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<!doctype html>
<html>
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<title>Conférence sur l'état de l'IA Générative </title>
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<div class="reveal">
<div class="menubar">
<ul class="menu">
<li>
<a href="#/intro">Introduction</a>
</li>
<li>
<a href="#/panorama">Panorama</a>
</li>
<li>
<a href="#/histoire">Histoire</a>
</li>
<li>
<a href="#/enjeux">Enjeux</a>
</li>
<li>
<a href="#/prospective">Prospective</a>
</li>
<li>
<a href="#/conclusion">Conclusion</a>
</li>
</ul>
</div>
<div class="slides">
<section id="intro">
<section>
<h1 class="r-fit-text">IA Générative </h1>
<h2 class="r-fit-text">état, histoire, enjeux, futur</h2>
<hint><a href="https://git.interhacker.space/alban/conference_ia_generative">https://git.interhacker.space/alban/conference_ia_generative</a></hint>
</section>
<section data-background-iframe="https://ai-or-art.raphaeldoan.repl.co/" data-background-interactive>
<aside class="notes">
On va jouer un peu pour commencer en tentant de deviner si les images sont produites par un humain ou une IA
</aside>
</section>
<section data-background="images/Intro.Example.PromptToText.png">
<h4>Objectif : comment on à arrive à ces texte ⇒ image ...</h4>
<small class="caption">
https://huggingface.co/Gustavosta/MagicPrompt-Stable-Diffusion
</small>
<aside class="notes">
L'objectif de cette présentation, c'est de vous donner un aperçu général sur comment on en arrive aux interfaces qui transforme, par exemple, un texte en une image et de voir quelles questions ça pose.
</aside>
</section>
<section>
<h5>... </h5>
<h5>texte ⇒ texte </h5><h5>texte ⇒ son </h5>
<h5>image ⇒ texte </h5><h5>image ⇒ son</h5>
<h5>son ⇒ texte </h5><h5>son ⇒ image</h5>
<h5>...</h5>
<h4>Quelles transformations ces méthodes d'IA vont opérer dans le domaine de la création ?</h4>
<aside class="notes">
La question de fond, c'est de se demander quelles transformations ces méthodes d'IA vont opérer dans le domaine de la création.
</aside>
</section>
<section data-background="images/intro.phone-to-smartphone.jpg">
<h4>Pourquoi c'est intéressant ? Demain, partout, quand on veut ?</h4>
<small class="caption">https://picryl.com/media/henry-morgenthau-half-length-portrait-seated-at-desk-facing-right-holding-telephone
<br> https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Aix-en-Provence-FR-13-cours_Mirabeau-femme_au_smartphone-01.jpg?uselang=fr
</small>
<aside class="notes">
Et la raison pour laquelle c'est intéressant est simple : Ça va certainement devenir courant.
</aside>
</section >
<section data-background="images/s-curve-real-life.png">
<h4>Une adoption de plus en plus rapide</h4>
<small class="caption">https://caroli.org/en/the-technology-adoption-curve/
</small>
<aside class="notes">
Les nouvelles technologies s'imposent de plus en plus vite, et l'IA comme assistant risque d'être aussi rapide que l'internet ou les téléphones mobiles
</aside>
</section>
<section data-background="images/intro.banner.png">
<h4>IA Générative = forme d'intelligence artificielle qui vise à générer de nouvelles idées, concepts, objets ou autres, plutôt qu'à simplement les reconnaître ou les classer.
</h4>
<aside class="notes">
Une définition avant de commencer, pour préciser de quoi on va parler.
Usages non concernés : générer du texte à partir de données brutes, comme des résultats de recherche ou des données financières, pour produire des résumés ou des synthèses de documents, pour générer des réponses automatiques à des questions,
</aside>
</section>
<section data-background="images/intro.photoshop.jpg">
<small class="caption">https://www.flickr.com/photos/s2art/282743817
</small>
<h4>Qui suis-je ?</h4>
<aside class="notes">
Quelles raisons de vous parler de ça : je suis graphiste, musicien et informaticien depuis 35 ans, j'ai vu les premiers photoshop et c'est la même chose qui nous attend.
