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Sous-titres réalisés par la communauté d'Amara.org
Salut !
Bienvenue, mesdames et messieurs, dans cet nouvel épisode de Underscore.
Le numéro...
Euh, à 6, je crois.
Euh, j'ai...
Déjà 6, ouais.
Je crois, oui, c'est ça.
J'ai le plaisir aujourd'hui, comme vous l'avez entendu,
d'accueillir mon ami Ardisque.
Salut.
Euh, le beau, le...
C'est vrai.
Le toujours à sa place, voilà.
C'est vrai.
Euh...
Quoi ?
Le frérot, bah non, mais...
Ah quoi ?
Non, mais t'es...
T'es déjà...
Tu fais partie de l'émission, quoi.
Mais non.
C'est ça.
Bon, et puis avec Ardisque,
j'ai la chance d'accueillir Anis
de la chaîne YouTube Defend Intelligence.
Et l'autre monde ?
Voilà, peut-être que vous le connaissez déjà.
Euh, comment je peux te présenter ?
Tu es lead data scientist, tu m'as dit.
C'est ça, exactement.
C'est le terme LinkedIn compatible.
Exactement, ingénieur en intelligence artificielle.
Voilà.
Donc, on va pouvoir parler de plein de trucs trop intéressants.
Euh, j'espère que le son est bon.
La dernière fois, on avait des énormes problèmes, d'accord ?
Donc, on a tout changé.
Euh...
Donc là, normalement, ça devrait bien se passer, j'espère.
S'il y a le moins de problèmes, n'hésitez pas à vous plaindre au service client.
C'est faux, d'accord ?
Mais n'hésitez pas à follow l'émission de nos twitter.
Voilà.
Par exemple...
Vous allez vous plaindre, mais ça fera des follow-up au micro-code.
Exactement.
Donc du coup, on a changé de la façon dont on fonctionne.
Euh...
Donc normalement, il ne devrait pas y avoir de problèmes.
Mais, on sait en du compte, juste avant l'émission,
que ça empêche l'autorégie de fonctionner.
Donc voilà, aujourd'hui, on est tous très tristes,
mais il n'y a pas d'autorégie.
Je ne sais pas si vous avez vu de quoi je suis en train de parler.
Trop bien.
Euh...
Et bien du coup, l'autorégie qui a été baptisée d'ailleurs, la dernière fois.
Ah oui ?
Et oui.
On a fait un...
Un...
Un...
Un comment t'appelles ça ?
Un formulaire.
Putain, j'ai vraiment 70 ans.
On a fait un...
Un livret de famille.
Non.
Elle demande un sondage.
Ah oui, oui, oui.
Voilà.
Il a vraiment galéré.
Ouais, j'ai galéré pour le mot sondage.
Donc on a fait un sondage pour déterminer le nom.
Et comme vous l'avez dit dans le chat,
il s'agit de Gabin.
Gabin.
Exactement.
C'est Suvannia, mec.
C'est totalement, mais totalement original.
Justement un autre assistant qui s'appelle Gabin.
Personne, voilà.
Et surtout, il a une origin story hyper stylée.
Parce qu'en fait, c'est le nom d'un petit jeune de 13 ans
qui a aidé le dernier invité qui était Benjamin Code.
Vous connaissez.
Ouais, ouais, Benjamin.
Voilà, développeur web de Renaud.
Le petit vidéo.
Et en fait, il s'est fait aider par un mec
et puis trop fort, tu vois, sur un discord.
Et puis, en fait, il se rend compte qu'il parle avec une boîte.
Pas fort du tout, donc il comprend pas.
Et en réalité, c'est un petit gamin de 13 ans,
trop sympa et trop fort,
qui est sous sa couette,
qui m'entraîne les dérots.
Un train de code.
Un story telling.
Moi, je valide.
Avec ce story telling,
on était obligés de garder le nom Gabin.
On est en train de plancher sur des petits visuels, etc.
pour le personnifier,
en faire une mascotte de l'émission.
C'est le jarvis de...
Exactement.
Non, mais c'est ça.
C'est le motif.
C'est-à-dire que pour l'instant,
il va juste changer les caméras,
mais après, il fera des trucs de plus en plus en plus.
C'est ce que j'allais dire.
Tu vas arriver.
Écoute, potentiellement...
Non, mais tu vous dites ça en rigole,
mais vous savez pas ce qui est dans les bacs.
C'est-à-dire que...
On peut faire de la voix maintenant.
Mais comment ça va arriver?

Wow, cette transition machine learning.
Donc, il va arriver bientôt.
Il faut être patient.
Et il n'est pas là pour cette émission encore.
Mais voilà, on est en train de plancher dessus.
Ah, balle.
Désolé, voilà.
Désolé, Gabin.
Il fait une petite pause.
Deuxième information importante.
On a passé les 50 000 abonnés sur YouTube.
Merci.
Bravo à vous, bravo à vous.
Tu es une star, mi-code.
Tu es ma star.
Non, mais tu sais ce qui me fait le plus plaisir,
c'est que justement, c'est pas moi,
tu vois, c'est cette émission qui fait ces abonnés-là.
Est-ce que tu vas nous sortir un c'est pas moi, c'est vous?
Non.
Est-ce que tu vas oser?
Je ne vais pas faire...
Je voulais rendre le monde meilleur, c'est pour ça.
Je ne vais pas faire la technique du larguage.
D'ailleurs, lâchez vos tweets Prime,
qui nous permettent d'améliorer Gabin.
Quel enfer.
Un Prime, égal, un Gabin, sauvé.
Non, bref.
Donc, 50 000 abonnés, ça fait trop plaisir,
parce que ça veut dire que tout simplement,
ça vous intéresse.
N'hésitez pas à les gonfler ce chiffre.
Vous avez le lien qui passe dans le 4.
À vous follow cette chaîne.
Et également, allez voir le sponsor de l'émission,
sans qui rien ne ferait possible.
Donc, c'est N26.
Bois de l'eau, un maximum en riz.
Mais allez voir N26, vous avez les liens qui passent,
vous pouvez aller découvrir les offres et tout.
Donc, merci à eux infiniment, sinon,
sinon, on ne pourrait pas faire tout ça.
Donc, allez vous sub,
non, quand tu dis sub sur Twitch,
c'est un faux ami.
Allez vous abonner à la chaîne YouTube.
Ça nous ferait extrêmement plaisir.
Voilà, et merci infiniment pour l'accueil
que vous nous réservez.
Vraie question, par rapport à ça.
50 000, c'est trop bien.
Qu'est-ce que tu vas faire du cadre
des 100 000 abonnés d'Underscore?
Je ne sais pas.
Je n'ai pas envie de le mettre dans le décor,
parce que c'est...
C'est le moment où tu as une blague,
parce que moi, je l'ai déjà à mon cadre 100 000.
J'ai eu la satisfaction.
Parce que, il faut savoir que quand...
Tu peux écrire ce que tu veux.
Voilà, c'est-à-dire, quand tu reçois un cadre YouTube
100 000 ou un million d'abonnés,
ou 10 millions d'abonnés,
tu peux écrire ce que tu veux,
à la place du monde.
Exactement, donc c'est le moment de faire une vanne-là.
C'est le moment de faire une blague.
Si vous voulez merdifier son deuxième cadre
100 000 abonnés dans le chat de chat,
sinon, je le dédie à Gabin, directement.
Ah mais oui, mais Gabin, mais...
Gabin, on rasson son trophée 100 000.
Si ça vous va, on fait ça.
Sinon, je prends d'autres idées.
Donc voilà, merci pour les abonnés.
Ça fait trop trop plaisir.
Désolé pour les petits retards,
aussi qu'on a eu cette semaine
sur la publication des vidéos
du Petit Astéto.
On rattrape, à maximum.
Puis l'équipe va gonfler
insécemment sous peu pour gérer tout ça.
Et puis voilà quoi.
C'est bon, j'ai fini mes petites actualités.
C'est le point news, c'est-à-dire...
Pour l'autre point news,
on a des annonces macronnes,
on a des scolaires, on a décalé volontairement ce live,
streamer sur TF1, je crois, récemment.
Streamer sur TF1.
Mais du coup, on n'a pas les annonces
au studio ici.
Donc du coup,
si vous avez soig de chez Emmanuel Macron,
si vous pouvez me donner les annonces dans le chat
pour qu'on les apprenne,
ce qu'on ne sait pas du coup
ce qui a été annoncé.
Ah, c'est fini apparemment, c'est parfait.
Voilà, donc ce n'était pas un retard.
C'est ce que l'histoire officielle retiendra.
C'est un retard républicain.
Exactement.
C'était pour vous laisser, en fait,
la possibilité de vous informer
en tant que citoyen.
Du coup, c'est quoi les annonces ?
Du coup, voilà, par contre,
dans les appartements.
Les écoles sont fermées.
On ne va plus en cours.
Mais genre pour toujours ?
Il y a énormément de gens qui ne m'ont pas l'air très tristes
de cette nouvelle.
Je pense que c'est sûr.
C'est louf.
Donc voilà, c'était bien entendu fait exprès
sur retard.
Comme tous les retards,
depuis le début d'ailleurs.
À chaque fois, c'est de...
Ce n'est pas du retard, c'est de la prod.
Les retards comme programmés.
C'est de l'anticipation, en réalité.
Bon, il est temps de laisser un peu la part
la mézervité.
Surtout à Anis, qu'on connaît, je pense,
un peu moins, ici.
T'as lancé la chaîne il y a combien de temps ?
La chaîne, j'ai lancé il y a quoi ?
Il y a un 9,5 peut-être.
Ok.
Ouais, il y a un 9,5 peut-être.
Tout neuf.
Alors ça va, l'expérience YouTube ?
Franchement, franchement, je kiffe bien.
Je kiffe bien.
J'ai vraiment lancé la chaîne au début
pour me faire plaisir, voir si j'ai arrivé
entre guillemets à vulgariser en fait
l'intelligence artificielle.
Et surtout, vu que c'est un sujet qui impacte
de plus en plus notre société,
je me suis dit,
bah, ça serait cool d'avoir du contenu francophone.
Tu vois, parce que souvent,
uniquement qui créent des contenus sur ça.

Ouais, sur LIA.
Je me suis dit qu'il y avait un truc,
en plus, il y a de plus en plus de chaînes
aussi qui se lancent en France hyper calie,
donc je suis très content.
Question toute bête,
pourquoi Defend Intelligence ?
Allez, c'est ta sauce, fréran.
Qu'est-ce que j'ai dit ?
J'ai dit une médecine.
Dans l'histoire et de rôle.
Dans l'histoire et de rôle.
En fait, il y a quelques années,
je crois, j'étais au téléphone avec quelqu'un
et qui me disait,
ouais, Anis,
on parlait des trucs
des Marseillais, tout.
Je juge pas, chacun...
Attends.
Chacun est investi.
Non, mais chacun est investi.
Mais genre, on parle des...
Je juge pas, le mec se protège.
Non, mais on parlait de la télé-réalité
en mode l'impact sur la société.
Tu en avais des discussions, des personnes.
Non, c'est faux.
Et du coup,
la personne au bout, elle me dit,
ouais, mais il faut que tu défendes la connerie,
mais toi, tu défendes l'intelligence un peu.
Et j'ai dit, oh, c'était une joke.
C'était une blague.
Et je dis, vas-y, je vais changer le pseudo-instat.
Et en fait, après,
j'ai pu...
j'ai pu plus le changer.
Et du coup, j'ai gardé...
Et tu coupes tes restes bloquistes sur les télé-intelligence.
Ouais, et du coup, je l'ai gardé.
Et en fait, pendant les deux premières semaines de la chaîne,
j'avais appelé la chaîne Cod de Machine.
Tu vois, Cod de Machine.
Et après, j'ai une pote qui me fait...
Mais c'est pas mal, franchement,
des fans intelligentes au final.
Je pense que c'est une super marque.
Tu n'as pas fait exprès,
mais tu as créé un brandy
qui est vraiment sympa, en vrai.
C'est cool, merci.
Non, mais...
J'ai changé la chaîne,
et j'ai une pote qui me fait, bah vas-y,
Je l'ai gardé depuis.




