Intelligence artificielle

Comment L’IA peut-elle deviner nos préférences ?

Comment l’IA peut-elle deviner nos préférences ?

Des médias comme Facebook, Netflix ou YouTube peuvent aujourd’hui nous proposer des contenus qui nous intéressent et qui seraient susceptible de nous plaire. Mais comment font-ils ?

Le processus de base qui permet de deviner les préférences des utilisateurs de ces médias est la régression linéaire. En effet ce procédé de statistique daté du XVIIIème siècle permet de prédire Y en fonction de X en trouvant une fonction applicable à X afin de trouver un Y tel que f(X)=Y avec une précision relative.

Pourquoi utiliser ce procédé ?

Ce procédé est utilisé car il est facile d’augmenter les dimensions tout en gardant le procédé efficace. En effet dans le modèle présenté ci-dessus on est en dimension soit pour prédire un Y on prend un unique X. Cependant pour deviner des préférences l’utilisation d’un seul X peut être précaire et on gagne en efficacité de prédiction en augmentant le nombre de X pris en compte pour prédire Y. Or la régression linéaire est tout au fait possible sur une série de X pour prédire un Y, on a un modèle sous la forme f(X1,…,Xn)=Y

Quelle utilisation pour les médias interactifs ?

On a vu qu’avec la régression linéaire on peut prédire un élément par une série d’autres éléments, donc si on prend les « likes » comme des X et les sujets comme des Y alors on peut calculer la régression linéaire entre les « likes » et les sujets.

Par exemple prenons l’ensemble des « likes » qu’une personne peut poser sur des films, imaginons que cette personne aime beaucoup les comédies romantiques et donc elle met un « like » à chaque post Facebook de comédie romantique mais que sur la catégorie drame elle ne met aucun like alors il est simple de modéliser et de proposer à cette personne que des propositions de comédies romantiques.

Maintenant imaginons que cette personne soit adolescente, notre nombre de dimension passe de 1 à 2 car on veut trouver un film qui plaise à cette personne avec 2 déterminants (âge et sujet préféré). Grâce à cette nouvelle information on peut comparer avec les autres utilisateurs. Par exemple si la majorité des utilisateurs adolescents qui aiment les comédies romantiques aiment les films de Disney alors le média peut proposer à cette personne des posts sur des films Disney en gardant une forte espérance de plaire à celle-ci.

Quel intérêt ?

Ces algorithmes sont surtout utilisés sur des sites comme Facebook, YouTube, Netflix car ils permettent pour des les sites de visionnages de garder plus longtemps l’utilisateur sur la plateforme afin qu’il consomme plus de contenu. Ils sont aussi utilisés pour le ciblage des publicités afin que les publicités présentées soient en adéquation le plus possible avec les intérêts du public.

La régression linéaire est le moyen de prédire les préférences des utilisateurs ; c’est un procédé très utilisé aujourd’hui dans les entreprises du numérique mais pas seulement…

 

Un exemple de prédiction de L’IA : La médecine

 

Présentation générale : IA et santé

L’IA est en pleine expansion et cela n’est plus un secret de polichinelle. Ses actions concernant tous les secteurs il est logique qu’il arrive un moment où son utilisation comme ses applications rejoigne le milieu médical.

Et aujourd’hui, l’IA offre clairement de nouvelle perspective en matière de santé. C’est d’ailleurs ce qu’énonce le docteur Christophe Le Tourneau (oncologue médical et professeur de médecine à l’université Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines) lorsque qu’il dit que « Le grand espoir de la médecine du futur repose sur l’intelligence artificielle ».

En effet, on parle même désormais de médecine des 4P, à savoir la médecine prédictive, préventive, personnalisée ou encore participative et nous réserve donc de fabuleuses perspectives pour l’avenir du milieu médical.

Focus sur la médecine prédictive

Et si un algorithme pouvait prédire des maladies ?

Non nous ne rêvons pas, développé par une équipe de San Francisco un algorithme parviendrait désormais aujourd’hui à prédire l’arrivé d’une maladie, la maladie d’Alzheimer.

L’Intelligence Artificielle n’a pas fini de faire évoluer le progrès et ce à tous les niveaux. En effet, une étude vient de montrer que l’IA pourrait détecter la maladie en moyenne six ans plus tôt qu’un diagnostic humain.

On se rend donc compte que l’IA permet de créer une réelle valeur ajoutée en matière de santé dans le monde et risque fort d’être au cœur d’un tournant en nous menant petit à petit vers une décision assistée par l’IA.

Alexandre Bardet et Arthur Levoir

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