Les mathématiques et l'IA, souvent une nécessité
Module STRATÉGIES et technologies du TIHormis quelques cas particuliers et contrairement à la doxa répandue, les mathématiques n'ont jamais servi à rien pour nous permettre de pratiquer notre métier du TI. Certes, elles pouvaient nous aider à acquérir une certaine logique de raisonnement, mais pour l'essentiel elles étaient inutiles.
Car la plupart des algorithmes appliqués aux réseaux neuronaux, au "machine learning" ou au "deep learning", font un large usage de certaines branches des mathématiques : algèbre linéaire (matrices, vecteurs, tenseurs), statistiques (distributions), probabilités, théorie des graphes, etc.
L'objectif, la plupart du temps est, pour nos équipes, de comprendre et d'appliquer, mais pas d'approfondir. Sachant que dans ce domaine de l'IA, on ne peut pas se contenter de mots creux et qu'il faut être à l'aise avec un minimum de concepts, aussi abstraits soient-ils.
Au "risque" de rappeler quelques mauvais souvenirs à nos participants, nous allons insister sur ce qu'il faut donc savoir désormais, avec en tête le fait que contrairement à ce qu'ils croient, personne n'est allergique aux mathématiques. Tout dépend de la manière de les présenter, les mathématiques n'étant qu'une "élégance du raisonnement".
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