Là, c'est faux, d'accord.
Tout ce qu'il y a derrière, ça n'existe pas.
Ouais, tout ce qu'il y a derrière, c'est faux.
Et je me suis dit, putain, ça fait tellement banné,
genre, on parle de l'AR, de la VR, etc.
Et j'ai vu la vidéo se cuisine,
et en fait, j'ai toujours voulu essayer de le faire.
Et du coup, un soir, je télécharge Blender,
et je passe, genre, jusqu'à 4 heures du mat...
Il a dit chauffer.
Il a 4 heures du mat,
à voir des tutos, tu sais,
quand tu es dans une boucle d'apprentissage comme ça.
T'as fait le tuto de nut?
Le tuto de quoi?
Le tuto de nut.
C'est trop compliqué.
Qu'est-ce que c'est que ça?
En fait, c'est un gars qui s'appelle Andrew Price.
Dans les effets spéciaux, tout le monde s'appelle Andrew.
Andrew Turner.
Andrew Price, tout le monde.
C'est une règle.
Andrew Price, il a une la plus grosse chaîne Blender au monde.
Et il a fait un truc, c'était un tuto de nut,
qui t'apprend à faire un donut en 3D,
et c'est le truc le plus connu pour apprendre Blender.
Ça a 7 millions de vues sur un tuto Blender,
pour te dire.
D'un donut, ok, c'est sûr.
Et il a fait une nouvelle version récemment,
mais c'est un vieux truc,
donc t'as échappé au donut?
Ouais, j'ai échappé au donut,
mais le truc qu'il faut dire,
c'est que depuis que Benjamin Code,
il a fait son décor 3D à lui,
j'ai contacté le même créateur
pour refaire le mien.
Ok.
Donc ça va, je rechangeais encore.
Mais surtout là,
tu dis ça comme si t'avais fait un truc bruyant,
mais le rendu, il clean.
Franchement, mais je le trouve vraiment clean.
Ça fait plaisir.
Je me suis fait annuler la mission du mec.
Désolé.
Du coup, t'as commencé ce jour-là?
Ouais.
La 3D, quoi.
T'avais jamais touché un truc de 3D?
Mais quel homme?
J'avais jamais touché un truc de 3D,
mais en vrai,
j'ai beaucoup utilisé des librairies,
aussi des bibliothèques,
avec des objets préfets,
mais en vrai,
l'utilisation du logiciel et tout,
j'ai passé genre 3 nuits,
on ne s'lait pas à prendre.
En vrai, c'est hyper inspirant,
parce que intuitivement,
la 3D,
pour moi,
ça fait quand même partie des domaines
où vraiment,
c'est une courbe d'apprentissage
qui est assez longue et tout.
Et donc le fait que tu me dis ça,
moi, ça m'intraînait,
je me dis,
j'ai bien envie de me d'attenter.
En vrai, c'est énorme.
Quand tu l'essaye,
tu vois tout ce que t'es capable de faire,
genre, c'est incroyable.
C'est comme du Lego G.
Très bien.
Bon, on va tester,
surtout, que tu m'as inventé
les mérites
des nouvelles mises à jour de Blender.
Ouais, je suis très convaincu.
Là, c'est un allignement de palette.
Tu as dit un truc par rapport au décor virtuel.
C'est complètement une théorie conspirationniste.
Rien de ce que je dis, Néva.
C'est une éliminate, bienvenue.
Vous êtes bien sur la chaîne.
Mais un des gros avantages,
c'est que tu peux tourner de n'importe où
et avoir une cohésion dans ta délai.
Exact.
Et donc, les gros youtubeurs qui s'y mettent,
je me dis, est-ce qu'il n'y a pas un truc en mode
Squeezie, s'il veut se casser 2 mois au Japon,
bosser sur un album,
il peut continuer à faire des vidéos.
Tout le monde pense que c'est tourner à Paris,
bah les couilles.
Et en fait, il y a une liberté totale
d'aller bouger, en fait.
Bah Hugo, c'est un peu pareil.
Alors, lui, il n'a pas le décor 3D.
Il passe des villes derrière lui.
Mais c'est un peu la même problématique.
C'est qu'il peut changer de bureau, etc.
On n'est pas bloqué, mais enfin un peu.
C'est exactement pour cette problématique
que moi, j'ai fait le décor 3D.
C'est exactement pour ça.
Parce que le mois prochain, je ne sais pas où je suis.
Je me suis dit, vas-y, décor 3D.
Alors, moi, j'ajouterais un petit astérisque.
Astérisque, c'est que intuitivement,
tu penses qu'un fond vert, c'est vraiment juste
une toile derrière toi et c'est tout.
Et hop, tu fais supprimer le fond.
Pas du tout.
Non, c'est une bonne light avant tout.
Et quand tu dis oui, tu peux le faire de n'importe où.
Alors, tu peux le faire, mais il faut tout le bordel des lights.
Oui, mais ce que j'autre parle là, c'est que si tu déménages,
c'est pas grave, si tu changes de pays, c'est pas grave.
Mais il faut des bonnes lights.
En tout cas, j'étais assez impressionné du rendu.
Franchement, c'est hyper propre.
Est-ce que tu as vu, on en a discuté rapidement,
mais est-ce que tu connais CodeMiko ?
CodeMiko ?
C'est une nana qui joue avec le fait d'intégrer de la 3D.
Mais animé, tu sais, parce que là,
dans Blender, je ne pense pas que tu puisses animer
énormément de choses, mais si tu passes ton décor 3D
dans un moteur de jeu, par exemple,
tu peux le connecter à des événements de l'extérieur.
Tu vois, je te fais ça.
Faire en sorte que quand tu as un sub,
tu n'as pas un cadeau qui tombe du ciel.
Il y a pas mal de streamers qui s'y mettent.
C'est très compliqué.
Le gap technologique est très très haut.
En France, on a Sylvain avec un Q,
Sylvkin qui lui aussi fait du stream avec Unreal Engine.
C'est passionnant.
On l'avait invité, vous pouvez aller voir.
Mais tu me donnes des transitions,
vous pouvez aller voir la vidéo qui sort sur la chaîne YouTube.
Vous êtes abonnés, bien sûr, non ?
Oui, évidemment.
Si vous voulez en apprendre plus sur ça,
sur le fait d'utiliser les moteurs de jeu
pour de l'audiovisuel, c'est incroyable.
Donc voilà, regarde, de ce côté,
parce que surtout, tu es déjà dev,
donc tu as une longueur d'avance,
je n'aurai pas prêt à tout le monde.
Donc ça devrait peut-être t'intéresser.
Il faut avoir une bonne GPU.
Un bon GPU.
Un processeur.
Un GPU.
GPU, c'est une...
Une cartographique.
Oui, mais c'est graphical, processeur unit.
Donc c'est un processeur graphique.
Un processeur graphique.
Il a travaillé à San Francisco.
Je ne me comprends pas.
C'est la cartographique.
Point intéressant.
Vous vous connaissiez déjà,
avant cette émission ?
On connaissait déjà.
Quoi ? Pourquoi ?
Attention, attention, écoutez.
Petit blanc, petit blanc.
Sur Clubhouse.
Clubhouse.
Voilà.
C'était de la ASMR à mes oreilles.
Ouais, ouais, j'aurais jamais cru vraiment...
vraiment rigoler avec des gens sur Clubhouse,
mais en fait, si...
Alors, attendez,
parce que ça fait plusieurs fois qu'on fait des privés jokes sur Clubhouse.
Il est temps d'expliquer un petit peu
qu'est-ce que c'est que cette affaire.
Pour ceux qui ne sont pas assez à côté.
Qu'est-ce que c'est que cette application ?
Twitch de droite.
C'est bon pour vous ?
J'ai vraiment dit ça, je suis mort.
Non mais, en vrai...
Voilà, ça a un peu s'arrêté.
C'est simple.
En régiment.
Un peu mieux.
Non, en gros, c'est...
C'est une application de live stream,
audio,
répartie en room qui ont un titre et un thème,
comme si tu rentres dans une pièce
avec une conférence sur tel ou tel sujet.
Et pourquoi je dis ça en rigolant,
c'est parce que c'est au début, en tout cas,
il y a un mois ou deux,
quand ça arrive en France,
c'était beaucoup de sujets
de développement personnel,
de s'entraîner, etc.
de machins et tout.
Au point où on est devenu un peu rigolo.
Beaucoup, beaucoup, beaucoup.
Beaucoup.
Et donc, des rooms se sont créés,
comme par exemple le Merdeau Club,
sur Clubhouse,
où on fait des blagues,
où on machinait un truc, et tout.
Et voilà, c'est pas forcément...
Ceux-là, c'est pas trop l'est,
c'est juste rigolo.
Et il y a de plus en plus de rooms
qui parlent de sujets un peu
du quotidien, random.
Et on voit vraiment
une utilisation réseau-sociale
de Clubhouse,
maintenant, où on...
C'est ouvert, on va dire, un peu de d'autres...
C'est une nichée, entrepreneur web,
d'autres chiping, et machin de tuer.
Et alors, j'ai bien compris,
il y a un système de...
Tout le monde,
enfin, tu peux pas y aller directement.
Faut avoir un iPhone,
faut avoir un iPhone,
et des invitations.
Et en fait, au fur et à mesure
qu'il utilise l'application,
est-ce que cette vidéo est
sponsor par Clubhouse ?
Non, non, non, mais
on va en parler juste après,
donc c'est important de préciser.
Et en fait,
si jamais, au début,
tu as deux invitations,
et en fait,
plus tu utilises l'application,
plus tu vas avoir des invitations,
et du coup,
tu peux nommer des gens,
mais c'est que sur iPhone.
Que sur iPhone, pour l'instant.
Donc vous êtes rencontrés
sur Clubhouse,
vous avez fait connaissance
comme ça.
Et après, depuis,
à disque, t'embêtes,
avec ces idées de...
De data science, c'est ça, non ?
Non, non.
T'as le matin ?
Ça me donne une extrêmement bonne transition
parce que, une de tes dernières vidéos,
comment c'est comme ça ?
Tu as découvert des robots
sur Clubhouse.
Ouais, c'était une phase de fou.
Comment t'es tombé sur cette histoire-là ?
C'est incroyable.
Et quelles sont les implications
que t'as attiré ?
En fait, on était sur
une ronde,
quand on parlait en mode chill,
un peu after work, tu vois.
Et d'un coup,
il y a eu genre, on était 40.
Et d'un coup, il y a eu
80 personnes, 100 personnes,
200 personnes,
300 personnes.
Et on a dit,
what the fuck ?
Alors, soit vous êtes devenus
très célèbres, très vite.
C'est exactement ce que l'on a dit,
on a dit, wow, hey !
Alors après, on est d'énormes stars.
Oui, il faut préciser, voilà.
Il faut préciser ça.
Non, mais, et du coup,
en fait, on a commencé à dire
mais qui sont ces gens et tout,
on va les inviter, tu vois.
Ils vont nous dire qu'est-ce qu'ils veulent.
Non, on croit que c'était
une armée de troll.
Est-ce que il faut faire monter
les gens pour qu'ils puissent parler ?
Ah oui, ça aussi, ça a une scène en fait.
Tu peux les faire monter sur la scène.
Exactement.
Et du coup, ils montaient pas
et après moi, j'ai commencé à scroll comme ça
et j'ai dit, putain, je sais d'où vient de ces photos.
J'ai dit, je sais d'où vient de ces photos.
Regarde, la déformation,
Monsieur le Président, je reconnais
ce datacete.
Je reconnais ce datacete.
C'est exactement ce que j'ai dit.
C'est Monsieur le Président,
j'ai mis le tronc là, putain de merde.
Moi, toutes ces années pour arriver
à ce moment.
Du coup, Riville,
deviennent ces photos.
Ils viennent d'un site qui s'appelle
vispersondesnotexist.com
qui est en fait un site
où on a entraîné un putain de
gros moteur de deep learning
qui permet de créer des visages
qui n'existent pas sur Terre.
Donc en fait, tu vas sur l'URL,
dix personnes ne sont pas existées.
Et à chaque fois que t'actualises,
t'as une nouvelle personne
qui n'existe pas sur Terre.
Et du coup, les mecs,
ils ont pris des photos de ces gens.
C'est extrêmement pertinent.
Et ils ont créé des faux profils.
Et ce truc,
il perd dangereux
un et deux,
parce qu'en fait,
si par exemple,
tu as des algos de Facebook,
d'instrumes ou de clubhouse
qui s'amusent à faire
des comparaisons entre photos
pour voir si c'est des profils
refaits ou des vols de photos,
en fait, tu peux pas entreguimer.
Parce que...
Parce que personne n'existe pas.
Il y a pas mal de gens
qui me l'ont conseillé
dans ma dernière vidéo
où je parle de...
où je fais un bot Tinder.
Ils m'ont dit
mais ils t'aurais dû...
parce que j'avais des soucis
pour trouver des photos.
Ils m'ont dit mais ils t'aurais dû
utiliser ça.
Le problème, c'est que sur Tinder,
il faut faire plusieurs photos
avec des photos en situation
des trucs crédibles.
Sur Tinder, jamais de la vie,
tu l'aïs.
Non, tu m'achètes pas ça.
Je dis donc, il est de mal
à croire que ces gens n'existent pas.
C'est fou, hein.
Mais oui, mais c'est hyper
contraintesuitif.
Il y a forcément une...
Quelqu'un qui dure semble
dans le monde.
En fait, il y a forcément quelqu'un
qui va avoir ses yeux,
se nait, cette bouche, mais...
Mais tu vois, pas au même endroit.
C'est un peu comme les portraits robots.
Tu vois, de la police,
tu imagines plein de trucs
où tu vas se swiper, tu vois.
Et après, le but du jeu, c'est...
Ouais, c'est du portrait robot
plus plus.
Ouais, c'est d'aller travailler
dans les détails, mais le truc
intéressant, c'est que si tu regardes
le fond, même le fond est généré,
et par contre, le fond est un peu
nul parfois, ou sinon quand t'as
des photos avec plusieurs perches.
Le genre là, le regard
n'est pas bon, le tout, c'est bien.
Bah ça, c'est les lunettes.
Les lunettes, ça marche hyper mal.
Tu vois, typiquement.
Et...
Pareil, lui, c'est ça.
Oui, louche.
Ouais, mais ça, c'est le fond.
Le fond, genre, ils essaient
de faire un fond unier et tout,
mais voilà.
Et il y a le même truc
qui existe pour les chats.
Ah oui, parfois, ils se passent
aussi les tâches qui là,
sur la jouer le coup.
Tu vois?
Ouais.
C'est très étrange.

Mais, à ce qui bien, c'est qu'on
n'aura jamais de problèmes de
droits d'image là, du coup.
Non, jamais.
Normalement.
Mais regarde, il a fait un bandana,
quoi.
Tu vois?
Il a fait un bandana,
ce bandana n'existe pas sur terre.
Il est bizarre, le bandana.
Ouais.
On dirait Daydream de Google,
là, tu sais.
Et du coup, tu as découvert
tous ces robots-là, sur ta rôme,
et tu as déduit, donc,
qu'il y avait ces photos qui venaient
de ce site-là.
Mais, qu'est-ce?
Ça suffit pour dire que c'est les
bots, tu la trouves, c'est des gens,
tu vois, qui...
En fait, après, tu avais les bio.
Ok.
Toutes les bio étaient pareilles.
Ok.
Enfin, étaient pareilles.
Ils avaient tout le même format.
Le même pattern.
Exactement.
Ils étaient tous genre un bloc,
avec quelques emoticones, etc.
Et au bout d'un moment,
tu te dis, c'est pas possible,
quoi.
Et après, quand tu t'amuses,
parce que tu peux regarder,
qui a nominé les personnes,
et quand tu t'amuses
à aller sur les nominés,
en fait, c'est tous des mêmes
têtes, c'est-à-dire,
qui ont fait de la même chose.
C'est fort.
En fait, j'ai pas pu, parce qu'ils
m'ont quée blocs.
Ils m'ont bloqués.
Parce qu'une fois que tu fais
beaucoup de trucs sur Clubhouse,
genre, ils bloquent...
Et tu as des appellés réquestes
qui te font genre un stop.
Ils bloquent.
Et du coup,
j'ai commencé à aller sur
nominés, nominés, nominés,
nominés,
et je suis remonté jusqu'à
16 personnes,
et après, ils m'ont bloqué.
Ok.
Après, peut-être,
avec plusieurs comptes et tout,
on peut retrouver les...
Moi, je pense pas que...
Ouais, moi, je peux avancer
le jeu, nous, on va pas...
On va pas...
Ils trouvent grand-chose,
sur les auteurs.
Non, ouais, je vais trouver
des jeux.
Mais alors, du coup,
qu'est-ce que t'en as,
en truc y-mais,
tiré de cette histoire-là?
Tu t'as une idée
de pourquoi ils font ça?
Pourquoi ils créent des bots
sur une appli de podcasting live?
C'est chelou quand même.

déjà d'un truc.
Ils profitent que la sécurité,
en truc y-mais,
n'est pas ouf, quoi.
C'est-à-dire qu'on est
encore un peu sur une app un peu
bêta et tout.
Donc, ils profitent pour
farmer des bots.
Ils profitent de construire
une forme de bot
pour pouvoir, après,
potentiellement les revendre.
Mais en fait, le truc
hyper-danger, en truc y-mais,
c'est potentiellement,
sur Twitter, quand t'as des bots
qui relient des sujets,
qui retweet, etc.,
tu peux faire monter
des sujets parfois dangereux
en top-tweet.
Tu vois?
Et bien, en fait, là,
tu peux donner de l'importance
d'un coup.
À une room.
Et en fait,
s'il a le go de Clubhouse,
il va maximiser
le nombre de personnes dans une
room pour que tu le propose,
en fait, tu peux faire monter
des rooms.
Et puis surtout,
tu as le classique follow-bot,
enfin, tu sais,
des gens qui vont acheter
des followers,
les conneries habituelles,
de trouver les réseaux sociaux.
Business et manipulation,
c'est le truc qui me fait le plus peur.
Et le fait que ça devient un ador.
J'ai juste l'impression,
aussi, sur ta chaîne récemment,
c'est qu'il y a un grand thématique
qui t'intéresse beaucoup,
c'est, il y a et le faux,
et la génération du faux,
et peut-être aussi la détection
du faux.
Et c'est passionnant parce que...
Je ne parle pas du plat asiatique
très bon...
Le faux.

C'était une supermane.
C'est dommage.
Donc, si vous êtes intéressés
par cette grande thématique-là
qui est absolument passionnante,
allez voir sa chaîne,
parce que vraiment,
c'est ça, c'est d'un an,
c'est d'un an, c'est d'un an, c'est d'un an, c'est d'un an.
Merci, ça fait plaisir.
Tu parlais aussi dans d'un truc,
c'est sur les bots followers.
C'est le fait,
si j'ai bien compris que
tu crées en créant des faux comptes,
tu peux ensuite,
quand on contrôle un certain nombre,
en avoir un ou deux bots,
ça sert pas à grand chose,
mais en fait, quand on a un certain nombre,
tu peux derrière créer
des trucs de masse,
notamment, tu peux aller
follow un compte
et le faire monter,

Et tu parlais notamment
de l'effet de Halo.
C'était hyper intéressant.
Qu'est-ce que c'est l'effet de Halo ?
L'effet de Halo, en fait,
c'est typiquement,
quand tu attribues
à partir d'une caractéristique,
on va dire,
un effet de superstar
à une personne.
Et en fait,
sur les réseaux sociaux,
l'effet,
pour voir la notoriété
d'une personne,
tu vas très peu souvent
l'écouter,
ou regarder son contenu,
ça, c'est en second temps.
Un truc que tu vas regarder, c'est quoi ?
Nom de follower.
Ouais.
Et en fait,
en regardant son nombre de followers,
tu vas forcément lui donner
une notoriété
sur un sujet de manière inconsciente.

tu lui donnes ta confiance,
aussi, un peu sur...
Exactement.
Exactement.
Et en fait,
après, tu peux te rapprocher
aussi des effets de groupe,
où tu dis,
mais en fait,
s'il y a autant de personnes
qui la suivent
et qui croient en ce qu'elle dit,
si moi,
je crois pas en ce qu'elle dit,
en fait,
je vais pas être dans la masse,
et en fait,
l'humain,
c'est un animal social.
Il a besoin de vivre en groupe
et de se sentir appartenir
à un groupe.
Et du coup,
ça peut parfois
te forcer
en fait,
de manière inconsciente
à rejoindre un sujet.
C'est des biais psychologiques
qui peuvent être manipulés
hyper facilement.
Acheter, par exemple,
des bots sur Insta.
C'est quoi,
tu dois lâcher
un million ?
Non, mais c'est que d'elle.
C'est que d'elle.
Je crois que c'est 100 euros,
tu dois avoir 10 000 followers.
Ah ouais.
Un truc comme ça,
ou 5000,
ou genre...
La vache.

