10/11/2017

Le médiateur numérique, nouveau passeur d'information

bookalibrarian.jpgDans ce blog, il est souvent question des différents dispositifs mis en place pour assurer la transition numérique : des outils, des techniques, des découvertes. Portails d'information, sites web, bibliothèques numériques, intelligence artificielle, moteurs de recherche sont autant de moyens pour s'approprier le monde numérique. Une des conséquences de cette transition est la remise en question de certains métiers, passeurs traditionnels d'information, notamment les journalistes, les éditeurs, les imprimeurs, les bibliothécaires, tous ces métiers qui gravitent autour du livre et de l'imprimé.

Ce qui est flagrant, c'est la transformation en cours de ces métiers qui deviennent tous, peu ou prou, des "médiateurs numériques" dans le sens où ils assurent un passage entre deux mondes qui cohabitent et se rejoignent parfois.

Une conférence sur ce thème est organisée le 15 novembre prochain à l'Université de Genève (Unimail, salle 2220 - 12h15) par l'Association genevoise des bibliothécaires diplômés en information documentaire (AGBD), et j'aurai le plaisir de présenter mon dernier livre "La médiation à l'heure du numérique" (Editions du Cercle de la Librairie). L'entrée est libre.

Jean-Philippe Accart

Ill. extraite de ce site

21/10/2017

Selon Google, l'intelligence artificielle ne constitue pas une menace

machine_learning.jpgMichel Benard est responsable pour la Suisse des relations de Google avec les universités. Il a donné une conférence le 19 octobre dernier aux étudiants de l'Ecole hôtelière de Lausanne (EHL), inaugurant ainsi les "Google Series" qui promettent d'être passionnantes.

Le 1er thème abordé portait sur la thématique générale des "Machine Learning" et donc de l'intelligence artificielle, des algorithmes et de leur supposé pouvoir de remplacer l'homme prochainement. En machine learning, l'idée est que l'algorithme puisse construire une "représentation interne" tout seul afin d'effectuer la tâche qui lui est demandée (prédiction, identification). 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 (learning). Ce jeu de données s'appelle le training set. Michel Benard a donné l'exemple des systèmes de recommandation, appelés ainsi car ils sont basés sur les achats d'une personne en ligne, par exemple sur Amazon, et le système va lui recommander d'autres achats similaires, effectués par d'autres personnes. 

Cependant il a apporté un sérieux bémol aux progrès l'intelligence artificielle : malgré toutes les inquiétudes évoquées dans les médias, le machine learning, et de manière plus générale l'intelligence artificielle, ne constituent pas une réelle menace. En l'état actuel, on est vraiment très loin d'avoir atteint un niveau d'intelligence suffisant chez les machines pour avoir de quoi s'inquiéter. Ainsi toutes les prédictions alarmistes sur le remplacement de l'homme par la machine ne semblent pas très sérieuses. Une machine n'a pas de conscience, et ne ressent pas d'émotions, elle est incapable de relier entre elles des informations complexes que le cerveau humain déchiffre rapidement. Et de conclure: "La science fiction reste de la science fiction".

Jean-Philippe Accart

Ill. extraite de ce site

 

21:47 Publié dans Air du temps, Emotion, Intelligence artificielle, Suisse, Université | Lien permanent | Commentaires (1) | | | | | |  Facebook