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Tendances 2016: l'intelligence artificielle

2016 pourrait réserver de belles surprises en l’intelligence artificielle. Afin de comprendre les avancées dans ce domaine et les possibilités qu’elles sous-tendent pour l’industrie, Infopresseinterroge Jean-François Plante, professeur agrégé au département des sciences de la décision de HEC Montréal. 

jean-françois plante

Sans équivoque, pour Jean-François Plante, l’avancée la plus phénoménale des dernières années concerne l’intelligence artificielle et le modèle de «deep-learning». Car contrairement à ce qu'on pourrait penser, les machines n’en sont pas encore exactement au stade de raisonner par elles-mêmes. Elles se font plutôt inculquer des modèles qui les aide à reproduire le fonctionnement du cerveau. Le modèle dit de deep-learning permet en fait à des systèmes de deviner la structure des données et, ainsi, de les classifier selon le besoin requis. Il s'agit de systèmes qui peuvent émettre des prévisions sur les données acquises, reproduisant en quelque sorte un réseau de neurones afin de classifier et de «comprendre» des données, par association.

Le deep-learning, un modèle à surveiller
Jean-François Plante souligne qu'avec l'arrivée du deep-learning, les avancées en intelligence artificielle ont réalisé un grand bond. Avant, si les gens voulaient analyser des images ou du son, ils devaient prédéfinir des caractéristiques y étant inhérentes (fréquence, tonalités, etc.) afin d'arriver à des prévisions. Avec le deep-learning, cette part de construction des caractéristiques est implicite dans le modèle, constitué de différents niveaux d'analyses. En effet, les différentes «couches» d'un tel système peuvent communiquer entre elles, puis entrecroiser les données pour déterminer les caractéristiques prédominantes. Seul hic: cela nécessite énormément de données.

«Les chercheurs ont essayé de s’inspirer du cerveau humain dans le but de reproduire un modèle sachant faire des prévisions et pouvant deviner la structure des données en la comparant.» Ainsi, un système doté d’un modèle de deep-learning pourrait reconnaître, par exemple, qu’une chanson jouée, par association et traitement des données, appartient à un style musical particulier.

«LES CHERCHEURS ONT ESSAYÉ DE S’INSPIRER DU CERVEAU HUMAIN AFIN DE REPRODUIRE UN MODÈLE SACHANT FAIRE DES PRÉVISIONS ET POUVANT DEVINER LA STRUCTURE DES DONNÉES EN LA COMPARANT.»

Une telle méthode a montré des taux de classification si intéressants que plusieurs joueurs de l’industrie ont décidé de se pencher sur le sujet. Seulement, afin de pousser plus loin les recherches, il faut des systèmes assez puissants et des grands centres de recherche.

Ces avancées expliquent pourquoi des géants comme Google et Facebook se sont battus pour recruter les plus éminents experts dans ce domaine, puis ont même bâti des pôles de recherche sur le sujet. 

Localement, Jean-François Plante souligne l’existence de l’Institut de valorisation des données de HEC Montréal, l'Ivado, l’institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal, dont le chercheur principal est Yoshua Bengio, ou encore, en Ontario, le groupe de deep-learning de l’Université de Toronto (son site offre un outil qui analyse les images téléversées).

Quel intérêt pour le marketing?
En résumé, le modèle de deep-learning offre des possibilités infinies d’indexation des données. Et alors que les consommateurs d'aujourd’hui partagent une multitude de données, entre autres sur les réseaux sociaux, ces nouveaux modèles pourraient offrir aux spécialistes du marketing quantitatif des outils inégalés pour connaître les consommateurs. Comme exemple, Jean-François Plante explique qu’à l’aide d’algorithmes qui analyseraient des photos publiées, il pourrait être possible, théoriquement, de déterminer dans quel magasin se trouve un consommateur. Et considérant que les gens rendent désormais disponibles de nombreuses données sur eux-mêmes et que l’intelligence artificielle permet de les utiliser, il serait bien surprenant que les marketeurs ne profitent pas de cette mine d’or…

Retrouvez cet article dans un dossier complet portant sur les tendances en marketing à surveiller en 2016.

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