Qu est ce que l'IA?

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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans le cadre d'une transformation numérique ?

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Les systèmes d'intelligence artificielle sont des applications logicielles qui peuvent, dans une certaine mesure, comprendre le langage humain et y répondre.

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Par exemple, supposons que vous demandiez de l'aide à un assistant numérique comme Siri ou Alexa.

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Dans ce cas, il utilisera ses capacités de traitement du langage naturel pour comprendre ce que vous demandez et vous fournir une réponse appropriée.

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Le concept de traitement du langage naturel (NLP), a énormément évolué pour aider les machines à comprendre le langage humain et à leur répondre d'une manière naturelle.

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Les technologies d'IA au sein des réseaux de neurones peuvent désormais simuler l'intelligence humaine, ce qui signifie qu'elles peuvent apprendre et s'améliorer au fil du temps sans intervention humaine.

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Alors que l'intelligence humaine ne peut traiter qu'une quantité limitée d'informations à un moment donné, les systèmes d'IA ne connaissent théoriquement aucune limite

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Ils peuvent donc traiter rapidement et efficacement de grandes quantités de données, ce qui explique pourquoi l'IA est souvent utilisée pour des tâches comme ll'analyse de données et la reconnaissance de formes.

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Comment fonctionne l'IA ?

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Les algorithmes qui aident à la prise de décision s’améliorent en temps réel pour optimiser leurs résultats en se basant sur ce qu’elles ont déjà rencontré

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L'exploitation d’un nombre massif de données aide l'IA à résoudre des problèmes. L’Intelligence Artificielle identifie ainsi des corrélations qui pourraient échapper à des êtres humains.

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Traditionnellement, un programme informatique traite des données selon un modèle défini par les humains: l’algorithme.

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Vous mettez

- des données en entré

- l’algorithme effectue une tâche prédéfinie sur ces données

-le programme vous sort ces nouvelles données traitées

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Avec les réseaux de neurones les algorithmes sont aujourd’hui capables de traiter des données d’une manière que personne n’a jamais pensé.

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Comment l'IA a changé (et continue de changer) nos vies

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L'IA Deep Blue ayant réussi à battre un champion du monde d'échecs en 1997, les gens ont commencé à prendre conscience de la façon dont l'IA pouvait être utilisée dans le monde des affaires.

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John McCarthy, le père de l'IA, est l'un des premiers à avoir commencé à penser à l'IA de manière pratique.

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Si le cerveau humain peut toujours comprendre et traiter des informations plus diverses que les machines, les tâches spécifiques sont beaucoup plus faciles pour l’IA

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Les systèmes d'intelligence artificielle étant désormais capables de comprendre le contexte du langage humain, ils peuvent vous aider dans vos prises de décision, dans le traitement du langage naturel (nlp) et la reconnaissance d'images

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La traduction des processus d'intelligence humaine en modèles d'apprentissage automatique utilisables par les ordinateurs est aujourd'hui la branche qui fait l’objet de plus de recherches.

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Bien que cette traduction ne soit encore imparfaite, notamment pour l’écriture ou la reconnaissance d’image, l'objectif est de continuer à améliorer la précision de ces modèles afin qu'ils puissent être utilisés dans un nombre de situations toujours plus importants

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Les défis de l'IA

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Bien que l'intelligence artificielle aide les gens dans tout un tas de domaines, la marge de progression est énorme

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Quelques exemples:

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1. Exactitude et partialité des données

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Les données utilisées pour former les modèles d'intelligence artificielle peuvent être inexactes ou biaisées. L’intelligence Artificielle est encore incapable d’avoir un réel dicernement. Si les données en entrée sont aberrantes, l’IA n’a pas le sens critique nécessaire pour comprendre que quelque chose cloche.

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Par exemple, pour la reconnaissance d’image, l’IA a besoin d’avoir dans sa base de données qu’une photo qui représente un chien est bien une photo de chien. Certaines entreprises proposent à des particuliers de réaliser cette tâche fastidieuse qui consiste à dire ce que représente une image: un chien, un pont, une personne… 

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Si, toute la base de données est remplie d’erreurs comme par exemple qu’une image représentant un chien est un train, alors l’IA va analyser les formes, les couleurs et associer le mot train à des caractéristiques de photos de chien.

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2. Cybersécurité

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Un autre défi lié à l'utilisation de l'IA est la cybersécurité.

