Voici mon blog personnel. Intelligence artificielle, marketing digital sont les sujets les plus souvent abordés.

Étiquette : découverte

Challenge 24 heures de jeûne hebdomadaire

Entrepreneur, blogger, marketer, écrivain, les anglos-saxons disent que je suis un « slasher ». Je suis aussi un geek compulsif qui se soigne grâce à sa dose de Twitter et Youtube matin et soir.

Le jeudi 10 mai je m’étais fixé un nouveau challenge ; celui de ne pas manger pendant 36 heures d’affilées toutes les semaines. Cependant, je me suis autorisé toutes les boissons (hors shaker de protéine évidemment). Pour que l’expérience semble complète, j’ai voulu le faire pendant 4 semaines (donc 4 jeudis).

Je ne l’ai pas fait pour des raisons de régime ou perte de poids. J’ai lu à plusieurs reprises, un peu comme la méditation, que le jeûne hebdomadaire favoriserait la concentration, la productivité voire une sorte de purification de l’intérieur. Exactement comme pour la méditation, je préfère expérimenter par moi-même pour m’en faire un avis solide. Je vais te raconter mon ressenti sur chaque jour.

Challenge : Premier jour de jeûne

Jeudi 10 mai

C’est mon premier jour, je me lève il est 5h15, je n’ai pas manger depuis hier 20h. J’ai toujours faim le matin, et ce matin n’en déroge pas la règle… Mais je pense que le plus dur sera à midi.

14h30

J’ai eu très faim à midi, mais là depuis 30 minutes la sensation est passée. J’ai toujours faim mais moins. La sensation d’écœurement à pris le dessus sur la faim. Je pense que mon rythme circadien me dit « passé les 14 heures tu ne manges pas alors je considère que tu as déjà mangé ». J’ai bu deux cafés ce matin avec un sucre et pratiquement un litre d’eau en cumulé. C’est étonnant mais je n’arrive pas à savoir si je vais tenir jusqu’à ce soir ou demain tant c’est difficile. D’ailleurs, seulement quelques heures sans manger et je ne fais que penser aux personnes dans le besoin qui contrairement à moi, n’ont pas choisi de ne pas manger.

17h30

Pour ceux qui ne me connaisse pas, je mange toujours un goûter à 16h30 voire 17h30. A 16h nous étions au parc et ma fiancée à manger une crêpe au Nutella autant dire que ça été extrêmement difficile.

crêpe_nutella_jeûne

Mais j’ai tenu le coup. En revanche, ma sensation de faim s’est transformée en sensation d’écœurement. Une sensation d’envie de vomir mélangée à la sensation de faim. J’ai la gorge sèche, je sens que mon corps brûle de l’eau. Je bois beaucoup d’eau, beaucoup plus que d’habitude. Nous sommes une semaine avant le ramadan et les musulmans n’ont pas le droit de boire, ce qui doit être vraiment très difficile…

19h30

Je suis à bout, j’en ai marre de boire de l’eau. Je suis assis au sol dans la cuisine. Je me sens faible, et deux solutions s’ouvrent à moi. Soit je dors maintenant et je pense peut être réussir mon défi, soit j’attends encore 30 minutes pour manger et j’aurais tenu 24h00. Pour un premier jeûne ce n’est peut-être pas si mal, et puis l’odeur de la quiche dans le four est insupportable.

20h, une explosion de saveurs !

C’est bon je craque, je prends une bouchée, la sensation est incroyable. Je ne pensais pas visualiser aussi bien ce qui se passe sur ma langue ! Lorsque je mâche ma salade, je ressens l’eau qui sort par la pression de mes dents, c’est jouissif ! Mon assiette terminée, l’effet « sensationnel » a déjà disparu.

Challenge : Deuxième jour de jeûne

Jeudi 17 mai

Hier j’ai mangé mon dessert à 20h comme la semaine dernière. Ce matin je suis motivé et décidé à réussir mon objectif.

