[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.88,0:00:04.89,Default,,0000,0000,0000,,Avant, si vous vouliez qu'un ordinateur\Nfasse quelque chose de nouveau,
Dialogue: 0,0:00:04.89,0:00:06.45,Default,,0000,0000,0000,,vous deviez le programmer.
Dialogue: 0,0:00:06.45,0:00:09.86,Default,,0000,0000,0000,,La programmation, pour ceux \Nd'entre vous qui n'en ont jamais fait,
Dialogue: 0,0:00:09.86,0:00:13.36,Default,,0000,0000,0000,,nécessite de décrire,\Nà un niveau de détail effrayant,
Dialogue: 0,0:00:13.36,0:00:16.73,Default,,0000,0000,0000,,chaque étape que vous voulez\Nque l'ordinateur fasse
Dialogue: 0,0:00:16.73,0:00:19.09,Default,,0000,0000,0000,,pour atteindre votre but.
Dialogue: 0,0:00:19.09,0:00:22.58,Default,,0000,0000,0000,,Mais si ce que vous voulez, \Nvous ne savez pas le faire vous-même,
Dialogue: 0,0:00:22.58,0:00:24.65,Default,,0000,0000,0000,,la programmation devient un immense défi.
Dialogue: 0,0:00:24.65,0:00:28.13,Default,,0000,0000,0000,,C'est à ce défi que se confronta\Ncet homme, Arthur Samuel.
Dialogue: 0,0:00:28.13,0:00:32.21,Default,,0000,0000,0000,,En 1956, il voulut que cet ordinateur
Dialogue: 0,0:00:32.21,0:00:34.55,Default,,0000,0000,0000,,soit capable de le battre au jeu de dames.
Dialogue: 0,0:00:34.55,0:00:36.59,Default,,0000,0000,0000,,Comment écrire un programme,
Dialogue: 0,0:00:36.59,0:00:40.39,Default,,0000,0000,0000,,décrire, en d'effrayants détails, comment \Nêtre meilleur que vous aux dames ?
Dialogue: 0,0:00:40.39,0:00:42.12,Default,,0000,0000,0000,,Il eut une idée :
Dialogue: 0,0:00:42.12,0:00:45.84,Default,,0000,0000,0000,,faire jouer l'ordinateur contre\Nlui-même des milliers de fois
Dialogue: 0,0:00:45.84,0:00:48.27,Default,,0000,0000,0000,,et lui faire apprendre à jouer aux dames.
Dialogue: 0,0:00:48.27,0:00:51.54,Default,,0000,0000,0000,,Ça a si bien fonctionné que dès 1962
Dialogue: 0,0:00:51.54,0:00:55.56,Default,,0000,0000,0000,,l'ordinateur avait battu\Nle champion du Connecticut.
Dialogue: 0,0:00:55.56,0:00:58.53,Default,,0000,0000,0000,,Arthur Samuel est le père\Nde la machine apprenante,
Dialogue: 0,0:00:58.53,0:01:00.25,Default,,0000,0000,0000,,et j'ai une grande dette envers lui,
Dialogue: 0,0:01:00.25,0:01:03.01,Default,,0000,0000,0000,,parce que je travaille dans ce secteur.
Dialogue: 0,0:01:03.01,0:01:04.48,Default,,0000,0000,0000,,J'ai été président de Kaggle,
Dialogue: 0,0:01:04.48,0:01:07.87,Default,,0000,0000,0000,,une communauté de 200 000 praticiens \Nde l'apprentissage automatique.
Dialogue: 0,0:01:07.87,0:01:09.92,Default,,0000,0000,0000,,Kaggle met en place des compétitions
Dialogue: 0,0:01:09.92,0:01:13.63,Default,,0000,0000,0000,,pour les amener à résoudre\Ndes problèmes jusque là non résolus,
Dialogue: 0,0:01:13.63,0:01:17.47,Default,,0000,0000,0000,,et ça a été un succès\Ndes centaines de fois.
Dialogue: 0,0:01:17.47,0:01:19.94,Default,,0000,0000,0000,,De ce point de vue privilégié,\Nj'ai pu découvrir
Dialogue: 0,0:01:19.94,0:01:23.89,Default,,0000,0000,0000,,beaucoup sur ce que l'apprentissage \Nautomatique pouvait et peut faire,
Dialogue: 0,0:01:23.89,0:01:26.25,Default,,0000,0000,0000,,et sur ce qu'il pourra faire demain.
Dialogue: 0,0:01:26.25,0:01:30.68,Default,,0000,0000,0000,,Le premier grand succès commercial, \Nc'est peut-être Google.
Dialogue: 0,0:01:30.68,0:01:33.78,Default,,0000,0000,0000,,Google a montré qu'il était possible\Nde trouver des informations
Dialogue: 0,0:01:33.78,0:01:35.54,Default,,0000,0000,0000,,en utilisant un algorithme,
Dialogue: 0,0:01:35.54,0:01:38.44,Default,,0000,0000,0000,,et cet algorithme est basé\Nsur l'apprentissage automatique.
Dialogue: 0,0:01:38.44,0:01:42.32,Default,,0000,0000,0000,,L'apprentissage automatique a depuis connu\Nbeaucoup d'autres succès commerciaux
Dialogue: 0,0:01:42.32,0:01:44.16,Default,,0000,0000,0000,,Des sociétés comme Amazon ou Netflix
Dialogue: 0,0:01:44.16,0:01:47.88,Default,,0000,0000,0000,,l'utilisent pour suggérer des produits \Nque vous pourriez vouloir acheter,
Dialogue: 0,0:01:47.88,0:01:49.90,Default,,0000,0000,0000,,des films que vous pourriez aimer voir.
Dialogue: 0,0:01:49.90,0:01:51.65,Default,,0000,0000,0000,,Parfois, c'en est presque effrayant.
Dialogue: 0,0:01:51.65,0:01:53.66,Default,,0000,0000,0000,,Des entreprises comme LinkedIn et Facebook
Dialogue: 0,0:01:53.66,0:01:56.25,Default,,0000,0000,0000,,vous disent parfois qui\Npourraient être vos amis
Dialogue: 0,0:01:56.25,0:01:58.23,Default,,0000,0000,0000,,et vous ne savez pas comment elles font,
Dialogue: 0,0:01:58.23,0:02:01.20,Default,,0000,0000,0000,,car elles utilisent le pouvoir\Nde l'apprentissage automatique.
Dialogue: 0,0:02:01.20,0:02:04.42,Default,,0000,0000,0000,,Ces algorithmes ont appris à le faire\Nà partir de données
Dialogue: 0,0:02:04.42,0:02:07.40,Default,,0000,0000,0000,,plutôt que d'être programmés manuellement.
Dialogue: 0,0:02:07.40,0:02:09.88,Default,,0000,0000,0000,,De la même manière, \NIBM a pu faire en sorte
Dialogue: 0,0:02:09.88,0:02:13.74,Default,,0000,0000,0000,,que Watson batte les champions du monde \Nde « Jeopardy »,
Dialogue: 0,0:02:13.74,0:02:16.67,Default,,0000,0000,0000,,en répondant à des questions\Ntrès difficiles comme :
Dialogue: 0,0:02:16.67,0:02:19.80,Default,,0000,0000,0000,,« Le "Lion de Nimrud" a disparu\Nen 2003 du musée de cette ville »
Dialogue: 0,0:02:19.80,0:02:23.03,Default,,0000,0000,0000,,C'est aussi pourquoi nous voyons\Nles premières voitures autonomes.
