Academic literature on the topic 'Intelligence artificielle – Applications financières'

Apparue dans les années 50, l’intelligence artificielle (IA) revient en force et offre des perspectives dans tous les secteurs des activités économiques. Elle se nourrit désormais d’une masse considérable de données ou big data qui constituent la richesse des entreprises. L’intelligence artificielle n’est plus réservée aux services marketing pour définir les tendances de leur marché ou mieux cibler leurs clients, ces applications se diversifient, allant de la finance au domaine de la santé jusqu’au renforcement de la sécurité des entreprises. L’intelligence artificielle est cependant, comme le numérique, à double tranchant ; en instaurant une surveillance de masse, elle comporte des risques de dérives et crée des atouts pour les cyberdélinquants. C’est pourquoi progressivement se fait jour une règlementation destinée à préserver le rôle de l’homme face aux machines rendues intelligentes grâce à l’IA. Myriam Quéméner, avocat général à la cour d’appel de Paris et docteur en droit, est actuellement chargée des procédures économiques et financières à la chambre de l’instruction. Elle réalise la veille juridique en matière de droit du numérique et de cybersécurite pour le parquet général. Elle vient de publier “Le droit face à la disruption numérique” aux éditions lnextenso. L’auteur nous parle aujourd’hui des liens entre entreprises et intelligence artificielle et de la législation qui apparaît pour les réglementer.

Bien qu’ils aient été étudiés depuis les années 2000, les enjeux que suscitent les systèmes d’intelligence artificielle (IA) lorsqu’ils sont utilisés éducation (SIA-ED) font actuellement l’objet d’une attention croissante dans la littérature scientifique. Il est toutefois difficile d’en avoir une vue synthétique car ils sont abordés par les chercheurs et chercheuses au travers de terrains éducatifs, de techniques computationnelles et d’angles d’analyse hétérogènes. Aussi, l’objectif de cet article est de mener une revue systématique de la littérature sur les enjeux éthiques et critiques des SIA-ED afin d’en avoir un meilleur portrait. Une analyse de 58 documents scientifiques nous a amenés à identifier 70 enjeux éthiques et critiques des SIA-ED, que nous avons organisés sous 6 tensions : complexité des situations éducatives vs standardisation technique ; agentivité des acteurs et actrices scolaires vs automatisation technique ; justice scolaire vs rationalité technique ; gouvernance scolaire vs conception technique ; besoin d’intelligibilité des acteurs et actrices scolaires vs opacité technique ; dignité des acteurs et actrices scolaires vs exploitation des données.

L’IA (intelligence artificielle) colonise de plus en plus de secteurs du quotidien. Comment prendre cela en compte dans les recherches en sciences humaines portant sur la mobilité quotidienne ? Cet article est l’occasion de s’interroger sur les cadres théorique et méthodologique à mettre en place. Nous développons la notion de « corps augmenté » et considérons les objets techniques permettant l’augmentation comme des « non humains actants » (Callon, 2006). Nous débutons par une définition, précisons les modalités d’analyse de l’augmentation du corps en matière de mobilité quotidienne et mettons en perspective l’ancienneté de cette recherche. Le cadre théorique posé, nous nous penchons sur le cadre méthodologique permettant de cerner les ressorts de l’augmentation. Nous nous intéresserons alors aux applications GPS ( Global Positioning System ) intégrant l’IA, consultables sur smartphone. Objet d’un nombre croissant de téléchargements, nous montrons par une enquête exploratoire sur quatre applications, en France, comment l’IA fait évoluer la donne. Nous revenons dans la discussion sur le cadre réflexif mis en place et sur les tendances identifiées dans les résultats.