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Les systèmes d'IA étant souvent connectés à l'internet, ils peuvent être vulnérables aux cyberattaques.

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Étant donné que l’IA, avec le modèle du deep learning, a besoin d’un grand nombre de données, un cyber attaquant pourrait parasiter lesdites données.

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L'IA apprendrait alors des informations inexactes et prendrait des décisions favorables à la personne qui attaque le système.

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3. Éthique

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Le troisième défi est l'éthique.

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À mesure que les systèmes d'IA deviennent plus puissants, la façon dont ils seront utilisés suscite des préoccupations éthiques.

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Par exemple, qui est responsable si une voiture totalement autonome a un accident ?

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Le constructeur automobile, le développeur du logiciel ou le propriétaire de la voiture ?

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La façon dont l'IA sera utilisée à l'avenir suscite également des inquiétudes.

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Par exemple, l'IA sera-t-elle utilisée pour contrôler les gens ou prendre des décisions à leur place ?

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Ou sera-t-elle utilisée pour aider les gens et leur faciliter la vie ?

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Plus effrayant encore, admettons qu’une voiture autonome est sur le point d’avoir un accident. Il est trop tard, elle n’a pas le temps de freiner et le crash est inévitable. Elle ne peut que:

• rester sur sa voie et écraser une mère de famille et son bébé
• changer de voie et écraser 12 personnes agées 

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C’est clairement horrible mais dans un avenir plus ou moins lointain ce genre de scénarios pourrait être malheureusement amené à se réaliser. Ces questions éthiques doivent trouver une réponse à mesure que l'IA devient plus répandue dans la société.

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4. Mise en œuvre

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La mise en œuvre de l'IA est un autre facteur à prendre en compte.

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La mise en œuvre d'un système d'IA peut être difficile et prendre du temps, car les systèmes d'IA ont souvent besoin de beaucoup de données pour être efficaces.

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Si vous parlez avec un expert SEO, vous entendrez souvent l’expression “Google est cassé”, sous entendant que les résultats du moteur sont moins pertinents qu’auparavant. il faut savoir que l’algorithme de ranking de Google est aujourd’hui basé sur un modèle de deep learning et donc que le système s’améliore chaque jour, par lui-même.

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Néanmoins, tout ça prend du temps.

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La collecte et l'étiquetage de ces données peuvent aussi représenter un défi de taille, surtout si les données sont sensibles (comme dans le cas des données médicales) ou non structurées (comme les images ou les vidéos).

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5) Maintenance

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Le dernier défi est la maintenance.

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Les systèmes d'IA doivent être régulièrement mis à jour et entretenus.

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Les données sur lesquelles ils sont formés peuvent devenir rapidement obsolètes, surtout dans les domaines qui évoluent rapidement comme la finance ou les soins de santé.

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Le suivi des différentes parties d'un système d'IA peut également être difficile, ce qui rend la maintenance problématique.

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L'IA dans divers secteurs d'activité

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Voici quelques-unes des applications de l'IA dans divers secteurs d'activité et les avantages que les systèmes d'IA apportent.

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Assistance virtuelle

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L'une des applications les plus courantes de l'IA prend la forme d'assistants virtuels.

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Les assistants virtuels sont des programmes informatiques conçus pour aider les humains à établir des horaires, à assurer le service à la clientèle et même à effectuer des tâches personnelles comme commander des courses ou réserver une chambre d'hôtel.

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Parmi les assistants virtuels les plus populaires figurent Alexa d'Amazon, Siri d'Apple et Assistant de Google.

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Les assistants virtuels sont de plus en plus courants, car ils peuvent facilement (mais pas forcément aussi efficacement) faire ce que des êtres humains font.

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Véhicules autonomes

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Les voitures autonomes sont l'une des applications les plus prometteuses de l'intelligence artificielle. On en entend parler depuis maintenant plus d’une décennie.

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Les véhicules autonomes sont des voitures capables de se conduire elles-mêmes, en utilisant une variété de capteurs et de caméras pour naviguer dans leur environnement.

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Ils pourraient réduire le nombre d'accidents sur la route et rendre les transports plus efficaces et plus abordables.

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Reconnaissance vocale

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La reconnaissance vocale est une forme d'IA utilisée pour identifier la parole humaine.

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Personnellement, j’utilise Alea tous les jours pour connaître la météo ou pour qu’elle me donne l’heure quand j’ai les mains prises.

