NoAI = Not only Artificial Intelligence

Introduction

Le but de l’article est d’essayer de vous démontrer que l’IA seule n’est pas un choix suffisant. Se limiter à l’IA c’est d’abord se tromper d’approche et rater l’essentiel de ce que peut apporter l’intelligence artificielle…. D’où la notion que j’essaie de promouvoir : NoAI = Not only Artificial Intelligence

Entre les lignes, les plus malins d’entre vous auront compris que ce que je veux vous « vendre » c’est l’idée que l’intelligence d’entreprise se construit autour d’une addition simple :
Intelligence d’entreprise = Data Science + Intelligence artificielle

Parton d’un exemple simple : Le machine learning (réseau neurone)

Le machine learning est à la mode… C’est simple d’appliquer des modèles standards dans de nombreux cas. MAIS le machine learning consiste à utiliser des données passées et validées pour entrainer un système. On ne fait donc que mettre dans l’IA un consensus en l’état càd une pratique normale. On y gagne en automatisation, mais on ne fait que capter le consensus, sans amélioration.
Puis il y’a le risque de hacking (lire aussi http://www.jfortias.net/2018/01/lai-de-google-hacke-par-le-mit.html )

Au final ce qui manque c’est d’améliorer les données qui vont servir à l’entrainement du machine learning soient meilleurs.
Et là on va faire appel à différents outils :
-          Scoring (DEA, Prométhée, etc…), des méthodes multi-critères.
-          Prédictif : ARIMA, AR, ARMA, etc…. Régression linéaire, Tangeante équivalente simple, etc…
-          Corrélation (par ex Fuzzy C-means https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_clustering )
-          Etc…

Le but est avant tout d’améliorer les données pour mieux entrainer le Machine Learning… et cela change tout. Le ROI (Return On Investment) est là. Du machine learning simple c’est juste se contenter de médiocrité.

No only Machine Learning ???

Après la mode de IBM Watson, nous sommes en pleine mode Machine Learning, mais l’IA ne se résume pas au machine learning. Là encore on perd une grande part de la plus-value possible apportée par l’IA.

On peut penser aussi des réseaux neurones pour la logique floue https://fr.wikipedia.org/wiki/Logique_floue les algorithmes génétiques, mieux les algorithmes génétiques groupés (créés par un Belge), l’apprentissage par réenforcement

Une bonne compréhension de ces modalités constitue un avantage énorme …. Se limiter au machine learning me parait équivalent à l’apprentissage du vin en se limitant à boire du Beaujolais nouveau….

Une boite de légo fantastique

Au final une solution NoAI est un design qui par son intelligence associe les meilleurs composants IA et DataScience afin de fournir la meilleure solution possible à nos clients.
Le plus impressionnant est qu’avec une vingtaine de composants au plus, en les combinant, on peut produire le meilleur de l’Intelligence artificielle, en faisant qu’elle ne se limite pas à l’IA.
J’attends vos commentaires

J


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