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Damien D'Ostuni (Wavemaker) : « Le grand défi réside dans l'humanisation de l'intelligence artificielle »

Samedi 26 Mai 2018

Damien D'Ostuni (Wavemaker) : « Le grand défi réside dans l'humanisation de l'intelligence artificielle »

La semaine dernière, Wavemaker Belgique présentait la première session de son Académie de l'Intelligence Artificielle, un workshop destiné aux annonceurs et aux agences. Le conférencier est Damien D'Ostuni, Expert Innovation & Activation chez Wavemaker. Il a récemment suivi un cours de formation de six semaines sur les implications de l'intelligence artificielle sur les affaires et la société au Massachusetts Institute of Technology (MIT).
 
Quel but veut atteindre Wavemaker avec cette Académie ?
 
Nous voulons partager nos connaissances sur l'intelligence artificielle avec le marché de manière académique. En outre - et nous le faisons depuis un certain temps -, nous voulons nous positionner comme l'agence qui fait évoluer la profession et prépare les spécialistes du marketing aux défis de demain. Et ces défis sont liés à l'intelligence artificielle. C'est pourquoi il est important de maintenir ces séances pour que chacun comprenne ce que signifie l'intelligence artificielle, dans quelle mesure elle va évoluer et ce qui se cache derrière toutes ces évolutions.

Vous avez commencé par une intro sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Quels seront les thèmes pour les prochaines sessions ?
 
Deux autres sessions auront lieu, l'une le 25 septembre et l'autre en novembre ou décembre. En septembre, nous approfondirons le 'Natural-language Processing'. Il s'agit d'un ordinateur qui peut discuter avec une personne sans que l'être humain se rende compte que qu’il s’agit en fait d’une machine. On retrouve toute cette technologie dans des assistants intelligents comme Siri et Google Now, ainsi que dans Amazon Alexa et Google Home.
 
Je parlerai également de robots, plus particulièrement des voitures autonomes et d'autres formes de mobilité. Lors de la prochaine session, nous aborderons plus en détail l'impact de l'intelligence artificielle sur les entreprises et la société, ainsi que les problèmes éthiques qui en découlent. Nous concluons avec un regard sur l'avenir. Comment va évoluer l'intelligence artificielle, l'importance de l'intelligence collective, etc.
 
Au cours de votre présentation, vous avez donné quelques exemples de reconnaissance d'image. Quels sont les plus intéressants et comment peuvent-ils aider les marketers ?

Cela implique généralement de prendre une photo de nourriture ou d'un produit afin d'obtenir l'information sur ce qui se trouve dans l'image. Par exemple, il y a Pic2Recipe, développé au MIT. Vous prenez une photo de votre plat et le système d'IA va alors dire quels ingrédients ou quelle recette vous avez dans votre assiette. Samsung a intégré une application similaire dans son appareil photo, qui permet de deviner les ingrédients, mais aussi la valeur nutritionnelle et le nombre de calories. Ces innovations peuvent avoir un impact énorme sur le comportement d'achat du consommateur.

Vous avez également l'analyse d'images pour pouvoir détecter le style vestimentaire ou l'émotion éprouvée par quelqu'un. Il y a l'outil de Crimson Hexagon, qui analyse des images Instagram et Twitter et dit ce qui se trouve sur la photo ou ce qui s’y passe. Cette information peut être utilisée pour créer un profil de la personne et ainsi envoyer des messages publicitaires plus ciblés. Par exemple, si je sais comment vous êtes habillé, je peux vous offrir des accessoires qui correspondent à votre style
 
Quelle est, selon vous, la plus grande percée dans l'histoire de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ?
 
La grande évolution pour moi réside dans l’humanisation de l'intelligence artificielle, plus spécifiquement le fait de pouvoir établir une conversation entre une machine et un être humain. Il y a l'Image Recognition et le Natural-language Processing.Les théories à ce sujet existent depuis des années, mais ces dernières années cela a considérablement évolué via le machine learning et le deep learning. Microsoft a développé son système d'IA pour qu'il puisse parler en tant qu'être humain et même savoir quand une conversation est interrompue. Lors de la dernière conférence Google I / O Google a présenté son assistant intelligent. Nous avons pu voir comment l'assistant intelligent appelle un coiffeur pour organiser un rendez-vous pour quelqu'un. Le coiffeur n'avait pas conscience qu'il parlait avec une machine.

Netflix, YouTube, Amazon, Zalando, Spotify... Tous utilisent l'apprentissage automatique pour leurs systèmes de recommandation. Savons-nous comment ces algorithmes fonctionnent exactement ?
 
Nous pouvons imaginer comment ces systèmes fonctionnent, mais nous ne savons pas comment ces algorithmes sont précisément structurés et optimisés. Chacun ne prend pas les mêmes données en compte. Par exemple, Spotify utilise l'emplacement de l'utilisateur pour son système de recommandation. Comparez cela à un plat sophistiqué. Vous savez à peu près ce qu'il y a dedans, mais vous ne savez pas comment c’est préparé.

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