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    Kassem @kassem CC BY-NC-SA 23/06/2017
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    Les États-Unis veulent ajouter de l’#IA dans les #scanners corporels des #aéroports - Politique - Numerama
    ▻http://www.numerama.com/politique/269854-les-etats-unis-veulent-ajouter-de-lia-dans-les-scanners-corporels-d

    http://www.numerama.com/content/uploads/2017/06/tsa-scanner.jpg

    Le #deep_learning consiste à faire ingérer préalablement des quantités gigantesques de #données à un système pour qu’il puisse travailler en autonomie. Par exemple, il est possible d’entraîner une machine à reconnaître un animal s’il a pu « voir » avant des milliers d’exemples. C’est une méthode de l’apprentissage automatique, qui est l’un des champs d’étude dans l’#intelligence_artificielle.

    Pourquoi faire appel au deep learning ? Et surtout, pourquoi lancer un tel concours ?

    « La sécurité intérieure a identifié des taux élevés de fausses alertes, créant des goulots d’étranglement importants aux points de contrôle de l’aéroport. Chaque fois que les capteurs et les algorithmes de l’agence nationale américaine de sécurité dans les transports prédisent une menace potentielle, le personnel doit engager un processus de vérification secondaire et manuel qui ralentit tout », est-il expliqué.

    « Et à mesure que le nombre de voyageurs augmente d’année en année et que des menaces nouvelles apparaissent, les #algorithmes de l’agence de sécurité dans les transports doivent progressivement s’améliorer pour répondre à la hausse de la demande », est-il encore indiqué. Le site précise par exemple que chaque jour, ce sont 2 millions de passagers qui passent par ces portails.

    Kassem @kassem CC BY-NC-SA
    • @kassem
      Kassem @kassem CC BY-NC-SA 24/06/2017

      Frank Pasquale on Twitter: “How machine learning is rationalizing discredited theories of caste, phrenology, & innate inferiority ▻https://t.co/ASMW5FAJYd #ML ▻https://t.co/x0hdXHdeXy”
      ▻https://mobile.twitter.com/FrankPasquale/status/865569709609156616

      Kassem @kassem CC BY-NC-SA
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