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Machine Learning Summit : permettre aux Big Data de servir la société

25 avril 2013

C’est dans le but de partager et de découvrir des systèmes innovants issus de l’analyse des données que se sont réunis des dizaines de chercheurs venus du monde entier pour le Machine Learning Summit sur le campus de Microsoft France du 22 au 24 avril. Les Big Data révolutionnent en effet différents domaines de notre quotidien notamment celui de l’éducation ou de la santé. Mais de quelle façon s’opère ce bouleversement et quels sont les exemples précis sur le sujet ? Elements de réponse avec Francis Bach de l’INRIA et Jamie Shotton, chercheur à Cambridge.

Face aux données, l’apprentissage statistique

« Apprentissage statistique », si le terme peut paraître barbare, il révèle pourtant une méthode et un mouvement qui s’intensifie dans le domaine de la recherche informatique. 

Se fondant sur le déluge de données – autrement identifié comme les Big Data -, les chercheurs tentent aujourd’hui de développer des systèmes et des algorithmes capables d’analyser ces données, d’en extraire les informations utiles et de les mettre au service de la société dans des projets innovants. Francis Bach de l’INRIA explique : 

 « Le but c’est de traiter des données qui sont des statistiques avant tout et qui sont de formes très variées : images, sons, réseaux sociaux. Elles sont assez compliquées à stocker et le but de l’apprentissage statistique c’est d’en tirer quelque chose pour une future automatisation. »

Qu’il s’agisse de la santé, de l’éducation, du commerce ou encore de l’environnement, l’apprentissage statistique permet donc de pousser l’analyse des usages toujours plus loin. Mais pour pouvoir se lancer dans cet apprentissage, il faut être excellent dans divers domaines. Le chercheur précise :

« C’est une discipline qui mêle l’informatique et les maths de manière assez profonde. Il faut être très bon dans les deux. On peut montrer que l’on peut être très fort en maths et on peut mettre en valeur ces connaissances tout en ayant un impact sur la vie des gens. Quand on voit que les téléphones finissent par utiliser les algorithmes que nous développons on peut voir un impact un court-terme ce qui n’est pas le cas de tous les domaines de mathématiques appliqués. […] 

L’apprentissage statistique va se développer dans tous les domaines où il y a des données qui sont compliquées à traiter à la main. En matière de santé par exemple, nous avons beaucoup de données enregistrées sur les patients. Dans l’imagerie médicale également, l’apprentissage statistique nous permet de voir beaucoup de choses que l’on ne voyait pas avant. »

Machines et êtres humains

Le Machine Learning Summit nous a permis de découvrir de nombreux projets mobilisant l’analyse des Big Data. Parmi eux, Jamie Shotton, chercheur à Cambridge, présentait les nouvelles avancées permises par l’association de l’analyse des Big Data et de la Kinect : outre la possibilité pour celle-ci de lire les mouvements du corps, lui permettant par exemple de zoomer et dézoomer sur un écran sans même le toucher, il a pu démontrer que les avancées étaient nombreuses en matière de santé :

« En santé la Kinect offre énormément de possibilités. On peut mettre en place une meilleure surveillance des personnes âgées pour contrôler qu’elles ne tombent pas. On peut aussi faire un suivi en kinésithérapie pour vérifier que les personnes adaptent leurs mouvements. »

Les essais ont dépassé les frontières des laboratoires de recherche puisque Jamie et son équipe se sont alliés à un hôpital local pour permettre aux médecins de tester ces nouvelles technologies :

« Depuis quelques années nous avons installés la Kinect dans les salles d’opération. Le chirurgien est capable d’interagir avec les données du patient sans même avoir à toucher un ordinateur, un clavier ou une souris. Et c’est un gain énorme pour eux car ils n’ont plus à se laver les mains de nouveau avant de retourner opérer. Ils gagnent beaucoup de temps.

Et nous perfectionnons le système au fur et à mesure en fonction de leurs besoins. Nous sommes capables aujourd’hui de simuler le toucher, nous pouvons proposer des expériences beaucoup plus enrichies.»

Ces innovations ont toutes les chances de faire leur apparition à plus grande échelle dans les années à venir. Francis Bach affirme :

« Le temps de mise sur le marché est très réduit avec ces technologies et on voit beaucoup de start-ups qui sont basées là-dessus. »

Et pour ceux qui craindraient de vivre dans un monde dicté par des algorithmes, Francis Bach se veut rassurant :

« Je ne crois pas aux algorithmes qui seront sans intervention humaine parce que les exigences des utilisateurs sont largement supérieures à ce que l’on sait faire. Je crois plus à une interaction, une aide forte entre la machine et l’humain. »

Nous avons également profité du Machine Learning Summit pour rencontrer Eric Horvitz co-directeur de Microsoft Research. Rendez-vous la semaine prochaine pour découvrir cet entretien !

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