algorithme L'on parle de plus ou plus souvent d'algorithme et l'Algorithmique est étudiée au collège et au lycée.
Mais qu'est-ce qu'un algorithme ? A quoi cela sert-il ?

Assistants vocaux, enceintes connectées, reconnaissance faciale, autant d'outils dont le fonctionnement est basé sur des algorithmes.

Et quand ces algorithmes ont la particularité d’être conçus de sorte que leur comportement évolue dans le temps, en fonction des données qui leur sont fournies (machine learning), on parle d'intelligence artificielle.

Mais quand c'est l'IA qui conduit la voiture, ou un robot tueur qui prend la décision de tir, ce sont aussi des questions éthiques pas simples qui se posent.

Qu'est-ce qu'un algorithme ?

Première définition

Le mot « algorithme » vient du nom du savant persan Al-Kharezmi (IXe siècle).

« Un algorithme, c'est simplement une méthode, explique Gérard Berry, professeur au Collège de France. Une façon systématique de procéder pour faire quelque chose : trier des objets, situer des villes sur une carte, multiplier deux nombres, extraire une racine carrée, chercher un mot dans le dictionnaire. Une méthode applicable sans réfléchir, mécaniquement, en suivant un mode d'emploi précis. »
LUMNIC'est quoi un algorithme ?
Les algorithmes sont partout…

90 % des informations lues par le grand public pourraient être générées par des algorithmes d'ici à 2025 (d'après Kris Hammond, fondateur de Narrative Science).

40 à 70 % des ordres passés lors des transactions financières le sont par des algorithmes.

30 000 milliards C'est le nombre de documents que Google, en 2012, affirmait avoir annexés via
son algorithme PageRank. Les chiffres ne sont plus communiqués depuis.

42 %des métiers en France ont un risque élevé d'être automatisés d'ici vingt ans.

47 % des emplois aux États-Unis sont devenus « à risque », c'est-à-dire potentiellement remplaçables par des systèmes d'intelligence artificielle* Étude de Carl Benedikt Frey et Michael A. Osborne (2013).

Quatre grands types

Dominique Cardon, professeur de sociologie à sciences Pô, propose quatre grands types d'algorithmes numériques

source : Dominique Cardon. A quoi rêvent les algorithmes ?

Le futur de l'algorithme

vidéo
Les algorithmes sont-ils les maîtres de notre futur ?

Xenius. Arte

Big data : les algorithmes sont-ils les maîtres de notre futur ?

Et à l'école ?

Dans les programmes

boen Au cycle 4 la notion d'algorithme est abordée en histoire, technologie mathématiques, et EMI.

Au Lycée général elle est abordée en EMC, enseignement d'exploration (seconde), EMC, histoire-géo et SES (première) et en EMC, histoire-géo, droit et enjeux du monde contemporain, physique-chimie et ISN.

Au Lycée professionnel elle est abordée en lettres 2nd et lettres 1re

Un site pour découvrir la programmation et l'algorithmique. Des outils et contenus permettant de progresser rapidement dans ces domaines.

image lien http://www.france-ioi.org/

S'initier à Scratch

scratch Scratch est une application en ligne qui permet de programmer ses propres histoires interactives, jeux et animations et de partager ces créations avec d'autres dans la communauté en ligne.

Les élèves peuvent utiliser Scratch pour coder leurs propres histoires interactives, animations et jeux. Dans ce processus, ils apprennent à penser de façon créative, à raisonner de manière systématique et à travailler en collaboration.

Les enseignants sur Scratch partagent des histoires, échangent des ressources, posent des questions et trouvent des gens.

image lien https://scratch.mit.edu/
vidéo
Algorithmique - apprendre à programmer avec Scratch

jaicompris Maths

Objectifs :

  • savoir utiliser le logiciel scratch
  • savoir utiliser l'instruction "demander"
  • savoir utiliser des variables
  • manipuler du texte

scratch - algorithmique - seconde - troisième - programmation - collège - lycée

APB VS ParcourSup

APB Pendant plusieurs mois, le système d’admission post-bac (APB) a fait l’objet d’incessantes polémiques sur son fonctionnement et son opacité. Des décisions de justice ont même donné raison à des étudiants qui contestaient des refus d’admission en première année de Staps ou de Médecine.

