intelligence artificielle - journée medef & afia
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Yves Caseau - Intelligence Artificielle au MEDEF – Janvier 2017 1/6
Yves CaseauAcadémie des Technologies AXA Group Head of Digital
Yves Caseau - Intelligence Artificielle au MEDEF – Janvier 2017 2/6
« Le renouveau de l’IA » /« Le renouveau de l’IA » / Groupe de travail de l’ADT Groupe de travail de l’ADT
Accélération spectaculaire des investissements
Grands acteurs et Capital risque Les fruits sont à venir !
Accélération spectaculaire des performances
Reconnaissance d’images, de parole, traduction, ….
Alpha Go, etc. La loi de Moore n’explique pas tout
Questions du groupe de travail Révolution ou évolution ? Algorithme IA = commodité ? « Exponential Organization » ?
Yves Caseau - Intelligence Artificielle au MEDEF – Janvier 2017 3/6
De quoi parle-t-on et à quel moment ?De quoi parle-t-on et à quel moment ? Deux axes:
La question est bien définie versus ouverte ?
Le domaine de connaissance est étroit / formel ou large / informel
Apprentissage profond Un « breaktrough » technologique Répond à une question bien
identifiée (e.g. classification) Consomme énormément de
données Apporte la perception aux
systèmes intelligents
Knowledge workersAssistants
Broad domain
Narrowdomain
Fixed Goals
Autonomous Goals
PatternMatching
NLP
Semantic Office Robots
Domestic Robotschatbots
time
Turing Test2026
Expert systemsRPA
Hard:•Train from small set of data•Common-sense knowledge•Infer goals from context
Cf Tokyo University Robot:•Multiple AI techniques•Multiples Sources of Knowledge
Chatbots et reconnaissance vocale
Révolution annoncée de la parole Les chatbots « simples » sont utiles Les « smart assistants » sont plus
que des chatbots et vont émerger plus tard
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Quelles applications pour le monde de l’assurance ?Quelles applications pour le monde de l’assurance ?
Il existe de multiples formes d’IA – et d’analyse de données (pas la même chose)
L’essentiel des algorithmes est disponible en open source La compétence fondamentale est une compétence
d’intégration et d’ingénierie systémique
AssessSituation
Propose Products
Deliver Product
Assist Customer
Back-endPattern detection
Voice (Siri, Alexa, Google Voice, …)
Customer Interaction (e.g. Chatbots)
Robotic Process Automation
Smart Assistant
Digital TracesWearables / IOT
Fraud underwritingrecommendation
Automationclaims
Robot Advisor Coach
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Les « Fintechs » et l’IALes « Fintechs » et l’IA
Exemples
Caractéristiques•Focus sur l’histoire racontée au client•Automatisation pour rendre du temps utile au client•Assistance pour faciliter l’usage
Complexité de l’IA•Outils open-source ou services GAFIM•Algorithmes connus de data science•Savoir-faire : recettes d’intégration
Points forts à imiter•Capacité d’apprentissage à partir de la donnée client, en cycle itératif(ne pas sous-estimer un départ lent)•Utilisation des piles logicielles modernes (cloud), prêt pour le passage à l’échelle
Yves Caseau - Intelligence Artificielle au MEDEF – Janvier 2017 6/6
Premières recommandations Premières recommandations Collecter des jeux de données Commencer à utiliser des réseaux
neuronaux pour des problèmes de classification experte (e.g. Tensor Flow)
Maitriser la technologie d’automatisation (RPA)
Implémenter les premiers chatbots d’assistance client sur des périmètres fonctionnels simples
Etat d’esprit : innovation distribuée et émergente
Collecte de données / jeux d’apprentissage
Environnement Logiciel IA-friendly
Culture de Lab (Data Science)
Persévérance
Agile => anticipationConstruire des compétences d’intégration d’IA
Flux logiciel constant
Temps long de construction de compétences
Niel Jacostein – Singularity University:
(1)Invest(2)Try free algos(3)Crowd-source talents(4)Do it yesterday