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  1. #1
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    Par défaut Intelligence artificielle : Microsoft se démarque dans la pertinence technique et la couverture de marché
    Intelligence artificielle : Microsoft se démarque dans la pertinence technique et la couverture de marché,
    d'après un rapport d'IPlytics

    Le terme IA désigne une intelligence artificielle générale et décrit un système intelligent qui, tout comme un être humain, est capable d'apprendre et d'exécuter un large éventail de tâches. Cependant, la création d'une intelligence artificielle générale qui pourrait rivaliser avec le cerveau humain est encore très loin d'être une réalité. Le terme « IA étroite » a donc été inventé pour définir un système d’IA exécutant une ou très peu de tâches. De tels systèmes font déjà partie de nos vies, même si nous n’en sommes peut-être pas conscients (par exemple, la fonction de correction automatique sur un téléphone ou l’assistance vocale sur un smartphone).

    Une forme d'intelligence artificielle a beaucoup retenu l'attention des médias : l'apprentissage en profondeur. Beaucoup sont fascinés par elle parce que sa structure ressemble à celle du cerveau humain (par exemple, elle utilise des réseaux de neurones multicouches constitués de neurones artificiels uniques). Cela déclenche l'idée d'une véritable intelligence artificielle générale ou d'une copie du cerveau humain. Mais à quelle distance sommes-nous de cet objectif ? À titre de comparaison, le cerveau humain comprend plus de 100 milliards de neurones. Les meilleurs supercalculateurs peuvent à peine procéder à un calcul sur un réseau de neurones artificiels de 16 millions de neurones - c’est la capacité du cerveau d’une grenouille. Bien que cela ne semble pas impressionnant, cela montre que le fait de concentrer cette capacité sur une très petite tâche peut produire des résultats étonnants.

    Par exemple, DeepMind de Google a utilisé cette technologie pour concurrencer (et battre) les humains dans des jeux de société tels que le jeu d’échecs et de Go. Certains des mouvements de l’ordinateur de DeepMind - AlphaGo - étaient complètement nouveaux et n’avaient jamais abouti. Son comportement était très différent de celui des ordinateurs classiques d’échecs et de Go, qui utilisent d’énormes bibliothèques de mouvements possibles et choisissent le meilleur.

    De cette manière, un jeu vieux de 2 500 ans a fait un bond impressionnant en peu de temps, car l’IA a introduit une nouvelle façon de « penser ». Cela laisse espérer que ces progrès sont possibles dans des domaines tels que la santé, la physique et la protection de l'environnement. La question est de savoir si ces espoirs se reflètent déjà ou sont justifiés par le paysage des brevets des réseaux de neurones multicouches et des autres technologies de l'IA.

    Les brevets

    Afin d'identifier les brevets liés à l'IA, IPlytics s’est appuyées sur sa base de données pour effectuer une recherche par mot-clé exhaustive de brevets déposés dans le monde entier dans le domaine des technologies de l'IA. La recherche s’appuyait sur le contenu du brevet et utilisait des méthodes d’indexation sémantique de la technologie de pointe. Pour ce rapport, 448 684 brevets répartis en 204 947 familles de brevets (nombre de brevets uniques enregistrés sur INPADOC) ont été analysés.

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    Afin d'identifier la propriété des brevets, IPlytics a agrégé les brevets relatifs au portefeuille de brevets de chaque société. En outre, les demandes de brevet ont été comptées en fonction de la famille de brevets correspondante afin de compter le nombre d'inventions brevetées uniques par société. La figure ci-dessous montre qu’IBM, Microsoft et Samsung sont les trois plus grands détenteurs de brevets liés à l'IA. Parmi les 10 principaux détenteurs de brevets d'IA, cinq étaient des sociétés américaines, deux japonaises, une coréenne, une allemande et une néerlandaise.

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    principaux propriétaires de brevets IA

    Afin de déterminer auprès de quel bureau les brevets ont été déposés, les brevets liés à l’IA ont été comptés en fonction du pays de l’office. Le baromètre a pris en compte les États / régions désignés pour les demandes au titre du Traité de coopération en matière de brevets et les demandes de brevet européen. Comme le montre la figure ci-dessous, la plupart des brevets d’IA ont été déposés aux États-Unis, suivis de la Chine et de l’Union européenne.

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    IPlytics a utilisé des indicateurs statistiques d’évaluation des brevets pour analyser les forces, les faiblesses et le positionnement des portefeuilles de brevets. Le baromètre a intégré sept indicateurs au total, la figure ci-dessous en montre deux.

