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Écrit par Alpha Amadou DIALLO

Création : 20 janvier 2020

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La semaine passée, nous vous présentions le mystérieux projet NEON, “l’humain artificiel” de Samsung. Certaines spéculations allaient dans le sens d’une version améliorée de Bixby, l’assistant virtuel vocal de Samsung, mais la marque y avait rapidement répondu par la négative. Certaines hypothèses avançaient quant à elles que la société développaient de véritables avatars virtuels humains ultra-réalistes, qui pourraient être utilisés à des fins de divertissement ou professionnellement, intervenant comme guides virtuels, réceptionnistes, présentateurs, etc.

Récemment, un tweet du responsable du projet ainsi que certaines vidéos issues du code source du site officiel le confirment. Le tweet ne fournit pas beaucoup d’informations, mais les vidéos ayant fuité semblent présenter une technologie qui du moins, se rapproche grandement de l’idée.

Le responsable de Neon, Pranav Mistry, chercheur en interaction homme-ordinateur, a publié l’image ci-dessous sur Twitter, montrant ce qui semble être l’un des avatars du projet. Mistry affirme que la technologie « Core R3 » de l’entreprise peut désormais « créer de manière autonome de nouvelles expressions, de nouveaux mouvements, de nouveaux dialogues (même en hindi), complètement différents des données capturées d’origine ».

Des vidéos extraites du code source du site officiel et publiées sur Reddit

Les vidéos non répertoriées extraites du code source de la page d’accueil de Neon ont révélé davantage de “modèles” de ces assistants virtuels. Les séquences étaient à l’origine publiées sur Reddit, mais ont maintenant été supprimées. Vous pouvez les visionner dans la vidéo YouTube ci-dessous. Les avatars semblent extrêmement réalistes. Vous aurez l’impression de voir de véritables personnes filmées, mais il s’agirait réellement d’entités générées par ordinateur.

Dans quelle mesure ces avatars sont-ils générés par ordinateur ?

Les assistants virtuels proposés par la firme sont-ils entièrement générés par ordinateur, ou sont-ils plutôt basés sur une capture vidéo haute fidélité animée après coup ? Et, plus important encore, à quel point ces avatars sont-ils performants pour tenir une

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Écrit par Alpha Amadou DIALLO

Création : 4 janvier 2020

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 L’industrie des tests ADN grand public évolue rapidement depuis son entrée sur le marché il y a quelques années. Les estimations suggèrent qu’environ 1 Américain adulte sur 25 a aujourd’hui accès à ses données génétiques, et il s’agit d’une tendance qui s’étend maintenant à l’Europe. Récemment, des hauts responsables du Pentagone ont demandé à leurs militaires de cesser d’utiliser les tests ADN grand public, tels que ceux de 23andMe ou Ancestry, car ils constituent une menace potentielle pour la sécurité nationale. À noter que certains risques ne concernent pas que les militaires, mais l’ensemble de la population.

Un nombre croissant de sociétés comme 23andMe et Ancestry vendent des kits de test qui permettent à quiconque d’obtenir un profil ADN en envoyant un simple prélèvement de salive. Les résultats des tests ADN fournissent notamment des informations sur l’ascendance, des indications sur les potentiels risques médicaux et peuvent même identifier des membres de la famille auparavant inconnus.

Dans une note de service signée par deux hauts responsables militaires — Joseph Kernan, sous-secrétaire à la défense pour le renseignement, et James Stewart, secrétaire adjoint à la défense pour les effectifs — et largement diffusée au sein de toute l’armée, les responsables écrivent qu’ils ne font pas confiance aux entreprises de tests ADN privées, pointant du doigt la divulgation d’informations médicales confidentielles, et citant l’absence de réglementation dans l’industrie de l’ADN grand public. La copie de la note a été obtenue par Yahoo News.

« L’exposition d’informations génétiques sensibles à des tiers pose des risques personnels et opérationnels aux membres du Service », ont écrit les auteurs selon Yahoo News.

« Ces tests génétiques sont en grande partie non réglementés et pourraient révéler des informations personnelles et génétiques délicates », ont-ils ajouté. « Cela peut également avoir des conséquences néfastes involontaires sur la sécurité, et représenter des risques accrus pour l’armée et les différentes missions ».

La note de service ne précisait pas exactement comment les tests ADN pouvaient mettre en danger la sécurité nationale, mais elle mentionnait que des résultats de test inexacts ou trompeurs pouvaient mettre en danger les soldats ou d’autres membres de l’armée en affectant leurs rapports de santé. Mais

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Écrit par Alpha Amadou DIALLO

Création : 31 décembre 2019

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Des chercheurs en intelligence artificielle travaillant chez le géant Google ont mis au point un algorithme de diagnostic ultra-performant, permettant littéralement de sauver des vies. Publiée ce lundi, l’étude révèle un algorithme de deep learning (apprentissage profond) capable de détecter, en analysant des scans IRM, un cancer du poumon avec un taux de réussite de 94.4% !

Selon les résultats de l’étude, en plus de son taux de réussite élevé, l’algorithme surpasse les radiologues dans certaines circonstances. Le système a obtenu ce taux de succès sur 6716 cas lors du National Lung Cancer Screening Trial, avec une précision similaire sur 1139 cas cliniques indépendants.

Les chercheurs ont mené deux études distinctes, l’une dans laquelle un examen préalable était disponible pour analyse, et l’autre dans laquelle ce n’était pas le cas. Dans le premier scénario, l’algorithme d’apprentissage profond montrait un taux d’identification plus élevé que celui de six radiologistes, a rapporté le New York Times.

Pour aboutir à une telle performance, l’algorithme s’est formé en analysant les données des tomodensitométries de personnes atteintes de cancer du poumon ou de nodules devenus cancéreux, en les comparant à celles de sujets sains.

 « L’ensemble du processus d’expérimentation ressemble à un étudiant à l’école », a déclaré au New York Times Daniel Tse, responsable de projet chez Google. « Nous utilisons un ensemble de données volumineuses pour l’apprentissage, en lui donnant des ‘leçons’ et des jeux-questionnaires afin qu’il puisse commencer à apprendre par lui-même et comprendre ce qu’est le cancer, ou ce qui deviendra ou ne deviendra pas un cancer à l’avenir. Nous lui avons ensuite fait passer un examen final basé sur des

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