Revue de presse IA de novembre 2022

>> L’article data x sustainability de la semaine <<

L’adoption d'une démarche Green IA en entreprise

Dans l’objectif de réconcilier la transition écologique et la transition numérique, il faut mettre la durabilité au cœur de la technologie (Green IT) et utiliser la technologie au service de la durabilité (IT for Green). Le cas particulier de l’usage de l’Intelligence Artificielle (IA) est un parfait exemple de cette injonction contradictoire. La prise de conscience et l’urgence du changement climatique a permis la structuration du mouvement “Green AI”, initié par des chercheurs proposant un compromis entre la précision de modèle complexe et son coût carbone. L’article propose une boîte à outils détaillée ayant comme objectif de structurer une démarche Green AI sous 3 volets :

1) comprendre les tenants et aboutissants d’une telle démarche afin d’adopter une approche holistique prenant en compte le cycle de vie de l’IA ;

2) mesurer l’empreinte de son usage selon les méthodologies disponibles et pertinentes malgré un manque de référentiels spécifiques ;

3) réduire l’empreinte carbone de l’IA via l’opérationnalisation d’une démarche concrète de Green AI. Ces différents jalons s’articulent autour du principe de transparence afin de sensibiliser le grand public et éviter les écueils du greenwashing.

Pour aller plus loin : Guide pratique pour des achats numériques responsables de la direction interministérielle du numérique et du Ministère de la Transition écologique

(ActuIA, 12/10/2022)

3 actus #AIforCitizen de la semaine

1. L’AMAP : jumeaux numériques et navigation virtuelle

AMAP se lance dans le jumeau numérique et la modélisation 3D. Non, ici, « AMAP » ne désigne pas « Associations pour le maintien d'une agriculture paysanne », mais c’est le nom de l’application équivalente de Google Maps en Chine, éditée par le géant Alibaba. L’application offre déjà une expérience complète avec l’intégration de services locaux pour répondre à tous les besoins de la vie quotidienne en Chine (réservation de restaurants, commande de nourriture, réservation d’hôtel ou de billets). Mais l’appli souhaite aller plus loin en proposant aux conducteurs une navigation immersive, reproduisant le monde qui entoure le conducteur en y intégrant les informations en temps réel (météo, circulation, nature…). Le projet Teacher Gao a créé un copilote virtuel pour le conducteur, qui peut poser des questions sur la destination, la météo, la situation de la circulation en temps réel, la localisation de stations-service pendant son voyage.

Cette expérience immersive s’étend aux points d’intérêts locaux, facilitant la recherche de restaurant ou magasins, même dans les centres commerciaux ! Imaginez Google Street View dans les Galeries Lafayette !

(ActuIA, 24/10/2022)

2. Des chercheurs étudient la corrélation entre les émotions et le mauvais usage des médicaments

En France, plus de 10 000 personnes meurent chaque année des suites d’une mauvaise utilisation de médicaments. Une équipe d’informaticiens et de médecins urgentistes d’universités américaines a réalisé une étude publiée dans la revue Health Data Science pour analyser le mauvais usage des médicaments et les émotions ressenties par les consommateurs. Ils ont utilisé des approches de traitement du langage naturel (NLP) et d’apprentissage automatique pour étudier des millions de données de Twitter sur trois catégories de médicaments d’ordonnance courantes. La modélisation thématique a aussi été utilisée sur les tweets faisant référence à l’utilisation de médicaments d’ordonnance non médicaux (NMPDU) afin d’identifier les raisons d’une telle utilisation non médicale.

Ces analyses de données à grande échelle montrent qu’il existe des différences substantielles entre les hommes et les femmes qui ont recours à des NMPDU. Les utilisateurs masculins ont exprimé une colère plus élevée, mais un optimisme et une capacité d’anticipation plus faibles. Les utilisatrices quant à elles partageaient plus de contenu lié à la vie sociale (amis et famille) et aux préoccupations personnelles (à la maison). Toutefois, les différences étaient constantes entre les différentes catégories de médicaments. Les systèmes de surveillance basés sur les médias sociaux ne doivent pas remplacer les systèmes traditionnels mais ils peuvent offrir des informations complémentaires. Les résultats de cette recherche pourraient aider à personnaliser les programmes de sensibilisation et d’intervention en fonction des cohortes ciblées afin d’atténuer les répercussions du mésusage des médicaments prescrits par ordonnance.

(ActuIA, 11/10/2022)

3. L’intelligence artificielle au service de la recherche scientifique

Chaque jour, la liste d’applications de l’IA s’allonge dans tous les domaines scientifiques : la biologie en améliorant la résolution d'image des microscopes, les mathématiques en démontrant des théorèmes, la physique en aidant au traitement des données transmises par le télescope spatial James-Webb… Dans les laboratoires les chercheurs apprennent à collaborer avec les possibilités de l'IA et s'en servent au bénéfice de leurs travaux. Par exemple, grâce aux fonctionnalités de reconnaissance d'image une IA peut appuyer un biologiste pour compter et annoter les cellules lorsqu'il étudie le développement d'un organisme. C'est un gain de temps et de fiabilité pour la recherche.

Au-delà des prouesses, l'IA présente aussi de nouveaux défis pour les scientifiques : comment savoir ce qu’ils font ? Comment évaluer la pertinence de leurs réponses ? Les réseaux de neurones font, en effet, souvent figure de «boîtes noires ». Cette recherche de confiance, de robustesse, voire de certification de qualité, est elle-même un objet de recherche en IA.

(Le Monde, 26/10/2022)