mardi 19 septembre 2017

Intelligence(s)



En 2016, une équipe de chercheurs, informaticiens et spécialistes des arts de l’Université de Delft, ont réalisé une expérience présentée comme unique et spectaculaire : celle de confier à une "intelligence artificielle" le soin de créer une œuvre inédite, inspirée du peintre hollandais Rembrandt VAN RIJN, maître de la technique du clair-obscur – à chacun d’apprécier le résultat !

Le projet, intitulé « The Next Rembrandt », et co-financé par la banque hollandaise ING et le géant de l’informatique Microsoft, est raconté par ses auteurs sur le site internet www.thenextrembrandt.com, et enflamme les imaginations. Aucun robot ou ordinateur aux capacités extraordinaires n’a fait montre de créativité et de sensibilité, au sens où nous pouvons l’entendre pour un artiste, pour réaliser ce tableau. Le terme "intelligence artificielle" est utilisée essentiellement pour souligner le caractère spectaculaire du projet, et sert évidemment les objectifs de communication de ses sponsors.

Mais pas seulement. Il tire partie d’avancées technologiques réelles. En particulier celles de l’acquisition et du traitement de données, des algorithmes d’apprentissage et de l’impression 3D. Ecoutons par exemple comment les auteurs de l’expérience ont procédé pour imiter avec l’ordinateur le style de Rembrandt.

« Afin de reproduire son style pictural, nous avons conçu un programme informatique capable de comprendre Rembrandt, en se fondant sur son utilisation de la géométrie, de la composition et de matériel de peinture. Un algorithme de reconnaissance faciale a permis d’identifier et de classer les  formes géométriques les plus utilisées par Rembrandt dans sa représentation des traits humains. Le programme a ensuite appris de ces données (à l’aide d’un algorithme) pour reproduire ce style et créer un nouveau visage et son expression pour notre tableau. »

Il s’agit dans une certaine mesure d’une expérience de simulation numérique, fondée sur d’autres modèles que des équations : sur des donnée. Elle montre la puissance de certaines technologies numériques, dont l’assemblage contribue  à la création d’une « intelligence artificielle ». Dans le cas présent, celles de l’apprentissage algorithmique (mises en œuvre par exemple avec des technologies spécifiques par les programmes qui ont été capable de battre l’homme à différents jeux : échecs, go… ou poker !), de l’impression 3D… et de la reconnaissance faciale.

Le psychologue américain Paul EKMAN est réputé être « l’homme à qui on ne peut pas mentir ». Ses travaux portent sur le décodage des expressions faciales. Peur, joie, colère, tristesse, surprise et dégoût : il a identifié les six émotions de bases, communes à l’ensemble des être humains. Ses travaux ont conduit à développer un outil numérique, le Facial Action Coding System, qui permet de dégager les similitudes (ou les différences) dans une expression. Signalons que l’expression faciale associée aux six émotions de base ne serait pas universelle et dépendraient à la fois de caractères biologiques et culturels : la question reste ouverte...


Au XIXème sicèle, le Français Guillaume-Benjamin DUCHENNE s'était déjà intéressé aux émotions que l'on pouvait lire sur les visages, comme Paul EKCMAN. Il démontre notamment qu'un vrai sourire ne se caractérise pas uniquement par la contraction de muscles buccaux, mais aussi par celle du muscle orbitaire de l'œil. Cette contraction est quasiment impossible à faire de manière volontaire et non spontanée, ce qui signifie que l'on peut mesurer la sincérité d'un sourire...

Plus récemment, les recherches de Paul EKMAN ont porté sur les "micro-expressions" : furtives, elles combinent et disent notre état émotionnel supposé "véritable". Il a également créé le site internet www.atlasofemotions.org qui ambitionne de répertorier l'ensemble des émotions humaines, de les classer selon leur intensité, leur durée, afin de les faire connaître en soi, chez les autres… dans un projet humaniste. Ce projet offre aussi une formidable information, fruit des expériences humaines, avec une approche très rationnelle...