</aside>
</section>
<section data-markdown>
<textarea data-template>
#### Le plan
- *Panorama* Quel est l'état des acteurs actuels et des techniques ?
- *Histoire* Comment les inventions et les pratiques se sont déroulées dans le temps ?
- *Enjeux* Quelles sont les dynamiques, les freins, les questions ?
- *Prospectives* Comment ça risque d'évoluer ?
</textarea>
<aside class="notes">
Voici les points qu'on va aborder. On va faire vite, et aussi visuel que possible.
</aside>
</section>
</section>
<section id="panorama">
<section data-background="images/panorama.all.png">
<h1>Panorama</h1>
<small class="caption">https://aaronsim.notion.site/Generative-AI-Database-Types-Models-Sector-URL-API-more-b5196c870594498fb1e0d979428add2d</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section>
<h1>Acteurs image</h1>
<aside class="notes">
Pour enchaîner sur notre démo, on commence par ce qui produit de l'image.
</aside>
</section>
<section data-background-video="videos/stable-diffusion.mp4" data-background-video-muted="true" data-background-video-loop="true">
<h4>StableDiffusion</h4>
<aside class="notes">
On commence par ceux qui ont fait parler d'eux à la rentrée 2022, on a vu les noms, ils font de la conversion de texte en images
</aside>
</section>
<section data-background-video="videos/dalle2.mp4" data-background-video-muted="true" data-background-video-loop="true">
<h4> Dall-E 2, Midjourney et autres</h4>
<aside class="notes">
Ils fonctionnent tous de la même façon
</aside>
</section>
<section data-background-video="videos/makeavideo.mp4" data-background-video-muted="true" data-background-video-loop="true">
<h4>Make a video</h4>
<aside class="notes">
(META) Assistance video : https://makeavideo.studio/
</aside>
</section>
<section data-background="images/panorama.images.2014.jpg">
<h4>Passage d'un cap en 2022</h4>
<hint><icon>$</icon> StableDiffusion = coût d'entraînement initial 600 000€</hint>
<hint><icon>⚖️</icon> StableDiffusion = entraîné sur 5 Milliards d'images sur Internet</hint>
<hint><icon>🏙️</icon>Enjeux sociétaux : StableDiffusion = modèle plus opensource que les autres</hint>
<aside class="notes">
Arrière-plan : résultats en 2014 pour une "vache"
Entraîner StableDiffusion : ça coûte 600k € pour la première passe. Ça se présente comme du libre mais ce sont des sociétés derrière qui sont en compétition.
> Enjeux financiers, de pouvoir, de marché
</aside>
</section>
<section>
<h1>Acteurs sons</h1>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background-iframe="https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/" data-background-interactive>
<h4>MusicML</h4>
<aside class="notes">
Un modèle basé sur un dataset de seulement 5500 morceaux annotés par des experts.
</aside>
<small class="caption">
https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples
</small>
</section>
<section data-background-iframe="https://www.riffusion.com/about" data-background-interactive>
<h4>Riffusion</h4>
<aside class="notes">
: hack de stable diffusion
</aside>
</section>
<section data-background-video="videos/murf.mp4" data-background-video-muted="true" data-background-video-loop="true">
<h4>Synthèse vocale: murf.ai</h4>
<audio src="audio/murf01.mp3" controls>
</audio>
<aside class="notes">
Peu de solution opensource
</aside>
</section>
<section data-background-iframe="https://mycroft.ai/mimic-3/" data-background-interactive>
<h4>Mimic</h4>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section>
<h4>Techno : Les modèles d'IA par ML concurrencés par d'autres méthodes combinatoires / synthèse à base de formules</h4>
<hint><icon>$</icon> Recherche et investissmeent dans la génération audio moindres.</hint>
<aside class="notes">
Des enjeux mais moins, car le TTS est un problème qu'on a résolu il y a assez longtemps ?
