Montre toi et je te dirai qui tu es

Ou comment la Science a donné des yeux aux machines

(ravi-shah)
BeyondLab Lille organise en janvier 2018 son premier Labmixer sur l’intelligence artificielle appliquée à la reconnaissance visuelle. On vous explique pourquoi !

L’intelligence artificielle est cette nouvelle technologie à la mode qui envahit notre quotidien, nos lectures, nos discussions, le tout arrosé d’un jargon et de termes techniques que nous ne comprenons pas toujours [ Besoin d’aide ?! C’est par ici ].

Il y a ceux qui y voient un avenir radieux, d’autres qui redoutent l’envahissement de notre quotidien par toujours plus de technologie. Tant de questions en suspens qui attendent encore leurs réponses, BeyondLab Lille vous vient en aide !

Le sujet est bien vaste et on le retrouve mis à toutes les sauces. Il y a quelques semaines, le grand public découvrait que le dernier smartphone de la marque à la pomme intègre un réseau de neurones capable de reconnaître le visage de son utilisateur. Dans le même temps, le gouvernement chinois finance le développement du plus important système de vidéo surveillance au monde, dispositif qui a déjà fait ses preuves par sa capacité à retrouver une personne dans la rue en moins de dix minutes. On a aussi entendu parlé de ce programme capable de détecter des risques liés à la maladie d’Alzheimer dix ans avant l’apparition des premiers symptômes.

Le point commun de toutes ces avancées ? Elles utilisent la reconnaissance visuelle. Cette technologie a fait ses premiers pas à la fin des années 80 et sa première application était la lecture de l’écriture manuscrite pour les services de poste ou bien le traitement des chèques bancaires.

Il ne se passa plus grand-chose pendant plusieurs décennies jusqu'à ces dernières années et l’essor du machine learning (apprentissage automatique, techniques et algorithmes fournissant des capacités d’apprentissage aux ordinateurs) et plus récemment du deep learning (apprentissage profond, basé sur des réseaux de neurones constitués de nombreuses couches superposées).


Machine learning et deep learning

Ces mots à la mode cachent des technologies prometteuses mais complexes à appréhender et dont on a encore du mal à envisager le futur.

Le développement de l’intelligence artificielle a été encouragé par l’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs mais aussi et surtout par l’explosion de la quantité de données disponibles. En effet, l’entraînement des algorithmes nécessite une quantité importante d’informations. Beaucoup de ces données sont d’ailleurs collectées par les sites internet en observant et en enregistrant le comportement des internautes.

Une révolution ? Peut-être pas tout à fait car certaines avancées contestables ou tout simplement idiotes apparaissent de temps en temps avec une grande dose d’effet d’annonce et souvent un flou sur leur fonctionnement et l’objectif visé.

Bon ok, ça ne marche pas à tous les coups ! (photo : neuralwizardry )

Par exemple, des chercheurs de Stanford qui prétendent être capable de reconnaître l’orientation sexuelle d’une personne à partir d’une simple photo… Heureusement, d’autres universitaires ont pris le temps d’expliquer et de dénoncer les erreurs méthodologiques et la visée de cette publication. On voit bien que le sujet est loin de faire l’unanimité !


Difficile de s’y retrouver au milieu de tout ça, mais qu’en dit la Science ? C’est ce qui nous a poussé à organiser un événement sur le sujet ! Pour démêler le vrai du faux et voir ce que “l’intelligence artificielle” est réellement capable de faire ou non, BeyondLab Lille a demandé à trois personnes qui travaillent sur cette technologie de nous exposer leur vision scientifique et technique.

Jean Martinet est chercheur au laboratoire CRIStAL, il mène des travaux de recherche sur la vision artificielle. Ce domaine de l’intelligence artificielle vise à permettre aux ordinateurs de “voir” pour interagir avec leur environnement. Il emprunte pour cela des techniques aux mathématiques, au machine learning et aussi aux sciences cognitives. Mais la recherche prépare aussi les technologies du futur ! Jean Martinet travaille aussi sur une implémentation de ces programmes sur des composants électroniques nouveaux, qui constitueront peut-être les ordinateurs de demain.

Jean Yim développe des outils utilisant l’intelligence artificielle au sein de la startup neXXai . Il nous présentera la genèse du projet et nous éclairera sur les préoccupations de ces petites structures, toujours plus nombreuses, qui jonglent entre recherche, conception et développement industriel. Pour cela il s’appuiera sur ses derniers projets en reconnaissance visuelle, permettant par exemple, d’identifier la marque et le modèle d’une paire de chaussures à partir d’une photo prise avec son smartphone.

Jordan Hirbec, Data Scientist et Business Analyst à IBM Lille, travaille sur des applications utilisant la technologie de Watson, l’intelligence augmentée de IBM. Il nous présentera Watson et illustrera son potentiel à travers une application de reconnaissance visuelle. Il nous fera aussi part de sa vision concernant le marché de la reconnaissance visuelle au niveau industriel, ainsi que de la place de l’intelligence artificielle dans notre monde techno-numérique.

Les champs d’application multiples montrent l’étendue de la science dans ce domaine et son utilisation. Si les innovations sur l’IA et la reconnaissance visuelle vous réjouissent, vous interpellent ou que vous souhaitez vous forger votre avis, participez au premier Labmixer organisé par BeyondLab Lille, le 17 janvier 2018 au Mutualãb !

Les inscriptions sont par ici !

Viendrez-vous ?