IBM ouvre à son tour sa première école d’intelligence artificielle

Une école pas comme les autres a ouvert à la Cité des métiers, à Montpellier(Hérault) : l’Académie IBM.

Portée par le géant de l’informatique, qui s’est installé en 1965 dans la préfecture de l’Hérault, elle forme une vingtaine d’« apprenants » aux métiers de l’intelligence artificielle. C’est la région Occitanie, emballée par le projet, qui finance, pour chacun d’eux, ces études en alternance, qui vont durer dix mois. Mais la particularité, c’est que tous ces élèves sont demandeurs d’emploi, ou en reconversion.

C’est la première fois, en France, qu’IBM ouvre ce type d’école. Elle s’inscrit dans un écosystème montpelliérain atypique, où le chômage est haut (13,9 % en 2017, selon l’Insee), mais où les entreprises et les start-up du numérique sont nombreuses. « Il y avait là un blanc, nous nous sommes dit qu’il fallait foncer, confie Frédérique De Serey-Letellier, responsable des relations extérieures et des partenariats chez IBM, qui a monté le dispositif avec la région. Nous avions, d’ordinaire, chez IBM, l’habitude de donner des cours à l’université ou dans des grandes écoles. Mais nous nous sommes dit qu’il y avait sans doute aussi une carte à jouer dans la formation, dans l’inclusion. »

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Publié sur 20Minutes le 27 octobre 2020 par Nicolas Bonzom

IBM inaugure son centre d’innovation dédié à l’intelligence artificielle au cœur de Paris-Saclay
Publié sur L’usine Digitale le 17 décembre 2021 par Alice Vitard

L’intelligence artificielle au service des soins de santé

Que propose IBM :

IA et analyse

 

Grâce à un meilleur traitement des données relatives aux soins de santé, il devient possible d’acquérir des connaissances utiles à partir de grands ensembles de données. Pour comprendre comment l’IA pourrait transformer les soins de santé, il convient d’explorer les capacités des outils d’analyse et d’IA construits pour la santé.

Découvrir les tendances avec l’analyse

Dans le domaine de l’analyse, après un événement, les données sont révisées et des prévisions sont effectuées en fonction des tendances. Les médecins savent par exemple que des facteurs tels que l’âge ou le passé médical peuvent rendre les septicémies plus dangereuses pour certains patients. Ils peuvent donc en tenir compte pour le traitement de ces patients.

Comment l’IA étend la portée des analyses

L’apprentissage automatique et l’IA peuvent étendre la portée de l’analyse grâce à un apprentissage et à des analyses continus. Par exemple, un programme d’IA peut utiliser des quantités massives de données dépersonnalisées provenant de dossiers médicaux électroniques pour détecter les patients présentant le plus gros risque de septicémie.

Quels bénéfices pour les soins de santé?

Les établissements de soins ont tellement de données que les humains ne peuvent pas les analyser par eux-mêmes. Des analyses approfondies et continues avec des outils d’analyse et d’IA peuvent découvrir des modèles non visibles pour un humain. Cette capacité à elle seule pourrait contribuer à améliorer les services et à faire progresser la recherche.

Lire aussi notre page consacrée à la santé : IA dans la santé

IBM et Palantir nouent un partenariat pour le traitement des données IA low code

IBM and Palantir Partner to Help Businesses Easily Deploy Powerful and Open AI Applications

Avec Palantir for IBM Cloud Pak for Data, les deux entreprises veulent propulser les entreprises dans une nouvelle ère numérique.

En résumé :

  • La nouvelle solution s’appuie sur Palantir Foundry et s’intègre avec IBM Cloud Pak for Data, IBM Watson et Red Hat OpenShift
  • Un partenariat conçu pour soutenir les entreprises qui cherchent à maximiser la valeur de vastes quantités de données, notamment dans le commerce de détail, les services financiers, l’industrie, les soins de santé et les télécommunications
  • Les deux sociétés fourniront également l’expertise et les compétences en data science dont les entreprises ont besoin pour industrialiser des solutions basées sur l’IA

Vous pouvez télécharger le document IBM à ce sujet (1,4 Mo – PDF) : Make AI-powered business decisions with Palantir

Sources anglophones :

Sources françaises :

IBM Watson Health, du rêve d’un «docteur IA» à la désillusion

After having staked a lot of hope on artificial intelligence, the American company is considering spinning off its health division
Après avoir misé beaucoup d’espoir sur l’intelligence artificielle, la société américaine envisage de se séparer de sa division santé.