Des algorithmes généraient une affectation qui était censée respecter au mieux les vœux des candidats et en tenant compte de divers facteurs : les vœux des candidats sur leurs établissements, proximité avec le lieu de résidence, présence de frères ou sœurs dans l’école, choix d’option particulière, dossier scolaire, etc.

C'est l’algorithme de Gale-Shapley (1962) qui était utilisé.

image algos Le problème venait, entre autres, du fait que l'algorithme classait les établissements comme candidats sans ex aequo. Dans les filières sélectives, cela pouvait fonctionner. Dans les autres, il est naturel de tirer au sort… ce qui engendre fatalement des injustices.

La Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil) a d'ailleurs fortement critiqué ce système.

En effet, d’après la loi de 1978, aucune décision « produisant des effets juridiques » sur une personne ne peut être prise « sur le seul fondement d’un traitement automatisé de données destiné à définir le profil des intéressés ».

De plus, il n'y avait aucune information précise sur le fonctionnement de l’algorithme.

En 2018 Parcoursup remplace APB. Il met fin au tirage au sort et renforce très nettement la part de l'humain dans les décisions.

Exemples

Publicités ciblées

Vous faites une recherche sur un modèle de voiture et vous rendez même sur certains sites de la marque.

Comme par hasard, quelques temps plus tard des publicités pour ces modèles, ou des concurrents mais le plus souvent des voitures vous sont proposées sur des sites n'ayant à priori rien à voir avec l'automobile.

Les spécialistes de la publicité ciblée suivent à la trace votre empreinte numérique pour mieux vous comprendre… et vous faire consommer.

image algos

L'IP Tracking

image Ip traking Vous surfez sur Internet à la recherche d'un vol pour les Seychelles. Le temps de vérifier que votre compagne est d'accord pour cette destination, et lors d'une nouvelle recherche voilà que le prix a sérieusement augmenté.

Et cela est d'autant plus étonnant que votre compagne, elle confirme que sur son ordinateur à elle, l'ancien prix est toujours accessible…

Ici encore, un algorithme va proposer un prix différent selon des critères établis.

Pour lutter contre ce phénomène, appelé IP tracking et qui consiste à relever votre adresse IP lors de vos recherches, il vaut mieux utiliser la navigation privée et un moteur de recherche de type Ixquick ou Qwant.

Des prix à géométrie variable

Non seulement les prix peuvent ainsi varier en fonction des heures de la journée, y compris pour les frais de dossier, mais, il semblerait que ce soit également le cas en fonction de la marque de l'ordinateur (plus exactement du système d'exploitation) à partir duquel vous faites la demande.

Ainsi, un utilisateur d'Apple, réputé plus riche, se verrait proposer des prix plus élevés qu'un autre…

image lien Enquête CNIL / DGCCRF

image Ip tracking

Mais aussi de nouvelles perspectives en médecine

Google médecine L’histoire des relations (et des ambitions) de Google avec la médecine et la génomique est déjà ancienne (2005). Dans le sillage de Google, les autres géants (Microsoft, Apple…) se livrent à leur tour à différents rachats dans le secteur (par exemple).

En 2008 les services et le secteur de la médecine 2.0 explosent. Et pour la première fois, Google passe un partenariat avec une clinique pour tester le partage de données au sein d’un service dédié du moteur.

En 2016 Google signe des accords pour accéder aux données médicales de plus d’un million et demi de patients.

