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ENTRETIEN Embauché par Mark Zuckerberg fin 2013 pour créer de toutes pièces un département de recherche en intelligence artificielle, le Français Yann le Cun dispose de moyens importants pour embaucher des pointures du secteur. Dans sa dream team d'ingénieurs et de chercheurs (une cinquantaine au total) il a fait entrer de grands noms comme Vladimir Vlapnik, le père de la théorie statistique de l'apprentissage, le Français Léon Bottou, qui mène les recherches sur le traitement automatique du langage, ou Rob Fergus, qui dirige les équipes en charge de la vision par ordinateur. Comment coacher ces fortes personnalités et sur quelles priorités les faire travailler ? Le responsable du programme Fair (Facebook artificial intelligence research) nous donnes ses tips.  Yann le Cun - Jusque-là, Facebook menait des projets liés à la reconnaissance d'images, mais en développement et ingénierie avancée plus qu'en recherche. L'entreprise avait relativement peu d'activités de recherche fondamentale dans l'ensemble. Ce qui m'a attiré, c'est la possibilité qu'on m'offrait de mener la barque à ma manière.

J'avais des idées assez précises sur la façon d'organiser la recherche dans l'industrie, faire collaborer la recherche et le développement,  ayant passé beaucoup d'années chez AT&T. Il se trouvait que j'étais aussi relativement expert sur des domaines stratégiques pour Facebook, comme le deep learning.
  Ma mission, c'est de créer un terreau fertile, d'essayer de motiver les gens à travailler ensemble, avec des projets en synergie les uns avec les autres, mais aussi en phase avec les intérêts de l'entreprise.
  N'avez-vous pas une obligation de résultat ?

Il y a une pression relativement faible, satisfaite de manière simple : on garde un spectre large de travaux, qui couvre des projets très appliqués à court terme et des choses plus ambitieuses à long terme, plus risquées. C'est une question de dosage. La plupart des chercheurs mènent des projets des deux natures. Avec beaucoup de liberté, pour leur laisser la possibilité d'explorer sur le temps long.
  Comment manage-t-on une dream team de chercheurs de niveau mondial ?  Il y a une expression pour ça : c'est un peu comme essayer d'organiser un troupeau de chats ! Les meilleurs chercheurs ont des idées très précises sur ce qu'ils veulent faire. On les recrute non seulement sur leur capacité technique, mais aussi sur leur bon nez pour détecter les problèmes intéressants sur lesquels travailler et susceptibles d'avoir un impact.

Pour faire un bon labo de recherche, il faut des gens avec des motivations et des talents très différents, qui ont une vision d'ensemble, de long terme. Il en faut avec une puissance de feu intellectuelle sans égale, d'autres qui savent résoudre des problèmes sans pour autant pouvoir les formuler correctement. Des ingénieurs, d'excellents codeurs... Il  faut essayer de trouver le bon mix d'expertises, d'intérêts, de motivations.
  Comment se fait le lien avec les équipes produits ?
  Il y a une philosophie chez Facebook : le code que chacun écrit est partagé avec tout le monde, chaque ingénieur peut y avoir accès.  Dès qu'une nouvelle technologie est  utilisable, on la met à disposition et elle peut être exploitée par n'importe qui n'importe où à l'intérieur de Facebook. On peut les y aider si nécessaire.

Par exemple, on a créé un ensemble de technologies qui permettent aux différents groupes produits au sein de Facebook de développer leur propre système de classification d'images. Plus largement, on collabore de manière assez étroite avec des groupes de développement avancé. Ils prennent certains de nos prototypes et les transforment en outils utilisables, que ce soit en matière de reconnaissance d'image, ou de compréhension du langage naturel.
  Quel est votre plus grand défi technologique ?
  Probablement la compréhension du langage naturel, en lien avec les systèmes de dialogue. Tous ces outils qui permettront aux gens de converser de manière complètement ouverte avec un assistant personnel, d'ici quelques années, et capables de répondre à n'importe quelle question.

Facebook travaille sur un équivalent de Cortana ou Siri ?
  Cela se manifesterait de manière un peu différente, mais oui. Les systèmes qui existent aujourd'hui sont relativement limités puisque les dialogues sont pré-scriptés. Il y a seulement un certain type de questions auxquelles ils peuvent répondre. Et surtout, tous ces scripts sont développés à la main. Nous essayons de faire un système qui apprend automatiquement à répondre à tout type de question.
  A la conférence F8, nous avons présenté une démo de Réseaux de mémoire, un système capable de lire une histoire puis de répondre à des questions sur cette histoire (en l'occurrence, le Seigneur des anneaux).
  Cet exemple particulier, c'est quelque chose que l'on peut faire avec des techniques classiques mais cela prendrait énormément d'efforts. L'avantage du système que l'on a développé, c'est qu'on l'a entièrement entrainé. Presque rien n'est construit à la main.
  Evidemment, nous ne sommes pas les seuls à travailler sur ces questions, Google le fait, Microsoft aussi. C'est là que beaucoup de choses vont se jouer.