Paul EKMAN dirige le Paul Ekman Group, qui commercialise ses découvertes, notamment dans le domaine de la sécurité nationale américaine. Il a inspiré le personnage principal de la série télévisée "Lie to Me". Ses recherches, l’amènent aussi à publier de nombreux ouvrages sur "l’intelligence émotionnelle". Il s’inscrivent dans une démarche plutôt humaniste : la compréhension des émotions est selon lui une des clef d’une plus grande harmonie entre les êtres humains. En 2015, un superbe film d’animation produit par les studios Pixar, « Vice-Versa » met en scène ces six émotions. Enfants, adolescents… ou adultes : le propos est universel.

La compréhension des différentes catégories d’expressions faciales des émotions fait l’objet de recherches en science cognitives et psychologiques – et peut également servir à leur modélisation informatique pour concevoir des interfaces perceptives, qui intéressent le domaine de "l’intelligence artificielle". En 2013, par exemple, des chercheurs américains annoncent avoir répertorié les expressions faciales d’états émotionnels « mixtes », c’est-à-dire combinant les émotions de base , en se fondant sur une étude des visages à l’aide du logiciel FACS. Ils dénombrent ainsi plus de vingt et une expressions composées. Les mathématiciens ou les mécaniciens pourraient y voir là, de façon réductrice certainement, une recherche de « modes propres de la psyché humaine ». Il existe une similitude conceptuelle entre les façons de représenter des états – mécaniques ou psychiques...

Leurs travaux peuvent avoir des applications dans la compréhension des troubles du comportement par exemple. Combinées avec les algorithmes de reconnaissance faciale, elles ouvrent la voie à de nombreuses applications dans le champ des technologies numériques et robotiques, et celui des "intelligences artificielles"...


Paul EKMAN, Emotions Revealed: Recognizing Faces and Feelings to Improve Communication and Emotional Life, Times Books, 2003.
R. E. JACKA, O.G. B. GARRODB, U. YUB, R. CALDARAC, P. G. SCHYNSB. Facial expressions of emotion are not culturally universal. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 109, pp. 7241–7244, 2012.
D. SHICHUAN, Y. TAO, A.M. MARTINEZ. Compound facial expressions of emotion, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 111, pp. 1454–1462, 2014.


lundi 18 septembre 2017

Femmes et Savantes

Emmy NOETHER (1882-1935)

« Il est plus facile de désagréger un atome qu’un préjugé ! » est un aphorisme attribué à Albert EINSTEIN, que l’on convoque souvent pour parler intelligemment... En Science comme ailleurs, les préjugés ont la vie facile. L’un des plus tenaces est celui du rôle des femmes dans la pensée scientifique. Ingénieure, chercheuse, professeure : la féminisation des métiers techniques, comme des autres, contribue lentement au changement des mentalités. Une autre approche est possible : regarder lucidement l’histoire. C’est ce que propose Gérard CHAZAL dans son ouvrage Les Femmes et la science (Ellipses, 2015).

L’arbre et la forêt

Il n’y a pas que Marie CURIE comme exemple de femme scientifique ! Première lauréate du prix Nobel de Physique ET de Chimie, scientifique hors-pair et citoyenne exemplaire, elle est un bel arbre qui cache une forêt trop inconnue : celle des contributions féminines à la science.

On attribue sans certitude historique la découverte de l'orbite elliptique de la Terre à Hypatie (360-415), philosophe et mathématicienne qui dirigea l'école néoplatonicienne d'Alexandrie. C'est le point d’ancrage d’un film réalisé par Alejandro AMENABAR en 2009, « Agora », dans lequel l’actrice Rachel WEISZ donne, tout en beauté, son corps et insuffle une âme à un personnage féminin dont les historiens savent relativement peu de choses. Victime de l'intégrisme chrétien de l'époque, son héritage n'a pas échappé à la destruction par ses persécuteurs... Vae Victis !

