en cellule primitive la cellule unitaire l’avait fait correctement, et la réponse était oui ", poursuit-elle.

Une fois la piste des erreurs évidentes écartée, les chercheurs ont effectué des analyses approfondies pour tenter d’expliquer la " règle de quatre ". L’équipe s’est alors interrogée si le facteur commun pouvait être le silicium, étant donné qu’il peut lier 4 atomes à son atome central. " Nous pourrions nous attendre à constater que tous les matériaux suivant cette règle de quatre incluent du silicium ", a expliqué Gazzarrini. Malheureusement, cela n’est pas le cas.

Gazzarrini et son équipe se sont alors basés sur les énergies de formation des composés. « Les matériaux les plus abondants dans la nature devraient être les plus énergétiquement favorisés, c’est-à-dire les plus stables, ceux avec une énergie de formation négative », explique Gazzarini. " Mais ce que nous avons constaté avec les méthodes informatiques classiques, c’est qu’il n’y avait aucune corrélation entre la règle de quatre et les énergies de formation négatives ".

En considérant ces constats, Gazzarrini a envisagé la possibilité qu’une analyse plus fine recherchant une corrélation entre les énergies de formation et les propriétés chimiques puisse fournir une explication à cette règle de quatre. Ainsi, l’équipe a fait appel à l’expertise de Rose Cernosky de l’Université du Wisconsin, experte en apprentissage automatique, pour créer un algorithme d’analyse plus puissant. L’algorithme en question regroupait notamment les structures en fonction de leurs propriétés atomiques. Ensemble, Cernosky et l’équipe de Gazzarrini ont ensuite examiné les énergies de formation au sein de classes de matériaux partageant certaines similitudes chimiques. Cependant, une fois de plus, cette nouvelle approche n’a pas permis de distinguer les matériaux conformes à la règle de quatre de ceux qui ne le sont pas.

Un mystère persistant, mais qui mène vers une découverte prometteuse

Bien que jusqu’à présent l’équipe n’a pas pu résoudre l’énigme de la règle de quatre, elle a toutefois fait une belle avancée : l’exclusion de plusieurs hypothèses logiques. Les chercheurs ont également fait une découverte prometteuse (la règle de quatre), qui pourrait servir à des études futures sur ce phénomène structurel.

En effet, avec un algorithme Random Forest, le groupe est en mesure de prédire avec 87 % de précision si un composé suit la règle de quatre ou non. " C’est intéressant, car l’algorithme utilise uniquement des descripteurs de symétrie locaux plutôt que globaux ", déclare Gazzarrini. " Ceci suggère qu’il pourrait y avoir de petits groupes chimiques dans les cellules (encore à découvrir) qui pourraient expliquer la règle de quatre ", a-t-elle conclu.

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com/ - Kareen Fontaine & J. Paiano·24 avril 2024 - Source : NPJ Computational materials

[ interrogation ] [ tétravalence ] [ physique appliquée ]

homme-machine

Quand l'ordinateur façonne sa propre compréhension du monde
Des ordinateurs capables de regrouper, à partir d'une seule photo de vous, toutes les informations que contient votre empreinte numérique... Des machines aptes à auto générer des résumés à partir de textes complexes, ou encore en mesure de détecter un problème de santé à partir de l'imagerie médicale sans l'aide d'un médecin...
Le mariage des deux sciences que sont l'intelligence artificielle et le traitement des métadonnées est consommé. Et, si leur progéniture technologique est déjà parmi nous sous différentes formes, on prévoit que leurs futurs rejetons révolutionneront encore bien davantage notre quotidien.
C'est ce que prédit notamment Yoshua Bengio, professeur au Département d'informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l'Université de Montréal et directeur de l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal. Cet organisme compte près de 70 chercheurs, ce qui en fait le plus grand groupe de recherche en apprentissage profond (deep learning) du monde dont les activités sont concentrées en un seul endroit.
Les conséquences des avancées scientifiques actuelles et à venir sont encore difficiles à imaginer, mais l'explosion du volume de données numériques à traiter pose tout un défi : selon une estimation d'IBM, les échanges de données sur Internet devraient dépasser le zettaoctet, soit un milliard de fois la capacité annuelle d'un disque domestique...
Comment l'intelligence artificielle - IA pour les intimes - permettra-t-elle de traiter ces informations et de les utiliser à bon escient ?
Avant de répondre à la question, clarifions d'abord ce qu'on entend par "intelligence". Le célèbre psychologue suisse Jean Piaget en avait résumé une définition très imagée : "L'intelligence n'est pas ce qu'on sait, mais ce qu'on fait quand on ne sait pas." Plusieurs décennies plus tard, Yoshua Bengio applique cette définition à l'intelligence artificielle.
Apprentissage profond
Inspiré par les théories connexionnistes, Yoshua Bengio ainsi que les chercheurs Geoffrey Hinton et Yann LeCun ont donné naissance, il y a 10 ans, aux algorithmes d'apprentissage profond. Il s'agit de réseaux de neurones artificiels dont le nombre de couches plus élevé permet de représenter des concepts plus abstraits et donc d'apprendre mieux. Chaque couche se construit sur la précédente et combine les concepts plus simples captés à la couche précédente.
Par exemple, au cours des dernières années, différents chercheurs ont tenté d'améliorer la capacité de l'ordinateur à traiter le langage naturel, selon le concept de représentation distribuée : on associe chaque mot à une représentation, puis on utilise les neurones pour obtenir la probabilité du prochain mot.
"On crée de la sorte des relations sémantiques, explique M. Bengio. Si l'on dit "chien" dans une phrase, il est fort possible que cette phrase demeure correcte même si l'on remplace "chien" par "chat", puisque ces mots partagent de nombreux attributs sémantiques : l'ordinateur découvre des attributs communs et, par une forme de déduction, il devient capable d'opérer des transformations successives qui permettent par exemple à l'ordinateur de traduire d'une langue vers une autre."
De sorte que, là où il fallait auparavant plusieurs êtres humains pour montrer à l'ordinateur comment acquérir des connaissances, celui-ci est de plus en plus apte à façonner lui-même sa propre compréhension du monde. C'est là le propre de l'apprentissage profond.
Quelques applications actuelles
Combinée avec les avancées en recherche opérationnelle et les métadonnées, l'intelligence artificielle est déjà présente dans notre vie sous diverses formes. Il n'y a qu'à penser à la façon dont on peut désormais interagir verbalement avec son téléphone portable pour lui faire accomplir une tâche, comme lui demander d'avertir notre conjoint qu'on sera en retard, lui faire ajouter un rendez-vous à notre agenda ou, encore, lui demander de nous suggérer un restaurant italien à proximité de l'endroit où l'on se trouve... Il peut même vous indiquer qu'il est temps de partir pour l'aéroport en raison de la circulation automobile difficile du moment pour peu que vous lui ayez indiqué l'heure de votre vol !
"Ce n'est pas encore une conversation soutenue avec l'ordinateur, mais c'est un début et les recherches se poursuivent", indique de son côté Guy Lapalme, professeur et chercheur au laboratoire de Recherche appliquée en linguistique informatique de l'UdeM, spécialisé entre autres en génération interactive du langage et en outils d'aide à la traduction.
Et maintenant la recherche porte sur la combinaison langage et image. "Après un entraînement au cours duquel l'ordinateur a appris en visionnant plus de 80 000 photos associées chacune à cinq phrases descriptives, il est à présent en mesure de mettre lui-même par écrit ce que l'image évoque; il y a deux ans à peine, je n'aurais pas cru qu'il était possible d'en arriver là", mentionne M. Bengio, qui collabore régulièrement avec le Massachusetts Institute of Technology, Facebook ou Google.
"Nous avons fait de grands progrès récemment, mais nous sommes loin, très loin, de reproduire l'intelligence humaine, rassure l'éminent chercheur. Je dirais que nous avons peut-être atteint le degré d'intelligence d'une grenouille ou d'un insecte, et encore, avec plusieurs imperfections..."

