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Les agents d’IA progressent rapidement dans des domaines tels que les véhicules autonomes et les assistants virtuels, grâce à leurs cerveaux algorithmiques avancés. Mais comment fonctionne ces cerveaux artificiels ? Comment parviennent-ils à percevoir le monde, à prendre des décisions et à apprendre de manière autonome ?
Un agent d’IA, c’est quoi au juste ?
Contrairement à un simple programme informatique, un agent d’IA peut agir et prendre des décisions de manière autonome. Il est conçu pour effectuer des tâches de manière proactive, sans avoir besoin d’une supervision humaine constante.
Cette autonomie repose sur deux piliers : la perception sensorielle et l’apprentissage automatique.
À l’aide de caméras, de microphones et d’autres capteurs, l’agent observe et interprète son environnement en temps réel. Parallèlement, des mécanismes d’apprentissage automatique lui permettent d’évoluer en intégrant de nouvelles données, sans reprogrammation manuelle.
Cette combinaison fait des agents d’IA des entités très flexibles, dotées d’un cerveau algorithmique capable de faire face à de nouvelles situations. Leur intelligence demeure néanmoins encore limitée par rapport à celle des humains, notamment en termes de capacité d’abstraction et de créativité.
L’apprentissage automatique, pierre angulaire de la spectaculaire évolution du cerveau des agents d’IA
Si les agents d’IA peuvent aujourd’hui accomplir des tâches complexes de manière autonome, ils le doivent principalement à leurs capacités d’apprentissage automatique. Trois approches concourent à cette capacité : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. La combinaison de ces démarches permet d’optimiser en permanence le cerveau algorithmique des agents IA.
Comme son nom l’indique, l’apprentissage supervisé est effectué sous la supervision d’un « enseignant ». L’IA s’entraîne sur des données étiquetées, par exemple des courriels classés manuellement comme légitimes ou comme spam. Elle en déduit ensuite des règles de décision.
L’apprentissage non supervisé se fait quant à lui de manière autonome sur des données brutes, sans classification préalable. Cette approche peut révéler des corrélations des corrélations inattendues dans les données brutes.
Enfin, l’apprentissage par renforcement repose sur un mécanisme de récompense. Lorsque l’agent prend une bonne décision, il obtient un signal positif qui renforce son comportement. Cette méthode par essais-erreurs est inspirée du conditionnement opérant.
Grâce à ces techniques, les agents d’IA analysent des volumes colossaux de données pour améliorer continuellement leurs performances. Cette capacité d’auto-apprentissage les rend capables de s’adapter à de nouveaux environnements et tâches. Elle ouvre la voie à des IA toujours plus autonomes.
À l’origine de cette évolution vers une autonomie toujours plus grande des agents d’IA se trouvent les réseaux de neurones profonds. Cette technologie clé a porté l’apprentissage automatique à un niveau inédit.
La révolution des réseaux de neurones profonds
Bien que les origines de l’IA remontent aux travaux d’Alan Turing dans les années 1950, c’est avec l’avènement des réseaux de neurones profonds dans les années 2010 que l’architecture des agents IA a véritablement franchi un cap.
Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux reproduisent, de manière simplifiée, la structure et les connexions des neurones biologiques.
Cette approche connexionniste, couplée à la puissance de calcul des GPU, a permis des progrès spectaculaires, par exemple, dans le domaine de la vision par ordinateur. Ou encore dans celui de la compréhension du langage naturel.
Les chatbots et les véhicules autonomes sont les applications les plus connues des réseaux de neurones profonds. Mais en coulisses, ils sont aussi en train de bousculer des secteurs tels que la logistique, la finance, les soins de santé et bien d’autres.
La vision artificielle au cœur du fonctionnement du cerveau algorithmique des agents d’IA
Comment les agents d’intelligence artificielle parviennent-ils à interagir avec le monde réel et à utiliser les données physiques qui en sont issues ? Tout commence par la perception de leur environnement au moyen de divers capteurs.
La vision par caméras est souvent l’outil principal, imitant notre propre sens de la vue. Sur une voiture autonome, les flux vidéo sont analysés en temps réel pour détecter piétons, feux de signalisation, panneaux de limitation de vitesse… Des algorithmes de deep learning interprètent chaque pixel.
D’autres capteurs complètent ce dispositif. Les microphones captent les sons ambiants et la parole. Le LiDAR (light detection and ranging) utilise des lasers pour cartographier en 3D les alentours. Certains robots industriels exploitent la sensibilité tactile de leurs pinces. Chaque information sensorielle nourrit la compréhension de l’environnement par l’agent.