C'est ça.
Il y a...
Babor Léléphant,
on a parlé,
où il a...
On pouvait créer
un influenceur
virtuel
après.
Le problème, c'est que
ce nom,
si tu fais vraiment tout à partir
de compte acheté,
t'as zéro interaction.
Oui.
Et là,
c'est bien louche.
Et là,
il se fait retrouver.
Et Babor,
il faut en passer
sur BFMTG après.
Après,
les interactions,
tu vois,
c'est quoi ?
C'est commentaire like.
Tu peux acheter des commentaires
et des likes.
Oui, c'est ce que je veux dire.
Tu peux continuer
à acheter interaction ici,
mais faut un gros budget
à un moment donné.
Tu vas tenir ça
sur le long terme.
Le pari, c'est de dire
tu inventes un autorité
et tu vas avoir
une vraie autorité.
C'est quand,
en gros,
ça te permet
de dépasser la barrière
à l'entrée.
C'est genre
une marque, par exemple,
qui se lance sur Instagram.
C'est ce que t'expliquais.
C'est que
ça peut être intimidant,
parce que quand tu crées
le compte de la marque,
les gens,
ils vont arriver sur un compte
où il y a 10 followers,
ça craint,
surtout quand t'essayes
de créer une marque stylée.
Vous avez ressenti ça,
vous ?
Je pense, oui.
Je pense, oui.
Si tu regardes
trois concurrents,
tu les regardes sur Instagram,
tu te rends compte
qu'il y en a un.
C'est ce que c'est
dont tu parles,
les effets de groupe,
les effets de Valo,
tu te rends compte
qu'il y en a un et il est vachement
plus populaire.
Automatiquement,
tu ne fais même pas exprès,
tu y accords plus d'attention
et de crédit.
Le pire de ça,
c'est que ça peut devenir la norme.
C'est-à-dire que
si jamais les 3 autres personnes
ont acheté des followers,
tu te dis putain,
ils ont 20 000, 20 000, 20 000,
lui, il n'a que 200.
C'est quoi ?
Alors que peut-être,
c'est des 20 000 faux, tu vois.
Et en fait,
tu peux te retrouver
dans une situation
où la norme devient
d'acheter des followers.
Du coup,
tu es pénalisé
pour utiliser normalement
le service.
Du coup, si tu es honnête,
tu es pénalisé.
Du coup,
on arrive dans une situation
où les gens qui font la justice
ou l'acte juste
sont pénalisés.
Ça, c'est une société
apocalyptique.
C'est déjà le cas
sur Instagram.
La vidéo de Babor
était incroyable là-dessus
et tu lances
sur Instagram.
Instagram,
je ne comprends pas.
C'est la honte de ouf.
Tu peux avoir des gens
qui ont 11 millions de followers
achetés.
C'est aussi ce que je me suis dit
en voyant la vie.
C'est un truc de ouf,
comme ça.
Pour rappeler
de quoi on est en train de parler,
Babor,
il présente un gars
qui s'appelle David Michigan.
Je ne sais plus le nom du truc.
Je crois que c'est ça.
Et il avait
combien d'abonnés
sur son 11 millions ?
11 millions.
Il en a encore ?
Oui, ça n'a pas changé.
C'est-à-dire que...
Et là-dedans,
il y a sûrement des vrais de puits.
Oui.
C'est exactement ça.
Moi, j'ai scrollé David Michigan
pour essayer de trouver des bottes.
C'était difficile de trouver des bottes.
Il y a sûrement des outils
qui permettent de downloader
la liste des followers.
Oui, oui.
Tu peux essayer
de faire des trucs comme ça.
Mais bon,
rapidement,
mettre...
11 millions de personnes
par la vie d'Instagram.
C'est quand même impressionnant.
Et oui, comme tu dis,
c'est la honte,
pour un sac.
Moi,
sans parler de ce gars,
il a fait ça parce que lui,
en gros,
c'est un mec malin.
Il a voulu faire son bise,
ça a marché,
bravo à lui.
D'un point de vue plateforme,
me dire si je suis Instagram
et que je vois une vidéo
de Babor Léléphan,
improbable,
mais imagine,
c'est un exemple,
ça pourrait être n'importe quel
autre journaliste au final.
Qui dit,
bah ouais,
on peut acheter jusqu'à des millions
comme ça d'abonnés
sur ma plateforme.
En fait, ma plateforme,
c'est fake land.
Mais c'est la honte,
c'est de la honte de ouf,
en fait.
Mais sur 3,
tu ne vas sur Google,
il n'y a que ça,
des trucs instant.
Mais en fait,
le truc,
je pense qu'Instagram,
je vais pas parler pour Insta,
mais en fait,
ils désactifent petit à petit.
Donc, en fait,
parfois,
ce que je montre dans la vidéo,
genre sur Social Blade,
par exemple,
tu vas voir des gens
qui tombent d'un coup
ou qui vont perdre
500, 500 par jour.
C'est mon shadow ban,
ou ouais.
Les dins coups,
ils font plus 3000.
C'est le rééquilibrage,
ils appellent ça.
Mais en fait,
du coup,
c'est un truc infini.
Tu vois, c'est genre,
tu coupes la tête,
il y en a 10 qui montent,
tu coupes la tête,
il y en a 10 qui montent.
Et du coup,
Instagram,
on a l'avis,
ils ne savent pas,
ils doivent avoir des règles
sur le compte actif
depuis X temps
et à ce moment-là,
ils se fais ban,
mais du coup,
ils ne peuvent pas tous les couper
d'un coup.
Parce que peut-être,
il y a des vrais gens.
Moi, je connais des gens
qui suivent, genre,
2000 personnes,
ils sont juste là
en mode spectateur.
Et puis,
surtout, ce dont on parlait,
c'est que tu parles
un effet boule de neige,
c'est-à-dire qu'au début,
en fait,
il y a énormément de bots,
mais ça augmente
l'effet de groupe,
ça augmente la notorité,
ça augmente l'effet de à l'autre,
du coup.
Et en fait,
à la fin,
ça se trouve,
il y a moitié,
moitié,
un tiers de bots,
une portion,
un film de bots.
Je me suis sûr
que là, aujourd'hui,
tu enlèves tous les followers
de son compte.
Il reste...
Il continue à avoir un business
qui m'a grave.
C'est sûr.
Peut-être qu'il y en aura,
genre, 800 000,
800 000 followers vrais,
c'est énorme, déjà.
C'est ça, en fait,
Mikko,
il a tout dit,
c'est la baillée à l'entrée.
Tu craches la baillée à l'entrée.
Et ça, c'est...
Moi,
je trouve que c'est tout sauf les types.
Je vais pas faire de l'autre dans un monde,
mais je crois qu'il y a du coup
qui défend l'intelligence.
Qui défend.
Défend-moi donc l'intelligence.
Mais comment tu fais, du coup,
pour détecter,
quand t'es une plateforme,
ce genre de comportement ?
En fait,
tu vas essayer de...
Enfin, en fait,
c'est assez compliqué,
parce qu'en fait,
tous les utilisateurs,
tu vas essayer de voir
si les utilisateurs
suivent des comportements suspects.
Tu vois, donc,
suivent des paternes suspects.
Là, tu prends même pas en compte
les trucs de base,
genre, IP, proxy...
Non, je pense pas.
Je pense pas.
Je pense que c'est un premier fil
qui déjà te permet de...
de...
de lier ce que tu as...
ce dont tu parles,
donc les données comportementales
avec les gens.
C'est-à-dire que...
Ah oui, tu veux dire
que tu fais une somme
de tous les flares.
Mais c'est-à-dire que
quand tu...
quand tu essaies de trouver
des comportements suspects,
il faut pouvoir les attribuer
à quelqu'un.
Pour savoir si quelqu'un
a fait une suite de trucs suspects,
il faut savoir...
bah que tous ces...
tous ces actions
sont liées à une même personne.
Donc là,
effectivement,
ce dont tu parles,
c'est IP...
Mais la chose réellement,
réellement complexe,
en fait, c'est que...
ces types d'applications,
en fait, ils ont,
grosso modo, potentiellement,
l'intégralité
de tous les comportements
possibles d'humains.
Tu vois.
Et en fait...
Et en fait,
séparer les vrais comportements
humains défauts,
c'est extrêmement compliqué,
vu que tu as potentiellement
tous les comportements
qui existent
et qui sont des vrais humains.
Tu vois.
Donc en fait,
tu te retrouves
dans un bruit comme ça,
assez bizarre.
Après, tu peux aller
sur des trucs de Mac,
Clubhouse, ils ont fait ça
au début, hein.
Clubhouse,
si tu te connectes
à deux comptes
sur le même téléphone,
en fait,
ils bloquaient le dernier compte,
tu vois.
Mais depuis,
avec, je sais pas,
mais je monte,
il y a un GitHub
qui te permet d'adresser,
etc.
C'est une question de temps
avant que...
Tu vois.
En que ça se fasse sauter.
On est partis,
on a divailli dans plein point de
sujet,
c'est très intéressant.
Je vous donne
un petit aperçu
des trucs qu'on va
évoquer dans l'émission.
On va revenir
sur la partie
éthique
et sur les perspectives
de tout ça.
De quel monde apocalyptique...
Quel monde on veut laisser
à nos enfants.
Exactement.
On en parlera peut-être
plus à la fin.
Entre temps,
moi, j'aimerais bien,
on a la chance
d'avoir quelqu'un d'expérimenté,
quand même,
dans la data science.
Et donc,
j'aimerais bien
qu'on puisse discuter
un petit peu de...
Que ce soit dans l'image,
dans le son,
dans le texte,
quel sont un peu le...
Quel est le...
Comment dit le state of the art?
Quel sont les trucs les plus
cool qu'on peut trouver
en ce moment?
Tu nous expliques un peu tout ça.
Et en deuxième temps,
on va discuter
de aussi comment
ce que les gens
peuvent faire pour s'y intéresser.
Combien ça gagne,
c'est ça qui vous intéresse aussi.
La monnaie monnaie.
Je le sais, je le sais.
Voilà,
data scientist, data analyst,
tout ça.
Est-ce qu'il y a de l'argent?
La réponse est oui.
On peut vous spoiler directement.
Et voilà.
Et puis,
tu pourras peut-être donner des...
Tu pourras peut-être donner
des ressources ou des trucs comme ça.
Ta chaîne YouTube,
déjà, on peut le dire maintenant.
Mais voilà.
Tu mentionnais 10 personnes d'autres existent.
Est-ce que tu as d'autres trucs
en rapport avec l'image?
Donc là,
c'est de la génération
d'images...
de visages qui n'existent pas.
Est-ce que tu as d'autres exemples
comme ça
dans l'image
de trucs sympas
que tu as vus en IA?
Moi,
le truc que je suis le plus,
c'est OpenAI.
OpenAI,
c'est une institution
qui a été fondée
en grande partie par Elon Musk.
Qui travaille justement
sur des sujets
d'intelligence artificielle
assez avancés.
Il y a aussi de l'autre côté,
il y a DeepMind,
Google.
C'est eux qui ont fait AlphaGo et tout.
Exactement.
Qui ont fait AlphaGo,
qui ont fait AlphaStar aussi,
StarCraft.
Et là,
AlphaStar, c'est...
AlphaStar, c'est...
AlphaStar,
tu as attendu...
Là,
tu me le dis,
mais du coup,
je devine, mais...
AlphaStar,
c'est en fait
une intelligence artificielle
qui a été faite par DeepMind
et qui a battu les meilleurs joueurs
au monde de StarCraft.
Incroyable.
Franchement,
AlphaStar,
moi,
je n'ai pas de recherche.
C'est incroyable.
Mais alors,
comment c'est possible?
Parce que,
je ne connais pas
très bien StarCraft,
du coup,
mais la carte ne change pas.
Et du coup,
ça doit rendre le truc possible,
je pense.
Parce que,
ça,
tu essaies de le transposer
à des gens un peu éclats,
genre,
je veux dire,
je vais me faire insulter là.
Mais Edge of Empire,
par exemple,
tu connais Edge of Empire?
Ouais, tout ça fait.
Ça n'existe pas, ça,
sur Edge of,
les meilleurs IA,
elles se font défoncer
par les meilleurs joueurs,
tu vois.
Qu'est-ce qui fait que,
entre un jeu comme StarCraft
et un jeu comme Edge of Empire,
tu peux d'un côté avoir
des IA hyper fortes,
et de l'autre,
des IA qui se font défoncer?
En fait,
j'avais fait une vidéo,
justement,
liée à dans les jeux vidéo.
En fait,
quand on parle d'intelligence artificielle
dans les jeux vidéo,
c'est pas du tout la même chose
que quand on parle
d'intelligence artificielle
dans le domaine
d'intelligence artificielle.
Les intelligences artificielles
dans les jeux vidéo,
en fait,
ça va être souvent des règles
que tu vas encoder
sur du Unity, etc.
Si il fait ça,
alors tu fais ça, etc.
La preuve,
il y a eu,
comment s'appelle le jeu de baston,

Street Fighter.
Il y a eu un Mortal Kombat,
je crois,
en 1995,
où ils ont entraîné,
genre,
un vrai modèle d'intelligence
artificielle.
Et en fait,
le jeu, il était injouable.
En 1995 ?
Oui, un truc comme ça, je crois.
Il y avait des modèles
de jplorning.
Mais non, justement.
C'est du jplorning ?
C'était du machine learning
ou du jplorning.
Ah ouais, d'accord.
Mais en tout cas,
il y avait des modèles,
tout à fait.
Putain.
Les premiers trucs
d'apprentissage renforcé
et tout,
c'est de la décor.
C'est des années 80 ?
Je sais qui c'est.
C'est juste...
Non, mais après,
c'est rentré dans le grand public.
Après, le CNN,
c'est Yann Lequin,
en 1992, 1991.
Le premier,
l'intelligence artificielle,
si on fait rapidement
l'intelligence artificielle.
Ah ouais ?
L'intelligence artificielle,
depuis l'Antiquité,
t'as le rêve de faire des robots.
Tu vois.
Et après,
dans les années 50,
t'as eu la cybernétique.
Ouais.
T'as eu, notamment,
dans les années 60,
un scientifique
qui s'appelle Mac Arthur,
qui a énoncé pour le premier
mot,
l'intelligence artificielle.
Et après,
t'as eu beaucoup d'investissement,
notamment de l'armée.
L'intelligence artificielle.
Qu'est-ce qui fait que...
Comme Ardis,
pour tout à fait,
beaucoup de gens,
on a l'impression que ça fait 10 ans
que ça existe
et que tout le monde
entre guillemets
à ce mot-là,
dans les oreilles,
que depuis maintenant.
C'est normal,
parce qu'en fait,
il y a deux choses extrêmement
importantes qui fait
qu'aujourd'hui,
on est là, on parle d'hier.
C'est qu'aujourd'hui,
tu vois,
la tablette que t'as là,
cette tablette-là,
dans les années 50, 60,
il n'y avait pas,
déjà,
cette puissance de calcul.
Et le peu que tu pouvais
t'en rapprocher,
ça prenait genre
l'espace de 3 fois la pièce ici.
Donc, en fait,
t'as forcément la loi de mours, etc.
qui fait qu'aujourd'hui,
les processeurs sont plus
en plus petits
et donc,
t'as de plus en plus
de puissance de calcul.
Donc, ça a démocratisé,
en fait,
l'intelligence artificielle.
Et il y a la bulle Internet.
C'est-à-dire,
t'as les données
que tu produis aujourd'hui.
Il te produis énormément de données.
Et on n'a pas fini
de produire des données.
La courbe, elle est exponentielle
sur la production de données.
Et en fait,
du coup,
ces deux choses assemblées
font qu'aujourd'hui,
tu peux appliquer des méthodes
d'IA de manière quotidienne.
Moi, c'est mon métier.
Je le fais tous les jours.
Qu'est-ce qui fait que,
peut-être pour les gens
qui ne sont pas forcément
initiés au fonctionnement
de l'IA moderne,
qu'est-ce qui fait que
les données, c'est si important
dans les intelligences artificielles
qu'on utilise ces derniers temps ?
Alors, les données,
c'est la base.
Et c'est pour ça que,
quand je te dis,
les intelligences artificielles
dans les jeux vidéo,
c'est pas de l'intelligence artificielle
telle qu'on définit,
parce que c'est un moteur de règles,
genre EFL, etc.
Mais, en fait,
les données,
ça va permettre de...
Alors, ça va permettre à la machine,
avant, en fait,
tu avais une conception
où tu avais un problème,
tu donnais un système de règles
et tu avais le résultat.
Et en fait,
avec le machine learning,
tu as un problème,
tu donnes les résultats passés
et ça va en déduire les règles.
Ok.
Tu vois ?
Je sais.
Et en fait,
cette manière de faire,
cette manière de fonctionner,
fait que tu peux
potentiellement résoudre
beaucoup de problèmes.
Je te donne un exemple très simple.
J'imagine que tu as des problèmes,
tu as des problèmes
où les règles,
on les connaît déjà.
Elles sont simples,
on est capables de l'écrire sur un papier,
voilà,
pour effectuer
telle recette des cuisines,
il faut telle, telle et telle ingrédient,
elle est mélangée de telle façon,
on obtient tel résultat,
tel gâteau.
Et t'en as certains,
où c'est peut-être,
où on voit des gâteaux dans la nature,
mais on sait pas trop
comment les faire.
Exactement.
Et c'est là
où, du coup,
l'intelligence artificielle moderne
peut avoir une utilité.
Exactement.
L'exemple ultra simple,
c'est qu'aujourd'hui,
il n'existaient pas
d'équations générales
pour décrire un chat.
C'est-à-dire que la seule manière
que t'as pour décrire un chat,
c'est de lui montrer
toutes les images de chats
possibles que t'as,
et c'est lui qui va essayer
de comprendre et de construire
sa représentation
d'un chat la plus exhaustif possible.
Tu vois, mais par exemple,
si tu veux détecter une moto,
tu vois, tu pourrais lui dire,
ok, c'est un truc,
si ça a deux pneus,
un guidon, etc.
Mais en fait,
la moto te fait,
c'est fini.
Ou si ça te trouve,
tu vas avoir une moto,
en fait,
c'est un modèle que tu connaissais pas,
et puis il y a trois roues,
ou alors il y a...