Auteur: Internet

Info: 9 oct. 2015

[ Internet ] [ évolution ]

théorie du tout

Des scientifiques affirment avoir découvert ce qui existait AVANT le début de l'univers !

Les versions non scientifiques d'une réponse ont invoqué de nombreux dieux et furent à la base de toutes les religions et de la plupart des philosophies depuis le début de l'histoire.

Aujourd'hui, une équipe de mathématiciens du Canada et d'Égypte a utilisé une théorie scientifique de pointe et une série d'équations époustouflantes pour découvrir ce qui a précédé l'univers dans lequel nous vivons.

En termes (très) simples, ils ont appliqué les théories de l'infiniment petit - le monde de la mécanique quantique - à l'ensemble de l'univers - expliqué par la théorie générale de la relativité, et ont découvert que l'univers passe fondamentalement par quatre phases différentes.

Plus important encore, ils ont découvert ce qui a précédé cet univers... un autre univers ou, plus précisément, une autre "phase cosmologique".

Bien que sa taille soit infinie, notre univers est cyclique et a toujours existé à l'un des quatre stades.

L'univers est en expansion, et cette expansion s'accélère, mais l'équipe pense que certaines modifications motivées par la mécanique quantique finiront par stopper l'expansion et ramèneront l'ensemble à un point quasi infini - à ce stade, l'univers recommencera à s'étendre.

L'article, intitulé ''Non-singular and Cyclic Universe from the Modified GUP'', écrit par Maha Salah, Fayçal Hammad, Mir Faizal, Ahmed Farag Ali, est très complexe, mais le professeur Mir Faizal en a souligné les principaux points.

Selon lui, ils ont intégré les effets de la mécanique quantique dans la cosmologie en utilisant une approche appelée GUP modifiée.

Cette approche modifie l'équation de la cosmologie d'une manière très intéressante. Elle prédit quatre phases distinctes pour notre univers - la phase actuelle de l'univers n'étant qu'une de ces phases.

Dans ce modèle cosmologique, il existe une phase antérieure au big bang, et il est possible de connaître cette phase de l'univers en étudiant la physique de la phase actuelle de notre univers.

Le professeur Mir Faizal a déclaré : "Dans notre modèle cosmologique, l'univers n'a pas commencé par un big bang : "Dans notre modèle cosmologique, l'univers n'a pas commencé par un big bang, mais il y a eu une transition d'une phase de l'univers à une autre.

"Cela est possible parce que l'univers peut exister dans quatre phases différentes, comme l'eau ordinaire peut exister dans trois phases différentes. Tout comme nous pouvons connaître les propriétés de la glace en étudiant l'eau qui s'est formée à partir d'elle, nous pouvons connaître la cosmologie d'avant le big bang en étudiant la physique de cet univers.

"En utilisant notre modèle cosmologique, nous pouvons étudier la physique de la phase cosmologique précédant le début de notre univers.

Leur modèle leur a permis d'étudier l'état de l'univers avant le Big Bang. Les équations de leur modèle prédisent que l'expansion de l'univers s'arrêtera et sera immédiatement suivie d'une phase de contraction.

Le professeur Mir a ajouté : "Lorsque les équations sont extrapolées au-delà du taux maximal de contraction, un scénario d'univers cyclique émerge. "D'autres cosmologistes ont proposé un scénario de big bang et de big crunch, mais ces modèles présentent des singularités.

"Les singularités sont néfastes en physique, car elles indiquent un endroit où les lois de la physique s'effondrent, et à ces endroits, on ne peut pas utiliser la physique pour obtenir des résultats significatifs.

"Ce nouveau modèle cosmologique élimine ces singularités. La singularité du big bang peut donc également être évitée en utilisant les corrections GUP modifiées pour la cosmologie".

Dans leur modèle cosmologique, la nature cyclique de l'univers résulte de l'incorporation d'effets quantiques dans un modèle cosmologique de l'univers.

Le professeur Faizal a expliqué que même s'il existe de nombreuses approches étonnantes de la gravité quantique, comme la théorie des cordes et la gravité quantique à boucles, le point commun de la plupart de ces approches est qu'il existe une longueur minimale en dessous de laquelle l'espace n'existe pas.

Beaucoup de ces approches prédisent également qu'il existe une énergie maximale et qu'aucun objet dans l'univers ne peut avoir une énergie supérieure à cette énergie maximale.