Pour le meilleur… ou le pire…

deepmind Deepmind / Google et ses algorithmes ont pour prétention de trouver de nouveaux traitements pour un grand nombre de maladies et de mieux organiser (en tout cas de manière plus statistiquement efficiente) la politique des soins

La question algorithmique, celle d’une éthique de l’automatisation, celle des normes sociales de régulation de leur champ d’intervention, celle de la responsabilité mais aussi celle de la redevabilité algorithmique.

Quel est le point commun ?

Toutes ces techniques, et bien d'autres ont comme point commun la notion d'algorithme de traitement.

Ici un exemple basé sur un algorithme simple :

SI (condition) ALORS (valeur)

SI (le voyageur est sous Apple) ALORS (proposer prix élevé)

Il peut y avoir plusieurs conditions (venu plusieurs fois, près de la date etc.) et plusieurs valeurs, l'ajout d'un SINON, d'opérateurs booléens (ET OU SAUF…).

image lien http://www.charlie-soft.com/

Comment fonctionne l'algorithme de Tiktok ?

algorithme de Tiktok Tiktok est un réseau social qui s’appuie sur un système d’évaluation de vidéos par les membres de sa communauté, dont il analyse le profil, pour leur proposer des contenus à fort taux d’engagement.

La force de TikTok réside dans sa capacité à suggérer de nouvelles vidéos aux membres de sa communauté. Lorsqu’une nouvelle vidéo est téléchargée sur TikTok, le réseau social va analyser son contenu en utilisant le traitement du langage naturel et la technologie de vision par ordinateur.

Une fois que TikTok a analysé le contenu de la vidéo, il va ensuite la booster au sein de son application, mais auprès d’un échantillon d’utilisateurs dans un premier temps.

Un système de barème de points est ensuite appliqué pour déterminer la viralité d’une vidéo

A cela s'ajoute une analyse des profils des utilisateurs de TikTok pour correspondre le plus possible aux attentes des utilisteurs.

Un barème de points est ainsi attribué en fonction de la consommation et des recommandations de vidéos.

Le problème du voyageur de commerce

Le problème du voyageur de commerce, étudié depuis le 19e siècle, est l’un des plus connus dans le domaine de la recherche opérationnelle.

William Rowan Hamilton a posé pour la première fois ce problème, dès 1859. Sous sa forme la plus classique, son énoncé est le suivant : « Un voyageur de commerce doit visiter une et une seule fois un nombre fini de villes et revenir à son point d’origine. Trouvez l’ordre de visite des villes qui minimise la distance totale parcourue par le voyageur ».

Les domaines d’application sont nombreux : problèmes de logistique, de transport aussi bien de marchandises que de personnes, et plus largement toutes sortes de problèmes d’ordonnancement.

Pour 20 villes, il est d’environ 60 × 1015 soit 60'000'000'000'000'000. Supposons un ordinateur assez rapide pour évaluer un parcours en une demi-microseconde : le cas à 5 villes serait résolu en moins de 6 microsecondes, le cas à 10 villes en 0,09 secondes, mais il faudrait 964 ans pour résoudre le cas à 20 villes en balayant toutes les solutions possibles. Autrement dit, avec un nombre de villes plus conséquent, aucun ordinateur n'est capable de trouver la solution en un temps raisonnable par cette méthode de type force brute.

Activité

Jouez au problème du voyageur de commerce à l'adresse suivante : https://interstices.info/le-probleme-du-voyageur-de-commerce/

Cette animation a été réalisée par Ouest INSA, à partir de l’applet réalisée dans le cadre d’un projet étudiant de l’École Polytechnique de l’Université de Tours, par Li Yifang, encadrée par Yannick Kergosien et Jean-Charles Billaut.

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À la découverte des graphes

TSP : voyageur de commerce dans les graphes pondérés 

Sujet très classique : le TSP ou le problème du voyageur de commerce qui consiste à trouver le meilleur (le moins "cher" ou le moins "long") trajet possible pour qu'une personne passe par un ensemble donné de destinations intermédiaires puis revienne à son point de départ à la fin.

