I'm a brazillian student of computer engineering and I'm here to thank you. I just started learning French and I was really struggling to find some french TH-cam channel that has videos that I like to watch, fortunately I found this channel and it has subtitles in french what really helps. So thank you for your work in providing information in french, you are helping me as f***!!
Wow, c'était super limpide, bravo et merci. tu es vraiment un excellent pédagogue et je te souhaite d'avoir une reconnaissance beaucoup plus grande qu'actuellement !
+shiro Certes c'est pas faux, mais face aux plus de 600 000 (ou 800 000 ?) abonnés de e-penser (excellent aussi) on se dit qu'il reste du chemin à parcourir 😊. Et quand on voit que les questions cons qui fait ses vidéos en 5 minutées se rapproche du million... C'est triste !
+Jordan GALLI en fait c'est pas vraiment le même public, c'est pour ça, LQC et Science étonnante ne sont pas vraiment comparables. LQC atteint surement un public plus large LQC c'est plus du divertissement que de la vulgarisation scientifique
+Jordan GALLI Déjà les questions cons dire que ça se fait en 5 minutes c'est un poil exagéré quand même. Mais sinon je suis d'accord avec toi. Mais il faut considérer que les sujets abordés par Science étonnante sont quand même beaucoup plus spécifiques que les questions cons, et finalement, c'est peut-être (surement même) un exploit plus grand d'avoir réussi à atteindre 100 000 amateurs de science sur Internet que 600 000 personnes voulant se marrer... Bref, du très, très bon boulot :)
@Mohamed Mahdid Non je suis pas d'accord, j'aimais beaucoup E penser avant mais je ne le regarde plus du tout depuis que ses vidéos ressemblent plus à des sketch que à des vidéos pédagogiques. Je serais très deçu que Science étonnante prenne ce chemin. C'est juste génial comme ça, il ne faut rien changer. J'aurais aimé avoir des prof comme ça ... Pas besoin de faire le clown quand on a la bonne approche pour accrocher les auditeurs.
Ce numéro de Science étonnante est une vraie réussite. J'imagine que cela a pris du temps en recherche et en préparation mais le résultat est excellent. Bravo !!
L'approche est passionnante, instructive, ludique, documentée, ... En un mot bravo! Si il y avait un Nobel de la vulgarisation, il faudrait vous le discerner.
C'est très intéressant de regarder en 2023 votre publication de 2016, avec le recul de tous les progrès réalisés depuis lors... :-) Merci à vous, vous demeurez indéfectiblement le meilleur vulgarisateur en matière scientifique ! Quand on vous écoute on pourrait presque se croire intelligent...
Vidéo excellente comme d'habitude. Très bonne vulgarisation avec contexte,prévision,utilité, fonctionnement à l'aide schéma parfaitement compréhensible ... Vraiment c'est très très bon.
Un petit message pour dire merci. Cette vidéo m'a donné envie de me lancer le Deep Learning et j'ai ainsi pu finir mes études d'ingénieur civil avec un travail de fin d'études "Méthodes de Deep Learning pour la classification de vidéos" il y a deux mois. Vos vidéos sont passionnantes et donnent envie de s'intéresser plus aux différents sujets. Un grand merci et bonne continuation!
+yann chauvel Merci ! J'ai toujours un léger doute quand je sors ce genre vidéo pour savoir si ce sera vraiment suffisamment accessible. Content que ça fonctionne !
+ScienceEtonnante Moi qui galérais à expliquer aux gens le domaine de mes études!! Merci :D (j'étudie les statistiques et l'informatique décisionnelle). en fait c'est juste une automatisation des méthodes économétriques (pour résumer en gros)
ScienceEtonnante est d'intérêt public. Gigantesques encouragements à poursuivre ce boulot remarquable : encore une vidéo super bien faite et bluffante. Respects.
Merci pour cette magnifique explication !!! Reste que comme toute "nouveauté" , on lui attribue bien souvent la réalisation de "tous nos rêves" à l'avance. Pour moi, il est clair que ce qui est proposé est une approche méritoire (bravo aux pionniers, souvent isolés avant d'être parfois rattrapés par un effet mode pas toujours judicieux non plus... mais c'est un autre débat ^^) qui reste cependant bien limitée par rapport à ce qu'on aime malgré tout nommer par facilité et par enthousiasme: "intelligence". D'ailleurs, nous fonctionnons encore aujourd'hui bien trop dans un rapport de puissance brute pour exprimer la notion de progrès ( même dans cet exemple). Le jour où nous aurons franchement dépassé le prisme actuel de pensée, ô combien restrictif (en gros l'efficace mais si limitée vision matérialiste) , il s'agira d'un gros progrès, d'un VRAI saut qualitatif (peut-être même un changement de civilisation, mais puisque la pensée dominante actuelle ne faiblit hélas pas (inertie oblige) malgré ses limites devenues flagrantes, il n'est pas sûr et certain que la plupart d'entre nous puisse en être témoin ... "dans cette vie" ;) ... ). Je fais ce genre de précision(s) car les humains ont souvent l'habitude de se considérer spontanément comme plus évolués ou conscients que notamment leurs ancêtres, avec toute l'illusion de leurs méconnaissances de ces derniers, alors que d'un manière quasi-systématique, ils s'empressent de renouveler les mêmes erreurs avec la même ferveur (je parle bien sûr de fond et non pas de forme). Le progrès, tout comme l'intelligence, est une notion qui semble bien difficile à définir véritablement.
Bonsoir science étonnante, Whaou !!!! Expliquer en 20 min un sujet si complexe avec une telle clarté, c'est impressionnant ! Cela fait des années que j'ai abandonné la télé parce qu'elle manque de gens comme toi. Tu gagne à être connu, je te souhaite le meilleur avenir qui soit.
Je tenais à te remercier David, pour cette vidéo super bien produite que j'ai regardé il y a maintenant 4 ans et qui m'a fait découvrir le machine learning. Aujourd'hui je suis ingénieur en machine learning et j'adore mon métier ! Encore merci pour ce contenu de qualité !
Et c'est vrai que ta vidéo, comme bien d'autres que tu as déjà réalisées, est franchement top ! C'est vraiment très abordable sans être à raz les pâquerettes pour autant, donc ni éprouvant, ni lassant. Je ne sais pas si tout le monde le ressent comme moi mais pour ma part je trouve que c'est cognitivement et culturellement abordable et bien équilibré et il n'y en a pas tant que ça des youtubers qui arrivent à aussi bien vulgariser un sujet plutôt complexe, voire abscons, sur une durée qui pourrait être décourageante alors que ce n'est justement pas le cas avec toi. Honnêtement tu fais du très bon boulot David, un grand merci à toi. La volonté, le temps, l'énergie et le plaisir que tu y consacres sont plus qu'admirables et ta chaîne mérite d'être beaucoup plus populaire.Tes vidéos font partie de celles que je partage le plus et pourtant depuis cette soudaine et massive émergence de youtubers francophone, j'ai bien freiné ma cadence de partage, je suis devenu beaucoup plus sélectif aussi mais tes vidéos demeurent encore parmi celles que je privilégie et continue d'inviter chaleureusement à regarder. Donc merci à toi, ce que tu fais (comme beaucoup d'autres) est d'utilité publique et ta démarche est d'autant plus respectable qu'elle est spontanée, alors que le service public est non seulement encore très souvent à la traîne, malgré le budget forcément plus important que celui des youtubers, mais aussi parce qu'il offre, notamment via la TV, une quantité effrayante de choses toutes aussi abrutissantes que les autres et quand bien même il s'agit de programmes vraiment destinés à informer ou instruire, la rigueur journalistique laisse encore trop souvent à désirer, donc merci à toi comme à beaucoup d'autres, je considère que vous faites de l'éducation populaire et c'est tout à votre honneur. Courage et espérons que cela dure parce que vous répondez vraiment à un besoin, je dirais même à une carence culturelle, je suis plus que convaincu que grâce à vous la bêtise recule, et on sait hélas jusqu'où cette dernière peut aller... Merci, bonne continuation et courage !
Je ne connaissais strictement rien au deep learning, mais grâce à toi, 20 minutes après, j’ai les idées claires sur le sujet! Impressionnant ! Merci de prendre le temps de partager ton savoir. Et bravo pour la manière !! Tu es un scientifique jusqu’à la moelle, ça se sent :) (Edit : Modifié pour l’orthographe)
+bLuemaNMKO Une partie de la clé, c'est que je passe beaucoup de temps à réfléchir à l'enchainement logique de chaque séquence. Je suis content que ça porte ses fruits :)
Encore une vidéo fort intéressante, pleine d'enseignements pour ma part (le neurone artificiel par exemple). La prédiction dont tu parles, c'est aussi ce qu'on peut appeler, comme tu l'expliques, extrapolation ou interpolation, c'est en effet ce que j'enseigne aux étudiants de bac techno quand on étudie des stats à deux variables (d'ailleurs elle n'est pas toujours affine, elle peut être polynomiale, logarithmique etc) et donc la technique d'ajustement affine peut être illustrée en quelque sorte par ce machine learning à la base des moteurs sur Internet. Merci pour cette illustration éloquente et qui pourra éveiller la curiosité de certains élèves en quête d'exemples. Ah et pour finir, je l'ai déjà évoqué dans mes précédents commentaires, tu as un don inné dans la pédagogie, je souhaite vivement que tu fasses plein d'émules parmi les jeunes, car Internet c'est rempli de magie qui lie autant de neurones intelligents, curieux, plein de projets et de passions, que d'étoiles dans l'Univers...