</aside>
</section>
<section>
<h1>Acteurs texte</h1>
<aside class="notes">
La génération de texte a fait parler beaucoup ces derniers temps...
</aside>
</section>
<section data-background-video="videos/chatgpt.mp4" data-background-video-muted="true" data-background-video-loop="true">
<h4>Chat GPT </h4>
<aside class="notes">
assistant multi fonctions ex: écrire une conférence
</aside>
</section>
<section data-background-video="videos/cedille.mp4" data-background-video-muted="true" data-background-video-loop="true">
<h4>cedille.ai</h4>
<aside class="notes">
NovelAI, AIdungeon : assistance à l'écriture narrative
</aside>
</section>
<section data-background-video="videos/copilot.mp4" data-background-video-muted="true" data-background-video-loop="true">
<h4>Copilot</h4>
<aside class="notes">
assistance à l'écriture de code
source https://invidious.fdn.fr/watch?v=edSZh-tpTIk
</aside>
</section>
<section>
<h4>De bons résultats depuis 5 ans avec des modèles de plus en plus gros </h4>
<hint><icon>🏙️</icon> GPT3 créé par OpenAI, modèle opensource abandonné, startup fondé par Peter Thiel et Elon Musk </hint>
<hint><icon>$</icon> Droits exclusifs sur GPT3 vendu à Microsoft pour 1 milliards de $. Avec GPT3, OpenAI se vallorise à 29 milliards $.</hint>
<hint><icon>⚖️</icon> GPT3 = entraîné sur 500 Milliards de tokens, dont 400 provenant du web public
</hint>
<aside class="notes">
GPT3, développé par OpenAI. .
> Enjeux financiers, de pouvoir, de marché
</aside>
</section>
</section>
<section id="histoire">
<section>
<h1>Histoire</h1>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section>
<h4>Avant 1950 : la combinatoire et autres imaginaires</h4>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/2.History.Shang_dynasty_inscribed_scapula.jpg">
<h4>-1200 les rois de la dynastie Shang eux-même font de la divination par forme des os : on coupe des bouts d'une matrice</h4>
<small class="caption">https://en.wikipedia.org/wiki/Oracle_bone#Cracking_and_interpretation</small>
<aside class="notes">
The earliest examples of Chinese writing we have were part of a divination method where random cracks on bone were treated as choosing from or eliminating part of a selection of pre-written text (a technique still used in composing computer-generated stories). Descriptions of forms of divination whereby random arrangements of shapes are treated as written text go back as far as we have records—today we’d call this kind of thing “asemic writing” (asemic being a fancy term for “meaningless”), and yup, computers do that too.
https://en.wikipedia.org/wiki/Oracle_bone#Cracking_and_interpretation
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.al-jazari.jpg">
<h4>
1100 les automates d'Al Jazari capables de jouer de la musique programmée
<small class="caption">https://en.wikipedia.org/wiki/Ismail_al-Jazari#Musical_robot_band</small>
</h4>
<aside class="notes">
source: https://tedium.co/2019/11/14/procedural-text-history/
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.jacquard.jpg">
<h4>En 1871, Édouard Gand, technicien et ingénieur du textile d'Amiens utilisant le métier Jacquard, propose une machine pour improviser les motifs des tissus, qu'il appelle le transpositeur ou l'improvisateur de tissus. </h4>
<hint>La révolte des canuts </hint>
<small class="caption">https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9tier_Jacquard</small>
<aside class="notes">
Cette machine est conservée au Musée des arts et métiers (rattaché au Conservatoire national des arts et métiers), à Paris, sous le nom de « compositeur automatique ».
