Le premier numéro du Journal de l'UIT "A la découverte des TIC" présente des conjectures sur la manière dont l'intelligence artificielle améliorera l'expérience utilisateur en renforçant les performances et l'efficacité des réseaux de communication. Cette analyse technique s'accompagne d'une étude relative aux aspects sociaux et éthiques des avancées réalisées en matière d'intelligence artificielle.

Le Journal de l'UIT, validé par des spécialistes, publie des travaux de recherche originaux sur l'innovation technique dans les TIC et sur les mutations associées qui s'opèrent dans l'économie, la gouvernance et la société. Le premier numéro du Journal de l'UIT illustre l'interdisciplinarité de cette publication.

Ce numéro met en lumière le potentiel de l'intelligence artificielle pour soutenir les réseaux et les services de communication dans des domaines tels que les systèmes de radiocommunication cognitifs, la conduite automatisée et la cybersécurité. Il laisse entrevoir l'intérêt de l'intelligence artificielle pour surveiller notre environnement, à travers une étude de cas sur la Grande barrière de corail de l'Australie, et propose des principes de conception respectueux des valeurs humaines applicables aux systèmes d'intelligence artificielle, dans le cadre d'une étude réalisée à travers le prisme du marché du travail européen. Les implications éthiques découlant de capacités accrues en matière d'intelligence artificielle sont également étudiées, en particulier en ce qui concerne la sécurité des données.

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L'intelligence artificielle devrait influencer un large champ de travaux de l'UIT. Le premier numéro du Journal de l'UIT aide à dessiner le contexte de cette influence sous les angles technologique, commercial, juridique, éthique et réglementaire.

Les experts en normalisation qui contribuent aux travaux des Commissions d'études de l'UIT-T étudient le potentiel de l'intelligence artificielle pour accroître les niveaux d'automatisation et d'intelligence dans la conception, le fonctionnement et l'entretien des réseaux et des services TIC. Un nouveau Groupe spécialisé de l'UIT propose des stratégies de normalisation propres à faciliter l'utilisation de l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité des nouveaux systèmes 5G. Le Sommet mondial sur l'intelligence artificielle au service du bien social constitue la plate-forme privilégiée des Nations Unies pour débattre des sujets liés à l'intelligence artificielle, afin de veiller à ce que celle-ci permette d'accélérer les progrès sur la voie de la réalisation des Objectifs de développement durable fixés par les Nations Unies.

"La vision à long terme des établissements universitaires aide l'UIT à préparer l'avenir", a déclaré le Secrétaire général de l'UIT M. Houlin Zhao. "Le Journal de l'UIT aidera les acteurs du secteur privé ainsi que les décideurs à se préparer aux conséquences des grandes avancées enregistrées dans le monde de la recherche."

Des chercheurs participent aux travaux de groupes d'experts de l'UIT chargés de questions liées aux radiocommunications, à la normalisation et au développement aux côtés de décideurs et d'éminents ingénieurs. Le rédacteur en chef du Journal de l'UIT, M. Jian Song, professeur à l'Université de Tsinghua (Chine), attire l'attention sur les points communs qui relient les valeurs de l'UIT et celles des établissements universitaires.

"La communauté des chercheurs travaille au service de l'intérêt public. Nous sommes attentifs à ce que nos travaux appuient le développement social et économique à l'échelle mondiale, et nous partageons ces idéaux avec les Nations Unies", a déclaré M. Song.

Le deuxième numéro du Journal de l'UIT sera intimement lié au premier. Il abordera les aspects des économies modernes liés aux données et se penchera sur la manière dont l'innovation peut garantir le fait que les données constituent une force positive. Avec pour thème "Les données au service du bien social", ce numéro donnera une idée de la sophistication croissante des techniques utilisées pour échanger et

comprendre les données, et étudiera aussi comment les données pourraient, en toute sécurité, alimenter des technologies de l'information et de la communication plus autonomes et centrées sur les personnes. Comme indiqué dans l'appel à contributions, il est possible de soumettre des articles jusqu'au 29 juin 2018.

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• Responsible Artificial Intelligence: Designing AI for human values [Pour une intelligence artificielle responsable: concevoir l'intelligence artificielle dans le respect des valeurs humaines]
• Reconfigurable Processor for Deep Learning in Autonomous Vehicles [Un processeur reconfigurable pour l'apprentissage profond dans les véhicules autonomes]
• Real-time monitoring of the Great Barrier Reef using Internet of Things with big data analytics [Surveillance en temps réel de la Grande barrière de corail à l'aide de l'Internet des objets associé à l'analyse des mégadonnées]
• Inclusion of Artificial Intelligence in Communication Networks and Services [Intégration de l'intelligence artificielle aux réseaux et services de communication]
• Explainable Artificial Intelligence: Understanding, Visualizing and Interpreting Deep Learning Models [Interprétabilité de l'intelligence artificielle: comprendre, visualiser et interpréter les modèles d'apprentissage profond]
• The Convergence of Machine Learning and Communications [Convergence de l'apprentissage automatique et des communications]
• Application of AI to Mobile Network Operation [Application de l'intelligence artificielle au fonctionnement des réseaux mobiles]

• On Adaptive Neuro-Fuzzy Model for Path Loss Prediction in the VHF Band [Modèle neuro-flou adaptatif pour la prévision de l'affaiblissement sur le trajet dans la bande des ondes métriques]
• Beyond MAD?: The Race for Artificial General Intelligence [Au-delà du principe de destruction mutuelle assurée? La course vers la généralisation de l'intelligence artificielle]
• Artificial Intelligence for Place-Time Convolved Wireless Communication Networks [L'intelligence artificielle pour les réseaux de communication hertziens à convolution lieu-temps]
• Bayesian Online Learning-Based Spectrum Occupancy Prediction in Cognitive Radio Networks [Prédiction de l'occupation du spectre basée sur l'apprentissage bayésien en ligne dans les réseaux de radiocommunication cognitifs]
• The Evolution of Fraud: Ethical Implications in the Age of Large-Scale Data Breaches and Widespread Artificial Intelligence Solutions Deployment [Evolution de la fraude: implications éthiques à l'ère des atteintes à la protection des données à grande échelle et déploiement étendu de solutions en matière d'intelligence artificielle]
• Machine Intelligence Techniques for Next-Generation Context-Aware Wireless Networks [Techniques d'intelligence artificielle pour les réseaux hertziens de prochaine génération tenant compte du contexte]
• New Technology Brings New Opportunity for Telecommunication Carriers: Artificial Intelligent Applications and Practices in Telecom Operators [De nouvelles possibilités grâce à une nouvelle technologie pour les exploitants de télécommunication: applications et pratiques relatives à l'intelligence artificielle des opérateurs de télécommunication]
• Correlation and Dependence Analysis on Cyberthreat Alerts [Analyse de corrélation et de dépendance concernant les alertes de cybermenaces]