Faits marquants du Festival de Cannes de l’IA mondiale
Une partie de l’équipe IA de Microblink s’est envolée vers le sud de la France pour assister à la première édition du Festival mondial de l’intelligence artificielle de Cannes (WAICF).
L’événement, qui s’est déroulé du 14 au 16 avril dans le célèbre Palais des Festivals, a permis à plus d’une centaine d’entreprises de présenter leur expertise en matière d’IA dans le cadre d’ateliers, de présentations et de pitchs de start-up. Voici quelques-uns des principaux points forts de l’événement.
L’apprentissage automatique pour prédire les accidents de la route
Michelin Apparemment, Michelin ne se contente pas de noter les restaurants et de fabriquer des pneus. Le géant français de la mobilité a lancé une startup interne appelée DDI (Driving Data Intelligence) pour analyser le comportement des conducteurs et identifier les points à haut risque sur la route, tels que les virages dangereux.
Philippe Geneste, directeur technique de DDI, a expliqué comment son équipe utilise les données géographiques, météorologiques et de conduite – dont une grande partie provient des services de gestion de flotte de Michelin – pour prédire les dangers. Les ingénieurs de DDI vont jusqu’à étudier la végétation saisonnière qui peut gêner la visibilité d’un conducteur dans un virage, en utilisant la vision par ordinateur pour analyser l’imagerie satellite et surveiller la densité de la végétation. Ces informations sont ensuite partagées avec les autorités routières, qui peuvent ainsi planifier plus efficacement l’entretien des routes.
Traiter la langue sans intermédiaire
Le NLP et l’IA conversationnelle ont été des thèmes récurrents de la conférence, tant dans les exposés que sur les stands des exposants.
Un exposé de Metaaxée sur la traduction directe de textes, a été particulièrement intéressante. Antoine Bordes, directeur général de Meta AI, a montré comment les méthodes actuelles de traduction par l’anglais entraînent une perte d’informations au cours du processus. Meta a construit des modèles pour une véritable traduction de langue à langue sans passer par l’anglais. L’entreprise travaille également sur la traduction de la parole à la parole sans transcrire le texte et le reconvertir en parole. Bien que ce projet soit encore à l’étude, il pourrait permettre de conserver des éléments essentiels de la parole, tels que le ton, l’accent, l’émotion, le rythme, etc.
Repenser la qualité de l’IA
Sur la scène des start-up, Alex Combessie a présenté aux participants l’importance de l’assurance qualité (AQ) dans l’IA.
Le cofondateur et PDG de Giskard a fait une rapide démonstration du produit, en corrigeant les résultats d’un modèle qui prédit si un utilisateur risque de ne pas rembourser le prêt qu’il souhaite contracter. Tout commence dans votre environnement de prototypage habituel : le bloc-notes Python. C’est là que Giskard génère un inspecteur visuel pour vous aider, vous et les membres de votre équipe, à tester la façon dont vos modèles se comportent dans des cas individuels. Dans l’exemple ci-dessous, un humain indique au modèle que le fait que le candidat soit une femme ne devrait pas affecter la prédiction. Cela permet d’éviter les biais algorithmiques en production et de rendre le modèle plus robuste dans sa prise de décision.
Trouver des fuites de mots de passe sur Github.
Une démonstration animée par Slim Trabelsi de Credential Digger a présenté une approche basée sur le ML pour analyser les dépôts Github à la recherche d’informations d’identification exposées telles que les mots de passe, les clés API, les signatures, les données hachées et les adresses IP.
Contrairement à d’autres outils d’analyse (y compris l’analyseur officiel de Github), Credential Digger ne souffre pas d’un taux élevé de faux positifs grâce à deux modèles d’apprentissage automatique qu’il exécute sous le capot :
- Modèle de chemin de fichier
Ce modèle est chargé d’analyser le chemin d’accès et le nom des fichiers d’un projet afin de filtrer toutes les informations d’identification factices qui peuvent être identifiées comme des hits par les scanners traditionnels.
- Modèle d’extrait de code
Ce modèle identifie les portions de code qui effectuent une action d’authentification réelle et permet de faire la distinction entre les vraies et les fausses informations d’identification avec un taux de faux positifs réduit.
L’IA, une force au service du bien
Dans l’ensemble, le WAICF a été une expérience passionnante, avec un grand nombre d’entreprises et de conférences intéressantes. La conférence est plus orientée vers le monde des affaires que vers la technologie, mais elle fournit néanmoins des informations précieuses sur les utilisations pratiques de l’IA d’une manière qui favorise l’impact social positif.
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