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Les algorithmes d'apprentissage supervisé en Machine Learning

 Quels sont les algorithmes d'apprentissage supervisé les plus répandus en ML ?  C'est un réel plaisir de vous retrouver la team #TheDayInfo 😎pour un nouvel article.  Nous allons découvrir aujourd'hui les algorithmes d'apprentissage supervisé en ML(Machine Learning).  Pour tout savoir sur la méthode d'apprentissage supervisé, je vous invite à lire mon article là dessus. Exemple d'un algorithme Le SVM (Support Vector Machine) En apprentissage supervisé, lorsqu'on veut résoudre des problèmes de régression, de classification ou détecter des valeurs abbérantes avec moins de puissance de calcul, SVM est l'algorithme de choix.  Le principe ici avec le SVM est de trouver un hyperplan dans un espace à N-dimensions (avec N = au nombre de caractéristiques) qui classe distinctivement les points de données. Arbre de décision(Decision tree) Comme son nom l'indique, c'est un arbre qui aide à la prise de décision.  Pour faire simple, vous avez des données sur

Pourquoi l'OMS utilise-t-elle l'Intelligence Artificielle pour surveiller les opposants au masque?

Pourquoi l'OMS utilise-t-elle l'Intelligence Artificielle pour surveiller les opposants au masque? 


Bonjour à vous, fidèles lecteurs de la team #TheDayInfo. J'espère que vous allez bien depuis le dernier article. 

Comme je vous l'avais promis dans un post publié sur la page Facebook du blog, j'écris cet article spécial aujourd'hui sur l'OMS qui serait en train d'utiliser l'Intelligence Artificielle pour lutter contre la désinformation en cette période de grande pandémie. 





En effet, dans un article publié par MEDIAS-PRESSE.INFO, l'OMS serait en train d'utiliser l'intelligence artificielle pour lutter contre la désinformation (Les adeptes de la théorie du complot dans le viseur👀) qui ralentit tout le travail des scientifiques dans la lutte contre le Coronavirus. 

L'OMS qualifie cette méthode de "écoute sociale" qui surveille les comptes de million de personnes sur les réseaux sociaux pour stopper les fausses informations. 

Cependant, cette méthode me laisse perplexe sur son bien fondé d'où ces questions: 
1) De quel droit l'OMS se permet de surveiller les comptes des personnes sur les réseaux sociaux?
2) A quels fins sont utilisées les données collectées et quelle est la portée de cette surveillance à long terme? 
3) Une fois la crise passée, que fera-t-elle des données collectées? 
4) Pourquoi a t-elle besoin d'utiliser l'IA pour lutter contre la désinformation en cette période de coronavirus? 

Pour répondre à ces questions, j'ai mené une petite enquête à partir des liens laissés dans l'article de MEDIAS-PRESSE.INFO et le fonctionnement technique du Machine Learning. 

C'est partit☝☝☝!!!

Alors, pour dire vrai, je n'ai aucune idée du droit qu'a l'OMS de surveiller le compte de million de personnes sur les réseau réseaux sous prétexte de lutter contre les fausses informations sur le Coronavirus. 
Une chose est certaine, les réseaux sociaux sont d'accord pour que cela se fasse. 

Dans ce cas de figure, il est nécessaire pour les pays(Si ne n'est déjà fait) se doter d'une réglementation sur la protection des données à caractère personnel afin de réguler la collecte et le traitement des données de leurs habitants par l'OMS.

La surveillance des comptes des personnes sur les réseaux sociaux par des organismes sans accord préalable de leur part, pour leur opinion sur un fait de société, est en tout état de cause, une violation de la vie privée des personnes. 

La collecte, le traitement et le stockage des données de millions des personnes sur les réseaux sociaux relève du domaine du big data dont l'intelligence artificielle puise sa principale force. 

Je dirai que sans données massives, pas de IA. 

L'intelligence artificielle en fait, c'est le Machine Learning (Apprentissage automatique des machines) qui traitre une masse de données en quelques secondes contrairement à l'humain à qui cela prendrait des années. 

Il existe 3 sortes de méthode d'apprentissage dans le Machine Learning:
  1. L'apprentissage supervisé (Supervised Learning)
  2. L'apprentissage non-supervisé(Unsepervided Learning)
  3. L'apprentissage par renforcement(Reinforcement Learning

Ainsi, résoudre le problème de la désinformation dans la lutte contre le Coronavirus, revient à classer les informations comme "Vrai ou Faux". Nous avons donc à faire à un problème de classification.    

Vu sous cet angle, nous n'avons pas besoin de surveiller le compte des personnes pour lutter contre la désinformation mais plutôt mettre en place un système de détection afin de faire la différence et ainsi supprimer automatiquement les mauvaises informations.

Pour finir, je dirai que l'utilisation de l'intelligence artificielle doit se faire pour les personnes, avec les personnes mais pas sans elles. Elle ne doit en aucun cas, être un instrument de violation de la cybersécurité.

N.B: Rendez-vous ce samedi pour la session sur l'utilisation des APIs de Machine Learning sur Google Cloud Platform: https://gdg.community.dev/e/mvja7e/ 





Excellente semaine à vous💪!!!


      


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