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Dans les relations entre mathématiques et intelligence artificielle (IA), l’idée que la seconde peut aider à résoudre des problèmes des premières est souvent la plus visible, comme le montrent les attributions de médaille d’or aux IA lors des Olympiades internationales de mathématiques. Mais l’inverse est vrai aussi : les maths peuvent aider les IA. Après tout, ce n’est que justice, car ces dernières sont bâties avec des outils et méthodes venus de ce champ, notamment les statistiques.
Et cette branche est toujours très vivace. « Au début, quand nous avons vu arriver les méthodes d’IA appliquées à nos domaines, comme l’imagerie médicale, on pensait que nous n’aurions plus rien à faire. Il y a eu des moments de doute, se souvient Emilie Chouzenoux, directrice de recherche à l’Inria Saclay et membre du Centre de vision numérique, spécialiste de méthodes d’optimisation et du traitement des images. Mais on a vite compris qu’on avait toujours besoin de maths ! »
La liste est longue de ce que la discipline peut apporter aux IA. D’abord comprendre leur fonctionnement ou quantifier les incertitudes de leurs réponses, ou bien optimiser leur entraînement, ou encore les rendre plus fiables en « débiaisant » leurs résultats, ou plus frugales, en diminuant les temps de calcul et les consommations électriques. Elles aident aussi à démêler les corrélations permettant d’identifier les causes et les effets…
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9 commentaires
Les incertitudes dans les réponses des IA sont un sujet crucial—comment les quantifier merurate-t-il une confiance accrue ?
La reliance de l’IA sur les maths montre que même avec l’intelligence artificielle, les fondamentaux restent essentiels.
Les Maths applicables aux IA sont-elles impénétrables pour les non-spécialistes ou y a-t-il des frameworks accessibles ?
Quels sont les défis spécifiques rencontrés lors de l’optimisation de l’entraînement des modèles d’IA grâce aux maths ?
Cette symbiose ouvre la voie à des améliorations majeures, mais elle souligne aussi la nécessité d’une expertise mathématique solide.
Est-ce que les applications pratiques de l’IA dans des domaines comme l’imagerie médicale surpassent déjà les méthodes traditionnelles basées sur les maths ?
Intéressant de voir comment les mathématiques restent fondamentales dans le développement des IA, malgré l’évolution technologique.
Je me demande si cette symbiose entre maths et IA pourrait conduire à de nouvelles découvertes mathématiques.
Les maths ont toujours été un pilier invisible du progrès technologique, mais c’est fascinant de les voir en action pour l’IA.