[PDF] Présentation PowerPoint 18 mai 2018 Automatisation Intelligence

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Automatisation, Intelligence Artificielle

et Robotique : quelles ruptures et TXHOOHV ŃRQPLQXLPÜV SRXU OŖMŃPLYLPÜ humaine ?

Moustafa Zouinar ş Orange/CNAM

Journée @ctivités : IA, ROBOTIQUE, AUTOMATISATION : QUELLES

EVOLUTIONS POUR L'ACTIVITE HUMAINE ?

Cnam, Paris, 18 mai 2018

Contexte : le " grand retour Ş GH OŖHQPHOOLJHQŃH

Artificielle (IA)

ƒIHV RULJLQHV GH OŖH$

Machine universelle

Neurone formel (1943)

JRUNVORS Ç OŖXQLYHUVLPÜ GH Darmouth (1956) " The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it. » J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester, and C.E. Shannon (1955)

Cybernétique

Résolution de problèmes, compréhension du langage, traduction automatique, perception artificielle, systèmes experts, etc. Contexte : le " grand retour Ş GH OŖHQPHOOLJHQŃH

Artificielle (IA)

0LOLHX 70Ŗ _ E0Ŗ

" +LYHU GH OŖH$ »

Réduction drastique des financements, échecs (programme ordinateurs de 5ème génération, objectifs non atteints), etc.

Contexte : le " grand retour Ş GH OŖHQPHOOLJHQŃH

Artificielle (IA)

Apprentissage profond (Deep learning)

(Pietrowska et Benoit, 2017) IŖMSSUHQPLVVMJH MXPRPMPLTXH machine learning) devient dominant.

BIG DATA

FRQPH[PH GLIIXVLRQ ŃURLVVMQPH GH OŖH$ HP GHV robots dans nos environnements quotidiens

Contexte : " IŖLQGXVPULH 4.0 »

" The term Industry 4.0 means in essence the technical integration of cyber physical systems (CPS) into production and logistics and the use of the ŕLQPHUQHP of thingsŖ (connection between everyday objects) and services in (industrial) processes. (ő) The introduction of AI in the service sector distinguishes the fourth industrial revolution from the third. » (Wisskirchen et al., 2017)

Quelles questions ? Quels

HQÓHX[ SRXU OŖMŃPLYLPÜ

humaine ?

I. Les situations de travail

1. Généralisation et accroissement de

OŖMXPRPMPLVMPLRQ

1. Généralisation et accroissement de

OŖMXPRPMPLVMPLRQ

1. Généralisation et accroissement de

OŖMXPRPMPLVMPLRQ

ƒRemplacement généralisé des humains par des machines, " fin » de

OŖHPSORL "

ƒDe nombreux métiers concernés, peu ou très " qualifiés » mais controverse VXU OŖMPSOHXU GHV HIIHPV VXU OŖHPSORL HP GX UăOH GH OM PHŃOQRORJLH

Frey et Osborne, 2013

OCDE, 2016

9% 47%

1. Généralisation et accroissement de

OŖMXPRPMPLVMPLRQ

ƒRé-humanisation du travail ?

" Toyota has found that the race to reduce the human element can end up making processes less efficient. » Quartz, 2014 " So far, people taking back work done by robots at over 100 workspaces reduced waste in crankshaft production by 10%, and helped shorten the production line. Others improved axel production and cut costs for chassis parts. » Quartz, 2014

1. Généralisation et accroissement de

OŖMXPRPMPLVMPLRQ

ƒMythe de la substitution (Carr, 2017)

ƒDéqualification, " érosion » des compétences ƒLimitation du rôle des opérateurs, par exemple, comme " simple » fournisseur de données aux machines

ƒAppauvrissement du travail

ƒPerte de contact avec le monde " naturel »

ƒ5LVTXHV GH NLMLV OLÜV Ç OŖMXPRPMPLVMPLRQ ŃRPPH OM VXU-confiance (overreliance) ƒComment UÜSMUPLU OH PUMYMLO HQPUH OŖOXPMLQ HP OHV PMŃOLQHV "

1. Généralisation et accroissement de

OŖMXPRPMPLVMPLRQ

ƒDes questions " anciennes » bien documentées dans de nombreux GRPMLQHV HQ SMUPLŃXOLHU OŖMÜURQMXPLTXH %MLQNULGJH 1E83 Sarter, Woods et Billings, 1997; Parasuraman et Wickens, 2008; etc.) iURQLHV HP SMUMGR[HV GH OŖMXPRPMPLVMPLRQ %MLQNULGJH 1E83 OHV V\VPÛPHV " experts » aident les experts à faire ce qu'ils savent déjà faire, mais les laissent démunis face aux situations inhabituelles. OŖMXPRPMPLVMPLRQ HVP SHUIRUPMQPH SRXU OHV VLPXMPLRQV URXPLQLÛUHV PMLV LPSOLTXH un " coût Ş ORUVTXŖHOOH G\VIRQŃPLRQQH HP H[LJH OŖLQPHUYHQPLRQ GHV RSÜUMPHXUV (Wickens, 2013) VPMJQMPLRQ GH OM SHUIRUPMQŃH HP GH OM VÜŃXULPÜ PMOJUÜ OŖMXPRPMPLVMPLRQ TXL SHXP-