Dialogue: 0,0:02:23.03,0:02:25.93,Default,,0000,0000,0000,,Être capable de faire\Nla différence entre, disons,
Dialogue: 0,0:02:25.93,0:02:28.30,Default,,0000,0000,0000,,un arbre et un piéton,\Nest plutôt important.
Dialogue: 0,0:02:28.30,0:02:31.08,Default,,0000,0000,0000,,Nous ne savons pas écrire\Nde tels programmes manuellement,
Dialogue: 0,0:02:31.08,0:02:34.07,Default,,0000,0000,0000,,mais l'apprentissage automatique\Nrend la chose possible.
Dialogue: 0,0:02:34.07,0:02:36.91,Default,,0000,0000,0000,,Cette voiture a roulé\Nplus de 1,6 millions de km
Dialogue: 0,0:02:36.91,0:02:40.20,Default,,0000,0000,0000,,sur des routes ordinaires,\Nsans le moindre accident.
Dialogue: 0,0:02:40.20,0:02:44.11,Default,,0000,0000,0000,,Nous savons maintenant que les ordinateurs\Npeuvent apprendre,
Dialogue: 0,0:02:44.11,0:02:46.01,Default,,0000,0000,0000,,et apprendre à faire des choses
Dialogue: 0,0:02:46.01,0:02:48.85,Default,,0000,0000,0000,,que nous ne savons pas \Ntoujours faire nous-mêmes,
Dialogue: 0,0:02:48.85,0:02:51.73,Default,,0000,0000,0000,,ou qu'ils peuvent peut-être\Nfaire mieux que nous.
Dialogue: 0,0:02:51.73,0:02:55.93,Default,,0000,0000,0000,,Un des cas les plus étonnants\Nd'apprentissage automatique que j'ai vu
Dialogue: 0,0:02:55.93,0:02:58.32,Default,,0000,0000,0000,,s'est produit lors d'un projet de Kaggle,
Dialogue: 0,0:02:58.32,0:03:01.91,Default,,0000,0000,0000,,où une équipe dirigée par Geoffrey Hinton,
Dialogue: 0,0:03:01.91,0:03:03.46,Default,,0000,0000,0000,,de l'Université de Toronto,
Dialogue: 0,0:03:03.46,0:03:06.14,Default,,0000,0000,0000,,a gagné un concours de\Ndécouverte de la drogue.
Dialogue: 0,0:03:06.14,0:03:08.99,Default,,0000,0000,0000,,Ce qui est extraordinaire n'est\Npas juste qu'ils aient battu
Dialogue: 0,0:03:08.99,0:03:13.00,Default,,0000,0000,0000,,tous les algorithmes de Merck ou de la\Ncommunauté universitaire internationale,
Dialogue: 0,0:03:13.00,0:03:18.06,Default,,0000,0000,0000,,mais que personne de l'équipe n'ait de\Nformation en chimie ou biologie,
Dialogue: 0,0:03:18.06,0:03:20.22,Default,,0000,0000,0000,,et qu'ils l'aient fait en deux semaines.
Dialogue: 0,0:03:20.23,0:03:22.42,Default,,0000,0000,0000,,Comment ont-ils fait ?
Dialogue: 0,0:03:22.42,0:03:25.34,Default,,0000,0000,0000,,Avec un algorithme génial\Nappelé apprentissage profond.
Dialogue: 0,0:03:25.34,0:03:28.29,Default,,0000,0000,0000,,Ça a été si important\Nque leur succès donna lieu
Dialogue: 0,0:03:28.29,0:03:31.41,Default,,0000,0000,0000,,à un article en une du New York Times\Nquelques semaines plus tard.
Dialogue: 0,0:03:31.41,0:03:34.15,Default,,0000,0000,0000,,Il s'agit de Geoffrey Hinton,\Nlà, à gauche, sur l'écran.
Dialogue: 0,0:03:34.15,0:03:38.49,Default,,0000,0000,0000,,L'apprentissage profond s'inspire\Ndu fonctionnement du cerveau :
Dialogue: 0,0:03:38.49,0:03:44.16,Default,,0000,0000,0000,,c'est un algorithme qui n'a donc\Naucune limite théorique.
Dialogue: 0,0:03:44.16,0:03:46.96,Default,,0000,0000,0000,,Plus vous lui donnez de données,\Net de temps de calcul,
Dialogue: 0,0:03:46.96,0:03:48.28,Default,,0000,0000,0000,,plus il devient meilleur.
Dialogue: 0,0:03:48.28,0:03:50.62,Default,,0000,0000,0000,,Le New York Times montra\Naussi dans son article
Dialogue: 0,0:03:50.62,0:03:52.86,Default,,0000,0000,0000,,un autre résultat inouï\Nde l'apprentissage profond,
Dialogue: 0,0:03:52.86,0:03:55.57,Default,,0000,0000,0000,,que je vais maintenant vous montrer.
Dialogue: 0,0:03:55.57,0:04:00.51,Default,,0000,0000,0000,,Il montre que les ordinateurs\Nsont capables d'écouter et comprendre.
Dialogue: 0,0:04:00.51,0:04:03.22,Default,,0000,0000,0000,,(Vidéo) Richard Rashid:\NLa dernière étape
Dialogue: 0,0:04:03.22,0:04:06.25,Default,,0000,0000,0000,,que je voudrais pouvoir atteindre,
Dialogue: 0,0:04:06.25,0:04:10.96,Default,,0000,0000,0000,,c'est de vous parler en chinois.
Dialogue: 0,0:04:10.96,0:04:13.60,Default,,0000,0000,0000,,L'élément-clé ici, c'est
Dialogue: 0,0:04:13.60,0:04:18.60,Default,,0000,0000,0000,,que nous avons pu collecter beaucoup\Nde données auprès de nombreux sinophones
Dialogue: 0,0:04:18.60,0:04:21.15,Default,,0000,0000,0000,,et produire un système de vocalisation
Dialogue: 0,0:04:21.15,0:04:25.80,Default,,0000,0000,0000,,qui convertit du texte chinois\Nen parole chinoise,
Dialogue: 0,0:04:25.80,0:04:29.93,Default,,0000,0000,0000,,puis nous avons pris environ une heure\Nd'enregistrement de ma propre voix,
Dialogue: 0,0:04:29.93,0:04:31.82,Default,,0000,0000,0000,,et nous l'avons utilisé pour moduler
Dialogue: 0,0:04:31.82,0:04:36.36,Default,,0000,0000,0000,,le système de vocalisation,\Nafin que la voix ressemble à la mienne.
Dialogue: 0,0:04:36.36,0:04:38.90,Default,,0000,0000,0000,,Le résultat n'est pas parfait.
Dialogue: 0,0:04:38.90,0:04:41.55,Default,,0000,0000,0000,,Il y a un certain nombre d'erreurs.
Dialogue: 0,0:04:41.55,0:04:44.04,Default,,0000,0000,0000,,(En chinois)
Dialogue: 0,0:04:44.04,0:04:49.45,Default,,0000,0000,0000,,(Applaudissements)
Dialogue: 0,0:04:49.45,0:04:53.02,Default,,0000,0000,0000,,Il y a encore beaucoup de travail à faire
Dialogue: 0,0:04:53.02,0:04:56.67,Default,,0000,0000,0000,,(En chinois)
Dialogue: 0,0:04:56.67,0:05:01.34,Default,,0000,0000,0000,,(Applaudissements)
Dialogue: 0,0:05:01.34,0:05:04.74,Default,,0000,0000,0000,,J. H. : C'était une conférence en\NChine sur l'apprentissage automatique.