Emmy NOETHER (1882-1935) est une mathématicienne allemande, d'origine juive, sans doute des plus brillantes que la discipline ait connu. Elle laissé aux mathématiques pures un théorème qui porte son nom : en rapprochant les notions de symétrie et les lois de conservation, il établit un pont entre géométrie et algèbre. Etudiante à l’université d’Erlangen, elle devait se contenter d’être auditeur libre ; enseignante débutante à l’université de Göttingen, ses cours étaient supervisés par ses collègues masculins – signe des temps. Elle y a néanmoins bénéficié du soutien bienveillant de David HILBERT, l'un des mathématiciens les plus connus à l'époque, qui a pesé de sa notoriété pour dépasser les réticences de ses collègues, exprimées de façon parfois violente. "Pas de femmes en amphi, la science est une affaire d'hommes", le propos est rapporté par Gérard CHAZAL dans son livre. Les applications des travaux d'Emmy NOETHER sont nombreuses, par exemple pour la Théorie de la Relativité développée par Albert EINSTEIN, lequel reconnaissait ses contributions exceptionnelles aux mathématiques. Son cadre de pensée contribue également à établir des résultats précieux sur les équations de la mécanique... et des méthodes numériques potentiellement utiles à la simulation industrielle.

Ainsi que les droits des femmes, l’histoire d’une conquête que celle de la place des femmes dans les sciences – comme dans la société tout entière – racontée en exemples remis dans le contexte de leur époque. D’Hipathie à Emmy NOETHER, en passant par de nombreuses autres personnalités, les femmes ont été, autant que les hommes des contributrices remarquables à la recherche et aux découvertes scientifiques, luttant pour cela contre les préjugés.

Gérard CHAZAL défend avec justesse la thèse selon laquelle « le fait de tenir (les femmes) à l’écart (de la science) tient plus à des raisons idéologiques, sociales ou religieuses qu’à des raisons biologiques ». Il le montre par de nombreux exemples, couvrant différentes disciplines et périodes historiques. Les femmes sont tout aussi douées que les hommes pour les sciences dites « dures » (mathématiques, physique ou chimie) et leur apport passé – et surtout futur – est aussi déterminant que celui des hommes pour le progrès de la connaissance et de ses applications au bénéfice de l’humanité… Seuls les modes d'organisation des sociétés, les préjugés d'éducation, ou les enjeux de pouvoir, sont responsables de cette situation déséquilibrée.

Les femmes sont l’avenir de la science !

Les préjugés sont tenaces, encore au XXIème siècle, où les défis auxquels sont confrontés les humains ne manquent pas. Ignorer l’apport des sciences et techniques pour contribuer à les relever serait un manque de lucidité de la part de l’humanité… comme celui d’en laisser à l’écart la moitié de la population ! Hommes et femmes restent différents : croyance ou vérité scientifique que les recherches  en neurosciences par exemple contribueront à borner… Ces différences sont heureuses simplement parce qu’elles enrichissent. Et qu’elles permettront peut-être un usage plus large et plus éthique des avancées technologiques à venir.

Il reste encore du chemin avant de féminiser les sciences – et d’ouvrir ses carrières à celles et ceux qui ont réellement envie de les embrasser. A tous les niveaux de formation après le cycle secondaire, la part des femmes reste minoritaire dans les sciences, en particulier les sciences « dures ».

Cela se retrouve en particulier dans les chercheurs en entreprise, dont l’exemple témoigne d’une situation globale. Selon les données du Ministère de l’Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l’Innovation, en 2015, les sciences de l’ingénieur et les mathématiques ou la physique représentant les parts les plus importantes d’effectifs de chercheur en entreprise. Et la part des femmes y est nettement inférieure à la moyenne, 20% que dans les autres domaines…


Il est plus facile de désagréger un atome...

Gérard CHAZAL – Les Femmes et la science – Ellipses poche, 2015 (10€, 151 pages)

dimanche 17 septembre 2017

Traits pour traits



J'ai bien aimé travailler sur ce dessin : quatre heures seulement, cette fois-ci, toujours assisté de Thierry ! D'après l'oeuvre d'un artiste chinois, dont je retrouverai le nom...

samedi 16 septembre 2017

Donnez !