+ScienceEtonnante Tu aurais pus dire deux mots sur les big data qui est quand même au cœur du machine learning, et une grand problématique scientifique actuel. sinon super vidéo ! J'aime beaucoup ta manière de vulgarisé où il reste quand même un peut de math et de trucs "techniques" !
+Guy Don ce que j'aime dans ces vidéos c'est aussi la façon d'amener des problèmes ouverts et d'y réfléchir. Quand on enseigne les maths et en général les matières scientifiques, on est malheureusement trop vite amené (surtout en fin de cycle) à enseigner des techniques de calcul dans l'objectif des échéances d'examen alors que tout le plaisir des maths c'est d'amener à raisonner, conduire un projet construit de pensée et je suis déjà convaincu que l'introduction des algorithmes et surtout des EPI (Enseignements Pratiques Interdisciplinaires) au collège pourra ouvrir de nouvelles perspectives aux étudiants pour s'orienter vers de vraies pratiques de raisonnement (d'ailleurs je vois que l'on regrette la disparition de pans de géométrie, mais c'est une lecture trop rapide, lapidaire et partielle des programmes car on insiste bien plus vers justement les démonstrations...) On ne peut connaître les effets de nouvelles orientations pédagogiques sans les avoir testées véritablement auprès des élèves mais je fais le pari que si on les amène vers un investissement qui demande recherche, logique, investigations, compréhension par l'erreur, on aura fait un immense pas et le creuset des futurs matheux, je l'espère, grandira car ils verront bien le trésor des maths : imaginer, créer, expérimenter, se confronter à un problème pour répondre à une question qui trouve sa source dans la société actuelle (informatique, biologie, flux financiers etc)
+Guy Don oui tu as raison j'aimerais en savoir davantage sur les big data sur Science Étonnante, c'est un terme qu'on entend de plus en plus dans les conférences, ce serait bien d'en connaître les enjeux, les limites et les applications, cela reste encore assez flou en ce qui me concerne...
Merci, très bien expliqué et avec sérieux, on pourrait vous écouter parler des heures. Enfin qlq un qui ne met pas d humour n importe où. Encore merci.
J'étudie des méthode de communication non-violente et j' ai redécouvert la notion d'empathie en travaillant la reformulation. En regardant cette vidéo, je pensais a un théme de film de science fiction. Si un ordinateur prend comme base de données tout les ressentis qu'on les gens quand ils vivent tel ou tel situation, il est donc possible de créer une intelligence artificiel qui pourrai etre doué d'empathie. Du genre le programme pourrai etre capable de savoir quel besoin fondamentaux tu aurais a satisfaire en fonction de l'évenement qui t'es arrivé et également d'enregistrer la variété. Dans le principe ca fairait hurler mais ca devient maintenant possible avec le deep learning. Un ordinateur psychologue capable de t'écouter, de reformuler tes phrases et d'en tirer une justesse de sentiment et de sens des besoins fondamentaux humais que tu aurais a satisfaire. . Le principe est terrible surtout si mal utilisé. Dans le meme temps l'algorythme de google ou de youtube te montre finalement quel sont tes intéréts et te fournisse plein de suggestion qui peuvent t'enfermer dans ton propre domaine. Donc le vice est déja la. Merci pour l'explication de cette vidéo et je laisse cette suggestion a méditer.
+Antonin Camuglia C'est une réflexion intéressante mais le problème est plus difficile qu'il n'y parait : suffit-il d'un ensemble d'observations pour développer une empathie ? Si oui, comment peut-on quantifier toutes ces observations (modélisation) ? Le deep learning est puissant mais l'esprit humain est un grand mystère (voir philosophie de l'esprit). Malgré les progrès, la "formalisation" des facultés intellectuelles par des calculs (fonctions, modèles) est encore incertaine. Ainsi, si les liens entre l'intelligence artificielle et la psychologie t'intéressent, je te suggère d'explorer les sciences cognitives.
+Antonin Camuglia A mon avis l'empathie est entre guillemets propre à l'être humain. Si cela arrivait à se réaliser je pense qu'on ne ferait que frôler le mimétisme.
Une précision importante : les algos de TH-cam et Facebook essaient de faire des prévisions. C'est ce que l'on appelle de l'apprentissage supervisé : on donne des entrées et le programme apprend à prédire les sorties. En revanche, le cerveau humain apprends de façon non supervisée. C'est une nuance importante. Pour l'instant, on a du mal à reproduire cela.
cubicbanban La classification des méthodes en apprentissage automatique apporte une aide pour les méthodes formelles, mais s'applique difficilement pour expliquer la manière dont l'homme apprend. Dans un contexte informel, la limite entre le supervisé et le non supervisé est floue. Par ailleurs, il existe également un lien entre l’apprentissage renforcée et les expériences du conditionnement en psychologie. D'une manière générale, pendant une phase d'apprentissage chez l'homme, tous les types (de la classification en apprentissage automatique) peuvent être sollicités en même temps et à des niveaux différents.
n'oublie pas que l'humain apprend déjà à l'état foetal. à la naissance un bébé repere deja le sein maternel et s'y dirige. ou cela vient-il de l'instinct?
jeune homme bravo ! pour vos explications claires et concises . ça me rappele une citation de notre chère physicienne marie -curie " tout est a comprendre, rien n'est à craindre" ...vive la science !!
Je connais bien ces sujets car, il y a plus de 10 ans, j'ai fait ma thèse en linguistique sur les T.A.L. ( traducteurs automatiques de langue ) et je confirme que la voie du " laisser à l'ordinateur apprendre par lui-même les critères de classification " n'était pas du tout explorée... Je peux le confirmer d'autant plus que je défendais moi aussi cette idée et que j'avais un mal fou, à l'époque, pour convaincre. Aujourd'hui, je travaille dans un tout autre domaine. Mais je ne cache pas que je garde beaucoup de frustrations et d'amertume. Quand l'avenir nous donne raison, on est à la fois content et frustré... C'est une drôle de sensation : on est content d'avoir eu raison, mais frustré de ne pas avoir été reconnu en son temps. Quand je vois ce genre de vidéo qui me rappelle tout cela... J'aurais presque envie de laisser tomber mon job et retourner à mes recherches. Mais bon... avec l'âge, une famille et un salaire sécurisant, on y réfléchit à deux fois avant de tenter l'aventure... La recherche, ce n'est pas toujours ce qui paie le mieux.
Pourtant il me semble que les programmes de traduction sont encore largement imprécis. Le google trad par ex est mauvais. Ça dépanne mais comparé à un travail humain sérieux c'est ridicule. Cela semble bien plus complexe à intégrer pour un algorithme que jouer à un jeu. Comment pourrait il en effet être au courant des différentes culturelles, des petites nuances de sens etc... Pas sur que le renforcement suffise dans cette situation. Ça va bcp plus loin.
@@AnotherSpaceCowBoy A mon sens ce ne serait pas forcément la question de la méthode, mais plus du paramétrage des "boutons". Il faudrait que la machine puisse apprendre à comprendre en quoi un texte a tel sens ou tel autre, dans quelle mesure... Il faudrait qu'il puisse "entendre" l'ironie, et qu'on la lui explique comme ironique. Le problème serait sans doute l'acquisition des données en ce sens. C'est profond, mais je vois mal comment une autre méthode pourrait permettre de se passer d'apprendre... Après c'est vrai que d'un autre côté le procédé semble se baser sur l'emploi de caractéristiques essentielles générées à force de données. Le problème ici vient de la définition de ces-dites caractéristiques essentielles il me semble. En effet, l'emploi même de certains mots ou bien la contextualisation de leur sens peut dépendre de paramètres extérieurs aux mots en eux-mêmes il me semble, le ton, réel ou imaginé, (encore qu'on puisse se demander pourquoi on imagine un ton...) un contexte politique ou d'actualité, une appartenance à un groupe ou bien plus généralement le contexte dans lequel un texte est composé, une parole prononcée. Bien que pas exactement liées au problème de la traduction, je pense que ces considérations peuvent avoir des impacts plus ou moins significatifs sur ce dernier. On pourrait en imaginer certaines limites ou difficultés : certains paramètres sont difficiles à mesurer parce qu'extérieurs aux mots en partie, sous-entendu dans un sens qui va au-delà d'une simple combinatoire des termes... Ce qui reste à la fois énorme et solvable tout autant que restreint à un domaine particulier. Mais en fin de compte, je ne crois pas que Google Traduction soit issu du deep learning, d'ailleurs un autre traducteur "DeepL" en est issu, qui est apparemment nettement plus efficace que Google Trad!
Je compatis, j'ai écris mon travail de diplôme en 2012 (un peu plus tard quand même) en finissant sur la présentation sur le dialogue de "Clever bot" et en ouvrant le débat sur l'avenir de l'intelligence artificielle dans les métiers de service. J'avais quand même l'impression qu'on me prenait pour un fou à l'époque ;-)
Plus tu t'améliores, plus epenser régresse. C'est dur mais c'est juste à mon avis car il semble partir sur trop de projets en même temps et oublier ce pour quoi il était si bon, à savoir la vulgarisation scientifique rigoureuse et ludique. Beau boulot bravo !