Dialogue: 0,0:05:04.74,0:05:07.11,Default,,0000,0000,0000,,Il est rare, \Nlors de conférences universitaires,
Dialogue: 0,0:05:07.11,0:05:09.59,Default,,0000,0000,0000,,d'entendre des applaudissements spontanés,
Dialogue: 0,0:05:09.59,0:05:12.68,Default,,0000,0000,0000,,quoique cela arrive parfois aux\Nconférences TEDx. N'hésitez pas.
Dialogue: 0,0:05:12.68,0:05:15.48,Default,,0000,0000,0000,,L'apprentissage profond était\Nderrière tout ça.
Dialogue: 0,0:05:15.48,0:05:17.01,Default,,0000,0000,0000,,(Applaudissements)\NMerci.
Dialogue: 0,0:05:17.01,0:05:19.53,Default,,0000,0000,0000,,La transcription en anglais,
Dialogue: 0,0:05:19.53,0:05:22.70,Default,,0000,0000,0000,,la traduction en chinois
Dialogue: 0,0:05:22.70,0:05:26.01,Default,,0000,0000,0000,,et la construction de la voix étaient\Ntous de l'apprentissage profond.
Dialogue: 0,0:05:26.01,0:05:29.24,Default,,0000,0000,0000,,L'apprentissage profond est\Ncette chose extraordinaire.
Dialogue: 0,0:05:29.24,0:05:32.34,Default,,0000,0000,0000,,C'est un seul algorithme qui semble\Npouvoir presque tout faire,
Dialogue: 0,0:05:32.34,0:05:35.45,Default,,0000,0000,0000,,et j'ai découvert qu'un an plus tôt,\Nil avait aussi appris à voir.
Dialogue: 0,0:05:35.45,0:05:37.63,Default,,0000,0000,0000,,Dans une obscure compétition en Allemagne,
Dialogue: 0,0:05:37.63,0:05:40.22,Default,,0000,0000,0000,,le « Test de Reconnaissance\Nde Panneaux Routiers »,
Dialogue: 0,0:05:40.22,0:05:43.62,Default,,0000,0000,0000,,l'apprentissage profond a appris à\Nreconnaître des panneaux,
Dialogue: 0,0:05:43.62,0:05:47.48,Default,,0000,0000,0000,,non seulement mieux\Nque tous les autres algorithmes,
Dialogue: 0,0:05:47.48,0:05:50.19,Default,,0000,0000,0000,,mais également mieux\Nque les humains -
Dialogue: 0,0:05:50.19,0:05:52.04,Default,,0000,0000,0000,,environ deux fois mieux :
Dialogue: 0,0:05:52.04,0:05:54.04,Default,,0000,0000,0000,,dès 2011, nous avions un exemple
Dialogue: 0,0:05:54.04,0:05:57.44,Default,,0000,0000,0000,,d'ordinateurs pouvant voir\Nmieux qu'un être humain.
Dialogue: 0,0:05:57.44,0:05:59.49,Default,,0000,0000,0000,,Depuis, beaucoup de choses\Nse sont passées.
Dialogue: 0,0:05:59.49,0:06:03.00,Default,,0000,0000,0000,,En 2012, Google a annoncé qu'un\Nalgorithme d'apprentissage profond,
Dialogue: 0,0:06:03.00,0:06:04.42,Default,,0000,0000,0000,,regardant des vidéos YouTube
Dialogue: 0,0:06:04.42,0:06:07.86,Default,,0000,0000,0000,,et analysant les données sur\N16 000 ordinateurs pendant un mois,
Dialogue: 0,0:06:07.86,0:06:12.22,Default,,0000,0000,0000,,a pu apprendre, de lui-même, les concepts\Nde « chat » ou encore d'« être humain »,
Dialogue: 0,0:06:12.22,0:06:14.03,Default,,0000,0000,0000,,juste en regardant ces vidéos.
Dialogue: 0,0:06:14.03,0:06:16.38,Default,,0000,0000,0000,,Les êtres humains apprennent \Nde la même manière :
Dialogue: 0,0:06:16.38,0:06:19.12,Default,,0000,0000,0000,,on n'apprend pas une chose\Npar explication,
Dialogue: 0,0:06:19.12,0:06:22.45,Default,,0000,0000,0000,,mais on l'apprend par \Nles perceptions individuelles.
Dialogue: 0,0:06:22.45,0:06:25.82,Default,,0000,0000,0000,,En 2012 également, Geoffrey Hinton,\Ndont nous avons déjà parlé,
Dialogue: 0,0:06:25.82,0:06:28.68,Default,,0000,0000,0000,,a gagné le très réputé\Nconcours « ImageNet »,
Dialogue: 0,0:06:28.68,0:06:32.82,Default,,0000,0000,0000,,où il s'agit d'identifier,\Nau sein d'un million et demi d'images,
Dialogue: 0,0:06:32.82,0:06:34.26,Default,,0000,0000,0000,,les images en question.
Dialogue: 0,0:06:34.26,0:06:37.79,Default,,0000,0000,0000,,En 2014, nous sommes tombés\Nà un taux d'erreur de 6%
Dialogue: 0,0:06:37.79,0:06:39.24,Default,,0000,0000,0000,,en reconnaissance visuelle.
Dialogue: 0,0:06:39.24,0:06:41.27,Default,,0000,0000,0000,,C'est, de nouveau,\Nmieux qu'un être humain.
Dialogue: 0,0:06:41.27,0:06:45.04,Default,,0000,0000,0000,,Les machines font vraiment\Nici un travail extraordinaire,
Dialogue: 0,0:06:45.04,0:06:47.31,Default,,0000,0000,0000,,avec, désormais, des\Napplications industrielles.
Dialogue: 0,0:06:47.31,0:06:50.35,Default,,0000,0000,0000,,Par exemple, Google a annoncé l'an dernier
Dialogue: 0,0:06:50.35,0:06:54.93,Default,,0000,0000,0000,,qu'ils avaient cartographié l'ensemble\Ndes lieux de France en deux heures,
Dialogue: 0,0:06:54.93,0:06:58.38,Default,,0000,0000,0000,,en fournissant des images\Nde Street View
Dialogue: 0,0:06:58.38,0:07:02.70,Default,,0000,0000,0000,,à un algorithme d'apprentissage profond,\Npour qu'il reconnaisse les numéros de rue.
Dialogue: 0,0:07:02.70,0:07:04.92,Default,,0000,0000,0000,,Imaginez le temps\Nqu'il aurait fallu avant :
Dialogue: 0,0:07:04.92,0:07:08.27,Default,,0000,0000,0000,,des dizaines de personnes,\Nplusieurs années.
Dialogue: 0,0:07:08.27,0:07:10.18,Default,,0000,0000,0000,,C'est la même histoire en Chine.
Dialogue: 0,0:07:10.18,0:07:14.22,Default,,0000,0000,0000,,Baidu est, on peut dire,\Nune sorte de Google chinois.
Dialogue: 0,0:07:14.22,0:07:16.50,Default,,0000,0000,0000,,Ce que vous voyez en haut à gauche,
Dialogue: 0,0:07:16.50,0:07:20.48,Default,,0000,0000,0000,,est une photo que j'ai chargée sur le\Nsystème d'apprentissage profond de Baidu,
Dialogue: 0,0:07:20.48,0:07:24.25,Default,,0000,0000,0000,,et, dessous, vous voyez que le système\Na compris ce qui était sur la photo,
Dialogue: 0,0:07:24.25,0:07:26.48,Default,,0000,0000,0000,,et trouvé des images similaires.