L'équipe de chercheurs a intégré l'effet d'une longueur minimale et d'une énergie maximale dans un modèle cosmologique, pour aboutir à un univers cyclique.

Interrogé sur les implications philosophiques, voire théologiques, de ses travaux, le professeur Mir a déclaré : "Personne ne tire d'implications philosophiques ou théologiques d'une dimension spatiale finie ou infinie, et le temps n'est qu'une dimension parmi d'autres, alors pourquoi devrait-il être traité différemment ?

"En tout état de cause, je ne crois pas en un Dieu des lacunes, le big bang étant une grande lacune, mais en un Dieu qui a rendu les mathématiques décrivant la réalité si parfaites qu'il n'y a pas de lacunes, ni aujourd'hui ni au moment du big bang.''

Le professeur Faizal a également travaillé sur le Grand collisionneur de hadrons, où il a exploré les portes d'autres univers.

 

 

Auteur: Internet

Info: https://www.thesci-universe.com/ 5,15,2023

[ hypothèse ]

homme-animal

Des chercheurs japonais ont eu la brillante idée de confronter des pigeons à des photographies de tableaux de grands maîtres, comme Monet et Picasso. Et les oiseaux sont parvenus à différencier les toiles cubistes des impressionnistes.

On prend souvent les oiseaux pour des animaux plutôt stupides. Pourtant, comme le montre cette étude, les pigeons peuvent différencier un tableau de Monet de celui de Picasso. Ce n'est malgré tout qu'une piètre prestation à côté des corvidés (corbeaux, pies, geais...) capables de résoudre des tâches très complexes. Des corneilles se servent d'outils tandis que les pies se reconnaissent dans le miroir. 

Pourquoi obliger des pigeons à contempler une toile de maître ? L'idée des scientifiques de l'université Keio, au Japon, paraît complètement délirante. Pour preuve, cette recherche leur a valu un prix : le fameux IgNobel de psychologie en 1995.  

Monet et Picasso figurent parmi les peintres les plus célèbres. Le premier est devenu le fer de lance de l'impressionnisme, dont l'un des tableaux le plus célèbre, Impression soleil levant, a donné le nom au mouvement pictural. Celui-ci se caractérise par des scènes quotidiennes mises en image d'une manière personnelle, sans rétablir la stricte vérité du paysage mais en mettant en lumière la beauté et la surprise de la nature.

Il tranche nettement avec le cubisme, apparu quelques décennies plus tard, sous le pinceau de deux génies, Georges Braque et Pablo Picasso. Ce courant en termine avec le réalisme et y préfère la représentation de la nature par des formes étranges et inconnues.

Une simple éducation picturale permet à n'importe quel être humain de différencier les deux mouvements. Mais qu'en est-il des pigeons ? 

Ce n'est pas tout à fait avec cette idée que des chercheurs de l'université de Keiro, au Japon, se sont lancés dans une expérience troublante, à savoir si ces oiseaux à la mauvaise réputation pouvaient différencier un Monet d'un Picasso. Ils souhaitaient simplement étudier la discrimination visuelle chez ces volatiles et tester leur perception du monde. Les résultats sont livrés dans Journal of the Experimental Analysis of Behaviour daté de mars 1995.

L’étude : les pigeons sont-ils impressionnistes ou cubistes ?

Pour le bon déroulement de l'expérience, les scientifiques disposaient de pigeons dits "naïfs", c'est-à-dire que leurs sujets n'avaient jamais suivi des études d'art appliqué. Il fallait donc les trouver. Malgré la difficulté de la tâche, huit cobayes ont participé aux tests.

Les oiseaux étaient classés en deux groupes. Dans l'un d'eux, les quatre volatiles recevaient des graines de chanvre (la plante à partir de laquelle on tire le cannabis) dès qu'une peinture de Monet apparaissait, mais rien face à une œuvre de Pablo Picasso. Bien évidemment, le même renforcement positif existait pour les quatre autres pigeons, cette fois quand on les confrontait à une toile du maître cubiste. Les scientifiques ont eu la gentillesse d'éviter les pièges et de choisir des peintures caractéristiques de chaque courant pictural.

La deuxième partie est intéressante car elle vise à généraliser le concept. Ainsi on confrontait nos nouveaux critiques d'art à des tableaux de leur maître préféré qu'ils n'avaient encore jamais vus. Les volatiles ne se sont pas laissé impressionner et ont de suite compris le stratagème. En appuyant du bec sur une touche située devant eux, ils pouvaient manifester leur choix et être récompensés le cas échéant.

Quasiment aucune erreur dès le premier essai. De même pour les suivants. Mieux, les adeptes du cubisme réclamaient à manger quand ils voyaient un tableau de Georges Braque tandis que les autres appuyaient frénétiquement sur le bouton à la vue d'un tableau de Cézanne ou Renoir, deux autres impressionnistes. 

Enfin, l'épreuve ultime. Qu'est-ce que ça donne si on met Monet et Picasso la tête à l'envers ? Cette fois, il faut reconnaître que les résultats sont plus mitigés. Si l'expérience n'a pas affecté les performances des pigeons cubistes, il n'en a pas été de même pour l'autre groupe, incapable d'y voir les œuvres pour lesquelles ils avaient tant vibré.

Les auteurs de ce travail suggèrent alors que leurs cobayes à plumes impressionnistes reconnaissaient dans les toiles des objets réels et devenaient incompétents quand leur univers était représenté à l'envers. De l'autre côté, les fans de Pablo Picasso s'habituaient à discriminer des formes inédites, qui le restaient même retournées. La preuve que les pigeons maîtrisent eux aussi l'art de la catégorisation. 

L’œil extérieur : de l'intérêt de l’art chez les pigeons

Certes, cette découverte ne révolutionnera pas le monde mais en dit davantage sur les performances cognitives des pigeons. Après tout, il n'y a pas que notre intelligence qui compte ! Voyons-le comme une manière de sortir de l'anthropocentrisme, même si le parallèle avec l'être humain se fait toujours.

Cette recherche s'inscrit surtout dans un contexte où les oiseaux étaient testés dans leur sensibilité à l'art. Car si ce travail focalise son attention sur les génies de la peinture, d'autres scientifiques avaient affirmé en 1984 que ces mêmes animaux pouvaient différencier du Bach et du Stravinsky (évidemment, on parle de musique). D'autres études (tout aussi passionnantes...) montrent la façon dont les scientifiques ont habitué les pigeons à l'image de Charlie Brown, un personnage de bande dessiné inventé en 1950.