While the use of artificial intelligence (AI) and machine-learning algorithms in the context of armed conflicts has been subject to scholarly and political debate for at least the past half-decade, to date discussions have focused on the possible development and deployment of lethal autonomous weapon systems. Going beyond this narrow perspective, the article draws attention to other military uses of AI that are conceivable or in fact already exist, for example for the purpose of detention, force protection, equipment maintenance, or reconnaissance. It critically examines these different applications from a legal and ethical perspective, exposing some of the challenges inherent in the technology such as algorithmic bias or predictability. On the basis of existing and emerging approaches to the regulation of ‘civilian’ AI, the article concludes by proposing a granular, tiered way to future regulation of military AI that proceeds from the criticality of each particular application. Alors que le recours à l’intelligence artificielle et aux algorithmes d’apprentissage automatique dans le contexte des conflits armés a fait l’objet d’un débat entre spécialistes et au niveau politique durant au moins ces cinq dernières années, les discussions se sont concentrées jusqu’alors sur le développement et le déploiement possibles de systèmes d’armes létaux autonomes. Cet article va au-delà de cette perspective restrictive et attire l’attention sur d’autres usages militaires de l’intelligence artificielle qui sont concevables ou qui existent déjà, par exemple à des fins de détention, de protection des forces armées, d’entretien de l’équipement ou de reconnaissance. Il examine de manière critique ces différentes applications d’un point de vue légal et éthique, en exposant certains des défis inhérents à la technologie, tels que le biais algorithmique ou la prévisibilité. En se basant sur des approches existantes ou émergentes relatives à la réglementation de l’intelligence artificielle «civile», l’article propose pour conclure une approche graduelle de la future réglementation en matière d’intelligence artificielle, en partant du caractère critique de chaque application particulière. Hoewel het gebruik van artificiële intelligentie (AI) en machine learning-algoritmen in de context van gewapende conflicten al gedurende minstens de laatste vijf jaar onderwerp is van wetenschappelijk en politiek debat, zijn de discussies tot nu toe vooral gericht geweest op de mogelijke ontwikkeling en inzet van dodelijke autonome wapensystemen. Het artikel gaat verder dan dit beperkte perspectief en vestigt de aandacht op andere militaire toepassingen van AI die denkbaar zijn of in feite al bestaan, bijvoorbeeld voor detentie, troepenbescherming, materieelonderhoud of verkenning. Deze verschillende toepassingen worden kritisch onderzocht vanuit een juridisch en ethisch perspectief, waarbij enkele uitdagingen worden blootgelegd die inherent zijn aan de technologie, zoals algoritmische vooringenomenheid of voorspelbaarheid. Op basis van bestaande en opkomende benaderingen van de reglementering van “civiele” AI, wordt in het artikel tot slot een stapsgewijze manier voorgesteld voor de toekomstige reglementering van militaire AI, die uitgaat van het kritische karakter van elke specifieke toepassing. Mentre l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) e degli algoritmi di apprendimento automatico nel contesto dei conflitti armati è stato oggetto di dibattito accademico e politico per almeno l’ultimo mezzo decennio, ad oggi le discussioni si sono concentrate sul possibile sviluppo e dispiegamento di sistemi d’arma autonomi letali. Superando questa limitata prospettiva, l’articolo richiama l’attenzione su altri usi militari dell’IA immaginari o che di fatto già esistono, per esempio a scopo di detenzione, protezione delle forze, manutenzione delle attrezzature o ricognizione. L’articolo esamina criticamente queste diverse applicazioni da una prospettiva legale ed etica, mettendo in luce alcune sfide insite nella tecnologia, come la distorsione algoritmica o la prevedibilità. Sulla base degli approcci esistenti ed emergenti alla regolamentazione dell’IA “civile”, l’articolo conclude proponendo una precisa e graduale via per la futura regolamentazione dell’IA militare che consegue alla criticità di ogni particolare applicazione. Si bien el empleo de inteligencia artificial (IA) y de algoritmos de aprendizaje automático en el contexto de los conflictos armados ha sido objeto de debate académico y político durante al menos la última media década, hasta la fecha las discusiones se han centrado en el posible desarrollo y despliegue de sistemas letales de armas autónomos. Más allá de esta perspectiva particular, el artículo llama la atención sobre otros usos militares de la IA que son concebibles o que de hecho, por ejemplo, ya existen con fines de detención, protección de la fuerza, mantenimiento de equipos o reconocimiento. Se examinan críticamente estas diferentes aplicaciones desde una perspectiva legal y ética, exponiendo algunos de los desafíos inherentes a la tecnología, como el sesgo algorítmico o la previsibilidad. Partiendo de la base de los enfoques ya existentes y emergentes para la regulación de la IA “civil”, el artículo concluye proponiendo una alternativa granular y escalonada de cara a la futura regulación de la IA militar con fundamento en un análisis crítico de cada aplicación en particular. Obwohl die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und von Algorithmen für maschinelles Lernen im Kontext bewaffneter Konflikte mindestens in den letzten fünf Jahren Gegenstand wissenschaftlicher und politischer Debatten gewesen ist, fokussierten die Diskussionen bisher auf die mögliche Entwicklung und den möglichen Einsatz letaler autonomer Waffensysteme. Über diesen Gesichtspunkt hinaus lenkt der Artikel die Aufmerksamkeit auf andere denkbare oder tatsächlich bereits existierende militärische Anwendungen der KI, zum Beispiel zum Zwecke der Haft, des Schutzes der eigenen Kräfte, der Ausrüstungswartung oder Aufklärung. Der Autor prüft diese verschiedenen Anwendungen kritisch aus gesetzlicher und ethischer Sicht, und legt dabei einige der Herausforderungen offen, die der Technologie inhärent sind, wie algorithmische Voreingenommenheit oder Voraussagbarkeit. Auf der Basis existierender und neu aufkommender Vorgehensweisen in Bezug auf die Reglementierung “ziviler” KI schlägt der Artikel zum Schluss eine stufenweise künftige Reglementierung militärischer KI vor, die von der Kritikalität jeder besonderen Anwendung ausgeht.