14h

Comme la semaine dernière j’ai trop faim et j’ai soif. Je sens que mon corps ne tape pas dans les réserves, il recherche de l’eau ! En tout cas pour ceux qui veulent maigrir en ne mangeant pas c’est faux. Ce matin j’ai bu deux verres de jus de fruit en pensant que le sucre contenu me fera tenir plus longtemps. Mais j’ai davantage soif, comme si j’avais fait chauffer un brasier qui demandait encore plus de ressource maintenant ! Je vais m’en tenir à l’eau.

17h

C’est l’heure du supplice pour moi, c’est extrêmement difficile de résister aux tentations. Depuis ce matin je pense aux personnes qui n’ont rien à manger. Là je parle de « tentation » alors que j’ai fait le choix de mon plein gré de ne pas manger. Je ne devrais donc pas parler de « tentation » en tant que tel. Mais d’un côté j’ai accès à une quantité incroyable de saveur, de mets, de tout ce que je veux. Qu’est-ce qui est le plus dur ? D’avoir le choix et de ne rien prendre, ou de ne pas avoir le choix du tout ?

20h

Ma fiancée travaille et finit tard ce soir. J’ai préparé à manger et j’ai la même sensation d’envie de vomir et faim en même temps. Elle va rentrer à 22h, je me sens de plus en plus faible. Idem que la semaine dernière, je dois aller me coucher maintenant et je réussirai mon défi. Socialement je dois l’attendre.

22h

Le repas est aussi un moment social, je ne veux pas perdre ni ma santé ni mes rapports aux autres. Ce sont pour ces raisons que j’ai tenu 26 heures pour cette deuxième expérience.

Challenge : Troisième semaine, troisième jour de jeûne

Aujourd’hui ça va être tout aussi compliqué que les autres jours. J’assiste toute la journée à un événement professionnel.

Pour résumer, le midi j’ai mangé seulement une verrine, ce qui m’a calé une dent. Certes j’ai triché mais je n’ai pas mangé un vrai repas non plus. L’heure du goûté a été très difficile mais j’ai tenu et le soir j’ai mangé à 20 heures, pour faire le tour du cadran comme les autres semaines.

La nourriture est vitale et sociale. Comme nous sommes en période de Ramadan, je me rends compte de la difficulté. Je ne jeûne pas tous les jours. Seulement un jour et mon abstention est plus longue, en revanche j’ai le droit de boire et ça c’est déjà pas mal !

Néanmoins nous partageons un point commun. Je ne tient pas le soir car je mange avec ma fiancée. Et il est vrai que les musulmans se réunissent pour manger. Je pense que se retrouver pour manger est dans l’ADN des Hommes.

Il est plus facile de jeûner seul et extrêmement difficile de ne pas manger devant des personnes qui mangent. Et réciproquement, lorsque nous sommes plusieurs à une table, nous proposons volontiers et naturellement de partager à une personne qui ne mange pas.

Quatrième semaine, quatrième jour de jeûne

Mon bilan sur ce premier « mois », j’ai donné de la nourriture plus souvent à des personnes dans la demande. En effet, on ne s’habitue pas à cette sensation de faim, celle qui vient après plusieurs heures. Concernant la productivité, je n’ai pas développé une meilleure concentration ou une meilleure performance. En revanche, je me sens plus nerveux les jeudis car mon corps est en demande.

Arrivé en fin de journée, après 16h, je me sens très faible. Je sais que je ne peux pas courir 3 kilomètres par exemple. Je sens que mon corps veut s’économiser. Je tremble et j’ai plus souvent froid. En fait, je ressens un peu plus ce que mon corps me dit.

Je ne continue pas l’expérience. En effet, j’ai remarqué que mon stress augmentait déjà le lundi au mercredi car je pensais au jeudi prochain. Mon but dans la vie est de limiter toute sorte de stress.

Les points positifs

  • j’ai donné plus souvent aux personnes nécessitantes
  • plus de tolérance en période de Ramandan et aux SDF (j’ai ressenti une certaine culpabilité de manger en pleine rue)
  • mes urines étaient plus claires, sans doute parce qu’il y a moins de « déchets »
  • nous mangeons rarement seuls et nous partageons naturellement avec nos plus proches (Macdo travaille un insight psychologique très puissant depuis des années !)