C'est pour ça que je te dis
qu'en fait,
tu vas déduire les règles
de l'équation du chat, tu vois.
Et tu vas pas lui dire,
ok, un chat,
ça ressemble à ça, quoi.

Est-ce que tu peux expliquer
un peu visuellement
comment ça marche à l'intérieur?
On parlait du côté black box
un peu en antenne.
Je vais faire un résumé hyper simple,
mais un algorithme standard
avec mes compétences
de j'ai bidouillé deux fois
un piton.
C'est genre,
tu vas faire ça,
si il se passe ça,
tu vas faire ça,
alors tu vas faire ça.
Et LIA,
il y a un côté un peu,
comment ça fonctionne
à réseau de neurones fondamentalement?
Tu viens de dire réseau de neurones,
mais du coup,
ça va rentrer dans la réponse.
Oui, en fait,
j'arrive pas à me visualiser
par rapport à ce que je fais de l'intérêt.
Je pense que...
comment ça fonctionne?
Je pense que le grand public a,
tu lui dis, algorithme au programme,
tout le monde a déjà fait
en première ou au terminage,
tout le monde voit
une suite d'instructions.
Ça, c'est dans l'imaginaire collectif,
c'est good.
Sur LIA,
c'est pas ça du coup.
Non, c'est pas ça du tout.
En fait,
on discern déjà
deux grands types de familles d'algorithmes,
on va dire,
on va appeler ça comme ça.
Tu vas avoir les algorithmes
qui fonctionnent suivant des bases
un peu heuristiques,
un peu probabilistes,
un peu statistiques,
comme du Random Forest,
tu vas dire,
qui va essayer de splitter
en fait des arbres de décision,
qui va essayer de splitter
à chaque fois suivant des critères
pour réussir à prédire un critère.
Ça, c'est des heuristiques,
c'est un algorithme.
Et en fait,
tu vas avoir ce qu'on appelle
l'apprentissage profond,
qui est le deep learning.
Donc ça, la première partie,
on l'appelle souvent machine learning,
mais moi, je préfère dire
que le deep learning,
c'est aussi un truc du machine learning.
C'est juste une noble branche.
Et en fait,
l'apprentissage profond,
c'est grosso modo,
tu vas utiliser ce qu'on appelle
des réseaux de neurones,
d'accord,
et en fait,
tu vas lui donner
beaucoup, beaucoup,
beaucoup de données.
Et c'est lui,
en fait,
qui va commencer à comprendre
les corrélations entre
chaque neurone.
Ce qu'il faut comprendre,
c'est qu'en entrée,
chaque neurone va potentiellement
être un feature.
Tu vois, donc par exemple,
si tu prends l'exemple du chat,
l'image de chat,
chaque neurone va être
un pixel de l'image,
d'accord.
Et en fait,
lui, il va essayer de trouver
les corrélations entre images
qui font sur plusieurs dizaines
de milliers d'images,
plusieurs millions d'images.
C'est les itérations
que tu vois.
Exactement.
Et en fait,
lui, ce qu'il va faire,
par exemple,
dans le cas de ce qu'on appelle
les CNM, les fields,
les convolutionnel neural network,
les réseaux neurones à convolution,
et bien en fait,
voilà,
là, l'image,
on voit par exemple
des filtres de convolution.
C'est-à-dire qu'en fait,
on va construire,
en fait,
un filtre qui va être...
Très étrange.
Oui.

Et bien,
typiquement,
une image,
un type d'image,
et en fait,
le but,
je ne vais pas faire un cours de maths,
mais en fait,
c'est ce qu'on appelle
des fonctions de convolution.
Par exemple,
ce qu'on dit très, très rapidement,
mais vous pourrez regarder
sur Internet,
mais on dit que la convolution,
par exemple,
de deux signaux carrés,
c'est un triangle.
D'accord.
Alors là,
il faut s'imaginer un peu.
Pardon.
La convolution
de deux signaux carrés,
c'est un triangle.
Pourquoi?
Parce qu'en fait,
tu vas avoir deux signaux
qui vont être comme ça.
D'accord.
Et là,
tu vas les faire passer.
Ah!
Oui.
Et là,
leur taux de corrélation
entre les deux,
il va être au milieu.
Tu vas dire,
ok, là, c'est 0,1.
Là, c'est 0,5.
Là, c'est 1.
Et après,
ça redescend.
0,5, 0,2.
Et en fait,
ça va faire un truc comme ça.
Ok.
Et ça,
c'est ce qu'on appelle
un filtre de convolution.
Bref.
En fait,
c'est un peu...
peut-être si on peut
donner une image simple,
c'est comme si
tu passais un calque au-dessus
d'une image, quoi.
Exactement.
Et tu regardes,
si tu...
ton calque,
il colle à peu près à certain...

Et pour construire ce calque,
tu peux t'amuser à le faire à la main,
ou tu peux t'amuser
à le faire dans des CNN.
Et en fait,
c'est ce calque-là
que tu vas venir passer à la main
et que tu vas venir regarder
s'il y a ces représentations
qui sont dans ce magie.
Donc là...
Tu l'expliques,
c'est très clair et très logique.
Mais du coup,
qu'est-ce qu'il explique
qu'on a parfois des outputs
qui déduient quelque chose
de complètement différent
à ce qu'on pensait qu'il y avait
déduire ou tu vois.
Il y a eu des cas comme ça,
notamment il y a eu un cas
d'un robot de ML
qui a été entraîné
pour reconnaître des pâtisseries
et qui en fait,
s'est retrouvé à être très fort
à détecter des cas de cancer.
Tu vois.
Incroyable.
Des trics comme ça,
chelou.
Et c'est...
Oui, c'est incroyable.
Bah c'est les données d'entraînement
très souvent
qui ne représentent pas la réalité
suffisante.
Ok.
Donc c'est vraiment ton data set
en entrée qui...
Le data set, c'est le plus important.
La data dans l'intelligence artificielle,
c'est le plus important.
Ok.
Pour reboucler
ce dont on parlait
sur les jeux vidéo,
du coup en gros,
si j'ai bien compris,
la principale...
Enfin c'est quoi en gros
la principale différence
entre deux jeux différents,
bah comme on parlait
de Starcraft
ou d'un Edge of Empire.
Ouais, il y a le Game of Star
et d'un jeu random par exemple.
En fait,
le but,
c'est pas de faire
de la vraie intelligence
artificielle
quand tu fais des jeux vidéos
parce que sinon c'est un jouet.


Genre vraiment,
tu peux pas battre la machine.
D'accord.
C'est-à-dire que...
je vous donne un exemple
sur Alpha Star,
si vous regardez le papier de recherche,
en fait ils vous montrent qu'ils ont dû
ajouter des latences à la machine
pour simuler un vrai humain.
Ok.
Ah c'est ouf.
Parce que sinon,
elle est plate-couture.
Personne ne pourrait battre Alpha Star.
Personne ne pourrait battre Alpha Star.
Si on ne simule pas...
Alors que Alpha Star
n'a pas les infos de la partie
qu'un genre normal n'aurait pas.
C'est-à-dire...
Bah elle...
Elle ne peut pas voir
dans l'obscurité...
Mais ça, je crois pas que ce soit le cas,
tu vois, typiquement,
sur Edge of.
Peut-être que je me trompe,
mais je crois que sur...
il y a certains...
qu'est-ce que...
peut-être qu'il y a certains jeux
où...
ou...
le fait qu'il y ait de...
l'aléatoire,
je crois que dans Edge of Empire,
toutes les cartes sont
généralératoirement, par exemple.
Donc il y a...
peut-être que ça,
ça participe...
j'en sais rien,
je fais des hypothèses.
Mais ça participe au fait
que ce soit...
Du coup, plus d'eau.
Par vraiment, parce que le but
de notre...



le but de toute intelligence
artificielle,
c'est ce qu'on appelle de
généraliser.
C'est-à-dire que...
il faut que t'entraînes
ton modèle,
pour qu'il soit suffisamment
accurate in the wild.
On dit, tu vois,
accurate dans la savane, quoi.
Tu vois, dans des trucs
qui connaît pas.
Et en fait, s'il arrive à faire ça,
c'est qu'il a bien généralisé.
En gros, si tu lui as montré
10 photos de chats,
il faut qu'il soit capable
de voir un chat
qui n'a jamais vu...
Exactement.
Et de pouvoir en déduire...
Exactement.
...que c'est un chat.
Exactement.
...qu'il a overfitté sur le data set.
Il a trop appris sur le data set.
Ok.
Oui, mais en fait, c'est...
C'est...
Exactement.
Comme si, en fait,
tu fais réviser des trucs
à ta petite soeur,
genre, je sais pas,
des trucs de calcul.
Et en fait, elle va apprendre
que les trucs de calcul qui sont.
Tu vois, donc,
si tu...
Oui, elle va apprendre
par que les résultats, en fait.
Exactement.
Si tu les dis 5 plus 3, 8,
mais en fait, si tu les dis 5 plus 2,
je sais pas, je n'ai jamais vu.
Ça, c'est l'overfitt.
D'accord.
Ah, c'est une super...
C'est un truc, du coup,
en ML, c'est pour les éditeurs de jeux vidéo,
parce qu'aujourd'hui,
tu vois, on parlait de bottes de jeux vidéo
dans un épisode précédent,
mais j'avais vu une vidéo passée d'un gars
qui avait appris à trainer un modèle
à jouer à League of Legends,
sauf que va détecter,
quand t'es éditeur de jeux vidéo,
un cheat qui est en fait un ML qui...
C'est chaud.
C'est impossible.
C'est chaud.
Mais t'as aussi des trucs sur Call of,
ou en mode,
il détecte où est la personne,
et il vise automatiquement, aussi.
Ouais, mais c'est pas forcément
besoin de...
de trainer grand-fort.
Tu peux faire du computer vision pour ça.
Ouais.
De la vision par ordinateur,
il va détecter.
Je pense qu'il se font vraiment mancher,
et que juste, il...
Ça, pixelbot,
de l'autre part.
Ouais, tu fais aussi.
Je pense qu'il oucle...
il oucle la position,
la fonction de l'ennemi,
je pense que ça doit fonctionner comme ça.
Donc ça, c'était un premier truc intéressant.
Dans l'image,
tu parlais d'OpenAI,
du coup, ça c'est une entreprise,
donc tu disais que c'est poussé par Elon.
Est-ce que...
Il y a des trucs, du coup,
sur le...
qu'ils ont sorti,
qui te paraissent assez intéressants,
à voir ?
J'adore, il dit Elon.
Elon.

Le frère.
Non mais c'est...

