Vers une technologie invisible

et une intelligence omniprésente ?

Bernard Ourghanlian

Directeur Technique et sécurité

Microsoft France

« Les technologies les plus profondes sont celles qui disparaissent. Elles se fondent dans la trame de la vie quotidienne

jusqu’à en devenir indiscernables »

Informatique

Ubiquitaire

Mark Weiser

Les composants de l’Intelligence Ambiante

Ubiquité

Contextualisation

Interaction naturelle

Intelligence

Satya Nadella – CEO Microsoft

« Je crois que la prochaine décennie

verra l’informatique devenir encore

plus ubiquitaire et que l’intelligence

deviendra ambiante…

Ceci sera rendu possible grâce à un

réseau toujours plus dense

d’appareils connectés, à la capacité

de calcul incroyable du Cloud, à la

perspicacité que nous donne le Big

Data et à l’intelligence apportée par

le Machine Learning »

Optimisentune action étant donné une fonction d’utilité

Prédisentde nouvelles données en fonction des données collectées

S’adaptenten fonction des données collectées

Extraient une structure cachée des données

Résumentles données en des descriptions concises

Champ d’études qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre

sans avoir besoin d’être explicitement programmés

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Vous ne pouvez le coder

Vous ne pouvez passer à l’échelle

Vous avez à vous adapter/personnaliser

Vous ne pouvez pas suivre

Quand l’ordinateur doit-il apprendre ?

Quand…

15 ans d’innovation

Bing Maps est livré avec un service de prévision de trafic basé sur du ML

Les ordinateurs travaillent pour le compte des utilisateurs en filtrant le spam

Microsoft Kinect : « vous êtes la manette »

SQL Server permet la fouille de données

Le moteur de recherche de Microsoft est construit sur du Machine Learning

Traduction entemps réel

Microsoft lance Azure ML, mettant à disposition des années d’innovation en ML

1999 2004 2005 2008 2010 2012 2014

« Si vous faites une percée en intelligence artificielle, de sorte que les machines puissent apprendre, cela vaut 10 Microsoft »

Bill Gates

Microsoft et le Machine Learning

Scénarios de Machine Learning

Le Machine Learning et les modèles prédictifs offrent de nouvelles possibilités clés qui vont tout changer dans notre nouveau monde d’applications intelligentes et d’intelligence ambiante…

Analyse des réseaux sociaux

Prévision du temps

Effets sur la santé

Maintenance prédictive

Publicité ciblée

Exploration de ressources naturelles

Détection de fraude

Analyse de données de télémétrie

Modèles d’intention d’achat

Analyse de taux de désabonnement

Recherche en sciences de la vie

Optimisation d’applications Web

Détection d’intrusion réseau

Surveillance de compteur intelligent

Transformer le numérique grâce au

Machine Learning

Notre ambition

Cédric Chamayou

Comment voulez-vous

que je vous appelle ?

Rendre intelligents les ascenseurs…

Réalité augmentée

Olivier Bloch

Senior Technical Evangelist

MS OPEN TECH

3,2 km de long

60 GeV

>1 millions de capteurs

3,5 GO/s

Le SLAC en quelques chiffres

6 Prix Nobels

+ 1000 publications scientifiques /an

Quelques découvertes réalisées au SLAC

1976 - Quark charm

1990 - Structure en quarks du proton et du neutron

1995 - Lepton tau, aussi appelé tauon

Surveillance et contrôle prédictif au SLAC

Internet des objets au SLAC:

Environnement et sécurité

Transport

Building intelligent

Energie

Sécurité

Maintenance préventive

Besoin de surveillance et contrôle prédictif:

$45k-$90k / heure d’opération

Coût moyen d’un incident: $250k

Contrôle actuel: réglage manuel des alertes

Machine Learning:

Ajustement dynamique des niveaux d’alarme

Apprentissage

Détection d’anomalies

Détection d’anomalie

avec Azure Machine Learning

API de détection d’anomalie disponible dans le DataMarket

https://datamarket.azure.com/dataset/aml_labs/anomalydetection

Détection d’anomalie sans saisie manuelle de limites

Architecture

http://connectthedots.i

o

Altran

Pascal Brier, DGA en charge de la stratégie,

de l'innovation et des solutions

Julien Clausse, Marketing Manager, Intelligent Systems

Terminaux

CAN Bus

Cloud

Smartphone

Tablette

Microsoft Azure

Microsoft HDInsight

Automobile

Adapté au sein de la voiture

500 000Voitures simulées dans le CloudEnvironnement synthétique développé par

Intelligent Systems / Altranbasé sur le projet Orleans de Microsoft

Une vraie voitureHardware Intel pour l’unité principale

Plateforme d’info-divertissement développée

Par Intelligent Systems / Altran

Antoine Durieux, PDG et

cofondateur de la société Alkémics

Jérémy Harroch, PDG et

fondateur de la société Quantmetry

Joannes Vermorel, PDG et

fondateur de la société Lokad

AUCHAN

8 RUE DU SENTIER

Tel: 01.85.08.61.89

11 Février 2015

Carte de fidélité 6532 2938 2321 3232

TTC

AUCHAN LTR COMPACT 4KG 7,23

PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99

HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39

* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50

TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45

BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61

KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31

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CB 62,17

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PAMPERS ACTIFIT X34 T3 39,99