Ce que je retiens

  • on ne perd pas de poids, notre corps utilise l’eau en premier recours
  • je n’ai pas de concentration supérieure à d’habitude
  • on ne s’habitue pas à cette sensation de faim, c’est un signal d’alerte corporel
  • je souffre de plus de stress, plus nerveux, je crois que l’expression « avoir les crocs » à tout son sens

Miracle morning : le bilan des 365 premiers jours

Entrepreneur, blogger, marketer, écrivain, les anglos-saxons disent que je suis un « slasher ». Je suis aussi un geek compulsif qui se soigne grâce à sa dose de Twitter et Youtube matin et soir.

Le 1er jour

Le 13 novembre 2016, je me suis levé à 5h30 avec un sentiment moitié schizophrénique. C’était un dimanche, une voix me disait « mais il est beaucoup trop tôt pour se lever ! » et une autre voix me disait « s’est en faisant des choses extraordinaires que tu deviendras quelqu’un d’extraordinaire ! ».

Alors, j’ai enfilé mes baskets. Dans l’ascenseur la lumière était trop forte ainsi, j’ai mis ma capuche et j’ai senti le froid extérieur m’envahir le corps. Difficilement, j’ai enchaîné les pas, mais surpris, je n’avais pas si froid que ça. Ensuite, j’ai fait ma séance de méditation, et écris mon ressenti. Après, j’ai fait ma visualisation (d’ailleurs, je me rappelle que je visualisais le fait de me lever tôt pour les prochains jours !) et enfin, j’ai terminé par mes affirmations positives. Ce fut le premier jour d’une longue série de Miracle Morning. Cette fin d’année 2016 avait été difficile professionnellement. L’activité physique le matin permettait de me surpasser chaque jour. Et puis les séances de méditation m’ont permis de me recentrer et de calmer mes idées, mes pensées. À elles seules, ces deux activités, ont été d’un grand bénéfice pour ma santé mentale.

365 jours plus tard

En début d’année et lors de ma reconversion professionnelle, les affirmations positives ainsi que la visualisation m’ont permis de voir et de créer ce que je fais aujourd’hui. Se recentrer, écouter son égo, voir l’égo des autres, essayer de comprendre ce que je veux vraiment, ont été des éléments de compréhension essentiels. Et j’y pense encore tous les jours.

D’ailleurs, lors de mes interventions orales, je parle souvent de l’Ikigai : l’art de mêler sa passion, sa/ses mission(s), sa vocation et son métier.

ikigai

J’ai été assidu pendant 3 mois complet sans arrêt. Et puis j’ai commencé à avoir des douleurs au genou droit. En effet, courir 3-4-5 kilomètres par jour n’a pas été sans séquelle pour moi. Cumuler 20 à 35 kilomètres par semaine, ce n’est pas rien ! D’ailleurs, je m’étais donné l’objectif de courir 1000 kilomètres en cumulé d’ici à cette fin décembre. Je peux déjà affirmer que je n’y arriverai pas. En revanche, j’ai maintenu la méditation et la visualisation.

Cependant, ma fille grandie et son rythme change et n’est pas d’une routine pure (elle se réveille la nuit, ou le matin plus tôt que d’habitude etc.). Par conséquent, mon rythme a été touché tel un dommage collatéral. Sur cette fin d’année, je ne fais plus d’activité sportive quotidienne (1 fois par semaine dans le meilleur des cas), 2-3 méditations et écritures par semaine. Les activités qui sont restées quotidiennes sont la lecture, la visualisation et les affirmations positives.

Points positifs du Miracle Morning

Au lieu de me donner comme objectif 1000 kilomètres, j’aurais dû faire l’objectif de lire 2000 pages ! Car là, j’ai battu le record de lecture cette année ! J’ai lu pas moins de 10 ouvrages (270 pages en moyenne) sans compter les nombreux blogs et lecture quotidienne. Ça ne fait pas de moi un grand lecteur (au-delà de 20 livres par mois), mais en rapport avec mon nombre de livres lu les années précédentes, je suis plutôt fier de moi ! J’ai envie de lire davantage tous les jours !