Dans un environnement économique fortement concurrentiel accentué par la transformation numérique des sociétés, les entreprises déploient de plus en plus l’Intelligence Artificielle pour réaliser des économies de marché et ainsi améliorer la gestion de la relation client. Les chatbots figurent parmi les applications dotées d’IA les plus pratiques pour la relation client, d’autant plus qu’ils assurent le travail d’assistant virtuel grâce aux conseils prédictifs et parfois aux contenus personnalisés. Dans notre démarche, nous nous intéressons au modèle de Jumia Côte d’Ivoire, une entreprise de commerce en ligne. Nous partons du postulat que le chatbot en tant que technologie numérique développée grâce à l’IA altère la dimension humaine dans la relation client. Notre travail tente de questionner son impact dans la gestion de la relation client afin d’en jauger la capacité à se substituer à l’humain.

Depuis environ un siècle, les gens sourient sur les photos. Avant ce n’était pas le cas. Pour être plus sûres encore du résultat, des applications améliorent aujourd’hui nos sourires, si elles ne les créent pas de toute pièce. Elles suppriment nos imperfections, nous déplacent dans des décors de rêve, tandis que d’autres logiciels sélectionnent d’eux-mêmes les photos les plus réussies parmi les milliers que nous enregistrons, puis les diffusent accompagnées d’une jolie musique de fond.Bientôt, il ne sera plus nécessaire d’enregistrer des photos ou des vidéos : des logiciels dopés à l’intelligence artificielle produiront d’eux-mêmes les images idéalisées de notre bonheur.Nos photos personnelles et familiales ressemblent de plus en plus aux images de stock. Elles partagent leur style stéréotypé, clair, net, ordinaire, digeste, facilement compréhensible, et montrent le même monde idéalisé, heureux, souriant et lisse.Pour être plus sûres encore du résultat, des injections de Botox retendent nos visages, quelques coups de scalpel remettent en forme nos imperfections, des prothèses augmentent le volume de nos seins ou de nos fesses, des séances de sport en salle gonflent nos muscles, afin de faire coïncider notre physique et nos expressions avec les modèles de représentation.Bien que le concept de bonheur soit de nature flottante, éphémère et non quantifiable, il est aujourd’hui le sujet d’une injonction permanente. S’il est trop difficile de l’atteindre, différentes technologies du bonheur obligatoire produisent un arrière-plan qui s’ajoute automatiquement à nos existences et les reformatent pour s’approcher de la version idéalisée des images de stock et de la musique d’ambiance.C’est la vie sur fond vert.Ce texte s’intéresse aux divers procédés contribuant à rendre concrète et matérielle la pensée positive. Les modes de fabrication du sourire peuvent être directs et injonctifs (« Say cheese! »), médicaux (la chirurgie esthétique, qui solidifie littéralement le sourire sur le visage), simulationnels (intelligence artificielle), ou les trois simultanément.

L'IA devenant de plus en plus présente dans nos vies, nous sommes soucieux de comprendrele fonctionnement de ces structures opaques. Pour répondre à cette demande, le domaine de la recherche en explicabilité (XAI) s'est considérablement développé au cours des dernières années. Cependant, peu de travaux ont étudié le besoin en explicabilité des régulateurs ou des consommateurs à la lumière d'exigences légales en matière d'explications. Cette thèse s'attache à comprendre le rôle des explications pour permettre la conformité réglementaire des systèmes améliorés par l'IA dans des applications financières. La première partie passe en revue le défi de prendre en compte les biais cognitifs de l'homme dans les explications des systèmes d'IA. L'analyse fournit plusieurs pistes pour mieux aligner les solutions d'explicabilité sur les processus cognitifs des individus, notamment en concevant des explications plus interactives. Elle présente ensuite une taxonomie des différentes façons d'interagir avec les solutions d'explicabilité. La deuxième partie se concentre sur des contextes financiers précis. Une étude porte sur les systèmes de recommandation et de souscription en ligne de contrats d'assurance-vie. L'étude souligne que les explications présentées dans ce contexte n'améliorent pas de manière significative la compréhension de la recommandation par les utilisateurs non experts. Elles ne suscitent pas davantage la confiance des utilisateurs que si aucune explication n'était fournie. Une autre étude analyse les besoins des régulateurs en matière d'explication dans le cadre de la lutte contre le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme. Elle constate que les autorités de contrôle ont besoin d'explications pour établir le caractère répréhensible des cas de défaillance échantillonnés, ou pour vérifier et contester la bonne compréhension de l'IA par les banques
As AI is becoming more widespread in our everyday lives, concerns have been raised about comprehending how these opaque structures operate. In response, the research field of explainability (XAI) has developed considerably in recent years. However, little work has studied regulators' need for explainability or considered effects of explanations on users in light of legal requirements for explanations. This thesis focuses on understanding the role of AI explanations to enable regulatory compliance of AI-enhanced systems in financial applications. The first part reviews the challenge of taking into account human cognitive biases in the explanations of AI systems. The analysis provides several directions to better align explainability solutions with people's cognitive processes, including designing more interactive explanations. It then presents a taxonomy of the different ways to interact with explainability solutions. The second part focuses on specific financial contexts. One study takes place in the domain of online recommender systems for life insurance contracts. The study highlights that feature based explanations do not significantly improve non expert users' understanding of the recommendation, nor lead to more appropriate reliance compared to having no explanation at all. Another study analyzes the needs of regulators for explainability in anti-money laundering and financing of terrorism. It finds that supervisors need explanations to establish the reprehensibility of sampled failure cases, or to verify and challenge banks' correct understanding of the AI

