La lente croissance du chômage
Selon les derniers chiffres du chômage dévoilés ce mercredi, 15 800 demandeurs d’emploi supplémentaires de catégorie A ont été enregistrés entre novembre et décembre dans toute la France. Le total des inscrits dans cette catégorie s'élève ainsi à 3,85 millions de personnes. Une hausse de 37 900 demandeurs d'emploi a par ailleurs été enregistrée sur les trois derniers mois de 2015. Cette augmentation est cependant moins importante que celle constatée sur l'ensemble de l'année passée, durant laquelle 86.200 chômeurs supplémentaires se sont inscrit à Pôle emploi, soit 108 800 demandeurs d'emplois en moins par rapport à l'année 2014. Si le nombre de demandeurs d’emplois a augmenté de 0,4% en moyenne, certaines catégories ont été plus touchées que d’autres. Ainsi, la hausse du chômage est de 0,7% chez les moins de 25 ans et de 0,6% chez les 50 ans ou plus, alors qu’elle n’est que de 0,3% chez les 25-49 ans. Autre évolution notable, les femmes ont été bien plus touchées que les hommes : si la hausse mensuelle n’est que de 0,1% pour les hommes, elle est de 0,9% pour les femmes. "Ce résultat du mois de décembre traduit notamment les effets de la baisse d’activité enregistrée par plusieurs secteurs dans le contexte que nous avons connu en novembre et décembre", observe Myriam El Khomri, la ministre du Travail.
Les succès de l’intelligence artificielle
Depuis 1997 et la victoire de Deep Blue, l'ordinateur d'IBM, sur Garry Kasparov aux échecs, on pensait que l'ordinateur avait définitivement défait l'homme dans les jeux de plateau. En réalité, près de 20 ans après, il restait notamment un grand jeu, mondialement célèbre, sur lequel l'humain était toujours meilleur que l'I.A (intelligence artificielle). Etait, car Google vient d'annoncer ce mercredi 27 janvier que sa branche consacrée à l'I.A, DeepMind, a réussi à maîtriser le jeu de go. Plus exactement, à battre Fan Hui, le joueur le plus fort d'Europe, 5 à 0. La création de ce programme fait également l'objet d'un article dans Nature. S'il est peut-être moins célèbre que les échecs en France, le jeu de go reste l'un des jeux de stratégie les plus anciens et compliqués du monde. Le magazine Wired consacrait justement un article au jeu de Go, dernier grand mystère et défi de l'I.A. Les règles de ce jeu d'origine chinoise, que Confucius mentionnait il y a 2500 ans, sont pourtant assez simples. Chaque joueur place des jetons, noir ou blanc, sur les intersections d'un plateau constitué de 19 cases de haut et 19 de large. Pour gagner des points, il faut encercler des pions adverses ou des espaces vides. Mais malgré cette simplicité apparente, les positions possibles sont incroyablement vastes. Il y en a "1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000", selon Demis Hassabis, le fondateur de DeepMind, la startup rachetée par Google en 2014. Cela représente un 1 avec 170 zéros derrière. A titre de comparaison, on estime que l'univers connu est composé de bien moins d'atomes (seulement "80 zéros" derrière le 1). Et les échecs? Ici, le nombre de positions possibles serait d'un 1 suivi de 47 zéros. Au vu du challenge, Google n'est évidemment pas le seul à chercher à maîtriser le jeu de go. D'ailleurs, quelques heures avant l'annonce, Mark Zuckerberg évoquait lui la publication d'un article par l'équipe en charge de l'I.A. chez Facebook. Le programme du réseau social arrive à jouer chaque coup en 0,1 seconde tout en étant aussi efficace que les programmes déjà existants (mais sans être spécialement meilleur). La différence, c'est qu'AlphaGo, le logiciel créé par Google, s'est lui aussi mesuré aux programmes existants pour le jeu de go. Et le résultat est sans appel: sur près de 500 parties, AlphaGo s'est imposé dans 99,8% des cas. Même contre Zen ou Crazy Stone, les programmes les plus élaborés, ayant réussi à s'imposer contre des joueurs professionnels (mais avec un avantage, ou sur un plateau plus petit). Comment AlphaGo a réussi là où les autres ont échoué? Plutôt que de calculer chaque possibilité pour chaque coup, DeepMind a utilisé un réseau de neurones artificiels (sa spécialité). Pour faire simple, ce type de programme copie en quelques sortes le fonctionnement de notre cerveau, avec ses millions de neurones. L'intérêt, c'est que le programme a ainsi la capacité d'apprendre à force de voir ou de faire une tâche. Ici, un réseau de neurones choisissait le prochain mouvement. Un deuxième tentait de prédire qui allait gagner le match. Une fois l’algorithme établi, les chercheurs ont fait analyser au logiciel plus de 30 millions de mouvements d'experts du jeu de go lors de parties. Au bout d'un moment, AlphaGo a été capable de prédire le prochain mouvement d'un humain dans plus d'un cas sur deux (57%). Mieux, en jouant des milliers de parties contre lui-même, le logiciel a réussi à créer des stratégies différentes. Reste encore un grand objectif pour AlphaGo: battre Lee Sedol, un coréen considéré comme l'un des meilleurs joueurs de go au monde, en mars prochain. Mais derrière l'exploit technique, il y aurait des applications concrètes au travail sur AlphaGo, selon DeepMind. Car le phénomène d'apprentissage est généralisable. "On peut imaginer des applications dans le domaine des assistants intelligents de smartphone, dans la recommandation ou encore dans le diagnostique médical", a précisé Demis Hassabis lors d'une conférence de presse. "Sur le long terme, je rêve d'une application scientifique, d'un travail de ce système d'apprentissage en partenariat avec des humains pour faire des découvertes fondamentales", affirme-t-il.