Algorithmes sur les graphes (ISEN Lille)

L'intelligence artificielle (IA)

Qu'est-ce que l'IA ?

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FOCUS // Intelligence artificielle : la contre-histoire - Dominique Cardon 

Sciences Po

Les machines ne raisonneront jamais comme des êtres humains. Dominique Cardon, sociologue, nous explique pourquoi l'IA d'aujourd'hui produit des compétences qui viennent augmenter l'intelligence des hommes.

intelligence artificielle (IA) « Le concept d’intelligence artificielle date des années 50 et une bonne partie des algorithmes que nous semblons (re)découvrir à l’œuvre aujourd’hui ont en réalité été produits dans les années 80. Ce qui constitue vraiment la révolution que nous connaissons depuis peu est le couplage désormais permis de ces algorithmes avec des données et une capacité de calcul qui n’étaient pas accessibles alors, ouvrant des perspectives dont on ne perçoit pas encore les limites. »1

L'intelligence artificielle (IA) est une discipline scientifique recherchant des méthodes de résolution de problèmes complexes.

Secteur en fort développement, en 2016, plus de 1600 startups spécialisées en intelligence artificielle étaient recensées dans le monde

La technologie de l'intelligence artificielle (IA) vise donc à créer ou simuler, chez les robots ou les logiciels, une intelligence comparable à l'homme ou davantage spécialisée. Les progrès permettent déjà des voitures autonomes automatisées comme les Google Cars, avec une aide voire déjà un remplacement des décisions humaines. Au point que des scientifiques s'inquiètent de son possible détournement.

Plus généralement, l’impact de l’IA sur l’emploi est une des sources principales d’inquiétude. La plupart des études montrent qu’une proportion significative des emplois actuels pourrait être automatisée à un degré plus ou moins important.
Le cabinet de conseil McKinsey estime que 60 % des emplois actuels comprennent 30 % d’activités automatisables à une échéance de 20 à 40 ans.

Investissement IA

Startup de l'IA

image lien Les 6 éléments à retenir du rapport de Cédric Villani sur l'IA
image lien Rapport Villany sur l'IA

Machine learning VS Deep learning

Le Machine learning (apprentissage automatique) est une manière de modéliser des phénomènes, dans le but de prendre des décisions stratégiques. Il s'agit de générer un algorithme qui puisse construire une "représentation interne" tout seul afin de pouvoir effectuer la tâche qui lui est demandée (prédiction, identification, etc.). Pour cela, il va d'abord falloir lui entrer un jeu de données d'exemples afin qu'il puisse s'entraîner et s'améliorer, d'où le mot apprentissage. Ce jeu de données s'appelle le training set.

image lien https://openclassrooms.com/

training set

Un traitement du type essai-erreur permet ensuite de créer un modèle statistique permettant de prédire des évènements.

Deep learning (apprentissage profond) c'est un peu du machine learning version turbo. Pour faire du Deep Learning, quelques centaines de milliers d'échantillons, ce n'est pas assez. Le jeu de données est considérablement plus important et permet de répondre à des questions beaucoup plus complexes.

L'apprentissage profond s'inspire plus de la structure du cerveau humain et est particulièrement efficace dans la détection de caractéristiques.

Le Data Mining

Data Mining Le Data Mining est l’ensemble des méthodes scientifiques destinées à l’exploration et l’analyse de bases de données informatiques en vue de détecter dans ces données des profils-type, des comportements récurrents, des règles, des liens, des tendances inconnues (non fixées a priori), des structures particulières restituant de façon concise l’essentiel de l’information utile pour l’aide à la décision.

Bref, il s'agit d’extraire l’information de la donnée. C'est en quelque sorte du "reverse engineering" qui cherche moins à comprendre qu'à repérer, on travaille plus sur les conséquences pour trouver les causes que l'inverse et cela à partir de volume de données gigantesques.

L’idée de découvrir des faits à partir des données est, certes, aussi vieille que la statistique. Mais le volume des données lui n'a jamais été aussi important.