ÝPUH VRXUŃH GŖerreurs (Amalberti, 2002)

modèles " appauvris Ş GH OŖRSÜUMPHXU HP GH VRQ MŃPLYLPÜ principalement vus ŃRPPH VRXUŃHV GH GÜIMLOOMQŃHV HP GŖHUUHXUV Amalberti, 2002) problèmes de confiance notamment quand les automatismes fonctionnent de façon opaque

1. Généralisation et accroissement de

OŖMXPRPMPLVMPLRQ

ƒOrientations de conception

concevoir des automatismes qui reposent sur des modèles plus " écologiques Ş GH OŖMŃPLYLPÜ OXPMLQH Amalberti, 2002) JMUGHU OŖOXPMLQ GMQV OM NRXŃOH GH ŃRQPUăOH GHV V\VPÛPHV rendre les systèmes automatisés plus intelligibles OŖMXPRPMPLVMPLRQ ŃRPPH i aide Ş ŃHQPUÜH VXU OŖOXPMLQ définir la meilleure répartition possible des " tâches Ş HQPUH OŖOXPMLQ et la machine

1. Généralisation et accroissement de

OŖMXPRPMPLVMPLRQ

Sheridan et Verplanck (1978, in, Deroo 2012)

Parasuraman, Sheridan et Wickens, 2000

" The question for successful automation is not "who has control over what or how much". It is "how do we get along together". Indeed, where designers really need guidance today is how to support the coordination between people and automation. » " system developers should abandon the traditional ŗwho does whatŘ TXHVPLRQ RI function allocation. Instead, the more pressing questiontoday is how to make humans and automation get along together.» (Dekker et Woods, 2002)

2. Cobotique/robotique collaborative

ƒCobots (Peshkin & Colgate, 1996 ; 1999) ou robots collaboratifs " OŖLQPHUMŃPLRQ réelle, directe ou téléopérée, entre un humain et un système robotique asservi ou pseudo-autonome » (Claverie et al., 2013) une alternative au paradigme de la substitution : approche collaborative, " augmentative Ş H[PHQVLRQ GX SRXYRLU GŖMJLU GH OŖOXPMLQ ŃRQŃHSPLRQ ŃHQPUÜH MXPRXU GH OŖLQPHUMŃPLRQ MYHŃ OHV OXPMLQV Kleinpeter, 2013)
réduction de la pénibilité au travail (manutention de charges lourdes, travail répétitif quotidien, etc.) " FŖHVP OVHQMHXGHODcobotique : tendre vers cette perspective de UHYMORULVMPLRQ GH OŖORPPH en entreprise et répondre à cette tendance du " mieux vivre en entreprise » (HumaRobotics)

2. Cobotique/robotique collaborative

ƒQuelle collaboration ? Quelle coordination ?

ƒDe nouvelles tâches pour les opérateurs ?

" Auparavant, on programmait un robot, une intelligence artificielle, pour qu'elle accomplisse une tâche précise. Aujourd'hui, ce sont des femmes et des hommes qui vont devoir passer du temps à apprendre à la machine à bien travailler, à communiquer, à devenir plus intelligente.» (J.-P. Desbiolles, IBM Watson Group) ƒ3MUPMJH GHV UHVSRQVMNLOLPÜV HQ ŃMV GŖHUUHXUV GŖLQŃLGHQPV RX MŃŃLGHQPV (Kleinpeter, 2015)

2. Cobotique/robotique collaborative

ƒ3MUPMJH GH OŖHVSMŃH HQPUH RSÜUMPHXUV HP URNRPV PRNLOHV MXPRQRPHV quel comportement le robot doit VXLYUH ORUVTXŖLO se déplace dans un espace physique fréquenté par des humains ? Comment rendre ses comportements perceptibles, compréhensible, anticipables par les humains ? Questions de sécurité

2. Cobotique/robotique collaborative

ƒ3URNOÛPH GH OŖLQPHUMŃPLRQ LOOXVLRQ de la VLPSOLŃLPÜ GŖXVMJH " Une grande banque française avait installé le robot conversationnel Pepper dans son siège social. Et les employés se sont rendu compte que c'était en décalage avec ce qu'on leur avait vendu. Car on ne s'adresse pas au petit robot n'importe comment et, si on ne lui parle pas comme il faut, il ne répond pas. Les employés ont fini par accrocher un mode d'emploi à côté. » (Christophe Tricot, in les échos)

3. Intelligibilité, " explicabilité » des systèmes

ƒComment rendre intelligible , " explicable » des systèmes de plus en plus complexes, et opaques ?

