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L'ordinateur, aujourd’hui à présent un outil un besoin dans les affaires, l'industrie et dans les tâches du quotidien, est l’héritier de nombreuses autres création, à aborder par celle des mathématiques et des robots à calculer. Nous vous proposons de narrer l’histoire de cette allégorie. Les ordinateurs sont des bornes de traitement mécanisé de la culture générale, susceptibles de manipuler des chiffres  binaire en ligne et de suivre des informations selon des séquences d'instructions prédéfinies : les programmes.ia est devenu un terme fourre-tout pour les applications qui effectuent des activités complexes exigeant accessible une intervention humaine, puisque donner avec les clients on line ou vous livrer à aux jeu d'échecs. Le terme est fréquemment utilisé de façon substituable avec les domaines qui forment l’IA tels que le machine learning et le deep learning. Il y a cependant des distinctions. Par exemple, le machine learning est axé sur la construction de dispositifs qui apprennent ou augmentent leurs performances en fonction des résultats qu’ils parlent. Il est conséquent d'inscrire que, même si l’intégralité du machine learning fonctionne avec l’intelligence factice, cette ultime ne se limite pas au machine learning.Partons d’un exemple évident : imaginons que vous vouliez créer une ia qui vous donne le montant d’un appartement à partir de sa aire. Dans les années 1950, vous auriez fait un catalogue du type « si la superficie est inférieure à 20m², le prix vaut 60 000€, si elle est entre 20m² et 30m², le tarif vaut 80 000€, etc… », ou peut-être « prix = superficie*3 000 ». dans le cas où vous avez un ami statisticien, il pourrait alors vous expliquer que ces évaluation ne sont pas satisfaisantes, et qu’il suffirait de constater le prix de infiniment d’appartements dont on saura la aire pour évaluer le prix d’un nouvel appartement de taille non-référencée ! Votre collègue vient de mettre bas au machine learning ( qui est donc un sous-domaine de l’intelligence embarrassée ).Face à l’essor de l’IA, il est vital d'établir d'excellent genres d'après le Data Scientist Saura Chakravorty de Brillio. Ces formes MLops doivent permettre d’uniformiser le développement et la livraison de gammes et de code de Machine Learning. De son côté, Saif Ahmed de Kinetica estime que la manière dont les sociétés peuvent obtenir beaucoup de résultats grâce à l’IA sera mieux régulée à partir de 2020. La doc et la visibilité deviendront les priorités, et les sociétés devront se permettre de répondre de leur utilisation de l’IA devant la législation.La production digital a changé nos être. En une génération, les ordinateurs, le Web et les smartphones ont embué notre quotidien, au emplacement qu’il est il est compliqué de produire la vie sans écran et sans réseau : une vie que les moins de environ 34 ans ne peuvent pas connaître… Tout est confus : une activité, la communication, les location camion, le commerce, les loisirs, etc. Qui sont les propriétaires de cette génération ? Qui a inventé l’ordinateur, l’informatique, le Web et les milliers d’applications qui en dérivent ? On connaît quelques grandes visage de cette histoire, puisque Alan Turing et sa célèbre machine imaginaire, John von Neumann et les premiers ordinateurs, Steve Jobs et le Macintosh, Bill Gates et Microsoft, etc.De nombreuses personnes craignent de se lancer leur  par l’intelligence fausse. Cependant, Tim Admandpour de PagerDuty estime que les choses peuvent enlever en 2020. À ses yeux, à partir de cette année, nous devrions enfin prendre connaissance que l’intelligence embarrassée est une allié et non une adversaire. L’important sera de voir l’équilibre entre l’intelligence humaine et l’utilisation de l’IA et du Machine Learning, au lieu de détecter à tout automatiser de manière torrentueuse.

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