Exemple. Le calcul de l'heure d'arrivée sur Google Maps

DeepMind, la filiale spécialisée dans l'IA de Google a mis au point un nouvel algorithme pour mieux calcuer l'heure d'arrivée sur son appli Maps.

représentation schématisée des segments de rue dans MapsL'on sait que Google calculer la vitesse des déplacements à partir de celle des smartphones présents dans les véhicules (à l'intar de Waze par exemple). Pour le calcul du temps de trajet, il s'agit d'estimer le trafic à venir sur la route qui sera empruntée par le conducteur, qui varie entre autres selon le moment de la journée, et même selon le jour de l’année.

Pour cela, il s'agit de prendre en compte en temps réel l’horaire de circulation, les limitations de vitesse, la qualité de la chaussée (si elle est pavée ou non, par exemple), la présence d’éventuels chantiers sur la route, la survenue de circonstances particulières (un embouteillage, un carambolage, etc.), des déviations, et ainsi de suite.

Data MiningCette nouvelle approche, nommée Graph Neural Network « permet de mener un raisonnement spatio-temporel en incorporant des biais d’apprentissage relationnel pour modéliser la structure de connectivité des réseaux routiers du monde réel ». La capacité d’un Graph Neural Network « à généraliser sur des espaces combinatoires est ce qui donne à notre technique de modélisation son efficacité ».

Le Graph Neural Network repose sur une architecture d’apprentissage automatique, une méthode de travail courante dans l’intelligence artificielle. « Chaque supersegment, qui peut être de longueur et de complexité variables — de simples routes à deux segments à des routes plus longues contenant des centaines de nœuds — peut néanmoins être traité par le même modèle de Graph Neural Network ».

Les différents itinéraires sont alors évalués, et le plus pertinent d’entre eux est alors retourné à l’usager, avec une estimation de l’heure d’arrivée. Heure qui pourra être révisée au fil du parcours.

Pour en savoir plus !

podcast
Data mining

L'ALPHABET NUMÉRIQUE, France Culture.

Le “Data Mining”, ou “exploration de données”, c’est la constitution d’une connaissance à partir de l’analyse de données. Comment le numérique a-t-il étendu le champ de ce domaine ? Que recouvre-t-il aujourd’hui ? Quels en sont les enjeux économiques ? Décryptage avec Guillaume Chevillon.

Le marketing prédictif

Le marketing prédictif Avec le développement des modèles d’analyses de données massives (big data) et les succès récents dans le domaine de l’apprentissage « profond » (deep learning) en intelligence artificielle (IA), le marketing prédictif semble être devenu la réponse incontournable pour de nombreuses entreprises

En analysant les comportements des prospects et des clients à partir des données disponibles en grand nombre, il s'agit de déduire des profils types qui permettent ensuite de proposer les produits ou services les plus adaptés.

Exemple. Des opérateurs cherchant à anticiper les éventuelles résiliations de leur abonnement contactent leurs clients en amont de leur décision afin de leur faire une offre. Un opérateur aurait ainsi obtenu que 75 % d’entre eux restent finalement abonnés.

GAFAMBATIXLes GAFAM investissent près de 60 milliards de $ dans l'IA, notamment pour traiter l'immense quantité de datas (on parle de big data), récoltées via les assistants personnels, les moteurs de recherche, vente en ligne, réseaux sociaux et autres objets connectés. L'IA permet ici de mieux profiler les clients potentiels pour leur proposer de la publicité ciblée.

Habitudes de consommation, relations sociales et mêmes opinions politiques ou caractéristiques biométriques n'ont plus aucun secret pour eux.

Ni d'ailleurs pour les services secrets américains ou chinois.

Quels dangers ?

