Tous les mois, Laurent LUCIEN, expert AI For Tomorrow, docteur et consultant en Intelligence Artificielle, chercheur et blogueur, écrit sur l’actualité de l’intelligence artificielle pour AI For Tomorrow.

Depuis le célèbre roman d’Herbert George Wells publié en 1895, c’est un vieux rêve que poursuit l’Homme. Et même si la Science tempère nos envies et semble laisser cette invention dans le domaine de la Fiction, nous courons toujours après cette chimère.

Aujourd’hui, nous touchons du doigt une certaine forme de voyage temporel avec le projet Time Machine [1]. Et encore une fois, l’Intelligence Artificielle n’est jamais bien loin !

Partons à…


Théo Viel, expert pour AI For Tomorrow, est Deep Learning Scientist at DAMAE Medical.

En termes de traitement automatique de texte (NLP), les méthodes de Deep Learning se sont depuis une dizaine d’année maintenant imposées dans tous les benchmarks. Il y a 2 ans encore, les meilleures performances étaient souvent atteintes par des RNNs. Ceci a radicalement changé récemment, avec l’arrivée des Transformers. J’évoque ici quelques raisons expliquant cette transition.

Quelques mots sur les réseaux récurrents

Les réseaux récurrents (RNN) sont des modèles adaptés aux données ayant un aspect temporel : L’exemple souvent utilisé est la prédiction de stock-options. Nous nous intéressons ici aux phrases, pour…


Dr Joris GALLAND est expert pour AI For Tomorrow et est médecin interniste au CH de Bourg-en-Bresse

Je ne présente plus les avancées technologiques vertigineuses qui ont été réalisées dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) notamment en Santé. Les IA prennent et prendront de plus en plus de place dans la pratique de la Médecine. Jusqu’à peu, les IA en santé étaient surtout d’excellents analyseurs d’images notamment en imagerie (1,2), en dermatologie (3) et en anatomie pathologique. L’analyse d’image pixel par pixel des IA ne laisse aucune chance à l’œil humain qui est mis K-O dès le 1er round…


Nelly Cornejo, experte AI For Tomorrow, est présidente de la TAAL — Technological Association for Advanced Learning.

J’ai décidé d’écrire cet article après avoir essayé un réseau de neurones pour la reconnaissance des émotions en temps réel. J’ai été tellement surprise de ce que j’ai découvert sur mes propres biais que j’ai pensé que ce serait une bonne idée de partager mon expérience avec les autres. Au cours du programme de mentorat Tech2Impact ayant lieu en Autriche, j’ai eu l’opportunité de mentorer Renoon, un outil de recherche révolutionnaire pour le « sustainable fashion shopping ». Le but était de comparer…


Après l’expérience de la blockchain en 2017 et du RPA en 2018 dans le cadre de ses études à l’Université Paris Dauphine-PSL, Diana Carrondo travaille en gestion de projets informatiques chez Air France depuis 2018. Actuellement Data Product Owner sur les données carburant et performance en vol, elle contribue à la réduction de l’empreinte environnementale dans l’aérien par la donnée. Elle est également enseignante responsable de l’UE Data & Information Systems à l’Université Paris Dauphine-PSL depuis 2018.

CARRONDO Diana. Untitled (impression digitale sur vinyle) par Peter KOGLER, 2018. Exposition Artistes & robots, Paris, Grand Palais, Juin 2018

Pensons l’IA avec la Data pour mieux automatiser

Si le moyen qu’est l’intelligence artificielle (IA) est largement mis en avant, c’est souvent moins le cas pour les données qui l’alimentent ainsi…


Nicolas Sabouret est professeur en IA à l’Université Paris-Saclay

Delphine Potdevin est docteure en psychologie, experte “emotional AI” chez DAVI

Céline Clavel est maître de conférence en psychologie à l’Université Paris-Saclay

Yannick Gerard est docteur en sociologie, directeur R&D chez DAVI

Je ne sais pas si comme moi, vous faites partie de ces gens qui appellent leur boulangère par son prénom ou qui apprécient que le boucher ait pensé à garder un os à moëlle pour votre chien ? Les regards sympathiques, les quelques mots échangés sur les nouvelles du jour ou les petites blagues commerçantes sont autant de choses…


Alexandre Duval, expert AI For Tomorrow, est doctorant en machine learning à CentraleSupélec & INRIA.

L’omniprésence de l’IA et le besoin d’explicabilité

Vous l’avez probablement remarqué mais les algorithmes d’apprentissage automatique (i.e. machine learning) sont devenus omniprésents dans nos vies quotidiennes. Ils gèrent le contenu qui nous est visible, nous suggèrent le chemin idéal pour nous rendre au bureau, décident si nous sommes de bons candidats pour un poste en entreprise, etc. Cette ubiquité ne cesse de s’accentuer alors qu’ils gouverneront bientôt un plus large spectre d’activités essentielles comprenant éducation, travail, transport ou encore médecine.

Alors bien sûr, ces algorithmes sont construits et supervisés (du moins dans…


Redha Moulla, expert pour AI For Tomorrow, est docteur en automatique, consultant et enseignant en IA.

Les sciences physiques sont l’un des domaines où le machine learning, notamment dans sa version deep learning, a enregistré des succès incontestables ces dernières années. Cela peut surprendre, à première vue, dans la mesure où la démarche du physicien peut sembler différente de celle du data scientist : le premier cherche à comprendre les lois qui gouvernent l’univers en utilisant des modèles mathématiques explicites, construits avec soin à partir d’un ensemble de postulats (conservation de certains grandeurs, symétries, etc.). …


Benjamin D’hont est Mentor pour AI for Tomorrow, explorateur de la santé numérique et responsable du marketing stratégique chez Voluntis

Le syndrome d’enfermement induit une rupture forte de la communication avec autrui

Les situations de handicaps touchent plus d’un milliard de personnes de par le monde. Parmi celles-ci, les paralysies sont particulièrement délétères pour la qualité de vie des patients. Le LIS (pour Locked-In Syndrome, ou syndrome d’enfermement), en est une des typologies le plus sévères. …


Pedro Gomes Lopes est content manager chez AI for Tomorrow et consultant senior chez Wavestone.

Vous vous souvenez sûrement du précédent article où nous avons présenté la mythologie abondante qui s’est créée autour du thème du travail à l’ère de l’intelligence artificielle. Ces mythes mettent en scène des machines capables de dépasser les capacités humaines, menant ainsi, inéluctablement, au remplacement massif de l’humain par l’IA dans de nombreuses activités, dont le travail.

De prime abord, comment ne pas penser que l’IA décidera de tout à notre place ? Que nous perdrons le contrôle de nos décisions et de nos actions…

AI for Tomorrow

Donnons à tou.te.s les clés pour (ré)inventer le monde de demain grâce à l’intelligence artificielle

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