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L'utilisation d'outils de reconnaissance vocale dans le cadre de systèmes informatiques peut contribuer à les rendre plus agréables à utiliser et plus efficaces.

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Le domaine de la santé

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Les algorithmes d'IA peuvent s'avérer utiles pour analyser de grandes quantités de données dans le secteur de la santé.

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L'IA peut être utilisée pour élaborer des diagnostics performants, de déterminer des traitements personnalisés aux patients et de prédire leurs résultats.

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Avec les avancées de l'IA, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus impressionnantes de l'IA dans le secteur des soins de santé à l'avenir.

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Le secteur industriel

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L'intelligence artificielle appliquée au monde de l’industrie permet d’améliorer toujours plus la productivité et la qualité. On pense directement  au contrôle de la qualité, à la maintenance prédictive et à l'optimisation des processus.

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Les quatres types d'intelligence artificielle

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On distingue aujourd’hui, 4 grands types d’intelligence artificielle:

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Les machines réactives

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Les machines réactives peuvent réagir à leur environnement et prendre des mesures pour atteindre un objectif spécifique.

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Elles ne sont pas capables de se souvenir ou d'apprendre de leurs expériences passées.

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Ce type d’IA n'est pas aussi couramment utilisée que les autres 

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Mémoire limitée

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Ce type d'IA est similaire aux machines réactives, mais avec l'ajout d'une mémoire.

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Celle-ci permet à la machine de se souvenir de certains aspects de ses expériences passées et d'utiliser ces informations pour informer ses actions actuelles.

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Par exemple, une voiture autonome dotée d'une mémoire limitée serait capable de se souvenir de l'emplacement d'un panneau stop qu'elle a croisé plus tôt dans la journée et d'utiliser cette information pour éviter de le franchir.

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Théorie de l'esprit

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Ce type d'IA est encore en développement, mais il est très prometteur pour l'avenir.

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Les ressources d'IA dotées de la théorie de l'esprit seraient capables de comprendre les états mentaux d'autres individus et d'utiliser ces informations pour décider de ce qu'il faut faire.

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Par exemple, une IA dotée de la théorie de l'esprit pourrait être capable de dire si quelqu'un ment en analysant ses expressions faciales et son langage corporel avec un degré de certitude bien plus élevé que les méthodes actuelles de détection des mensonges.

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Conscience de soi

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C'est l'avenir de l'IA, et elle en est encore au stade embryonnaire.

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Une machine consciente d'elle-même serait capable de comprendre à la fois ses pensées, ses émotions et celles des autres.

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Elle serait capable d'interagir avec les humains d'une manière tout à fait naturelle, comme si elle était l’un de nos semblables.

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Bien que cela puisse sembler être un avenir lointain, certaines applications de ce type d'IA font l'objet de travaux actifs aujourd'hui.

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A ce propos, le cas Blake LEMOINE fait débat. Cet ingénieur de chez Google a été licencié par la firme de Mountain View pour avoir partagé publiquement les conversations avec une IA avec qui il était payé pour converser. Ce qui a motivé Blake c’est, selon lui, le niveau de conscience de l’IA comparable à celui de son fils de 14 ans. Blake ne pouvait plus garder cette conviction pour lui.

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Intelligence artificielle restreinte vs. L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

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L'intelligence artificielle étroite (alias IA étroite / IA faible) est une forme d'IA où les machines sont conçues et entraînées pour une tâche spécifique.

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Ce type d'IA, nous le voyons aujourd'hui dans des applications telles que la reconnaissance faciale, les filtres anti-spam et les voitures à conduite autonome. L’IA est conçue pour ne faire qu’une seule tache et elle est incapable de faire autre chose.

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D'autre part, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui consiste à donner aux ordinateurs la capacité d'acquérir des connaissances à partir de données définies sans recevoir d'autres instructions.

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L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des algorithmes appelés réseaux de neurones pour apprendre des données d'une manière qui ressemble à la façon dont les humains apprennent. D’où ce terme de neurones mais évidemment, il ne s’agit pas réellement de neurones mais d’un modèle mathématique inspiré de la façon dont le cerveau humain traite les informations.

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C'est ce qui permet aux machines de faire des choses comme reconnaître des objets, des images et des expressions faciales qu'elles n'auraient jamais rencontrées auparavant.

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Cela permet également de développer des applications telles que la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel qui évoluent avec le temps.

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Recherche dans le domaine de l'intelligence artificielle

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La recherche actuelle sur l'IA vise à comprendre le fonctionnement de l'esprit humain afin de créer des systèmes qui reproduisent ou dépassent l'intelligence humaine.