C'est l'hélicion.
Voilà, on accueille le nouvel invité.
Dogecoin ou pas, finalement ?
Mais...
Bah là, tu vois,
typiquement,
ça, ce qu'on voit,
c'est des filtres
construits par les réseaux de neurones
d'OpenAI, typiquement.
Et en fait,
si on regarde l'article de recherche,
tu vas avoir les...
par exemple,
ça, c'est incroyable,
ils ont découvert ce qu'on appelle
des neurones multimodaux,
c'est-à-dire, en fait,
tu as des conceptions.
Et là, voilà,
on voit toutes les images
qui ont été...
qui ont servi à l'entraînement, quoi.
D'accord.
Et en fait,
tu as des conceptions
qui arrivent à être créés,
ou devinés,
entre guillemets,
par l'intelligence artificielle.
Et donc ça,
c'est un papier d'OpenAI.
Si, par exemple,
on va sur l'article en lui-même,
tu vas voir, en fait,
les sommes,
par exemple, pour décrire...
Voilà,
non, c'est pas celui-là.
C'est un autre du site,
mais ce n'est pas très, très grave.
Mais en fait,
tu vas voir que, par exemple,
pour décrire un PikiBank,
donc, comment on dit,
un cochon...
Un Thierry Lire, ouais.
Je fais vraiment le mec qui parle.
Comment on vous dit que
je pensais d'échelle à la PikiBank ?
Non, c'est ce que je...
Qu'est-ce que tu dis ?
Non, c'est ce que c'est pour les...
pour les anglicismes.
C'est vrai que c'est un milieu
qui est quand même très, très anglophone,
j'ai l'impression.
Et ouais, et ouais, et ouais.
Donc, c'est dur de...
C'est dur de faire l'exercice, en vrai.
Donc, on te pardonne.
Du coup, en fait, tu prends une cochon
ou un Thierry Lire,
ça va être la somme,
voilà, si on scroll en haut,
ça va être la somme de l'animal
et d'un truc de financeur.
Là, par exemple, le surprise,
ça va être la somme de quelqu'un
qui célèbre ou un câlin,
de quelqu'un de choqué
et d'un sourire.
C'est fascinant.
C'est incroyable.
Et en fait, on ne l'a pas dit,
tu vois, c'est ce que je te dis,
quand tu décris les règles,
c'est lui qui trouve les règles.
Tu lui dis rien.
Le produit fini, c'est que là,
tu lui donnes surprise
ou que tu lui donnes...
Tu lui dis la surprise
et lui, il est capable,
avec toutes les données
qu'il a mangées,
il est capable de te
décortiquer le concept humain
pour en tirer plusieurs autres concepts.
Un récalc, quoi, genre.
Mais en fait,
un humain,
galerais, je pense à le faire.
À décrire un cathodeau,
c'est quoi la surprise ?
Je pense que...
C'est incroyable, hein.
Parce qu'on parle
du fait que Nia,
on va dire,
c'est assez...
Ça fait stylé quand elle travaille
sur des travaux
qui paraissent un peu automatisés,
répétitives,
on a l'habitude
quand un ralentateur soit plus performant.
Mais quand Nia
commence à arriver
à être performante
sur des sujets
qui nous paraissent complexes,
c'est là
où ça devient complètement...
C'est ce qui est marqué
dans le sous-titre,
là, de l'URL
sur Open AI.
C'est...
Je transpire.
C'est...
Ils disent
comprendre le monde.
Ouais.
Tu vois, comprendre...
C'est...
C'est faux de dire ça.
Ça va, l'enrêl.
Comprendre le monde, tu vois.
Toi, tu comprends le monde,
toi, tu comprends le monde.
Moi, je comprends le monde.
Je sais pas forcément si j'ai envie
qu'Open AI comprenne le monde.
Non mais, tu vois...
Est-ce qu'on a envie
qu'Open AI comprenne le monde ?
C'est même pas une blague.
Je suis pas sûr que j'ai envie
qu'il comprenne le monde, en fait.
Vraiment.
Pourquoi Banc populaire
est la première banque
des entreprises ?
Je me posais des questions
sur le partage de la valeur
pour mes salariés.
Elodie, ma conseillère banque populaire,
m'a proposé une solution
d'épargne salariale sur mesure,
rapide à mettre en place,
et que je peux piloter en ligne.
C'était simple et, surtout,
ça la fait désheureux.
Accompagner nos clients
sur tous les territoires
avec des solutions adaptées
à leurs besoins,
c'est ça,
être la première banque
des entreprises,
banque populaire,
la réussite est en vous.
Étude Quantar PMEP
et Mie de 2023,
14 banques populaires,
première banque des PME.
Pourquoi ?
Parce que je pense que,
tout comme,
ils jouent mieux que nous,
à StarCraft,
ils font mieux la guerre que nous.
Ah, mais ça,
ça y est, Matrix,
ça, c'est là.
Non, mais on est...
Il y a le point Godwin,
je vais inventer le point Matrix.
C'est à l'heure dont,
quand on parle d'intelligence artificielle,
on arrive à Terminator.
Mais, non,
attendez.
Non, on revient
sur l'éthique,
juste après,
juste pour
finir sur
ce qu'on voit en images,
etc.
T'as parlé
de la sécurité,
aussi,
des reconnaissances d'image,
puisque,
je pense que
chaque personne
qui regarde cette émission,
c'est peut-être que
l'intelligence artificielle
de reconnaissance d'image
peut être utilisée
pour la reconnaissance faciale,
que c'est plus de la science-fiction,
c'est en train d'arriver
à certains endroits,
c'est en Chine, bien entendu.
Je crois qu'il y a eu des tests
à Nice,
ou je ne sais plus
dans quelle ville de France.
Donc, c'est un sujet intéressant,
notamment au niveau de la sécurité,
parce que si on commence
à utiliser
ces technologies-là
dans des choses critiques,
c'est intéressant de se demander
est-ce que c'est fiable,
est-ce qu'il y a des faux positifs,
etc.
Tu t'es un peu intéressé au sujet.
Qu'est-ce que
t'as découvert
sur la partie sécurité
de la reconnaissance faciale, par exemple ?
Nous ne sommes pas en sécurité,
je pars d'ici,
parce que j'ai peur.
Non,
en fait,
tu peux effectivement,
on va dire,
hacker des intelligences artificielles,
c'est-à-dire,
par définition de hacker,
j'entends leur faire,
faire des choses
pour lesquelles
elles n'ont pas été programmées
pour le faire.
C'est un peu la définition de l'IA,
mais en fait,
les dupés.
J'avoue.
Les dupés.
Les dupés.
C'est-à-dire que,
dans la vidéo,
je monte ça,
ce truc,
tu vois,
typiquement,
ça,
si je le mets comme ça,
et que tu mets
un système de reconnaissance faciale
les plus utilisés au monde,
tu vois,
qui est le arc cascade,
et en fait,
il va venir,
je l'ai mis à l'envers,
mais en fait,
vous allez voir,
c'est assez galerie,
c'est-à-dire que là,
le Scotch ne tient pas de ouf,
mais c'est-à-dire que là,
en fait,
si vous regardez bien,
vous allez avoir les formes
d'un visage,
d'un iman,
tu vois,
avec les traits,
etc.
Et en fait,
ça,
ça me fait des oreilles d'elfes,
je vais enlever ça,
et en fait,
ça,
ça permet de te faire
toujours détecter un visage,
mais qui sera inconnue.
D'accord.
Donc,
en gros,
c'est un floutage
pour intelligence artificielle.
Il faut revenir
de 8 chapites,
je pense,
pour moi,
peut-être des gens dans le chad,
ou alors je suis le seul
de meurer.
Non, non, vas-y.
Mais,
quoi ?
C'est tout petit.
Oui, mais en fait,
c'est pas grave.
En fait,
que tu sois loin
au proche de la caméra,
tu es censé quand même
reconnaître un humain.
Oui, donc lui,
il voit humain et son fou.
Oui, c'est ça.
Il voit les traits
d'un humain,
en fait,
ça,
c'est ce qu'on appelle
des Arcascades,
des détections par Arcascades.
T'as deux types
de détection
de reconnaissance d'image,
mais en fait,
là,
ce qu'il va faire,
c'est qu'il va essayer
de trouver
les formes d'un visage,
et donc venir
coller en fait,
de correlation
à mon visage
et à ceux qui connaissent.
Et il va dire
qu'est-ce visage
sur l'approche de ceux qui connaissent.
Et du coup,
et le fait qu'il voit un visage
sur ton visage,
c'est que tu connais,
c'est à 15 ans.
Ça fait penser
à une nana,
je crois,
je ne sais plus
dans je ne sais quel pays
asiatique
qui avait inventé
des formes paris de maquillage
pour duper les caméras
de reconnaissance faciale.
Ça, c'est une note technique.
Ça, c'est une note technique.
C'est plus du deep learning,
à base de classification,
d'apprentissage,
etc.
C'est un peu la même image
que celui-là.
Mais là,
quand il va passer
le filtre qu'on a dit comme le calc,
il va reconnaître
que t'es un abricot.
Et donc,
tu pourrais faire
Ah bah tu es la souver,

c'est elle.
En fait,
c'est un peu chelou,
il y a un côté un peu
mirrorzage, tu vois.












Mais ça marche.
Ça fait très cyberpunk.
De ouf mec.
C'est ça.
Ça lui permet
de pas se faire reconnaître.
Donc en fait,
non seulement elle
se fait pas reconnaître,
mais si j'y m'a compris,
elle peut détecter comme
autre chose qu'un humain.
Tu peux, tout à fait.
Après, le truc aussi,
il y a un des réseaux de neurones
qui existent,
qui est le plus populaire
qui s'appelle YOLO.
YOLO.
Et YOLO en fait,
dans les versions de YOLO,
la version 2, etc.
T'avais des mecs
qui mettaient un truc là,
là, tu vois, sur leur ventre.
Et qui était indétectable
comme personne.
Mais après, les versions suivantes,
ils ont fixé ça.
Ah.
Tu peux fixer.
Donc, en gros,
là,
tu as des générations
de détection,
enfin, de visage qui sortent.
De visage de personne.
Ou d'objets, voilà.
On appelle ça la classification,
du coup.
Exactement.
Et suivant ces versions-là,
on a des actes qui fonctionnent
et d'autres qui fonctionnent plus.
Exactement.
C'est les mises à jour.
C'est un mec.
Un mec à jour, un logiciel.
Quoi ?
Ah oui.
Donc là,
c'était appliqué à un panneau.
Ouais, là, c'est un panneau stop.
Et en fait, tu ne vois plus le panneau stop.
Eh bien, ça, pareil aussi.
Tu veux faire cracher une Tesla ?
Ça a été fixé, tu vois.
Et en fait, ils ont réussi à montrer
qu'on pouvait faire reconnaître
un panneau stop
comme un panneau vitesse
limite à 45.
Incroyable.
Oui, donc ça,
pourquoi c'est important ?
C'est très important.
Non mais c'est important de le rappeler,
parce que, comme en fonction de
les voitures autonomes,
c'est un...
En fait,
ce serait pas si évident
si on avait des routes
qui étaient adaptées aux voitures autonomes.
Mais aujourd'hui,
ce n'est pas le cas.
Les voitures autonomes, elles fonctionnent
en utilisant les mêmes signes que nous.
C'est-à-dire qu'aujourd'hui,
il n'y a pas de...
de trucs...
peut-être dans la route
que les voitures pourraient détecter.
Et c'est pour ça qu'il y a beaucoup de start-up
qui travaillent en
mappant, de manière, on va dire,
digitale,
la vraie signalisation,
comme ça,
en moi, le...
L'ordinateur.
Il y a la version officielle.
À la version officielle.
D'accord.
Exactement.
Après, il faut savoir que les voitures autonomes,
ça ne fonctionne pas que sur des caméras.
Oui.
Il y a plein d'autres capteurs.
Mais du coup,
c'est le fait que les voitures autonomes
utilisent les mêmes données
visuelles que nous,
à savoir des panneaux,
des...
des feux, etc.
fait que ce genre de truc
est hyper stressant.
C'est hyper stressant,
parce que
l'intelligence artificielle
est sans centre guillemets
de reproduire.
On a tous déjà eu dans la rue
une fois un mec qu'on a fait
« Je le connais lui.
Ah non, c'est pas lui.
Non, je me suis trompé.
Excusez-moi, monsieur.
Ah non, je me suis trompé.
Et bien, en fait,
tu vois, ce niveau de flou
qu'on peut avoir,
et bien,
il y a peut aussi très bien l'avoir.
Une voiture pourrait avoir
ce rapport-là avec un flou rouge.
Exactement.
Et le danger,
c'est à quel point
tu vas donner la liberté
à la voiture de faire ça.
Enfin,
à l'intelligence artificielle,
sur l'autonomie des décisions.
Ça veut dire que,
du coup,
sur l'environnement
autour de la voiture autonome,
il faut lui apprendre
à ne pas truster par défaut
les indices qu'il y a voient, en fait.
C'est possible.
Tu vois,
genre, il faut qu'elle remette
en question des indices.
C'est possible.
Mais il y a d'autres,
il y a d'autres systèmes aussi
qui sont amusés
à mettre des,
un peu comme la peinture,
là, de la fille.
Et bien, en fait,
sur des voitures,
pour que la voiture,
elle soit indétectable
sur des systèmes
qui regardent les voitures.
Je vois dans le chat,
Cypro, qui demande,
il n'y a pas des histoires
où, avec un seul pixel,
tu pouvais faire planter une IA.
Je sais pas si c'est ça
que tu parles, là-dessus.
Alors, plus qu'un seul pixel,
alors, tu peux,
effectivement,
tu parles du bruit.
Et c'est exactement ça,
c'est le bruit.
Je te lance.
Tu vois, on est un binôme,
un trinôme.
C'est le bruit
et, en fait,
tu peux appliquer
des bruits aux images.
Et, en fait,
tu...
vu que,
vu qu'en fait,
parfois, les raisons neurones,
ils vont aller au pixel près.
Donc, c'est des choses
que nous, par exemple,
tu vas modifier
l'indice d'un pixel,
tu vas le faire passer le blanc
ou, bref,
tu vas le faire passer
255 à 250,
tu vois,
exactement.
Et, en fait,
pour nous,
ça va toujours être, par exemple,
un gibon.
Ça va toujours être un candard.
Ouais, non.
On a des lunettes.
Des lunettes pour...
Ça va toujours être un panda
pour nous, à droite.
Mais, en fait,
le raison neurone, à droite,
il le classifie comme un panda
à 57%.
Et là, on ne le voit pas
parce que je suis sur l'image.
Mais, en fait,
si tu ajoutes ce bruit,
il va le classifier
comme un gibon
à plus de 90%.
D'accord.
Ça, c'est le danger.
Ok, alors,
juste pour qu'on...
C'est le danger,
parce que c'est pas du tout
un gibon, quoi.
On est vraiment dans...
Non, mais c'est...
Non, mais c'est...
Non, mais c'est...
C'est le meilleur acurasi.
Le fou du vrai.
C'est rassurant, en ce sens,
c'est-à-dire qu'on a encore un peu
le contrôle pour l'instant, quoi.
Alors qu'on puisse expliquer,
peut-être,
ce qui est en train de se passer là,
parce que c'est pas forcément intuitif.
Euh...
En gros,
donc l'image originale,
c'est ça, la gauche,
là, c'est le panda.
Et le bruit, c'est...
Euh...
C'est en fait un filtre.
C'est comme un filtre Instagram, un peu.
C'est un bruit, c'est un bruit
que tu vas venir appliquer.
Ouais, c'est comme un...
C'est comme un filtre Instagram
où tu rentres peut-être plus grunge.
Là, c'est la même chose,
mais en fait, il faut se dire que chaque pixel
correspond à une transformation
de...
Exactement, et dans ce bruit,
il y a un faux gibbon, quoi.
Et ce qui est perturbant,
c'est que nous, à droite,
là, on n'a pas l'impression
que quoi que ce soit,
il changeait, quoi.
Alors qu'en fait, si.
Exactement.
Si tu zooms au pixel près,
tu vas avoir des modifications
sur les couleurs.
Tu vas avoir des modifications
sur les formes, etc.
Mais qui sont hyper ténus, en fait.
Exactement.
Et en fait, c'est ça que l'horizonneuron
va trouver pour déduire que c'est un gibbon.
Parce que lui, il va prendre pixel par pixel,
alors que nous,
et ça, c'est ce qu'on arrive
au principe hyper important
en intelligence artificielle,
c'est que nous,
on a du sens commun.
C'est-à-dire que nous,
on est capable, sur un truc global,
de comprendre quelque chose.
Alors que lui,
l'intelligence artificielle,
lui, fraîche de perso,
le modèle d'intelligence artificielle,
il va y aller un par un,
et il va essayer d'en déduire un truc global
en partant d'une infinité d'informations.
Et ça, c'est pas du sens commun, entre guillemets.
Qui est impressionnant, c'est que aucun humain, d'ailleurs,
à ce jour, ne sert à connaître un gibbon.
Il se fait un flamme qui dit,
imagine, t'as une niya qui est programmée
pour tuer des gibbons.
Il pourrait avoir une extension,
enfin une extension de...
Et on met juste le noise micode.
Et tu en veux ?
Mique dans la merde, mon pote.
Oh non !
On peut créer des scénarios
à volonté de Black Mirror
sur cette émission.
Et très bon sens.
Et je te relance la chute,
parce que c'est grave intéressant.
Quand tu parles de sens commun,
c'est un gibbon.
C'est quoi, une sorte de singe ?
C'est un singe, mais...
Des problèmes.
Pourquoi tu dis singe ?
Parce qu'il y a plusieurs choses.
Tu crois qu'on dirait un éléphant ?
Il y a plusieurs choses.
Il vous dirait une race.
Oui, oui.
Bref, on parle de singe,
je me casse.
Ah, tu m'as tué.
Ouais, tu parles de sens commun.
Tu disais que les Yanns n'ont pas de sens commun,
c'est à dire qu'ils peuvent pas prendre du recul
et regarder une situation en sa globalité.
Est-ce que c'est un truc qui arrive,
est-ce qu'il y a des nouvelles techs intéressants
sur ce niveau-là ?

