L’IA, c’est sérieux ?

Dans le film de 2004 I, Robot, Detective Del Spooner demande à un A.I. nommé Sonny: «Un robot peut-il écrire une symphonie? Un robot peut-il transformer une toile en un beau chef-d’œuvre? » Sonny répond: « Pouvez-vous? »

Les scientifiques ont travaillé pour répondre à la question de Spooner pendant la dernière décennie avec des résultats frappants. Des chercheurs de l’Université Rutgers, de Facebook et du College of Charleston ont développé un système de création d’œuvres d’art originales appelé C.A.N. (Réseau Adversaire Créatif). Ils ont «formé» C.A.N. sur plus de 81 000 tableaux de 1 119 artistes allant du XVe au XXe siècle. Le A.I. des experts ont écrit des algorithmes pour C.A.N. pour émuler des styles de peinture tels que la haute Renaissance, l’impressionnisme et le pop art, puis s’écarter des styles et produire une «excitation» parmi les spectateurs humains.

Dans un article publié en 2017 dans arXiv, les scientifiques rapportent que «les sujets humains ne pouvaient pas distinguer l’art généré par le système proposé de l’art généré par des artistes contemporains et présenté dans les plus grandes foires d’art». Aiva, une A.I. musicale, est récemment devenue la première machine à être enregistrée comme compositeur par la SACEM, une association professionnelle française d’auteurs-compositeurs, de compositeurs et d’éditeurs. Il apprend des compositions musicales existantes puis compose une musique originale et émotionnellement résonnante.

Pourquoi n’avons-nous pas vu un robot comédien aussi sophistiqué qu’un robot compositeur?

Si les IA peuvent être créatifs, peuvent-ils aussi être drôles? Eric Horvitz et Dafna Shahaf, chercheurs de Microsoft, en collaboration avec l’ancien éditeur de dessins animés new-yorkais Robert Mankoff, ont récemment montré qu’un A.I. peut dire ce qui est drôle. Horvitz et Shahaf ont développé un A.I. pour aider à passer au crible l’énorme pile de soumissions au concours de sous-titres du New Yorker. « Nous avons développé un classificateur qui pouvait choisir le plus drôle de deux légendes 64% du temps, et l’avons utilisé pour trouver les meilleures légendes, réduisant considérablement la charge sur les juges du concours de dessins animés », ont-ils écrit dans un article.

Bien que A.I. les robots peuvent ramasser des blagues, ils ont beaucoup à apprendre leur dire. En général, leurs blagues dérivent de jeux de mots, de jeux de mots et de saper les attentes logiques. «Comment appelez-vous une graine capable? Un sperme capable. Pas exactement Robin Williams. Mais pas mal.

Zoei (Zestful Outlook on Emotional Intelligence), un robot créé en 2014 par des chercheurs de l’Université Marquette, est prometteur en tant que comique en herbe. Zoei crée des blagues et des gestes, détecte les visages et reconnaît les réactions du public aux blagues précédentes. Il améliore sa routine via une technique d’apprentissage automatique appelée apprentissage par renforcement: tout comme une bande dessinée humaine utilisant des essais et des erreurs, Zoei maximise la «récompense» (rire ou réponse positive) pour ses blagues en explorant ses options et en exploitant la meilleure .

Zoei doit repartir de zéro avec chaque public, en construisant son répertoire au fur et à mesure. Les bandes dessinées humaines font la même chose dans une certaine mesure, mais elles peuvent mémoriser les publics passés et faire des associations entre eux, ainsi qu’écrire et se préparer avant de se produire. Regarder un «Zoei Night Live », ce serait comme vivre les premières minutes maladroites d’un micro ouvert, ou le pilote de saison inconfortable, au début de chaque spéciale.

Jusqu’à présent, Zoei n’a pas été testé dans des contextes plus grands que individuels, ou dans un vaste groupe démographique – il n’est pas près d’être un homologue comique d’Aiva. Pourquoi n’avons-nous pas vu un robot humoriste aussi sophistiqué ou avancé qu’un robot compositeur?

La différence fondamentale entre les éléments constitutifs de la musique et de la langue peut expliquer cette divergence. Selon Jonah Katz et David Pesetsky, de la West Virginia University et du M.I.T., respectivement, ces éléments constitutifs consistent en «des paires arbitraires de son et de sens dans le cas du langage; classes de hauteur et combinaisons de classe de hauteur dans le cas de la musique. » L’arbitraire général de la langue est généralement accepté comme l’une de ses caractéristiques déterminantes: le son d’un mot n’a pas de sens implicite en soi, car il peut changer dans le contexte de la langue, du dialecte, de la phrase, etc. sur. Katz explique qu ‘«il pourrait y avoir entre sept et deux douzaines de types d’atomes de base combinés pour former des morceaux de musique complexes», tandis que «pour le langage, le nombre d’atomes de base est de l’ordre de dizaines de milliers».