Les données numériques constituent un autre canal de perception, notamment avec le développement de l’IoT. Un agent IA peut ainsi recevoir des flux continus d’informations en provenance de capteurs connectés, d’interfaces de programmation (API) ou de bases de données. Ces inputs immatériels jouent un rôle tout aussi crucial que les données physiques. Par exemple, un agent IA intégré à un robot logistique calcule ses trajets en fonction des stocks transmis par des capteurs connectés.
Comment les cerveaux des agents d’IA raisonnent-ils ?
Une fois les données collectées par le biais de divers capteurs, le cerveau des agents d’IA active des algorithmes de raisonnement. En fonction de la tâche, différentes formes de raisonnement entrent en jeu.
Pour un robot industriel, il s’agit avant tout de planification. Des algorithmes de calcul de trajectoire lui permettent d’assembler des pièces ou manipuler des objets sans collision, en optimisant temps et énergie.
Dans le domaine de la finance, le raisonnement probabiliste est central. Des modèles mathématiques évaluent des risques en fonction de multiples paramètres avant d’initier une transaction boursière.
Les agents conversationnels comme les chatbots mobilisent une forme de compréhension du langage naturel. Ils analysent les questions posées pour générer une réponse pertinente, parfois en piochant dans des scripts prédéfinis.
Pour les agents purement réactifs, le raisonnement est beaucoup plus simple et direct. Ces agents fonctionnent sur la base de règles prédéfinies, souvent sous forme de conditions « si-alors ». Ils ne possèdent pas de mémoire interne ni de capacité à planifier ou à anticiper. Leur cerveau réagit instantanément à des stimuli spécifiques sans analyser le contexte ou l’historique des actions passées.
Dans les méandres du cerveau algorithmique des agents d’IA
Bien qu’ils disposent tous d’un certain niveau d’autonomie décisionnelle, les agents d’IA présentent différents niveaux de sophistication en fonction de la conception de leur cerveau algorithmique.
À un extrême, on trouve les agents purement réactifs. Ces systèmes très basiques se contentent d’appliquer des règles prédéfinies sans aucune analyse approfondie. Un thermostat contrôlant la température ambiante en est un parfait exemple.
À l’autre extrémité du spectre, on trouve les agents dits « apprenants », comme les voitures autonomes de Tesla. Ces agents utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour affiner en permanence leurs capacités de prise de décision. Ils sont ainsi capables d’anticiper de mieux en mieux les scénarios de la vie réelle.
Entre ces deux pôles existent de nombreux agents IA aux capacités intermédiaires. Les chatbots et les assistants vocaux (Siri, Alexa…) mélangent des scripts pré-établis et une certaine forme d’adaptation pour converser de manière plus naturelle. Quant aux robots industriels, ils optimisent leurs tâches via des logiciels de planification.
Des applications concrètes qui transforment déjà notre quotidien
Les agents conversationnels, les voitures autonomes ou les systèmes de trading automatisé sont quelques-unes des applications les plus emblématiques de l’intelligence artificielle actuelle. Derrière chacune de ces innovations se cache un puissant cerveau algorithmique qui permet aux agents d’IA d’analyser et de traiter des volumes massifs de données.
Dans le domaine de la conduite autonome, les voitures Waymo ingèrent quotidiennement des téraoctets de données. Ces informations en temps réel sont combinées à des cartographies en 3D et des modèles de deep learning. Le résultat permet d’anticiper les mouvements des autres véhicules et ceux des piétons.
En médecine, IBM Watson s’impose progressivement comme un assistant précieux pour les praticiens. Sa puissance de calcul lui permet de croiser le dossier médical d’un patient avec des milliers d’études scientifiques. Les médecins peuvent ainsi accéder à des suggestions de traitements personnalisées, fondées sur des cas similaires disséminés à travers le monde.
Lors de diagnostics d’images médicales, des agents d’IA comme Zebra Medical peuvent détecter des anomalies invisibles à l’œil nu dans les scanners et les radiographies. Un outil essentiel pour réduire les erreurs et sauver des vies.
Sur les marchés financiers, ce sont des algorithmes de trading à haute fréquence qui prennent le relais. Chez des gestionnaires d’actifs comme BlackRock, ces programmes informatiques peuvent analyser des millions de données économiques en temps réel et passer des ordres automatiquement.
Dans l’industrie manufacturière, les robots collaboratifs ou « cobots » représentent une nouvelle génération d’automates flexibles et interactifs. Grâce à leurs capteurs de force, ils peuvent ajuster précisément leur pression lorsqu’ils manipulent des objets fragiles ou travaillent à proximité d’opérateurs humains.
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