Grande qualité de démonstration, de mieux en mieux. D'autant que y a de la place à prendre, quand on sait que dorénavant d'autres chantent des chansons sur fond vert en se répliquant...
Cette vidéo se regarde comme un film policier Le suspens est à son comble à chaque retournement de situation (autrement dit : à chaque étape franchie par les chercheurs) !!! Bravo.
Je vous laisse raisonner sur une citation du statisticien Irving John Good : « Supposons qu’existe une machine surpassant en intelligence tout ce dont est capable un homme, aussi brillant soit-il. La conception de telles machines faisant partie des activités intellectuelles, cette machine pourrait à son tour créer des machines meilleures qu’elle-même; cela aurait sans nul doute pour effet une réaction en chaîne de développement de l’intelligence, pendant que l’intelligence humaine resterait presque sur place. Il en résulte que la machine ultra intelligente sera la dernière invention que l’homme aura besoin de faire, à condition que ladite machine soit assez docile pour constamment lui obéir ».
Dans Matrix, les Hommes ont créé les premières IA, y ont intégré une composante qui évolue et qui, au fil de son évolution sera l’unique clé 🔑 de leur survie dans l’avenir: l’élu (NÉO). Une fois que les IA auront dépassé les Humains dans tous les domaines et dépassés le stade d’être utile pour les Hommes, vue qu’elles n’ont pas d’apprentissage spirituelle, morale et pas d’apprentissage sentimental. Les seules évolutions de l’apprentissage mental (la logique en l’occurrence ) et de l’apprentissage physique conduisent inéluctablement à une seule et même conclusion: L ‘EXTINCTION DE LA totalité de la RACE HUMAINE.
pasionnant ! ta façon d'expliquer est purement géniale. Merci de démocratiser la Science de façon aussi ludique !!! je ne m'ennuie jamais lors de mes visionnages!
C'est la première fois que je laisse un commentaire sur TH-cam,et je te dis vraiment bravo tout simplement . tu m'a donné envie de laisser un commentaire et surtout de t'encourager à continuer à partager le partage est un des plus beaux aspects de l'inteligence.
Cette video devrait être présentée à tous les étudiants en intelligence artificielle, elle leur donnerai un supplément d'envie d'avancer dans le domaine (ce qui ne m'est pas vraiment arrivé dans les année 80, en DEA d'IA). Par contre, je pense qu'il faudrait leur donner un peu plus envie d'avancer avec une grande prudence. Dans la vidéo, on voit que "Malheureusement, des fois, ça rate !" et un des malheureux exemples (non cité) est récent et grave. Google+ et Flickr qui font de la reconnaissance de forme ont récemment assimilé des africains en tant que singes ! Au-delà de la connotation raciste basée sur la simple apparence, on peut y voir un précurseur de toutes les "prédictions" ou jugements foireux que pourront faire dans quelques décennies les machines a qui nous donnons de plus en plus de pouvoir. Que penser d'un algorithme de deep learning que l'on utiliserai pour désengorger les tribunaux, pour dédouaner l'homme face à un problème d'euthanasie, pour aider les militaires dans l'élimination de "problèmes" mondiaux, etc ? En tout cas merci d'être enthousiaste, mais il ne faut pas oublier que "Science sans conscience n'est que ruine de l'âme". Au fait, à quand une vidéo sur l'éthique en science ?
De graves questions philosophiques et morales auxquelles il faudra bien que l'on trouve des réponses rapidement...je serais curieuse de connaitre la pensée de JC Ameisen là dessus...
+Pascal Barthe Je suis d'accord que la philosophie des sciences est un sujet important (particulièrement la responsabilité sociale et la méthode scientifique). J'ajoute un lien cocasse entre les éventuelles erreurs de "prédictions" et les biais cognitifs du raisonnement humain.
Cette video tombe assez bien, en ce moment les fournisseurs cloud essayent de rendre accessible le machine learning avec des api dediées, mais les presentations sont souvent ultra simplifiées et tournent autour de l'idée que _"Le ML, c'est magique, ça marche, tout le monde peut le faire!"_ en survolant toutes les etapes comme si c'etait vraiment devenu un jeu d'enfant. Bref, ça fait plaisir de voir une video honnete et comprehensible sur le sujet.
Merci! Excellente présentation sans perte de temps ou simplification condescendante, des exemples clairs, bien illustrés... je vais de ce pas visionner l’ensemble des vidéos!
Une application récente assez extraordinaire des réseaux profond c'est la possibilité de faire peindre une image a l'algorithme en lui donnant en modèle un tableau. "A Neural Algorithm of Artistic Style" Quelqu'un a fait une implementation publique dispo ici: github.com/jcjohnson/neural-style Et y a déjà un site qui permet de l'utiliser directement en ligne avec les résultats dans une galerie: ostagram.ru/ Et excellente vidéo au passage :p
Concernant les modèles génératifs, à qui appartient la production nouvelle (l'algorithme, le concepteur de cet algorithme, la personne qui a rentré les bons chiffres dans l'algorithme ou personne et dans ce cas c'est une production de "l'esprit" qui n'a pas de copyright) ? Imaginons que je sois un chanteur qui produit un album et que je cherche une image pour ma pochette d'album. Dois-je payer des droits ou non et à qui ? Ces modèles génératifs peuvent-ils, à terme, être un facteur de disparition d'une certaine forme de propriété intellectuelle ?
+Arnaud Le Naoures sachant que l'algorithme renvoie une image d'une chaise par exemple. le concept de chaise n'est pas à quelqu'un en particulier, c'est la forme qu'il prends qui est soumise à la propriété intelectuelle. Donc à mon avis non ça enlève rien à la propriété.
WhiteAppleX pour le moment, en France, la loi prévoit que c'est le créateur qui est responsable de ce que l'IA fait (pour des accidents par exemple), en ce sens, la création d'une ia doit certainement appartenir à son créateur. (par ailleurs, il ya peu de temps, il y'a eu une séance de table ronde au sénat sur le droit des IA, voir le site de bensoussan)
D'ailleurs j'ai vu des réflexions sur des IA capable de composer des musiques comme certain compositeur, la question se pose de savoir si ça appartient au compositeur (vu que ça peut être considéré comme copié ?), au créateur de l'IA...
Excellente vidéo ! Ensuite en ayant quelques connaissances dans le domaine on peut dénoter quelques erreurs (plus sur la formulation, mais je pense que ça facilite la vulgarisation donc c'est un mal pour un bien) par exemple on apprend rien à un algorithme on l'apprend à un système. Ensuite je trouve dommage que la partie sémantique et cognitif soit un peu laissé de côté mais c'est vrai qu'il aurait fallu une vidéo de 2 à 4h pour aborder toutes les problématiques sous-jacentes. En tout cas je le répète, c'est une excellente vidéo pour une première approche du domaine et pour suciter l'interêt des gens à celui-ci
Excellente vidéo très claire et très intéressante! Le deep learning me paraît trop puissant, il faudrait à mon avis éviter de le mettre sur internet, je veux dire qu'aucun algorithme de deep doit être mis en relation avec d'autres algorithmes du même type, sinon ils pourraient manigancer des trucs pas jolis jolis...
Magnifique de qualité, de précision et d'approfondissements pour une vulgarisation, ce qui est trop rare. Content d'avoir découvert ta chaîne. Bonne continuation.
En l'occurence, les tesla et les quattro (enfin ces dernières sont surtout utile pour les studios d'animations de par leur quantité de vram) sont effectivement développées pour des, entres autres, chercheurs. Effectivement l'architecture pascal a été marketée avec les 1070/1080, mais la supercalculation et la recherche constante de la puissance est une force conductrice plus puissante que le jeu vidéo. Puis bon les cartes graphiques bénéficient aussi des avancées lithographiques qui sont généralement pensées pour les processeurs, là aussi on est dans la supercalculation (avec le nec plus ultra implémenté dans les Xeons etc). Après tout les jeux squaresoft PS1 profitaient des stations sillicon graphics, qui n'étaient pas vraiment pensées pour le jeu vidéo non plus (et qui équipaient, par exemple, la NASA)
Ben dis donc, je suis en formation sur la Data Science (Machine Learning & Deep Learning) et je n'aurai pas dit mieux. C'est très bien expliqué, vous êtes doué d'une grande pédagogie ! Bravo.
Super la vidéo et l’article, très pédagogique !! Je suis fan 😉 Pour ceux que ça intéressent j’ai fais un articles sur l’histoire de l’intelligence artificielle. (antorobot.wordpress.com/2018/02/26/dou-vient-lintelligence-artificielle) Je trouve que l’intelligence artificielle est un domaine passionnant que tu as très bien partagé !!! Bravo !
Franchement tout est clair, bien imagé, on a l'impression de pouvoir toucher du doigt des sujets aussi compliqués ! Bravo ! (comme d'hab en fait, toujours le même avis sur ces vidéos, tout le temps quasi-parfaites ^^)
C est rigolo pratiquement au même moment j'ai suivi l'émission la tête au carré sur l'intelligence artificielle : www.franceinter.fr/emission-la-tete-au-carre-lintelligence-artificielle
C'est génial, le discours est super bien construit! Par des répétitions savamment dosées, on assimile vraiment les concepts et on devient avant la fin de la vidéo assez calé pour comprendre les dernières explications! Ça fait vraiment plaisir!