Avec ses subtilités et ses inflexions, ses significations et ses motifs, la langue est la devise de la comédie. (Pas le seul: voir de grandes bandes dessinées burlesques comme les Marx Brothers.) Robert Provine, neuroscientifique et auteur de Laughter: A Scientific Investigation, a montré que les plaisanteries qui imprègnent notre vie quotidienne sont souvent la graine des blagues d’un comédien. Provine a jadis observé des groupes de personnes sur un campus universitaire, pour une expérience, pour voir ce qui a provoqué le rire. Les échanges qui ont fait rire les gens, a découvert Provine, s’apparentaient à une sitcom télévisée «interminable» «scénarisée par un écrivain extrêmement peu doué». La comédie dépend du dialogue quotidien et des références culturelles et sociales partagées.

Nous devrions être heureux d’apprendre que le langage humain reste notre domaine. Parce que c’est les nuances sont difficiles à capturer en A.I., nous pouvons être infiniment plus créatifs avec elle que les machines. Une bande dessinée de robot devrait faire un long chemin pour générer un rire profond, sans parler d’un jeu de comédie. Dans un club d’improvisation, ce serait le seul ami maladroit qui essayait des jeux de mots et des blagues de papa. Pour l’instant, les robots peuvent écrire des blagues qui apparaissent sur des bâtons de popsicle. Mais ils n’amélioreront pas Dave Chappelle de si tôt.

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L’impératif de l’IA dans la sécurité

Si les équipes des opérations de sécurité semblent épuisées, c’est parce qu’elles le sont – et pour de bonnes raisons. Même avant la pandémie actuelle, qui a vu une augmentation significative de certains types de cyberattaques, les experts en cybersécurité repoussaient déjà plus d’attaques que jamais dans leur paysage numérique en constante évolution. Le résultat est que le coût moyen d’une violation de données dépasse désormais 3,78 millions de dollars.

Cependant, alors que la pandémie se poursuit, les réseaux sont encore plus étendus. Les employés distants travaillent désormais sur des infrastructures jamais conçues pour avoir la majorité des charges de travail venant de l’extérieur du réseau, et les cybercriminels n’ont pas tardé à exploiter l’urgence et la confusion du moment. En plus d’un pic de spams et de campagnes d’hameçonnage hautement manipulateurs diffusant des logiciels malveillants, il y a également eu un ciblage accru d’individus de grande valeur pour voler des informations critiques, fournir des ransomwares ou installer des chevaux de Troie d’accès à distance qui contrôlent et surveillent les réseaux. Le risque est pas seulement que les organisations tentent leur chance sur un pari de 4 millions de dollars. C’est qu’ils prennent cette chance un million de fois par jour.

Ce n’est pas une hyperbole. À une époque où les alertes se multiplient en raison de la prévalence des menaces, certaines équipes SOC extensives reçoivent en moyenne 1 million d’alertes de sécurité par jour. Parce qu’ils manquent de personnel, ils n’ont guère d’autre choix que d’ignorer la plupart des alertes qu’ils reçoivent. Dans un rapport de l’ESG, les professionnels de la cybersécurité ont signalé que les organisations ignoraient jusqu’à 75% de toutes les alertes de sécurité – et même lorsqu’elles étaient en mesure de répondre, elles se retrouvaient souvent en course pour contenir et atténuer les menaces qui traversaient les réseaux plus rapidement que jamais grâce à un large gamme de nouvelles techniques d’attaque, y compris celles qui commencent à tirer parti de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.

C’est l’homme contre la machine à la vitesse de l’ère numérique, et c’est tout simplement insoutenable. Les équipes du SOC d’aujourd’hui ne doivent pas être tenues pour responsables de faire l’impossible. Forcer qu’ils soient plus rapides qu’une attaque basée sur l’IA – en particulier sur des réseaux massifs d’appareils connectés à distance, dont un seul doit être violé pour que les criminels réussissent – n’est tout simplement pas réaliste.