En fait, ouais, le truc important à comprendre,
moi j'aime beaucoup la phrase de Yann Lequin,
qui est directeur de la recherche sur Facebook,
qui dit qu'aujourd'hui les meilleures intelligences artificielles qu'on a
ont moins de sens commun qu'un ras.
Et en fait, le sens commun,
grosso modo, on pourrait essayer de le définir commun.
Alors, quand on voit les trucs d'open air tout à l'heure,
on peut se dire qu'en même on commence à se rapprocher
d'une compréhension globale du monde,
avec des sous-connaissances
qui vont nous permettre d'avoir des connaissances plus élevées, etc.
En fait, le sens commun, pourquoi est-ce qu'on dit ça ?
C'est qu'aujourd'hui, pour faire apprendre une gira
à un enfant, tu lui montres 3-4 photos de girafe,
il sait c'est quoi une girafe ?
Une intelligence artificielle, tu vas lui devoir le montrer 100 000 images.
Premier. Et la deuxième définition entre guillemets
dans le sens commun, et pourquoi est-ce que c'est compliqué,
c'est que tu lui fais apprendre à détecter un loup.
D'accord ? Tu lui donnes 100 000 images de loup.
D'accord ? Et là, tu lui dis,
maintenant, tu sais apprendre à détecter un loup,
maintenant je veux que tu apprennes à détecter un loup,
loup, esquie, potentiellement pareil.
Ça se ressemble. Quatre pattes,
ils ont peut-être un lancet commun, etc.
Et bien, le sens commun voudrait
que tu es besoin de moins d'images
pour lui faire apprendre que c'est un loup.
En fait, non. Tu vas quand même devoir lui donner 100 000 images
de loup. Ah, donc il est capable
de généraliser un concept
sur un truc précis,
mais il est pas capable de généraliser
sa généralisation à d'autres choses.
Exactement. Et tu veux dire en gros,
c'est que, une ya, ça peut être la meilleure du monde
à trouver des éponges dans un placard, mais elle sait pas c'est quoi un placard en fait.
Mais en fait, c'est ça.
C'est ça. C'est ça. C'est pour ça qu'on veut
se rapprocher le plus possible d'une intelligence générale.
Une intelligence générale, c'est ce que
Méopenéa est en gros sur son site,
c'est essayer
de mettre une intelligence artificielle
qui réussirait à comprendre le monde de mieux en mieux,
petit à petit. C'est-à-dire, imagine, tu la mets
sur Wikipedia, et en fait, elle va lire un article,
elle va comprendre que cet article est ça,
elle va essayer de comprendre ça, elle va essayer de comprendre
les correlations, etc. Et t'as
un le tronc de Avengers.
On rentre un petit peu dans le...
Comme tu m'en souviens de
Avengers, mais dans le
mythe de
la suprématie
de Lya, de
une IA super intelligente.
Avant d'aller dans des trucs aussi dramatiques,
juste à voir, comme tu dis, une IA...
On y est, le point terminator.
Je te jure, je vais écrire un article de Suge 20 000.
C'est lui, il y a les tous seuls, je vais en faire un x-foot
de ma gueule.
Avant d'aller dans les trucs dystopiques
comme ça, juste simplement, une IA qui est capable
de maîtriser beaucoup de sujets, je prends un exemple
qui va par là tout le monde, c'est les assistants vocaux.
C'est-à-dire que avoir un
assistant vocal qui est vraiment compétent
sur énormément de sujets en même temps,
en parallèle,
on en est loin de ça
aujourd'hui. Les assistants vocaux,
ils ont quand même une belle évolution sur quelques années,
mais on est encore très loin de
Jervis, quoi.
Pourquoi les assistants vocaux, c'est pas bien ?
Très bonne question.
Très bonne question. En fait, aujourd'hui,
alors il y a eu une hype des chatbots pendant
quelques années. Les chatbots, c'est surtout
devenu au fur et à mesure du temps des
états qui ont automatisé, malheureusement.
Parce qu'en fait, c'est très compliqué
de pouvoir nourrir, on va dire,
et de comprendre toutes les phrases possibles
et toutes les nuances de phrases.
Parce que quand je parle par moquille à Google,
c'est plutôt, on va dire simple, mais ça va.
Mais c'est pour ça qu'aujourd'hui, il y a des modèles
comme GPT3 d'OpenAI qui permettent
de comprendre de manière générale
beaucoup, beaucoup de choses. Pourquoi ?
Parce qu'en fait, ils sont entraînés sur ce qu'on appelle
des large-scale dataset. Des dataset plusieurs
terraques, plusieurs millions de dollars à entraîner.
Vraiment plusieurs millions de dollars à entraîner.
Et eux, ils permettent de faire
énormément de choses.
Les modèles GPT3. Par contre,
on assiste à un gap technologique
entre les géants de la tech qui sont capables
de spamer plusieurs millions de dollars
des trucs. Et genre, les petites entreprises
de France, etc. qui vont entraîner
des trucs en utilisant des bibliothèques
comme NLTK, Spacey, des trucs
où tu peux jouer, Cycicklern, Don't Sour Flow, etc.
Je donne des noms de librais au cas où vous voulez aller voir.
Mais, voilà, par exemple,
on a un grand GPT3.
Tu lui donnes des choses
et tu lui dis, par exemple, bonjour, ça va,
il va te répondre, bonjour, ça va, parce qu'il va comprendre
que c'est une question, il va comprendre que tu vas avoir
un dialogue avec lui, il va comprendre ça, il va comprendre ça, etc.
Alors qu'il n'a pas été programmé pour le fait.
En fait, il leur donne un contexte.
Pas forcément. En fait,
c'est lui qui va trouver le contexte.
Ça veut dire que tu peux lui donner une phrase.
Par exemple, tu lui dis
on est sur underscore
chemico. Tu vois ? Et bien, en fait,
tu lui dis pas, on est sur
et tu lui dis chemico, il va comprendre que chemico
est relié à underscore et donc le chez
c'est forcément underscore, donc il va compléter underscore.
Ok. Il va penser que underscore c'est le nom de ton pote.
Exactement. Non, mais
en fait, si on regarde un peu l'état de l'art
très rapidement pour répondre à ta question, c'est
l'état de l'art aujourd'hui, il y a
un très gros gap technologique entre ce que font les entreprises
qui essaient de mettre des modèles
d'intelligence artificielle, de machine learning, etc.
et ce que font les GAFA. Google a plus de 90%
c'est une entreprise machine learning.
Donc, il y a vraiment un gap
qui est un peu plus gros. Et là, tu mentionnais
GPT3 par exemple, c'est un truc
qui est privé, c'est-à-dire que Google
qui peut utiliser ? Non, c'est OpenAI, c'est pas Google.
Ah oui, pardon. Non, pas de soucis.
C'est OpenAI et non, en fait,
ils peuvent ouvrir des API dans un but
de recherche, etc. Mais le truc intéressant
avec GPT3, c'est qu'ils ont
release petit à petit. Ils ont
release des modèles de plus en plus gros.
C'est un projet de rappeur, le truc en fait.
C'est incroyable. Ils ont
release des petits bouts de petits bouts
parce qu'en fait, ils ont eu peur de ce que les gens
vont faire. Allez, on va faire. D'accord. Donc, ils ont vu vérifier
Quand tu as accès à la privé de Beta, tu as des warnings
partout. Tu m'as dit que tu l'avais ?
Ouais, je l'avais.
Quand tu as accès à la Beta, tu as des warnings
de partout qui te disent tous les outputs
faites gaffe à bien les sanitiser si vous voulez les sortir.
Attends, tu en parles français.
Faites gaffe à bien enlever
tous les trucs horribles qu'ils pourraient dire, parce qu'ils savent pas
ce qu'ils peuvent dire. Voilà, c'est sûr, un entendu.
Ce qui ne veulent pas aujourd'hui, c'est que GPT3
sont en situation live de répondre à des clients
parce qu'ils peuvent très bien dire
si je te dis bonjour, comment ça va
ils pourraient très bien me répondre. Oui, et d'ailleurs
je te déteste toi et toute ta famille. J'aimerais vous brûler
d'accord ? Vous avez un gsncf qui te répond ça
ça fait bizarre.
Donc ils sont très très frileux
sur le fait de sortir justement des trucs.
Et donc GPT3 pour expliquer un petit
peu, ça permet de faire quoi en fait ?
En fait, GPT3 c'est
dans la lignée de ce qu'on appelle des modèles
Transformers. En fait, c'est
des modèles qui ont été
entraînés, tu vois, Transformers
les trucs qu'on appelle les voitures.
Michael Bates tout de suite.
Qui peuvent se transformer en plein de trucs etc.
En fait, c'est le fait de dire
on va donner plein de données, plein plein de données
à des gens, tu vois, à des gens, à des modèles
je personifie beaucoup.
Un rapport étrange avec les IA quand même.
On va donner plein plein plein plein de données à des IA
et en fait, on va les laisser
faire leur tambouille, on va les laisser trouver ce qu'ils veulent
trouver. Typiquement quand tu voulais entraîner
un modèle de génération texte, tu entraînais un truc
qui faisait de la génération texte. Quand tu voulais entraîner
un truc qui faisait de la translation, de la traduction
tu entraînais un truc qui faisait de la traduction. Si tu voulais
entraîner un truc qui va détecter un sujet, tu entraînais un truc qui va détecter un sujet.
Là tu lui donnes tellement de trucs que c'est lui qui va détecter
et en fait après, le benchmark avec des tasks
spécifiques et ils voient qu'il est capable de
faire ça. Et même dans GPT2 pour avoir
celui qui était avant GPT3
et bien en fait, ils ont découvert qu'ils pouvaient
traduire, ils savaient pas que c'était possible
qu'ils pouvaient traduire des phrases en français
de l'anglais parce que les files
qu'ils avaient, il y avait des trucs français.
Ils ont découvert ça sur leur propre...
Il avait appris à parler français.
Il avait appris à parler français.
Pour le sens, c'était que de l'anglais.
C'était que de l'anglais pour eux dans leur tête.
On dirait qu'on se fait le film Transcendence.
Vous avez vu ça ? Avec Johnny Depp,
ça parle un petit peu de... un petit peu de
ces thématiques là. C'est vraiment sympa
mais il y a ce fait d'homène là aussi
où en fait
c'est le mythe
de LIA qui apprend
à apprendre et qui du coup
devient...
Après moi je lutte beaucoup
contre la hype vis-à-vis de l'intelligence artificielle
parce qu'en fait la hype
vis-à-vis de l'intelligence artificielle,
parfois ça... surtout en entreprise
ça nous déglingue.
C'est-à-dire qu'on tombe parfois avec des gens
qui ont des attentes hyper exagérées, qui pensent qu'on peut alors faire plein de trucs
qui ne mettent pas forcément en face le budget
du coup en fait c'est une horreur parfois
en entreprise. C'est bien pour l'idéation
etc. Moi par exemple sur Twitter
j'ai mis le dernier message que j'ai mis
un truc de robot tu vois, genre
ce que tu mets à chaque fois quand tu parles du yacht c'est le robot
un peu humanoïde et tout qui fait des trucs
et j'ai dit si jamais un jour vous me voyez
mettre ce type d'image en parlant d'intelligence artificielle
vous pouvez me unfollow.
C'est à dire ça.
Oui j'ai vu énormément de blagues sur gpt3
Je me retiens
pour faire une blague par rapport à la ville
de 3 et au fait que tu l'aurais
cassé ou envahie. D'accord.
Oui non, c'est...
ça me fait plaisir
Ecoute c'est de
moins au niveau. Je t'avoue sur le chat
Tu es dans le
tu restes dans la descense et ça
c'est beau. Je peux te faire rebondir
sur une vraie question
par rapport à exactement ce que tu viens de dire
toi tu crois pas au futur dystopique dans 10 ans
comme dans le film Heur quoi. Avec une grossia
masternode à qui on demande tout dans la vie
Non moi je n'y crois pas du tout parce qu'en fait
on en est encore très loin aujourd'hui.
Ça paraît très proche d'un point de vue externe
En fait ça paraît très proche pour des géants de la tech
qui font un peu de beurre aussi sur les marketing
sur les articles qu'on voit c'est aussi pour avoir
encore plus de sous quoi, logiquement tu vois. Donc
oui ça paraît très loin. En tout cas
ça paraît très proche pour certains aspects marketing
quand on en parle. Mais en tout cas dans les entreprises
aujourd'hui on en est extrêmement extrêmement loin.
Après moi je te dis la vérité, moi je rêve
d'une IA à la matrique.
Je rêve qu'on réussisse à faire ça.
Juste pour voir en fait. Ouais c'est ça ça voudrait dire qu'on aura
atteint un truc incroyable.
Tu vas te dire... Avec des Google
Glass, un truc de ML tu veux dire
transporte-moi à Venise.
Non mais je ne sais pas tu vois en tant qu'ingénieur
d'enseign, en génieur en IA genre
je n'ai pas comment expliquer mais
c'est un peu comme tu dis je veux faire un enfant
tu vois. Je vais construire
un truc qui va réfléchir.
Après c'est trop philosophique
mais est-ce que tu n'as pas un truc malsain
aussi de se prendre pour Dieu je sais pas.
Est-ce que tu n'es pas malsain comme mec
c'est la question de l'ambiance sur un underscore?
Wow!
Non mais alors du coup
on a réfléchit beaucoup
beaucoup de sujets mais
il y a un truc je pense qu'il est lié
à cette problématique là et au fait
qu'il y a énormément de mythes
et d'après-haut riz sur lia
c'est le fait que beaucoup de gens disent
que c'est une black box.
Qu'est-ce que toi tu en penses est-ce
que c'est vrai, est-ce que c'est un peu vrai
est-ce que les gens entendent par black box
aussi?
Ouais alors j'ai travaillé
pour beaucoup d'entreprises
en faisant de lia etc.
j'ai travaillé avec beaucoup de personnes
qui parlent lia etc.
très souvent malheureusement ce que je vois
c'est que les gens qui disent que c'est une black box
ne connaissent pas vraiment comment ça fonctionne
c'est-à-dire que c'est un raccourci
facile quand tu sais pas expliquer un truc
tu dis c'est inexplicable par personne
en fait mais en fait ce qu'on a vu
black box ça veut dire qu'on comprend pas ce qu'il s'y passe
exactement ça veut dire qu'on sait pas ce qu'il s'y passe
on lui donne un truc on sait pas ce qu'il s'y passe
et c'est ce qu'on a vu tout à l'heure
en fait tu es capable de voir les filtres etc
et c'est pour ça qu'il y a un gros sujet
trending en intelligence artificielle
qui s'appelle le X AI
un peu comme tu dis rayon X sur les AI
c'est ce qu'on dit l'explanable artificial intelligence
l'intelligence artificielle explicable
c'est-à-dire pouvoir en fait venir
pluguer des choses dans des modèles
pour pouvoir suivre en fait comment le modèle
apprend quand il te dit par exemple quelque chose
pourquoi est-ce qu'il dit ça?
l'exemple très simple c'est par exemple tu as des modèles
aujourd'hui pour savoir si tu peux avoir un crédit
à la banque
le banque il va checker
il va avoir un truc de machine learning
qui va lui dire il peut il peut pas
il n'y a rien de pire que de dire désolé tu peux pas
pourquoi c'est la machine je sais pas
ça c'est horrible
c'est comme ça que ça c'est en production
mais du coup eux ils ont mis des trucs d'explanable artificial intelligence
qui disent vous pouvez pas parce que
vous avez pas ça
il te montre le cheminement
mais c'est pas forcément
entre guillemets naturel
c'est à dire que si on ne l'avait pas jusqu'à
si on n'avait pas jusqu'à maintenant c'est parce que
c'est compliqué pour arriver à faire ça
parce que du coup à l'origine
le fonctionnement
se revient à nos histoires de réseaux de neuro
etc
le principe même de l'apprentissage
fait que c'est pas
intuitif quoi tu regardes un modèle
de machine learning c'est pas comme un programme informatique
où tu peux regarder ligne après ligne
ce qu'il est en train de faire
c'est pour ça qu'il faut une bonne connaissance en mathématiques
pour faire de l'intelligence artificielle
et ça il faut pas se mentir
c'est à dire qu'il faut quand même une bonne connaissance en mathématiques
donc tous les gens qui disent que c'est une black box
c'est des gros skis
non pas forcément un peu
on insulte tout le monde ce soir on passe avec qui
non mais c'est juste qu'il y a quand même
un bon background mathématique à avoir
plus ou moins moi après en terminal
en stater en probat j'étais nul
j'étais vraiment nul en stater en probat
aujourd'hui je fais des statés de probat toute la journée
donc c'est pas impossible
après le truc un peu rigolo c'est qu'on a utilisé
d'intelligence artificielle pour dire en fait
on veut pas savoir les règles on veut un truc qui marche
tu vois et maintenant en fait on dit on veut un truc qui marche
mais on veut quand même savoir les règles
ça c'est ça qu'on a de plus en plus dix et aille qui apparaît
t'as mis en place
après on va revenir à mais en fait ça prend trop de temps
d'expliquer on veut un truc qui marche
on va buquer comme ça pendant le moment
tout de budget ok on a vu pas mal de trucs qu'on reste
sur l'image donc t'as mentionné assez rapidement
en même temps c'est vraiment des sujets qui sont assez pointus
donc vous pouvez aller voir sa chaîne si ça vous intéresse
et également vous pouvez en remettre
simplement aller voir des cours
sur la partie image il y a plein de trucs rigolos
c'est peut-être un des sujets qui c'est le plus
développé si d'année à l'année j'ai l'impression
on a parlé aussi de texte
qu'en est-il du son
est-ce que t'as des