3. Intelligibilité, " explicabilité » des systèmes

ƒLŖRSMŃLPÜ GHV V\VPÛPHV H[SHUPV

" Roth et al (1987), dans une étude d'un système expert d'aide au diagnostic, soulignent ainsi l'opacité de la machine : la machine ne communique pas, pendant qu'elle traite un problème, l'état de son raisonnement. De ce fait, les opérateurs sont incapables d'évaluer la nécessité ou non d'intervenir. ő En l'absence de tout feedback, l'opérateur se trouve dans une situation où l'incertitude principale est

généré non par le problème à traiter, mais par la machine supposée l'assister. »

(Falzon, 1989)

3. Intelligibilité, " explicabilité » des systèmes

(Moore and Swartout, 1988)

3. Intelligibilité, " explicabilité » des systèmes

" A second source of mitigation may be effective training: training to ŗexpect the unexpectedŘ MV well as training in understanding of automation logic. » (Wickens, 2013) (Samek et al., 2018) " machine learning has become alchemy. » (Rahimi et Recht, 2017)

3. Intelligibilité, " explicabilité » des systèmes

ƒ" Proposition n° 2 : Favoriser des algorithmes et des robots sûrs, transparents et justes et prévoir une charte GH OŖLQPHOOLJHQŃH MUPLILŃLHOOH HP GH OM robotique » (rapport parlementaire, Pour une intelligence artificielle maîtrisée, utile et démystifiée, 2017) ƒ" Le message aux managers : aider les humains à faire confiance à des machines pensantes sera essentiel. » (Frick, 2015)

Comment ?

3. Intelligibilité, " explicabilité » des systèmes

(Samek et al., 2018)

3. Intelligibilité, " explicabilité » des systèmes

(Gunning, 2016) " Create a suite of machine learning techniques that produce more explainable models, while maintaining a high level of learning performance. »

4. Relation affective, attachement émotionnel,

empathie envers les robots

Tendance à personnifier les robots

6HQPLPHQP GH PULVPHVVH ORUVTXŖXQ URNRP HVP

détruit

Organisation de " Funérailles » pour les

robots détruits

Des soldats qui risquent leur vie pour

" sauver » des robots (Carpenter, 2014) Faut-LO ÜYLPHU ŃH P\SH GŖMPPMŃOHPHQP " 6L RXL comment ? Peut-RQ OŖHPSÝŃOHU "

4. Relation affective, attachement émotionnel,

empathie envers les robots

ƒIM TXHVPLRQ GH OŖMQPOURSRPRUSOLVPH

" ő RH PLJOP MP OHMVP PU\ PR RNÓHŃPLI\ POH URNRPV LQ OMQJXMJH ŗLPŘ MQG encourage names such as " MX model 96283 Ş LQVPHMG RI ŗ6SRPŘ » (Darling, 2015) " Anthropomorphic framing is desirable when it enhances the function of the technology. » (Darling, 2015) Les machines humanoïdes peuvent " encourager les gens à faire confiance aux machines pensantes. » (Frick, 2016) Risques de manipulation émotionnelle (ex. Turkle, 2006, 2012 ; Scheutz, 2012) " Nous ne voulons pas de robots qui ressembleraient de plus en plus aux humains, comme ŃŖHVP le cas au Japon par exemple. Nous avons donc proposé la création GŖXQH charte visant à empêcher les personnes de devenir émotionnellement dépendantes à leurs robots. » (Delvaux, 2017)

Quelles questions ? Quels

HQÓHX[ SRXU OŖMŃPLYLPÜ

humaine ?

I. Les situations de vie

quotidienne Des machines " intelligentes Ş GMQV OŖHVSMŃH domestique Des machines " intelligentes Ş GMQV OŖHVSMŃH domestique : les assistants vocaux " You like to talk; you want a home that will listen to - and obey ş you. Ever wish you could stumble through the front door after a long day and say, "Turn on the TV and start dinner!" Unless you have a particularly servile spouse, that tactic is unlikely to get you anything but silence - or nasty glares. The Home Automated Living HAL2000 speech-recognition system can bring you closer to that vision. » (PC Computer, 2000) Des machines " intelligentes Ş GMQV OŖHVSMŃH domestique : les assistants vocaux

ƒ" Travail Ş GH OŖXPLOLVMPHXU şapprendre à parler à la machine şGÜŃRXYULU ŃH TXŖHOOH VMLP IMLUH şactions de réparation şcomprendre ses actions ƒLa compréhension du contexte par la machine reste un problème central ƒ" Illusion Ş GŖXQH " conversation » naturelle et de la simplicité ƒOpacité du fonctionnement de la machine

(Velkovska et Zouinar, 2018) Des machines " intelligentes Ş GMQV OŖHVSMŃH domestique : les assistants vocaux

ƒComment ces systèmes vontşLOVVVLQVquotesdbs_dbs9.pdfusesText_15

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