    L’indicateur de couverture du marché estime la taille de la famille de brevets en comptant chaque pays d’une famille de brevets divisé par son produit intérieur brut. Le nombre est normalisé et comparé aux moyennes du secteur (en utilisant la classification internationale des brevets (IPC) ou la classification coopérative des brevets (CPC), l'année et le pays). Une valeur de couverture de marché élevée reflète une stratégie d’internationalisation mondiale et une protection juridique étendue du marché. Une valeur de couverture de marché élevée reflète également une valeur de brevet perçue comme étant élevée pour le déposant. Les taxes de demande de brevet et de maintien de brevet entraînent des coûts considérables pour chaque office de brevets. Plus le nombre de pays dans lesquels une invention a été brevetée est grand, plus le potentiel de marché international perçu pour cette invention brevetée est élevé.

    La figure ci-dessous montre que tous les portefeuilles de brevets d’Amnesty International appartenant aux 10 principaux titulaires de brevets ont une couverture internationale étendue (un score supérieur à un est supérieur à la moyenne).

    L'indicateur de pertinence technique est calculé en comptant le nombre de citations de l'état de la technique qu'un brevet reçoit (citations à terme). Les citations sont comptées comme des familles citantes. Les citations personnelles ainsi que les citations subsidiaires ne sont pas comptées. Enfin, les comptes sont normalisés par année, pays de juridiction et principal IPC ou CPC. Une valeur de pertinence technique élevée reflète la pertinence technique élevée du brevet, étant donné que les brevets ultérieurs doivent indiquer qu’ils proviennent de ce brevet d’origine. Les citations de brevets sont examinées et vérifiées par des examinateurs de brevets objectifs et qualifiés. Une valeur de pertinence technique élevée identifie ainsi les technologies de pointe d'un segment de marché particulier.

    La figure ci-dessous montre que seuls cinq portefeuilles de brevets d'IA appartenant aux 10 premiers titulaires de brevet ont une pertinence technique élevée (un score supérieur à un est supérieur à la moyenne). IBM et Intel ayant les portefeuilles les plus faibles à cet égard

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    Source : rapport

    Et vous ?

    Qu'en pensez-vous ?

    Voir aussi :

    Des milliards de dollars gaspillés dans les startups Hadoop, il en serait de même pour Docker, la blockchain, et l'intelligence artificielle
    Les assistants vocaux boostés à l'intelligence artificielle renforceraient les stéréotypes sexistes, d'après un rapport de l'ONU
    Chaque système basé sur l'intelligence artificielle doit être responsable, explicable et impartial, selon l'Union européenne
    Images attachées Images attachées
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  2. #2
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    Visiblement, le cœur de l'article est sur les brevets parlant d'IA.

    Sauf que du coup je ne vois pas quel est l'intérêt de l'intro (bien présente dans le rapport IPlytics) qui parle d'IAG (IA générale) et de réseaux de neurones (l'apprentissage profond n'étant qu'un sous ensemble). En l'occurrence, merci de ne pas mélanger IA et IAG. Si l'objectif initial en IA était effectivement de faire une intelligence artificielle générale, ça a bien changé depuis ses débuts. IA désigne aujourd'hui une intelligence artificielle tout court, à savoir un agent capable d'effectuer une ou plusieurs tâches initialement dévolue à l'être humain (définition dont les contours changent avec le temps, mais passons). Une IAG est un type particulier d'IA qui vise à pouvoir effectuer n'importe quelle tâche. C'est un sujet de niche sur lequel peu de personnes travaillent réellement aujourd'hui, la grande majorité se focalisant sur l'IA "étroite" qui n'est en fait que de l'expertise artificielle (EA), c'est à dire de la performance sur un domaine ou une tâche donné, plus ou moins réduit. Ce focus sur l'EA viens d'ailleurs de l'incapacité des chercheurs à tenir leurs promesses au début, amenant des pertes de financement, ce qui leur a imposé de revoir à la baisse leurs objectifs et donc de se focaliser sur une ou quelques tâches. Pour tromper leur frustration, ils se sont trouvé pour excuse qu'en faisant plein d'EA et en mettant tout ça ensemble, on arriverait à faire une IAG. Un raisonnement hélas fort simpliste mais ancré dans les gènes du domaine, d'où le peu de gens qui font de l'IAG aujourd'hui. Simplisme tellement ancré dans la culture IA que dès qu'une EA bat des humains, on ressort les amalgames typiques entre EA et IAG, avec les prédictions cataclysmiques qu'on connaît tous.

    Ici, on parle de brevets récents liés à l'IA, donc je suis près à parier que la quasi totalité de ces brevets sont sur des sujets d'EA, et certainement pas d'IAG.
    Site perso
    Recommandations pour débattre sainement

    Références récurrentes :
    The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance
    L’Art d’avoir toujours raison (ou ce qu'il faut éviter pour pas que je vous saute à la gorge {^_^})

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