16h00-17h00 Accueil

Visite de l' Exposition de dessins Manga "L'univers du shôjo manga"

17h00-17h30 Intervention de Brigitte Klinkert , présidente du CD68

Collectivité européenne d’Alsace ....

Le premier ministre a annoncé qu'un accord avait été trouvé pour que l'Alsace redevienne une collectivité tout en restant au sein de la région Grand Est.

C'est une victoire pour l'Alsace. Cette région qui avait officiellement disparu le 1er janvier 2016 lors du passage de 22 à 13 régions, va se réunifier pour ne former qu'un seul bloc, a annoncé Edouard Philippe lundi dans une déclaration commune réunissant plusieurs ministres et des élus locaux.

Les deux départements, Haut-Rhin et Bas-Rhin, vont ainsi fusionner en une même «collectivité européenne d'Alsace», sans pour autant sortir du Grand Est, né en 2016 de la fusion entre l'Alsace, la Lorraine et la Champagne-Ardenne. Cette décision répond à la demande des élus locaux dont les présidents des conseils départementaux du Bas-Rhin et du Haut-Rhin, ainsi que par différentes associations régionalistes qui revendiquaient des spécificités historiques et géographiques de l'ancienne région.

17h30-19h30 L'intelligence Artificielle dans la vie de tous les jours .... dans la salle du conseil départemental

Découvrez comment l'intelligence artifivielle transforme toutes les industries. Retail. Distribution. Services financiers. Logistique. Agriculture. Ressources Humaines. Environnement.

L'intelligence artificielle (IA) est « l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence »¹. Elle correspond donc à un ensemble de concepts et de technologies plus qu'à une discipline autonome constituée. D'autres, remarquant la définition peu précise de l'IA, notamment la CNIL, la définissent comme « le grand mythe de notre temps »

L’IA aux côtés des professionnels, au quotidien

Tous les secteurs d’activités relèvent de l’intelligence artificielle, à commencer par l’automobile, la banque-finance-assurance, la médecine et l’industrie pharmaceutique, la distribution, etc. Les agences bancaires auprès desquelles une solution comme Watson d’IBM est déployée profitent désormais d’une lecture automatique des emails entrants à laquelle des actions spécifiques sont associées.  Les super Agent conversationnel (Chatbots) sont capables de répondre spécifiquement à un client, à ses demandes d’ouverture de compte et plus généralement d’adresser un large éventail d’opérations bancaires.
Moins souvent traité par la presse spécialisée, le milieu juridique se montre pourtant très concerné par l’IA. Avec 1/3 du temps de travail d’un juriste consacré à la veille juridique, l’IA dispose d’une carte à jouer pour aider les professionnels à opérer un premier tri pertinent dans la masse d’information légale, réglementaire et jurisprudentielle disponible.

 La médecine quant à elle, est plus que concernée par ce sujet technologique. L’IA est en mesure de déterminer le protocole le plus adapté par le recoupement de multiples données pertinentes. Elle est mesure d’agir en sélectionnant les données concernant le patient mais aussi dans celles relevant d’une documentation médicale plus large. Les algorithmes de détection d’images sont performants pour identifier la présence de mélanomes (avec un taux de précision allant jusqu’à 91% de réussite).

Du côté des véhicules autonomes, les frameworks opensource tournent désormais sur des processeurs graphiques très puissants afin d’entraîner les modèles et piloter en temps réel les véhicules via des capteurs et radars de reculs.

Intégrer l’IA dans son projet d’entreprise

L’intelligence artificielle est destinée à adresser des besoins que l’entreprise a identifié. Alors autant se servir intelligemment des données disponibles, plutôt que de les subir. Voici deux cas qui illustrent particulièrement cette situation : si nous prenons l’exemple de la sécurité informatique,400 000 formes de malwares sortent tous les jours. Il est humainement impossible d’adresser sa problématique de sécurité sans outils d’intelligence artificielle. Un autre exemple pourrait être celui de la recherche scientifique: 160 000 études sur le cancer sont publiées chaque année. Une vie entière ne suffirait pas aux praticiens pour en prendre connaissance.

L’IA ne répond pas à une fantaisie des entreprises et des organismes publics. Dans une démarche faite de transparence, de sens et d’éthique, l’IA vient soulager des situations critiques, avec des outils accessibles sans avoir forcément sous la main pléthore de data scientists et d’analystes de la donnée confirmés. Si cette affirmation semble un rien excessive, dites-vous que si vous êtes capable de double-cliquer sur un programme permettant de lancer votre webcam, vous n’êtes pas loin de savoir-faire de l’apprentissage profond (du deep learning) avec des solutions optimisées pour leur accessibilité. H2O.ai par exemple permet de générer automatiquement un modèle de machine learning sur les données (ainsi que son code au besoin), d’apporter un résultat et de l’expliquer.