Il y a dix ans, en février 2011, une intelligence artificielle remportait un million de dollars au célèbre jeu télévisé Jeopardy. Une prouesse qui faisait entrer l’IA dans l’ère moderne. Baptisée Watson, cette dernière a depuis fait un chemin considérable en proposant des applications dans les domaines de la santé et des entreprises ; mais tout n’est pas finalement aussi rose !

Cet exploit devait augurer un changement dans la façon dont les machines sont utilisées pour répondre aux questions, quelles qu’elles soient. Il laissait également espérer un accès à de nouvelles sources de revenus, pour Big Blue en particulier et les Big Tech en général. Une cible clé : les soins de santé, une industrie de mille milliards de dollars que beaucoup estiment sujette à des dysfonctionnements que l’intelligence artificielle (IA), selon des tenants de la tech, pourrait corriger.

Une décennie plus tard, la réalité n’a pas été au rendez-vous de cette promesse. IBM étudie actuellement la possibilité de vendre Watson Health, une unité dont le produit phare était censé aider les médecins à diagnostiquer et à traiter différents types de cancer comme d’autres maladies. IBM a dépensé plusieurs milliards de dollars en acquisitions pour construire Watson. John Kelly, ancien haut dirigeant de l’entrepise, a un jour vanté cette stratégie en disant que l’entreprise y « jouait sa chemise ». Le pari d’avenir n’a pas été à la hauteur des attentes. Watson Health a eu du mal à capter des parts de marché aux Etats-Unis et à l’étranger, et ne dégage toujours pas de bénéfices à l’heure actuelle.

Plusieurs raisons peuvent expliquer ceci :

  • Les entreprises de la tech manquent parfois d’une expertise approfondie sur le fonctionnement des soins de santé
  • Minorer l’acceptabilité des nouveau outils à base d’IA par les praticiens
  • Inquiétude en matière de confidentialité des données médicales

IBM arrête ses travaux en reconnaissance faciale

Le géant de l’informatique a annoncé ne plus développer ni proposer ce type de technologie. Son PDG appelle le Congrès américain à initier un débat public sur l’opportunité d’en faire usage en matière de police.

Quand mi-mai 2019, la ville de San Francisco a pris la décision officielle de ne plus se servir d’outils de reconnaissance faciale, notamment pour son service de police, l’affaire avait fait grand bruit. Ce 8 juin 2020, IBM fait plus grand bruit encore en annonçant purement et simplement cesser de travailler sur ces technologies.

Le dirigeant d’IBM en appelle à un débat national

Le PDG Arvind Krishna adresse une lettre au Congrès américain expliquant que son groupe était prêt à travailler avec les parlementaires pour définir quels doivent être les bons usages de ce type d’outil, dans quels domaines, comment éviter les inégalités. Le dirigeant en appelle à un débat national et précise surtout qu’il faudra décider si oui ou non des services de polices et de maintien de l’ordre peuvent y avoir recours.

En attendant, IBM ne vend plus aucun logiciel relatif à la reconnaissance faciale et la lettre du PDG ajoute que le géant informatique “s’oppose fermement à quelque technologie de reconnaissance faciale que ce soit, y compris celles d’autres prestataires, et n’approuvera aucun usage destiné à la surveillance de masse, au profilage racial, aux violations des droits et libertés humains les plus élémentaires”.

