| Titre : | Bonne intelligence au quotidien (2018) |
| Type de document : | Article : texte imprimé |
| Dans : | Tangente. Hors série (068, 10/2018) |
| Article : | p.39-51 |
| Note générale : | Bibliographie, schémas. |
| Langues: | Français |
| Descripteurs : | |
| Résumé : | Dossier consacré à la pénétration de l'intelligence artificielle (IA) dans des champs divers et à l'avenir de la relation entre les humains et les machines interconnectés. Historique de l'origine et du développement de la traduction automatique : les apports des mathématiciens André Booth et Warren Weaver, la méthode statistique, la méthode hybride combinant méthode statistique et réseau de neurones ; Bernard Vauquois et le triangle de Vauquois ; un exemple illustrant les performances et les limites des traducteurs gratuits en ligne (Systran, Google, DeepL, Yandex). L'utilisation des réseaux de neurones pour construire des prédictions dans un contexte donné, à partir d'un apprentissage préalable : la capacité de généralisation demandée aux algorithmes d'apprentissage, le fonctionnement de la transmission de l'information d'un neurone biologique à un autre, l'apparition du neurone artificiel, les perceptrons multicouches, l'extension des réseaux de neurones au domaine de recherche du deep learning (apprentissage profond) ; les algorithmes d'apprentissage de reconnaissance testés à l'aide de MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) et celui des réseaux de neurones avec AlphaGo ; les réseaux de neurones appliqués à la reproduction de dessins, de photographies et de tableaux (ex : le projet Neural Doodle). L'application et ses freins des mécanismes fondamentaux des réseaux de neurones comme ceux de la descente de gradient stochastique au domaine de la finance (ex : principe de couverture des risques des institutions financières par l'utilisation des dérivées partielles). |
| Nature du document : | documentaire |
| Genre : | / Article de périodique/Article de périodique |
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