Lorsqu’une attaque se produit, les analystes de la sécurité se démènent pour savoir comment elle est entrée, qui était le patient zéro et ce qu’il va infecter ensuite. Alors que même les réponses les plus rapides peuvent prendre plus de 10 minutes pour renvoyer des résultats, les ransomworms – qui se répliquent automatiquement en exploitant des fichiers et des programmes vulnérables – peuvent détruire des réseaux entiers, y compris des appareils et des systèmes connectés, en une fraction de temps. Tout ce qu’il faut pour en libérer un, c’est qu’un seul employé clique sur un lien de n’importe où sur le réseau.

Il n’est pas étonnant que la pression sur les professionnels de la sécurité soit plus forte que jamais. S’ajoute à cette pression l’attente que les analystes SOC devraient être des experts en tout, même si les organisations étendent leurs réseaux pour inclure des environnements multicloud, des travailleurs distants et des réseaux domestiques. Cependant, des compétences telles que la recherche sur les logiciels malveillants et le traçage patient zéro nécessitent des années d’expérience accumulée pour se développer. Tout comme les hôpitaux submergés par les patients de Covid-19 appellent des étudiants en médecine à assister à leur en première ligne, le manque de compétences en cybersécurité oblige les organisations à adopter une approche globale. Il s’agit à peine d’un palliatif, et encore moins d’une solution.

La vraie solution doit être double: la première consiste à déployer une IA capable de dépasser les vitesses de la technologie utilisée pour l’attaquer. La seconde consiste à tirer parti de la vitesse et de la précision de l’IA pour réutiliser les professionnels de la sécurité loin de l’analyse de données banale.

Le développement et le déploiement d’une solution d’intelligence artificielle peuvent prendre énormément de temps et de main-d’œuvre. Cependant, lorsqu’il s’agit d’identifier et de répondre à une attaque, la vitesse est le maître mot. Une fois qu’un système d’IA a été correctement construit et formé, la puissance de la sécurité basée sur l’IA est révélée par ses temps de réponse. Un système d’IA efficace peut effectuer les tâches d’une douzaine d’analystes de sécurité – et dans un paysage de menaces qui lance constamment de nouvelles menaces zero-day, la capacité de l’IA à réagir à la vitesse de la machine est essentielle. Aujourd’hui, une IA efficace peut détecter et désactiver un menace en quelques secondes, alors qu’il faudrait des jours à un analyste de sécurité chevronné pour l’identifier et l’isoler.

Cependant, ce n’est pas parce que les membres de l’équipe SOC ne devraient pas faire le travail d’IA que les solutions d’IA devraient faire le leur. Loin de là. La véritable puissance de l’IA n’est pas révélée lorsqu’elle est utilisée pour remplacer la prise de décision d’ordre supérieur et la perspicacité humaine. Au contraire, c’est la meilleure façon de voir ses limites. C’est plutôt lorsque la vitesse et la puissance de l’IA sont utilisées par des experts en sécurité chevronnés.

Parce que l’IA peut fonctionner à la vitesse de la machine pour détecter et atténuer efficacement les attaques plus rapidement et plus précisément que jamais, les professionnels de la sécurité sont alors libres de résoudre des problèmes beaucoup plus compliqués qui nécessitent des analyses plus poussées, telles que l’analyse médico-légale de la chaîne d’attaque et la restauration des systèmes. , ainsi que d’identifier et de combler les lacunes de sécurité et de rendre compte à la direction de ce qui s’est passé et pourquoi. Alors que l’IA peut identifier presque instantanément les cibles et arrêter un violation, les professionnels de la sécurité doivent encore analyser le contexte autour de l’attaque, y compris qui a été ciblé et pourquoi, permettant ainsi une reconnaissance plus approfondie des vulnérabilités potentielles.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique deviennent une partie plus importante de l’arsenal utilisé par les cybercriminels pour contourner les contrôles de sécurité que nous avons mis en place pour défendre nos ressources numériques. Par conséquent, nous ne devons pas hésiter à discuter de la nécessité de la vitesse et de la puissance que ces technologies peuvent fournir pour sécuriser nos réseaux en expansion. Cependant, bien que cette vitesse soit cruciale pour la sécurité numérique, sa valeur est en tant qu’outil pour les professionnels de la sécurité et non en tant que remplaçant. Il n’est pas contradictoire de dire que dans un paysage de menaces en constante évolution et de plus en plus intense, les réseaux doivent désormais déployer une IA plus rapide que n’importe quel analyste de sécurité chevronné, car nous avons plus que jamais besoin de ces analystes de sécurité chevronnés.

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Peut-on rattraper Amazon ?

Peut-on rattraper Amazon ?