Dialogue: 0,0:07:26.48,0:07:29.22,Default,,0000,0000,0000,,Les images similaires ont le \Nmême arrière-plan,
Dialogue: 0,0:07:29.22,0:07:30.88,Default,,0000,0000,0000,,la tête dans le même sens,
Dialogue: 0,0:07:30.88,0:07:32.66,Default,,0000,0000,0000,,certaines même avec la langue sortie.
Dialogue: 0,0:07:32.66,0:07:35.70,Default,,0000,0000,0000,,Ce n'est pas une recherche\Nsur le texte d'une page web.
Dialogue: 0,0:07:35.70,0:07:37.11,Default,,0000,0000,0000,,Je n'ai chargé qu'une image.
Dialogue: 0,0:07:37.11,0:07:41.13,Default,,0000,0000,0000,,Les ordinateurs peuvent donc désormais\Nvraiment comprendre ce qu'ils voient,
Dialogue: 0,0:07:41.13,0:07:42.75,Default,,0000,0000,0000,,et consulter une base de données
Dialogue: 0,0:07:42.75,0:07:46.31,Default,,0000,0000,0000,,de centaines de millions d'images\Nen temps réel.
Dialogue: 0,0:07:46.31,0:07:49.54,Default,,0000,0000,0000,,Quelles conséquences, maintenant que\Nles ordinateurs peuvent voir ?
Dialogue: 0,0:07:49.54,0:07:51.55,Default,,0000,0000,0000,,Les machines ne savent pas seulement voir.
Dialogue: 0,0:07:51.55,0:07:53.62,Default,,0000,0000,0000,,L'apprentissage profond va plus loin.
Dialogue: 0,0:07:53.62,0:07:56.57,Default,,0000,0000,0000,,Une phrase complexe et\Nnuancée comme celle-ci,
Dialogue: 0,0:07:56.57,0:07:59.39,Default,,0000,0000,0000,,est maintenant compréhensible\Npar ces algorithmes.
Dialogue: 0,0:07:59.39,0:08:00.70,Default,,0000,0000,0000,,Comme vous pouvez le voir,
Dialogue: 0,0:08:00.70,0:08:03.46,Default,,0000,0000,0000,,ce système de Stanford,\Navec le point rouge en haut,
Dialogue: 0,0:08:03.46,0:08:07.38,Default,,0000,0000,0000,,a compris que la phrase\Ncomportait un jugement négatif.
Dialogue: 0,0:08:07.38,0:08:10.79,Default,,0000,0000,0000,,L'apprentissage profond est désormais\Nproche des performances humaines
Dialogue: 0,0:08:10.80,0:08:15.92,Default,,0000,0000,0000,,pour comprendre le sujet d'une phrase,\Net le jugement qui y est exprimé.
Dialogue: 0,0:08:15.92,0:08:18.65,Default,,0000,0000,0000,,Il a aussi été utilisé\Npour lire le chinois,
Dialogue: 0,0:08:18.65,0:08:21.81,Default,,0000,0000,0000,,à un niveau proche de\Ncelui d'un locuteur natif.
Dialogue: 0,0:08:21.81,0:08:23.98,Default,,0000,0000,0000,,Cet algorithme a été développé en Suisse
Dialogue: 0,0:08:23.98,0:08:27.33,Default,,0000,0000,0000,,par des personnes dont aucune ne parlait\Nni ne comprenait le chinois.
Dialogue: 0,0:08:27.33,0:08:29.38,Default,,0000,0000,0000,,Utiliser l'apprentissage profond
Dialogue: 0,0:08:29.38,0:08:31.60,Default,,0000,0000,0000,,constitue le meilleur système\Ndans ce cas,
Dialogue: 0,0:08:31.60,0:08:36.72,Default,,0000,0000,0000,,même comparé\Nà la compréhension humaine.
Dialogue: 0,0:08:36.72,0:08:39.68,Default,,0000,0000,0000,,Il s'agit ici d'un système\Nmis en place dans mon entreprise,
Dialogue: 0,0:08:39.68,0:08:41.73,Default,,0000,0000,0000,,qui regroupe tout ça.
Dialogue: 0,0:08:41.73,0:08:44.19,Default,,0000,0000,0000,,Ce sont des images qui ne sont\Npas liées à du texte,
Dialogue: 0,0:08:44.19,0:08:46.54,Default,,0000,0000,0000,,et, alors que j'écris ici des phrases,
Dialogue: 0,0:08:46.54,0:08:49.51,Default,,0000,0000,0000,,en temps réel, le système comprend\Nles images,
Dialogue: 0,0:08:49.51,0:08:51.19,Default,,0000,0000,0000,,identifie leur sujet,
Dialogue: 0,0:08:51.19,0:08:54.35,Default,,0000,0000,0000,,et trouve des images correspondant au\Ntexte que j'écris.
Dialogue: 0,0:08:54.35,0:08:57.11,Default,,0000,0000,0000,,Il comprend véritablement mes phrases,
Dialogue: 0,0:08:57.11,0:08:59.33,Default,,0000,0000,0000,,et comprend véritablement ces images.
Dialogue: 0,0:08:59.33,0:09:01.89,Default,,0000,0000,0000,,Je sais que vous voyez \Nça sur Google,
Dialogue: 0,0:09:01.89,0:09:04.67,Default,,0000,0000,0000,,où l'on peut trouver des images\Nen tapant un texte,
Dialogue: 0,0:09:04.67,0:09:08.09,Default,,0000,0000,0000,,mais ce n'est qu'une recherche\Ndans le texte de la page web.
Dialogue: 0,0:09:08.09,0:09:11.09,Default,,0000,0000,0000,,C'est très différent de comprendre\Nvraiment les images.
Dialogue: 0,0:09:11.09,0:09:13.84,Default,,0000,0000,0000,,C'est quelque chose que\Nles ordinateurs n'ont pu faire
Dialogue: 0,0:09:13.84,0:09:17.09,Default,,0000,0000,0000,,pour la première fois\Nque très récemment.
Dialogue: 0,0:09:17.09,0:09:21.18,Default,,0000,0000,0000,,Les ordinateurs peuvent donc\Nnon seulement voir, mais aussi lire,
Dialogue: 0,0:09:21.18,0:09:24.95,Default,,0000,0000,0000,,et, bien sûr, nous avons montré qu'ils\Npeuvent comprendre ce qu'ils entendent.
Dialogue: 0,0:09:24.95,0:09:28.39,Default,,0000,0000,0000,,Pas très surprenant si je vous\Ndis maintenant qu'ils peuvent écrire.
Dialogue: 0,0:09:28.39,0:09:33.17,Default,,0000,0000,0000,,A partir d'un algorithme d'apprentissage\Nprofond, j'ai généré ce texte hier.
Dialogue: 0,0:09:33.17,0:09:37.10,Default,,0000,0000,0000,,Ici, ce sont des textes générés par un\Nalgorithme de Stanford.
Dialogue: 0,0:09:37.10,0:09:38.86,Default,,0000,0000,0000,,Chacune de ces phrases a été générée
Dialogue: 0,0:09:38.86,0:09:43.11,Default,,0000,0000,0000,,par un algorithme d'apprentissage profond\Ndécrivant l'image au-dessus.
Dialogue: 0,0:09:43.11,0:09:47.58,Default,,0000,0000,0000,,Cet algorithme n'avait jamais vu un homme\Nhabillé en noir jouant de la guitare.
Dialogue: 0,0:09:47.58,0:09:49.80,Default,,0000,0000,0000,,Il avait vu déjà vu un homme,\Ndéjà vu du noir,
Dialogue: 0,0:09:49.80,0:09:51.40,Default,,0000,0000,0000,,déjà vu une guitare,
Dialogue: 0,0:09:51.40,0:09:55.69,Default,,0000,0000,0000,,mais a généré de manière autonome\Ncette nouvelle description de cette photo.