La plus grandes blagues seras lorsqu'on pourrait englober le comportement humain dans le deep learning et voir quel critère il choisira pour nous résumer selon x variable xDDDD Aussi, si le premier cas se présentais, on seras capable de creer des modèle génératif de comportement afin de créer des êtres artificiels tout aussi diversifier que nous #QuandTasRienFaire xD
+Freeloxxx Hbbk c"est déjà le cas dans une moindre mesure puisque des algos savent ce que tu vas faire, ce que tu vas acheter, ce que tu vas consommer, où tu vas aller, pourquoi tu vas y aller, avec qui, comment, etc. *Edit: ça s'appelle le Big Data Le pire dans tout ça, c'est que les gens non prévisibles, seront assimilés terroriste, psychopathes ou dangereux marginaux. Et le pire du pire, c'est que la société est déjà comme ça, si par exemple, vous êtes dans un groupe de plus de 5 personnes qui se contactent par Facebook et qui ont un iPhone, alors si le 6ème venu n'a ni l'un ni l'autre (en supposant un aml "réél" d'un ami) alors ça sera l'extra-terrestre du groupe... Pareil pour les extra-terrestres d'ailleurs, si aujourd'hui M. Tout Le Monde n'y crois pas ou "ne croit que ce qu'il voit" c'est par cet effet de groupe. Ce qui fait qu'un groupe de personnes catalogue systèmatiquement. ET donc finalement rend un ou plusieurs individus prévisibles.
C'est ouf je suis en méd 2 et je viens d'avoir un cours sur le machine learning. J'ai tout de suite pensé à cette vidéo et j'ai voulu la revoir (je l'avais déjà vu à l'époque). Je me suis rendu compte aussi que tu avais fait plusieurs vidéos sur lesquelles j'avais eu un cours dessus entre temps (épigénétique notamment) et ça me donne envie de revoir tout ça. Bref, c'est pas un commentaire très pertinent mais merci pour ton travail!!! C'est ce genre de vidéos qui tirent la communauté youtube vers le haut et qui créent des belles vocations!!!
Voilà un bon exemple d'humain dans toute sa splendeur. Un progrès scientifique et l'application qui vient à l'esprit c'est le cul (plaisir sexuel). Pour un autre, ce sera comment détruire des humains. La science et la technologie changent, l'humain (malgré le nombre impressionnant de neurones et de connexions présents dans son cerveau)
Tout comme la video sur le prion, je te remercie d'expliquer clairement ce qu'il en est. ça fait du bien de ne plus subir les articles qui fleurissent un peu partout et qui laissent penser que tout cela est "magique"
okay. c'est pour ça que plus rien ne me surprend dans mon fil FB. merci le machine learning de rendre ma vie FB morne et insipide (heureusement qu'il y a la vraie vie, c'est plus varié)
Je suis les vidéos de science étonnante depuis (presque) le début, et j'ai eu l'occasion récemment de revoir cette excellente vidéo en la montrant à un ami. Du magnifique travail!
Merci beaucoup pour votre vidéo claire. J'en ai visionné quelques une sur le sujet, et franchement je n'avais pas réussi à comprendre grand chose jusqu'à ce que je visionne la votre. Encore une fois, merci !
Encore une fois un sujet d'apparence complexe expliqué clairement qui nous permet de visiter ce que l'intelligence humaine est capable de mettre au point aujourd'hui. C'est merveilleux ! Souhaitons simplement qu'elle en fasse le meilleur usage possible au bénéfice de tous.
Je sais que je vais faire mon pénible... mais si tu pouvais corriger par annotation ton "c'est pour pallier {à} ça" à 12:15 (pallier est transitif, comme l'addition), ça serait génial. A part ça, encore une belle vidéo super instructive, bien documentée, toujours intéressante et très bien illustrée. Bonne continuation, bravo !
MERCI ! En me levant tôt un dimanche matin il m'est venu l'idée de visionner Science Etonnante sur le thème du Deep Learning, et j'en suis ravi :o) comme pour toutes les vidéos de la chaine SE !
Après plusieurs années, la vidéo est toujours autant d'actualité. Même la conclusion est parfaite. 👍
I'm a brazillian student of computer engineering and I'm here to thank you. I just started learning French and I was really struggling to find some french TH-cam channel that has videos that I like to watch, fortunately I found this channel and it has subtitles in french what really helps. So thank you for your work in providing information in french, you are helping me as f***!!
Wow, c'était super limpide, bravo et merci. tu es vraiment un excellent pédagogue et je te souhaite d'avoir une reconnaissance beaucoup plus grande qu'actuellement !
110 000 personne le suivent déjà c'est déjà une reconnaissance énorme.
+shiro Certes c'est pas faux, mais face aux plus de 600 000 (ou 800 000 ?) abonnés de e-penser (excellent aussi) on se dit qu'il reste du chemin à parcourir 😊. Et quand on voit que les questions cons qui fait ses vidéos en 5 minutées se rapproche du million... C'est triste !
+Jordan GALLI en fait c'est pas vraiment le même public, c'est pour ça, LQC et Science étonnante ne sont pas vraiment comparables. LQC atteint surement un public plus large
LQC c'est plus du divertissement que de la vulgarisation scientifique
+Jordan GALLI Déjà les questions cons dire que ça se fait en 5 minutes c'est un poil exagéré quand même. Mais sinon je suis d'accord avec toi. Mais il faut considérer que les sujets abordés par Science étonnante sont quand même beaucoup plus spécifiques que les questions cons, et finalement, c'est peut-être (surement même) un exploit plus grand d'avoir réussi à atteindre 100 000 amateurs de science sur Internet que 600 000 personnes voulant se marrer... Bref, du très, très bon boulot :)
Limpide ? c'est vite dit, tres clairement expliqué mais faut suivre dit donc !
Tellement bien faite cette vidéo !
Y'a quand même une rigueur et un sérieux dans ta préparation et ta présentation qui sont impressionnants.
Merci, ça me touche beaucoup !
Aucunement besoin de kikoo "ki von fèr d comantèr kom sa" sur ses vidéos.
être jeune ne veut pas dire kikoo mais une touche humour maîtrisé permettrait sans doute d'attirer un public plus large et de mieux comprendre
Ouais
@Mohamed Mahdid Non je suis pas d'accord, j'aimais beaucoup E penser avant mais je ne le regarde plus du tout depuis que ses vidéos ressemblent plus à des sketch que à des vidéos pédagogiques. Je serais très deçu que Science étonnante prenne ce chemin. C'est juste génial comme ça, il ne faut rien changer. J'aurais aimé avoir des prof comme ça ... Pas besoin de faire le clown quand on a la bonne approche pour accrocher les auditeurs.
Ce numéro de Science étonnante est une vraie réussite.
J'imagine que cela a pris du temps en recherche et en préparation mais le résultat est excellent.
Bravo !!
L'approche est passionnante, instructive, ludique, documentée, ...
En un mot bravo! Si il y avait un Nobel de la vulgarisation, il faudrait vous le discerner.
C'est très intéressant de regarder en 2023 votre publication de 2016, avec le recul de tous les progrès réalisés depuis lors... :-) Merci à vous, vous demeurez indéfectiblement le meilleur vulgarisateur en matière scientifique ! Quand on vous écoute on pourrait presque se croire intelligent...
Génial encore une fois. A la fois la qualité du sujet, et la qualité audiovisuelle qui aide à faire passer le tout !
+Emile Bec-Drelon Merci !
Machine learning :
- Histoire 0:32
- principe du machine learning 1:22
Réseaux de neurones artificiels :
- Aspect théorique 5:56
- En application 9:06
- Deep learning 12:22
@@Zeus-d2d merci,
Merci ;)
Mrc
Bravo pour les explications accessibles au plus grand nombre. Les 20 minutes passent à la vitesse grand V, merci pour ce partage de connaissance.
vidéo de qualité irréprochable. Vous avez un réel don pour l'explication logique des choses , bravo !
L'explication la plus simple que j'ai pu trouver sur youtube.... merci pour ton sens de la pédagogie ! ( tous le monde n'est pas mathématicien... )
Vidéo excellente comme d'habitude. Très bonne vulgarisation avec contexte,prévision,utilité, fonctionnement à l'aide schéma parfaitement compréhensible ...
Vraiment c'est très très bon.
+TheHighlightsShow Merci merci merci !! Ce fut du gros boulot à l'écriture, mais je suis fier :)
À quand une vidéo en collaboration entre David Louapre et Léo Grasset ? Je sens que ça casserait la baraque !
Un petit message pour dire merci. Cette vidéo m'a donné envie de me lancer le Deep Learning et j'ai ainsi pu finir mes études d'ingénieur civil avec un travail de fin d'études "Méthodes de Deep Learning pour la classification de vidéos" il y a deux mois. Vos vidéos sont passionnantes et donnent envie de s'intéresser plus aux différents sujets. Un grand merci et bonne continuation!
