Intelligence Artificielle et Joomla

8 mars 2019 au JoomlaDay Paris

L’IA, on en parle depuis des décennies.

Notamment via les films de science-fiction :

  • 2001 l’odysée de l’espace, Blade Runner,
  • IA (Spielberg), Terminator, Matrix, Tron,
  • Transcendance, Her, Person Of Interest
  • Avengers, X-Men, I Robot ... etc

En 2019, ou en sommes nous ?

La réalité a t-elle rattapé la fiction ?

... Standardisation des termes IA

  • BigData, Machine Learning, Deep learning ?

Les problemes irrésolus d’hier, trouvent des solutions aujourd’hui.

1. Domaines de l’IA

  • voiture autonome ... dès 2020 !?

Dans le domaine de l’informatique :

  • Chatbot,
  • Reconnaissance faciale
  • Assistants virtuels : reconnaissance vocale Siri (Apple), Alexa (Amazon) ou Cortana (Microsoft),
  • Puces Qualcomm luttent contre les malwares (photo ecran locké, SMS sans utilisateur)
  • Traduction en temps réel
  • Top 50 des Smartcities (et Smart Awards)
    • Caméra de détection de situations sensibles (anti-agression)
    • Gestion intelligente du circuit de l’eau
    • Opendata, IoT, Maintenance prédictive ...

  • Service de controle du Fisc,
  • Détection de fraude dans le monde de la banque,
  • Les jeux (Echec (Deep Blue), Go, Poker, Jeopardy ...)
  • ... etc

Quel est le lien commun entre toutes ces avancées technologiques :

  • le Big Data ?

2. Le concept de l’IA

Une échelle de mesure à 3 Niveaux

2.1. Niveau 1 : ANI

Artificial Narrow Intelligence (Intelligence Artificielle faible)

Plus connu sous le nom de Machine Learning

  • Approche cognitive spécialisée,
  • BigData avec auto-correction (test, analyse, sélection des résultats)
  • Pas de programmation de règles, on laisse la machine apprendre à partir des données.

=> identifier des modèles de données spécialisés ... jusqu’a proposer de l’analyse prédictive !

2.1.1. Deep Learning

Un sous-ensemble du Machine-Learning. ... basé sur un réseau de Neurones (Cerveau !)

Les traitements ne proviennent plus d’algorithmes existants, mais d’algorithmes créés par le réseau !

2.2. Niveau 2 : AGI

L’Intelligence Artificielle Générale.

Approche cognitive non-spécialisée (ex: AlphaGo)

IA capable de résoudre des problèmes très variés, à l’image de ce que peut faire un humain.

A part AlphaGo, il n’existe aucune AGI opérationnelle (2017), mais l’offre logicielle est deja accessible !

2.3. Niveau 3 : ASI

La Super-Intelligence Artificielle

L’IA pense par elle-même ... avec des capacités supérieures à celles de l’espèce humaine.

Plus le temps passe, plus les previsions s’accelère ! le niveau 3 devait etre initialement atteint pour 2100, puis 2060, ... on parle desormais de 2045 voir plus tot !

Faut-il s’en inquieter ?

Elon Musk (Tesla, SpaceX) a dit en 2015:

`I think the best defense against the misuse of A.I. is to empower as many people as possible to have A.I."

2.4. Evolution Internet

3. Application du Machine Learning

Le plus prometteur en matière d’application de l’IA au marketing

Du BigData donc des statistiques ? oui, mais pas que !

3.1. Le Machine Learning

Apprentissage automatique ou la capacité à apprendre ... sans être explicitement programmé

  • Problème : la programmation ne peut pas envisager tous les cas !
  • Un modèle/schéma de données ... plutot qu’un programme pour découvrir ce qui est vrai et ce qui est faux

3.1.1. Préalables techniques

  • Puissance de calcul sans limites
  • Capacité de stockage sans limites
  • Accès à de très grands volumes de données
  • Des logiciels performants

Les grands acteurs du Cloud proposent des services dédiés ML :

  • Google ML, Amazon AI, Microsoft Cognitive, IBM Watson ...

3.1.2. Logiciel pour le ML :

TensorFlow est un logiciel dédié au Deep Learning. Développé par Google Brain et la communauté open source.

3.2. IA sur un site Web

Quelles applications possibles sur un site Web comme Joomla ?

  • Fideliser ses lecteurs ?
  • Augmenter le taux de vente des paniers ?
  • Animation Marketing sur un site ?
  • Optimiser le service de support ?
  • ...

L’analyse prédictive d’un panier d’achat d’un consommateur est sans doute l’usage le plus commun

3.3. Zoom sur un Smart Assistant

Contexte : developpement d’une nouvelle extension ...

Problematique :

  • environnement de fonctionnement novateur
  • interface complexe à appréhender

3.3.1. Solution envisagée :

  • Enregistrer les comportements des utilisateurs dans un modele BigData
  • Laisser l’IA définir le bon modèle
  • Utiliser un moteur de regle qui serait basé sur les modèles de règles validés par l’IA

3.3.2. Architecture :

  1. Comportement/contexte
  2. BigData
  3. Analyse des autres comportements sur ce contexte
  4. Définition de l’action la plus générale
  5. Transformation en regle utilisable
  6. Utilisation d’une interface “moteur de regles” pour la restitution

3.3.3. L’interface Joomla

3.4. Méthodologie projet IA

3 étapes pour concevoir un projet IA :

  1. La donnée : d’ou vient elle ? comment la completer ? quelle est sa durée de vie ?
  2. Pour quelle recherche ? : choisir le type de processus ML à utiliser
  3. Conséquence des 2 choix précédents : Les modèles non-performants sont-ils cohérents ?

4. GT-IA de l’AFUJ

Objectif Monter un groupe de reflexion pour :

  1. Définir des périmètres de projets IA pour Joomla
  2. Concevoir un cas d’utilisation en Machine Learning

... Un article avec un formulaire va être publié sur joomla.fr, après le JDay.