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Cette recherche est nécessaire car nous devons comprendre comment l'esprit humain fonctionne pour créer des machines brillantes.

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Dans cette optique, voici quelques-uns des domaines de recherche les plus courants liés à l'IA.

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Apprentissage par renforcement

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L'apprentissage par renforcement apprend aux agents à maximiser leurs récompenses en effectuant les bonnes actions dans un environnement donné.

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Ce domaine de recherche est essentiel car il peut être utilisé pour créer des systèmes d'IA capables d'apprendre de leurs propres expériences et de s'améliorer au fil du temps sans intervention humaine.

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Robotique

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La recherche en robotique est axée sur la création de robots capables d'interagir naturellement avec le monde.

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Cela conduit au développement de robots en mesure  d'accomplir des tâches difficiles ou impossibles pour les humains, comme l'exploration d'autres planètes ou l'exploration de zones dangereuses dans le cadre de missions de sauvetage.

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Traitement du langage naturel

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La recherche sur le traitement du langage naturel (NLP) vise à donner aux ordinateurs la capacité de “comprendre” le langage humain.

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Lorsqu'il s'agit d'une communication de type humain, le NLP n'en est encore qu'à ses débuts.

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Cependant, une réalisation impressionnante dans ce domaine a été le développement de chatbots d'IA capables de tenir des conversations naturelles.

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Systèmes de recommandation

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Les systèmes de recommandation sont un type d'IA utilisé pour prédire ce qu'un utilisateur pourrait vouloir acheter ou regarder en fonction de son comportement passé.

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La personnalisation de l'expérience utilisateur en fonction des préférences individuelles est essentielle pour de nombreuses entreprises.

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Les systèmes de recommandation sont utilisés par de grandes entreprises telles qu'Amazon, Netflix et Spotify pour fournir à leurs utilisateurs des recommandations personnalisées.

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Dans le monde des entreprises, l’exemple le plus frappant est celui des CRM

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L'internet des objets

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L'internet des objets (IoT) désigne le réseau d'appareils physiques, de véhicules et d'appareils ménagers connectés à internet et pouvant partager des données.

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Les appareils IoT compatibles avec l'IA ont le potentiel de révolutionner nos vies en facilitant les tâches quotidiennes et en nous donnant plus de temps libre

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Pas moins de 1 000 milliards de dollars ont été dépensés pour l'internet des objets, ce qui met en perspective l'ampleur que prend ce domaine.

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De grandes entreprises comme Amazon, Google et Microsoft travaillent toutes sur leurs propres dispositifs IoT, ce qui montre bien que ce domaine a un potentiel considérable.

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FAQ: Qu'est-ce que l'IA ? 

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Qu'est-ce que le test de Turing ?

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Le test de Turing teste la capacité d'une machine à présenter un comportement intelligent similaire à celui d'un humain.

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Il porte le nom d'Alan Turing, l'informaticien qui l'a conçu.

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Le test implique trois participants : un interrogateur humain, une machine et un autre être humain.

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L'interrogateur pose des questions à chacun des deux autres participants.

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Si la machine parvient à faire croire à l'interrogateur qu'elle est l'autre être humain, elle a réussi le test et son développement en matière d'IA est prometteur.

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Quels sont les meilleurs programmes d'IA à envisager pour les entreprises ?

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Watson d'IBM et DeepMind de Google sont deux des meilleurs programmes d'IA à envisager dans le monde des affaires.

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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générale (AGI) ?

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L'AGI, ou IA forte, est une forme d'intelligence hypothétique capable de comprendre ou d'apprendre n'importe quelle tâche intellectuelle que peut effectuer un être humain.

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Actuellement, aucune machine n'a été capable d'atteindre ce niveau d'intelligence.

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Cependant, certains chercheurs en IA pensent que l'AGI sera un jour possible et qu'elle pourrait avoir de profondes implications pour l'avenir de l'humanité.

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En résumé

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Comprendre le fonctionnement de l'IA est essentiel à l'ère du big data et des appareils intelligents.

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Bien que la technologie de l'IA soit encore à un stade de développement relativement précoce, elle peut potentiellement transformer nos vies de plusieurs façons.

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En poursuivant la recherche et le développement de la technologie de l'IA, nous pouvons nous assurer que ses avantages sont réalisés tout en minimisant ses risques.

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