L'intelligence Artificielle connaît sa seconde vague, celle de l'induction

Depuis un demi-siècle, le rêve d'une intelligence artificielle s'organise autour de la dichotomie d'Aristote & Platon ; la déduction et l'induction. L'IA inductive, représentée par le Machine Learning, apporte des performances spectaculaire, au prix d'une opacité préjudiciable à certaines utilisations.

Quelques parades, plutôt cosmétiques, existent et aujourd'hui les gains d'une IA en entreprise résident plutôt dans son juste emploi auquel nous réfléchirons, sans fétichisme technologique.

Plan de conférence :

• Évolutions techniques pertinentes
• Caractéristiques du Big Data
• Prise de décision en deux modes
• Histoire de l'IA
• Les outils de l'induction
• Les enjeux de l'intelligibilité
• une évolution future de l'algorithmie

Intervenant :

Pierre Delort B 85 et PhD Mines Paris 98, est DSI et Professeur invité à Telecom Paris.

Il a découvert le Big Data lorsque DSI de l'Inserm et il pratique en entreprise le consulting et le management de transition sur les sujets de la Data et de l'IA, qu'il enseigne depuis des années, aux étudiants du corps des mines et de Telecom Paris.

Précédemment il a créé la DSI de Réseau Ferré de France, il préside l'Association Nationale des Directeurs des Systèmes d'Information et est l'auteur du Que Sais-je ? "Le Big Data", https://www.puf.com/content/Le_Big_Data