Nous retenons qu’un projet qui fonctionne bien est un projet d’entreprise. Que l’entreprise souhaite obtenir plus d’automatisme sur de nombreuses tâches rébarbatives et répétitives ou qu’elle cherche à aller plus loin et développer de nouvelles activités. Certes les métiers sont devenus les sponsors de l’intelligence artificielle, de véritables dresseurs d’IA, qui insuffleront l’expertise indispensable,mais 80 % de la donnée disponible n’est pas visible en ligne, mais dans les SI des entreprises. C’est pourquoi métiers et DSI se retrouvent autour de la table pour construire ensemble un projet business permettant de profiter de la richesse cachée de ces données. Quid du Chief Data Officer, une fonction qui a eu le vent en poupe ces dernières années ? On le voit désormais de plus en plus intégré aux DSI qui ont fait aboutir leur transformation, et que les projets d’IA rassemblent enfin.

L’IA On Premise ou dans le Cloud, une question de perception d’abord

Deux marchés sont prégnants autour de l’intelligence artificielle à ce jour. L’un porte sur la délégation d’un service d’IA à un tiers proposant ses solutions dans le Cloud. Il s’agit ici de plusieurs types de services, accessibles par API, comme la reconnaissance et la classification d’images, ou encore la reconnaissance vocale (Speech to Text). L’autre concerne l’Open Source, que les entreprises utilisent directement pour déployer des modèles, via des frameworks comme TensorFlow ou Caffe2. Et que l’on retrouve également, pour certains, optimisés sur les plateformes d’entreprises.

Alors l’IA, On Premise ou dans le Cloud ? Éternel débat qui semble cependant bien secondaire dès lors que l’on admet que chacun est libre d’évaluer la valeur de ses données comme il l’entend.  Ainsi et en dehors des obligations légales incombant à quelques secteurs particuliers, le choix sera toujours du ressort de l’entreprise. Le tout Cloud, s’il est défendu par une frange importante de la communauté informatique, ne répond pas forcément à la variété de paramètres qui composent l’écosystème d’une entreprise (sa gouvernance, ses partenariats, ses engagements, ses actionnaires, la vision qu’elle a de son marché et de la concurrence, etc.).

Par ailleurs, on ne trouve pas encore tous les services d’IA dans le Cloud. L’offre est standardisée, visant à permettre l’industrialisation de la production de modèles. Les demandes de sur-mesure sont à parts égales avec le besoin standard. Quoiqu’il arrive, le marché, mâture, est capable de répondre, quelle que soit la stratégie IT de l’entreprise.

Et dans le choix du Cloud, vers quoi faut-il se tourner ? Ici, la réponse est évidente : optez pour le multicloud si ce n’est pas déjà fait. Qui aujourd’hui se contente d’un seul Cloud provider et ne dispose pas non plus d’un Cloud privé pour des raisons d’hyper confidentialité ? Ce serait se priver du meilleur de la technologie. Les capacités d’hybridation ne sont plus à démontrer, apportant en outre des solutions de monitoring performantes pour garder le contrôle de sa consommation.

La demande sur l’analyse d’images et de flux vidéo explose

Les technologies autour de l’analyse de l’image et des flux vidéo sont en pleine effervescence et des secteurs aussi variés que la sécurité au travers de la vidéo surveillance, l’automobile pour le streaming vidéo des caméras et capteurs, l’imagerie médicale dans le cadre du diagnostic, la supply chain dans son effort pour améliorer la détection des défauts des pièces ont largement participé à l’explosion de la demande.

Si le sujet n’était qu’évoqué il y a seulement deux ans, des exemples de solutions embarquant l’ensemble du kit prêt à l’emploi pour exploiter l’image et la vidéo tournent aujourd’hui très bien en entreprise. Plusieurs facteurs entrent en jeu pour expliquer cet engouement : d’une part, nous disposons de beaucoup plus de données grâce l’instrumentation qui permet de capter toujours plus largement l’information. D’autre part, les serveurs, tel que nous les concevons maintenant, sont dotés de performances graphiques (GPU) incroyables, suffisantes pour offrir la qualité et la vitesse de détection requises.

L’IA n’a pas fini de nous étonner. Demain, elle s’inspirera plus encore de la nature. D’ailleurs, demain c’est aujourd’hui. Voyez la puce neuromorphique, qui adopte la manière dont notre cerveau calcule, imitant le fonctionnement de ses synapses, et offrant une extrême économie d’énergie, idéale pour l’informatique embarquée et le mobile notamment.

Quant à l’ordinateur quantique, il est en voie de changer tout bonnement la face du monde, en brisant nos actuelles frontières de calcul. Il offrira d’exponentielles modélisations, et permettra, sans aucun doute, de découvrir à terme de nouveaux médicaments, de nouveaux matériaux, de nouvelles énergies, de nouveaux fonctionnements.

20h - Diner au Restaurant du Soleil à Wettolsheim

20, rue Sainte Gertrude  68920 Wettolsheim

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