Revue de Presse IA du 17/04/2020

Quand deux IA jouent à cache-cache... Les IA apprennent de l'humain, mais peuvent-elles apprendre d'elles-mêmes ? Une nouvelle étude s'y penche.

Beaucoup d'applications de l'IA comme la conduite autonome ou la traduction s'appuient aujourd'hui sur des algorithmes d’apprentissage supervisé. Ils consistent à faire évoluer un algorithme en lui montrant de grands volumes de données annotées par l'humain au préalable, ce qui est en soi une limite car l'annotation des données prend beaucoup de temps. La question se pose alors des capacités des IA à apprendre d'elles-mêmes, comme un enfant qui découvre son environnement. Ainsi, les algorithmes d’apprentissage auto-supervisé, ou par renforcement donnent de l’autonomie aux IA qui deviennent capables de tirer du sens de données brutes et de s’améliorer par l’expérience, comme le montre une étude mettant en compétition deux IA sur un jeu de cache-cache (étude et vidéo ici). Une initiative au MIT-IBM Watson IA Lab a même l’objectif de doter une IA de sens commun comparable aux humains. (Source : The NY Times, 12/04/2020)

Jean Zay pour aider à mieux comprendre le Covid-19…

Le supercalculateur le plus puissant d'Europe - nommé en l'honneur de l'ancien ministre de l'Education nationale - né d'une collaboration entre le CNRS et Hewlett Packard va être mis à contribution afin d'étudier le SARS-Cov-2 de près. Une étude qui devrait notamment déboucher sur la conception de médicaments. L'ambition est de chercher à désamorcer une protéine spécifique qui empêcherait le virus de pénétrer les cellules hôtes. Des analyses de données qui pourraient à terme être réutilisées pour nourrir des réseaux de neurones… (Source : CNRS, 10/04/2020)

Un outil d'aide à la décision basée sur l'IA… pour accompagner le déconfinement ?

Alors que la France attend fébrilement la date du 11 mai pour progressivement remettre le nez dehors (masqué !), un collectif de médecins et de data scientists propose de faire confiance à l'IA pour limiter le risque d'une deuxième vague. Leur idée ? Recourir à des données anonymisées de santé (date d'un test Covid et nom de la commune) et des opérateurs mobiles pour au moins 300 000 personnes afin d'établir un modèle mathématique et appuyer la mise en pratique du déconfinement. Il s'agira d'un outil d'accompagnement pour les autorités publiques qui resteront souveraines dans le choix de "déconfiner" ou non en fonction des zones, des tranches d'âges ou des professions. (La vidéo pour comprendre)