Il est difficile de penser qu’une entreprise Amazon.com Inc. domine de manière aussi convaincante que le marché des services de cloud computing. Andy Jassy, ​​PDG de la division cloud de la société, Amazon Web Services Inc., aime se vanter que sa société a plusieurs fois plus d’activité que les 14 fournisseurs suivants réunis. Le prochain concurrent cloud d’Amazon, Microsoft Corp., représente moins d’un cinquième de la taille d’Amazon en termes de ventes de services d’infrastructure, qui stockent et exécutent des données et des applications dans le cloud, selon le cabinet d’études Gartner Inc. Google, le No. 3 Le fournisseur de services cloud américain et la deuxième plus grande entreprise au monde en termes de valeur marchande, réalise un quinzième du chiffre d’affaires cloud d’Amazon.

«AWS a effectivement défini la notion de cloud computing», déclare Ed Anderson, analyste chez Gartner. « Il est perçu comme le leader du cloud et le créateur de rythme. » AWS a généré 4,6 milliards de dollars de ventes au cours du dernier trimestre. Chaque année, formation SEO Lille il présente des dizaines de fonctionnalités et de produits pour conserver son avantage.

Mais Amazon n’est pas invincible, et les qualités qui ont fait le succès de la division – la nature en libre-service de la plate-forme et son déploiement de logiciels et de services qu’Amazon avait utilisés pour son énorme opération de vente au détail – peuvent également être considérées comme des vulnérabilités, du moins en ce qui concerne comme Microsoft et Google sont concernés. L’unité cloud de Microsoft, Azure, a réussi à convaincre des clients, notamment Bank of America Corp. et Chevron Corp. ces dernières semaines, en se concentrant sur les types de compétences en matière de vente et de création de relations qui ne sont pas toujours prisées au siège d’Amazon à Seattle. «Il n’ya pas un seul choix par défaut», déclare Kurt DelBene, vice-président exécutif de Microsoft pour la stratégie et la planification d’entreprise. « Nous n’allons pas arriver à un endroit où un seul fournisseur est ce choix par défaut. »

«Microsoft est à la pointe des technologies cloud d’aujourd’hui qui changent la donne», a écrit le PDG Satya Nadella dans son autobiographie, publiée fin septembre. « Mais il y a quelques années à peine, ce résultat semblait très douteux. » Comme Dans le cadre de la stratégie de rattrapage de Nadella, Microsoft a transformé sa force de vente en un laboratoire itinérant de R&D et de conseil en gestion. Les startups se présentent aux investisseurs potentiels et aux partenaires et clients potentiels. Les grandes entreprises ont accès à une équipe de vente qui les aide à commercialiser les applications cloud qu’elles développent sur Azure auprès de leurs propres clients afin qu’ils puissent gagner de l’argent sur les logiciels qu’ils utilisent en interne.

L’équipe de vente comprend 3 000 ingénieurs logiciels dédiés qui peuvent créer des applications pour des clients potentiels lors d’appels de vente, démontrant sur place ce qu’ils peuvent faire pour eux. «Je ne peux plus envoyer des gens chez un client pour lui faire une présentation PowerPoint», déclare Judson Althoff, vice-président exécutif des activités commerciales mondiales de Microsoft. Une fois qu’un client se connecte, les ingénieurs Microsoft peuvent être déployés sur le client le jour suivant.

Bill Braun, directeur de l’information de Chevron, a déclaré que Microsoft l’avait impressionné en présentant un logiciel d’apprentissage automatique qui permettra à son entreprise d’analyser volumes de données provenant des équipements de production pétrolière pour détecter de minuscules changements de température ou de vibration, les premiers signes d’un équipement défectueux ou d’autres problèmes. «Ils comprennent l’entreprise», dit-il.

L’équipe commerciale de Microsoft a fait le pitch avec l’aide de HoloLens, le nouveau casque de réalité augmentée de la société. Lorsqu’il est associé au logiciel cloud de Microsoft, le casque permet aux ingénieurs chevronnés de superviser virtuellement le travail des techniciens en logiciel du monde entier lors de l’installation de l’équipement.

Pendant des années, les représentants de Microsoft ont vendu les logiciels Windows et Office que les clients installent sur leurs réseaux informatiques. Plus récemment, ils ont déplacé certains de ces clients vers des applications Office dans le cloud. Les clients habitués à ces applications cloud peuvent être plus susceptibles de choisir Microsoft lorsqu’ils décident de remplacer leurs propres centres de données et serveurs par une infrastructure de cloud public, déclare Anderson de Gartner.

