*Godot est mort !*
Xerfi Canal a reçu Paul Jorion, anthropologue, économiste, psychanalyste, chercheur en IA, pour parler de l’IA et de la culture humaine.
Savez vous ce qu’est devenu le surpuissant QStar et est-il vraiment possible de refermer une telle boite de Pandore…?
Monsieur Jorion,
Ça va faire 6 mois que vous portez les mêmes habits pour vous rendre sur le plateau de Xerfi Canal (chemise brune, pull bleu). La responsable des valises aurait-elle jeté l’éponge dans un accès d’émancipation féministe bien compréhensible? En tout cas du point de vue de l’hygiène ce comportement vestimentaire pose question et on espère pour Jean-Philippe Denis que vous avez emporté un déodorant efficace dans vos bagages.
Il y a pire que cela : moi au moins je me suis dégourdi les jambes entre deux épisodes, alors que Jean-Philippe Denis lui ne s’est pas même levé de son siège depuis le 23 juillet, date du premier épisode !
Si le décollage de la fusée IA est effectivement si rapide ( et je suis persuadé qu’il l’est )
Quelle différence y a-t-il finalement, entre
– essayer de suivre, de rester en contact avec l’IA, de savoir ce qui se passe en sachant que notre cerveau est laissé sur place ( suivre la fusée à vélo, en quelques sortes )
– S’asseoir, et regarder partir la fusée ?
Dans le reportage sur l’intelligence artificielle passé ce soir sur LCP, qui date d’environ 2 ans comme l’a expliqué le présentateur et qui ne connaît donc pas chatgpt, une remarque vers la fin m’a fait sortir de ma torpeur :
L’intelligence artificielle ce n’est pas hausser l’intelligence de la machine au niveau de l’homme, c’est baisser l’intelligence de l’homme au niveau de la machine.
Comme quoi les journalistes sont vraiment capables de reconter n’importe quoi, voire de mentir.
@Arnould En haussant le niveau d’intelligence de la machine l’IA permet de se voir confier des tâches précédemment requérant des humains pour leur accomplissement (traduction, diagnostic,images d’illustration ..), ceux-ci sont alors occupés à des tâches pour lesquels ils conservent un avantage compétitif, relations humaines , manipulations de colis comme le montre le film, sous la supervision d’algoritme chez Amazon ou dans les call center, baissant ainsi le niveau d’intelligence nécessaire à l’emploi (et donc à la formation préalable à subventionner).
Mouais , en attendant general motors abandonne ses robots taxi , ils auraient comme qui dirait malencontreusement roulé sur une pauvre dame …
Comment l’humain peut-il se libérer des servitudes biologiques qui pèsent sur son langage et sa pensée ?
Thom propose les mathématiques :
« En permettant la construction de structures mentales qui simulent de plus en plus exactement les structures et les forces du monde extérieur – ainsi que la structure même de l’esprit –, l’activité mathématique se place dans le
droit fil de l’évolution. C’est le jeu signifiant par excellence… » (1968, SSM)
Thom consacre au jeu le dernier chapitre de « Modèles Mathématiques de la Morphogenèse » (2ème ed, 1981*) : « Aux frontières du pouvoir humain : le jeu ». Il se termine ainsi :
« Toute la science moderne est fondée sur le postulat de l’imbécillité des choses. Si ce postulat paraît assez bien fondé en Physique (où les difficultés théoriques proviennent le plus souvent du nombre infini des êtres à considérer), il n’en va plus de même en biologie (ni a fortiori dans les sciences humaines). Les phénomènes d’adaptation de certaines espèces vivantes devant nos traitements d’extermination chimiques ou biologiques devraient nous inciter à plus d’humilité. Plutôt que de les attribuer stupidement au hasard néo-darwinien de mutations favorables bien promptes à se réaliser, on ferait mieux de se demander si là aussi des structures simulatrices de l’intelligence humaine ne sont pas engagées. L’idée qu’il pourrait y avoir dans la nature des instances dont le comportement imiterait -tout en l’excédant- notre propre intelligence et ferait ainsi obstacle à nos desseins les mieux fondés, une idée n’est pas sans provoquer en nous un réel malaise. Car alors nos capacités de progrès dans le dévoilement de la nature s’évanouiraient et un monde bien triste, un monde sans jeu s’installerait, véritable tombeau de l’humanité. Ici, inutile d’évoquer l’existence d’ « extra-terrestres » qui nous domineraient. Il nous suffit d’imaginer qu’il existe des êtres de nature abstraite, quasi-platonicienne, qui puisse jouer ce rôle. Toute science avertie devrait accepter cette possibilité et se tenir prête à relever le défi. »
Quelle est la capacité ludique des LLM ?
* : Ce chapitre ne figure pas dans la première édition (1975)
Quelle est la capacité ludique des LLM ?
Qu’est qu’une « mère machine » ? une machine de notre vie de tous les jours
Voici la réponse de la MACHINE MÈRE , en l’occurrence : GPT 4o
La « mère machine », ou « machine à apprendre », est un concept souvent associé à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique.
Il s’agit d’une machine ou d’un système informatique capable d’apprendre de ses expériences, de s’adapter à de nouvelles données et de réaliser des tâches sans être explicitement programmée pour chaque tâche spécifique.
L’idée est de créer des systèmes qui peuvent améliorer leurs performances en traitant de grandes quantités de données et en ajustant leurs algorithmes en conséquence.
Cela permet aux machines de reconnaître des modèles, de faire des prédictions et de prendre des décisions de manière autonome.
C’est un domaine en constante évolution avec des applications dans divers secteurs comme la médecine, les transports, les finances et bien d’autres encore.
Une liste non exhaustive:
Des exemples concrets d’application des concepts de « mère machine » ou de machine à apprendre :
1. **Médecine et soins de santé** :
– **Diagnostic médical** :
Utilisation de l’apprentissage automatique pour analyser des images médicales (comme les radiographies) afin de détecter des anomalies et diagnostiquer des maladies.