Repli sur la détection d’objet

Le groupe compte se replier sur la détection visuelle d’objets, et non plus de visages, dans un cadre industriel par exemple. La reconnaissance faciale fait l’objet de débats tendus depuis quelque temps, surtout aux Etats-Unis, tant sur son efficacité, son potentiel discriminatoire que sur la manière pas toujours transparente dont elle est déployée. Plusieurs études et tests ont dénoncé les biais dont les technologies des uns et des autres souffraient. Comme une étude du National Institute of Standards and Technology (NIST), une autre de l’institut AI Now, ou une autre de l’American Civil Liberties Union (ACLU) montrant que la technologie Rekognition d’Amazon, très utilisée par les forces de police aux Etats-Unis, pouvait confondre des élus du Congrès avec des criminels…

En France, ces débats étaient d’actualité jusqu’au début de l’année. Un test grandeur nature, dans la rue, a été mené à Nice lors du Carnaval 2019 avec l’autorisation de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil). Le compte rendu n’a cependant pas satisfait la Commission. Laquelle a par ailleurs refusé une expérimentation de sas à reconnaissance faciale dans deux lycées de la région Provence-Alpes-Côte-d’Azur la même année.

C’est dans ce contexte que la Cnil a demandé en novembre 2019 la tenue, en France, d’un débat, même si la reconnaissance faciale est d’ores et déjà encadrée par les règles en matière de biométrie. Quelques mois plus tard, en février 2020, le secrétaire d’Etat au numérique Cédric O plaidait, lui, pour la tenue d’une expérimentation limitée.

IBM précise sa feuille de route axée sur l’IA et le cloud hybride

En pleine restructuration et pour tenter de renouer durablement avec les bénéfices, IBM a annoncé mardi 11 mai 2021, à l’occasion de son événement annuel Think, plusieurs nouveaux produits liés à l’IA, le cloud hybride et l’informatique quantique.

À l’occasion de son événement annuel Think, les 11 et 12 mai 2021, IBM a dévoilé plusieurs nouveaux produits destinés aux entreprises et aux professionnels. Ces points reflètent sa nouvelle stratégie axée sur l’intelligence artificielle et le cloud hybride, mais aussi l’informatique quantique. L’entreprise fondée en 1911 se trouve actuellement en pleine restructuration ; l’objectif pour IBM est de renouer avec la croissance de manière durable.

Parmi les nouveaux produits annoncés on trouve par exemple Watson Orchestrate, une solution d’IA dédiée à l’automatisation du travail et la productivité des professionnels. L’outil sélectionne et classe les capacités pré-requises pour accomplir certaines tâches — dans la vente, les ressources humaines ou la logistique, entre autres — et connecte entre eux différents outils, applications et données. Cela doit permettre d’accomplir plus rapidement les prises de rendez-vous, l’obtention d’autorisations ou l’élaboration de plans de développement, par exemple. (Ndlr : vous connaissez les ERP ?)

Seulement quelques jours plus tôt, rappelons qu’IBM avait annoncé une prouesse technique, à savoir créer des puces avec un procédé de gravure en 2 nm. Une finesse qui n’avait encore jamais été atteinte.

IBM dévoile Telum : une puce d’intelligence artificielle

Ces nouvelles puces, dotées d’une accélération de l’inférence de l’IA, leur permettront d’effectuer des tâches comme la détection de fraudes. Les premiers systèmes les utilisant sont prévus pour 2022. Une révolution pour le secteur financier par exemple.

Quelques références :

Intel présente une IA open source pour détecter les bugs

Ce nouvel outil, ControlFlag, exploite l’intelligence artificielle et plus précisément le machine learning afin de débusquer les bugs.

Intel Souhaite aider les développeurs à gagner du temps dans la correction de leur code

Pour la grande majorité des développeurs, le processus de correction du code est une tâche longue et fastidieuse. La plupart des bugs nécessitent une analyse poussée pour identifier, étudier, et évaluer l’erreur afin de l’atténuer puis de la corriger.

Après des tests internes ControlFlag est maintenant disponible sur GitHub, ControlFlag exploite le machine learning pour identifier automatiquement les problèmes présents dans un code. Avec cet outil, les développeurs évitent ainsi de passer trop de temps pour corriger leur code. Le programme est d’ailleurs accessible gratuitement et en open source.