Est-ce vraiment mieux ? La seule différence est qu'à cette époque, les prix IgNobel n'existaient pas encore...

Auteur: Internet

Info: https://www.futura-sciences.com/, Janlou Chaput, juin 2012

[ vision ] [ identification de modèles ] [ cognition ]

citation s'appliquant à ce logiciel

Pour entamer cette chaîne (approche d'une systématique des pensées) nous voulons partir de la création du signe (voir la chaîne évolution de la lecture) parce que nous sommes acquis à l'idée de C.S. Peirce comme quoi il n'est pas de pensée sans signe.

Ensuite se pose la question de la clarté ; l'idée étant qu'il faudrait, dans l'absolu, qu'on puisse expliquer notre cheminement à un Bonobo (voire à un aveugle sourd muet) pour, petit à petit et avec beaucoup de temps, la développer plus avant. Parce qu'à y regarder de près, ça ne s'est pas passé différemment pour l'homme. Moi ou toi lecteur, sommes "assis" sur quelques dizaines de milliers d'années de développement et d'accumulation d'un processus comme celui-ci.

On imagine d'abord la domestication du feu qu'on suppose couplée d'une manière ou d'une autre au développement d'un langage, c'est à dire de "conventions" quand à la signification de gestes ou de sons proférés par le groupe - ce qu'il se passe chez l'animal depuis lurette. Et il y a ce saut incroyable - tout aussi extraordinaire que la maîtrise du feu - avec l'apparition des conventions écrites (ici on imagine un bipède en train de tracer un trait sur la roche avec le charbon de l'extrémité d'une branche à demi consumée - ce qui ramène aussi aux pigments de l'encre noire d'imprimerie, encore de nos jours à base de suie. Le feu est toujours là). Conventions écrites "externes" qui correspondent à l'apparition d'une conscience humaine tribale et donc en même temps à une forme d'isolement solipsiste de son espèce, début d'une manière de "séparation formelle" d'avec les autres mammifères. Passons. Où que ce soit ces conventions, traces/signes/mots, seront d'abord beaucoup utilisées sous forme de listes/inventaires, bien plus que comme supports d'histoires, ces dernières restant principalement orales. Allons vite ici et constatons les quelques milliers d'années de développement des langages "écrits" et l'apparition subséquente de recueils (alphabets, lexiques, dictionnaires "interlangues", etc) apportent et rassemblent tout un arsenal idiomatique qui précède/accompagne l'émergences des concepts, mots-concepts, idées, notions... "Representamen" étant la terminologie usée par C.S. Peirce pour cerner une "entité sémiotique" qui est en réalité un carrefour sémantique. Au-delà de l'alphabet font surface ces "machins bizarres", accommodables quasiment à toutes les sauces, les mots. Voyez plutôt. Nous sommes ici dans l'idée du "mot univers", ou, vu de l'autre bout de la lorgnette, du "terme monade". Le signe originel est devenu immense.

Continuons à grande vitesse. La civilisation des mots et des nombres a aussi fait émerger la logique formelle et ses développements mathématiques et puis, grâce à la musique et au puissant instinct de Jean-Sébastien Bach, une logique plus profonde, quasiment mécanique, utilisée dans le développement contrapuntique de ses fugues - elles-mêmes pensées de manière symétriques - ou graphiques - par le maître, si j'ai bien saisi ce qu'on en dit. Une symétrie très bien exposée par Anton Webern (qui, à la suite du traité de l'harmonie de Schoenberg, enfonçait ainsi un clou définitif dans l'extension théorique du système tonal), avec ses 4 parties renversables : l'original (vérité), le renversement de l'original (mensonge), le miroir de l'original (vérité pessimiste) et le renversement du miroir de l'original (mensonge optimiste). Les mots entre parenthèses sont ici de notre crû, afin transférer l'idée dans le langage. 1) motif original 2) miroir de l'original (rétrograde) 3) inversion de l'original (intervalles) 4) miroir du renversement de l'original. Lien vers les 4 exemples graphiques sur portée musicale. Tout ceci a base de concordances, c'est à dire d'imitations et de répétitions de motifs, car le désordre n'est pas le fondement du fonctionnement d'un système tonal - 12 demi-tons tempérés avec une gamme centrale à 7 notes - déjà fortement établi depuis les grecs.

On notera au passage que toute notion d'ordre ne s'impose que subjectivement par rapport à un chaos (désordre). Suivant où l'on se situe le désordre va être libérateur ou... dérangeant. L'ordre réconfortant... ou assommant.  Ici on a envie de penser aux fonctionnalités de la tétravalence du carbone, sur base de quatre valeurs de vérités, qui engendre, une fois appliqué au mathématiques, une logique formelle beaucoup plus puissante que celle du tiers exclus. (Qui représente les bases du calcul quantique) 4 valeurs auxquelles nous appliquerons la triade de C.S. Peirce ; objet (representamen - mot - concept) - interprétant (récepteur - raisonneur - arbitre des élégances) - signe (média utilisé - écrit - visuel - sonore - mélange).

Nous voilà avec une base à sept pôles, (l'homme en son centre, tout comme au centre du représentamen), déclinable ad infinitum, et que nous allons nous amuser à mettre en concordance avec le développement - très primitif à ce jour - de nos représentations et d'une pensée articulée. Mais avant cela nous allons nous intéresser à l'homme et à son fonctionnement de récepteur-émetteur. Comment fonctionne la bio-machine qui se situe au centre de ce jeu ? Comment définir les paramètres qui nous concernent en ce domaine, nous autres lecteurs, surfeurs, écrivains... pauvres mammifères évolués et instables. Donc, dans une certaine mesure, libres. C.S. Peirce, et d'autres, nous indiquent quelques pistes.

Auteur: Mg

Info: 12 nov. 2019

[ mathématiques mystiques ] [ septénaire ] [ sociolinguistique ] [ pré-mémétique ] [ théandrie ]

intrications

Les scientifiques qui étudient le cerveau ont découvert que cet organe opère simultanément jusqu'à 11 dimensions différentes, créant des structures multivers qui présentent "un monde que nous n'avions jamais imaginé".