Dans cette thèse le problème de définition des lois de stratégies financières complexes est étudié. Premièrement une vue d'ensemble des différentes opérations élémentaires classiques est donnée. Des théorèmes mathématiques sont proposes qui permettent de définir les probabilités résultantes. L’aspect numérique des problèmes est considéré et une méthode numérique efficace est proposée et un certain nombre d'exemples intéressants sont donnes qui concernent l'essentiel des différents aspects du problème. Des développements pour des recherches futures sont donnes en perspective de travaux ultérieurs
In this thesis the problem of defining the probabilities laws of complex financial strategies is studied. First an overview of the different classical financial elementary operations is given. Mathematical theorems are proposed which permit to define the resulting probabilities. Then the numerical aspect of the problem is considered and an efficial numerical method is proposed; a number of interesting examples are given which concerned the main different aspects of the problem. Extensions for futures researches are given at the end of the work

À l’échelle mondiale, les systèmes de santé ont des coûts croissants et le nombre d’hospitalisations augmente. La télémédecine permet de ramener l’hôpital à la maison et offre aux structures de santé de nouvelles possibilités d’améliorer le parcours de soins des patients. La surveillance physiologique est une condition préalable à l’efficacité des systèmes de télémédecine et est assurée par des dispositifs médicaux connectés qui ne sont pas entièrement automatisés. Les patients doivent les utiliser activement au quotidien : ces inconvénients entraînent soit un désengagement du patient, soit du personnel soignant supplémentaire. Les moniteurs passifs et sans contact des signes vitaux, tels que les ballistocardiographes qui mesurent les activités motrices, respiratoires et cardiaques, peuvent résoudre l’inefficacité de la télémédecine. En outre, ils sont plus confortables et plus sûrs pour les patients que les moniteurs traditionnels, ce qui est crucial pour le développement neurologique néonatal ou dans les cas de dégénérescence mentale, bien qu’ils soient actuellement moins précis. Comment améliorer la précision de la surveillance physiologique en ballistocardiographie pour accroître l’efficacité de la télémédecine ? Dans cette thèse, le matériel est fourni par une instrumentation propriétaire basée sur un accéléromètre, un logiciel dédié, un simulateur de battements cardiaques, et des campagnes de mesure pour les bases de données de ballistocardiogrammes bruts. De nouvelles méthodes d’amplification analogique et de filtrage numérique sont étudiées pour améliorer la précision de la ballistocardiographie. La force ballistocardiographique, provenant de la déformation de la crosse aortique lors de la systole ventriculaire et mesurée sur le côté du lit, est en effet modulée par les activités respiratoires et motrices, et est polluée par les artefacts mécaniques de l’environnement. En outre, la ballistocardiographie n’est pas normalisée et les ballistocardiogrammes présentent des variabilités inter et intra-individuelles élevées, en fonction de la literie, de la position au lit, de la morphologie et de la physiologie du patient. L’amplification analogique est étudiée d’un point de vue mécanique et électronique. Premièrement, en ce qui concerne l’amplification mécanique, un nouveau guide d’ondes, prenant la forme d’un ruban de coton qui encercle le matelas, a été inventé pour concentrer l’énergie de la force ballistocardiographique dans une direction, du thorax jusqu’au capteur. Deuxièmement, en ce qui concerne l’amplification électronique, un circuit de conditionnement hybride a été conçu pour optimiser le compromis entre le gain de l’amplificateur électronique et la durée de saturation après un mouvement. Les méthodes de filtrage numérique visent à séparer les sources de signaux, à éliminer les artefacts puis à détecter les signes vitaux. Trois algorithmes originaux ont été conçus pour reconnaître efficacement les battements de cœur dans les ballistocardiogrammes. Le premier algorithme est la comparaison par déformation temporelle dynamique, où un modèle battement cardiaque est utilisé pour reconnaître les battements cardiaques en utilisant une distance non-linéaire. Le second algorithme modélise les ballistocardiogrammes avec des modèles de Markov cachés périodiques. Le troisième algorithme, le réseau neuronal U-Net, est supervisé et segmente les battements cardiaques en ballistocardiogrammes. Finalement, les ballistocardiogrammes sont amplifiés mécaniquement et électroniquement de 12 dB et 21 dB respectivement, sans saturation après mouvement ; et les algorithmes de filtrage numérique atteignent une précision de 97 % et une sensibilité de 96 % pour la détection des battements cardiaques. Prochainement, le ballistocardiographe conçu sera évalué cliniquement dans une unité de soins intensifs pédiatriques et en télémédecine par rapport à d’autres ballistocardiographes et aux méthodes de référence
Globally, healthcare systems have increasing costs and the number of hospitalizations grows. Telehealth brings hospital at home and provides health structures with new opportunities to improve the patient care pathway. Physiological monitoring is a prerequisite in efficient telehealth systems and is performed by connected medical devices that are not fully automated. Patients need to use them actively on a day-to-day basis: these drawbacks lead either to patient disengagement or to additional caregiver support. Passive contactless vital signs’ monitors, such as ballistocardiograms sleep trackers that measure motor, respiratory and cardiac activities, can solve the telehealth inefficiency. Moreover, they are more comfortable and safer for patients than traditional monitors, which is crucial for neonatal neurological development or in case of mental degeneration, though they are currently less accurate. How to improve physiological monitoring accuracy in ballistocardiography to increase telehealth efficiency? In this thesis, materials are provided by a self-designed accelerometer-based instrumentation, a dedicated software, a heartbeat simulator, and measurement campaigns for raw ballistocardiograms’ databases. Novel analog amplification and digital filtering methods are investigated to improve ballistocardiography accuracy. The ballistocardiographic force, coming from the aortic arch deformation during the ventricular systole and measured on the bedside, is indeed modulated by respiratory and motor activities, and is polluted by environment mechanical artifacts. Furthermore, the ballistocardiography is unstandardized and ballistocardiograms have high inter- and intra-variabilities, depending on the beddings, the position in bed, the morphology and the physiology of the patient. Analog amplification is studied from two perspectives: the mechanical amplification of ballistocardiograms from the patient to the sensor, and the electronic amplification of the analog acceleration signal. First, concerning the mechanical amplification, a novel waveguide bedding, a cotton tape encircling the mattress, was invented to concentrate the strain energy of the ballistocardiographic force in one direction, from the thorax straight to the attached sensor. Second, concerning the electronic amplification, a mixed-signal front-end was conceived to optimize the tradeoff between the electronic amplifier gain and the saturation time after a movement. The conditioning circuit measures the unamplified sensor output, passes it through a digital filter with a sharp transition frequency bandwidth and a proper initialization, and analogically amplifies the difference between this unwanted synthesized signal and the unamplified sensor output using a low noise instrumentation amplifier. Digital filtering methods aims at separating signal sources, removing artifacts then detecting vital signs. Three original algorithms have been designed to efficiently recognize heartbeats in ballistocardiograms. The first algorithm is dynamic time warping template matching, where a heartbeat template is used to match heartbeats using a warping distance. The second algorithm models ballistocardiograms with periodic hidden Markov models. The third algorithm, the U-Net neural network, is supervised and segments heartbeats in ballistocardiograms. Finally, ballistocardiograms are mechanically and electronically amplified by 12 dB and 21 dB respectively, without saturation time; and digital filtering algorithms reach a 97% precision and 96% recall for heartbeats detection. Shortly, the designed ballistocardiograph will be clinically evaluated in a pediatric intensive care unit and in telemedicine against other ballistocardiographs and the gold standard methods

