• Les machines un jour pourront résoudre tous les problèmes, mais jamais aucune d'entre elles ne pourra en poser un !Prophétie quelquefois attribuée à Albert Einstein
    L'appellation intelligence artificielle (IA) est la source de bien des fantasmes d'apocalypse ou de paradis lorsqu'elle peut faire accroire qu'il s'agit d'une intelligence, mais "en mieux". L'IA moderne travaille essentiellement à partir de corrélations tirées de l'analyse statistique de millions - voire de milliards - de données. Il convient donc de s'interroger sur le rôle des corrélations dans la genèse de l'intelligence, humaine comme artificielle. Or, qu'elles soient causales ou pas, les corrélations permettent de prévoir, ce qui suffit dans bien des cas. Mais permettent-elles de comprendre, et surtout d'expliquer ? Est-ce même encore nécessaire, à l'heure des Big Data ?

  • Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web...

    Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme « d'apprentissage artificiel ». La quatrième édition de ce livre a été augmentée et complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données.

    À qui s'adresse ce livre ?

    Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.


    "Le lecteur francophone a la chance d'avoir accès à un livre d'une telle ampleur, d'une telle profondeur et d'une telle qualité".
    Stuart Russell.

  • Les métaheuristiques et leurs applications Les ingénieurs, les économistes, les décideurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimise

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