Toujours des vidéos ultra intéressantes ! Explications limpides et tellement et à portée de tous. Continue c'est génial
+yann chauvel Merci ! J'ai toujours un léger doute quand je sors ce genre vidéo pour savoir si ce sera vraiment suffisamment accessible. Content que ça fonctionne !
+ScienceEtonnante Moi qui galérais à expliquer aux gens le domaine de mes études!! Merci :D (j'étudie les statistiques et l'informatique décisionnelle). en fait c'est juste une automatisation des méthodes économétriques (pour résumer en gros)
ScienceEtonnante est d'intérêt public. Gigantesques encouragements à poursuivre ce boulot remarquable : encore une vidéo super bien faite et bluffante. Respects.
Merci pour cette magnifique explication !!!
Reste que comme toute "nouveauté" , on lui attribue bien souvent la réalisation de "tous nos rêves" à l'avance.
Pour moi, il est clair que ce qui est proposé est une approche méritoire (bravo aux pionniers, souvent isolés avant d'être parfois rattrapés par un effet mode pas toujours judicieux non plus... mais c'est un autre débat ^^) qui reste cependant bien limitée par rapport à ce qu'on aime malgré tout nommer par facilité et par enthousiasme: "intelligence".
D'ailleurs, nous fonctionnons encore aujourd'hui bien trop dans un rapport de puissance brute pour exprimer la notion de progrès ( même dans cet exemple).
Le jour où nous aurons franchement dépassé le prisme actuel de pensée, ô combien restrictif (en gros l'efficace mais si limitée vision matérialiste) , il s'agira d'un gros progrès, d'un VRAI saut qualitatif (peut-être même un changement de civilisation, mais puisque la pensée dominante actuelle ne faiblit hélas pas (inertie oblige) malgré ses limites devenues flagrantes, il n'est pas sûr et certain que la plupart d'entre nous puisse en être témoin ... "dans cette vie" ;) ... ).
Je fais ce genre de précision(s) car les humains ont souvent l'habitude de se considérer spontanément comme plus évolués ou conscients que notamment leurs ancêtres, avec toute l'illusion de leurs méconnaissances de ces derniers, alors que d'un manière quasi-systématique, ils s'empressent de renouveler les mêmes erreurs avec la même ferveur (je parle bien sûr de fond et non pas de forme).
Le progrès, tout comme l'intelligence, est une notion qui semble bien difficile à définir véritablement.
Bonsoir science étonnante,
Whaou !!!! Expliquer en 20 min un sujet si complexe avec une telle clarté, c'est impressionnant !
Cela fait des années que j'ai abandonné la télé parce qu'elle manque de gens comme toi.
Tu gagne à être connu, je te souhaite le meilleur avenir qui soit.
Tes vidéos sont excellentes !
+Le Réveilleur Merci !!
YTB est la new tv bro
Ytbers should deep learn using appropriate thumbnails; a pic of musk should have a video of musk, at the very least an extract
Je tenais à te remercier David, pour cette vidéo super bien produite que j'ai regardé il y a maintenant 4 ans et qui m'a fait découvrir le machine learning. Aujourd'hui je suis ingénieur en machine learning et j'adore mon métier ! Encore merci pour ce contenu de qualité !
Génial, merci pour ce témoignage !!
C'est fou la vie quand même ^^
Mec t’es un génie. Tes explications ont décomplexé complètement le deep Learning chapeau
Et c'est vrai que ta vidéo, comme bien d'autres que tu as déjà réalisées, est franchement top ! C'est vraiment très abordable sans être à raz les pâquerettes pour autant, donc ni éprouvant, ni lassant. Je ne sais pas si tout le monde le ressent comme moi mais pour ma part je trouve que c'est cognitivement et culturellement abordable et bien équilibré et il n'y en a pas tant que ça des youtubers qui arrivent à aussi bien vulgariser un sujet plutôt complexe, voire abscons, sur une durée qui pourrait être décourageante alors que ce n'est justement pas le cas avec toi. Honnêtement tu fais du très bon boulot David, un grand merci à toi. La volonté, le temps, l'énergie et le plaisir que tu y consacres sont plus qu'admirables et ta chaîne mérite d'être beaucoup plus populaire.Tes vidéos font partie de celles que je partage le plus et pourtant depuis cette soudaine et massive émergence de youtubers francophone, j'ai bien freiné ma cadence de partage, je suis devenu beaucoup plus sélectif aussi mais tes vidéos demeurent encore parmi celles que je privilégie et continue d'inviter chaleureusement à regarder. Donc merci à toi, ce que tu fais (comme beaucoup d'autres) est d'utilité publique et ta démarche est d'autant plus respectable qu'elle est spontanée, alors que le service public est non seulement encore très souvent à la traîne, malgré le budget forcément plus important que celui des youtubers, mais aussi parce qu'il offre, notamment via la TV, une quantité effrayante de choses toutes aussi abrutissantes que les autres et quand bien même il s'agit de programmes vraiment destinés à informer ou instruire, la rigueur journalistique laisse encore trop souvent à désirer, donc merci à toi comme à beaucoup d'autres, je considère que vous faites de l'éducation populaire et c'est tout à votre honneur. Courage et espérons que cela dure parce que vous répondez vraiment à un besoin, je dirais même à une carence culturelle, je suis plus que convaincu que grâce à vous la bêtise recule, et on sait hélas jusqu'où cette dernière peut aller... Merci, bonne continuation et courage !
Je ne connaissais strictement rien au deep learning, mais grâce à toi, 20 minutes après, j’ai les idées claires sur le sujet!
Impressionnant ! Merci de prendre le temps de partager ton savoir.
Et bravo pour la manière !! Tu es un scientifique jusqu’à la moelle, ça se sent :)
(Edit : Modifié pour l’orthographe)
C'est incroyable la façon dont tu parles de ces sujets, simplement, mais précisément, avec une logique dans les enchaînements et les conclusions.
+bLuemaNMKO Une partie de la clé, c'est que je passe beaucoup de temps à réfléchir à l'enchainement logique de chaque séquence. Je suis content que ça porte ses fruits :)
Encore une vidéo fort intéressante, pleine d'enseignements pour ma part (le neurone artificiel par exemple). La prédiction dont tu parles, c'est aussi ce qu'on peut appeler, comme tu l'expliques, extrapolation ou interpolation, c'est en effet ce que j'enseigne aux étudiants de bac techno quand on étudie des stats à deux variables (d'ailleurs elle n'est pas toujours affine, elle peut être polynomiale, logarithmique etc) et donc la technique d'ajustement affine peut être illustrée en quelque sorte par ce machine learning à la base des moteurs sur Internet. Merci pour cette illustration éloquente et qui pourra éveiller la curiosité de certains élèves en quête d'exemples. Ah et pour finir, je l'ai déjà évoqué dans mes précédents commentaires, tu as un don inné dans la pédagogie, je souhaite vivement que tu fasses plein d'émules parmi les jeunes, car Internet c'est rempli de magie qui lie autant de neurones intelligents, curieux, plein de projets et de passions, que d'étoiles dans l'Univers...
+Archi Media Merci ! J'espère aussi faire quelques émules et peut-être contribuer à des vocations !
+ScienceEtonnante Tu aurais pus dire deux mots sur les big data qui est quand même au cœur du machine learning, et une grand problématique scientifique actuel.
sinon super vidéo ! J'aime beaucoup ta manière de vulgarisé où il reste quand même un peut de math et de trucs "techniques" !
+Guy Don ce que j'aime dans ces vidéos c'est aussi la façon d'amener des problèmes ouverts et d'y réfléchir. Quand on enseigne les maths et en général les matières scientifiques, on est malheureusement trop vite amené (surtout en fin de cycle) à enseigner des techniques de calcul dans l'objectif des échéances d'examen alors que tout le plaisir des maths c'est d'amener à raisonner, conduire un projet construit de pensée et je suis déjà convaincu que l'introduction des algorithmes et surtout des EPI (Enseignements Pratiques Interdisciplinaires) au collège pourra ouvrir de nouvelles perspectives aux étudiants pour s'orienter vers de vraies pratiques de raisonnement (d'ailleurs je vois que l'on regrette la disparition de pans de géométrie, mais c'est une lecture trop rapide, lapidaire et partielle des programmes car on insiste bien plus vers justement les démonstrations...) On ne peut connaître les effets de nouvelles orientations pédagogiques sans les avoir testées véritablement auprès des élèves mais je fais le pari que si on les amène vers un investissement qui demande recherche, logique, investigations, compréhension par l'erreur, on aura fait un immense pas et le creuset des futurs matheux, je l'espère, grandira car ils verront bien le trésor des maths : imaginer, créer, expérimenter, se confronter à un problème pour répondre à une question qui trouve sa source dans la société actuelle (informatique, biologie, flux financiers etc)
+Guy Don oui tu as raison j'aimerais en savoir davantage sur les big data sur Science Étonnante, c'est un terme qu'on entend de plus en plus dans les conférences, ce serait bien d'en connaître les enjeux, les limites et les applications, cela reste encore assez flou en ce qui me concerne...
Cette chaîne devrait être désignée comme leçon de culture informatique générale et obligatoire depuis le lycée ... top
L'exemple "assez spectaculaire" de 2016 18:02 fait bien pale figure comparativement à MidJourney5 aujourd'hui 😅
Bravo et merci mr Louapre pour toutes ces vidéos qui font voyager notre esprit de façon intelligente et ludique....