Dialogue: 0,0:09:55.69,0:09:59.20,Default,,0000,0000,0000,,Nous n'atteignons pas encore\Nles performances humaines, mais presque.
Dialogue: 0,0:09:59.20,0:10:03.26,Default,,0000,0000,0000,,Dans les tests réalisés, les personnes\Npréfèrent la légende de l'ordinateur
Dialogue: 0,0:10:03.26,0:10:04.79,Default,,0000,0000,0000,,une fois sur quatre.
Dialogue: 0,0:10:04.79,0:10:06.86,Default,,0000,0000,0000,,Ce système n'a que deux semaines,
Dialogue: 0,0:10:06.86,0:10:08.70,Default,,0000,0000,0000,,et l'on peut supposer que d'ici un an,
Dialogue: 0,0:10:08.70,0:10:11.50,Default,,0000,0000,0000,,l'algorithme aurait surpassé\Nles performances humaines
Dialogue: 0,0:10:11.50,0:10:13.36,Default,,0000,0000,0000,,- au rythme où ça va.
Dialogue: 0,0:10:13.36,0:10:16.41,Default,,0000,0000,0000,,Les ordinateurs peuvent donc aussi écrire.
Dialogue: 0,0:10:16.41,0:10:19.89,Default,,0000,0000,0000,,Si l'on rassemble tout ça, les\Nperspectives deviennent prometteuses.
Dialogue: 0,0:10:19.89,0:10:21.38,Default,,0000,0000,0000,,Par exemple, en médecine,
Dialogue: 0,0:10:21.38,0:10:23.90,Default,,0000,0000,0000,,une équipe de Boston a annoncé\Nqu'elle avait découvert
Dialogue: 0,0:10:23.90,0:10:26.85,Default,,0000,0000,0000,,des dizaines de nouveaux signes cliniques
Dialogue: 0,0:10:26.85,0:10:31.12,Default,,0000,0000,0000,,de tumeurs, qui aident les docteurs\Nà diagnostiquer un cancer.
Dialogue: 0,0:10:32.22,0:10:34.52,Default,,0000,0000,0000,,De façon très proche, à Stanford,
Dialogue: 0,0:10:34.52,0:10:38.18,Default,,0000,0000,0000,,une équipe a annoncé qu'en\Nobservant des tissus au microscope,
Dialogue: 0,0:10:38.18,0:10:40.56,Default,,0000,0000,0000,,ils ont développé un système\Nde machine apprenante
Dialogue: 0,0:10:40.56,0:10:43.14,Default,,0000,0000,0000,,qui est vraiment meilleur\Nqu'un pathologiste
Dialogue: 0,0:10:43.14,0:10:47.52,Default,,0000,0000,0000,,pour prédire les taux de survie\Nde personnes atteintes de cancer.
Dialogue: 0,0:10:47.52,0:10:50.76,Default,,0000,0000,0000,,Dans ces deux cas, non seulement\Nles prévisions étaient meilleures,
Dialogue: 0,0:10:50.76,0:10:53.27,Default,,0000,0000,0000,,mais elles ont aussi permis\Ndes découvertes majeures.
Dialogue: 0,0:10:53.28,0:10:54.78,Default,,0000,0000,0000,,Dans l'exemple en radiologie,
Dialogue: 0,0:10:54.78,0:10:57.88,Default,,0000,0000,0000,,de nouveaux signes cliniques\Ncompréhensibles par l'homme.
Dialogue: 0,0:10:57.88,0:10:59.67,Default,,0000,0000,0000,,Dans l'exemple en pathologie,
Dialogue: 0,0:10:59.67,0:11:04.17,Default,,0000,0000,0000,,le système informatique a découvert\Nque les cellules autour du cancer
Dialogue: 0,0:11:04.17,0:11:07.51,Default,,0000,0000,0000,,étaient aussi importantes que les cellules\Ncancéreuses elles-mêmes
Dialogue: 0,0:11:07.51,0:11:09.26,Default,,0000,0000,0000,,pour porter un diagnostic,
Dialogue: 0,0:11:09.26,0:11:14.62,Default,,0000,0000,0000,,à rebours de ce qui a été enseigné\Naux pathologistes pendant des décennies.
Dialogue: 0,0:11:14.62,0:11:17.91,Default,,0000,0000,0000,,Dans ces deux cas, les systèmes\Nont été développés
Dialogue: 0,0:11:17.91,0:11:21.53,Default,,0000,0000,0000,,en associant experts médicaux et\Nexperts de l'apprentissage automatique,
Dialogue: 0,0:11:21.53,0:11:24.28,Default,,0000,0000,0000,,mais, depuis l'an dernier,\Nun nouveau cap a été franchi.
Dialogue: 0,0:11:24.28,0:11:27.82,Default,,0000,0000,0000,,Il s'agit ici d'un exemple\Nd'identification de zones cancéreuses
Dialogue: 0,0:11:27.82,0:11:30.35,Default,,0000,0000,0000,,d'un tissu humain au microscope.
Dialogue: 0,0:11:30.35,0:11:34.97,Default,,0000,0000,0000,,Ce système peut identifier ces zones\Navec plus de précisions,
Dialogue: 0,0:11:34.97,0:11:37.74,Default,,0000,0000,0000,,ou, du moins, avec autant de précision\Nqu'un pathologiste,
Dialogue: 0,0:11:37.74,0:11:41.13,Default,,0000,0000,0000,,mais a été entièrement créé par\Nl'apprentissage profond créé
Dialogue: 0,0:11:41.13,0:11:43.66,Default,,0000,0000,0000,,par des personnes n'ayant\Npas de formation médicale.
Dialogue: 0,0:11:44.73,0:11:47.28,Default,,0000,0000,0000,,De même, pour cette\Nclassification de neurones.
Dialogue: 0,0:11:47.28,0:11:50.95,Default,,0000,0000,0000,,On peut désormais classer les neurones\Navec autant de précisions qu'un humain,
Dialogue: 0,0:11:50.95,0:11:53.67,Default,,0000,0000,0000,,et ce système a été créé\Navec l'apprentissage profond,
Dialogue: 0,0:11:53.67,0:11:56.92,Default,,0000,0000,0000,,par des gens n'ayant pas de\Nconnaissance médicale antérieure.
Dialogue: 0,0:11:56.92,0:12:00.15,Default,,0000,0000,0000,,Moi-même, sans connaissance\Nmédicale antérieure,
Dialogue: 0,0:12:00.15,0:12:03.88,Default,,0000,0000,0000,,je semble être pleinement qualifié \Npour créer une entreprise dans la santé
Dialogue: 0,0:12:03.88,0:12:06.02,Default,,0000,0000,0000,,- ce que j'ai fait.
Dialogue: 0,0:12:06.02,0:12:07.76,Default,,0000,0000,0000,,J'étais terrifié à cette idée,
Dialogue: 0,0:12:07.76,0:12:10.65,Default,,0000,0000,0000,,mais, la théorie suggérait\Nqu'il devait être possible
Dialogue: 0,0:12:10.65,0:12:16.14,Default,,0000,0000,0000,,d'être utile dans ce secteur en ne maniant\Nque ces moyens d'analyse de données.
Dialogue: 0,0:12:16.14,0:12:18.62,Default,,0000,0000,0000,,Et, heureusement, les retours\Nont été fabuleux,
Dialogue: 0,0:12:18.62,0:12:20.98,Default,,0000,0000,0000,,ceux des médias,\Nmais aussi ceux du corps médical,
Dialogue: 0,0:12:20.98,0:12:23.32,Default,,0000,0000,0000,,qui a été d'un grand soutien.