n dans sa tête ? Vérifiez. Une équipe de chercheurs de l’Inria propose tout ce qu’il faut pour ça : un casque d’électroencéphalographie (EEG) pour mesurer l’activité du cerveau, une webcam pour vous filmer, un modèle numérique du cerveau humain et un écran d’ordinateur pour afficher le tout ensemble. L’activité de votre cerveau, représentée par des codes couleurs, est figurée en temps réel dans l’image numérique du cerveau, calée sur la position de la tête grâce à une caméra kinect, qui détecte les mouvements.  En fonction de l’activité cérébrale, relaxation ou concentration, calcul mental, mouvement de la tête… le système, baptisé Mind-Mirror, figure des pics d’activités électriques, extrait certains rythmes cérébraux (ondes alpha, beta…), reconstruit l’activité interne du cerveau et propose même une analyse de l’état mental instantané (plutôt concentré ou plutôt détendu).

Mind-Mirror présente l’originalité de coupler deux technologies : l’EEG en temps réel, qui détecte les signaux électriques du cerveau, et la réalité augmentée, qui fusionne ces données avec l’image de la tête captée par une caméra. L’équipe d’Inria qui l’a développé (avec l’Irisa et l’Insa de Rennes), avait à l’esprit une utilisation précise de ce couplage inédit : le neurofeedback, c’est-à-dire une méthode qui, en visualisant l’activité cérébrale, permet au patient d’apprendre à mieux contrôler certaines activités ou certains états mentaux.
  Le neurofeedback est une technique très étudiée dans l’espoir de soigner diverses pathologies comme les troubles du sommeil ou de l’attention, la dépression, ou les séquelles d’accidents vasculaires cérébraux. Jusqu’ici, les systèmes de neurofeedback fonctionnent avec des 'jauges' qui indiquent au patient le niveau de certaines activités cérébrales. Notre système présente l’avantage de figurer l’activité directement sur le corps du patient, souligne Anatole Lécuyer, le responsable du projet à Inria.  Ceci dit, Mind-Mirror vise aussi des applications dans la recherche et l’éducation, et même des applications ludiques. La même équipe est d’ailleurs à l’origine de OpenVibe, logiciel d’interface cerveau-ordinateur, qui vise notamment le jeu vidéo.
  Mind-Mirror n’est encore qu’une preuve de concept, reconnaissent ses auteurs. Mais ses développements se poursuivent dans plusieurs directions. Le système sera amélioré, notamment sa précision et la qualité de l’affichage. En parallèle, des essais cliniques sont prévus dans le cadre du projet Hemisfer, avec des médecins, pour tester ses effets thérapeutiques contre la dépression et en rééducation motrice. Le prototype est déjà transféré à Mensia Technologies, une start-up spécialisée entre autres dans le neurofeedback, qui projette de sortir des produits issus de Mind-Mirror pour le traitement des troubles du sommeil et de l’attention.

Une autre piste consisterait à utiliser non plus une image générique de cerveau, mais une image du véritable cerveau du patient, reconstruite à partir d’IRM, et toujours couplée avec les données de l’EEG. Une voie pour améliorer la résolution spatiale, et localiser plus précisément les zones du cerveau à l’origine d’une activité électrique. C’est l’option choisie par des chercheurs de l’université de Californie, dont le système GlassBrain  associe IRM et électroencéphalographie. Mais, cette fois, sans réalité augmentée permettant d’introduire le corps du patient dans la boucle.  Même hors du champ médical, les potentialités de ces systèmes sont énormes. Dans la finance, par exemple, si l’on en croit l’expérimentation lancée récemment à Los Angeles rapportée par Business Week. 26 traders, coiffés d’un casque d’EEG, ont effectué deux sessions de 90 minutes, afin d’observer leur activité cérébrale pendant les transactions. Pour une session, les traders avaient ingurgité auparavant un supplément nutritionnel censé améliorer les capacités de leur cerveau, pour l’autre un placebo.

Le supplément nutritionnel était fourni par la société Trubrain, commanditaire de l’expérimentation. Les analyses sont en cours, avec ce système encore fruste : les traders n’avaient pas la possibilité, ni sans doute le loisir, de regarder leur cerveau en activité. Seule information rassurante, dans cette expérimentation : les transactions financières étaient simulées.Batterie pour ordinateur portable http://www.fr-batterie-portable.com
  Jeanne Renard : 80 % des salariés des pays européens qui ont répondu ont une vision positive du numérique. C’est une bonne nouvelle, alors qu’on a souvent tendance à voir le côté négatif des outils digitaux, comme le respect de la vie privée, le stress… En outre, les réponses sont relativement homogènes d’un pays à l’autre. On n’a pas un pays qui accepterait le digital et d’autres qui n’en voudraient pas. C’est une véritable lame de fond sociétale.
  Cela confirme l’intuition qui nous avait conduits à nous intéresser cette année au numérique pour notre baromètre qui traite toujours un thème autour du bien-être au travail. Nous vivons la transformation digitale dans nos produits, dans nos relations. Le numérique étant au cœur des préoccupations des DRH, nous voulions avoir des données sur la manière dont il est perçu par les salariés.

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