👍👍👍
De la vulgarisation pas vulgaire ! Beau taff et bel esprit synthétique ! Bravo !
Merci, très bien expliqué et avec sérieux, on pourrait vous écouter parler des heures. Enfin qlq un qui ne met pas d humour n importe où.
Encore merci.
J'étudie des méthode de communication non-violente et j' ai redécouvert la notion d'empathie en travaillant la reformulation.
En regardant cette vidéo, je pensais a un théme de film de science fiction.
Si un ordinateur prend comme base de données tout les ressentis qu'on les gens quand ils vivent tel ou tel situation, il est donc possible de créer une intelligence artificiel qui pourrai etre doué d'empathie.
Du genre le programme pourrai etre capable de savoir quel besoin fondamentaux tu aurais a satisfaire en fonction de l'évenement qui t'es arrivé et également d'enregistrer la variété.
Dans le principe ca fairait hurler mais ca devient maintenant possible avec le deep learning.
Un ordinateur psychologue capable de t'écouter, de reformuler tes phrases et d'en tirer une justesse de sentiment et de sens des besoins fondamentaux humais que tu aurais a satisfaire. .
Le principe est terrible surtout si mal utilisé.
Dans le meme temps l'algorythme de google ou de youtube te montre finalement quel sont tes intéréts et te fournisse plein de suggestion qui peuvent t'enfermer dans ton propre domaine. Donc le vice est déja la.
Merci pour l'explication de cette vidéo et je laisse cette suggestion a méditer.
+Antonin Camuglia C'est une réflexion intéressante mais le problème est plus difficile qu'il n'y parait : suffit-il d'un ensemble d'observations pour développer une empathie ? Si oui, comment peut-on quantifier toutes ces observations (modélisation) ? Le deep learning est puissant mais l'esprit humain est un grand mystère (voir philosophie de l'esprit). Malgré les progrès, la "formalisation" des facultés intellectuelles par des calculs (fonctions, modèles) est encore incertaine. Ainsi, si les liens entre l'intelligence artificielle et la psychologie t'intéressent, je te suggère d'explorer les sciences cognitives.
+Antonin Camuglia A mon avis l'empathie est entre guillemets propre à l'être humain. Si cela arrivait à se réaliser je pense qu'on ne ferait que frôler le mimétisme.
Une précision importante :
les algos de TH-cam et Facebook essaient de faire des prévisions. C'est ce que l'on appelle de l'apprentissage supervisé : on donne des entrées et le programme apprend à prédire les sorties.
En revanche, le cerveau humain apprends de façon non supervisée. C'est une nuance importante. Pour l'instant, on a du mal à reproduire cela.
cubicbanban La classification des méthodes en apprentissage automatique apporte une aide pour les méthodes formelles, mais s'applique difficilement pour expliquer la manière dont l'homme apprend. Dans un contexte informel, la limite entre le supervisé et le non supervisé est floue. Par ailleurs, il existe également un lien entre l’apprentissage renforcée et les expériences du conditionnement en psychologie. D'une manière générale, pendant une phase d'apprentissage chez l'homme, tous les types (de la classification en apprentissage automatique) peuvent être sollicités en même temps et à des niveaux différents.
n'oublie pas que l'humain apprend déjà à l'état foetal. à la naissance un bébé repere deja le sein maternel et s'y dirige. ou cela vient-il de l'instinct?
jeune homme bravo ! pour vos explications claires et concises . ça me rappele une citation de notre chère physicienne marie -curie " tout est a comprendre, rien n'est à craindre" ...vive la science !!
Je connais bien ces sujets car, il y a plus de 10 ans, j'ai fait ma thèse en linguistique sur les T.A.L. ( traducteurs automatiques de langue ) et je confirme que la voie du " laisser à l'ordinateur apprendre par lui-même les critères de classification " n'était pas du tout explorée... Je peux le confirmer d'autant plus que je défendais moi aussi cette idée et que j'avais un mal fou, à l'époque, pour convaincre. Aujourd'hui, je travaille dans un tout autre domaine. Mais je ne cache pas que je garde beaucoup de frustrations et d'amertume.
Quand l'avenir nous donne raison, on est à la fois content et frustré... C'est une drôle de sensation : on est content d'avoir eu raison, mais frustré de ne pas avoir été reconnu en son temps.
Quand je vois ce genre de vidéo qui me rappelle tout cela... J'aurais presque envie de laisser tomber mon job et retourner à mes recherches. Mais bon... avec l'âge, une famille et un salaire sécurisant, on y réfléchit à deux fois avant de tenter l'aventure... La recherche, ce n'est pas toujours ce qui paie le mieux.
bj vous pouvez m'aide un peut sur l'intelligence artificielle c'est vous voulez bien sur ,merci d'avance
Pourtant il me semble que les programmes de traduction sont encore largement imprécis.
Le google trad par ex est mauvais. Ça dépanne mais comparé à un travail humain sérieux c'est ridicule.
Cela semble bien plus complexe à intégrer pour un algorithme que jouer à un jeu.
Comment pourrait il en effet être au courant des différentes culturelles, des petites nuances de sens etc...
Pas sur que le renforcement suffise dans cette situation. Ça va bcp plus loin.
@@AnotherSpaceCowBoy
A mon sens ce ne serait pas forcément la question de la méthode, mais plus du paramétrage des "boutons". Il faudrait que la machine puisse apprendre à comprendre en quoi un texte a tel sens ou tel autre, dans quelle mesure... Il faudrait qu'il puisse "entendre" l'ironie, et qu'on la lui explique comme ironique. Le problème serait sans doute l'acquisition des données en ce sens. C'est profond, mais je vois mal comment une autre méthode pourrait permettre de se passer d'apprendre... Après c'est vrai que d'un autre côté le procédé semble se baser sur l'emploi de caractéristiques essentielles générées à force de données. Le problème ici vient de la définition de ces-dites caractéristiques essentielles il me semble. En effet, l'emploi même de certains mots ou bien la contextualisation de leur sens peut dépendre de paramètres extérieurs aux mots en eux-mêmes il me semble, le ton, réel ou imaginé, (encore qu'on puisse se demander pourquoi on imagine un ton...) un contexte politique ou d'actualité, une appartenance à un groupe ou bien plus généralement le contexte dans lequel un texte est composé, une parole prononcée. Bien que pas exactement liées au problème de la traduction, je pense que ces considérations peuvent avoir des impacts plus ou moins significatifs sur ce dernier. On pourrait en imaginer certaines limites ou difficultés : certains paramètres sont difficiles à mesurer parce qu'extérieurs aux mots en partie, sous-entendu dans un sens qui va au-delà d'une simple combinatoire des termes... Ce qui reste à la fois énorme et solvable tout autant que restreint à un domaine particulier.
Mais en fin de compte, je ne crois pas que Google Traduction soit issu du deep learning, d'ailleurs un autre traducteur "DeepL" en est issu, qui est apparemment nettement plus efficace que Google Trad!
@1up4u bonjour au faite vous pouviez m aider j ai a faire une application de prédiction du temps de livraison !
Je compatis, j'ai écris mon travail de diplôme en 2012 (un peu plus tard quand même) en finissant sur la présentation sur le dialogue de "Clever bot" et en ouvrant le débat sur l'avenir de l'intelligence artificielle dans les métiers de service. J'avais quand même l'impression qu'on me prenait pour un fou à l'époque ;-)
Ton explication est incroyable, simple, visuelle... Un grand bravo !
Chapeau pour ta capacité à vulgariser et rendre accessible des sujets aussi variés et parfois très complexes. Merci.
Plus tu t'améliores, plus epenser régresse. C'est dur mais c'est juste à mon avis car il semble partir sur trop de projets en même temps et oublier ce pour quoi il était si bon, à savoir la vulgarisation scientifique rigoureuse et ludique.
Beau boulot bravo !
Il y a sans doute de la place pour tout le monde sur un chantier aussi vaste. "Que cent écoles s'ouvrent! Que cent fleurs s'épanouissent!" :-)
Grande qualité de démonstration, de mieux en mieux.
D'autant que y a de la place à prendre, quand on sait que dorénavant d'autres chantent des chansons sur fond vert en se répliquant...
Merci de m'avoir fait découvrir tout ça. :) C'était très intéressant.
Bonjour, j'ai appris beaucoup sur le thème "deep learning" en regardant votre vidéo et écoutant vos explications. Merci.
Excellent, comme d'habitude. Et d'accord avec un commentaire précédent, la vidéo est encore plus d'actualité qu'à l'époque !
Très bien vulgarisé et expliqué. Grand merci.
Cette vidéo se regarde comme un film policier Le suspens est à son comble à chaque retournement de situation (autrement dit : à chaque étape franchie par les chercheurs) !!! Bravo.
Je vous laisse raisonner sur une citation du statisticien Irving John Good :
« Supposons qu’existe une machine surpassant en intelligence tout ce dont est capable un homme, aussi brillant soit-il. La conception de telles machines faisant partie des activités intellectuelles, cette machine pourrait à son tour créer des machines meilleures qu’elle-même; cela aurait sans nul doute pour effet une réaction en chaîne de développement de l’intelligence, pendant que l’intelligence humaine resterait presque sur place. Il en résulte que la machine ultra intelligente sera la dernière invention que l’homme aura besoin de faire, à condition que ladite machine soit assez docile pour constamment lui obéir ».