Dialogue: 0,0:12:23.32,0:12:27.47,Default,,0000,0000,0000,,La théorie, c'est que l'on peut isoler\Nla partie centrale du processus médical,
Dialogue: 0,0:12:27.47,0:12:30.37,Default,,0000,0000,0000,,pour procéder, autant que possible,\Nà des analyses de données,
Dialogue: 0,0:12:30.37,0:12:33.43,Default,,0000,0000,0000,,et laisser les médecins se consacrer\Nsur leurs forces.
Dialogue: 0,0:12:33.43,0:12:35.03,Default,,0000,0000,0000,,Je veux vous donner un exemple.
Dialogue: 0,0:12:35.03,0:12:39.98,Default,,0000,0000,0000,,Il nous faut désormais environ 15 minutes\Npour faire un nouveau diagnostic médical,
Dialogue: 0,0:12:39.98,0:12:41.93,Default,,0000,0000,0000,,et je vais vous le montrer en temps réel,
Dialogue: 0,0:12:41.93,0:12:45.42,Default,,0000,0000,0000,,même si je l'ai réduit à trois minutes\Nen supprimant certaines parties.
Dialogue: 0,0:12:45.42,0:12:48.48,Default,,0000,0000,0000,,Plutôt que de vous montrer la création\Nd'un diagnostic médical,
Dialogue: 0,0:12:48.48,0:12:51.85,Default,,0000,0000,0000,,je vais vous montrer un diagnostic\Nd'images de voitures :
Dialogue: 0,0:12:51.85,0:12:54.07,Default,,0000,0000,0000,,c'est quelque chose que\Ntout le monde comprend.
Dialogue: 0,0:12:54.07,0:12:57.27,Default,,0000,0000,0000,,Nous commençons avec environ\N1,5 million d'images de voitures,
Dialogue: 0,0:12:57.27,0:13:00.48,Default,,0000,0000,0000,,et ce que je veux, c'est les organiser\Nselon l'angle selon lequel
Dialogue: 0,0:13:00.48,0:13:02.70,Default,,0000,0000,0000,,la photo a été prise.
Dialogue: 0,0:13:02.70,0:13:06.59,Default,,0000,0000,0000,,Ces images ne sont pas cataloguées :\Nje dois partir de zéro.
Dialogue: 0,0:13:06.59,0:13:08.45,Default,,0000,0000,0000,,Notre algorithme\Nd'apprentissage profond
Dialogue: 0,0:13:08.45,0:13:12.16,Default,,0000,0000,0000,,permet d'identifier les structures\Ndans ces images.
Dialogue: 0,0:13:12.16,0:13:15.78,Default,,0000,0000,0000,,L'être humain et l'ordinateur peuvent\Nmaintenant travailler ensemble.
Dialogue: 0,0:13:15.78,0:13:17.96,Default,,0000,0000,0000,,L'être humain, comme vous le voyez ici,
Dialogue: 0,0:13:17.96,0:13:20.63,Default,,0000,0000,0000,,indique à la machine\Nles zones d'intérêt,
Dialogue: 0,0:13:20.63,0:13:25.28,Default,,0000,0000,0000,,celles à lesquelles il veut qu'elle \Ns'intéresse pour améliorer son algorithme.
Dialogue: 0,0:13:25.28,0:13:29.58,Default,,0000,0000,0000,,Les systèmes d'apprentissage profond sont\Ndes espaces à 16 000 dimensions [sic],
Dialogue: 0,0:13:29.58,0:13:33.01,Default,,0000,0000,0000,,et vous pouvez voir ici l'ordinateur qui\Npivote au sein de cet espace,
Dialogue: 0,0:13:33.01,0:13:35.00,Default,,0000,0000,0000,,pour trouver de nouvelles structures.
Dialogue: 0,0:13:35.00,0:13:36.78,Default,,0000,0000,0000,,Quand il y arrive,
Dialogue: 0,0:13:36.78,0:13:40.79,Default,,0000,0000,0000,,l'être humain peut ensuite lui signaler\Nles zones intéressantes.
Dialogue: 0,0:13:40.79,0:13:43.21,Default,,0000,0000,0000,,Ici, l'ordinateur a pu trouver\Nune zone avec,
Dialogue: 0,0:13:43.21,0:13:45.77,Default,,0000,0000,0000,,par exemple, des angles.
Dialogue: 0,0:13:45.77,0:13:47.38,Default,,0000,0000,0000,,Au fur et à mesure,
Dialogue: 0,0:13:47.38,0:13:49.72,Default,,0000,0000,0000,,nous en disons de plus en plus\Nà l'ordinateur
Dialogue: 0,0:13:49.72,0:13:52.14,Default,,0000,0000,0000,,sur le type de structures\Nque l'on recherche.
Dialogue: 0,0:13:52.14,0:13:53.92,Default,,0000,0000,0000,,Imaginez un diagnostic médical,
Dialogue: 0,0:13:53.92,0:13:57.27,Default,,0000,0000,0000,,par exemple un pathologiste identifiant\Ndes zones malades,
Dialogue: 0,0:13:57.27,0:14:02.29,Default,,0000,0000,0000,,ou un radiologue montrant\Ndes nodules potentiellement inquiétants.
Dialogue: 0,0:14:02.29,0:14:04.85,Default,,0000,0000,0000,,Parfois, cela devient difficile\Npour l'algorithme.
Dialogue: 0,0:14:04.85,0:14:06.82,Default,,0000,0000,0000,,Ici, il s'est un peu emmêlé les pinceaux.
Dialogue: 0,0:14:06.82,0:14:09.36,Default,,0000,0000,0000,,L'avant et l'arrière des voitures\Nsont mêlés.
Dialogue: 0,0:14:09.36,0:14:11.44,Default,,0000,0000,0000,,Nous devons faire\Nun peu plus attention,
Dialogue: 0,0:14:11.44,0:14:14.67,Default,,0000,0000,0000,,et dissocier manuellement les avants\Ndes arrières,
Dialogue: 0,0:14:14.67,0:14:21.52,Default,,0000,0000,0000,,puis dire à l'ordinateur que\Ncette classification nous importe.
Dialogue: 0,0:14:21.52,0:14:24.20,Default,,0000,0000,0000,,Nous continuons comme ça,\Net, un peu plus tard,
Dialogue: 0,0:14:24.20,0:14:26.45,Default,,0000,0000,0000,,nous allons former l'algorithme
Dialogue: 0,0:14:26.45,0:14:28.42,Default,,0000,0000,0000,,sur la base de ces classifications,
Dialogue: 0,0:14:28.42,0:14:30.44,Default,,0000,0000,0000,,et espérer qu'il s'est amélioré.
Dialogue: 0,0:14:30.44,0:14:33.52,Default,,0000,0000,0000,,Comme vous le voyez, il a commencé à\Nestomper certaines photos,
Dialogue: 0,0:14:33.52,0:14:38.23,Default,,0000,0000,0000,,montrant qu'il sait déjà comment\Ncomprendre certaines d'entre elles.
Dialogue: 0,0:14:38.23,0:14:41.13,Default,,0000,0000,0000,,Nous pouvons ensuite utiliser ce\Nconcept d'images similaires,
Dialogue: 0,0:14:41.13,0:14:43.22,Default,,0000,0000,0000,,et, voir que, en s'en servant,
Dialogue: 0,0:14:43.22,0:14:47.24,Default,,0000,0000,0000,,l'ordinateur est désormais capable de\Ntrouver seulement les avants de voiture.