Pour la suite

Le fait d’entamer ce genre de pratique, de changer ses habitudes, d’essayer de nouveau rythme permet d’ouvrir son esprit sur d’autre sujet. Par exemple, j’ai cette chance de pouvoir me faire à manger tous les midis. Alors, je varie les menus, je mange des légumes de saison et mes parts sont équilibrées entre la viande, légume, féculent. J’ai totalement arrêté de fumer et je sais que je ne pourrais pas replonger. Les habitudes sont comme des muscles, si nous les entretenons, ils deviennent de plus en plus faciles de continuer. Si nous arrêtons l’entraînement, les habitudes s’arrêtent et il est très difficile de repartir.

Aujourd’hui mon rythme a changé, et il va continuer de changer, le but s’est d’être en accord avec soi et de s’adapter aux situations. Jusqu’ici tout va bien pour moi.

Pas évident de garder le rythme

Entrepreneur, blogger, marketer, écrivain, les anglos-saxons disent que je suis un « slasher ». Je suis aussi un geek compulsif qui se soigne grâce à sa dose de Twitter et Youtube matin et soir.
Un petit point sur le Miracle Morning commencé le 13 novembre 2016. Cela fait 5 mois jour pour jour que j’ai commencé. Selon l’auteur il ne faut pas faire de faux écart durant 30 jours. Ce que j’avais totalement réussi. Mais ce n’est pas suffisant, notre rythme est encore plus difficile à changer que n’importe quelle addiction à soigner. En effet le meilleur moyen de changer d’habitude est d’en créer de nouvelle. Encore faut-il que ton cerveau sache que c’est une nouvelle habitude et non pas un délire passager !

Rythme musical

Garder le rythme c’est garder la même fréquence constamment. Avons-nous des vies robotisées ? Comme dans ce billet, je mentionnais le fait que je n’aimais pas avoir de routine. Difficile de garder un rythme quand on est comme ça.

Réveil ⏰ à 5h45

Hier j’ai remarqué que la difficulté de se lever se résumait à uniquement quelques secondes. De la position allongé à la position debout voilà où réside toute la difficulté. Pourtant cette action ne nécessite pas d’effort intense pendant une longue durée. C’est un effort mais uniquement de quelques secondes.
Il est difficile de se lever tôt car l’effort n’est pas physique. Comme je viens de l’expliquer se déplacer d’une position à l’autre n’est en rien atroce. En revanche les barrières mentales, elles, arrivent à bloquer le corps entier et le laisser léthargique.

Créer un instant magique

J’ai fini par me lever, brosser les dents, enfiler un survêtement et mes baskets. J’ai décidé de changer de parcours. J’en ai marre de faire le même trajet et de courir autour d’un terrain d’athlétisme. Je vais aller dans une direction que je ne prends jamais.
Je me retrouve à l’entrée d’une forêt, un nouveau lieu. J’étais accompagné par des chants de centaines d’oiseaux. L’instant était magique. Les instants sont souvent forts lorsque c’est l’aube.
Il n’y a personne, tu sens l’énergie de la nature se réveiller. Tu vois l’évaporation lente et fumeuse qui se dégage d’un champs. La fuite de la lune rattrapée par le soleil.
Je découvre une rivière, je m’y assoit, écoute l’eau ruisseler mélangé par le fond continu des chants d’oiseaux que peuple cette forêt. Voilà un rythme qui me convient. Je prends le temps de respirer profondément et d’entendre les pulsations de mon coeur diminuer, apaisé.
Généralement c’est parce que tu passes une nuit blanche que tu vois le soleil se lever. Peut-être que c’est ça ma nouvelle définition de la maturité : se lever assez tôt pour voir le soleil se lever. 

autoroute-soleil-levant

Je suis revenu à pied, apaisé, et la forte envie de faire découvrir ce nouveau lieu à celles que j’aime. 

