Intelligence artificielle et au-delà
Notice bibliographique
Résumé
AvertissementL'auteur de ce mémoire, de cette thèse ou de cet essai a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire, de sa thèse ou de son essai.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire, cette thèse ou cet essai.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire, de cette thèse et de son essai requiert son autorisation.Je remercie Le Tout-Clément ﷻ pour l'air dans mes poumons, pour ces doigts qui ont tenu la plume et pour l'immensurable bénédiction dont Il m'a fait grâce à mon su et insu.Je remercie mon directeur de recherche Pr.Mhamed Mesfioui dont la guidance et le soutien me laissent sans mots.Je n'ai jamais cru qu'on pouvait rendre les mathématiques divertissant et Pr Mesfioui l'a fait en mélangeant défis et rires.Mon travail a été financé en partie par l'octrois accordés au Professeur Mesfioui par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada.Je tiens aussi à exprimer ma sincère reconnaissance envers l'Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR) pour avoir rendu cette recherche possible.Les nombreux financements généreusement accordés par l'université ont joué un rôle essentiel dans la réalisation de cette étude.Ces deux soutiens financiers m'ont permis de consacrer mon temps et mes ressources à la recherche, en garantissant l'accès aux ressources nécessaires, aux données et à l'expertise requise.Je tiens aussi à remercier le Directeur de comité de programme de cycles supérieurs, Pr François Meunier qui, et je crois parler pour tous les étudiants du département, a été un support indispensable au cours de toutes les sessions de notre programme.Sans oublier les professeurs Nadia Ghazzali et B. Amar Bensaber du jury pour leurs exhaustives évaluations de ce présent; ces dernières incluant aussi celle du Professeur Mesfioui me seront une lanterne pour le restant de mon parcours académique.Je remercie aussi mes parents et toutes les personnes qui m'ont soutenu et encouragé pour faire face à la grande tornade qu'a été ces deux dernières années.l'intelligence artificielle (IA), une technologie qui permettrait à la machine d'émuler l'intelligence humaine résolvant des problèmes de différents niveaux de complexités.Leur croyance en de telles prospectives, que certains considéreraient être des absurdités, n'a fait que croître avec l'amélioration des performances des processeurs qui d'après des études, ne cessent d'évoluer en termes de performances chaque année durant ces cinq dernières.Pour procéder à un tel exploit, les scientifiques ont dû fragmenter cette doctrine en trois grands sous-domaines tels que le Machine Learning (l'apprentissage automatique), les Neural Networks (Les réseaux neuronaux) et le Computer Vision (la vision par ordinateur).L'apprentissage automatique a comme objectif de permettre à l'ordinateur d'apprendre et de pouvoir prendre des décisions tout seul.Le réseau neuronal est une imitation de la structure cérébrale pour pouvoir reconnaître des paternes, et la vision par ordinateur permet à l'ordinateur de reconnaître les objets qu'il voit.Ces deux dernières années en particulier se voient accueillir une percée technologique qui marque le début d'une nouvelle ère industrielle qui considère presque tout programme informatique dépourvu de l'intelligence artificielle comme obsolète, et comme on peut le supposer, une telle technologie ne peut être qu'accompagnée d'un nombre de questions; l'intelligence artificielle fait certes fureur mais offre-t-elle réellement assez de solutions au point d'en devenir une nécessité ?Quelles sont les risques qu'elle présente ?Quelle est l'importance de ces dernières par rapport aux bénéfices qu'elle apporte ?Finalement, quelles sont les demandes de l'IA d'une perspective technologique et légale ?Ce mémoire est structuré de la façon suivante : Une vue approfondie sur les sous-domaines de l'IA : Nous élaborerons sur chacun des sousdomaines de l'IA en les définissant d'une manière plus exhaustive mathématiquement et informatiquement, en mettant en emphase leurs bienfaits et leurs limites et en présentant leurs débouchés majeurs.L'usage à escient controversé de l'IA par la société : Nous discuterons aussi de l'utilisation de l'intelligence artificielle par différents secteurs composant la société, l'opinion de cette dernière sur l'IA et sa perspective sur leur future ensemble.Projet de prévention de crime avec l'Intelligence artificielle : Cette partie représente la contribution principale de ce mémoire.Avec l' intention de prévenir ou réduire les fréquentes crimes qui ont lieu dans les espaces publiques, nous développerons trois modules notificateurs définis de la suivante sorte : Détection d'arme : Nous ferons usage des dernières technologies de pointe de la Vision Par Ordinateur (VPO) pour détecter toute sorte d'arme dangereuses dans les endroits publiques grâce aux caméras de surveillance.Détection d'émotions : Toujours grâce à la VPO, nous allons détecter les émotions sur les visages des individus dans les lieux publiques; des émotions pouvant indiquer un danger imminent comme la peur sur le visage d'un individu effrayé par des bandits ou la colère d'un homme vindicatif, etcetera.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».