Arts&MétiersMag - N°432 - Décembre 2021/Janvier 2022 - 26

EXPERTISE MÉTIER
une situation particulière après avoir été
confronté à un grand nombre d'expériences
similaires. Cela permet par exemple de détecter
quel antidépresseur fonctionnera le mieux chez
tel patient grâce à ses signaux neuronaux (Alto
Neuroscience), si telle personne fait du vélo ou
de la course à pied grâce aux capteurs d'accélération
(Apple Watch) ou de prédire quel film
est susceptible de plaire à tel abonné (Netflix).
L'une des technologies de l'apprentissage automatique
est le «deep learning» - en français,
apprentissage profond. Il utilise un degré d'abstraction
supplémentaire dans l'apprentissage
des modèles de décision. Les modèles de «deep
learning» peuvent prédire la sévérité de la Covid-19
chez une personne à partir d'une radio
du thorax (Owkin), résumer un article de plusieurs
pages en quelques phrases (HuggingFace)
ou détecter des cancers de la peau naissants
plus précisément qu'un dermatologue (GSK).
UN MÉTIER QUI JONGLE ENTRE
PLUSIEURS DISCIPLINES
Le modèle
domaine en trouvant la solution à un problème vieux de
cinquante ans : prédire la structure 3D d'une protéine à
partir d'une séquence d'acides aminés (ACGT). En 1969, le
biologiste américain Cyrus Levinthal a estimé qu'utiliser la
force brute en énumérant toutes les structures possibles
d'une protéine avant de trouver la bonne prendrait plus de
temps que l'âge actuel de l'univers. Aujourd'hui, AlphaFold,
le modèle en question, exige... quelques minutes !
La quantité de données est faramineuse et son expansion
exponentielle. La science des données est née dans les années
90, dans le sillage de l'intelligence artificielle, qui,
depuis les années 50, tend à imiter des formes d'intelligence
humaine. Mais l'ordinateur est encore loin d'atteindre la
complexité et la puissance du cerveau humain - l'outil le
plus complexe de l'univers à ce jour (7)
. Il existe toujours un
facteur 106
en puissance de calcul entre les meilleurs processeurs
et le cerveau humain, capable de 1016
par seconde (8)
opérations
. Le 11 mai 1997, DeepBlue bat Garry Kasparov,
champion du monde d'échecs, en 37 coups. La puissance
des ordinateurs a été multipliée par 520 depuis et
continue de doubler tous les dix-huit mois. Prédire un grand
nombre de coups relève de l'intelligence humaine, certes,
mais c'est la seule puissance de calcul qui a permis cela.
PRÉVOIR LE MÉDICAMENT LE PLUS ADÉQUAT
Le «machine learning» (en français, apprentissage automatique)
est le domaine par excellence dans lequel l'intelligence
artificielle utilise cette puissance de calcul sans se reposer
sur la seule force brute. L'apprentissage automatique reproduit
des comportements humains de manière autonome.
L'algorithme apprend à décider par lui-même en modélisant
26 Arts&MétiersMAG
N°432 / Décembre 2021-janvier 2022
d'apprentissage
automatique profond
(«deep learning») mis
au point par Owkin,
une start-up lancée
par un oncologue et
un expert de l'IA
français, peuvent
prédire la sévérité des
effets de la Covid-19
chez un malade à
partir d'une simple
radio du thorax.
données («data scientist», en anglais [9]
La science des données combine plusieurs disciplines
: analyse statistique, prédictive, visualisation,
mathématiques, informatique et apprentissage
automatique. Le scientifique des
) jongle avec ces
disciplines en gardant un objectif en tête : traiter les données
pour leur apporter du sens et de la valeur. Il est le raffineur
contemporain et les données sont le pétrole du XXIe
siècle.
Le scientifique des données exerce un des rares métiers où
on apprend constamment. Il est possible de se former en
ligne, où des cours de grande qualité sont publiés. Pour
débuter, le cours gratuit de Stanford sur Coursera du chercheur
américain Andrew Ng (10)
est à ce jour le plus pédagogique
et complet sur le «machine learning». Cet enseignement
suffit pour commencer par coder des algorithmes
capables de détecter un chat sur une photo ou en mesure
d'estimer les prochains mouvements du Cac 40.
C'est aussi un métier flexible à multiples facettes. Certains
scientifiques des données chez Google sont plutôt manageurs,
d'autres plutôt développeurs et d'autres encore s'occupent
exclusivement d'apprentissage automatique. La
science des données est d'abord une palette d'outils puissants
à combiner pour les utiliser dans le domaine de son choix.
Cela peut être la santé et les neurosciences, mais l'industrie,
l'écologie, la mode, l'architecture ou le sport sont autant de
domaines qui vont se métamorphoser sous son action. Nous
sommes aux prémices d'une grande révolution. Foncez !
Élie Celnikier (Ch. 217)
(7)
Gérald Bronner, 2021.
(8) Yann Le Cun, 2019.
(9) «Data» est le pluriel latin du mot «datum» (don, cadeau, donné), qui a été
https://fr.coursera.org/learn/machine-learning mais il y a aussi le cours de
retenu par les Américains pour dire «données» - NDLR.
(10)
Yannis Chaouche sur https://openclassrooms.com/fr/courses/4011851-initiezvous-au-machine-learning
ou celui de Yann Le Cun sur https://engineering.fb.
com/2016/05/10/ai-research/ai-revealed
PHOTO ADOBESTOCK

https://fr.coursera.org/learn/machine-learning https://openclassrooms.com/fr/courses/4011851-initiez-vous-au-machine-learning https://openclassrooms.com/fr/courses/4011851-initiez-vous-au-machine-learning https://engineering.fb.com/2016/05/10/ai-research/ai-revealed/ https://engineering.fb.com/2016/05/10/ai-research/ai-revealed/

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