Revue de Presse IA du 03/04/2020

Une application basée sur l'IA pourrait rapidement être déployée en Amérique pour lutter contre la diffusion du Covid-19 grâce à une collaboration entre le MIT et l'Université de Montréal. Si les débats quant à laprotection des données personnelles semblent aussi virulents qu'en Europe, le spécialiste de l'IA Yoshua Bengio l'assure, ces technologies respecteraient la vie privée. Les données enregistrées permettront à un utilisateur de savoir s'il présente le risque d'avoir été infecté du fait de ses déplacements récents et il sera invité à redoubler de prudence pour ne pas diffuser le virus. Ces données ne devraient pas être conservées plus de 24h après l'utilisation. Mais parmi les professionnels du droit le débat reste entier du fait de la crainte d'une "mauvaise anonymisation" ou d'un encouragement à l'essor de ces nouvelles technologies post-crise. (Source :LaPresse.ca, 30/03/2020)

Le MIT Review Technology Insights vient de publier une étude réalisée en janvier-février 2020 auprès de 1 000 dirigeants sur les cas d’usage et les secteurs les plus prometteurs pour l’IA. Les secteurs ayant le plus recours à l’IA dans leurs pratiques quotidiennes sont les services financiers, l’industrie ainsi le numérique tandis que les secteurs media et marketing, transports et logistique, et énergie ont encore peu recours à ces technologies. Le contrôle qualité, l’amélioration du service client, la détection de fraude ainsi que la cybersécurité sont aujourd’hui les cas d’application les plus répandus de l’IA. Plus des 2/3 des entreprises interrogées sont prêtes à mettre en commun leurs données avec d’autres entreprises afin de développer les usages de l’IA et ainsi créer de nouvelles sources de revenus. (Source :MIT Insights, 26/03/2020)

Quel rôle de l'IA dans l'élaboration des politiques publiques? Attention aux attentes irréalistes ! Lors d'un data challenge récent, aucun algorithme de Machine Learning n'a réussi à prédire comment la vie d'un enfant va se dérouler. Les données utilisées provenaient d'une étude sociologique ayant récolté des données sur les enfants et leurs familles sur une durée de 15 ans. Les algorithmes devaient à partir ce ces données prédire des résultats comme la moyenne générale des enfants à l'école. Résultat : aucun des algortihmes n'y est parvenu de manière satisfaisante et les algorithmes simples étaient aussi performants que les techniques de Machine Learning. Un monde où tout serait joué d'avance comme le pensait déjà le mathématicien Pierre-Simon Laplace au XIXe siècle n'est donc pas à l'ordre du jour. Et c'est tant mieux pour les politiques publiques ! (Source :Technology Review, 02/04/2020)