Futur du Deep Learning ? Le Reinforcement Learning !

Entrepreneur, blogger, marketer, écrivain, les anglos-saxons disent que je suis un « slasher ». Je suis aussi un geek compulsif qui se soigne grâce à sa dose de Twitter et Youtube matin et soir.

Le sujet est complexe, si tu veux du pragmatique, je te conseille de lire le dernier paragraphe. Bonne lecture 🙂

Le cerveau humain vs Reinforcement Learning

Les humains sont excellents dans la résolution d’une grande variété de problèmes, en plus leur cerveau consomme peu d’énergie. L’objectif chez DeepMind est de créer des agents artificiels qui peuvent atteindre un niveau de performance similaire.

Comme un être humain, leurs agents apprennent eux-mêmes pour parvenir à des stratégies efficaces qui mènent aux plus grandes récompenses à long terme. Ce paradigme de l’apprentissage par essais et d’erreurs, est connu comme l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning).

En outre, comme un être humain, ces agents construisent et apprennent de leurs connaissances directement à partir de matières brutes. Telles que la vision et sans fonctionnalités d’ingénierie codée préalablement à la main ou du domaine heuristique. Cet objectif est atteint par l’apprentissage en profondeur (Deep Learning j’en parle ici) des réseaux de neurones.

Au DeepMind, ils ont mis au point la combinaison de ces approches – le deep reinforcement learning (DRL) – pour créer les premiers agents artificiels à atteindre une performance de niveau humain dans de nombreux domaines jugés difficiles.

L’IA doit faire des erreurs pour apprendre

Les agents doivent continuellement faire des jugements de valeur de manière à sélectionner les bonnes actions des plus mauvaises. Cette connaissance est représentée par un Q-réseau qui estime la récompense totale qu’un agent peut espérer recevoir après avoir pris une action particulière.

Il y a deux ans, ils ont crée avec succès l’algorithme sur l’apprentissage par renforcement profond (Deep Reinforcement Learning). L’idée principale était d’utiliser des réseaux de neurones profonds pour représenter le Q-réseau, et de former ce Q-réseau pour prédire la récompense totale. Les précédentes tentatives pour combiner RL avec les réseaux neuronaux ont largement échoué en raison de l’apprentissage instable.

Pour répondre à ces instabilités, les Q-réseaux profonds (DQN) stocke toutes les expériences de l’agent. Puis au hasard, il pioche des échantillons et rejoue ses expériences pour fournir des données de formation diverses et décorrélés. Ils ont appliqué le DQN dans l’apprentissage des jeux sur la console Atari 2600.

A chaque pas, l’agent observe les pixels bruts sur l’écran, un signal de récompense correspondant au score de jeu, et sélectionne une direction du joystick. Dans l’article de Nature, ils ont formé des agents DQN différents pour 50 jeux différents Atari, sans aucune connaissance préalable des règles du jeu.

Comparison of the DQN agent with the best reinforcement learning methods in the literature. Comparaison of the DQN agent with the best reinforcement learning methods in the literature.

Étonnamment, DQN atteint des performances de niveau humain dans près de la moitié des 50 matchs auxquels il a été appliqué; bien au-delà de toute méthode précédente. Le code source DQN et émulateur Atari 2600 sont librement accessibles à tous ceux qui souhaitent expérimenter eux-mêmes.

Toujours plus performant

Ils ont par la suite amélioré l’algorithme DQN à bien des égards ; stabiliser davantage les apprentissage dynamique ; hiérarchiser les  expériences relus ; normalisation, agrégation et remise à l’ échelle des sorties. La combinaison de plusieurs de ces améliorations conduit à une progression de 300% du score moyen pour les jeux Atari; des performances de niveau humain ont été réalisé dans presque tous les jeux Atari.

Les ingénieurs peuvent même former un réseau neuronal unique pour en apprendre davantage sur plusieurs jeux Atari. Deep Mind a également construit un système en open source, connu sous le nom Gorila, qui utilise la plate-forme Google Cloud pour accélérer le temps de formation ; ce système a été appliqué dans la recommandation dans les systèmes de Google.