FB vous connaît mieux que votre conjoint

A votre avis, combien faut-il de like pour connaître parfaitement collègues, famille ou conjoint…
likes 10 Collègues
likes 100 Collègues
likes 236 Collègues
réponses
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Facebook : avec 230 likes, l'algorithme vous connaît mieux que votre conjoint

Envoyé spécial

Selon l'enquête du magazine "Envoyé spécial" (à voir le jeudi 12 avril 2018), l'idée de Cambridge Analytica est de dresser un profil psychologique des citoyens et de le croiser avec les informations dont elle dispose sur eux, afin de savoir ce qui motive leur vote.

Copier le lien direct de cette activité dans le presse-papier

Chine, un système de notation sociale

En 2017, la Chine a investi 31 milliards de $ au rachat de startups et aux entreprises liées à l'IA, contre 21 pour les Américains.

Le crédit social est mis en place à partir des données collectées par les BATIX. Imposé par Xi Jingping, il vise à récompenser les bons comportements et à punir les mauvais comportements via un système de points, équivalent à une note sociale.

Sont considérés comme de bons comportements l’achat de produits chinois, de bonnes performances au travail, la publication d’articles élogieux à propos de l’économie ou de la politique nationale.

Sont considérés comme des mauvais comportements aussi bien les opinions politiques dissidentes, des requêtes sur internet suspectes ou même la traversée de passage piéton alors que le feu est rouge.

notation sociale

Pour que le système fonctionne, les institutions chinoises, banques, justice, assurances, transports, sont encouragées à établir des listes noires des personnes n’ayant pas respecté les règles : voyager sans titre de transport, ne pas payer ses dettes, faire de la diffamation…
Certaines entreprises sont elles aussi poussées à passer un audit afin d’avoir une note avant de répondre à des appels d’offre.

source : https://mbamci.com
vidéo
Chine. Tout est sous contrôle

Envoye spécial. france télévision

La famille Liu a reçu comme tout le monde un petit fascicule.

Une dérive malveillante de l’intelligence artificielle est-elle possible ?

Robots tueurs Les progrès rapides de l’intelligence artificielle (IA) rendent plus que jamais cette question légitime. Et si l'IA devenait une menace ?
Plus de 50 % des français le pensent.

Plusieurs centaines de personnalités scientifiques ont signé une pétition alertant sur les dérives possibles de l’utilisation de l’IA dans le domaine militaire (voir module drones).

Des chercheurs ont ainsi envisagé une hypothèse « faible » de dérive malveillante de l’IA (sans de volonté de nuisance ni de « métacompréhension » de son environnement ou de sa propre activité) et en ne faisant intervenir que des capacités et fonctionnalités existantes ou en cours de développement.

Il s'agissait de répondre à la question suivante : « Une IA ou une association d’IA est-elle en mesure de provoquer une situation de crise potentiellement militaire entre États, dès aujourd’hui ou à très court terme ? »
Réponse très bientôt dans la Revue Défense Nationale.

Métiers, formations

Programmeur, développeur, testeur/euse en informatique

Chargé de la réalisation technique d’applications mobiles, de sites web, de logiciels…, le développeur ou la développeuse travaille à partir d’un cahier des charges. Le développement comporte plusieurs étapes : conception des algorithmes qui permettront le traitement des données, écriture du code à l’aide d’un langage de programmation, correction des bugs…

ONISEPDéveloppeur
ONISEPIntégrateur/trice web
ONISEPTesteur/euse en informatique
CNAMLe CNAM

Ingénieur en systèmes ouverts

Les MS (mastères spécialisés) sont des formations de 3e cycle préparés en 1 an après l'obtention d'un diplôme d'ingénieur ou d'école de commerce (bac + 5). Ils ont pour objectif d'acquérir une double compétence ou une spécialisation dans un domaine très pointu. Ces mastères sont proposés

ONISEPFiche métier ONISEP

Pour aller plus loin !

image lien https://interstices.info/
image lien http://images.math.cnrs.fr/

Comment permettre à l’Homme de garder la main ? Rapport sur les enjeux éthiques des algorithmes et de l’intelligence artificielle. CNIL

image lien https://www.cnil.fr/