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Le difficile parcours pour apprendre sur la cruciale l’IA (Intelligence Artificielle)



La technologie automatise l’assimilation des connaissances, mais pour ses moyens


mercredi 4 septembre 2019
par N.E. Tatem


Les données, une fois glanées et organisées, peuvent aider les managers à déclencher leurs meilleures décisions et même la revendiquer scientifiquement étudiées ainsi que prises selon des indicateurs concrets. En effet, la technologie d’intelligence artificielle permet aux ordinateurs d’apprendre "Machine Learning" sur des faits, des gestions et des recherches. Exploiter pleinement le potentiel du Big Data, nécessite des capacités de calculs, dont s’occupent les algorithmes, et une visualisation (ou lecture) des statistiques pour les rendre prédictives.

Voir en ligne : Notre dossier : Datas & IA (Intelligence Artificielle)

Notre retour à la « Data-Science » nous émaille de songer aussi et imparablement à l’IA (Intelligence Artificielle), telle une confusion intemporelle et native des genres. Pourtant pas intuitivement qu’on fait la liaison, les deux domaines s’entremêlent et aucun espace pour les bidouilleurs pour tenter des projets sans vraiment avoir une formation pointue dans la programmation informatique et une bonne intelligence mathématique.

Ce qui fait que cette innovation est d’une complexité à faire reculer plus d’un ambitieux aussi bien pour son apprentissage personnel que celui de la conception de son outil automatisée et perfectible. Ce qui communément désigné par « machine » qui est à la fois système de fonctionnement, logiciel et algorithme. Ce qui arbore une confusion des genres, mais entre des informations et leur correspondance directe avec la réalité...

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Une carte interactive de l’intelligence artificielle vous est donnée d’observer en fin de cet article. Ne la rater pas et revenez pour la consulter, puisqu’elle aura des mises à jour en continue Cliquer un cercle et s’affichera un bref exposé du domaine ou bien de la rubrique que vous questionnez. On constate donc que le sujet est extrêmement vaste. Ce qui nécessite, en fonction de votre demande, d’approfondir le travail déjà effectué. Et qui a consisté à proposer des réponses aux principaux questionnements.

Cet « atlas » des points fondamentaux n’est pas une infographie responsive. C’est plus un planisphère ou « Carte heuristique » servant à l’exploration des idées, qui se destine à accompagner les utilisateurs dans leur initiation. Diffusée par KnowMap, cette présentation tente au moins de délimiter le champ explorable de l’IA. Dont la définition semble dire qu’un processeur ou une méthode de travail peut apprendre pour apporter davantage d’arbitrages et de connaissances.

Ce site du Web peut intéresser les utilisateurs, car il permet de clarifier les esprits et encourager l’auto-formation grâce aux ressources qu’il sélectionne pour les autodidactes. Les spécialistes pourront toujours chercher à débattre de l’organisation des différents nœuds présents au sein de la carte, que propose KnowMap, elle changera certainement car elle relève d’un domaine nouveau et qui augmente ses savoirs au fil des acquis. Ce qui est aussi tenant pour l’érudition est le grand partage comme le suggère ce modeste article de vulgarisation.

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La carte proposée a une sélection de ressources, qui seront en français dès que possible, dès que possible. Elle serait même un outil de haute qualité à l’avenir. Elle contient des tutoriels, des vidéos, des livres, des quiz ou des certifications officielles pour (auto) valider ses propres acquis ! Bien sûr il faut au moins comprendre ce qu’elle comporter puis suivre la manière dont s’amélioreront les connaissances sur les datas et sur la meilleure manière possible que l’IA les exploitera.

Il est fastidieux et frustrant de vouloir apprendre des sciences qui vous dépassent. De même si vos recherches ne vous permettent pas de trouver les éléments convaincants de l’exactitude du savoir que vous approchez, c’est plus un échec qui peut un jour être une expérience utile à l’avancée.

Au stade où est la Data-Science et la configuration très variée à laquelle s’est désormais livrée l’IA (Intelligence artificielle), la construction des concepts est en marche et le domaine s’ouvre à des découvertes collectives, comme des laboratoires aidés par Internet.

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