Le cyberblog du coyote

Un rapport du Sénat américain détaille l’ampleur et la complexité de la campagne d'ingérence menée par la Russie pour soutenir Donald Trump durant l’élection présidentielle de 2016. Les réseaux sociaux auraient aussi été utilisés pour de gigantesques opérations de ciblage afin de décourager l'électorat noir, majoritairement pro-Clinton, d'aller voter.

Lire l'article d'Estelle Nguyen sur La Tribune.

La dernière affaire liée aux données personnelles de ses utilisateurs met davantage l'entreprise de Mark Zuckerberg en difficulté, après une année déjà catastrophique. Retour sur les différents scandales qui ont ébranlé Facebook en 2018.

Lire l'article d'Estelle Nguyen sur La Tribune.

Reconnaissance d'images, traduction automatique, voitures autonomes... Nombreux sont les domaines dans lesquels l'apprentissage profond ou deep learning est utilisé. Très en vogue, cette technique de l'intelligence artificielle est au cœur des progrès récents dans cette thématique scientifique. Vincent Lepetit, spécialiste du deep learning, décortique ce sujet complexe dans cet épisode du podcast audio.

Écouter l'interview de Vincent Lepetit sur Interstices.

Cette trentenaire blonde aux traits sereins est l’un des pires cauchemars du Kremlin. En 2014, la journaliste de Yle, la télévision publique finlandaise, révèle l’existence d’une « troll factory » à Saint-Pétersbourg, où sont produits sans arrêt des fake news diffusées dans le monde entier. Depuis, Jessikka Aro doit vivre cachée pour échapper aux menaces de mort et de viol. En 2019, elle sortira un livre pour raconter les histoires de tous ceux qui affrontent courageusement les trolls russes. En attendant, nous avons écouté, médusés, son histoire et son combat pour la vérité.

Lire l'article de Vincent Edin dans Usbek & Rica.

Probablement approximativement correct
Leslie Valiant
Cassini (4 septembre 2018)
288 pages

Présentation de l'éditeur
Comment la vie a-t-elle pu se développer dans un monde complexe et inconstant ? Comment faisons-nous pour prendre continuellement des décisions, sans l'appui d'une théorie et à partir d'informations incomplètes et hasardeuses ? Comment font les animaux ? Dans Probablement approximativement correct, Leslie Valiant nous propose une synthèse magistrale de l'apprentissage, de l'évolution et de l'intelligence. La clé : les algorithmes d'apprentissage. Ceux-ci sont aujourd'hui au coeur des applications d intelligence artificielle, mais bien plus que cela, ils sont au coeur du vivant. Les organismes calculent qu'on pense à la façon dont l'ADN régule l'activité des cellules et l'adaptation par sélection naturelle n'est qu'un apprentissage automatique : s'adapter, c'est, par un mécanisme complexe mettant en jeu plusieurs générations, apprendre de l'environnement. Apprentissage à partir de l environnement encore, les comportements individuels et collectifs qui permettent aux animaux de survivre et de prospérer. Quant aux concepts nécessairement imprécis qui sont le produit des apprentissages sans théorie, c'est sans doute pour les traiter que s'est développée l'intelligence humaine : ce qu'on appelle le bon sens. La théorie que Valiant présente dans ce livre extrêmement ambitieux inspirera nombre de chercheurs. Elle montre en même temps comment la nature nous a mené jusqu'ici et où la technologie va nous conduire ensuite, et elle éclaire déjà des questions fondamentales, comme le débat sur l'inné et l'acquis ou les possibilités réelles et les limites de l'intelligence artificielle.

Des neurones artificiels pour des machines profondément intelligentes. C’est la nouvelle révolution de l’IA offerte, depuis 2012, par Geoffrey Hinton et son équipe. Cet expert en sciences cognitives de l’université de Toronto, et chercheur chez Google Brain a annoncé cette année-là des résultats exceptionnels d’un réseau de neurones artificiels à couches profondes (Deep Neural Network, DNN) dans une tâche de classification d’images.
Suite à ces performances impressionnantes dans ce domaine prometteur et passionnant qu’est l’intelligence artificielle (IA), des investissements massifs ont été réalisés par les universités mais aussi par les plus grands groupes internationaux pour développer ce nouveau potentiel. Néanmoins, malgré l’efficacité impressionnante des DNN dans de nombreux domaines d’applications (reconnaissance visuelle ou vocale, traduction, imagerie médicale, etc.) des questions se posent sur les limites du deep learning dans d’autres domaines tels que le pilotage de véhicules autonomes par exemple.

Lire l'article de Martial Mermillod dans The Conversation.

Algorithmes : la bombe à retardement
Cathy O'Neil
Les Arènes (7 novembre 2018)
340 pages

Présentation de l'éditeur
Qui choisit votre université ? Qui vous accorde un crédit, une assurance, et sélectionne vos professeurs ? Qui influence votre vote aux élections ? Ce sont des formules mathématiques.
Ancienne analyste à Wall Street devenue une figure majeure de la lutte contre les dérives des algorithmes, Cathy O’Neil dévoile ces « armes de destruction mathématiques » qui se développent grâce à l’ultra-connexion et leur puissance de calcul exponentielle. Brillante mathématicienne, elle explique avec une simplicité percutante comment les algorithmes font le jeu du profit.
Cet ouvrage fait le tour du monde depuis sa parution. Il explore des domaines aussi variés que l’emploi, l’éducation, la politique, nos habitudes de consommation. Nous ne pouvons plus ignorer les dérives croissantes d’une industrie des données qui favorise les inégalités et continue d’échapper à tout contrôle. Voulons-nous que ces formules mathématiques décident à notre place ? C’est un débat essentiel, au cœur de la démocratie.