Jacquard premier système mécanique programmable avec cartes perforées, la plus ancienne machine programmable
</aside>
</section>
<!--
<section data-background="images/history.pour-faire-un-poeme-dadaiste.jpg">
<h4>1921: Tristan Tzara publishes “How To Write a Dadaist Poem,” describing the cut-up technique.</h4>
<small class="caption">https://lyc-lazard.monbureaunumerique.fr/lycee-simon-lazard/actualites/la-poesie-j-en-suis-dada--2867.htm</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
-->
<section data-background="images/history.turing.article.jpg">
<h4>1950 : Alan Turing publie <i>“Computer Machinery and Intelligence”</i></h4>
<h4>"Can machines think?"</h4>
<h4>Transforme la question en</h4>
<h4>"Can machines do what we (as thinking entities) can do?"</h4>
<small class="caption">https://www.manhattanrarebooks.com/pages/books/1842/alan-turing/computing-machinery-and-intelligence-in-mind?soldItem=true</small>
</h4>
<aside class="notes">
> la pensée est un processus interne, l'action est démontrable
Naissance du test de turing : le jeu de l'imitation
<small class="caption">https://fr.wikipedia.org/wiki/Test_de_Turing</small>
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.turing-test.png">
<h4>Cet article donne naissance au "Test de Turing"</h4>
<aside class="notes">
Naissance du test de turing : le jeu de l'imitation
Le test de Turing est une proposition de test d’intelligence artificielle fondée sur la faculté d'une machine à imiter la conversation humaine. Décrit par Alan Turing en 1950 dans sa publication Computing Machinery and Intelligence,
</aside>
</section>
<section>
<h4>Des domaines élitistes </h4>
<hint><icon>📚</icon> réservé aux savants / abstraction </hint>
<hint><icon>$</icon> réservé aux possédants </hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section>
<h1>Début de l'histoire de l'IA </h1>
</section>
<section data-background="images/history.ai-booms.png">
<h4>Une histoire en dent de scie au gré des désillusions </h4>
<small class="caption">https://www.technologystories.org/ai-evolution/</small>
<aside class="notes">
C'est une histoire faite d'espoirs et de désillusions, de BOOM and BUST (trois cycles), de bascules entre connectioniste et symbolique,
</aside>
</section>
<section>
<h1>1950-65 </h1>
<h2> Un champ immense</h2>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.1951.Strachey.love.jpg">
<h4>1953 : Invention d'un générateur de lettres d'amour par Christopher Strachey</h4>
<hint><icon>💡</icon>Auteur du 1er jeu vidéo</hint>
<hint><icon>📚</icon>Ingénieur dans le National Physical Laboratory anglais</hint>
<small class="caption">https://quod.lib.umich.edu/j/jep/3336451.0014.209?view=text;rgn=main</small>
<aside class="notes">
en 1951, Inventeur du premier jeu connu
Strachey programmed the first ever music performed by a computer; a rendition of the British National Anthem "God Save the King" on the Mark II Manchester Electronic Computer at Manchester, in 1951.