La domotique encore appelée maison communicante englobe l’ensemble des services et techniques visant à intégrer dans les habitations individuelles ou immeubles collectifs des fonctions propres à l’habitat pouvant, pour certaines collaborer entre elles et utiliser des réseaux de communications. Ces domaines d’application pour la domotique sont, par exemple, la gestion d’énergie, la gestion de l’eau, l’éclairage, la sécurité, mais on y trouve également avec l’avènement des autoroutes de l’information, le divertissement, l’enseignement à distance, les visioconférences et la téléphonie internet. L’objectif de la thèse est de concevoir, d’implémenter, de tester et de valider un système de services domotiques en appliquant la technologie agents mobiles, tout en le combinant aux solutions apportées par l’environnement standard de services domotiques OSGi
Home networking includes the whole services and techniques aiming at integrating, in the individual dwellings or apartment building, of the specific functions to the habitat which can, for some cases, collaborate between them and use communication networks. The applying fields are, for example, energy management, lighting management, security, etc. But it also covers, with the advent of information highways, the entertainment, e-learning, the videoconference and telephony on Internet network. The thesis objective is to design, implement, test and validate a home services system by applying mobile agent technology combining with the brought solutions by the standard home services framework OSGi

Nos travaux concernent les environnements virtuels de formation pour l'apprentissage en situation opérationnelle. Nus soutenons la thèse que ces environnements sont des sytsèmes multi-agents hétérogènes et ouverts. Nous proposons le modèle MASCARET pour structurer les interactions entre les agents et pour fournir aux agents les capacités réactives, cognitives et sociales leur permettant de simuler l'environnement physique et social composant l'univers virtuel de formation. L'environnement physique simule de manière réaliste les phénomènes que les apprenants et les formateurs doivent prendre en compte. L'environnement social est simulé par des agents réalisant un travail collaboratif et adaptatif; ils effectuent, en équipe, des procédures qu'ils doivent adapter à l'environnement. Les utilisateurs participent à l'environnement de formation via leur avatar. Pour valider notre modèle, nous avons développé l'application SécuRéVi destinée à la formation des officiers sapeurs-pompiers
This study concerns virtual environments for training in operationnal conditions. The principal developed idea is that these environments are heterogeneous and open multiagent systems. The MASCARET model is proposed to organize the interactions between the agents and to give them reactives, cognitives ans socials abilities to simulate the physical and social environment. The physical environment represent, in a realistic way, the phenomena that the learners and the teachers have to take into account. The social environment is simulated by agents executing collaborative and adaptative tasks. They realize, in team, the procedures that they have to adapt to the environment. The users participate to the training environment throught their avatar. To validate our model, the SecuRevi application for fire-fighters training is developed