Avec Les Trois Jours du Condor, Sydney LUMET proposait en 1975 un film très ancré dans son temps : celle de la contestation de pouvoirs en place, fondée sur une défiance et une méfiance à leur égard – et, à l’époque, d’un salutaire contre-pouvoir de la presse. Joseph TURNER, le personnage incarné par Robert REDFORD, travaille dans une officine de la CIA à New-York. Son métier ? Lire une quantité d’informations trouvées dans des supports différents (livres, journaux, rapports, etc.) afin d’y découvrir des relations cachées – les intentions stratégiques d’états, d’organisations, d’entreprises etc. Sans le savoir, il en met une à jour, ce qui le précipite une aventure cinématographique passionnante...


Prévoir la propagation d’une épidémie de grippe à partir des requêtes sur un moteur de recherche. Proposer des bons de réduction sur la marque de soda ou de gâteaux préférés des clients d’une chaîne de supermarché. Fixer le coût d’un crédit immobilier en fonction des risques supposés de santé d’un emprunteur. L’usage des données à des fins marchandes est aujourd’hui multiple. Il est associé au Big-Data, terme devenu populaire cette dans la décennie 2010. Il désigne un ensemble de technologies orientées vers la collecte et le stockage de données de différente nature, disponibles en grande quantité et réparties de façon parfois parcellaire. Parmi ces données, celles laissées par les traces de notre activité numérique : vidéo consultées sur YouTube, interrogations de Google, achats sur Amazon, likes sur FaceBook pour ne citer que les plus évidentes ! A partir de ces données, parfois sans rapport apparent ou direct, des analystes construisent des modèles qu’ils espèrent prédictifs, comme ceux de la simulation numérique. L’utilisation la plus simple de ces modèles est celle des suggestions d’achats, de liens ou de vidéos que nous proposent les applications mentionnées précédemment. D’autres usages sont possibles, comme celles revendiquées ou attribuées par exemple à des sociétés expertes du traitement de données pour accompagner une campagne politique, voire influencer un vote...


C’est l’interprétation que font certains observateurs sur les élections de Donald Trump en novembre 2016 et le choix britannique de quitter l’Europe en juin 2016 (Eric ALBERT, « Cambridge Analytica, la start-up qui influence les électeurs », Le Monde, 14 avril 2017/www.lemonde.fr, Carole CADWALLADR, « The great British Brexit robbery: how our democracy was hijacked », The Guardian, 7 mai 2017/www.theguardian.com).

En simplifiant nettement le propos, les techniques de simulation numérique présentées dans ce fascicule fonctionnent par causalité. En partant d’observations du réel, les physiciens proposent une description mathématique des phénomènes sous forme d’équations, avec des paramètres accessibles à l’expérience. Le calcul scientifique permet de trouver les solutions aux équations et les résultats qu’il fournit sont confrontés avec les observations initiales. Une validation des modèles peut se faire sur des configurations simples, et la simulation est ensuite utilisée pour étudier, par extrapolation, d’autres situations – dans les limites de validité de la modélisation. Le Big-Data procède d’une autre façon : par corrélation. Nous entrons alors dans le monde de la statistique, dans lequel les quantités observées sont représentées par des grandeurs aléatoires, décrites en termes de probabilité (comme celle d’obtenir pile ou face à un lancer de pièce avec une chance sur deux, ou de gagner à un jeu à gratter avec une chance sur… ?). L'intensité de la corrélation est mesurée par un coefficient compris entre 0 et 1 : elle est absente lorsqu'il vaut zéro et totale lorsqu'il vaut un. Corrélation n'est pas causalité : deux évènements peuvent être très fortement corrélés alors qu'il n'existe aucune cause commune à leur origine.


Les modèles du BigData acquièrent une capacité prédictive sans se fonder sur des liens de causalité – pour caricaturer, on peut dire qu’ils fonctionnent parfois comme le ferait l’art selon Jean COCTEAU : « Je suis un mensonge qui dit la vérité ». Il se peut qu’une corrélation non étayée par une causalité donne des résultats qui ne sont pas démentis par l’expérience… jusqu’à ce que cela soit le cas, et qu’elle soit corrigée, ou abandonnée.