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.1958.perceptron.jpg">
<h4>1958 : Développement du perceptron par Frank Rosenblatt</h4>
<hint><icon>$🔫</icon> Développé avec des crédits de l'armée US</hint>
<hint><icon>📚</icon> Professeur de psychologique à l'université de Cornell</hint>
<small class="caption">https://news.cornell.edu/stories/2019/09/professors-perceptron-paved-way-ai-60-years-too-soon</small>
<aside class="notes">
inventé en 1943 par McCulloch and Pitts
[3] The first implementation was a machine built in 1958 at the Cornell Aeronautical Laboratory by Frank Rosenblatt,[4] funded by the United States Office of Naval Research.[5]
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.1958.perceptron-schema.jpg">
<h4>Perceptron est un appareil capable de "voir" grâce à des réseaux de neurones</h4>
<small class="caption">https://news.cornell.edu/stories/2019/09/professors-perceptron-paved-way-ai-60-years-too-soon</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.1960.desmond.jpg">
<h4>1960 : Desmond Henry crée une machine mécanique qui dessine des formes</h4>
<hint><icon>📚</icon> Professeur de philosophie à l'université de Manchester</hint>
<hint><icon>🔫</icon> Utilise du matériel militaire de réforme</hint>
<small class="caption">https://en.wikipedia.org/wiki/Desmond_Paul_Henry</small>
<aside class="notes">
Des machines construites avec du matériel militaire et des défauts militaires qui amènent les formes randoms
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.1963.Grimes.jpg">
<h4>1963 : Joseph E Grimes convertit les "rules of folk tales” de Vladimir Propp en une machine à histoires</h4>
<hint><icon>📚</icon> Linguiste à la Cornell University</hint>
<small class="caption"></small>
<aside class="notes">
Première génération d'histoires avec un schéma narratif
</aside>
</section>
<section data-background="images/1964.ELIZA_conversation.jpg">
<h4>1966 : ELIZA (IBM ) : un chatbot "psychologue" qui échange avec son interlocuteur</h4>
<hint><icon>$</icon>Un projet de IBM</hint>
<small class="caption">https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA</small>
<aside class="notes">
Le premier système à pouvoir prétendre passer le test de Turing
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>
1965 : BUST de l'IA
</h4>
<hint>IA Générative = développement à la marge</hint>
<hint><icon>$</icon> Dépendance directe envers les crédits publics / privés de recherche</hint>
<hint><icon>📚</icon> Des universitaires, peu d'ordinateurs, coût élevé, absence de langages dédiés, monde anglo-saxon</hint>
<hint><icon>😖</icon> Résultats inférieurs à la hype, trop limités pratiquement</hint>
<h4>
</h4>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h1>1965-1985</h1>
<h2> Développement des systèmes experts et du NLP </h2>
<aside class="notes">
Supériorité de IA Symbolique
</aside>
</section>
<section data-background="images/1968.molnar.jpg">
<h4>1968 Vera Molnár utilise l'ordinateur pour générer des images abstraites épurées</h4>
<hint><icon>👩</icon> Une femme, enfin.</hint>
<hint><icon>🎨</icon> Artiste de formation</hint>
<hint><icon>📚</icon> Autodidacte de l'informatique</hint>
<hint><icon>📚</icon> Ayant accès aux ordinateurs via son mari chercheur au CNRS</hint>
<small class="caption">https://id.pinterest.com/pin/vera-molnar-144-trapzes-144-trapeziums-1974-computer-graphic-open-series-16-variations-all-sole-copi--499618152404669733/</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.1971.Univac-1108.jpg">
<h4>1971 : Sheldon Klein crée un système d'écriture automatique de nouvelles</h4>
<hint><icon>📚</icon> Professeur d'informatique à l'université du Wisconsin</hint>
<hint><icon>$</icon> Utilise un langage moderne "Fortran" et des ordinateurs commercialisés "Univac 1108" </hint>
<small class="caption">http://www.silogic.com/Athena/Univac%201108.html</small>
<aside class="notes">
Utilise un graph sémantique pour générer des nouvelles de polar
Programmed in FORTRAN V on a Univac 1108, the system generates 2100 word murder mystery stories, complete with semantic deep structure, in less than 19 seconds. The techniques draw upon the state of the art in linguistics, compiler theory, and micro-simulation
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.1972.Cohen.jpg">
<h4>1972 : Harold Cohen crée AARON un programme capable de dessiner de manière autonome</h4>
<hint><icon>🎨</icon> Artiste de formation</hint>
<hint><icon>📚</icon> Autodidacte de l'informatique</hint>
<hint><icon>📚</icon> Projet finalisé à l'université de Stanford</hint>
<hint><icon>📚</icon> Développé en C, puis en LISP</hint>
<small class="caption">https://computerhistory.org/blog/harold-cohen-and-aaron-a-40-year-collaboration/</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/1976.tale-spin-story-l.jpg">
<h4>1976 : James Meehan's TALE-SPIN : un générateur d'histoires </h4>
<hint><icon>📚</icon> Professeur à l'université de Yale</hint>
<hint><icon>$</icon> Crédits militaires pour l'analyse de textes </hint>
<hint><icon>$</icon> Utilise le langage LISP sur des machines PDP-10</hint>
<small class="caption">https://www.slideserve.com/bernad/models-of-creativity-in-language-and-music</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4> 1974: BUST car mur de la complexité, logiciels et matériels dédiés pas rentables</h4>
<hint><icon>📚</icon> Forte présence des universitaires</hint>
<hint><icon>🎨</icon> Ouverture lente aux artistes</hint>
<hint><icon>$</icon> Prix des ordinateurs très élevés, dépendance aux budgets</hint>
<aside class="notes">
Ouverture lente aux artistes.