est-ce qu'aujourd'hui t'as moyen
de générer des choses sonores
est-ce que t'as moyen d'analyser des choses sonores
je m'en doute puisque c'est comme ça que marche
mon assistant vocal
mais en gros qu'est-ce qui se passe dans le son
alors autant l'image
c'est quelque chose de c'est ce qu'on appelle une donnée non structurée
c'est à dire c'est une donnée structurée
c'est ce qu'on appelle dans une base de données
et c'est structurée t'as des colonnes etc
une image en fait c'est une donnée non structurée
parce que le chat sur une image tu sais pas où il va être
tu vois etc etc donc en fait
le son c'est encore plus une donnée non structurée
c'est à dire que quand tu vois une image de chat
tu sais que c'est une image de chat par contre pour
quand tu vois une amplitude
un spectre audio merci
tu sais pas ce que c'est
tu sais ce que tu peux voir avec des oscillations
ou est le refrain etc etc
mais c'est hyper compliqué
encore faut savoir que c'est une chanson ou quoi
bah aussi exactement
et du coup en fait t'es obligé de venir faire
ce qu'on appelle plus de feature engineering
donc ça veut dire que t'es obligé d'aller créer des fonctionnalités
pour décrire le son
ou d'utiliser des réseaux neurones pour essayer de lui de comprendre le son
mais c'est hyper compliqué parce qu'en fait une pixel, une image
t'as 64 pixels sur 64 pixels
donc tu vas avoir 64 x 64 informations au maximum
mais un son pour le décrire
tu vas potentiellement avoir
toutes les lignes d'amplitude du son
c'est quand même des modèles beaucoup beaucoup plus gros
je vais m'établir faire ça sur le chaine
parce que par exemple image, vidéo, t'as l'impression
nous on a intuitivement on se dit ça pèse et loue
ceci est beaucoup de
de données de giga tu vois
mais en fait c'est plutôt le son
qui pose problème en termes de volume
c'est le son qui pose problème en termes de volume
mais après en termes de volume
dont t'as besoin de passer un raison de ronde pour expliquer
mais c'est pas en termes de poids de fichiers
tu vois ce que je veux dire
c'est en termes de complexité, de compréhension
donc le son c'est en ce moment
c'est plus dur, c'est moins avancé que l'image
c'est moins avancé
oui et non
parce que t'as quand même des choses de plus en plus avec le son
comme clubhouse, des choses quand même qui vont commencer à être faits sur le son
mais c'est sûr que le son c'est une des dernières barrières
qu'est ce qu'il y a en y a sur clubhouse
bah non quand je dis sur clubhouse
à mon avis il doit faire des...
moi par exemple sur clubhouse j'ai peur de clubhouse entre guillemets
parce que si tu récupères moi comment je parle sur clubhouse
et bah en fait tu peux générer comment je parle vraiment
alors que si tu récupères mes
mes sons de vidéos youtube, je vais parler comme une vidéo youtube
d'accord
et en fait la génération du contexte, de l'assolance
de tout ce que je vais dire
quand je vais le dire les pauses etc
ça va être une grande partie de ce que tu vas comprendre
alors qu'une image en fait c'est une image
je ne sais pas pour être honnête là si quelqu'un cut tout le moment où tu parles dans cette émission
ça fait un bon début de data set
beaucoup beaucoup
parce que je te parle de manière naturelle
je vais parler comme une vidéo youtube
et l'autre tout le monde est bien lui dans cette vidéo
je vais le dire
mais maintenant pour relier à ce que...
c'était un lien à ta question sur l'audio
qui explique du coup fondamentalement
techniquement que les intelligences artificielles
dans les assistants vocaux
ne sont pas si bon que ça
d'autant plus que google
avait annoncé un truc il y a 2-3 ans qui ne sont jamais sortis
qui était
d'accord l'icose que je...
j'adore cette phrase
moi je dis d'accord l'icose au bureau
il se déclenche pas
qui était d'accord l'icose, appelle mon coiffeur
et prend rendez-vous mercredi 4 si c'est possible
et le truc
il y en a un dans la pièce qui va se déclencher
à cœur en fait
et donc du coup le truc les appelaient
il avait une voix totalement humaine
générée à la volée qui appelait le gars
pour reprendre une réservation chez le coiffeur
ils n'ont jamais sorti
déjà je ne sais pas pourquoi je ne compte jamais une news là-dessus
mais surtout alors que cette techno existe
pourquoi quand je demande à Syrie de faire un truc
il me dit voilà ce que je trouve sur le web
pour qu'elle t'enfait-il à Paris tu vois
genre la dissonance entre ce qu'ils ont d'ailleurs d'avoir
en interne et les produits qu'on a dans la main
est énorme et je ne sais pas pourquoi
parce que ça demande beaucoup un de calcul entre guillemets
d'autres méthodes qui sont extrêmement compliqués
et surtout les jeux de données en fait
c'est les jeux de données qui sont hyper compliqués à retrouver
sur instagram tu prends
20 comptes, tu es capable de te faire un jeu de données magnifique
mais les jeux de données
de son tu vas aller chercher où
dans les musiques, tu vas aller chercher où dans les podcasts
tu vas aller chercher où les jeux de données
tu veux dire quoi pour les appels ?
tu enregistres les gens à leur insu
oui mais ils le font en fait
ça après c'est pas éthique
le son en fait
le truc plutôt rigolo c'est que l'image
c'est très indien d'amérique
c'est à dire ou non non pas en photo
tu vas me voler mon âme et le son
la voix c'est encore pire
imagine toi demain y a un mec qui t'appelle
et en fait c'est un mec qui a généré un deep fake sonore
toi qui existe
ça se sera encore pire que le loel
de toi qui te parle
de toi qui te parle
oui allô ça va
ouais mais t'es qui ? c'est moi
toi quoi ?
le jour où tu peux faire ça y a un chère vidéo
c'est trop clipant
c'est clipant de ouf
moi j'avais cette impression effectivement que le son c'est à la ramasse
mais non non visiblement on est capable
de générer des voix
ouais il y a un exemple de google
il y a la région qui est trouvée la vidéo je sais pas si on peut mettre le son
non c'est pas si on savait pas si ça ressemble à quelqu'un
bah c'est justement
de là tu nous dis que tu peux reproduire la voix
c'est compliqué
ça demande beaucoup de puissance de calcul
mais moi si je récupère par exemple l'intégralité de mes données audio sur clubhouse
avec toutes les heures qu'on va passer
et ben
genre je pourrais me faire un truc qui parle comme
après le truc compliqué
je vais pouvoir moduler un truc
après il faudrait passer par exemple du speech to text
du texte to speech
c'est à dire que je mets un modèle gpt3
qui va apprendre à parler comment
et après le truc il va apprendre à dire
les trucs qu'il a
oui parce qu'il y a l'expression orale
que juste le timbre de la voix
ouais t'as aussi la façon de
parler comme ça toute la journée
j'aurais ton timbre mais en fait c'est pas naturel
et inversement
tu peux avoir le même timbre
on peut potentiellement détecter que
t'as pas les mêmes intonations
t'as pas les mêmes expressions
pourquoi tu me parles comme ça, tu fais la gueule
et c'est ça
j'ai l'impression de des trucs
c'est une version zombie de toi
on sait le faire sur la voix
est-ce qu'on sait le faire sur des trucs
moins flippants
de type la musique par exemple
ouais tu peux le faire sur la musique, moi j'avais fait un truc sur la musique
tu récupères beaucoup de
de son etc
et tu peux par exemple faire
une IA qui va jouer de la musique
ok et alors je
je crois qu'on a un petit extrait
de
qu'on allait chercher
d'une de tes compositions
c'est pas ta composition
c'est la composition de ton IA
il y a une petite vibe naturel
l'offie
de chileusique
c'est incroyable
ça c'est généré uniquement par une intelligence artificielle
c'est un morceau qui n'existe pas, qui a été généré par une machine
tu lui as appris à jouer d'un instrument virtuel
ou tu lui as laissé le process ?
je lui ai donné beaucoup de
production
tu lui donnes les notes
sur un instrument, sur une production
en l'occurrence j'ai pris des productions de chanteurs
et je les ai converti en production piano
comme si c'était tapé au piano
et je lui ai fait apprendre les notes
pour taper au piano
le truc rigolo
c'est que quand je lui ai fait synthétiser
sur plusieurs instruments
le piano
il s'est un peu embrouillé
parce que le piano a beaucoup de touches
alors que là un arc un peu japonais
tu as un peu moins de flou
tu as moins d'autres coups de potentiel
et donc ça te permet de faire des trucs un peu plus jolis
mais franchement ça passe bien
et du coup tu as des trucs sur Spotify
la musique d'ambiance est plus facile à générer
et tu as des trucs qui sont généré uniquement par des yeux
c'est hyper sié
si vous avez mal entendu n'hésitez pas à les voir sur sa chaîne youtube
c'est gentil et aussi sur Open AI
ils ont un générateur pour jouer du Mozart
ça veut dire
tu lui mets tous les morceaux de Mozart possible
et il va aller jouer comme si c'était Mozart
alors que le morceau n'existe pas
en rapport avec un morceau input ou pas
ben oui c'est à dire qu'ils ont réussi
à combler des morceaux de Mozart qui n'étaient pas finis
la régie
mais du caris tout de suite
j'ai envie de voir ça immédiatement
c'est incroyable
c'est impressionnant
ça veut dire qu'on peut avoir accès à potentiellement
des oeuvres qui ne sont jamais
des vraies oeuvres originales
mais des oeuvres qui ne sont jamais sorties
des oeuvres post-tume etc
sur la chaîne je prévois teasing
de faire un tuto la semaine prochaine
sur comment apprendre un modèle d'intelligence artificielle
à peindre comme Van Gogh etc
tu lui mets notre image à nous
ça sera l'image de la vidéo
et en fait on sera peint comme Van Gogh
ou Van de Nvidia
oui tout à fait
et t'en as beaucoup qui font des trucs comme ça
par exemple sur Nvidia, encore mieux
genre tu peux dessiner des trucs
et en fait
mais en fait encore une fois
c'est de l'intelligence artificielle
mais c'est pas vraiment intelligent
c'est à dire que c'est une tâche
il a été appris pour le faire
conceptuellement c'est un intermédiaire entre
la bêtise de l'algorithme
qui est vraiment une suite d'instruction
et notre intelligence
c'est un entre deux
mais clairement effectivement
on n'est pas du tout...
et après le truc intéressant aussi à dire c'est que si on se met tous à utiliser des choses comme ça
et bah en fait on va tomber
vers une non-créativité, vers une convergence
pourquoi ? parce qu'il faut pas oublier que
l'intelligence artificielle est potentiellement créative
ce basse sur les trucs qui ont déjà existé
exactement parce que ce basse sur des trucs humains qui ont déjà existé
si l'humain arrête de produire de la créativité
et bah en fait on va converger tous vers un truc plus similaire
c'est à dire que c'est pas ce qu'on veut
si à partir de 2023 on se met tous à utiliser
que ça
en réalité il n'y aura plus rien d'origine
après l'an 2023
tout sera que du remachage de données
c'est-à-dire aussi genre est-ce qu'on va
comment dire
est-ce qu'on va être un petit peu moins émerveillé
des exploits humains si la machine est parfaite
partout ?
l'imagine que la machine
arrive à trouver le truc optimal
pour faire de la musique
le truc parfait pour faire de la musique
et bah en fait
ça va tomber vers
j'ai vu sur les joseaux olympiques
on commence à s'approcher
du record maximal
que le corps humain est capable de produire
c'est-à-dire que bientôt on ne pourra plus battre de record
aux joseaux olympiques
ça fait une progression de plus en plus long
exactement ça fait une progression de gérée
et le truc ?
il y a une vidéo d'hypensé qui parle de ça
il parle de sois la perche
il explique que au sois la perche on est à quelques centimètres près
de l'optimum
il y a un bon moment donné on pourra plus qu'on aura trop de tryards de le sois la perche
exactement
c'est un peu pourquoi le genre du monde d'alphago
le genre du monde de go
il est parti à l'artrette
il a arrêté de jouer au go
c'est comme un cheat dans un jeu
il a dit alphago et d'ailleurs aller regarder sur netflix
franchement il a dit
c'est impossible à battre
il n'y a plus d'intérêt pour moi
que de jouer au go alors que lui le go c'était toute sa vie
c'est trop triste
il a dit je n'ai plus d'intérêt dans ma vie pour jouer au go
parce que cette machine est imbatable
ça rend le jeu inutile
est-ce qu'il a dit que tu sais quand tu joues aux échecs ou machins
tu vois à peu près la strappe de ton adversaire
tu comprends par où il passe
ou tu essaies de comprendre par où il passe
est-ce que lui est arrivé à lire un peu dans son jeu ?
il a essayé
impossible
mais regardez go
ce alphago sur netflix
moi c'est ce moment qui m'a le plus marqué
je ne veux pas vous se poler
mais il y a un moment où tout le monde se moque
du coup de la machine
la machine fait un coup bizarre
tout le monde dit c'est n'importe quoi
c'est un coup de noob
il va se faire défoncer
3 coups plus tard tu vois que c'est un coup de génie
dans cette condition là
c'est comme si tu jouais aux échecs
avec une fourmi
c'est à dire que
tu n'étais pas dans la même classe
et en fait tu n'arrives même pas
on n'a pas les capacités cognitives
il y a une logique mais on n'arrive pas à la suivre
on n'est pas assez fort
je me suis trompé, j'ai dit il pensait
c'était science étonnante
c'est très grave ce qu'on dit
pour récapituler
tous les trucs qu'on a vu
surtout le lien entre lia et le faux
si t'additionnes
oui voilà c'est cette vidéo
si t'additionnes
tout ce que t'as mentionné de la génération de texte
la génération de voix
la génération d'image
en fait aujourd'hui
c'est pas un truc dystopique
c'est vraiment
c'est déjà le cas tu peux créer
des fausses personnes intégralement
sur internet quoi
qui seront plausibles
pour les autres humains
pour les agents d'astroturfing
pour les gens qui sont censés détecter
les faux etc
ça va devenir impossible si t'as des gens qui ressemblent
des humains qui parlent comme des humains
qui ont le même thème pour devoir que des humains
c'est en fait
on est capable de générer des armées
des gens qui n'existent pas
tout à fait et ça ça fait peur
c'est à dire qu'on va passer plus de temps
à démontrer que des choses sont fausses
plutôt qu'à démontrer que des choses sont vraies
et ça c'est un gros frède
un gros danger pour la science
parce que la science a toujours avancé
en essayant de trouver la vérité
dans l'obscurité comme si t'avais une lampe
et bah en fait maintenant la science va devoir essayer d'avancer
en essayant de prouver que les choses sont fausses
c'est à dire qu'on va potentiellement essayer
de trouver de moins en moins de vérité
et en essayant de démentir de plus en plus des choses
on va être obligé de dépenser beaucoup d'énergie
exactement
à se battre contre les propres enfants
de la science du coup parce que c'est la science
qui permet ce qu'on fait aujourd'hui
du coup
il va falloir changer aussi d'état d'esprit
genre c'est partie du principe que tout est faux par défaut
et ça c'est le danger
et du coup effectivement c'est intéressant ce que tu dis
parce que c'est un changement
complet
de paradigme
j'allais dire le mot
effectivement
sur la façon dont la science progress
c'est une régression
qui peut se profiler potentiellement
c'est un nouvel obstacle
c'est à dire est-ce qu'on va
rentrer dans une relation même d'humain à humain
ou on va considérer que la personne en face de nous est par défaut malhonnête
horrible
c'est horrible
ou n'existe pas, ou est info
exactement c'est comme si c'est faux tout le temps
c'est comme si tu es dans une relation par exemple
je sais pas avec ta copine et tout ce qu'elle te dit
ou ton copain et tout ce qu'elle te dit tu vas dire d'abord c'est faux
maintenant je vais essayer de prouver que c'est vrai
c'est horrible
oui c'est l'inverse de la preuve
je dirais d'ici comment
non mais c'est hyper intéressant ça fait vraiment flipper vos trucs
je pense qu'on a plombé la soirée tout le monde
vous êtes dans la merde
après le truc qu'il faut dire pour relativiser un peu
c'est qu'aujourd'hui en entreprise par exemple
on est très loin de cette île d'application
on parle d'applications vraiment très fancy
très sexy etc
mais on est vraiment très loin de ça aujourd'hui en entreprise
on parle de ça alors qu'on rappelle que
les bottes de service clients
sont absolument de la chie
sont pourries, donc on est encore très loin de ça
ça c'est des choses
qui sont réfléchies dans des laboratoires avec des gens
extrêmement intelligents etc
mais on est encore très loin de voir ça aujourd'hui dans nos vies quotidiennes
parce que la chose c'est que
l'humain est...
