Partage de données pour faire progresser l'IA

La disponibilité de données de haute qualité est un élément central pour stimuler les progrès de l'IA, par exemple :

En donnant aux communautés de recherche l'accès à des jeux de données pour développer de nouveaux modèles et techniques.
En développant de nouveaux produits et services alimentés par l'IA.

Il existe différentes considérations pratiques autour du partage de données. Certaines relèvent de bonnes pratiques du point de vue de l'éthique et de la confidentialité, tandis que d'autres sont plutôt considérées comme de mauvaises pratiques de partage de données.

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<cours>Comprendre l'intelligence artificielle</cours>

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Démarrez votre aventure dans l'IA ! L'intelligence artificielle est rapidement passée d'un sujet purement scientifique à un domaine général dont les applications et les utilisations sont aujourd'hui innombrables, que ce soit dans le monde des affaires, dans l'industrie ou simplement dans notre vie quotidienne. Vous apprendrez ce qu'est l'IA, quels types de problèmes elle peut résoudre et quelles sont ses limites actuelles. Vous acquerrez également une large compréhension des sous-domaines de l'IA et des disciplines connexes.

Exercise 1: Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?Exercise 2: Cela correspond-il à la définition de l'IA ?Exercise 3: Étroite aujourd'hui, générale demain ?Exercise 4: Que peut faire l'IA ?Exercise 5: Quelle capacité l'optimiseur d'itinéraires utilise-t-il ?Exercise 6: Quel système utilise des prédictions et de l'inférence ?Exercise 7: Domaines et disciplines connexes de l'IA Exercise 8: Quelle discipline aide le robot à voir ?Exercise 9: Écouter et apprendre

Quelles sont les fonctions essentielles des systèmes d'IA et les possibilités offertes par chacun de ses domaines ? D'où viennent les données qui alimentent les systèmes d'IA et comment des techniques comme le machine learning utilisent-elles les données pour résoudre divers problèmes ? Ce chapitre répond à ces questions et à d'autres encore, en dévoilant comment différentes formes d'IA peuvent acquérir des données, apprendre à partir de ces données et interagir avec leur environnement, qu'il soit physique ou numérique.

Exercise 1: Démystification des algorithmes et systèmes d'IA Exercise 2: Que produit le système ?Exercise 3: Démasquage d’un système d'IA de réservation d'hôtels Exercise 4: Acquisition de données Exercise 5: Laquelle de ces configurations est une véritable boucle perception–action ?Exercise 6: Structurées ou non structurées Exercise 7: Apprentissage à partir des données Exercise 8: Formation et classification avec les manchots Exercise 9: Quelle tâche nécessite de l'unsupervised learning ?Exercise 10: Le deep learning est là pour durer Exercise 11: Interaction avec l'environnement Exercise 12: Quelle tâche de NLP permet de savoir ce que pensent les clients ?Exercise 13: Robots, vision et confusion du langage naturel

Préparez-vous à plonger dans le monde passionnant de l'IA appliquée au monde des affaires et aux entreprises ! Ce chapitre présente les concepts fondamentaux, les directives et les meilleures pratiques pour créer ou devenir une organisation axée sur l'IA. Que ce soit pour doter vos produits, services et projets d'une touche d'intelligence ou pour révolutionner les processus opérationnels au sein de votre organisation, vous comprendrez à la fin de ce chapitre les éléments essentiels pour adopter cette technologie, de la culture aux données et à l'infrastructure en passant par la constitution d'équipes de talentueux professionnels de l'IA. Vous découvrirez également les défis qui peuvent se présenter en cours de route et des exemples de réussite de grandes entreprises qui ont appris à faire de l'IA un aspect central de leur marque.

Exercise 1: Instauration d’une culture de l'IA Exercise 2: Quatre ingrédients pour des organisations pilotées par l'IA Exercise 3: Préparer l'organisation Exercise 4: Stratégie, ressources et personnel en matière de données Exercise 5: Choisir la bonne infrastructure Exercise 6: Le « zen » des MLOps Exercise 7: Renforcement de l'esprit d'équipe Exercise 8: Votre système d'IA déployé est-il performant ?Exercise 9: Que se passe-t-il avec ce modèle ?Exercise 10: Démonstration de faisabilité académique Exercise 11: Défis et réussites Exercise 12: Méthodes favorisant une culture de l'IA Exercise 13: Paola et le projet de mode

Quand notre passionnant voyage dans l'IA touchera à sa fin, nous nous pencherons sur le lien profond qui existe entre l'IA et son impact sur l'humanité et la société. Nous explorerons des sujets tels que la démocratisation de l'IA et l'IA responsable, qui englobent l'éthique, l'interprétabilité, l'équité et la sécurité, autant d'aspects essentiels pour cultiver des systèmes d'IA qui influencent positivement nos vies. Enfin, nous jetterons un regard vers l'horizon, en soulignant les perspectives et les défis passionnants que l'IA présente pour façonner un avenir durable.

Exercise 1: Démocratisation de l'intelligence artificielle Exercise 2: Bonnes pratiques en matière de démocratisation de l'IA Exercise 3: Ouverture des portes aux données ouvertes Exercise 4: Explicabilité et interprétabilité Exercise 5: Suivez le parcours du manchot Exercise 6: Lire les explications SHAP Exercise 7: Défis sociaux : éthique, équité et respect de la vie privée Exercise 8: Partage de données pour faire progresser l'IA

Exercice actuel

Exercise 9: Comportement partial ou impartial ?Exercise 10: Le véhicule biaisé Exercise 11: Défis sociaux : avenir de l'IA Exercise 12: Les mille visages de l'IA durable Exercise 13: Paola et la dimension humaine de l'IA Exercise 14: Un voyage se termine, un autre commence