Le Reinforcement Learning asynchrone

Cependant, Q-réseaux profonds ne sont qu’un moyen de résoudre le problème de RL profonde. Ils ont récemment introduit une méthode encore plus pratique et efficace basée sur un RL asynchrone. Cette approche exploite les capacités de multit-reading de CPU standard.

L’idée est d’exécuter de nombreux exemples à leur agent en parallèle, mais en utilisant un modèle partagé. Cela fournit une alternative viable à l’expérience de rediffusion.

Leur algorithme acteur-critique asynchrone, A3C , combine un DQN avec un réseau pour la sélection des actions. Il obtient des résultats state-of-the-art, en utilisant une fraction du temps de formation des DQN et une fraction de la consommation des ressources de Gorila.

En construisant de nouvelles approches de la motivation intrinsèque et la planification dans le temps abstrait , ils ont également obtenu des résultats exceptionnels dans les jeux les plus notoirement sur les jeux difficiles Atari, tels que la vengeance de Montezuma.

Asynchronous RL effectue également bien dans ces domaines et, lorsqu’il est complété par une stratégie de contrôle hiérarchique, peut résoudre des problèmes difficiles sans aucune connaissance préalable.

Alors que les jeux Atari démontrent un large degré de diversité, ils sont limités à la 2D. Google a récemment introduit Labyrinth : une navigation 3D plus difficile avec des environnements de résolution d’énigmes. Encore une fois, l’agent observe des entrées à base de pixels dans son champ de vision, et doit comprendre la carte pour découvrir et exploiter des récompenses.

Étonnamment, l’algorithme de A3C réalise des performances au niveau humain, sur de nombreuses tâches de labyrinthe. Une autre approche basée sur la mémoire épisodique a également fait ses preuves. Labyrinth sera également publié en open source dans les prochains mois.

Des applications de tous les jours ?

Ils ont également développé un certain nombre de méthodes de RL profond pour les problèmes de contrôle en continu telles que la manipulation robotique et la locomotion (automobile). Leur algorithme Deterministic Policy Gradient Algorithmss (DPG) fournit un analogue aux DQN. Et surtout chez Google et Facebook, le RL es utilisé pour créer des nouvelles IA !

Concrètement, une voiture autonome apprend à conduire sans que nous l’avons programmé pour cela. Le réseau de neurone créer alors des « expériences » qu’il conserve et transmet aux autres voitures. Ainsi chaque voiture dans le monde possède les mêmes expériences simultanément. D’ailleurs Intel a fait conduire ses voitures autonomes sur le jeu GTA V.

Le jeu de Go est le plus difficile des jeux classiques. Malgré des décennies d’efforts, les méthodes antérieures avaient seulement atteint des performances de niveau amateur. Deep Mind a développé un algorithme de RL profond qui apprend à la fois un réseau de valeur (qui prédit le gagnant) et un réseau de politique (qui sélectionne les actions) à travers des jeux. AlphaGo, programme ses réseaux neuronaux profonds avec une recherche « state-of-the-art ».

Finalement en Octobre 2015, AlphaGo est devenu le premier programme à vaincre un joueur humain professionnel . En Mars 2016, AlphaGo défait Lee Sedol (le joueur le plus fort de la dernière décennie avec 18 titres mondiaux) par 4 jeux à 1, dans un match qui a été regardé par environ 200 millions de téléspectateurs.

Par ailleurs, ils ont également développé un jeu theorique par approches RL profonde , aboutissant à un joueur super-humain de poker en heads-up au No Limit Texas Hold’em.

De Atari à Labyrinthe, de l’automobile par la manipulation au poker et même le jeu de Go, les agents d’apprentissage de renforcement profond ont démontré des progrès remarquables sur une grande variété de tâches difficiles. Leur objectif est de continuer à améliorer les capacités de ces agents, et de les utiliser pour avoir un impact positif sur la société, dans des applications importantes telles que les soins et la santé.

© 2023 Ludo LOUIS

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