Dialogue: 0,0:14:47.24,0:14:50.19,Default,,0000,0000,0000,,A ce stade, l'être humain\Npeut dire à l'ordinateur :
Dialogue: 0,0:14:50.19,0:14:53.64,Default,,0000,0000,0000,,«Ok, tu t'en es bien sorti. »
Dialogue: 0,0:14:53.64,0:14:56.40,Default,,0000,0000,0000,,Bien sûr, parfois, même à ce stade,
Dialogue: 0,0:14:56.40,0:14:59.51,Default,,0000,0000,0000,,il est encore difficile\Nde faire des groupes.
Dialogue: 0,0:14:59.51,0:15:03.40,Default,,0000,0000,0000,,Ici, même après avoir laissé l'ordinateur\Npivoter pendant un moment,
Dialogue: 0,0:15:03.40,0:15:06.74,Default,,0000,0000,0000,,les photos de voitures vues de droite\Net celles vues de gauche sont
Dialogue: 0,0:15:06.74,0:15:08.22,Default,,0000,0000,0000,,encore toutes mêlées.
Dialogue: 0,0:15:08.22,0:15:10.36,Default,,0000,0000,0000,,Nous lui donnons de nouveau\Ndes indications,
Dialogue: 0,0:15:10.36,0:15:13.34,Default,,0000,0000,0000,,puis lui disons de chercher\Nune projection qui fait le tri
Dialogue: 0,0:15:13.34,0:15:15.94,Default,,0000,0000,0000,,entre les photos de droite et de gauche -
Dialogue: 0,0:15:15.94,0:15:18.07,Default,,0000,0000,0000,,avec l'algorithme d'apprentissage profond.
Dialogue: 0,0:15:18.07,0:15:21.01,Default,,0000,0000,0000,,Avec ces indications, nous avons réussi.
Dialogue: 0,0:15:21.01,0:15:26.28,Default,,0000,0000,0000,,Il a trouvé une manière de considérer\Nces objets qui en permet le tri.
Dialogue: 0,0:15:26.28,0:15:28.71,Default,,0000,0000,0000,,Vous avez saisi l'idée.
Dialogue: 0,0:15:28.71,0:15:36.91,Default,,0000,0000,0000,,Nous ne somme pas ici dans une\Nsubstitution de l'homme par la machine,
Dialogue: 0,0:15:36.91,0:15:39.55,Default,,0000,0000,0000,,mais dans un travail conjoint.
Dialogue: 0,0:15:39.55,0:15:43.10,Default,,0000,0000,0000,,Ce que nous faisons, c'est prendre\Nquelque chose qui mobilisait une équipe
Dialogue: 0,0:15:43.10,0:15:45.10,Default,,0000,0000,0000,,de cinq ou six personnes pendant sept ans
Dialogue: 0,0:15:45.10,0:15:50.18,Default,,0000,0000,0000,,et y substituer quelque chose qui\Nprend 15 minutes à une seule personne.
Dialogue: 0,0:15:50.21,0:15:54.16,Default,,0000,0000,0000,,Cette méthode nécessite quatre\Nou cinq itérations,
Dialogue: 0,0:15:54.16,0:15:56.02,Default,,0000,0000,0000,,et nous avons maintenant 62%
Dialogue: 0,0:15:56.02,0:15:58.98,Default,,0000,0000,0000,,de nos 1,5 million d'images\Nclassifiées correctement.
Dialogue: 0,0:15:58.98,0:16:01.45,Default,,0000,0000,0000,,A ce stade, nous pouvons\Ncommencer à prendre
Dialogue: 0,0:16:01.45,0:16:02.74,Default,,0000,0000,0000,,des parties entières,
Dialogue: 0,0:16:02.74,0:16:05.66,Default,,0000,0000,0000,,et vérifier rapidement\Nqu'il n'y a pas d'erreurs.
Dialogue: 0,0:16:05.66,0:16:09.62,Default,,0000,0000,0000,,Quand il y a des erreurs, nous en\Ninformons l'ordinateur,
Dialogue: 0,0:16:09.62,0:16:12.66,Default,,0000,0000,0000,,et, en utilisant cette méthode\Npour tous les groupes,
Dialogue: 0,0:16:12.66,0:16:15.15,Default,,0000,0000,0000,,nous en arrivons à un\Ntaux de réussite de 80%
Dialogue: 0,0:16:15.15,0:16:17.56,Default,,0000,0000,0000,,dans la classification de ces images.
Dialogue: 0,0:16:17.56,0:16:19.64,Default,,0000,0000,0000,,A partir de là, il s'agit juste
Dialogue: 0,0:16:19.64,0:16:23.22,Default,,0000,0000,0000,,de trouver le petit nombre d'images\Nmal classées,
Dialogue: 0,0:16:23.22,0:16:26.11,Default,,0000,0000,0000,,et à essayer de comprendre pourquoi.
Dialogue: 0,0:16:26.11,0:16:27.85,Default,,0000,0000,0000,,Avec cette approche,
Dialogue: 0,0:16:27.85,0:16:31.97,Default,,0000,0000,0000,,en 15 minutes, nous parvenons à un \Ntaux de classification de 97%.
Dialogue: 0,0:16:31.97,0:16:36.57,Default,,0000,0000,0000,,Ce type de méthode pourrait nous\Npermettre de régler un problème majeur :
Dialogue: 0,0:16:36.58,0:16:39.61,Default,,0000,0000,0000,,le manque d'expertise médicale\Ndans le monde.
Dialogue: 0,0:16:39.61,0:16:43.10,Default,,0000,0000,0000,,Le Forum économique mondial estime\Nqu'il faudrait 10 à 20 fois plus
Dialogue: 0,0:16:43.10,0:16:45.73,Default,,0000,0000,0000,,de médecins dans les pays\Nen voie de développement
Dialogue: 0,0:16:45.73,0:16:47.84,Default,,0000,0000,0000,,et qu'il faudrait 300 ans
Dialogue: 0,0:16:47.84,0:16:50.73,Default,,0000,0000,0000,,pour former suffisamment de personnes\Net régler ce problème.
Dialogue: 0,0:16:50.73,0:16:53.62,Default,,0000,0000,0000,,Imaginez alors que nous puissions\Naccroître leur productivité
Dialogue: 0,0:16:53.62,0:16:56.46,Default,,0000,0000,0000,,avec ces méthodes d'apprentissage profond.
Dialogue: 0,0:16:56.46,0:16:58.69,Default,,0000,0000,0000,,Les opportunités m'enchantent.
Dialogue: 0,0:16:58.69,0:17:01.28,Default,,0000,0000,0000,,Mais les dangers m’inquiètent.
Dialogue: 0,0:17:01.28,0:17:04.40,Default,,0000,0000,0000,,Le problème, c'est que dans tous les pays\Nen bleu sur la carte,
Dialogue: 0,0:17:04.40,0:17:08.17,Default,,0000,0000,0000,,le secteur tertiaire représente\Nplus de 80% de l'emploi.
Dialogue: 0,0:17:08.17,0:17:09.96,Default,,0000,0000,0000,,C'est quoi le secteur tertiaire ?
Dialogue: 0,0:17:09.96,0:17:11.47,Default,,0000,0000,0000,,C'est ça.
Dialogue: 0,0:17:11.47,0:17:15.63,Default,,0000,0000,0000,,Ce sont exactement ces choses que les\Nordinateurs viennent d'apprendre à faire.