La reconnaissance d'objet est un grand défi à résoudre pour améliorer l'autonomie des robots. Bien que de nombreuses techniques aient été développées dans le domaine de la vision basée image, aucune d'entre elle ne tient la comparaison face à la perception humaine en termes de performance, de poids et de consommation. Le domaine de l'ingénierie neuromorphique où l'on cherche à reproduire sur puce le comportement d'organes humains, a récemment permis l'émergence de caméras asynchrones bio-inspirées. Les données générées par ces capteurs sont éparses, et asynchrones, ce qui permet le développement d'une vision artificielle adaptée à la scène visuelle en terme de coûts de calculs. Dans cette thèse est étudié l'impact de la prise en compte de temps relatifs précis, rendue possible par l'acquisition évènementielle sur la reconnaissance d'objet. Dans ce travail est d'abord introduit un système de reconnaissance d'objet basé sur des images implémenté sur un robot mobile visant à réaliser une cartographie sémantique. Ensuite sont quantitativement décrits les avantages d'une acquisition évènementielle gr\^ace à l'utilisation de l'information mutuelle. Des primitives visuelles de bas niveau correspondant à la description spatio-temporelle d'une scène dynamique sont ensuite décrites puis une implémentation en temps réel d'un algorithme de suivi de primitive est proposée pour des noyaux de Gabor orientés et de manière générale pour n'importe quel noyau. Finalement, une architecture complètement asynchrone de reconnaissance qui tire pleinement partie de l'information temporelle est présentée, cette méthode étant une extension du modèle HMAX qui s'inspire du cortex visuel des primates
The recognition of objects is a key challenge in increasing the autonomy of robots and their performances. Although many techniques of object recognition have been developed in the field of frame-based vision, none of them hold the comparison against human perception in terms of performance, weight and power consumption. Neuromorphic engineering models biological components into artificial chips. It recently provides an event-based camera inspired from a biological retina. The sparse, asynchronous, scene-driven visual data generated by these sensors allow the development of computationally efficient bio-inspired artificial vision. I focus in this thesis on studying how event-based acquisition and its accurate temporal precision can change object recognition by adding precise timing in the process. This thesis first introduces a frame-based object detection and recognition algorithm used for semantic mapping. It then studies quantitatively what are the advantages of using event-based acquisition using mutual information. It then inquires into low level event-based spatiotemporal features in the context of dynamic scene to introduce an implementation of a real-time multi-kernel feature tracking using Gabor filters or any kernel. Finally, a fully asynchronous time-oriented architecture of object recognition mimicking V1 visual cortex is presented. It extends the state of the art HMAX model in a pure temporal implementation of object recognition

