L’IA, l’humain et la chaîne de production
(AI, Humans and the Production Chain)
Par Samira Kazemi, Responsable des programmes, ASQ CQA (English Text follows)
Bonjour à tous, je vous présente la revue de cette très intéressante soirée offerte par ASQ Montréal ce 24 avril 2024 sur L‘IA, l’humain et la chaine de production. Elle a été préparé par Jean-Pierre Amiel, notre Responsable web. Notre conférencier était Jean Massardi, PhD, chef de la recherche en IA chez Neuligent. Il a cumulé plus de 10 ans d’expériences en IA et en accompagnement des PME dans la réalisation de projet de d’intégration en IA.
Jean-Pierre Amiel, Responsable web, ASQ CQA
Jean Massardi, PhD nous a entretenu du grand sujet de l’heure l’Intelligence Artificielle (IA) du moins, on le pensait, jusqu’à ce qu’il nous explique que cette “révolution” existe depuis plus de 70 ans et qu’il y a déjà eu plusieurs périodes d’évolution, dont la plus récente a débuté en 2012 avec Deep Blue. 🤔 Pour moi, les grands thèmes à retenir de cette présentation sont:
- Il n’y a pas encore de définition universelle de l’IA mais elle peut se résumer sur trois concepts: le jugement, le raisonnement et la compréhension.
- L’interface est surtout connu de nos jours pour son illusion de la compréhension – en réalité plutôt une application de complétion de phrases, ou l’IA a été entrainée à rapidement anticiper le prochain mot d’une phrase à partir d’une énorme banque de mots (données) et des probabilités quant à la logique que celui-ci complète correctement la pensée émise. Il y a plusieurs compagnies qui ont des applications, les plus connus sont Chat GPT, Mistral AI et Copilot.
- On peut mathématiquement traduire un réseau de neurones pour en faire une Intelligence Artificielle.
C’est à partir de quatre cas que Jean nous a ensuite expliqué les risques associés au partage d’information, la grande force du système quant à l’analyse d’optimisation et l’assistance possible dans des applications commerciales et industrielles. L’IA est très forte dans l’application d’outils – accélérer des tâches d’évaluation, de tri et de remplacement. - Dans les projets d’implantation, le gros du travail est sa mise en place. Ce processus est similaire aux autres projets mais c’est la phase maintenance qui requiert le plus d’efforts.
- Il conçoit que dans la chaine de production, l’IA peut se voir soit comme outil pour aider à la réalisation des tâches ou soit comme agent autonome qui performe des tâches. Naturellement, ceci a mené à des discussions sur le remplacement de l’humain dans certaines tâches. Selon lui, les tâches les plus à risques sont les métiers de services où le traitement de données et d’informations peuvent être traitées plus rapidement par les neurones artificiels de l’IA. Aussi, selon lui, l’IA aurait beaucoup de difficultés à jouer au Monopoly© car, négocier des ententes avec d’autres joueurs, n’est pas son “forte“.
Ouf! Beaucoup d’informations.
📌Veronica B. Marquez , notre présidente, a aussi eu l’occasion d’interviewer Jean Massardi. Visitez son Pod Cast Excellence 5.0 – L’IA au Service de l’Excellence: Décryptage en Profondeur. Quant au futur, la spécialité de Jean étant l’implantation de système IA, Veronica à proposée de le faire revenir pour discuter de cela.
Pour ceux qui ont manqué cet événement, j’espère vous voir et vous rencontrer la prochaine fois. Samira.
Another interesting evening offered by ASQ Montreal on April 24, 2024, when Jean Massardi, PhD, head of AI research at Neuligent. He has more than 10 years of experience in AI and in supporting SMEs in the realization of AI integration projects. He spoke to us about the hot topic of the moment – Artificial Intelligence (AI). At least so we thought, until he explained that it’s been around for over 70 years and that there have already been several periods of evolution, the most recent of which began in 2012 with Deep Blue.🤔 For me, the major themes to take away from this presentation are:
- There is as yet no universal definition of AI, but it can be summed up in three concepts: judgment, reasoning and understanding.
- The interface is best known these days for its illusion of comprehension – in reality more of a sentence completion application, where the AI has been trained to quickly anticipate the next word in a sentence from a huge bank of words (data) and probabilities as to the logic of it correctly completing the emitted thought. There are several companies with applications, the best known being Chat GPT, Mistral AI and Copilot.
- A neural network can be mathematically translated into Artificial Intelligence. Based on four case studies, Jean went on to explain the risks associated with information sharing, the system’s great strength in optimization analysis, and the support it can provide in commercial and industrial applications. AI is very strong in the application of tools – accelerating evaluation, sorting and replacement tasks.
- In implementation projects, the bulk of the work is in setting up the system. This process is similar to other projects, but it’s the maintenance phase that requires the most effort.
- He realizes that, in the production chain, AI can be seen either as a tool to help carry out tasks, or as an autonomous agent that performs tasks. Which has naturally led to discussions about replacing humans in certain tasks. In his view, the tasks most at risk are service jobs, where data and information processing can be handled more quickly by AI’s artificial neurons. Also, according to him, AI would have great difficulty playing Monopoly©, as negotiating agreements with other players is not its “forte“.
Wow! A lot of information.
📌Veronica B. Marquez , our section chair, also had the opportunity to interview Jean Massardi. You are invited to see her Pod Cast Excellence 5.0 – L’IA au Service de l’Excellence : Décryptage en Profondeur. As for the future, Jean’s specialty is AI system implementation, so Veronica offered to bring him back to discuss this.
To those who missed this event, I hope to see and connect with you next time. Samira.