Quelques références :

Une IA d’IBM peut générer de nouvelles images à partir d’images de vidéo

Des chercheurs d’IBM ont publié un article décrivant Navsynth, le système d’intelligence sur lequel ils travaillent actuellement. Il est capable de générer des vidéos vues lors d’entraînement, ainsi que d’autres, jamais vues. Dans l’article, les chercheurs indiquent que l’approche exploitée n’est pas nouvelle, mais serait d’une meilleure qualité que toutes les techniques connues à ce jour. À terme, le système pourrait permettre de synthétiser des vidéos sur lesquelles d’autres IA s’entraînent.

L’intelligence artificielle d’IBM, différente des autres

Selon l’équipe de chercheurs d’IBM, la majorité des IA qui font des synthèses de vidéos exploitent les GAN, autrement dit les réseaux de neurones. Il s’agit là d’une technique performante qui tente de faire la différence entre les échantillons générés par l’IA et les échantillons naturels. Cependant, le point faible de ce système est “l’effondrement de mode”, il implique le générateur qui ne donne que des échantillons avec une diversité limitée.

Le système d’IBM est dit plus avantageux dans la mesure où il se compose d’une variable qui représente les fonctionnalités du contenu vidéo, il y a une variable spécifique à l’image, un générateur et un modèle d’apprentissage dans le système. Ce dernier découpe les vidéos afin de faire un constituant statique qui lui va capturer la partie constante de la vidéo commune à toutes les images. Le constituant transitoire, lui, capturera toutes les images dynamiques de la vidéo.

Un système qui produit des “vidéos plus attrayantes”

Dans leurs rapports, les chercheurs d’IBM affirment que leur système permet de produire des “vidéos visuellement plus attrayantes”, ces vidéos conserveraient des images plus nettes et donc plus de cohérence avec les images existantes. Le système exploité par IBM a été entraîné, formé et validé sur trois ensembles différents de données accessibles au public : Chaid-CAD, qui comprend des modèles 3D de chaises, Weizmann Human Action composé de 90 vidéos différentes et une base de données dédiées au Golf, elle contient 20 000 vidéos de cette activité. Face à IBM, DeepMind, qui appartient à Google, peut avoir du souci à se faire…

Article source : L’intelligence artificielle d’IBM peut générer de nouvelles images à partir d’images de vidéo
Publiè sur Siècle Digital par Yvonne Gangloff le 27 mars 2020

Quelques articles en vrac…

Politicians As 12th Century Kings Generated By AI

FakeFrame

IBM lance de nouveaux outils de développement de modèles d’IA générative

Le groupe informatique sera directement en concurrence avec Microsoft, Google, Amazon ou autres…

Mais il espère tirer son épingle du jeu en mettant en avant la sécurité des données.

 

La situation

IBM veut replacer la marque Watson sur le devant de la scène. Mardi 9 mai 2023, à l’occasion de sa conférence annuelle Think, le géant informatique américain a dévoilé une nouvelle gamme d’outils devant permettre aux entreprises de tirer profit de l’émergence d’intelligence artificielle générative.

Cette offre nouvelle est baptisée watsonx, en référence au superordinateur maison qui avait fait sensation en 2011 en battant des champions de Jeopardy!, le plus célèbre jeu télévisé aux Etats-Unis. Mais qui depuis ne s’est jamais transformé en activité rentable. IBM revendique déjà deux clients majeurs: l’éditeur allemand SAP et la banque espagnole BBVA. Son offre sera officiellement lancée en juillet 2023.

Concrètement, IBM va mettre à disposition plusieurs modèles d’IA générative pré-entraînés, comme de grands modèles de langage ou un générateur de code informatique. Ses clients pourront alors y injecter leurs propres données pour concevoir des fonctionnalités adaptées à leurs besoins spécifiques.

IBM mettra à disposition la poignée de modèles qu’elle commence à déployer dans plusieurs de ses produits. Le groupe s’est aussi associé avec la start-up américaine HuggingFace, pour avoir accès à sa large librairie open source de modèles d’intelligence artificielle.