En utilisant un système mathématique avancé, les chercheurs ont pu montrer des structures architecturales qui apparaissent lorsque le cerveau doit traiter l'information, avant de se désintégrer et disparaitre. Leurs résultats, publiés dans la revue Frontiers in Computational Neuroscience, révèlent les processus extrêmement complexes impliqués dans la création de structures neuronales, ce qui pourrait aider à expliquer pourquoi le cerveau est si difficile à comprendre et à associer sa structure à sa fonction.

L'équipe, dirigée par des scientifiques de l'EPFL en Suisse, effectuait des recherches dans le cadre du projet Blue Brain, une initiative visant à créer une reconstruction biologiquement détaillée du cerveau humain. En travaillant d'abord sur les cerveaux des rongeurs, l'équipe a utilisé des simulations de supercalculateurs pour étudier les interactions complexes dans différentes de ses régions. Dans cette dernière étude, les chercheurs ont pu approfondir les structures du réseau neuronal du cerveau en utilisant la topologie algébrique - un système utilisé pour décrire des réseaux avec des espaces et des structures en constante évolution.

C'est la première fois que cette branche des mathématiques est appliquée aux neurosciences. "La topologie algébrique est comme un télescope et un microscope en même temps. Elle peut zoomer dans les réseaux pour trouver des structures cachées - les arbres dans la forêt - et voir les espaces vides - les clairières - tout en même temps", précise Kathryn Hess. Dans l'étude, les chercheurs ont effectué de multiples tests sur le tissu cérébral virtuel pour découvrir des structures cérébrales qui n'apparaitraient jamais par hasard. Ils ont ensuite effectué les mêmes expériences sur des tissus cérébraux réels afin de confirmer leurs résultats virtuels. Ils ont découvert que lorsqu'on présente un stimulus au tissu virtuel, des groupes de neurones forment une clique. Chaque neurone se connecte à tous les autres neurones de manière très spécifique pour produire un objet géométrique précis. Plus il y a de neurones dans une clique, plus les dimensions sont élevées. Dans certains cas, les chercheurs ont découvert des cliques avec jusqu'à 11 dimensions différentes.

Les structures s'assemblent en des enceintes qui forment des trous à haute dimension que l'équipe a nommé cavités. Une fois que le cerveau a traité l'information, la clique et la cavité disparaissent.

Multivers du cerveau. "L'apparition de ces cavités high-dimensionnelles lorsque le cerveau traite des informations signifie que les neurones du réseau réagissent aux stimuli d'une manière extrêmement organisée", a déclaré l'un des chercheurs, Ran Levi. "C'est comme si le cerveau réagit à un stimulus en construisant puis en rasant une tour de blocs multidimensionnels, en commençant par des tiges (1D), des planches (2D), puis des cubes (3D), puis des géométries plus complexes avec 4D, 5D, etc. La progression de l'activité à travers le cerveau ressemble à un château de sable multidimensionnel qui se matérialise hors du sable puis se désintègre ", a-t-il déclaré. Henry Markram, directeur de Blue Brain Project, avance que les résultats pourraient aider à expliquer pourquoi le cerveau est si difficile à comprendre. "Les mathématiques appliquées habituellement aux réseaux d'étude ne peuvent pas détecter les structures et les espaces à grande dimension que nous voyons maintenant clairement", a-t-il déclaré. "Nous avons découvert un monde que nous n'avions jamais imaginé. Il y a des dizaines de millions de ces objets, même dans un petit segment du cerveau, à travers sept dimensions. Dans certains réseaux, nous avons même trouvé des structures allant jusqu'à onze dimensions". Les résultats indiquent que le cerveau traite les stimuli en créant ces cliques et cavités complexes, de sorte que la prochaine étape sera de savoir si notre capacité à effectuer des tâches compliquées nécessite ou non la création de ces structures multidimensionnelles.

Dans une interview par courrier électronique avec Newsweek, Hess dit que la découverte nous rapproche de la compréhension d' "un des mystères fondamentaux de la neuroscience: le lien entre la structure du cerveau et la façon dont elle traite l'information". En utilisant la topologie algébrique l'équipe a pu découvrir "la structure hautement organisée cachée dans les modèles de tir apparemment chaotiques des neurones, une structure qui était invisible jusqu'à ce que nous l'examinions avec ce filtre mathématique particulier". Hess dit que les résultats suggèrent que lorsque nous examinons l'activité du cerveau avec des représentations à faible dimension, nous n'observons que l'activité réelle qui se déroule. Cela signifie que nous pouvons voir des informations, mais pas l'image complète. "Alors, dans un sens, nos découvertes peuvent expliquer pourquoi il a été si difficile de comprendre la relation entre la structure et la fonction du cerveau", explique-t-elle.  

"Le schéma de réponse stéréotypique que nous avons découvert indique que le circuit répond toujours aux stimuli en construisant une séquence de représentations géométriques commençant dans des dimensions faibles et en ajoutant des dimensions progressivement plus élevées, jusqu'à ce que l'accumulation s'arrête soudainement et s'effondre: une signature mathématique pour les réactions à stimuli. "Pour le travail futur, nous avons l'intention d'étudier le rôle de la plasticité - le renforcement et l'affaiblissement des connexions en réponse aux stimuli - avec les outils de topologie algébrique. La plasticité est fondamentale pour le processus mystérieux d'apprentissage, et nous espérons que nous pourrons donner un nouvel aperçu de ce phénomène", a-t-elle ajouté.

Auteur: Internet

Info: https://www.newsweek.com/brain-structure-hidden-architecture-multiverse-dimensions-how-brain-works-6243006/12/17 by Hannah Osborne - Ici FLP regrette sa volonté réitérée de ne pas insérer d'images dans les textes. Elles sont ici très parlantes.