parce que tu peux rentrer dans des boucles infinies avec le support
aussi, voilà c'est des trucs comme ça
tu m'ençais tout à l'heure
que il faudrait peut-être mettre des folles bec humains
aussi à certains moments
oui, parce qu'en fait
j'ai eu le cas récemment
avec le support technique
j'ai pu c'était twitter ou quoi
parce que j'avais un bug sur un de leurs applications
pas le truc principal, donc à la con
et si je vais sur le truc dead, et les trucs dead maintenant
t'as plus de trucs de support, c'est fini
c'est des pages de support, je lis les instructions
et je vois que ça a été écrit en 2016
et donc ça s'applique plus à mon problème
donc je crie un ticket
et j'ai un bot qui me répond
voilà c'est ça, et je sais là
non mais mec c'est...
j'aurais essayé de faire des bouts
mais non bref, c'est pour dire que du coup
j'étais bloqué dans une boucle avec un bot qui me disait
t'as lu la page de support d'Az, genre oui
t'as lu la page de support d'Az quand même
parce que l'épachement bien, c'est horrible
on lui me flingue
encore aujourd'hui
l'impression d'être considérée
c'est ce que l'on dit, c'est le gap
entre des mecs où tu vois des trucs hyper
marketing comme Google qui te fait les annonces
et aujourd'hui concrètement quand tu prends ton téléphone
ce que t'as
après t'as des trucs incroyables, je vais pas faire de la puits
mais sur la marque à la pomme
la marque à la pomme
la fière de Cepartino
la fière de Cepartino
ça c'est bien le truc de la FPS
tu vois, typiquement
en fait il réfléchit à des puces
les puces qui sont mis sont des puces pour
optimiser le machine learning
c'est des puces qui sont optimisés pour faire
du compute, du calcul
directement sur ton téléphone
d'ailleurs c'est très invisible chez la ferme de Cepartino
parce que
on voit pas trop où ils utilisent du ML
pourtant c'est tout autour
c'est partout, tu vois
dès qu'il y a des suggestions, des contes proposent une application
tu sais dans la barre de
dans le spotlight, suivant le
l'heure de la journée, les trucs que tu utilises à ce moment là
à tel endroit, tout est interconnecté
c'est comme la puce à main de MacBook
c'est une puce faite pour le machine learning
ça t'en défire mal à pomme
je pense que ça peut être intéressant
on a parlé de plein de sujets
comme tu disais, il y avait beaucoup de trucs sexy
parce que c'est aussi le jeu de l'émission
de parler des trucs les plus marrants
mais pour les gens qui veulent aller un petit peu plus loin
est-ce qu'on fente à la réalité
peut-être développer leur propre
algorithme d'IA
ou est-ce qu'ils peuvent se tourner
et voilà, ou est-ce qu'on peut apprendre
ce genre de trucs
alors là, ça a la puce à main incroyable
alors pour les carrières
pour travailler dans l'intelligence artificielle
t'as énormément de choses possibles
moi par exemple j'ai fait une école d'ingénieur
j'ai fait une grande école en France
est-ce que déjà il faut être fort en maths
la question sur toutes les lèvres
en vrai, la déontologie voudrait que je te dise oui
donc oui
parce qu'en fait tu vas te retrouver
la réalité, non tu vas te retrouver
à dire des articles de recherche etc
et moi tu vois les mots que j'utilise tous les jours
ça va être des mots du type variance
médiane, distribution
distribution de pareto
des trucs comme ça
que tu connaisses et en fait ce qui est hyper important
en mathématiques, moi je vois beaucoup de personnes
même quand on était au collège
mais à quoi ça me servire pis ta gorge
je l'utiliserai jamais
mais en fait le truc à comprendre c'est que les mathématiques
en plus de te donner des connaissances précises
à utiliser un combat, en fait ça te permet de décrire
une démarche de preuve notamment
une démarche scientifique et expérimentale
et en fait c'est cette logique
que tu vas devoir avoir en faisant des maths
que tu vas devoir prendre et c'est cette logique que tu vas appliquer
tous les jours quand tu fais de l'intelligence artificielle
c'est à dire que tu vas avoir des jeux de données, tu vas essayer de les comprendre
tu vas deviner limite clou et d'eau parfois
et en fait c'est en ça qu'il faut être bon en maths
ok
sur les concepts en eux même
en fait c'est pas
c'est ça c'est que tu vas pas arriver
à ton job, on t'assoie
on te demande de reciter le dernier papier
les concepts s'apprennent, les concepts se lisent etc
mais en fait la démarche logique
ne peut se faire que
en se prenant des calculs de maths
dans la tête, en comprenant la logique mathématique
tu vois et
juste pour revenir, tu as des filières d'école d'ingénieur
ok donc c'est ce que tu vas faire
exactement, de très très bonne formation en France d'école d'ingénieur
tu peux aussi passer par la fac pour le faire
tu peux aussi aller sur de la formation continue
si tu veux faire de la reconversion professionnelle
tu vois et tu peux
travailler en intelligence artificielle
donc le job
d'ingénieur en intelligence artificielle
s'appelle des data scientist
et donc plus que data scientist
tu as aussi des data analystes, des data ingénieurs
qui vont travailler sur tout le cycle
de la data et en fait ce qu'on constate aujourd'hui
c'est ce dont je parle dans une de mes vidéos
je dis est-ce que le data scientist c'est mort
tu vois pourquoi ? parce qu'en fait aujourd'hui on attend qu'un data scientist
c'est un peu la licorne qui va un peu tout faire
tu vois et c'est horrible
on arrive dans une entreprise et qu'on t'attend pour tout faire
c'est horrible et c'est pour ça que tu as des jobs
qui émergent
qui s'appelle le machine learning engineer
etc etc et la chose qu'on voit par exemple sur ce graphique
si on parle un peu monnaie monnaie
question, la question qui est sur toutes les l'air
est-ce que
data scientist est un métier
combien tu gagnes ?
je gagne, non mais concrètement
pour les gens un peu carriéristes etc
qui sont intéressés pour un petit serre sympathique
est-ce que la data scientist c'est un bon cheval
sur lequel parier ?
on peut dire que si tu fais une formation très correcte
tu seras un des développeurs les mieux payés au monde
c'est à dire
en
2014 la Harvard business review
a décrit le job de data scientist comme le job le plus sexy du XXIème siècle
d'accord
et en fait le truc par contre ce qu'on constate
c'est qu'il y a beaucoup de personnes qui se forment
de ce que je viens de dire
et donc parfois tu vas avoir des taux
de saturation absolument énorme
et tu vas avoir beaucoup de data scientist sur le marché du travail
et très souvent les data scientists sont dans des équipes d'innovation
donc les budgets d'innovation etc
et ce qu'on a constaté sur par exemple indid
entre juillet 2019 et juillet 2020
il y a eu moins 45% d'annonces de job de data scientist
d'accord mais par contre à l'inverse
il y a eu beaucoup plus d'annonces de job de data engineering
et de machine learning engineer
parce qu'aujourd'hui le vrai problème de la data science
c'est de la mettre en production
il y a une ébullition sur la recherche
sur les nouveaux trucs qui sortent etc
tu veux dire qu'ils ont recruté à bal 2
parce que c'était écrit sur LinkedIn et dans challenge
qu'il fallait absolument avoir ça
et maintenant ils sont dans la merde
avec l'autre clientiste, ça va faire quoi ?
qui est ce qu'on en fait en fait ?
non je sais exactement ce que tu viens de dire
dans 99% des entrevilles
c'est exactement ça
mais par contre une fois que tu as un très bon profil
en data science, que tu t'es très bien formé etc
franchement là tu te fais plaisir
c'est quoi cette courbe ?
cette courbe en fait c'est une courbe du...
c'est quel type de courbe déjà ?
c'est une régulation linéaire
c'est une régulation linéaire
cette courbe elle est issue du sondage stackoverflow
que fait stackoverflow tous les ans
un site très méconnu des adeptes du copie collé notamment
qu'est ce que c'est bien ?
et en fait ce site
donc stackoverflow
qui permet de tout sauver en fait tous les jours
qui permet de faire de travail en fait
et bah pour tous les développeurs
et bah en fait ils font des sondages
tous les ans sur différents
pour avoir un peu un état des lieux du développement dans le monde
et en fait ce qu'on constate c'est que le data scientist
en termes d'année d'expérience c'est celui qui gagne le mieux
c'est à dire que tu vois et c'est celui qui est le plus jeune
d'accord et c'est celui qui gagne le mieux
et c'est parce que justement
c'est pas très mature aussi peut-être
comme milieu donc
il y a toujours le même chez les développeurs
qu'on te demande 10 ans d'expérience
sur une techno sorti il y a 2 ans
mais le truc c'est quand data science
pour le coup bah tout est jeune
ça me termine par contre je suis fou de royer
du fait qu'académie cuissure soit à 40K
en bas genre à côté des chiottes
tu vois c'est incroyable
ça c'est incroyable
grand malaise
je pense que c'est aussi le mine de l'un
c'est celui qui est le plus loin de la vente
finale de l'endroit où on gagne de l'argent
il est tellement en amont
et c'est faux parce qu'en réalité
s'il n'est pas là il n'y a rien qui se passe
exactement le truc c'est qu'en intelligence artificielle
tout vient de ces gens là
tout vient de la recherche
c'est ça qui est faux pour donner des chiffres en france
donc ça c'est aux us pour donner des chiffres en france
à paris par exemple on peut commencer à démarrer
alors si tu as fait une très bonne école
parce qu'on appelle le groupe A A Plus
les 10 meilleurs écoles d'ingénieurs de france ou les masters
tu peux commencer à environ à 42-43 000 euros par an
ok
c'est à fait une université, une formation etc
tu peux généralement commencer à être
35 et 41
d'accord et après
c'est proche finalement
et après en fait très rapidement
donc ça c'est à paris
et après très rapidement tu peux aller vers du senior
etc. on peut vers des fonctions
plus hautes entre guillemets dans la hiérarchie
et tu peux monter sur du 80
100 000, 150 000
etc. etc.
et ça c'est un peu vrai
moi quand j'ai été diplômé
c'est un peu moins vrai désolé
il a récupéré à tout
il n'y a plus de place
il n'y avait personne en haut
qui savait vraiment de quoi ça parlait
donc t'es obligé de faire monter des talents en interne
pour prendre des fonctions de management
juste pour comprendre le sujet
sinon t'avais des mecs qui étaient là depuis 10 ans
qui ont juste vu intelligence artificielle
qui ont senti la hype et qui ont dit oh je suis expert
tu as fait un petit passage
aux Etats-Unis
j'ai kiffé
du coup Silicon Valley
c'est ça ?
tu peux nous dire
qui t'as travaillé pas forcément
pas forcément mais
j'ai travaillé
il y a beaucoup de choses qui ne peuvent pas nous dire
on refrare un live on laisse un truc d'écrips
mais en tout cas j'ai travaillé
notamment sur des problématiques
de trading autreféquence
ok et...
j'ai vu des questions dans le chat
c'est l'occasion de dire répondre
il y a ce
je pense que quand tu t'intéresses rapidement
à l'intelligence artificielle
tu as cette envie réprécipe qui vient de te dire
est-ce qu'on ne pourrait pas
prédire la bourse ?
automatiquement tout le monde s'est déjà posé la question
du coup
là tu parles de trading autreféquence
donc là c'est sur des... je vais te poser la question
tu la sens venir mais
comment on gagne de la rajeon
non mais là tu parles de autreféquence
donc c'est sur des instants très court
mais que ce soit sur une des périodes de temps
très court ou très longue
en gros si t'as été embauché j'imagine que ça fonctionne
mais ça fonctionne bien ça fonctionne pas bien
en fait ça fonctionne
bien notamment ce qu'on appelle le trading algorithmique
après par contre le truc
j'ai vu un truc sur LinkedIn
d'un chercheur
à NVIDIA en intelligence artificielle
qui s'appelle Boran qui disait
oui le forecastings qu'on appelle
série temporelle ça veut dire d'essayer de prédire la bourse
prédire la bourse c'est un très très bon exercice
pour jouer mais par contre
si c'était possible de le faire on serait déjà riche
tu vois et on ferait ça sur mon yaut
tu vois
donc c'est un bon exercice pour jouer
mais après en vérité
c'est... ouais c'est...
pourtant le data set est énorme
mais en fait ce qui bloque
ce qui bloque c'est que
le cours d'une action
ne dépend pas forcément du passé mais dépend du présent
oui
et en fait le machine learning
tu veux dire qu'il n'y a pas forcément de lire les articles de presse
il n'y a pas forcément...
c'est trop chaotique
c'est vrai qu'il n'aurait pas prévu Tesla et GameStop
tu vois
parce que l'action Tesla est basée sur
peu près rien concrètement
le tweet Kaka de Elon Musk qui va rajouter ça
pourtant en fait je pense que le
le mythe il vient du fait qu'on se dit
ok la bourse ça dépend de quoi ? ça dépend
des achats et des ventes des gens
c'est très longtemps que c'est plus ça
c'est pour ça que l'intuition
te donne cette impression c'est que tu te dis
oui la bourse c'est des gens qui achètent et qui vendent
ces gens bon bah ils prennent des décisions
prévisibles c'est des vues mains
donc ils s'intéressent aux news, ils s'intéressent aux articles qui sortent
ils s'intéressent aux réseaux sociaux
donc intuitivement tu te dis je n'ai qu'à
entrer des monalgos à aller regarder toutes les news
toutes les tweets et tous les post-redits
et à comparer ça avec les courbes
les courbes de bourse
et ils devraient être capables de me prétire des trucs
mais en fait non
c'est que quand tu vas entraîner ton algo pour le trading etc
tu vas avoir parfois de très bons scores
de très très bons scores
et pourquoi ? parce qu'en fait tout simplement le truc augmente
oui
c'est ça c'est comme tu vas gagner
c'est comme
quand tu vas gagner des trucs à un moment donné
c'est parce que tu vas parier très bas
à un moment donné où c'est très bas et que ça va monter très haut
et là tu revends, c'est comme ça que tu es dans l'argent
c'est pas de te disant ça va monter
c'est comme tous les conseillers
et autres coachs en crypto monnaie
en ce moment ils sont tous excellent
tu prends n'importe quel
tu prends n'importe quel conseiller en crypto monnaie actuellement
et excellent il prédit des trucs de ouf
mais c'est parce que tout le marché
est en rose depuis deux ans
je me dis ça pourrait peut-être être très performant
sur une devise ou une valeur précise
genre tu lui dis je veux que tu apprennes
parfaitement le marché du riz
oui mais c'est quoi le marché du riz
ça va être lire les articles
ça va être comprendre les stratégies d'entreprise
pourquoi il y en a des images de riz
oui c'est toujours
ça peut être mais en fait
c'est le taux d'input possible
et t'es absolument énorme
je pense que même une valeur fixe
non en fait
oui c'est possible c'est le training algorithmique
mais en fait pour nous humains
customers
tu vois consommateurs
basiques on va dire
c'est un très bon exercice
pour s'exercer
mais faites le automatiquement vous allez voir
vous avez peur de l'argent
tant mieux parce que la bourse
n'existerait peut-être plus d'un an
c'était hyper intéressant
tous ces discussions on est partis vraiment tous les sens
j'ai pas pu choper toutes les questions je suis désolé
si vous voulez en apprendre un petit peu plus
allez voir la chaîne de Anise
j'ai fondu le kikoo
et c'est pas les abonnés ça fait plaisir
voilà allez-y
donnez de la force sur Defund Intelligence
donc allez vous abonner en masse
et vous pouvez vous follow
à cette chaîne Twitch
et allez vous abonner à la chaîne youtube
d'Onderscore qui je le rappelle vient de dépasser les 50 000 abonnés
50 000 abonnés Michel
50 000 abonnés c'est au least
non mais ça fait trop plaisir en vrai
de voir votre accueil donc voilà n'hésitez pas
allez suivre tout ça vous pouvez voir également
notre sponsor N26
vous l'avez peut-être remarqué à
moultes endroits sur l'écran
vous pouvez aussi aller sur le lien
qui passe dans le chat pour ouvrir un compte potentiellement
Big up and 26
les frérots merci beaucoup
nous on se dit à très bientôt
ou est-ce qu'on peut vous suivre
on a dit où on pouvait être sûr
sur twitch twitch.tv slash hard disk live
émission, tèques, tech, tous les lundi et mercredi
à 18h, parche style, ultra stylé
si vous savez pas quoi faire avant l'émission par exemple
c'est vrai je suis un bon précho pour toi
exactement un précho des familles
j'essaie de me lancer sur twitch moi
mais je galère aussi
vous pouvez aller checker aussi, merci de nous avoir suivi
c'était hyper cool, on se retrouve très très bientôt
et puis voilà quoi
excellent tout trop
salut tout le monde
salut bye bye
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