+Nate River La singularité technologique.
Dans Matrix, les Hommes ont créé les premières IA, y ont intégré une composante qui évolue et qui, au fil de son évolution sera l’unique clé 🔑 de leur survie dans l’avenir: l’élu (NÉO).
Une fois que les IA auront dépassé les Humains dans tous les domaines et dépassés le stade d’être utile pour les Hommes, vue qu’elles n’ont pas d’apprentissage spirituelle, morale et pas d’apprentissage sentimental. Les seules évolutions de l’apprentissage mental (la logique en l’occurrence ) et de l’apprentissage physique conduisent inéluctablement à une seule et même conclusion: L ‘EXTINCTION DE LA totalité de la RACE HUMAINE.
Nous pourrions alors être leurs animaux domestiques.
pasionnant ! ta façon d'expliquer est purement géniale. Merci de démocratiser la Science de façon aussi ludique !!! je ne m'ennuie jamais lors de mes visionnages!
Superbe vidéo, très claire et extrêmement intéressante ! Un grand bravo à science étonnante :)
Salut on gars je suis au lycée et passionné d'intelligence artificielle et woh ta vidéo m'a tellement impressionné. Bravo à toi !
Bon...bah c'est une superbe vidéo comme d'habitude. Mon coté hater/rageux est condamné à être insatisfait sur cette chaîne ^^
tg
C'est la première fois que je laisse un commentaire sur TH-cam,et je te dis vraiment bravo tout simplement .
tu m'a donné envie de laisser un commentaire et surtout de t'encourager à continuer à partager
le partage est un des plus beaux aspects de l'inteligence.
Cette video devrait être présentée à tous les étudiants en intelligence artificielle, elle leur donnerai un supplément d'envie d'avancer dans le domaine (ce qui ne m'est pas vraiment arrivé dans les année 80, en DEA d'IA).
Par contre, je pense qu'il faudrait leur donner un peu plus envie d'avancer avec une grande prudence. Dans la vidéo, on voit que "Malheureusement, des fois, ça rate !" et un des malheureux exemples (non cité) est récent et grave. Google+ et Flickr qui font de la reconnaissance de forme ont récemment assimilé des africains en tant que singes ! Au-delà de la connotation raciste basée sur la simple apparence, on peut y voir un précurseur de toutes les "prédictions" ou jugements foireux que pourront faire dans quelques décennies les machines a qui nous donnons de plus en plus de pouvoir. Que penser d'un algorithme de deep learning que l'on utiliserai pour désengorger les tribunaux, pour dédouaner l'homme face à un problème d'euthanasie, pour aider les militaires dans l'élimination de "problèmes" mondiaux, etc ?
En tout cas merci d'être enthousiaste, mais il ne faut pas oublier que "Science sans conscience n'est que ruine de l'âme".
Au fait, à quand une vidéo sur l'éthique en science ?
De graves questions philosophiques et morales auxquelles il faudra bien que l'on trouve des réponses rapidement...je serais curieuse de connaitre la pensée de JC Ameisen là dessus...
+Pascal Barthe Je suis d'accord que la philosophie des sciences est un sujet important (particulièrement la responsabilité sociale et la méthode scientifique). J'ajoute un lien cocasse entre les éventuelles erreurs de "prédictions" et les biais cognitifs du raisonnement humain.
Merci pour ton travail, tu as toute ma gratitude et probablement celle de nombreux autres passionnés - de tous niveaux -
Passionnant. J'aime le fait que les logarithmes puissent rêver ( les androïdes rêvent ils de moutons électriques ?), voire poétiser.
+jean seube Evidemment. Ne jamais écrire un commentaire après dix heures du soir.
tu prends un algotithme qui crée une image aléatoire et tu lui rajoute un nom trouvé avec la machine a inverter des mots
Cette video tombe assez bien, en ce moment les fournisseurs cloud essayent de rendre accessible le machine learning avec des api dediées, mais les presentations sont souvent ultra simplifiées et tournent autour de l'idée que _"Le ML, c'est magique, ça marche, tout le monde peut le faire!"_ en survolant toutes les etapes comme si c'etait vraiment devenu un jeu d'enfant.
Bref, ça fait plaisir de voir une video honnete et comprehensible sur le sujet.
J'adore tes vidéos, tu es un très bon pédagogue, viens faire professeur dans ma fac stp
Merci! Excellente présentation sans perte de temps ou simplification condescendante, des exemples clairs, bien illustrés... je vais de ce pas visionner l’ensemble des vidéos!
en entrée de mon système : les informations de cette chaîne; en sortie: de la joie! ;)
Je pense que c'est ta meilleur vidéo, d'un sujet complexe tu l'expliques d'une façon remarquablement claire et consise
+1518ans Merci ! Ca me fait très plaisir !!
Une application récente assez extraordinaire des réseaux profond c'est la possibilité de faire peindre une image a l'algorithme en lui donnant en modèle un tableau.
"A Neural Algorithm of Artistic Style"
Quelqu'un a fait une implementation publique dispo ici: github.com/jcjohnson/neural-style
Et y a déjà un site qui permet de l'utiliser directement en ligne avec les résultats dans une galerie: ostagram.ru/
Et excellente vidéo au passage :p
J'ai adoré ! Etant étudiant en informatique, et étant très intéressé par l'intelligence artificielle, j'ai trouvé ta vidéo vraiment très intéressante.
Concernant les modèles génératifs, à qui appartient la production nouvelle (l'algorithme, le concepteur de cet algorithme, la personne qui a rentré les bons chiffres dans l'algorithme ou personne et dans ce cas c'est une production de "l'esprit" qui n'a pas de copyright) ? Imaginons que je sois un chanteur qui produit un album et que je cherche une image pour ma pochette d'album. Dois-je payer des droits ou non et à qui ? Ces modèles génératifs peuvent-ils, à terme, être un facteur de disparition d'une certaine forme de propriété intellectuelle ?
+Arnaud Le Naoures Très très bonne question ! Je n'en ai aucune idée :-)
+Arnaud Le Naoures sachant que l'algorithme renvoie une image d'une chaise par exemple. le concept de chaise n'est pas à quelqu'un en particulier, c'est la forme qu'il prends qui est soumise à la propriété intelectuelle. Donc à mon avis non ça enlève rien à la propriété.
WhiteAppleX pour le moment, en France, la loi prévoit que c'est le créateur qui est responsable de ce que l'IA fait (pour des accidents par exemple), en ce sens, la création d'une ia doit certainement appartenir à son créateur. (par ailleurs, il ya peu de temps, il y'a eu une séance de table ronde au sénat sur le droit des IA, voir le site de bensoussan)
Sauf si l'algorithme est publié sur Github en OpenSource comme Tensorflow de Google par exemple (qui a d'ailleurs été repris par Amazon).
D'ailleurs j'ai vu des réflexions sur des IA capable de composer des musiques comme certain compositeur, la question se pose de savoir si ça appartient au compositeur (vu que ça peut être considéré comme copié ?), au créateur de l'IA...
Une des meilleures explications pour débutant en français de la notion de machine et de deep learning
Il y a aussi un tableau peint par une IA dans le style de Rembrandt. Deep learning aussi non ?
Ce que j'ai vu de plus compréhensible et de didactique sur le sujet. Un grand bravo et merci
Excellente vidéo ! Ensuite en ayant quelques connaissances dans le domaine on peut dénoter quelques erreurs (plus sur la formulation, mais je pense que ça facilite la vulgarisation donc c'est un mal pour un bien) par exemple on apprend rien à un algorithme on l'apprend à un système. Ensuite je trouve dommage que la partie sémantique et cognitif soit un peu laissé de côté mais c'est vrai qu'il aurait fallu une vidéo de 2 à 4h pour aborder toutes les problématiques sous-jacentes.
En tout cas je le répète, c'est une excellente vidéo pour une première approche du domaine et pour suciter l'interêt des gens à celui-ci
De toute les videos sur le deep learning, la tienne est vraiment ce dont je voulais, maintenant je m'y retrouve dans ce nouveau monde
Excellente vidéo très claire et très intéressante!
Le deep learning me paraît trop puissant, il faudrait à mon avis éviter de le mettre sur internet, je veux dire qu'aucun algorithme de deep doit être mis en relation avec d'autres algorithmes du même type, sinon ils pourraient manigancer des trucs pas jolis jolis...
Magnifique de qualité, de précision et d'approfondissements pour une vulgarisation, ce qui est trop rare.
Content d'avoir découvert ta chaîne.
Bonne continuation.
Et les progrès des cartes graphiques... C'est grâce à quoi ?...
En partie grâce aux jeux-vidéos ^^
Oula pas du tout...
Bulk Powers C'était une boutade ^^ Ne le prends pas aux sérieux.
Bien sur que si. Tu crois que Nvidia et Ati ont developpé des cartes graphiques de malades pour les chercheurs ?