[ simultanéïté ] [ réfléchir ] [ réflexion humaine modélisée ]

mâles-femelles

La voix du mâle: un indicateur de fertilité et une base de choix pour les femelles ? L'exemple du cheval
On savait déjà que les vocalisations des mammifères, incluant l'homme, sont porteuses d'informations sur la familiarité, l'identité ou la taille de l'émetteur et que certaines vocalisations jouent un rôle dans la synchronisation et la coordination des partenaires sexuels. Dans une étude réalisée sur des chevaux, des chercheurs de l'unité EthoS, en collaboration avec l'Institut du cheval et de l'équitation, ont en outre découvert que non seulement la voix des étalons est porteuse d'information sur leur fertilité (succès reproducteur) mais que les juments se servent de ces mêmes paramètres acoustiques pour orienter leurs choix. Ces résultats publiés dans la revue PloS One constituent une avancée fondamentale majeure mais aussi une ouverture à des applications à l'élevage.
Il a été montré chez un certain nombre d'espèces de mammifères, incluant l'homme, qu'un auditeur est capable, entendant la voix d'un émetteur, d'évaluer son degré de familiarité (mones de Campbell, loutres asiatiques...), sa taille (cerfs, koalas, pandas...), son identité (babouins, morses...), son statut de dominance (babouins, hyènes tachetées...). Les humains sont capables d'évaluer l'âge d'un émetteur juste en entendant sa voix. Par ailleurs, les vocalisations peuvent servir de support à l'attraction de partenaires (microcèbes), renforcer le lien mâle-femelle (gibbons) ou coordonner les partenaires sexuels (macaques de barbarie). Quelques études ont montré que chez des espèces comme les macaques, les pandas (mais aussi les humains), les femelles prennent en compte les qualités vocales des mâles dans leurs choix de partenaires. Cependant, il peut être difficile de comprendre pourquoi de telles aptitudes pourraient avoir évolué et quelles conséquences ces choix peuvent avoir sur la reproduction et en particulier le succès reproducteur.
Des chercheurs de l'unité EthoS (A. Lemasson, M. Hausberger, M. Trabalon, K. Remeuf) se sont associés à des agents de l'Institut du Cheval et de l'Equitation - IFCE (F. Cuir, S. Danvy) pour réaliser une recherche sur ce sujet chez les chevaux domestiques. Dans la nature, les juments choisissent activement l'étalon et donc le groupe familial dans lequel elles vont s'insérer, repérant à distance les partenaires potentiels. Les hennissements en particulier sont une vocalisation permettant la communication à distance (en particulier hors contact visuel) et l'équipe rennaise avait déjà démontré qu'ils sont porteurs d'informations sur la familiarité sociale, le statut de dominance, le sexe et la taille de l'émetteur. Dans cette étude, ils se sont donc interrogés sur leur rôle possible dans les choix de partenaires et les conséquences éventuelles de ces choix. L'intérêt du cheval, outre les raisons invoquées ci-dessus, est aussi qu'il y a une gestion très contrôlée de sa reproduction dans le milieu de l'élevage et qu'il était ainsi possible non seulement d'expérimenter mais aussi de disposer de données précises sur la fertilité des étalons.
L'étude a été réalisée en deux étapes: 1) tester le lien éventuel entre paramètres acoustiques de la voix des étalons et des caractéristiques de reproduction 2) tester les préférences de juments pour ces paramètres acoustiques.
Dans un premier temps donc, les voix de 15 étalons reproducteurs d'âge et de race variés ont été enregistrées dans trois Haras nationaux alors qu'ils étaient tenus en main par un agent des Haras et voyaient une jument à distance. Leur voix a été analysée et comparée d'une part à des données de qualité du sperme et aux données (pluriannuelles) de succès de reproduction issues de la base de données de l'IFCE. Les résultats confirment l'existence de grandes différences entre individus mais surtout ont révélé qu'il y avait une corrélation claire entre des paramètres de fréquence acoustique et le succès reproducteur, comme par exemple le nombre de naissances par rapport au nombre d'inséminations: les étalons avec la voix plus grave présentaient davantage de gestations réussies ! De façon intéressante, les paramètres vocaux se sont révélés plus fiables dans la prédiction de la fertilité que les spermogrammes...
Dans un second temps, 40 juments adultes, dont 29 hébergées au Haras du Pin et 11 dans un centre équestre, ont été individuellement confrontées à la diffusion simultanée de deux hennissements d'étalons par des haut-parleurs placés à l'opposé dans un espace de grande taille (manège) ou dans deux corridors. Les hennissements, au vu des données ci-dessus, avaient été choisis pour représenter des extrêmes en terme de fréquence acoustique, donc il s'agissait de hennissements d'étalons inconnus ayant des voix respectivement très aigues ou très graves. Les résultats montrent que les juments ont une très nette préférence pour les voix graves: elles tournent la tête, s'approchent et restent plus à proximité du haut-parleur diffusant le hennissement grave.
Ces résultats originaux ouvrent des lignes de réflexion scientifique très importantes sur le lien entre caractéristiques vocales et reproduction chez les mammifères, suggérant que ces caractéristiques pourraient constituer un outil majeur d'évaluation de compétences, dépassant même des mesures "classiques" de fertilité dont on a montré, même chez l'homme, qu'elles étaient insuffisamment prédictives. Ils contribuent aux débats sur les affinités sociales et sexuelles. Ils appellent maintenant à une recherche approfondie sur les mécanismes qui peuvent relier caractéristiques vocales et fertilité, nécessairement à différents niveaux d'intégration. Enfin, ils témoignent aussi de l'enrichissement mutuel de recherches fondamentales et appliquées. D'un côté, seule la connaissance approfondie des caractéristiques reproductrices de ces étalons par le milieu de l'élevage a permis de répondre à cette question fondamentale, d'un autre côté, ces résultats fondamentaux ouvrent vers des applications envisageables à la gestion de la reproduction de cette espèce d'intérêt économique.

Auteur: Internet

Info:

[ son ]

illusionnisme

Le monde de la psychologie appliquée est un univers particulier qui se compose d’une multitude de techniques partagées avec le monde du mentalisme et ne forme avec lui en fait, qu’une seule et même entité. Un mentaliste est donc quelqu'un qui a exploré la psychologie assez profondément pour en extraire les techniques utiles, stratégies d’interaction choisies et appliquées avec soin et dans un but précis.

Nous vous déclinons ici 4 techniques de mentalisme très utiles dans un contexte conversationnel.