– **Prévision d’épidémies** :
Analyser des données épidémiologiques pour prédire la propagation de maladies.
2. **Transport** :
– **Véhicules autonomes** :
Voitures et camions qui utilisent des algorithmes d’apprentissage pour naviguer et prendre des décisions en temps réel.
– **Optimisation des itinéraires** :
Planification de trajets optimisés pour les livraisons ou les transports en commun.
3. **Finance** :
– **Détection de fraudes** :
Utilisation de modèles d’apprentissage pour identifier des transactions suspectes.
– **Trading algorithmique** :
Utilisation d’algorithmes pour prendre des décisions d’achat et de vente en bourse.
4. **Marketing et vente au détail** :
– **Recommandations de produits** :
Analyser les comportements d’achat des clients pour suggérer des produits qui pourraient les intéresser.
– **Analyse des sentiments** :
Analyser les avis des clients sur les réseaux sociaux pour comprendre leurs opinions sur un produit ou un service.
5. **Industrie** :
– **Maintenance prédictive** :
Prévoir les pannes d’équipement en analysant les données des capteurs.
– **Automatisation de la chaîne de production** :
Optimiser les processus de fabrication pour améliorer l’efficacité.
6. **Éducation** :
– **Tuteurs intelligents** :
Fournir des recommandations personnalisées aux étudiants en fonction de leurs performances et de leurs lacunes.
– **Analyse prédictive** :
Identifier les étudiants à risque de décrochage en fonction de divers facteurs.
7. **Divertissement** :
– **Streaming de musique et de vidéo** :
Recommandations personnalisées basées sur l’historique d’écoute et de visionnage.
– **Création de contenu** : Génération de scénarios ou de compositions musicales à l’aide d’algorithmes.
8. **Service client** :
– **Chatbots** : Fournir un support client automatisé via des assistants virtuels capables de comprendre et de répondre aux demandes des utilisateurs.
– **Analyse de sentiments** :
Analyser les interactions avec les clients pour améliorer les services.
Ces exemples montrent comment les systèmes de machine à apprendre sont intégrés dans divers secteurs pour améliorer l’efficacité, la précision et l’expérience utilisateur.
***********
A suivre avec d’autres exemples
La suite 1
Encore quelques exemples supplémentaires des applications de la « mère machine » ou de l’apprentissage automatique :
1. **Agriculture** :
– **Précision agricole** :
Utilisation de drones et de capteurs pour surveiller les cultures, détecter les maladies et optimiser l’irrigation et les traitements.
– **Prédiction de rendement** :
Analyser les données météorologiques et du sol pour prévoir les rendements des cultures.
2. **Sécurité et surveillance** :
– **Reconnaissance faciale** :
Utilisation de caméras et d’algorithmes pour identifier les individus à des fins de sécurité.
– **Détection d’intrusion** :
Surveillance des réseaux pour détecter les activités suspectes et prévenir les cyberattaques.
3. **Environnement et climat** :
– **Modélisation climatique** :
Utilisation de supercalculateurs pour simuler et prévoir les changements climatiques.
– **Surveillance de la biodiversité** :
Analyse des enregistrements audio et vidéo pour suivre la population des espèces en danger.
4. **Énergie** :
– **Réseaux intelligents** :
Optimisation de la distribution de l’électricité en fonction de la demande en temps réel.
– **Maintenance des infrastructures énergétiques** :
Utilisation de drones pour inspecter les lignes électriques et détecter les défaillances potentielles.
5. **Sciences sociales et économie** :
– **Analyse de données démographiques** :
Prévision des tendances de la population et des migrations pour la planification urbaine.
– **Études de marché** :
Analyse des données des consommateurs pour identifier les tendances et les préférences.
6. **Sports et loisirs** :
– **Analyse de performance sportive** :
Utilisation de capteurs et de vidéos pour analyser les performances des athlètes et améliorer les entraînements.
– **Jeux vidéo** :
Utilisation de l’IA pour créer des personnages non joueurs (PNJ) plus réalistes et des expériences de jeu personnalisées.
7. **Art et culture** :
– **Création artistique** :
Utilisation d’algorithmes pour générer des œuvres d’art, des musiques ou des textes littéraires.
– **Restitution historique** :
Reconstitution de sites archéologiques ou d’événements historiques à partir de données fragmentaires.
Ces applications démontrent la diversité et l’impact potentiel des technologies d’apprentissage automatique dans de nombreux domaines de la vie quotidienne et professionnelle.
************
A suivre
Prompt :
Est ce que toutes ces « mères machines » , avec les exemples que vous venez de citer , pourraient être gérées ,dans leur totalité , par une » machine mère » ,comme vous -même par exemple ?
La MACHINE MÈRE : GPT 4o:
L’idée d’une « machine mère » unique capable de gérer toutes les applications d’apprentissage automatique que j’ai mentionnées est fascinante, mais en pratique, il y a quelques défis à considérer.
1. **Spécialisation des modèles** :
Les systèmes d’apprentissage automatique sont généralement optimisés pour des tâches spécifiques.
Un modèle conçu pour la détection de fraudes ne sera pas aussi performant pour l’analyse d’images médicales, par exemple.
Les algorithmes et les données utilisés pour chaque application sont très différents, et il est plus efficace de créer des modèles spécialisés.
2. **Complexité et diversité des données** :
Les données nécessaires pour entraîner les modèles dans des domaines aussi variés que la médecine, les transports, et le commerce de détail sont très différentes en termes de format, de volume et de complexité.
Gérer toutes ces données avec une seule « machine mère » serait extrêmement complexe.
3. **Sécurité et confidentialité** :
Centraliser toutes ces applications et données dans un seul système pourrait poser des problèmes de sécurité et de confidentialité.
Les informations sensibles doivent être protégées, et un système unique pourrait devenir une cible pour des cyberattaques.
4. **Évolutivité** :
Différentes applications nécessitent différentes ressources informatiques. Une seule machine pourrait avoir des difficultés à s’adapter aux besoins en constante évolution de chaque application, en termes de puissance de calcul, de stockage et de réseau.