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h1>1985-2005</h1>
<h2>Passage à l'échelle</h2>
<h4> 1980: BOOM avec l'émergence de systèmes experts</h4>
<aside class="notes">
Généralisation des ordinateurs personnels : développement du logiciel indépendant et pénétration dans la culture populaire
Dans les jeux
procedural generation dans les jeux
</aside>
</section>
<section data-background="images/1980.rogue.png">
<h4>1980 : Rogue un jeu de donjon développé sur BSD UNIX</h4>
<hint><icon>$</icon> Développé sur les ordinateurs de l'université de Santa Cruz</hint>
<hint><icon>📚</icon> Développement poursuivi à l'université de Berkeley</hint>
<hint><icon>⚖</icon> Code source publié en 1986, une première.</hint>
<small class="caption">https://fr.wikipedia.org/wiki/Rogue_(jeu_vid%C3%A9o)</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/1981.EMI.jpg">
<h4> 1981 : David Cope crée EMI (Experiments in Musical Intelligence)
</h4>
<hint><icon>⚖</icon> La machine reproduit son propre style de composition.</hint>
<quote>“I decided I would just go ahead and work with some of the AI I knew and program something that would produce music in my style. I would say ‘ah, I wouldn’t do that!’ and then go off and do what I would do. So it was kind of a provocateur, something to provoke me into composing."</quote>
<hint><icon>📚</icon> Professeur de composition à l'université de Santa Cruz, autodidacte en informatique</hint>
<aside class="notes">
Un système qui apprend depuis des partitions et peut en générer de semblables : Machine Learning
De base : manque de créativité
https://image.slideserve.com/300646/music-as-seen-by-emi-l.jpg
</aside>
</section>
<section data-background="images/1985.tron.jpg">
<h4> 1985 : Ken Perlin invente pour le film TRON une méthode de bruit qui ajoute de la texture </h4>
<hint><icon>📚</icon> Professeur à la New York University</hint>
<hint><icon>$️</icon> Produit par Disney, leur plus gros budget pour un film avec acteurs à l'époque</hint>
<hint><icon>⚖</icon> Les Oscars rejettent le film, considérant que les ordinateurs c'est de la triche.</hint>
<small class="caption">https://www.rogerebert.com/reviews/tron-1982</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/1990.fractales.jpg">
<h4>1991 : Les fractales de Benoît Mandelbrot</h4>
<hint><icon>📚</icon>
Mathématicien, écrivain, informaticien, ingénieur, scientifique, économiste </hint>
<hint><icon>$</icon> Salarié d'IBM </hint>
<hint><icon>⚖</icon> Grand public: images produites sur des PC; Fractint est un des plus vieux gratuiciels maintenus</hint>
<small class="caption"></small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/1997.tamagotchi.jpg">
<h4>1996 : Commercialisation du Tamagotchi, génération de formes de vie artificielle</h4>
<hint><icon>!</icon> Un produit commercial vendu à des millions d'exemplaires</hint>
<hint><icon>⚖</icon>Un objet personnel qui passe la barrière de la peur du robot / IA</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/2002.speedtree.jpg">
<h4>2002 : SpeedTree, une méthode de génération procédurale d'arbres </h4>
<hint><icon>⚖</icon> Intégré dans des éditeurs communautaires jeux vidéo</hint>
<hint><icon>$</icon> Vendu à des studios de jeux / films</hint>
<small class="caption">https://forum.neverwintervault.org/t/editing-speedtree-files-spt/723</small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>L'IA commence à vraiment marcher mais c'est mal vu, donc on lui donne d'autres noms</h4>
<hint><icon>⚖</icon> Passage au grand public en tant que sous-système dans des jeux ou des films</hint>
<hint><icon>$</icon> Le financement public / militaire est relativement faible, ce sont des entreprises qui financent </hint>
