IBM I2 Breakfast Meeting – Geneva 25.04.18

Participez à notre événement et bloquez votre agenda. Cette matinée sera dédiée aux nouveautés de la solution IBM i2 et des nouvelles solutions IBM dans le domaine de la sécurité. Profitez de l’occasion pour réseautez avec des spécialistes de la sécurité. Nous nous réjouissons de vous acceuillir !

Audience :    IBM i2 utilisateurs, analystes et spécialistes de la Cybersecurité.

Agenda :

08:30              Accueil / Café

09:00              Bienvenue

09:10       Intelligence Analysis Portfolio update, including roadmap and futures i2 connectors, add on and extensions for seamless data connectivity to multiple sources

09:45              OSINT analysis demonstration :”The Enemy of your Enemy is your Friend”

10:15              Coffee Break

10:45              Enterprise intelligence & customer use – EIA – customer use case

11:15              Cyber threat hunting demo and use case

12:00              Conclusion

Source et inscription : Satom

L’intelligence artificielle est-elle hors de contrôle ?

La Silicon Valley mise beaucoup sur l’intelligence artificielle

“Les géants de la Silicon Valley misent beaucoup sur l’intelligence artificielle (IA). Récemment, le directeur de Google Sundar Pichai a confirmé qu’il misait avant tout sur cette technologie. Et la société injecte de l’IA dans toute sa gamme de produits et de services, des smartphones aux assistants personnels.

S’il n’a pas encore d’application dans la vie quotidienne, AlphaGo représente une démonstration de force pour DeepMind, propriété de Google. Après avoir battu les meilleurs joueurs de Go de la planète, l’IA a triomphé cette année d’un des meilleurs programmes de jeux d’échec. Après seulement quatre heures d’apprentissage.”

Source : Le Temps

L’intelligence artificielle est omniprésente

“Il n’y a pas besoin d’utiliser un set d’ordinateurs ultra-puissants de Google ou Microsoft pour se rapprocher d’un système d’intelligence artificielle (IA). Même si ce terme est souvent utilisé à des fins marketing, l’IA est devenue omniprésente. Voici quelques exemples :”

  • Les assistants personnels
  • La reconnaissance faciale
  • La reconnaissance d’image
  • Les applications “intelligentes”
  • La création musicale

Source : Le Temps

L’exemple avec Watson d’IBM

“L’intelligence artificielle semble également exceller dans l’art de la prédiction. Certains programmes, comme Watson d’IBM, parviennent déjà, dans certaines situations, à détecter des cancers de la peau ou des poumons, avec le même niveau de fiabilité que des spécialistes. Entraîné sur la base de millions d’images radiologiques et tout autant de documents médicaux, l’algorithme apprend non seulement à reconnaître l’aspect malin ou bénin d’un cancer, mais aussi à évaluer les risques de récidive, et à adapter le traitement à partir de l’expression des gènes et des mutations dans l’ADN d’une biopsie.

«Watson, par exemple, est capable de parcourir un dossier de 300 pages en une demi-seconde, puis dire quels seraient les traitements de choix en fonction des paramètres structurés, comme le stade de la maladie, les lignes de traitements antérieurs, les informations cliniques standards ou encore les mutations présentes sur la tumeur d’un patient, ajoute Olivier Michielin. Quand le programme émet une proposition thérapeutique, il liste également les degrés d’évidence liés aux traitements et les articles scientifiques sur lesquels il s’est fondé. Cela limite l’effet boîte noire, mais n’empêche pas que l’algorithme puisse passer à côté de quelque chose sans que l’on s’en aperçoive.»”

Source : Le Temps

L’intelligence artificielle est-elle hors de contrôle ?

“Des scientifiques alertent: les algorithmes sont devenus si complexes que certaines machines prennent des décisions que l’humain ne parvient plus à expliquer. Les risques de dérives sont importants. Mais il n’est pas trop tard pour agir.

D’où la proposition de Rachid Guerraoui de «créer une traçabilité, un peu comme pour les produits bio. Il faut que les ingénieurs puissent expliquer comment leur algorithme est arrivé à ce résultat. C’est capital mais aussi difficile: les algorithmes deviennent incroyablement complexes et travaillent ensuite sur des bases de données à la taille gigantesque. Mais éduquer les ingénieurs est capital». D’autant que ces développeurs – souvent de jeunes hommes issus des grandes universités américaines et travaillant dans la Silicon Valley – ont un profil similaire, ce qui accentue le risque de créer des biais aux conséquences potentiellement dévastatrices.

Hervé Bourlard avertit: si l’IA n’est pas rapidement maîtrisée, l’homme risque de perdre rapidement confiance en la technologie. «Cet élément est capital. Aujourd’hui déjà, nous avons de moins en moins confiance dans le «hardware» le matériel informatique, qui vient souvent de Chine et dont nous ne sommes pas certains qu’il ne contienne pas de virus caché ou de porte dérobée pour des attaques. Si en plus nous ne comprenons pas ce que font les logiciels, nous risquons d’avoir des gros problèmes.»”