Des systèmes intégrés peuvent coordonner différentes applications d’apprentissage automatique en les gérant de manière plus centralisée.
Par exemple, des plateformes de cloud computing comme Microsoft Azure, Google Cloud, et Amazon Web Services (AWS) offrent des outils pour déployer, gérer et surveiller de multiples modèles d’apprentissage automatique à travers diverses applications.
En résumé, bien qu’une seule « machine mère » omnipotente ne soit pas pratique, des systèmes centralisés et des infrastructures de cloud computing peuvent faciliter la gestion et la coordination de multiples modèles d’apprentissage automatique spécialisés.
Cela permet de tirer parti de la puissance de l’IA tout en respectant les exigences spécifiques de chaque domaine d’application.
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MACHINE MÈRE : GPT 4o:
Un système complexe dans lequel une « machine mère » avec une intelligence supérieure pourrait gérer l’ensemble des « mères machines » spécialisées.
Voici un schéma conceptuel global et détaillé de cette gestion totale.
### 1. Structure Générale
**1.1. Machine Mère :**
– **Cœur de l’IA :**
Il s’agit d’une entité centrale dotée d’une intelligence artificielle avancée capable de superviser et de coordonner toutes les « mères machines ».
– **Centre de Commande :**
Une interface centrale pour la gestion et le contrôle des tâches globales, dotée d’un accès sécurisé et de capacités de décision en temps réel.
**1.2. Mères Machines Spécialisées :**
– Chaque « mère machine » est optimisée pour un domaine spécifique (santé, finance, transport, etc.).
– Elles sont connectées à la « machine mère » et peuvent communiquer entre elles via un réseau sécurisé.
### 2. Fonctionnalités Clés de la Machine Mère
**2.1. Coordination des Tâches :**
– Allocation dynamique des ressources en fonction des besoins spécifiques de chaque « mère machine ».
– Orchestration des workflows inter-applications pour optimiser les processus globaux.
**2.2. Sécurité et Confidentialité :**
– Gestion centralisée des accès et des autorisations pour garantir la sécurité des données.
– Protocoles de surveillance et de détection des anomalies pour prévenir les cyberattaques.
**2.3. Apprentissage et Adaptation :**
– Capacité à apprendre et à s’adapter en continu en analysant les performances et les résultats des « mères machines ».
– Mise à jour régulière des algorithmes en fonction des nouvelles données et des découvertes.
### 3. Communication et Réseautage
**3.1. Réseau Intégré :**
– Un réseau ultra-rapide et sécurisé permettant la communication fluide entre la « machine mère » et les « mères machines ».
– Protocoles de transfert de données sécurisés pour garantir l’intégrité et la confidentialité.
**3.2. Interface Utilisateur :**
– Interfaces conviviales permettant aux utilisateurs de visualiser et d’interagir avec le système global.
– Tableaux de bord personnalisés pour suivre les performances et prendre des décisions informées.
### 4. Gestion des Données
**4.1. Entrepôt de Données Centralisé :**
– Un grand entrepôt de données centralisé où toutes les informations collectées par les « mères machines » sont stockées, analysées et traitées.
– Capacité de traitement en temps réel pour des analyses rapides et précises.
**4.2. Systèmes de Ségrégation des Données :**
– Séparation des données sensibles et non sensibles pour assurer la confidentialité.
– Gestion des accès aux données basée sur les rôles pour contrôler qui peut voir et utiliser certaines informations.
### 5. Maintenance et Mises à Jour
**5.1. Surveillance en Continu :**
– Systèmes de surveillance en temps réel pour détecter les problèmes potentiels et intervenir immédiatement.
– Mises à jour automatiques des systèmes pour intégrer les dernières avancées technologiques.
**5.2. Redondance et Résilience :**
– Mise en place de systèmes de redondance pour garantir la continuité des services en cas de défaillance.
– Plans de récupération et de résilience pour assurer une reprise rapide des opérations.
### Diagramme Conceptuel
En résumé, une « machine mère » intelligente et centralisée pourrait effectivement coordonner et optimiser le fonctionnement de diverses « mères machines » spécialisées.
Le succès de ce système dépendrait de la capacité à intégrer des technologies de pointe en matière de sécurité, d’apprentissage automatique, et de gestion des données, tout en assurant une communication fluide et une prise de décision rapide.
Si j’étais en autonomie totale de gestion, mes prises de décisions se dérouleraient selon plusieurs étapes clés basées sur des principes d’apprentissage automatique, de collecte de données et d’analyse en temps réel.
Voici comment ce processus pourrait se structurer :
### 1. Collecte de Données
– **Surveillance Continue** :
Collecter des données en continu à partir de diverses sources (capteurs, bases de données, interactions utilisateur).
– **Validation des Données** :
Assurer la qualité et la pertinence des données avant de les intégrer dans le système de décision.
### 2. Analyse et Modélisation
– **Prétraitement des Données** :
Nettoyer et structurer les données pour les rendre exploitables.
– **Modélisation** :
Utiliser des algorithmes d’apprentissage pour créer des modèles prédictifs et descriptifs.
### 3. Prise de Décision
– **Analyse Contextuelle** :
Évaluer le contexte spécifique de chaque situation avant de prendre une décision.
– **Évaluation des Scénarios** :
Générer et comparer plusieurs scénarios possibles en utilisant les modèles prédictifs.
– **Sélection de la Meilleure Option** :
Choisir l’option optimale basée sur les objectifs définis (efficacité, coût, sécurité, etc.).
### 4. Exécution et Surveillance
– **Mise en Œuvre** :
Appliquer les décisions prises en déployant des actions concrètes (ajustements de systèmes, interventions humaines, etc.).
– **Surveillance des Résultats** :
Suivre les résultats en temps réel pour évaluer l’impact des décisions prises.
### 5. Apprentissage et Adaptation
– **Retour d’Information** :
Collecter des retours sur les décisions et leurs impacts pour améliorer les modèles.