Les technologies du BigData sont essentiellement utilisées aujourd’hui à des fins essentiellement commerciales. Cependant, les données intéressent l’ingénierie, en particulier pour la maintenance prédictive d’installations : surveiller vieillissement d’un pont, d’une machine, par exemple. Produire un modèle fiable permettant de prévoir et cibler une intervention, au plus juste moment, au plus juste besoin : une contribution possible du BigData à une nouvelle gestion des risques techniques.


Utiliser les données issues de calculs numériques est également une direction prometteuse pour la simulation. Le couplage entre des modèles physiques précis, des méthodes numériques efficaces et des algorithmes de traitement de données fiables ouvre la voie à une nouvelle approche de la discipline et de ses applications. Il s’agit alors de produire un méta-modèle d’un phénomène physique, issu par exemple d’une combinaison de résultats de calcul, de données expérimentales et/ou de mesures en conditions opérationnelles. Matériaux (bois, composites, tissus humains, etc.), paramètres d’un procédé (température d’un four, débit d’une conduite d’eau potable, etc.), conditions d’exploitation (état de mer ou d’atmosphère, consommation énergétique, etc.) : cette voie d’application permet de prendre en compte les incertitudes sur les données et de proposer des méthodes de calcul efficaces, utilisables par exemple pour des simulations en temps réel.

vendredi 15 septembre 2017

Géopolitique numérique



J'aime parfois retrouver dans les données une lecture des tendances connues ou non. Sur ceux de l’augmentation des capacités de calcul, par exemple. Représentés à l'aide d'une échelle logarithmique en puissance de 10. Entre 1955 et 2015, la puissance de calcul évolue globalement comme une droite, ce qui signifie que l’augmentation est exponentielle : c’est ce qu’exprime la loi de Moore qui constate un doublement des capacités de calcul tous les 18 mois. Empirique par excellence, nous l'observons sans modèle, en concluant qu'elle sera comme le lever du soleil à l'est et son coucher à l'est : immuable ! Quant à sa limite physique, les experts ne s'accordent pas encore...


kflop/s, Mflop/s, Gflop/s : le franchissement d’un nouvelle unité de vitesse constaté dans un pays suggère aussi en première lecture un évènement géopolitique ou économique. 1938 en Allemagne, au seuil de la seconde guerre mondiale ; 1942 au Royaume-Uni, au basculement du conflit ; 1961 aux Etats-Unis et la préparation des programmes spatiaux ; 1984 en Union Soviétique et la fin de la guerre froide ; 1993 au Japon, pays qui devient un émergeant économique mondial, notamment dans le high-tech ; 2008 aux Etats-Unis pour l’émergence des géants des TIC dans le langage quotidien... et une crise d’un marché expérimentant la spéculation assistée par algorithmes ; 2016 en Chine qui prend sa place dans les technologies de la simulation numérique. Corrélation n’est pas raison... mais elle est parfois amusante !

jeudi 14 septembre 2017

Algèbre




La philosophe et humaniste anglaise Simone WEIL (1909-1943) a développé une pensée de son temps, à la foi mystique et militante. Ces mots, extraits de carnets publiés en ouvrage (La Pesanteur et la Grâce, Plon, 1991), témoignent d’un regard engagé, ou lucide, sur certaines forces du XXème siécle. « Argent, machinisme, algèbre. Les trois monstres de la civilisation actuelle ». Elle proposent une vision pessimiste, et trop sombre, de la technologie. Nous pouvons lui donner un sens plus lumineux en ne cessant pas de nous interroger sur ses limites et ses usages.
 
 Simone WEIL (1909-1943)

Développer un outil de simulation numérique, c’est mettre bout-à-bout des lignes de code exprimées dans un langage de programmation informatique, souvent connu des seuls développeurs ! Raboutage se dit en arabe al-jabr, qui a donné son nom à l’algèbre, une branche des mathématiques dont les concepts sont les plus utiles à la simulation numérique. Le mot figure dans l’un des premiers traités de la discipline, attribué au mathématicien perse Al-Khwârizmî (790-850).

L’algèbre est le fruit d’une construction intellectuelle entamée il y a plus de quatre mille ans par les civilisations babyloniennes et égyptiennes et à laquelle ont contribué les civilisations indiennes, chinoises, arabes et européennes. Chacune a apposé son empreinte, théorique ou algorithmique, à cette discipline.