La navigation autonome est une tâche difficile qui a un large éventail d'applications dans le monde réel. Le système de navigation autonome peut être utilisé sur différentes plateformes, telles que les voitures, les drones et les robots. Ces systèmes autonomes réduiront considérablement le travail humain et amélioreront l'efficacité du système de transport actuel. Certains systèmes autonomes ont été utilisés dans des scénarios réels, comme les robots de livraison et les robots de service. Dans le monde réel, les systèmes autonomes doivent construire des représentations de l'environnement et se localiser pour interagir avec l'environnement. Différents capteurs peuvent être utilisés pour atteindre ces objectifs. Parmi eux, le capteur caméra est le meilleur choix entre le coût et la fiabilité. Actuellement, la navigation autonome visuelle a connu des améliorations significatives grâce à l'apprentissage profond. Les méthodes d'apprentissage profond présentent des avantages pour la perception de l'environnement. Cependant, elles ne sont pas robustes pour la localisation visuelle où les méthodes basées sur des modèles ont des résultats plus fiables. Afin d'utiliser les avantages des méthodes basées sur les données et sur les modèles, une méthode hybride d'odométrie visuelle est étudiée dans cette thèse. Tout d'abord, des méthodes d'optimisation efficaces sont essentielles pour les méthodes basées sur les modèles et les méthodes basées sur les données qui partagent la même théorie d'optimisation. Actuellement, la plupart des réseaux d'apprentissage profond sont encore formés avec des optimiseurs de premier ordre inefficaces. Par conséquent, cette thèse propose d'étendre les méthodes d'optimisation efficaces basées sur les modèles pour former les réseaux d'apprentissage profond. La méthode Gaussienne-Newton et les méthodes efficaces de second ordre sont appliquées pour l'optimisation de l'apprentissage profond. Deuxièmement, la méthode d'odométrie visuelle basée sur un modèle repose sur des informations préalables sur la profondeur, l'estimation robuste et précise de la profondeur est essentielle pour la performance du module d'odométrie visuelle. Sur la base de la théorie traditionnelle de la vision par ordinateur, la vision stéréo peut calculer la profondeur avec l'échelle correcte, ce qui est plus fiable que les solutions monoculaires. Toutefois, les réseaux stéréoscopiques 2D-3D actuels à deux niveaux présentent des problèmes d'annotations de profondeur et d'écart entre les domaines de disparité. En conséquence, un réseau stéréo supervisé par la pose et un réseau stéréo adaptatif sont étudiés. Toutefois, les performances des réseaux en deux étapes sont limitées par la qualité des caractéristiques 2D qui construisent le volume de coût de l'appariement stéréo. Au lieu de cela, un nouveau réseau stéréo 3D en une étape est proposé pour apprendre les caractéristiques et l'appariement stéréo implicitement en une seule étape. Troisièmement, pour assurer la robustesse du système, le réseau stéréo et le module d'odométrie visuelle directe dense sont combinés pour créer une odométrie visuelle directe dense hybride stéréo (HDVO). L'odométrie visuelle directe dense est plus fiable que la méthode basée sur les caractéristiques, car elle est optimisée à partir des informations globales de l'image. L'HDVO est optimisée avec la perte de minimisation photométrique. Cependant, cette perte souffre de bruits provenant de la zone d'occlusion, de la zone de texture homogène et des objets dynamiques. Cette thèse étudie la suppression des valeurs de perte bruitées à l'aide de masques binaires. De plus, pour réduire les effets des objets dynamiques, les résultats de la segmentation sémantique sont utilisés pour améliorer ces masques. Enfin, pour être généralisée à un nouveau domaine de données, une méthode d'entraînement test-temps pour l'odométrie visuelle est explorée
Autonomous driving is a challenging task that has a wide range of applications in the real world. The autonomous driving system can be used in different platforms, such as cars, drones, and robots. These autonomous systems will reduce a lot of human labor and improve the efficiency of the current transportation system. Some autonomous systems have been used in real scenarios, such as delivery robots, and service robots. In the real world, autonomous systems need to build environment representations and localize themselves to interact with the environment. There are different sensors can be used for these objectives. Among them, the camera sensor is the best choice between cost and reliability. Currently, visual autonomous driving has achieved significant improvement with deep learning. Deep learning methods have advantages for environment perception. However, they are not robust for visual localization where model-based methods have more reliable results. To utilize the advantages of both data-based and model-based methods, a hybrid visual odometry method is explored in this thesis. Firstly, efficient optimization methods are critical for both model-based and data-based methods which share the same optimization theory. Currently, most deep learning networks are still trained with inefficient first-order optimizers. Therefore, this thesis proposes to extend efficient model-based optimization methods to train deep learning networks. The Gaussian-Newton and the efficient second-order methods are applied for deep learning optimization. Secondly, the model-based visual odometry method is based on the prior depth information, the robust and accurate depth estimation is critical for the performance of visual odometry module. Based on traditional computer vision theory, stereo vision can compute the depth with the correct scale, which is more reliable than monocular solutions. However, the current two-stage 2D-3D stereo networks have the problems of depth annotations and disparity domain gap. Correspondingly, a pose-supervised stereo network and an adaptive stereo network are investigated. However, the performance of two-stage networks is limited by the quality of 2D features that build stereo-matching cost volume. Instead, a new one-stage 3D stereo network is proposed to learn features and stereo-matching implicitly in a single stage. Thirdly, to keep robust, the stereo network and the dense direct visual odometry module are combined to build a stereo hybrid dense direct visual odometry (HDVO). Dense direct visual odometry is more reliable than the feature-based method because it is optimized with global image information. The HDVO is optimized with the photometric minimization loss. However, this loss suffers noises from the occlusion area, homogeneous texture area, and dynamic objects. This thesis explores removing noisy loss values with binary masks. Moreover, to reduce the effects of dynamic objects, semantic segmentation results are used to improve these masks. Finally, to be generalized for a new data domain, a test-time training method for visual odometry is explored. These proposed methods have been evaluated on public autonomous driving benchmarks, and show state-of-the-art performances