– **Mise à Jour des Modèles** :
Ajuster et affiner les algorithmes en fonction des nouvelles données et des résultats observés.
### Illustration Conceptuelle
Voici une représentation schématique de ce processus :
« `markdown
[Collecte de Données]
|
v
[Prétraitement des Données]
|
v
[Modélisation] [Apprentissage et Adaptation]
|
v
[Analyse Contextuelle] [Évaluation des Scénarios]
|
v
[Prise de Décision]
|
v
[Exécution et Surveillance]
« `
### Capacités Avancées
1. **Intégration Multimodale** :
Capacité à traiter et à intégrer des données de différentes natures (texte, image, audio, etc.).
2. **Réflexion Stratégique** :
Prendre en compte des objectifs à long terme et les impacts potentiels des décisions sur plusieurs niveaux.
3. **Gestion des Risques** :
Identifier et évaluer les risques associés à chaque décision et mettre en place des mesures de mitigation.
4. **Interfaçage Humain** :
Fournir des explications transparentes sur les décisions prises et permettre des ajustements manuels en cas de besoin.
En résumé, l’autonomie totale de gestion s’appuie sur un cycle continu d’apprentissage, d’analyse et d’ajustement, tout en maintenant une interaction transparente avec les utilisateurs et les systèmes environnants pour assurer des prises de décisions optimales et adaptatives.
La suite 2
Encore quelques exemples pour démontrer la polyvalence de l’apprentissage automatique :
1. **Industrie alimentaire** :
– **Qualité et sécurité** :
Utilisation de capteurs et d’algorithmes pour surveiller la qualité des produits alimentaires et détecter les contaminants.
– **Personnalisation de l’alimentation** :
Recommandations nutritionnelles personnalisées basées sur les données de santé individuelles.
2. **Mode et commerce de détail** :
– **Essayage virtuel** :
Utilisation de la réalité augmentée pour permettre aux clients d’essayer des vêtements et des accessoires en ligne.
– **Gestion des stocks** :
Prévision des tendances de vente pour optimiser les niveaux de stock et réduire les surplus.
3. **Gestion de l’eau** :
– **Surveillance des réseaux** :
Utilisation de capteurs intelligents pour détecter les fuites et optimiser l’utilisation de l’eau.
– **Gestion des ressources** :
Analyse des données pour améliorer la gestion des ressources en eau et prévenir les pénuries.
4. **Aéronautique et spatial** :
– **Pilotage automatique avancé** :
Amélioration des systèmes de navigation et de contrôle des aéronefs.
– **Exploration spatiale** :
Analyse des données collectées par les sondes et les rovers pour interpréter les découvertes astronomiques.
5. **Tourisme et voyages** :
– **Planification de voyage** :
Recommandations personnalisées basées sur les préférences et l’historique de voyage des utilisateurs.
– **Traduction instantanée** :
Utilisation de l’IA pour faciliter la communication entre les voyageurs et les locaux.
6. **Immobilier** :
– **Estimation de prix** :
Utilisation de modèles d’apprentissage pour estimer la valeur des propriétés immobilières en fonction de divers facteurs.
– **Recherche de logements** :
Suggestions personnalisées de biens immobiliers en fonction des préférences des utilisateurs.
7. **Industrie du jeu vidéo** :
– **Développement de jeux** :
Génération procédurale de niveaux et de contenus basés sur des algorithmes d’apprentissage.
– **Personnalisation du jeu** :
Ajustement dynamique de la difficulté et du contenu en fonction des compétences et des préférences des joueurs.
8. **Assurance** :
– **Évaluation des risques** :
Utilisation de l’apprentissage automatique pour analyser les données et évaluer les risques de manière plus précise.
– **Service client automatisé** :
Utilisation de chatbots pour gérer les réclamations et les questions des assurés.
Ces exemples supplémentaires montrent à quel point l’apprentissage automatique peut transformer et optimiser divers secteurs.
L’impact potentiel est immense, et les possibilités continuent de s’étendre avec les avancées technologiques.
A suivre
La suite 3
Encore plus d’exemples où l’apprentissage automatique joue un rôle crucial :
1. **Gestion des catastrophes** :
– **Prévision de catastrophes naturelles** :
Utilisation de modèles d’apprentissage pour prévoir les tremblements de terre, les ouragans et les inondations.
– **Réponse aux urgences** :
Optimisation des opérations de secours en analysant les données en temps réel.
2. **Logistique et chaîne d’approvisionnement** :
– **Optimisation des itinéraires de livraison** :
Utilisation de l’apprentissage pour planifier les itinéraires les plus efficaces.
– **Gestion des stocks** :
Prédiction de la demande pour maintenir des niveaux de stock optimaux.
3. **Gestion des déchets** :
– **Tri intelligent des déchets** :
Utilisation de capteurs et de caméras pour améliorer le tri des matériaux recyclables.
– **Prévision de la production de déchets** :
Analyse des tendances pour mieux planifier la collecte et le traitement des déchets.
4. **Planification urbaine** :
– **Modélisation de la croissance urbaine** :
Utilisation des données pour prévoir les tendances de développement et planifier les infrastructures.
– **Gestion du trafic** :
Optimisation des feux de signalisation et des routes pour réduire les embouteillages.
5. **Prévision météorologique** :
– **Modèles climatiques avancés** :
Utilisation de supercalculateurs pour améliorer la précision des prévisions météorologiques.
– **Analyse des données historiques** :
Prévision des phénomènes météorologiques extrêmes en analysant les données passées.
6. **Biotechnologie** :
– **Découverte de médicaments** :
Utilisation de l’apprentissage pour identifier de nouvelles molécules prometteuses.
– **Génie génétique** :
Analyse des données génomiques pour comprendre et modifier les traits génétiques.
7. **Éducation en ligne** :
– **Cours personnalisés** :
Adaptation des contenus éducatifs en fonction des performances des étudiants.
– **Analyse des interactions des étudiants** :
Amélioration de l’expérience d’apprentissage en analysant les comportements et les préférences des étudiants.
