Livre

Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise

Anticiper les transformations, mettre en place des solutions

Stéphane Roder

Editions Eyrolles, 2019

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Classement éditorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Caractéristiques

Révélateur
Visionnaire
Exemples concrets

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Commentaires

Que l’on se rassure : même si les progrès sont rapides en matière d’intelligence artificielle, il n’est pas envisageable, tout au moins dans un futur proche, de développer des machines dotées d’une intelligence artificielle forte et d’une conscience d’elles-mêmes qui remplaceraient l’humain. En revanche, exploiter les capacités de l’IA pour transformer les métiers de l’entreprise, améliorer la productivité, monter en performance et réduire les coûts apparaît comme un scénario bien plus probable. Les PDG ainsi que l’ensemble des responsables des services de l’entreprise trouveront dans cet ouvrage de précieux conseils et outils pour déployer l’IA au sein de leur organisation.

Résumé

**D’Alan Turing au deep learning, l’intelligence artificielle a connu un développement rapide depuis la deuxième moitié du XX^e siècle.**

C’est un article publié par Alan Turing en 1950 qui marque les fondements de l’histoire moderne de l’intelligence artificielle. Dans cet article, Turing, devenu célèbre pour avoir décrypté le code Enigma des transmissions allemandes pendant la Seconde guerre mondiale, propose une méthode, le ‘test de Turing’, pour déterminer si un ordinateur a la capacité de penser comme un humain. Mais ce n’est qu’en 1956 que l’expression ‘intelligence artificielle’ est utilisée pour la première fois par John McCarthy et Marvin Minsky lors de la conférence de Dartmouth. Dès lors, deux courants de recherche vont s’opposer. Le ‘cognitivisme’ s’appuie sur ‘une vision symbolique de l’intelligence’. Le ‘connexionnisme’, quant à lui, entend modéliser le fonctionnement du cerveau humain en utilisant des neurones formels, qui sont une représentation mathématique des neurones biologiques. La puissance de calcul des ordinateurs s’améliorant au fil des décennies, ces théories ont pu être perfectionnées vers la fin des...

À propos de l’auteur

Ingénieur et diplômé de Stanford et de Coursera en machine learning et en deep learning, Stéphane Roder enseigne à l’ESSEC et a créé de nombreuses start-up à succès.