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Une machine créée par le MIT bat 615 équipes humaines sur 906 dans trois compétitions
D'analyse de données de grandes masses

Le , par Victor Vincent

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Le MIT a mis au point un moteur d’intelligence artificielle appelé Data Science Machine capable non seulement d’analyser des données de grande masse, mais aussi de décider quel type d’analyse appliquer en premier. Selon la prestigieuse université, ses chercheurs ont pour objectif de remplacer l’homme par leur nouveau système dans le domaine de l’analyse de données de grandes masses.

Pour tester le premier prototype de leur système, les chercheurs du MIT se sont engagés dans trois compétitions d’analyse de données de grandes masses dans lesquelles la Data Science Machine devait affronter des équipes humaines pour trouver des modèles prédictifs sur des ensembles de données. Sur les 906 équipes participant aux trois compétitions, la machine intelligente en a surpassé 615.


En plus de surpasser les humains en précision sur leurs prédictions, la machine a également l’avantage d’être beaucoup plus rapide que ses adversaires. En effet, elle prendrait entre deux à douze heures pour élaborer des algorithmes prédictifs qui prendraient des mois de travail à des équipes humaines. D’après Max Kanter, un chercheur en thèse au MIT, la Data Science Machine est un complément naturel à l’intelligence humaine. Selon lui, la quantité de données à analyser de nos jours est tellement importante que l’intelligence humaine seule serait insuffisante pour toutes les traiter. Un autre expert du domaine, le professeur Marco Seltzer de l’université de Harvard, estime que le projet Data Science Machine est l’un de ces projets innovants qui utilisent des technologies de pointe pour résoudre des problèmes pratiques. D’après le professeur, ce projet pourrait très rapidement devenir une référence dans le domaine.

Source : CSAIL

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Avatar de Angelsafrania
Membre confirmé https://www.developpez.com
Le 22/10/2015 à 14:53
On peut la faire autrement 291 équipes humaine on battue la machine mais aussi 615 autres équipes.

C'est pas parce qu'une machine arrive à faire mieux que des personnes peu douées quelle est forcement une révolution.

Après le principe de l'utilisée pour dégrossir le travail pour les humains c'est très bien et c'est dans cette optique la qu'il faut continuer.
Il faut pas quelle fasse tout toute seule, il faut pas oublier que 291 équipes font mieux. Et surtout que c'est pas forcement les meilleurs équipes qui étaient présente.
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Avatar de BugFactory
Membre expérimenté https://www.developpez.com
Le 22/10/2015 à 15:00
Pas assez d'information. Les équipes humaines ont pu volontairement être conçue pour échouer. 906 équipes pendant plusieurs mois? Des milliers de salariés juste pour faire un test? Il manque des détails.
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Avatar de pvincent
Membre confirmé https://www.developpez.com
Le 23/10/2015 à 19:39
Dans la publication du MIT, (http://groups.csail.mit.edu/EVO-Desi...A_DSM_2015.pdf) on trouve cette phrase qui tempère un peu l'enthousiasme:
Although humans beat the Data Science Machine for all datasets, the machine’s success-to-effort ratio suggests there is a place for it in data science.
Je suis un béotien dans ce domaine, mais d'après cette discussion, http://david.monniaux.free.fr/dotcle...-data#comments il semble plutôt que c'est les réseaux de neurones qui tiennent la corde dans le Big Data.
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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 24/10/2015 à 0:59
Citation Envoyé par pvincent Voir le message
Dans la publication du MIT, (http://groups.csail.mit.edu/EVO-Desi...A_DSM_2015.pdf) on trouve cette phrase qui tempère un peu l'enthousiasme:

Je suis un béotien dans ce domaine, mais d'après cette discussion, http://david.monniaux.free.fr/dotcle...-data#comments il semble plutôt que c'est les réseaux de neurones qui tiennent la corde dans le Big Data.
Effectivement, la machine est toujours plus rapide que l'homme, et ce résultat n'apprend donc rien de plus. On pourrait dire la même chose pour la plupart des systèmes automatiques. Donc merci de m'épargner l'effort de chercher la faille cette fois-ci. Encore que c'est la conclusion des auteurs, il faudrait plutôt regarder les descriptions et données, mais je viens de rentrer de conférence en Suède et c'est weekend, donc je passe pour cette fois. Trop la flemme.

Il y a toujours une faille, mais il faut toujours la chercher soi-même. Ça devient gonflant. Un peu plus d'implication de la part des rédacteurs serait appréciable. Et s'ils n'ont pas l'expérience pour ça... raison de plus, ça leur en donnerait.
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Avatar de dev_ggy
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 26/10/2015 à 16:38
J'ai du pas bien lire. Mais à quel jeu la machine a gagné contre des équipes humaines ?
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