1) Le Yes set (théorie de l’engagement)

C'est un des piliers de l’influence, issu de la vue systémique de la persuasion développée par  Robert B. Cialdini dans les années 1980. Il est facilement vérifiable et très intuitive, stipule que le fait d’habituer les gens à effectuer une série d’actions les rend beaucoup plus susceptibles d’en effectuer par la suite. Cette idée "d’habituer" les gens prend ses sources directement dans le principe du conditionnement, que nous verrons plus en détail dans un prochain point. Cialdini explique calmement que l’engagement va de pair avec le principe de la cohérence psychologique, qui dit (en gros) que "puisque j’ai fait ceci, je devrais faire cela". Le cerveau cherchant constamment à rationaliser le monde pour mieux le comprendre, il a horreur de l’incohérence. D’où son classement en tant que technique de mentalisme de haut niveau.

2) L’Ancrage émotionnel

Un des effets stupéfiant du monde de la psychologie après l’effet miroir. Cette technique de mentalisme exploitée instinctivement par l’homme depuis des siècles. Mais il aura fallu attendre Ivan Pavlov, précurseur du comportementalisme, pour modéliser le processus de conditionnement au grand jour. En gros : Vous donnez des bonnes croquettes à votre chien, vous agitez une clochette, le chien mange les croquettes. Vous faites ça pendant une semaine, plusieurs fois par jour. A chaque fois que le chien mange, il entend le son des clochettes. Au bout d’une semaine, vous agitez les clochettes mais ne servez plus à manger… Et le chien salive. Vous recommencez des jours plus tard, le chien salive toujours. Que s’est-il passé ? Le chien a associé le son des clochettes à la nourriture et au démarrage de sa digestion. Il a été conditionné à saliver et à penser à sa nourriture au son des clochettes. Et bien sûr ça marche aussi pour les humains. 

Le processus d’ancrage a été largement amélioré et repris dans des domaines aussi divers que la publicité, l’humour, le storytelling, la thérapie, et est à la base du fonctionnement de l’hypnose. Parce que oui, l’ancrage fonctionne AUSSI avec les émotion et est bien sûr très exploité comme technique de mentalisme. 

En combinant  les domaines ci-dessus on "fabrique" la technique en piochant un peu partout et en l’adaptant à la situation. Il faut donc créer une atmosphère agréable et renforcer un lien émotionnel en utilisant la technique de l’ancrage émotionnel ?

3) Hypnose conversationnelle et suggestion d’idées

Nous sommes ici dans l’antichambre de la magie : cette technique de mentalisme, consiste ni plus ni moins en une maîtrise millimétrée du langage et des mots. Et ce contrôle, cette absolue suprématie sur l’histoire que votre cerveau articule, peut donner naissance à des résultats tout-à-fait remarquables. Les objectifs de l’hypnose conversationnelle sont principalement les deux suivants : 

- Éveiller des émotions chez votre interlocuteur en adoptant une forme colorée et percutante de discours

- Communiquer des suggestions d’idées en utilisant les mécanismes des sous-entendus.

Si ces buts conversationnels sont les mêmes que ceux définis dans l’hypnose thérapeutique, leur articulation est différente. On préférera une communication plus fine, car dans l’hypnose conversationnelle, l’environnement est rarement dévoilé (difficile d’être persuasif si on annonce d’emblée qu’on va être persuasif).

Au sein même de l’hypnose conversationnelle, deux techniques de mentalisme sont très souvent exploitées :

- La métaphore sous toutes ses formes (il y a plusieurs niveaux de complexité), qui permet de se projeter dans un cadre extérieur pour être libre de jouer avec les idées souhaitées (on appellera ce travail une communication "indirecte")

- La suggestion directe camouflée, qui permet d'instiguer des évocations agissantes dans le discours avec une dextérité très complexe à maîtriser. L’intonation des mots, la maîtrise des ancrages émotionnels et l’imagination y sont pour beaucoup.

4) La Synchronisation (ou l’effet miroir)

Le mystère et les incroyables résultats associés à l’effet miroir font partie des causes de la nécessité absolue de communiquer les techniques de mentalisme publiquement. L’effet miroir est le sujet d’innombrables recherches de psychologie sociale depuis au moins un demi-siècle. Comment ça marche ? C’est simple. En effet : si vous ressentez une connexion émotionnelle forte avec les gens qui vous ressemblent et qui s’impliquent aussi dans votre relation, c’est parce que vous fonctionnez souvent en "synchronisation" :

Vous pensez souvent aux mêmes choses et aux mêmes moments. Vous utilisez le même langage pour communiquer, les mêmes expressions, parfois le même ton, et les mêmes gestuelles. Vous prenez ou partagez choix et opinions similaires. Vous riez souvent de concert, il vous est plus facile de partager les émotions de l’autre (empathie affective). Etc.

Voilà donc l’effet "miroir", en référence à l’activation des fameux neurones éponymes de nos cerveaux. Essayez de remarquer les mécanismes de synchronisation/désynchronisation entre deux (ou plusieurs, mais c’est plus avancé) personnes autour de vous. Qui se synchronise sur qui ? Essayez de remarquer les conséquences de ces synchros/désynchros sur la qualité de la conversation et sur l’influence des participants… Gare aux surprises. 

Où cela mène-t-il de connaitre ou apprendre plus de techniques de mentalisme ?

Comprendre et développer l’univers de la psychologie appliquée, composée d’une multitude de techniques de mentalisme, vous permettra de les repérer et vous en protéger si elles sont utilisées avec de mauvaises intentions. Cela vous permettra aussi de savoir les utiliser et les améliorer, ce qui peut arriver si vous souhaitez renforcer un lien émotionnel, dynamiser un groupe, ou tout autre objectif.