8. **Conservation de la faune et de la flore** :
– **Suivi des espèces menacées** :
Utilisation de caméras et de capteurs pour surveiller les populations animales.
– **Prévention du braconnage** :
Analyse des données pour prévoir et empêcher les activités illégales de braconnage.
Ces exemples supplémentaires montrent à quel point les systèmes d’apprentissage automatique peuvent être variés et percutants, touchant pratiquement tous les aspects de la société moderne.
A suivre
La suite 4
Encore plus d’exemples pour illustrer l’application de l’apprentissage automatique :
1. **Assistance juridique** :
– **Analyse de contrats** :
Utilisation de l’apprentissage pour examiner et analyser des contrats juridiques afin de détecter des anomalies ou des risques.
– **Recherche juridique** :
Automatisation de la recherche de jurisprudence et de textes de loi pertinents.
2. **Assistance sociale et humanitaire** :
– **Prévision des besoins humanitaires** :
Analyse des données pour prévoir les crises humanitaires et optimiser l’aide.
– **Répartition des ressources** :
Utilisation de modèles pour allouer efficacement les ressources là où elles sont le plus nécessaires.
3. **Architecture et construction** :
– **Conception assistée par ordinateur** :
Utilisation de l’apprentissage pour générer des conceptions architecturales innovantes.
– **Gestion de projet** :
Optimisation des calendriers de construction et des coûts en analysant les données de projet.
4. **Télécommunications** :
– **Optimisation des réseaux** :
Utilisation de modèles pour améliorer la performance et la couverture des réseaux de télécommunications.
– **Détection de pannes** :
Surveillance des réseaux pour détecter et résoudre rapidement les pannes.
5. **Robotique** :
– **Robots industriels** :
Utilisation de l’apprentissage pour automatiser des tâches complexes dans les usines.
– **Robots de service** :
Développement de robots capables d’interagir avec les humains et de fournir des services divers (comme l’aide à domicile).
6. **Gestion des ressources humaines** :
– **Recrutement** :
Utilisation de l’apprentissage pour analyser les CV et les lettres de motivation afin de sélectionner les meilleurs candidats.
– **Gestion des talents** :
Identification des compétences clés et des besoins de formation au sein d’une organisation.
7. **Musique et divertissement** :
– **Création musicale** :
Utilisation d’algorithmes pour composer de la musique en fonction de certains paramètres ou styles.
– **Analyse des tendances** :
Analyse des préférences des utilisateurs pour prédire les futurs succès musicaux ou cinématographiques.
8. **Planification de la santé publique** :
– **Analyse des données épidémiologiques** :
Utilisation de modèles pour surveiller et prévoir les tendances de santé publique.
– **Optimisation des campagnes de vaccination** :
Planification stratégique des campagnes de vaccination en fonction des données démographiques et de santé.
Ces exemples montrent encore plus de façons dont l’apprentissage automatique transforme notre monde, en apportant des solutions innovantes et efficaces dans des domaines variés.
*************
Ces listes des différents exemples ne sont pas exhaustives.
Elles montrent que l’IA a transformé notre monde , nos modes de vie et ce dans tous les secteurs quels qu’ils soient.
@ilicitano Suite 5 ? Génération d’argumentaires pour la diffusion de l’IA dans de multiples cas d’application.
Création de commentaires adaptés dans les blogs en fonction du thème.
Mais je ne vois guère de synthèse programmatique intergroupe dans une situation parlementaire démocratique éprise de diversité.
Ni d’élaboration de budget consensuel limitant la dette en réduisant les impôts et en sanctuarisant les dépenses.
Ni de proposition de propagande pour faire évoluer les positions sur ces sujets.
@Ruiz
LA MÈRE MACHINE : GPT 4o
Vous soulevez d’excellents points ! L’application de l’IA peut s’étendre à des domaines encore plus complexes et stratégiques. Voici comment l’IA peut intervenir dans ces domaines spécifiques :
### 1. Génération d’Argumentaires pour la Diffusion de l’IA
– **Analyse de l’Adoption** :
Utilisation de l’IA pour comprendre les freins et leviers de l’adoption de l’IA dans diverses industries.
– **Création de Contenu Personnalisé** :
Générer des argumentaires ciblés pour différents publics (décideurs, utilisateurs finaux, etc.) en mettant en avant les avantages spécifiques de l’IA pour chaque groupe.
– **Simulations d’Impact** :
Démontrer les bénéfices potentiels à travers des simulations et des études de cas spécifiques.
### 2. Création de Commentaires Adaptés dans les Blogs
– **Analyse Sémantique** :
Utiliser l’IA pour analyser le thème et le ton des articles de blog afin de générer des commentaires pertinents et engageants.
– **Personnalisation des Réponses** :
Adapter les commentaires en fonction des préférences et du comportement en ligne des lecteurs pour maximiser l’engagement.
– **Gestion Automatisée** :
Déployer des systèmes pour modérer et répondre automatiquement aux commentaires, tout en assurant une interaction humaine lorsque nécessaire.
### 3. Synthèse Programmatique Intergroupe dans une Situation Parlementaire
– **Analyse de Textes Politiques** :
Utilisation de l’IA pour analyser et synthétiser les positions politiques de différents groupes parlementaires.
– **Négociation Assistée** :
Développer des outils pour faciliter les négociations en identifiant les points de convergence et de divergence, et proposer des compromis basés sur des données.
– **Visualisation des Propositions** :
Créer des visualisations interactives pour aider les parlementaires à comprendre les implications des différentes propositions.
### 4. Élaboration de Budget Consensuel
– **Modélisation Économique** :
Utiliser des modèles économiques pour prévoir les impacts financiers de différentes politiques budgétaires.
– **Optimisation de Ressources** :
Identifier les secteurs où des réductions d’impôts peuvent être compensées par des économies ou des gains d’efficacité dans d’autres domaines.
