Vous souhaitez revivre la 11ème édition d’AI & Society de Janvier 2019 ? Découvrez les récapitulatifs des 3 conférences de Carole Lailler, Martin Müller et de Guillaume Hochard.
Talk technologique – Comprendre la reconnaissance vocale aujourd’hui
With Carole Lailler, Dr en Sciences du Langage, consultant en IA et formateur freelance.
Carole Lailler, Dr en Sciences du langage, définit dans sa conférence ce que sont les systèmes de reconnaissance automatiques de la parole ou automatic speech recognition. L’objectif de ces systèmes est de transformer des flux audio en suite de mots.
Première intervention de la soirée avec @ConseilScribe qui nous présente tous les paramètres de la reconnaissance vocale #SRAP #speechrecognition #AISociety pic.twitter.com/W9I59ka61f
— AI & Society (@ai_society_fr) January 7, 2019
Elle aborde la façon dont les systèmes de reconnaissance – aussi appelés systèmes de transcription – fonctionnent et comment un système doit apprendre la réalité de la langue pour être vraiment efficace.
Faut-il réellement des réseaux de neurones pour faire de la reconnaissance vocale ? Si oui, pourquoi et comment et surtout dans quel cas d’usage ?
Entre perturbations de discours avec les fameux “euh”, abus de langage et jargons techniques, Carole Lailler, nous apprend dans sa conférence comment on décode et on adapte ces flux pour les transformer en suite de mots qui vont coller à la réalité des usages.
Talk business – L’analyse conjointe : l’IA au service du marketing
With Martin Müller, Lead Data Scientist chez Sicara.
Comment l’IA peut aider à mesurer les performances de campagnes marketing ? Peut-on déterminer l’impact de chacun des emails envoyés aux prospects par rapport aux ventes engendrées ? Aujourd’hui on veut absolument mettre l’IA et sa puissance d’analyse au service des pôles data-driven de l’entreprise, mais un problème se pose : la machine ne comprend qu’une chose, les données chiffrées.
C’est pourquoi en mutualisant les expertises du service marketing, Martin Müller, explique qu’il a pu formaliser un tableau complexe avec des critères considérés comme déclencheurs d’achats. Néanmoins, les données n’étaient toujours pas exploitables, car bien trop compliquées à corréler directement à des achats d’une part et d’autre part, car les experts marketing n’étaient pas unanimes quant à la valeur de chaque action (mail, clic,…) amenant à la décision d’achat.
C’est tout le principe de l’analyse conjointe : transformer un problème complexe en une multitude de problèmes plus simples. Une fois les problèmes décortiqués et grâce aux expertises métiers, Martin Müller a pu identifier les caractéristiques clés d’un mail performant et leur attribuer des valeurs – ou plutôt un poids. C’est ainsi qu’après avoir implémenté ces valeurs dans son l’algorithme, il a été capable d’attribuer des scores des performances des mails marketing, et surtout de pouvoir les comparer les uns aux autres.
Quelles sont les caractéristiques des mails #marketing les plus performantes ? La solution ? L’analyse conjointe : une méthode qui permet de transformer un problème complexe en plein de problèmes simples #IA #AISociety #emailing pic.twitter.com/QhwEKMGlos
— AI & Society (@ai_society_fr) January 7, 2019
L’analyse conjointe permet donc de résoudre 2 problèmes : mesurer la performance d’un email marketing et la contribution d’un email spécifique sur une vente, mais aussi de trancher, grâce à des chiffres, des débats d’experts infinis grâce à l’agrégation des avis de chacun.
Talk société – Deep learning, fake news et altération de la réalité
With Guillaume Hochard, Senior Data Scientist chez Quantmetry.
À travers l’exemple d’une vidéo de Barack Obama créée grâce l’intelligence artificielle par Jordan Peele, Guillaume Hochard nous met en garde sur les dangers de la désinformation et d’altération de la vérité, on parle de “deep fake” ou encore de “fake news”.
La technologie d’intelligence artificielle du deep learning, de plus en plus présente, va avoir un impact sur notre expérience au réel, elle va altérer notre perception du réel. La manipulation d’image est présente depuis la création de la photographie et a déjà été utilisée depuis des années pour manipuler les foules. En particulier au XXè siècle, où les photos sont devenues des outils de propagande, et les exemples remontent à loin, avec des images trafiquées de Staline et Nicolaï Lejov en 1930, ou plus récemment les photos de Rachida Dati retouchées sans sa bague très onéreuse dans la presse.
La manipulation d’images : une longue histoire racontée par Guillaume Hochard @Quantmetry
CC @ai_society_fr #AISociety pic.twitter.com/w7P4Aq7B9r— Bertrand Espitalier (@bertrand2007) January 7, 2019
Aujourd’hui, le deep learning est tellement abouti, qu’on peut recréer des scènes au cinéma avec des acteurs morts, comme la princesse Leia dans le film de la saga Star Wars : Rogue One.
Mais là où la distorsion de la réalité devient grave et dangereuse, c’est quand ces technologies oeuvrent au service de la désinformation et de la censure. Pendant la période de revendications des gilets jaunes, par exemple, dans les journaux d’information à la télé certaines pancartes ont été trafiquées pour ôter des mots disgracieux au sujet du président de la République. Depuis 2017, on est même capable d’échanger des visages sur des vidéos on parle de “face swap”.
Dans un monde, où la technologie permet de créer tout et n’importe quoi, et d’altérer le réel, Guillaume Hochard nous met en garde : voir quelque chose que ça soit une vidéo ou une photo, ne servira plus de preuve à rien. On parle dans ce cas de l’allégorie de la caverne : “Nous sommes prisonniers de nos jugements, de nos fausses idées reçues, de nos croyances… cela nous empêche de vivre dans la réalité puisque ce que nous croyons savoir est faux, notre rapport avec le réel est donc complètement erroné”.
Guillaume Hochard conclut en nous donnant une liste des questions à se poser pour identifier des fake news ou des deep fakes :
– Quelle est la source ? Qui est l’auteur ? Y a-t-il d’autres sources ?
– Qu’il y a-t-il au-delà du titre ? Quand est-ce que cela a été publié ?
– Est-ce que ce serait de l’humour ?
– Quels sont mes préjugés ? Et qu’en disent les experts ?
Retrouvez-nous pour notre prochain AI&Society sur notre page Meetup.