Auteur: Internet

Info: https://humanize-project.com/atmosphere/4-techniques-mentalisme/

[ manipulation ] [ comédie ] [ rapports humains ] [ pnl ] [ programmation neurolinguistique ] [ effet Barnum ]

prospective technologique

9 Tendances de l'intelligence artificielle que vous devriez surveiller en 2019

1) Les puces activées par l'intelligence artificielle seront généralisées
Contrairement à d'autres technologies et outils logiciels, l'IA dépend fortement de processeurs spécialisés. Pour répondre aux exigences complexes de l'IA, les fabricants de puces créeront des puces spécialisées capables d'exécuter des applications compatibles avec l'IA.
Même les géants de la technologie comme Google, Facebook et Amazon dépenseront plus d'argent pour ces puces spécialisées. Ces puces seraient utilisées à des fins comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

2) L'IA et l'IdO (Internet des objets) se rencontrent
2019 sera l'année de la convergence des différentes technologies avec l'IA. L'IdO se joindra à l'IA sur la couche informatique de pointe. L'IdO industriel exploitera la puissance de l'IA pour l'analyse des causes profondes, la maintenance prédictive des machines et la détection automatique des problèmes.
Nous verrons la montée de l'IA distribuée en 2019. Le renseignement sera décentralisé et situé plus près des biens et des dispositifs qui effectuent les vérifications de routine. Des modèles d'apprentissage machine hautement sophistiqués, alimentés par des réseaux neuronaux, seront optimisés pour fonctionner à la fine pointe de la technologie.

3) Dites "Bonjour" à AutoML.
L'une des plus grandes tendances qui domineront l'industrie de l'IA en 2019 sera l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Grâce à ces capacités les développeurs seront en mesure de modifier les modèles d'apprentissage machine et de créer de nouveaux modèles prêts à relever les défis futurs de l'IA.
AutoML (Cloud AutoMLB, modèles de machine learning personnalisés de haute qualité) trouvera le juste milieu entre les API cognitives et les plates-formes d'apprentissage sur mesure. Le plus grand avantage de l'apprentissage automatique sera d'offrir aux développeurs les options de personnalisation qu'ils exigent sans les forcer à passer par un flux de travail complexe. Lorsque vous combinez les données avec la portabilité, AutoML peut vous donner la flexibilité que vous ne trouverez pas avec d'autres technologies AI.

4) Bienvenue chez AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques)
Lorsque l'intelligence artificielle est appliquée à la façon dont nous développons les applications, elle transforme la façon dont nous gérions l'infrastructure. DevOps sera remplacé par AIOps et permettra au personnel de votre service informatique d'effectuer une analyse précise des causes profondes. De plus, cela vous permettra de trouver facilement des idées et des modèles utiles à partir d'un vaste ensemble de données en un rien de temps. Les grandes entreprises et les fournisseurs de cloud computing bénéficieront de la convergence de DevOps avec AI.

5) Intégration du réseau neuronal
L'un des plus grands défis auxquels les développeurs d'IA seront confrontés lors du développement de modèles de réseaux neuronaux sera de choisir le meilleur framework. Mais, avec des douzaines d'outils d'IA disponibles sur le marché, choisir le meilleur outil d'IA pourrait ne pas être aussi facile qu'avant. Le manque d'intégration et de compatibilité entre les différentes boîtes à outils des réseaux de neurones entrave l'adoption de l'IA. Des géants technologiques tels que Microsoft et Facebook travaillent déjà au développement d'un réseau neuronal ouvert (ONNX). Cela permettra aux développeurs de réutiliser les modèles de réseaux neuronaux sur plusieurs frameworks.

6) Les systèmes d'IA spécialisés deviennent une réalité.
La demande de systèmes spécialisés augmentera de façon exponentielle en 2019. Les organisations ont peu de données à leur disposition, mais ce qu'elles veulent, ce sont des données spécialisées.
Cela obligera les entreprises à se doter d'outils qui peuvent les aider à produire des données d'IA de grande qualité à l'interne. En 2019, l'accent sera mis sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Cela jettera les bases d'une IA qui pourra fonctionner dans des situations réelles. Les entreprises se tourneront vers des fournisseurs de solutions d'IA spécialisés qui ont accès à des sources de données clés et qui pourraient les aider à donner du sens à leurs données non structurées.

7) Les compétences en IA détermineront votre destin.
Même si l'IA a transformé toutes les industries auxquelles vous pouvez penser, il y a une pénurie de talents avec des compétences en IA. Pat Calhoun, PDG d'Espressive a déclaré : " La plupart des organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur transformation numérique, mais n'ont pas les développeurs, les experts en IA et les linguistes pour développer leurs propres solutions ou même former les moteurs des solutions préconçues pour tenir leurs promesses ".
Rahul Kashyap, PDG d'Awake Security, ajoute : "Avec autant de solutions'AI-powered' disponibles pour répondre à une myriade de préoccupations commerciales, il est temps que les entreprises deviennent plus intelligentes sur ce qui se passe dans la 'boîte noire' de leurs solutions AI". La façon dont les algorithmes d'IA sont formés, structurés ou informés peut conduire à des différences significatives dans les résultats, poursuit-il. La bonne équation pour une entreprise ne sera pas la bonne pour une autre."

8) L'IA tombera dans de mauvaises mains
Tout comme une pièce de monnaie à deux faces, l'IA a un côté positif et un côté négatif. Les professionnels de la sécurité informatique utiliseront l'intelligence artificielle pour détecter rapidement les activités malveillantes. Vous pouvez réduire les faux positifs de 90 % à l'aide d'algorithmes de réponse et d'apprentissage machine pilotés par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle tombera entre de mauvaises mains et les cybercriminels aux desseins malveillants en abuseront pour réaliser leurs objectifs. Avec l'automatisation, les armées de cyberattaquants peuvent lancer des attaques mortelles avec plus de succès. Cela obligera les entreprises à combattre le feu par le feu et à investir dans des solutions de sécurité alimentées par l'IA capables de les protéger contre de telles attaques.

9) Transformation numérique alimentée par l'IA
En 2019, l'IA sera partout. Des applications Web aux systèmes de soins de santé, des compagnies aériennes aux systèmes de réservation d'hôtels et au-delà, nous verrons des nuances de l'IA partout et elle sera à l'avant-garde de la transformation numérique.
Tung Bui, président du département informatique et professeur à l'Université d'Hawaii a déclaré : "Contrairement à la plupart des prédictions et des discussions sur la façon dont les véhicules et les robots autonomes finiront par affecter le marché du travail - ceci est vrai mais prendra du temps pour des raisons institutionnelles, politiques et sociales - je soutiens que la tendance principale en IA sera une accélération dans la transformation numérique, rendant plus intelligent les systèmes commerciaux existants".

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019