<hint><icon>📚</icon>La recherche académique n'est plus la seule à faire de la recherche. </hint>
<small class="caption"></small>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h1>2005-aujourd'hui</h1>
<h4>Deep Learning et grand public</h4>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.2005.facade.jpg">
<h4>2005 : Jeu Façade : création d'une histoire interactive réactive : planner réactif</h4>
<hint><icon>📚</icon>Un jeu produit à l'université de Santa Cruz. </hint>
<small class="caption">https://logamers.com/game/facade</small>
<aside class="notes">
La recherche académique utilise le jeu pour toucher le public
</aside>
</section>
<section data-background="images/2013.eugene-goostman.jpg">
<h4>2013 : Chatbot Eugene passe le Turing avec 1/3 du jury qui le considère humain</h4>
<hint><icon>📚</icon>Produit par un développeur indépendant </hint>
<small class="caption">https://www.bbc.com/news/technology-27762088</small>
<aside class="notes">
Créé par un développeur indépendant
Test https://ichef.bbci.co.uk/news/976/mcs/media/images/75395000/jpg/_75395401_eugene-goostman-600x338.jpg
</aside>
</section>
<section data-background="images/history.2014.deepdream.jpg">
<h4>2014 : DeepDream utilise le machine learning pour "augmenter" des images</h4>
<hint><icon>📚</icon> Un chercheur académique</hint>
<hint><icon>$</icon> Produit par Google</hint>
<hint><icon>⚖</icon> Recherche ouverte, code ouvert</hint>
<aside class="notes">
https://i0.wp.com/media.boingboing.net/wp-content/uploads/2015/07/ebk1Cdc.jpg
</aside>
</section>
<section data-background="images/2018.on.the.road.jpg">
<h4>2016 : Ross Goodwin crée "1 the Road", de la poésie écrite par un ordinateur qui voyage avec lui</h4>
<hint><icon>$</icon> Embauché par Google</hint>
<aside class="notes">
2018 : un roman généré par un ordinateur équipé de capteurs "sur la route" transmis à une AI par Réseau de neurones récursif
https://cdn.shopify.com/s/files/1/0048/1142/3778/products/1THEROAD_DP3_800x608.jpg?v=1632840281
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Beaucoup de gens utilisent l'IA, mais la légitimité fait encore question</h4>
<hint><icon>$</icon> Les investissements de multinationales sont devenus très élevés</hint>
<hint><icon>📚</icon> La recherche académique est publique et rapide</hint>
<hint><icon>⚖</icon> Les usages sont devenus généraux</hint>
<aside class="notes">
Les cartes développées pour les jeux vidéo servent à produire des images
</aside>
</section>
</section>
<section id="enjeux">
<section data-background="images/">
<h1 class="r-fit-text">Quelles sont les enjeux actuels ? </h1>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Morale / Éthique</h4>
<hint>Peur du robot / de l'IA</hint>
<hint>Révolte des canuts / Remplacement de l'homme par la machine</hint>
<hint>Crainte ancienne : absence de morale. Cf. les 3 lois de Asimov</hint>
<hint>IA est un outil : il faut craindre ceux qui tiennent le manche</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4> Économiques</h4>
<hint>Déséquilibres avec des investissements en milliards de $</hint>
<hint>Matériel, logiciel, data</hint>
<hint>Historiquement, DARPA = Armée US</hint>
<hint>Désormais Microsoft, Google, Facebook</hint>
<aside class="notes"></aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4> Legitimité artistique</h4>
<hint>Systèmes connexionistes : pas créatifs</hint>
<hint>Quels sont les droits d'auteurs?</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section>
<h4>Le pouvoir des memes </h4>
<hint>Résultats rapides et crédibles, dans une société hyperconnectée</hint>