HIPP CR BIO BIB 6X25CL D10M 5,39

* REDUCTION EXLU 0,50€ - 0,50

TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45

BELLE COLOR BLD FCE NO05 6,61

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Machinelearning

800+ brandsnetwork

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Hipp

marque

nationale

lait de

croissance

bébé

> 10mois

bio

biberon 25 cL

pack x6

promo

suitableFor

HIPP CR BIO BIB

6X25CL D10M DT 1GT

isP

ackagedA

s

isPackagedIn

isD

iscounte

dA

s

…

Hipp

marque

nationale

Pampers

couches

lait de

croissancebébé

BELLE COLOR

BLD FCE NO05

KELLOGS FROSTIES

MAXI PACK

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X34 T3

TIM. SHAMP BLD

LUMIERE 300ML

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TIM. SHAMP BLD LUMIERE 300ML 3,45

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KELLOGS FROSTIES MAXI PACK 3,31

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Use case : Improve moment of life detection

Methodology

© Quantmetry 2015 | Distribution prohibited without prior authorization

High volume

Bankingdata

Unstructured

Bankingtransactions

Call center comments

Customers & contractsOnline marketing campaigns

Web tracking data

Insurancedata

Externaldata

Customers, claims & contracts

Insurancedatamarts

Bank datamarts INSEE data

Car information

+

=

+

Tree 1 Tree 2 Tree 3

Successive trees seek to minimize previous error

Multiple data sources used5 To, 4,500+ variables

Algorithm Gradient Boosting (GBM)

Baseline (logistic regression)

Gradient Boosting

Additional banking data

Feature engineering

Lift = 2

Lift = 6

+1,8 M€ / yearexpected incremental margin

© Quantmetry 2015 | Distribution prohibited without prior authorization

Use case : Improve moment of life detection

Results

Prévoir la demande Prévoir l’offre

Rayon vide ?

Analyser la complexité Anticiper les coûts

Tarif contrats long terme ?

Antoine Durieux, PDG et

cofondateur de la société Alkémics

Jérémy Harroch, PDG et

fondateur de la société Quantmetry

Joannes Vermorel, PDG et

fondateur de la société Lokad

Conseil d’état : Le numérique et les droits fondamentaux

Définir un droit des algorithmes prédictifs (3.3.2.)

Source : Bloomberg, 12 mars 2013 "Off The Charts," Scarlet Fu

Dis moi qui tu aimes… je te dirais qui tu es !

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Couleur de peau Fumeur Démocrate versus

Républicain

Gay Lesbienne

Surface sous la Courbe

Michal Kosinskia, David Stillwella, Université de Cambridge, Thore Graepel, Microsoft Research

http://www.pnas.org/content/110/15/5802.full.pdf+html

Les utilisateurs sont-ils conscient de la capacité à déduire

leurs caractéristiques personnelles à partir de leurs traces

numériques ?

S’ils l’étaient, continueraient-ils de rendre publiques ces

données ?

Les entreprises devraient-elles être autorisées à utiliser

ces informations à des fins commerciales ?

La technologie peut-elle aider à relever ces défis ?

Quelques questions relatives à la vie privée

« Il est important que les organisations utilisant

les données soient réellement tenues

responsables

C’est pourquoi les normes […] d’un monde de

données doivent intégrer un principe de

responsabilité ». Scott Charney, Microsoft CVP Trustworthy Computing

Source : TwC Next, http://aka.ms/twcnextwp

Introduire une notion

d’éthique de la donnée

« Réussir à créer une intelligence artificielle pourrait être le plus grand événement de l’histoire de l’humanité. Cela pourrait également être le dernier, si nous n’apprenons pas à éviter les risques. »

Stephen Hawking

Déverrouiller le potentiel de l’Intelligence

Ambiante…

Reinvent productivity in the

Computers understanding what

is happening in the real world

Computers seamlessly

interacting with people

Computers analyzing data

and enabling decisions

Computer Vision

Speech Recognition

Digital Signal Processing

Distributed Systems

Machine Learning

Networking

Data Visualization

Human Computer Interfaces

Security and Privacy

Deep learning for image recognition

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Context-dependent deep neural networks

Computers understanding what

is happening in the real world

Computers seamlessly

interacting with people

Computers analyzing data

and enabling decisions

The Rise Of the Machines ?

« Les avancées les plus passionnantes du

21ème siècle ne se produiront pas en raison de

la technologie mais à cause de l’idée même

que l’on se fait de l’humain »

JOHN NAISBITT

The Rise of the Humans

PARTENAIRES PLATINIUM

PARTENAIRES GOLD ET SILVER