IBM lance de nouveaux outils de développement de modèles d'IA générative

L’IA pour remplacer les tâches répétitives

“Il y a beaucoup d’excitation autour de l’intelligence artificielle, mais il y a aussi de la prudence dans les entreprises, en particulier celles qui évoluent sur des secteurs réglementés”, souligne Arvind Krishna, le directeur général, dans des propos rapportés par Techcrunch. Face à ses rivaux, la société compte aussi sur son armée de consultants, pouvant épauler les entreprises dans leurs projets.

IBM vise le marché du service client, de la cybersécurité, des achats ou encore de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. La société estime qu’une grande partie des tâches répétitives pourront être remplacées par des IA génératives.

Ne pas flipper !

Ariel la petite sirène (1989) sont connues pour leur bravoure, comme cette dernière avec sa curiosité envers le monde des humains.

Elle va à l’encontre de son destin et montre qu’humains et sirènes peuvent cohabiter en paix. Malgré son âge avancé, l’IA lui a conservé ses cheveux rouges, peut-être une particularité des sirènes.

 

Cette IA générative est elle sur le bon chemin ?

IBM lance une nouvelle architecture de puces dédiées à l’IA

Vénérable dinosaure de la tech, IBM dévoile la puce NorthPole, entièrement optimisée pour l’IA et qui présente des performances franchement étonnantes. Une candidate potentielle pour redéfinir le futur de l’intelligence artificielle ?

 

Dans le laboratoire de recherche d’IBM situé à Almaden (Californie), les cerveaux sont en ébullition pour faire bouger les choses. Leurs dernières avancées en matière d’architecture de puces pourraient bien s’avérer une solution très efficace pour s’affranchir des limitations matérielles actuelles.

Une nouvelle génération de puces : NorthPole

Connu sous le nom de « problème von Neumann » ou « goulot d’étranglement de von Neumann », le phénomène limite le transfert de données entre le processeur et la mémoire des systèmes. C’est pourquoi IBM compte bien s’attaquer à ce problème structurel en créant une puce neuromorphique imitant le fonctionnement du cerveau humain.

L’architecture de la puce NorthPole se distingue par une consommation énergétique très réduite. Un avantage considérable lorsqu’on connaît l’impact énergétique de l’IA à l’échelle mondiale. Cette puce est environ 4 000 fois plus rapide que son prédécesseur,  TrueNorth. Les premiers résultats de tests ont été publiés dans la célèbre revue Science et sont très prometteurs. Si on la compare aux GPU et CPU actuellement utilisés pour l’entraînement des modèles d’IA, NorthPole démontre une capacité énergétique 25 fois supérieure.

Si NorthPole est aussi efficace, c’est que sa structure est particulière : la mémoire est intégrée directement sur la puce. C’est cette construction spécifique qui élimine le problème von Neumann. Toutefois, cette conception provoque certaines contraintes importantes. En effet, la puce a uniquement accès à la mémoire embarquée. Si elle est utilisée pour traiter d’immenses quantités de données, cela pourrait poser un problème. IIBM pense pouvoir détourner cette limitation avec une technique nommée « scale-out », qui permet de subdiviser les réseaux neuronaux pour les rendre plus efficaces.

Une adoption massive dans divers domaines ?

NorthPole est destinée à un large choix d’applications, dans des domaines très différents. Elle pourrait être d’une aide précieuse dans le secteur de la robotique ou des véhicules autonomes par exemple. Les assistants numériques pourraient en bénéficier également, de même que l’agriculture assistée par satellites. Sa conception très compacte lui évite également d’avoir besoin de gros systèmes de refroidissement, ce qui la rend facilement adaptable à n’importe quel type d’environnement.

NorthPole n’en est qu’à ses prémices, mais ses résultats sont déjà très encourageants.

IBM envisage déjà le futur, en améliorant encore sa finesse de gravure pour la faire passer de 3 à 2 nanomètres. L’industrie informatique doit beaucoup à cette société, qui s’est imposée pendant des dizaines d’années grâce à des innovations majeures : l’IBM PC, le Système/360, la disquette 8 pouces ou le disque dur.

Peut-être sera-t-elle à la base de l’émergence d’un nouveau paradigme dans le secteur de l’IA ?