Comprendre, raisonner et interagir autrement avec l’IA.
"Si vous tenez ce livre entre les mains, que vous l’ouvrez, c’est certainement que l’intelligence artificielle vous intéresse, vous intrigue, vous inquiète, vous passionne, vous interpelle.
Probablement un peu de tout cela. En effet, comment passer à côté aujourd’hui de cette nouvelle révolution technologique qui concerne directement tous les acteurs de la société.
Si nous écrivons ce livre, c’est parce que, conscients de cette avancée technologique majeure, nous souhaitons avec modestie contribuer à sa compréhension et à son appréhension, pour tous et par tous. Ce livre n’est pas un catalogue de produits Microsoft, vous n’y trouverez aucune ligne de code.
Ce livre est un ouvrage collectif, écrit par un groupe de collaborateurs de Microsoft qui, avec fierté, partagent leurs expériences et accompagnent la société dans les changements qui viennent au contact de l’IA. Chefs d’entreprise, ingénieurs en IA, érudits, curieux, passionnés ou réfractaires : voici une centaine de pages à dérouler d’une traite ou à picorer pour comprendre ce qu’est l’IA, mais aussi ce qu’elle n’est pas ; pour imaginer des projets futurs en s’appuyant sur ses fonctionnalités; pour agir comme un acteur responsable dans ce monde qui change.
(...) Voilà quelques mois qu’elle est omniprésente dans les médias, les publicités, voire les objets. L’intelligence artificielle n’est pourtant pas née d’hier. Trouvant son point de départ dans les années 50 avec les travaux d’Alan Turing, son potentiel explique son retour sur scène.
Augmentée par les capacités offertes par le Cloud, la quantité des données et les innovations majeures en algorithmie, elle dessine aujourd’hui une lame de fond qui va fondamentalement transformer l’individu, la société et l’économie.
Par analogie aux neurosciences, l’IA peut être conçue comme une sorte de « cerveau digital » en ce que la mise en œuvre de techniques sophistiquées permet aux machines d’imiter une certaine forme d’intelligence réelle.
Ce « cerveau digital » peut ainsi apprendre par luimême grâce à la mise en place d’un « réseau neuronal électronique ». Au sein de ce réseau, un mécanisme de rétropropagation du gradient permet de calculer l’erreur pour chaque neurone en allant de la dernière vers la première couche du réseau. La réponse fournie par le système est alors le résultat d’un très grand nombre d’itérations permettant d’en affiner toujours plus la qualité."
