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A la conférence FranceisAI, le deep learning montre ses faiblesses et cherche un nouvel élan dans l’IA symbolique

Manuel Moragues , ,

Publié le

La première journée de la conférence FranceisAI, qui se tient ces 17 et 18 octobre à Paris, a fait la part belle aux écueils et limites du deep learning. Cette approche qui a remodelé l’intelligence artificielle (IA) se tourne désormais vers l’IA symbolique qu’elle avait déclassée.

A la conférence FranceisAI, le deep learning montre ses faiblesses et cherche un nouvel élan dans l’IA symbolique
La conférence FranceisAI se tient à Paris les 17 et 18 octobre.
© France is AI

Signe de maturité ? Le deep learning était bien sûr la vedette de la première journée de la conférence FranceisAI, qui se tient à Paris à la Station F, ces 17 et 18 octobre. Mais cette technologie fondée sur les réseaux de neurones profonds qui a propulsé l’intelligence artificielle (IA) au rang de révolution technologique y a surtout montré ses faiblesses. Et se tourne désormais vers l’IA dite symbolique, qu’il semblait pourtant avoir renvoyé aux oubliettes de l’histoire scientifique.

L’IA se confrontant de plus en plus à la réalité industrielle, le traitement de ses écueils s’impose. Ainsi Yves Raimond, directeur du machine learning chez Netflix, souligne l’importance des relations de cause à effet, ignorées par le deep learning, pour les algorithmes de recommandation. "Il ne faut pas oublier qu’une recommandation est une action, qui a un impact sur les données qui vont alimenter l’algorithme", rappelle-t-il.

Autrement dit, gare aux effets de rétroaction –[…]

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