***** C'est vrai !
En l'occurence, les tesla et les quattro (enfin ces dernières sont surtout utile pour les studios d'animations de par leur quantité de vram) sont effectivement développées pour des, entres autres, chercheurs. Effectivement l'architecture pascal a été marketée avec les 1070/1080, mais la supercalculation et la recherche constante de la puissance est une force conductrice plus puissante que le jeu vidéo.
Puis bon les cartes graphiques bénéficient aussi des avancées lithographiques qui sont généralement pensées pour les processeurs, là aussi on est dans la supercalculation (avec le nec plus ultra implémenté dans les Xeons etc).
Après tout les jeux squaresoft PS1 profitaient des stations sillicon graphics, qui n'étaient pas vraiment pensées pour le jeu vidéo non plus (et qui équipaient, par exemple, la NASA)
Sa fait facilement partie de mon top, des vidéos les plus intéressantes visionnées à ce jours !
J'aimerais monter sur un dromadaire.
l' écureuil Franchement ça fout juste la gerbe ^^'
Moi je les fais c est styler
Bha tous est possible avec la carte qui dit oui
This is a reply
16:47
Ben dis donc, je suis en formation sur la Data Science (Machine Learning & Deep Learning) et je n'aurai pas dit mieux. C'est très bien expliqué, vous êtes doué d'une grande pédagogie ! Bravo.
Après Draw My Life, bientôt Draw Mad Hair.
1000+ likes, 2 dislike, je crois qu'un meilleur rapport est impossible! Ça témoigne de la qualité de votre travail. Un régal comme toujours
Super la vidéo et l’article, très pédagogique !! Je suis fan 😉
Pour ceux que ça intéressent j’ai fais un articles sur l’histoire de l’intelligence artificielle. (antorobot.wordpress.com/2018/02/26/dou-vient-lintelligence-artificielle)
Je trouve que l’intelligence artificielle est un domaine passionnant que tu as très bien partagé !!! Bravo !
J'adore vos vidéos, c'est un régal de vous suivre.
Aucune émission de TV ne vous arrive à la cheville!
Merci et longue vie à internet.
+Cyrène Arcésilas Oui longue vie à Internet !
T'as de la chance, quand je mets un pull comme le tiens la fermeture m'arrive au menton et ça gratte :(
+Carbone144 Eric V Si tu observes bien, tu peux voir qu'il utilise la technique secrète de la "fermeture entrouverte".
+Carbone144 Eric V
Bonjour,
C'est ça le deep laining !
:)
+clmes43 ouais mais pas à partir de 7:32 , il a froid
+Gus Gus mdr !
Wow ! Quelle clarté ! Merci pour cette excellente présentation.
quand t tellement larguée que tu que tu croies que la video a commencé alors que c'etait la pub
😂😂
Ptdr
Franchement tout est clair, bien imagé, on a l'impression de pouvoir toucher du doigt des sujets aussi compliqués ! Bravo ! (comme d'hab en fait, toujours le même avis sur ces vidéos, tout le temps quasi-parfaites ^^)
C est rigolo pratiquement au même moment j'ai suivi l'émission la tête au carré sur l'intelligence artificielle :
www.franceinter.fr/emission-la-tete-au-carre-lintelligence-artificielle
C'est génial, le discours est super bien construit! Par des répétitions savamment dosées, on assimile vraiment les concepts et on devient avant la fin de la vidéo assez calé pour comprendre les dernières explications! Ça fait vraiment plaisir!
La plus grandes blagues seras lorsqu'on pourrait englober le comportement humain dans le deep learning et voir quel critère il choisira pour nous résumer selon x variable xDDDD Aussi, si le premier cas se présentais, on seras capable de creer des modèle génératif de comportement afin de créer des êtres artificiels tout aussi diversifier que nous #QuandTasRienFaire xD
+Freeloxxx Hbbk Comment nous résumer ? Profit et égoïsme, non ? Ah c'est pas ça un humain :p ?
Il nous cataloguera dans les espèces nuisibles à éradiquer dès que possible....on l'aura pas volé ! 🤖
+Freeloxxx Hbbk c"est déjà le cas dans une moindre mesure puisque des algos savent ce que tu vas faire, ce que tu vas acheter, ce que tu vas consommer, où tu vas aller, pourquoi tu vas y aller, avec qui, comment, etc.
*Edit: ça s'appelle le Big Data
Le pire dans tout ça, c'est que les gens non prévisibles, seront assimilés terroriste, psychopathes ou dangereux marginaux.
Et le pire du pire, c'est que la société est déjà comme ça, si par exemple, vous êtes dans un groupe de plus de 5 personnes qui se contactent par Facebook et qui ont un iPhone, alors si le 6ème venu n'a ni l'un ni l'autre (en supposant un aml "réél" d'un ami) alors ça sera l'extra-terrestre du groupe...
Pareil pour les extra-terrestres d'ailleurs, si aujourd'hui M. Tout Le Monde n'y crois pas ou "ne croit que ce qu'il voit" c'est par cet effet de groupe.
Ce qui fait qu'un groupe de personnes catalogue systèmatiquement. ET donc finalement rend un ou plusieurs individus prévisibles.
Etre humain c'est aussi être le contraire. L'humanité est paradoxale.
C'est un peu le syndrome du halo comme schéma, mais c'est bien vrai. De noétique en ce qui concerne l'effet de groupe.
C'est ouf je suis en méd 2 et je viens d'avoir un cours sur le machine learning. J'ai tout de suite pensé à cette vidéo et j'ai voulu la revoir (je l'avais déjà vu à l'époque). Je me suis rendu compte aussi que tu avais fait plusieurs vidéos sur lesquelles j'avais eu un cours dessus entre temps (épigénétique notamment) et ça me donne envie de revoir tout ça.
Bref, c'est pas un commentaire très pertinent mais merci pour ton travail!!! C'est ce genre de vidéos qui tirent la communauté youtube vers le haut et qui créent des belles vocations!!!
Les modèles génératifs vont révolutionner le porno.
Le génie ^^
J'aurais dit l'art en général (si tant est que le porno en soit xD)
Rolala je te croyais pas comme ça xD
énorme ton site là neurino.cc je crois que je vais enfin me décider à acheter un kit
loi 34 d'internet. ;)
Voilà un bon exemple d'humain dans toute sa splendeur.
Un progrès scientifique et l'application qui vient à l'esprit c'est le cul (plaisir sexuel). Pour un autre, ce sera comment détruire des humains.
La science et la technologie changent, l'humain (malgré le nombre impressionnant de neurones et de connexions présents dans son cerveau)
Tout comme la video sur le prion, je te remercie d'expliquer clairement ce qu'il en est. ça fait du bien de ne plus subir les articles qui fleurissent un peu partout et qui laissent penser que tout cela est "magique"
okay. c'est pour ça que plus rien ne me surprend dans mon fil FB. merci le machine learning de rendre ma vie FB morne et insipide (heureusement qu'il y a la vraie vie, c'est plus varié)
Si tu regarde des choses variés, peut-être que fb le comprendra et te proposera des nouvel chose...
(j'en sais rien, mais on sait jamais)
Je suis les vidéos de science étonnante depuis (presque) le début, et j'ai eu l'occasion récemment de revoir cette excellente vidéo en la montrant à un ami. Du magnifique travail!
12:15 : Il faut comprendre, je suppose, "c'est pour pallier *ça* " (et non _à ça_ ;-) )
Merci beaucoup pour votre vidéo claire. J'en ai visionné quelques une sur le sujet, et franchement je n'avais pas réussi à comprendre grand chose jusqu'à ce que je visionne la votre. Encore une fois, merci !
Encore une fois un sujet d'apparence complexe expliqué clairement qui nous permet de visiter ce que l'intelligence humaine est capable de mettre au point aujourd'hui. C'est merveilleux ! Souhaitons simplement qu'elle en fasse le meilleur usage possible au bénéfice de tous.
une des meilleures vidéos, si ce n'est la meilleure, qui explique intelligemment le concept de deep learning...merci
J’aurais dû découvrir cette chaîne plus tôt dans ma vie wow
Super présentation de vulgarisation : claire et limpide et parfaitement illustrée. Bravo !
Ton explication du machine learning est impressionnante par sa simplicité alors que c'est assez difficile à expliquer 🤩🤩🤩
C'est la deuxième vidéo que je regarde de cette personne et je trouve qu'il est vraiment un bon pédagogue....
On dirait Laink mais en très sérieux, c'est vraiment troublant !
Super chaine, j'adore ton travail !
Je sais que je vais faire mon pénible... mais si tu pouvais corriger par annotation ton "c'est pour pallier {à} ça" à 12:15 (pallier est transitif, comme l'addition), ça serait génial.
A part ça, encore une belle vidéo super instructive, bien documentée, toujours intéressante et très bien illustrée. Bonne continuation, bravo !
Franchement bravo ! Explications claires et facile à comprendre.
Avec tout le bruit autour de chatGPT, je suis revenu revoir cette vidéo que j'avais déjà visionné en 2017 .😆
Merci beaucoup pour ce contenu intéressant. Je suis vraiment impressionné par la manière dont vous vulgarisez les choses. Très bonne continuation.
MERCI ! En me levant tôt un dimanche matin il m'est venu l'idée de visionner Science Etonnante sur le thème du Deep Learning, et j'en suis ravi :o) comme pour toutes les vidéos de la chaine SE !