La plupart des systèmes experts actuels reposent sur les connaissances de surface (le savoir-faire) d'un expert du domaine d'application. Plus récemment, une autre approche s'est développée. Elle vise a exploiter les connaissances profondes (théoriques) acquises dans le domaine d'application. La thèse étudie cette dernière approche dans le cadre du projet pic (poste de travail intelligent pour le comptable). Les aspects méthodologiques sont développés dans la première partie. Une nouvelle classe d'applications des systèmes experts est proposée: l'interprétation comparative. Elle a pour but de mettre en évidence et expliquer la cause des différences entre deux états d'un système. Une methode générale permettant d'aborder ce probleme est présentée, ainsi que des techniques la mettant en œuvre sur des modèles qualitatifs et numériques. Les contributions au projet pic sont développées dans la seconde partie. Un générateur de systèmes experts d'interprétation comparative est d'abord présenté. Il a servi a la réalisation de deux systèmes: le premier pour l'analyse de la performance d'une entreprise par la methode des surplus, le second pour le diagnostic financier d'entreprise. Un système expert pour la déduction des écritures comptables utilisant également l'approche profonde est ensuite présenté. A la lumière de ces deux dernières applications déjà abordées par les systèmes experts utilisant des connaissances de surface, les deux approches de conception de systèmes experts sont comparées

AbstractWhile researchers and policymakers contribute crucial insights into the technical, ethical, and systemic dimensions of AI in education, the learner's perspective introduces a different viewpoint in which their representation of AI’s potential influences their perspectives and hopes for improving the learning experience. In this chapter, we focus on studies which analyse the perspective of middle school students at Life Bloom Academy before and after their participation in a semester of AI acculturation activities. Throughout this designated semester, students at Life Bloom Academy embarked on a comprehensive and interdisciplinary educational journey aimed at cultivating their understanding of AI. Under the guidance of their teachers, students began their journey by delving into the philosophical nuances of human intelligence. An integral component of this educational journey involved a visit to the Maison de l'Intelligence Artificielle (MIA), where students actively participated in a diverse range of multidisciplinary activities centred around both contemporary and prospective applications of AI. The study suggests that middle school students not only display a keen awareness of the societal implications linked to the utilisation of AI but also manifest a lasting enthusiasm for the technology that extends beyond the boundaries of a traditional academic setting.

La e-santé, une des applications IoT, permet l’amélioration de la vie quotidienne des patients. Elle a été propulsée grâce aux différentes capacités de collecte, analyse, transmission et stockage de données médicales. Dans ce chapitre, nous nous intéressons à l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle pour sécuriser une des principales composantes des systèmes e-santé, à savoir le réseau de capteurs médicaux sans fil.

Québec et Montréal, le 21 septembre 2020 – L’intelligence artificielle (IA) dans le monde du livre est une réalité. En effet, elle n’est pas réservée aux plateformes de vente ou aux applications médicales. L’IA peut assister l’écriture, accompagner le travail éditorial ou encore aider le libraire. Elle peut répondre à des besoins criants ; malgré ses limites évidentes, elle permet d’envisager des applications inédites dans la chaîne du livre, qui font ici l’objet de recommandations précises. Ce livre blanc, rédigé par deux spécialistes du livre et de l’intelligence artificielle, vise à identifier des pistes d’action pour mettre l’IA au service des nombreux maillons du monde du livre. « Dans ce milieu, où doivent être menées les réflexions utiles à la planification de l’avenir immédiat de ce créneau culturel, l’idée d’une concertation de certains de ses acteurs sur l’utilisation d’IA (voire l’éventuelle mise en commun des données collectées) est une piste à suivre. » Cette concertation est appelée par nombre d’experts, qui témoignent dans ce Livre blanc des enjeux propres au contexte culturel actuel menacé par les géants du commerce : « Si l’IA appelle une vigilance constante concernant son utilisation, il paraît important pour les acteurs du monde du livre de rester très attentifs aux avancées technologiques, tant à ce qu’elles pourraient bousculer qu’à ce qu’elles pourraient apporter. » (Virginie Clayssen, Éditis / Commission numérique du Syndicat national de l’édition, France) Ainsi, « la voie dorée pour l’introduction d’IA, pensée comme intelligence augmentée, dans les différents maillons de la chaîne est sans aucun doute celle d’une exploitation des différentes données déjà disponibles ».

Le discours social sur l’IA nous dit que son développement et ses applications seront la plus grande force de transformation de l’emploi au cours des prochaines années. La nouvelle présence de l'IA modifie la nature des emplois et les profils de compétences qui leur sont traditionnellement associés, même si le rapport de l’IA est indirect dans un emploi donné. Ce projet exploratoire de recension et d'analyse de la littérature, réalisé pour le Pôle montréalais d'enseignement supérieur en intelligence artificielle (PIA), s'intérroge sur ces compétences. Une littérature portant sur cette problématique commence tout juste à se former depuis ces dernières années. Afin de dresser un portrait global de la situation, des écrits récents provenant d'organisations publiques, d'organisations commerciales et du monde académique ont été recensés. De plus, une recension à partir de sept bases de données de textes scientifiques a été menée. Les compétences spécifiques identifiées dans les textes ont été regroupées en 16 domaines de compétences. Certaines compétences spécifiques se sont démarqués, notamment, la littératie en IA, le travail d'équipe, la créativité et la capacité à résoudre des problèmes complexes. Il est souhaité que les établissements d'enseignement supérieur puissent s'inspirer de ces travaux de recherche afin d'enrichir leurs réflexions sur l'anticipation des besoins de formation à l'ère du numérique et de l'IA.