Yves Caseau - Intelligence Artificielle au MEDEF – Janvier 2017 1/6

Yves CaseauAcadémie des Technologies AXA Group Head of Digital

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« Le renouveau de l’IA » /« Le renouveau de l’IA » / Groupe de travail de l’ADT Groupe de travail de l’ADT

Accélération spectaculaire des investissements

Grands acteurs et Capital risque Les fruits sont à venir !

Accélération spectaculaire des performances

Reconnaissance d’images, de parole, traduction, ….

Alpha Go, etc. La loi de Moore n’explique pas tout

Questions du groupe de travail Révolution ou évolution ? Algorithme IA = commodité ? « Exponential Organization » ?

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De quoi parle-t-on et à quel moment ?De quoi parle-t-on et à quel moment ? Deux axes:

La question est bien définie versus ouverte ?

Le domaine de connaissance est étroit / formel ou large / informel

Apprentissage profond Un « breaktrough » technologique Répond à une question bien

identifiée (e.g. classification) Consomme énormément de

données Apporte la perception aux

systèmes intelligents

Knowledge workersAssistants

Broad domain

Narrowdomain

Fixed Goals

Autonomous Goals

PatternMatching

NLP

Semantic Office Robots

Domestic Robotschatbots

time

Turing Test2026

Expert systemsRPA

Hard:•Train from small set of data•Common-sense knowledge•Infer goals from context

Cf Tokyo University Robot:•Multiple AI techniques•Multiples Sources of Knowledge

Chatbots et reconnaissance vocale

Révolution annoncée de la parole Les chatbots « simples » sont utiles Les « smart assistants » sont plus

que des chatbots et vont émerger plus tard

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Quelles applications pour le monde de l’assurance ?Quelles applications pour le monde de l’assurance ?

Il existe de multiples formes d’IA – et d’analyse de données (pas la même chose)

L’essentiel des algorithmes est disponible en open source La compétence fondamentale est une compétence

d’intégration et d’ingénierie systémique

AssessSituation

Propose Products

Deliver Product

Assist Customer

Back-endPattern detection

Voice (Siri, Alexa, Google Voice, …)

Customer Interaction (e.g. Chatbots)

Robotic Process Automation

Smart Assistant

Digital TracesWearables / IOT

Fraud underwritingrecommendation

Automationclaims

Robot Advisor Coach

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Les « Fintechs » et l’IALes « Fintechs » et l’IA

Exemples

Caractéristiques•Focus sur l’histoire racontée au client•Automatisation pour rendre du temps utile au client•Assistance pour faciliter l’usage

Complexité de l’IA•Outils open-source ou services GAFIM•Algorithmes connus de data science•Savoir-faire : recettes d’intégration

Points forts à imiter•Capacité d’apprentissage à partir de la donnée client, en cycle itératif(ne pas sous-estimer un départ lent)•Utilisation des piles logicielles modernes (cloud), prêt pour le passage à l’échelle

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Premières recommandations Premières recommandations Collecter des jeux de données Commencer à utiliser des réseaux

neuronaux pour des problèmes de classification experte (e.g. Tensor Flow)

Maitriser la technologie d’automatisation (RPA)

Implémenter les premiers chatbots d’assistance client sur des périmètres fonctionnels simples

Etat d’esprit : innovation distribuée et émergente

Collecte de données / jeux d’apprentissage

Environnement Logiciel IA-friendly

Culture de Lab (Data Science)

Persévérance

Agile => anticipationConstruire des compétences d’intégration d’IA

Flux logiciel constant

Temps long de construction de compétences

Niel Jacostein – Singularity University:

(1)Invest(2)Try free algos(3)Crowd-source talents(4)Do it yesterday