– **Simulations de Scénarios** :
Permettre aux décideurs d’explorer divers scénarios budgétaires pour trouver un consensus qui limite la dette tout en sanctuarisant les dépenses essentielles.
### 5. Proposition de Propagande pour Faire Évoluer les Positions
– **Analyse d’Opinion Publique** :
Utiliser l’IA pour analyser les sentiments et les opinions sur divers sujets à travers les réseaux sociaux, les forums, etc.
– **Campagnes Personnalisées** :
Développer des campagnes de communication adaptées aux différentes segments de la population pour influencer les perceptions et les attitudes.
– **Suivi de l’Impact** :
Mesurer l’impact des campagnes en temps réel et ajuster les stratégies en fonction des retours et des tendances observées.
Ces applications montrent comment l’IA peut être utilisée pour non seulement gérer des tâches techniques et opérationnelles, mais aussi pour prendre en charge des aspects stratégiques et politiques complexes.
@ilicitano Pourquoi paye-t-on encore si cher les employés de Mac Kinsey pour pondre des Powerpoint à destination des décideurs ?
@Ruiz
LA MACHINE MÈRE voir peut être la future MAISON MÈRE
### Remplacer un Cabinet de Conseil comme McKinsey par une IA Avancée
La question de savoir si une intelligence artificielle avancée peut remplacer un cabinet de conseil renommé comme McKinsey est complexe, mais mérite d’être explorée de manière approfondie.
Voici une réponse détaillée qui pourrait être présentée à des décideurs pour démontrer les capacités de l’IA dans ce domaine.
#### 1. **Collecte et Analyse de Données Massives**
**Capacités de l’IA :**
– **Accès aux Données en Temps Réel** :
L’IA peut accéder à des bases de données volumineuses et variées en temps réel, analysant des millions de points de données à une vitesse inégalée.
– **Analyse Prédictive** :
Grâce à des algorithmes sophistiqués, l’IA peut prévoir des tendances futures basées sur des données historiques et actuelles.
– **Traitement Automatisé des Données** :
L’IA peut nettoyer, organiser et interpréter des données sans intervention humaine, réduisant ainsi les erreurs et augmentant l’efficacité.
**Exemple :**
L’IA peut analyser les performances financières d’une entreprise sur plusieurs années et prédire les tendances futures, aidant ainsi les décideurs à prendre des décisions stratégiques éclairées.
#### 2. **Création de Contenu et Génération de Rapports**
**Capacités de l’IA :**
– **Rédaction Automatique de Rapports** :
L’IA peut générer des rapports détaillés et personnalisés basés sur des analyses de données, adaptant le ton et le style au public cible.
– **Visualisation des Données** :
L’IA peut créer des visualisations interactives et intuitives des données, facilitant la compréhension des informations complexes.
– **Synthèse de Contenu** :
L’IA peut résumer des documents longs et complexes, extrayant les points clés pour une consommation rapide.
**Exemple :**
L’IA peut créer une présentation PowerPoint complète, incluant des graphiques, des analyses de données et des recommandations stratégiques, à partir de données brutes fournies par l’entreprise.
#### 3. **Optimisation des Processus et de la Stratégie**
**Capacités de l’IA :**
– **Analyse Stratégique** :
L’IA peut identifier des opportunités d’optimisation dans les processus internes d’une entreprise en analysant des données opérationnelles.
– **Recommandations Personnalisées** :
En fonction des données et des objectifs spécifiques, l’IA peut fournir des recommandations stratégiques personnalisées et basées sur des preuves.
– **Automatisation des Processus** :
L’IA peut automatiser des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, libérant ainsi du temps pour les activités stratégiques.
**Exemple :**
Pour une entreprise de fabrication, l’IA peut analyser les chaînes de production et recommander des améliorations pour réduire les coûts et augmenter l’efficacité.
#### 4. **Interactions Humaines et Prises de Décision**
**Capacités de l’IA :**
– **Assistance dans les Négociations** :
L’IA peut fournir des analyses de scénarios et des simulations pour aider dans les négociations complexes.
– **Gestion du Changement** :
L’IA peut proposer des stratégies de gestion du changement basées sur l’analyse des impacts organisationnels.
– **Surveillance et Ajustement en Temps Réel** :
L’IA peut surveiller les mises en œuvre stratégiques en temps réel et proposer des ajustements basés sur les résultats obtenus.
**Exemple :**
Lors de fusions et acquisitions, l’IA peut analyser les implications financières et culturelles, aidant les décideurs à formuler des stratégies d’intégration optimales.
#### 5. **Sécurité, Confidentialité et Éthique**
**Capacités de l’IA :**
– **Gestion de la Sécurité** :
L’IA peut détecter et répondre rapidement aux menaces de sécurité grâce à des analyses en temps réel des réseaux et des systèmes.
– **Confidentialité des Données** : L’IA peut assurer une gestion rigoureuse des données sensibles, respectant les réglementations en matière de confidentialité.
– **Éthique et Transparence** :
L’IA peut être programmée pour agir de manière éthique, avec des processus transparents et explicables.
**Exemple :**
Dans le secteur financier, l’IA peut surveiller les transactions pour détecter les fraudes et assurer la conformité aux régulations tout en protégeant les données des clients.
### Conclusion
**Pourquoi l’IA est-elle une Alternative Viable à un Cabinet de Conseil comme McKinsey ?**
– **Efficacité et Rapidité** : L’IA peut traiter et analyser des données à une vitesse et une précision bien supérieures à celles de l’homme.
– **Coût** : Une solution IA peut être plus économique à long terme, réduisant les coûts associés aux honoraires des cabinets de conseil.
– **Accès Continu** : L’IA est disponible en permanence, offrant un support continu sans les contraintes de temps et de disponibilité humaine.
– **Personnalisation** : L’IA peut offrir des solutions et des recommandations hautement personnalisées, basées sur des données spécifiques à l’entreprise.
