Fuente: Science et Avenir
Escrito por Jean-François Haït
Hacer que el proceso de toma de decisiones sea comprensible para la Inteligencia Artificial es uno de los desafíos en este campo de investigación, como se dijo en el Salón Regional de Occitania para el Foro de Innovación de la IA, un evento de Ciencia y Futuro organizado para El grupo de los desafíos.
“En términos de IA, es esencial forjar vínculos entre laboratorios, empresas y el público”, dice Bertrand Monthubert, consejero regional delegado para educación superior y digital, abriendo el Foro de Innovación IA organizado por Sciences y Future for the Challenges Group en el Occitanie Region Hotel el jueves 24 de octubre de 2019. Los enlaces necesarios para crear confianza porque existe una desconfianza real de los franceses frente a lo digital, como lo explicó el encuestador Stéphane Rozès, quien reveló los detalles de un estudio encargado por Occitanie data y Civiteo sobre el tema.
“¿Por qué se denegó mi solicitud de crédito?”
Entonces, ¿cómo revertir la tendencia? Primero, informando sobre las posibilidades reales de IA, muy alejadas de las posibilidades de fantasía, explicó Bertrand Braunschweig, coordinador del Programa Nacional de Investigación en Inteligencia Artificial. Ciertamente, gracias al aprendizaje automático, ahora se pueden interpretar mamografías en busca de tumores, así como crear una pieza artificial de los Beatles, hacer guiones de películas o conducir vehículos autónomos, o incluso, para el Estado, controlar el gasto público … “El reconocimiento de imágenes ha hecho un gran progreso, de una tasa de error del 25% al 5% en menos de diez años. Pero la IA aún no capaz de reconocer acciones en videos “, dice Bertrand Braunschweig.
Comprender y responder preguntas complejas está fuera del alcance de los asistentes personales en el mercado. Producir explicaciones, incluso menos. Un RN no pudo responder a la pregunta: “¿Por qué se denegó mi solicitud de crédito?” La IA del mañana tendrá que ser confiable y explicable. Una preocupación presente en la estrategia nacional establecida en 2018, a raíz del informe sobre la IA del parlamentario y matemático Cédric Villani. Una de las partes del dispositivo es la creación de los tres institutos 3iA en Toulouse, Grenoble, Niza, París. En Toulouse, es ANITI.
“Hoy, la IA está en casi todas partes, pero en áreas débiles. Si los algoritmos están equivocados, no es un drama. Mañana, la IA estará presente en aplicaciones mucho más críticas: terrestre autónoma, vehículo aéreo, robótica, diagnóstico médico y protocolos de atención individualizada, finanzas … ANITI quiere preparar este futuro “, subraya Nicolas Viallet, director operativo del instituto Toulouse, que conciliará dos enfoques diferentes: “aprendizaje profundo” – aprendizaje profundo, basado en redes neuronales – e IA “simbólica”, basada en lógica, con casi 200 investigadores movilizados.
Un ejemplo exitoso de la IA es el de Sigfox
Además de la investigación, ANITI promoverá la difusión de la propiedad intelectual y apoyará a las startups y a las PYME. Porque el diálogo entre científicos y empresarios es la clave del éxito en un sector cuyas perspectivas económicas son prometedoras. En la región de Occitania, varias estructuras favorecen este acercamiento. At Home organiza sesiones para compartir conocimiento e identifica actores (start-ups, pequeñas empresas, PYME) productores de soluciones para apoyar a las empresas en esta maduración. Digital 113, una fusión de “grupos” en Toulouse y Montpellier, reúne a 400 empresas en un solo “ecosistema”. En cuanto al Think Tank NXU, lidera una reflexión sobre la IA, pero también cambios en el genoma, la ética, el impacto en la economía … Todo esto para “desafiar” a las PYME y ayudarlas a trabajar.
Si solo se necesitaba un ejemplo de éxito de la IA, es el de Sigfox y su fundador, Ludovic Le Moan, presidente de IOT Valley – IOT para “Internet de las cosas”, que se comunican a través de sensores muy simples conectados por enlaces de baja velocidad. “La IA de los datos personales ya está en marcha, pero también hay una gran cantidad de datos físicos provenientes de nuestro entorno, por lo que necesitamos IA y modelos matemáticos para procesarlos y valorarlos”, dice Ludovic. Las aplicaciones no son anecdóticas, no se trata del refrigerador o de un cepillo de dientes conectado.
La logística, por ejemplo, tiene enormes necesidades –saber en tiempo real dónde se encuentra un contenedor en particular–, y DHL, Total, Airbus o PSA ya han invertido en este tipo de tecnología, y más ampliamente en IA. “Tenemos muchos datos de granjas, pero afortunadamente no tenemos muchos datos de accidentes aéreos, por lo que necesitamos actualizar el aprendizaje automático para que funcione con muy pocos ejemplos. También queremos implementar los asistentes virtuales en las líneas de montaje requerirán un salto tecnológico “, dice Romaric Redon, jefe de la hoja de ruta” Airbus IA “. Prueba de que para grupos muy grandes, la IA es estratégica.