Une relation existante a été la raison pour laquelle candymaker Mars Inc. a choisi Microsoft au lieu d’AWS l’année dernière. «Notre philosophie est de renforcer les relations avec les partenaires que nous avons déjà», déclare Paul L’Estrange, directeur technique de Mars. « Nous n’avions pas le même type de relation avec AWS. » Google tente de se démarquer avec TensorFlow, un logiciel qui facilite la création d’applications d’intelligence artificielle, et avec Kubernetes, un système logiciel qui aide les entreprises à mieux gérer leurs données dans le cloud (page 48).

Même Google, une entreprise généralement allergique à l’utilisation de personnes pour tout ce qu’une machine peut faire, a vu l’intérêt d’avoir une force de vente humaine. À la fin de 2015, il a embauché la vétéran des logiciels d’entreprise Diane Greene, membre du conseil d’administration de Google et cofondatrice de VMware Inc., la filiale de cloud computing de Dell Computer, pour gérer son activité cloud. Elle a construit une force de vente cloud à partir de rien. Google a récemment annoncé un partenariat avec Salesforce.com Inc. pour profiter de la liste des fournisseurs de cloud préférés de ce dernier.

Tous les deux Google et Microsoft ont cherché à exploiter une autre des faiblesses perçues d’Amazon: le fait que d’autres parties de son empire rivalisent amèrement avec les clients potentiels du cloud. Les concurrents de la vente au détail d’Amazon, y compris Wal-Mart Stores Inc. et Flipkart Ltd., basée à Bangalore, ne veulent pas voir leurs paiements sur le cloud Amazon aligner les coffres du détaillant, ce qui pourrait les mettre en faillite, dit Anderson de Gartner. Flipkart s’est inscrit auprès de Microsoft en février. Selon un rapport publié en juin dans le Wall Street Journal, Wal-Mart a dit à ses fournisseurs de technologie de ne pas utiliser AWS. Wal-Mart n’a pas répondu à une demande de commentaire. Le PDG Jassy affirme qu’AWS traite tous ses clients cloud, y compris de nombreux concurrents Amazon, de la même manière.

Après plusieurs années sur AWS, Lush Ltd., la société de produits de toilette basée au Royaume-Uni, est passée à Google Cloud en novembre 2016. Lush a poursuivi Amazon, affirmant que la société utilisait les marques de Lush pour vendre des produits de bain concurrents.

« Nous ne sommes pas particulièrement intéressés par Amazon en tant qu’entreprise, alors nous préfère ne pas travailler avec eux », déclare Jack Constantine, directeur numérique de Lush. Amazon a refusé de commenter le procès.

«Ce n’est pas une surprise pour nous que toutes les grandes entreprises technologiques du monde soient intéressées par la création d’une réplique de ce qu’AWS a fait», déclare Jassy. Qu’elle ressente ou non la pression, l’entreprise passe plus de temps à entretenir des relations avec les hauts dirigeants et les DSI. Il organise des dîners avec des clients potentiels pour répondre à leurs préoccupations dans un cadre plus intime et apporter une touche plus humaine à ces relations. «Ils se rendent accessibles», déclare Adam Johnson, PDG d’IOpipe, qui fournit des services de surveillance et de dépannage aux entreprises fonctionnant sur AWS.

Sa réputation de leader du marché signifie que ces dirigeants et technologues en chef ont tendance à se tourner vers AWS quand tout le reste est égal. Son avance précoce – AWS a battu Microsoft sur le marché de quatre ans – donne à l’entreprise un avantage automatique. Et les services cloud d’Amazon sont considérés comme le coffre-fort pari, ce n’est pas rien à l’ère des hacks et des attaques par déni de service. Parfois, même lorsqu’une entreprise pense pouvoir revendiquer une victoire sur AWS, elle ne peut pas diffuser la victoire. En mars, Google a publié un article de blog annonçant qu’Airbnb Inc., un client AWS de longue date, avait accepté d’utiliser un service cloud de Google pour l’IA. Le lendemain, le nom d’Airbnb a été effacé de la publication. Airbnb et Google ont refusé de commenter.

Donc, dans un avenir proche, au moins, AWS semble continuer à diriger un marché que Gartner prévoit de générer 89 milliards de dollars de ventes d’ici 2021, contre 35 milliards de dollars aujourd’hui. «Il y a une énorme croissance devant nous», dit Jassy. «Il s’agit du plus grand changement technologique de notre vie.»