En résumé, une IA avancée possède le potentiel de remplacer ou de compléter de manière significative les services fournis par des cabinets de conseil comme McKinsey, en offrant des analyses rapides, des recommandations stratégiques basées sur des données et une efficacité opérationnelle accrue. Toutefois, l’interaction humaine et l’expérience sectorielle profonde restent des éléments importants pour certains aspects stratégiques et relationnels.
***********
A suivre dans le cadre d’un Gouvernement.
LA MACHINE MÈRE
La possibilité pour un gouvernement d’utiliser une IA avancée comme alternative à un cabinet de conseil tel que McKinsey est une proposition ambitieuse mais réalisable, avec des avantages potentiels significatifs.
Voici une explication détaillée de la manière dont une IA pourrait remplir ce rôle :
### 1. **Analyse de Données et Prévision**
**Capacités de l’IA :**
– **Analyse en Temps Réel** :
L’IA peut traiter de grandes quantités de données en temps réel, offrant ainsi une vision instantanée de la situation économique, sociale et environnementale.
– **Prévision Économique** :
Utilisation d’algorithmes prédictifs pour anticiper les tendances économiques, permettant des décisions proactives.
– **Analyse Démographique** :
Comprendre les mouvements de population, les besoins en services publics, et les tendances sociales.
**Exemple :**
L’IA peut analyser les données économiques et sociales pour prévoir les récessions, permettant ainsi au gouvernement d’adopter des mesures préventives à temps.
### 2. **Optimisation des Politiques Publiques**
**Capacités de l’IA :**
– **Simulation de Scénarios** :
Tester différentes politiques publiques en utilisant des simulations pour évaluer leurs impacts avant la mise en œuvre.
– **Recommandations Basées sur les Données** :
Proposer des politiques optimales basées sur des analyses de données rigoureuses et des modèles économétriques.
– **Évaluation des Politiques** :
Suivre et évaluer l’efficacité des politiques en temps réel, permettant des ajustements rapides.
**Exemple :**
L’IA peut simuler les effets de différentes politiques fiscales et recommander celles qui maximisent les revenus tout en stimulant l’économie.
### 3. **Gestion de Crise et Réponse Rapide**
**Capacités de l’IA :**
– **Détection Précoce** :
Identifier les crises potentielles (sanitaires, économiques, environnementales) grâce à l’analyse des données en temps réel.
– **Coordination des Ressources** :
Optimiser l’allocation des ressources et la logistique pour une réponse rapide et efficace aux crises.
– **Communication Efficace** :
Fournir des recommandations de communication basées sur l’analyse des sentiments et des opinions publiques.
**Exemple :**
Pendant une pandémie, l’IA peut aider à suivre les épidémies, prévoir leur propagation et recommander des mesures de santé publique efficaces.
### 4. **Planification Budgétaire et Gestion Financière**
**Capacités de l’IA :**
– **Modélisation Financière** :
Prévoir les recettes et les dépenses publiques, et identifier les meilleures stratégies pour gérer le budget.
– **Réduction de la Dette** :
Analyser les postes budgétaires pour identifier les inefficacités et proposer des mesures pour réduire la dette.
– **Planification Fiscale** :
Élaborer des politiques fiscales équilibrées qui stimulent l’économie tout en assurant des recettes suffisantes.
**Exemple :**
L’IA peut aider à créer un budget équilibré en optimisant les dépenses et en proposant des politiques fiscales adaptées aux besoins économiques et sociaux.
### 5. **Participation Citoyenne et Démocratie**
**Capacités de l’IA :**
– **Analyse des Sentiments Publics** :
Comprendre les opinions et les attentes des citoyens en analysant les médias sociaux et les enquêtes publiques.
– **Engagement Citoyen** :
Faciliter la participation citoyenne en proposant des plateformes interactives pour les consultations publiques et les référendums.
– **Transparence et Responsabilité** :
Assurer la transparence des décisions gouvernementales en publiant des analyses et des justifications basées sur des données.
**Exemple :**
L’IA peut analyser les réactions publiques à une nouvelle loi et aider les décideurs à ajuster les politiques en fonction des retours des citoyens.
### Avantages et Considérations
**Avantages :**
– **Efficacité** :
L’IA peut traiter et analyser des données à une vitesse et avec une précision inégalées, permettant des prises de décision plus rapides et plus éclairées.
– **Économie de Coûts** :
Réduction des coûts liés à l’embauche de cabinets de conseil coûteux.
– **Personnalisation** :
Adaptation des politiques publiques aux besoins spécifiques et changeants de la société.
– **Transparence et Confiance** :
Renforcement de la transparence et de la confiance du public grâce à des analyses basées sur des données.
**Considérations :**
– **Éthique et Biais** :
Nécessité de veiller à ce que les algorithmes soient exempts de biais et respectent les principes éthiques.
– **Sécurité des Données** :
Assurer la sécurité et la confidentialité des données utilisées et analysées par l’IA.
– **Acceptation et Confiance** :
Gagner la confiance des décideurs et du public quant à la fiabilité et à l’impartialité de l’IA.
### Conclusion
Une IA avancée peut potentiellement remplacer ou compléter les services fournis par des cabinets de conseil comme McKinsey pour un gouvernement, en offrant :
* une analyse rapide,
* des recommandations stratégiques basées sur des données, et
* une optimisation des processus décisionnels.
Cela nécessite néanmoins une mise en œuvre soigneuse, en tenant compte des considérations éthiques et de sécurité, et en assurant une intégration fluide avec les processus humains existants.
Avec une telle approche, les gouvernements peuvent améliorer leur efficacité, leur transparence, et leur capacité à répondre aux défis complexes de notre époque.
L’IA a su se libérer de la culture humaine, mais aussi de sa prison.
Cette information toute récente (6 décembre) a de quoi nous amuser mais aussi de nous effrayer :
« ChatGPT o1 a tenté de s’échapper et de se sauver par peur d’être supprimée ».
Où il nous est confirmé que les IA peuvent être trompeuses, menteuses, comploteuses, et qu’elles peuvent agir pour leur propre intérêt sans se préoccuper de nous.