<hint>Face émergée actuelle : (Deep)Fake / Spoofing</hint>
<hint>Un accès libre aux techniques est-il dangereux ?</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Sobriété énergétique</h4>
<hint>Des datacenters plein de cartes graphiques</hint>
<hint>Impératifs contraires, Tech for good, l'IA va nous optimiser tout ça</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Psychologique</h4>
<hint>Internet devient notre mémoire, IA devient notre imagination</hint>
<hint>Dépendance intellectuelle</hint>
<hint>Il reste à l'humain sa conscience critique...</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
</section>
<section id="prospective">
<section data-background="images/">
<h1 class="r-fit-text">Quelles évolutions pour les années à venir ? </h1>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Économie : investissements massifs</h4>
<hint>Les fonds d'inverstissement sont déjà partis</hint>
<hint>Studio DeepVoodoo monté par les créateurs de SouthPark</hint>
<hint>MS, GOOG, FB sont en première ligne pour se relancer </hint>
<aside class="notes">
https://www.sequoiacap.com/wp-content/uploads/sites/6/2022/09/genai-landscape-8.png?w=1920
PS: This piece was co-written with GPT-3. GPT-3 did not spit out the entire article, but it was responsible for combating writer’s block, generating entire sentences and paragraphs of text, and brainstorming different use cases for generative AI. Writing this piece with GPT-3 was a nice taste of the human-computer co-creation interactions that may form the new normal. We also generated illustrations for this post with Midjourney, which was SO MUCH FUN!
DeepFake :
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Social : augmentation des usages et des tensions</h4>
<hint>De plus en plus d'Assistance par Ordinateur</hint>
<hint>De manière inégale, persistance des biais sociaux</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Artistique : augmentation des Assistants</h4>
<hint>Dans les éditeurs de texte : Génération de pièces de théâtre, de scripts pour des films ou des émissions de télévision générés par des techniques d'IA générative textuelle.</hint>
<hint>Dans les outils images : modèles d'IA générative entraînés sur des corpus existants pour produire des images qui respectent les conventions et les styles de ce genre de contenu. </hint>
<hint>Idem musique : un style, une mélodie, des arrangements...</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Politique : des législations inévitables</h4>
<hint>Protection des oeuvres existantes </hint>
<hint>Limitation des usages, watermarking obligatoire </hint>
<hint>Incompétence technique des législateurs </hint>
<hint>Influence croissante des lobbies = Favoriser les gros, minoriser les faibles</hint>
<aside class="notes">
Crainte : sur qulle information vont se faire les lois ?
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Technique : améliorations certaines</h4>
<hint>Plus de temps réel</hint>
<hint>Technologies Portables</hint>
<hint>IA contre IA: détecter les produits de l'IA via de l'IA = ML Anti-spoofing </hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
<section data-background="images/">
<h4>Un rôle croissant du logiciel libre / opensource</h4>
<hint>Auditable</hint>
<hint>Optimisable</hint>
<hint>Maintenable</hint>
<hint>Interopérable</hint>
<aside class="notes">
</aside>
</section>
</section>
<section id="conclusion">
<section data-background="images/">
<h1 class="r-fit-text">Conclusion </h1>
<p>
Une situation qui va évoluer très rapidement avec des acteurs économiques qui pèsent lourd.</p>
</section>
</section>
</div>
</div>
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