Les mathématiques, dont celles utilisées par les ingénieurs, sont neutres. Amorales, elles sont une façon de raconter et de décrire le monde, sans considération de bien ou de mal – ce qui n’empêche nullement aux mathématiciens d’agir selon une éthique...


Les mathématiques sont aussi poreuses : les équations ont un caractère universel, et la construction des modèles abstraits est aussi un reflet des modes de pensées de leur temps. Comme œuvre intellectuelle, patrimoine de l’humanité, les mathématiques ont leur esthétique et ont accompagné la création artistique – pour ne citer que deux.
  • L’usage des proportions dans une composition, représenté par le nombre d’or par exemple. Les photographies d’Henri CARTIER-BRESSON, sans doute le photographe le plus connu du XXème siècle, sont des modèles de maîtrise de l’espace et du temps au service d’une émotion et de la beauté d’un instant suspendu. Doté d’un sens de la composition hors du commun, le photographe a été influencé dans ses années de formation par l’ouvrage du mathématicien et diplomate roumain Matila GHYKA, Le Nombre d’or, consacré à l’importance de la pensée pythagoricienne dans la civilisation occidentale. Henri CARTIER-BRESSON porte une attention particulière aux lignes qui structurent une image. De façon parfois mathématique, il recherche des éléments de géométrie pour faire de son art une science du vivant (s’agissant de photographie, « science » est ici à rapprocher en latin de sentĭo, « ressentir », plutôt que de son étymologie scire, « connaître »…). Il explique aussi en ces termes la notion d’instant décisif, que l’on peut voir comme une présence : « La composition doit être une de nos préoccupations constantes, mais au moment de photographier elle ne peut être qu'intuitive, car nous sommes aux prises avec des instants fugitifs où les rapports sont mouvants » - ce qui ne l’empêchait pas de garder le nombre d’or comme inconsciemment gravé dans le viseur de son Leica.
Sifnoss, 1961 - (c) Henri CARTIER-BRESSON
  • L’utilisation de structures algébriques par le mouvement littéraire OuLiPo. Raymond QUENEAU utilise la combinatoire mathématique pour créer, à partir de dix propositions pour les quatorze vers d’un sonnet, Cent mille milliards de poèmes – soit 1014 poèmes ou 100 Tpoèmes, à rapprocher des 100 Tflop/s des supercalculateurs ! Choisis au hasard, nous lisons une réalisation d’une variable aléatoire. L’une peut commencer ainsi : « Du jeune avantageux, la nymphe était éprise // pour déplaire au profane aussi bien qu'aux idiots. // La découverte alors, voilà qui traumatise : // on espère toujours être de vrais normaux ! »

Il est aussi possible de croire qu’elles accompagnent d’autres artistes, comme des réalisateurs de cinéma. On peut regarder mathématiquement la structure de deux films Smoking/No-Smoking (1993) d’Alain RESNAIS et Mulholland Drive (2001) de David LYNCH, qui parlent de choix, soit de liberté. Le film de RESNAIS explore un arbre et est construit sur la relation logique OU. L’œuvre de LYNCH, qui mêle rêve et réalité prend une forme de réseau ; il peut représenter la relation logique ET. Le physicien quantique pourrait dire que le premier illustre les états séparés, alors que le second symbolise les états intriqués !


mercredi 13 septembre 2017

Corrélation


www.tylervigen.com/spurious-correlations


Corrélaton (n.f) — La corrélation entre deux grandeurs aléatoires mesure l'intensité de la liaison qui peut exister entre elles. Le concept est très utilisé en statistique, et aujourd'hui dans les technologies du BigData, qui visent à proposer des modèles prédictifs issus des liaisons entre des données disponibles en grande quantité, et de nature différente. L'intensité de la corrélation est mesurée par un coefficient compris entre 0 et 1 : elle est absente lorsqu'il vaut zéro et totale lorsqu'ile vaut un. Corrélation n'est pas causalité : deux évènements peuvent être très fortement corrélés alors qu'il n'existe aucune cause commune à leur origine.
  
Exemple : Aux Etats-Unis, certains désespèrent de la technologie...