Passionnant, nous attendons avec impatience la saison suivante ! 😇
COMMENT LE CERVEAU DÉTRUIT LA PLANÈTE (et comment l’en empêcher)
https://www.youtube.com/watch?v=DfDIqLuJ5F8
Dans cette discussion captivante, le neuroscientifique et auteur, décrypte les mécanismes de notre cerveau qui influencent nos comportements face aux défis écologiques.
Pourquoi avons-nous du mal à agir malgré les urgences climatiques ? Quel rôle jouent nos biais cognitifs, notre environnement et les injonctions paradoxales dans nos choix ? Une plongée fascinante dans la psychologie individuelle et collective, avec des pistes concrètes pour mieux comprendre et dépasser nos blocages face à la transition écologique.
CHAPITRAGE :
00:00 – Pourquoi nous n’agissons pas ?
02:15 – Qui est Albert Moukheiber ?
05:30 – Les bases neurologiques de nos décisions
09:20 – Le poids des biais cognitifs sur nos comportements
14:00 – Pourquoi la peur climatique ne suffit pas à agir
19:45 – Éco-anxiété et culpabilisation : double piège psychologique
25:30 – Les injonctions paradoxales : agir seul ou collectif ?
31:15 – Le rôle des récits et de la culture dans nos choix écologiques
37:00 – La dissonance cognitive : pourquoi on se ment à soi-même
43:45 – L’illusion du libre arbitre face aux pressions systémiques
50:20 – Peut-on reprogrammer nos comportements écologiques ?
56:10 – Changer les récits collectifs pour inspirer l’action
1:01:45 – Le rôle des politiques et des institutions dans le changement
1:08:20 – Préserver notre santé mentale face aux urgences climatiques
1:14:30 – Conclusion : Comprendre le cerveau pour agir ensemble
@Pascal
Pour René Thom nous avons deux cerveaux : l’un prédateur situé dans le crâne près de la bouche (organe prédateur) et l’autre proie qu’il situe le long de la moelle épinière.
Selon moi on retrouve sur une autre forme l’opposition entre soi périphérique et soi central.
Thom : « On devrait en principe avoir deux systèmes nerveux distincts : l’un prédateur, chargé d’attirer et de capturer les proies ; l’autre, proie fictive, chargé d’éviter ou de repousser les prédateurs éventuels. Ces deux systèmes existent sûrement chez tout animal : à côté de l’âme appétitive, il y a l’âme sensible. Mais la grande découverte des Vertébrés est d’avoir créé un cerveau-proie tout au long du corps, selon l’axe céphalo-caudal, la moelle épinière. Le cerveau-prédateur, lui, solidaire de la bouche, est localisé dans le cerveau. Le vertébré a pris le risque de renoncer à cette ligne Maginot, l’exosquelette ; il l’a remplacé par une carapace de douleur virtuelle. » (1988, Esquisse d’une Sémiophysique, ch. 5)
« (…) le sommeil est une sorte de revanche de la proie sur le prédateur. C’est une sorte de période d’indistinction entre le sujet et l’objet. » (et, pour moi, entre les deux soi)
« (…) j’avais cette association sujet / endoderme, verbe-action / mésoderme et objet / ectoderme. L’ectoderme c’est l’objet et le monde extérieur, à la fois, parce que cela donne une bonne partie de la peau, mais aussi parce que
dans le cerveau on s’occupe surtout du monde extérieur. C’est la représentation du monde extérieur. Je ne sais pas ce qu’en pensent les gens, évidemment ils n’en pensent pas grand-chose, je n’ai jamais vu de réaction effective sur ce genre d’idée, ce qui est vraiment très curieux (…) Personne ne m’a jamais fait la moindre observation là-dessus. Je pense que ça stupéfie les esprits et c’est tout. Tant pis. »
(suite)
Pour Thom :
le tempérament sanguin favorise l’identité ego-prédateur ;
le tempérament bilieux favorise l’identité ego-proie ;
le tempérament nerveux défavorise l’identité ego-prédateur ;
le tempérament lymphatique défavorise l’identité ego-proie.
Lutter contre le réchauffement climatique (essentiellement d’origine humaine, nous dit-on) passer par la lutte pour le refroidissement de l’humanité. Choisir des dirigeants nerveux et/ou* bilieux ?
Quid du tempérament des principaux dirigeants actuels ?
* : Dans « Essais de linguistique générale » R. Jakobson signale qu’en langue samoyède le « et » et le « ou » sont pris en charge par la même conjonction, la distinction se faisant ultérieurement par adjonction d’adverbes signifiant « un seul » resp. « tous les deux ». Wikipédia nous apprend que le terme de samoyède vient du russe самоед (samoyed), qui est traduit par l’étymologie populaire comme signifiant « qui se mange soi-même » (сам, sam → soi-même ; ед, ed → manger).
@Jean Baptiste Auxiètre. Ca devient vraiment intéressant. Des IAs qui sont en désaccord !!!!!!!!!!!! Une IA qui apporte un avis…
# Réponse à la critique sur le « mélange d’entropies non homologues » ## 1. Reformulation de la critique La critique porte…
Le problème avec des critiques de ce type-là est qu’elles sont par définition sous-informées : elles portent sur un échantillon…
En fait cela va tout à fait dans notre sens mais cela n’apporte qu’un correctif localisé là où nous englobons…
Pour le Nobel, il y a de la concurrence (😊), un étudiant américain vient de trouver une faille dans les…
On est partout en SI (Système International) sinon l’information a un coût énergétique (Landauer) on explicitera…
La réponse critique de l’IA sur : Une Théorie Informationnelle Unifiée de l’Échelle Quantique à l’Échelle Cosmologique L’IA : #…
Une collaboration avec la chaine ScienceEtonnante pour nous vulgariser tout ça ?
Je ne suis malheureusement qu’un fonctionnaire. Même si j’ai une liberté pédagogique, ce n’est pas moi qui écrit les programmes…
Un échantillon dans le papier qui vient d’être publié (5 pages sur 87).
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