Dialogue: 0,0:17:15.63,0:17:19.43,Default,,0000,0000,0000,,80% des emplois dans les pays développés
Dialogue: 0,0:17:19.43,0:17:21.96,Default,,0000,0000,0000,,consiste en ce qu'une machine\Nsait désormais faire.
Dialogue: 0,0:17:21.96,0:17:23.40,Default,,0000,0000,0000,,Qu'est-ce que cela veut dire ?
Dialogue: 0,0:17:23.40,0:17:25.99,Default,,0000,0000,0000,,Tout ira bien.\ND'autres emplois les remplaceront,
Dialogue: 0,0:17:25.99,0:17:28.69,Default,,0000,0000,0000,,par exemple, dans l'analyse de données.
Dialogue: 0,0:17:28.69,0:17:29.50,Default,,0000,0000,0000,,Pas vraiment.
Dialogue: 0,0:17:29.50,0:17:32.63,Default,,0000,0000,0000,,Ce n'est pas long pour un analyste de\Ndonnées de construire ça.
Dialogue: 0,0:17:32.63,0:17:35.88,Default,,0000,0000,0000,,Par exemple, ces quatre algorithmes\Nsont tous de la même personne.
Dialogue: 0,0:17:35.88,0:17:38.32,Default,,0000,0000,0000,,Vous pensez peut-être\Nque c'est du déjà-vu,
Dialogue: 0,0:17:38.32,0:17:42.13,Default,,0000,0000,0000,,que nous connaissons les conséquences\Nde l'arrivée de nouvelles choses,
Dialogue: 0,0:17:42.13,0:17:44.38,Default,,0000,0000,0000,,de nouveaux emplois qui\Nremplacent les anciens.
Dialogue: 0,0:17:44.38,0:17:46.49,Default,,0000,0000,0000,,Que seront ces nouveaux emplois ?
Dialogue: 0,0:17:46.49,0:17:48.36,Default,,0000,0000,0000,,C'est très dur à estimer :
Dialogue: 0,0:17:48.36,0:17:51.10,Default,,0000,0000,0000,,l'amélioration des performances\Nhumaines est graduelle,
Dialogue: 0,0:17:51.10,0:17:53.67,Default,,0000,0000,0000,,tandis que ce système,\Nl'apprentissage profond,
Dialogue: 0,0:17:53.67,0:17:56.89,Default,,0000,0000,0000,,s'améliore de façon exponentielle.
Dialogue: 0,0:17:56.89,0:17:58.50,Default,,0000,0000,0000,,Et nous en sommes là.
Dialogue: 0,0:17:58.50,0:18:00.56,Default,,0000,0000,0000,,En regardant autour de nous,\Nnous pensons :
Dialogue: 0,0:18:00.56,0:18:03.24,Default,,0000,0000,0000,,« Les machines sont\Ntoujours idiotes ». Pas vrai ?
Dialogue: 0,0:18:03.24,0:18:06.66,Default,,0000,0000,0000,,Mais d'ici cinq ans, elles seront\Nbien plus haut dans la courbe.
Dialogue: 0,0:18:06.66,0:18:10.53,Default,,0000,0000,0000,,Nous devons commencer à penser\Ndès maintenant à ces capacités futures.
Dialogue: 0,0:18:10.53,0:18:12.58,Default,,0000,0000,0000,,Ce n'est pas la première fois, bien sûr.
Dialogue: 0,0:18:12.58,0:18:17.64,Default,,0000,0000,0000,,Les machines de la Révolution Industrielle\Naugmentèrent nos capacités.
Dialogue: 0,0:18:17.64,0:18:20.80,Default,,0000,0000,0000,,Mais, au bout d'un moment,\Nles choses se calmèrent.
Dialogue: 0,0:18:20.80,0:18:22.51,Default,,0000,0000,0000,,Il y eut des troubles sociaux, mais
Dialogue: 0,0:18:22.51,0:18:25.95,Default,,0000,0000,0000,,une fois les machines utilisées \Npour la plupart des cas utiles,
Dialogue: 0,0:18:25.95,0:18:28.30,Default,,0000,0000,0000,,les choses s'apaisèrent.
Dialogue: 0,0:18:28.30,0:18:30.13,Default,,0000,0000,0000,,La Révolution des Machines Apprenantes
Dialogue: 0,0:18:30.13,0:18:32.68,Default,,0000,0000,0000,,sera très différente\Nde la Révolution Industrielle,
Dialogue: 0,0:18:32.68,0:18:35.63,Default,,0000,0000,0000,,parce que dans son cas, les choses\Nne se calmeront pas.
Dialogue: 0,0:18:35.63,0:18:38.61,Default,,0000,0000,0000,,Plus les ordinateurs progressent\Ndans les activités cérébrales,
Dialogue: 0,0:18:38.61,0:18:42.86,Default,,0000,0000,0000,,plus ils peuvent créer de meilleurs\Nordinateurs, et progresser encore.
Dialogue: 0,0:18:42.86,0:18:44.77,Default,,0000,0000,0000,,Nous sommes devant un type d'évolution
Dialogue: 0,0:18:44.77,0:18:47.25,Default,,0000,0000,0000,,que le monde n'a jamais\Nexpérimentée auparavant :
Dialogue: 0,0:18:47.25,0:18:50.55,Default,,0000,0000,0000,,notre compréhension antérieure\Ndes possibles n'est pas adaptée.
Dialogue: 0,0:18:50.97,0:18:52.75,Default,,0000,0000,0000,,Nous en subissons déjà les impacts.
Dialogue: 0,0:18:52.75,0:18:56.38,Default,,0000,0000,0000,,Ces 25 dernières années, alors que\Nla productivité du capital augmentait,
Dialogue: 0,0:18:56.40,0:19:01.41,Default,,0000,0000,0000,,la productivité du travail restait stable,\Nétait même légèrement en baisse.
Dialogue: 0,0:19:01.41,0:19:04.15,Default,,0000,0000,0000,,Je voudrais lancer\Nce débat dès maintenant.
Dialogue: 0,0:19:04.15,0:19:07.18,Default,,0000,0000,0000,,Je sais d'expérience que lorsque\Nje parle de ça aux gens,
Dialogue: 0,0:19:07.18,0:19:08.67,Default,,0000,0000,0000,,ils peuvent être sceptiques.
Dialogue: 0,0:19:08.67,0:19:10.34,Default,,0000,0000,0000,,Les machines ne peuvent pas penser,
Dialogue: 0,0:19:10.34,0:19:13.37,Default,,0000,0000,0000,,elles n'ont pas d'émotions,\Nne comprennent pas la poésie.
Dialogue: 0,0:19:13.37,0:19:15.89,Default,,0000,0000,0000,,Nous ne comprenons pas\Ncomment elles fonctionnent.
Dialogue: 0,0:19:15.89,0:19:17.37,Default,,0000,0000,0000,,Et alors ?
Dialogue: 0,0:19:17.37,0:19:21.87,Default,,0000,0000,0000,,Elles peuvent dès maintenant faire\Nce pour quoi les hommes sont payés.
Dialogue: 0,0:19:21.90,0:19:23.63,Default,,0000,0000,0000,,C'est le moment de commencer
Dialogue: 0,0:19:23.63,0:19:28.02,Default,,0000,0000,0000,,à réfléchir à la façon d'ajuster nos\Nstructures sociales et économiques,
Dialogue: 0,0:19:28.02,0:19:29.100,Default,,0000,0000,0000,,d'être au fait de cette nouvelle réalité.
Dialogue: 0,0:19:29.100,0:19:31.10,Default,,0000,0000,0000,,Merci.
Dialogue: 0,0:19:31.10,0:19:32.19,Default,,0000,0000,0000,,(Applaudissements)