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L’intelligence artificielle : qu'est-ce que c'est et comment cela peut-il nous aider ?

Le thème de l’intelligence artificielle, abréviée en IA ou AI (pour son équivalent anglais Artificial Intelligence) est aujourd’hui omniprésent. Mais qu’est-ce que cela a réellement à voir avec nous ? Il est temps de clarifier les choses.

Introduction et histoire

L’intelligence artificielle est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne. Elle fait aujourd’hui partie intégrante de nos smartphones. Mais le développement de cette technologie a commencé dans les années 1950, avec le projet Artificial Intelligence du Dartmouth College aux Etats-Unis. Les débuts remontent plus loin encore, avec les travaux d’Alan Turing (auquel on doit le célèbre test de Turing), Allen Newell et Herbert A. Simon. La technologie ne s’est cependant faite connaître au grand public qu’avec le Deep Blue d’IBM, qui fut en 1996 la première machine à battre le champion du monde d’échec en titre Garri Kasparov.

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Le cerveau aussi est une machine. © ANDROIDPIT

Définition de l’Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle est un sous-ensemble de la science informatique, qui traite de l’automatisation du comportement intelligent. La difficulté de cette définition, c’est qu’il est particulièrement difficile de dire en quoi consiste l’intelligence. Le terme d’intelligence artificielle est en général utilisé pour décrire des machines dont le but est de simuler l’intelligence humaine. Cela peut être fait avec des algorithmes simples et des modèles préfabriqués, mais peut également être beaucoup plus complexe.

Les différents types d’IA

L’IA symbolique ou de traitement de symboles fonctionne avec des symboles abstraits, qui sont utilisés comme représentations. Elle est considérée comme une IA classique, basée sur l’idée que la pensée humaine peut être reconstruite à partir d’ordres logiques. Le traitement de l’information se fait par le haut, en travaillant avec des symboles, des connexions abstraites et des conclusions logiques.

L’IA neuronale est devenue populaire à partir de la fin des années 80. La connaissance n’est pas traduite ici par le symbolisme, mais par des neurones artificiels et leurs connexion – une sorte de cerveau reconstruit. Les connaissances recueillies sont séparées en petits morceaux – les neurones – pour être ensuite mises en réseau et regroupées. Cette approche fonctionne par une méthode ascendante, c’est-à-dire « par le bas ». Contrairement à l’IA symbolique, un système neural doit être entraîne et simulé, de sorte que les réseaux neuronaux puissent accumuler et développer des expériences, accumulant ainsi plus de connaissances.

Les réseaux neuronaux sont organisés en couches reliées entre elles par des lignes simulées. La couche supérieure est la couche d’entrée, qui fonctionne comme un capteur, enregistre l’information à traiter et la transmet. Les grands systèmes ont plus de vingt couches, se situant hiérarchiquement les unes au-dessus des autres et classifiant les informations. La couche du bas est dite couche de sortie, et a généralement le plus petit nombre de neurones artificielles. Elle permet de retranscrire les données obtenues sous une forme compréhensible par une machine, comme par exemple « image d’un chien de jour avec une voiture rouge ».

Méthodes et outils

Pour mettre en œuvre l’intelligence artificielle dans des scénarios réels, différents outils et méthodes peuvent être utilisés en parallèle.

L’apprentissage automatique est à la base de tout. Il s’agit de systèmes construisant des connaissances à partir de l’expérience. Avec ce processus, le système est capable de reconnaître les modèles et les lois, avec une vitesse et une précision sans cesse croissantes. Pour l’apprentissage automatique, les IA symboliques et neuronales sont utilisées.

L’apprentissage automatique a tendance à de plus en plus se spécialiser dans ce qu’on appelle le « Deep Learning ». Il s’agit d’utiliser les connexions permises par l’IA neuronale. Le Deep Learning est la base des applications d’intelligence artificielle actuelles. Il permet d’élargir sans cesse la structure des réseaux de neurone et d’ajouter de nouvelles couches évolutives pour s’adapter à de nombreuses applications.