Source : Le Temps

Tribune libre Kilian Cuche : Make Data Great Again

Chaque jour, vous et moi produisons des données numériques d’une manière exponentielle. Énormément de données ! Elles proviennent d’Internet, des smartphones, des objets connectés, des réseaux sociaux et bien plus encore. Ces données sont si importantes que de nombreux experts les définissent comme le pétrole du XXIème siècle. Pour vous donner un ordre de grandeur de cette masse de donnée considérable, voici ce qui se passait sur pour l’année 2017 : 156 millions d’emails envoyés, 452’000 tweets, 3.5 millions de recherches Google, 900’000 connexions à Facebook, 46’200 images sur Instagram… bienvenue dans le monde du Big Data.

InternetInOneMinute2017

Concrètement, c’est quoi le Big Data ?

Le Big Data, ce sont des données très volumineuses et hétérogènes (non structurées) : texte, images, sons ou vidéos, provenant d’une multitude de sources. On définit souvent le Big Data avec la règle des 4V :

  • Volume: la masse énorme de données produites
  • Variété: la diversité des données
  • Vélocité: la rapidité à laquelle les données sont générées
  • Véracité: l’authenticité des données

Certains rajoutent un 5ème V qui serait la Valeur que nous pouvons tirer de ces données, informationnelle ou monétaire.

Et avec tout ça, on fait quoi ?

Le but de ces données, c’est de pouvoir les capter, les stocker et les traiter pour en tirer des conclusions, des analyses ou des prédictions. Par exemple, en 2009, Google a mis au point Google Flu, un algorithme pour prévoir la diffusion de la grippe grâce aux mots-clés saisis dans son moteur de recherche.

En Suisse, Swisscom mène des analyses sur la mobilité en se basant sur les données issues du réseau des téléphones mobiles afin de déterminer les passages critiques ainsi que l’utilisation du réseau routier.

Aux USA, certaines villes prévoient la criminalité en fonction d’une multitude de données  afin d’allouer les ressources policières aux bons endroits.

Vers des campagnes politiques 2.0 

On utilise aussi le Big Data en politique pour connaître les préoccupations des citoyens et cibler les campagnes. Barack Obama était le précurseur de ces méthodes, en 2008, il a utilisé le Big Data pour cibler ses campagnes de demandes de dons et analyser les demandes des électeurs indécis. Plus récemment, la campagne du Brexit ainsi que Donald Trump ont fait appel à des spécialistes du Big Data pour améliorer leurs campagnes. Emmanuel Macron a également eu recours aux techniques du Big Data lors de l’élection présidentielle française.

Vos données valent de l’or !

Le Big Data analytics est également utilisé dans le marketing dans le même but qu’en politique. Il s’agit de mieux profiler le consommateur pour cibler les promotions ou les placements de produits dans les magasins. Il s’agit également d’améliorer les produits et de faciliter l’acte d’achat grâce au neuromarketing. Le Big Data permet également d’optimiser la logistique et la gestion de stock à flux tendu. Migros et Coop – pour ne citer que les plus connus – encouragent leurs consommateurs à utiliser une carte qui collecte leurs données sur leurs achats, afin de procéder à ce genre d’analyse.

Les assurances s’intéressent également au Big Data. Vous avez certainement entendu parler des baisses de primes en échange de données. Les assurances maladies proposent des bracelets connectés qui transmettent vos données médicales et physiques. D’autres assureurs proposent des logiciels pour les voitures qui enregistrent et analyse votre manière de conduire afin de vous récompenser si vous êtes un bon conducteur. Il s’agit ici de faire de la discrimination des prix afin de pouvoir personnaliser la mutualisation des risques.

Quel futur pour le Big Data ?

Les nouvelles applications du Big Data sont nombreuses mais la plus prometteuse et le lien fait avec le Deep Learning et l’Intelligence Artificielle (IA). Pour faire simple, des algorithmes capables d’apprendre et de « réfléchir » avec la masse de données à disposition. Le plus connu est le programme Watson d’IBM qui s’applique par exemple dans la santé ou le juridique en tant que conseiller, capable d’analyser des millions de situations et de proposer un diagnostic.

On parle également de 4ème révolution industrielle lorsque l’on applique les principes du Big Data couplés aux objets connectés et à l’intelligence artificielle pour améliorer les chaînes de productions dans des usines « intelligentes ».

Mais en quoi le Big Data peut-il être dangereux pour moi ?

Le problème majeur du Big Data est l’utilisation de données personnelles. Malgré tous les bons usages possibles, il y a un revers de la médaille : la protection de la vie privée. L’adage populaire « si c’est gratuit, c’est vous le produit » se vérifie donc. En effet, vos données valent de l’or pour les entreprises et certaines ne se gênent pas de les utiliser à votre insu.

Mais du coup, on peut faire quoi ?

Lisez-bien les conditions d’utilisation et prenez du temps à régler vos paramètres de confidentialité pour améliorer l’utilisation qui est faite de vos données. Reprenez le contrôle de vos données, sachez que le cloud n’est pas un nuage mais simplement l’ordinateur de quelqu’un d’autre ! Privilégiez les solutions nationales afin que vos données soient stockées en Suisse et non pas dans un serveur inconnu aux USA.

Ceux qui possèdent les données ont le pouvoir, c’est pourquoi il faut que la Suisse prenne en main sa souveraineté numérique et propose des solutions informatiques basées en Suisse et se détache des GAFA (Google – Apple – Facebook – Amazon).