3 méthodes d’apprentissage sont disponibles pour la formation de réseaux neuronaux : l’apprentissage supervisé, non surveillé et renforcé. La régulation se fait ainsi de différentes manières. Dans le cadre de l’apprentissage supervisé, les valeurs cibles et les paramètres sont définis extérieurement. L’apprentissage non surveillé doit quant à lui identifier les tendances afin de reconnaître des structures reproductibles. Pour ce qui est de l’apprentissage renforcé, la machine travaille également de manière indépendante, mais est récompensée ou punie en fonction des succès ou des échecs.

Applications

L’intelligence artificielle est déjà utilisée dans de nombreux domaines, mais tous ne sont pas forcément évidents. La sélection de scénarios qui suit n’est donc en aucun cas exhaustive !

Les mécanismes de l’intelligence artificielle sont idéaux pour reconnaître, identifier et classer les objets et les personnes sur des images et des vidéos. En plus de cela, une reconnaissance de formes simples et complexes est utilisée. Une fois que les informations d’image sont déchiffrées et compréhensibles par une machine, les photos et les vidéos peuvent facilement être classifiées, recherchées et récupérées. Cette détection est également possible en ce qui concerne les données audios.

Le service client est amélioré grâce à l’exécution de chatbots. Ces assistants textuels reconnaissent ce que le client leur dit, et réagissent en conséquence. Ils peuvent être plus ou moins complexes selon les besoins.

L’analyse des intelligence artificielles est également utilisée pour les pronostics électoraux, en marketing et dans bien d’autres domaines. L’opinion mining (ou sentiment analysis) recherche sur Internet des opinions et sentiments. Un grand nombre d’opinions anonymes peuvent ainsi être générées.

Les algorithmes de recherche comme celui de Google sont maintenus secrets. Mais il est certain que la façon dont les résultats de recherche sont déterminés, pondérés et produits est déterminée en grande partie par des mécanismes fonctionnant par apprentissage automatique.

Le traitement des textes (c’est-à-dire l’examen de la grammaire et de l’orthographe d’un texte) est une utilisation classique et ancienne de l’IA symbolique. Le langage est défini comme un réseau complexe de règles et d’instructions qui peuvent être utilisées pour analyser des blocs de texte dans la phrase et ainsi identifier les erreurs.

Ces compétences sont également utilisées pour la détection de voix des assistants comme Alexa, Siri, Cortana ou encore Google Assistant.

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Pour des systèmes comme Alexa, l’IA est irremplaçable. © Amazon

Sur les nouvelles puces de smartphone (comme le Kirin 970 de Huawei), l’intelligence artificielle est intégrée aux composants : il s’agit du NPU, ou Neuro Processing Unit. Le processeur sera lancé très prochainement avec le Huawei Mate 10. Vous en apprendrez plus sur ce sujet, ainsi que sur les objectifs de la technologie de Huawei, dans les jours qui viennent. Qualcomm, de son côté, a également travaillé pendant deux ans sur un NPU, Zeroth, qui fera partie de la nouvelle puce Apple A11.

De nombreux projets de recherche sont également en cours sur l’intelligence artificielle. L’un des plus importants est l’IBM Watson. Le programme d’ordinateur a déjà fait sa première apparition publique en 2011 dans le cadre d’un quizz, ou l’intelligence artificielle a largement gagné contre son adversaire humain. Une compagnie japonaise utilise Watson depuis janvier 2017 pour examiner les personnes assurées, leurs antécédents et données médicales, afin d’évaluer la probabilité de blessures et de maladies. Il est certain que cette technologie a de l’avenir.

Perspectives

L’intelligence artificielle n’est plus seulement un sujet d’intérêt, elle a véritablement commencé à s’immiscer dans de nombreux aspects de notre vie. Il sera donc intéressant de continuer à s’informer sur ce sujet dans l’avenir.

Quels aspects de l’intelligence artificielle vous intéressent ? N’hésitez pas à partager avec nous dans les commentaires.

1 commentaire

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  • "par exemple « image d’un chien de jour avec une voiture rouge »."

    Je crains que votre intelligence soit un peu... artificielle, à moins que la traduction y soit pour quelque chose ! Les chiens de jour, je ne connais pas ; d'ailleurs cela illustre parfaitement les insuffisances de la traduction automatique par une IA déficiente qui donne des traductions de notices d'utilisation d'appareil hilarants.

    Fini de rigoler, le sujet de cet article est intéressant et met le doigt sur les questions de pouvoir entre l'homme et les systèmes intelligents ainsi que les difficultés relationnelles qui en découlent.

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