IA : ce qu’il faut savoir sur l’Intelligence Artificielle

L’IA ou intelligence artificielle est une technologie qui simule l’intelligence humaine grâce à des systèmes informatiques et des machines. Ce concept d’objet inerte existait depuis l’Antiquité. Néanmoins, l’engouement pour l’IA n’a véritablement commencé que vers la première moitié du Xxe siècle. Aujourd’hui, les percées se poursuivent et l’IA devient de plus en plus tangible.

Le mode de fonctionnement de l’intelligence artificielle

Les systèmes d’intelligence artificielle fonctionnent en traitant une grande quantité de données, souvent étiquetées, appelées données d’entraînement. Ces données sont analysées pour identifier des modèles et des corrélations, qui servent ensuite à effectuer des prédictions ou à prendre des décisions. Par exemple, un programme de reconnaissance d’images peut identifier et décrire des visuels, tandis qu’un chatbot, nourri de conversations textuelles, peut interagir de manière cohérente avec une personne.

La programmation de l’IA repose sur trois principales capacités cognitives :

  1. Apprentissage : Ce processus implique la collecte et le traitement des données pour créer des algorithmes. Ces derniers fournissent aux machines des directives précises pour accomplir des tâches spécifiques. L’apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage profond (deep learning) sont des sous-domaines clés qui permettent aux systèmes d’IA d’évoluer et de s’adapter.
  2. Raisonnement : Cette étape consiste à sélectionner et appliquer les algorithmes les plus appropriés pour résoudre un problème ou atteindre un objectif donné. Le raisonnement est essentiel pour que l’IA puisse simuler des prises de décision rationnelles.
  3. Autocorrection : Cette capacité permet à l’IA d’améliorer ses algorithmes en fonction des erreurs ou des écarts observés dans ses performances. L’autocorrection est cruciale pour affiner les résultats et atteindre une précision optimale.

Grâce à ces capacités, l’intelligence artificielle peut traiter des volumes massifs de données avec une rapidité et une précision inégalées, tout en s’adaptant et en apprenant en permanence. Ces progrès rendent l’IA indispensable dans des domaines variés, allant de la santé à la finance, en passant par les transports et la robotique.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l’IA ?

L’évolution rapide des réseaux de neurones artificiels s’explique par le traitement rapide d’une quantité énorme de données par l’IA. Celle-ci se charge, en effet, de les amasser puis de les transformer en informations exploitables. Au-delà du temps réduit dans la réalisation des tâches humainement impossible, l’intelligence artificielle fournit des résultats cohérents. Le souci du détail est respecté dans les travaux et les agents virtuels, toujours disponibles.

Le revers de la médaille est que cet exploit a un coût. En plus de cela, traiter des quantités conséquentes de données demande une grande expertise technique. Par ailleurs, l’offre de travailleurs qualifiés dans la création d’ demeure très restreinte. A cette liste s’ajoute le manque de capacité à généraliser d’un ouvrage à un autre.

Focus sur les différentes catégories d’IA

le domaine de l’intelligence artificielle (IA) a connu des avancées significatives, notamment avec l’émergence de l’IA générative. Cette technologie est capable de créer de nouveaux contenus tels que du texte, des images, de l’audio et des vidéos, en se basant sur des modèles d’apprentissage profond. Des outils comme et DALL-E illustrent cette capacité à générer des contenus originaux à partir de simples instructions textuelles.

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Par ailleurs, une nouvelle classification des innovations en IA a été proposée, répartissant les avancées en quatre catégories principales :

  1. IA centrée sur les données : Amélioration et enrichissement des données utilisées pour le perfectionnement des algorithmes.
  2. IA centrée sur les modèles : Développement de modèles d’IA plus performants et adaptés à diverses applications.
  3. IA centrée sur les applications : Intégration de l’IA dans des solutions pratiques répondant à des besoins spécifiques.
  4. IA centrée sur l’humain : Conception de systèmes d’IA prenant en compte les interactions et les besoins humains.

Ces catégories reflètent les priorités actuelles et parfois contradictoires dans le développement de l’IA, mettant en lumière l’importance de l’approche centrée sur les données et les modèles, tout en considérant les applications pratiques et les interactions humaines.

En somme, les avancées récentes en IA, notamment l’essor de l’IA générative et la nouvelle classification des innovations, offrent une perspective actualisée sur les différentes catégories d’intelligence artificielle, enrichissant ainsi notre compréhension et notre approche de cette technologie en constante évolution.

Les technologies d’IA ainsi que leurs utilisations

L’intelligence artificielle (IA) a révolutionné un large éventail de technologies, en les rendant plus autonomes, intelligentes et performantes. Voici un aperçu actualisé des principales technologies d’IA et de leurs applications :

Automatisation avec l’IA et RPA (Robotic Process Automation)

L’automatisation est l’une des premières applications de l’IA, permettant d’effectuer des tâches répétitives avec une grande précision. Les outils de RPA, associés à l’IA, sont capables d’exécuter des processus complexes en entreprise, tels que la gestion des données, la classification des documents ou le traitement des requêtes clients. Grâce à leur capacité à s’adapter aux changements de processus, ces robots tactiques augmentent la productivité et réduisent les erreurs humaines.

Apprentissage automatique (Machine Learning)

Le machine learning permet aux systèmes d’IA d’apprendre et de s’améliorer à partir de données, sans avoir besoin d’être explicitement programmés. Cette technologie comprend :

  • Apprentissage supervisé : Les algorithmes sont formés à partir de données étiquetées pour effectuer des prédictions ou classifications.
  • Apprentissage non supervisé : Les systèmes analysent des données non étiquetées pour détecter des schémas ou des clusters.
  • Apprentissage par renforcement : L’IA apprend par essais et erreurs en optimisant ses actions pour maximiser les résultats.

L’apprentissage en profondeur (deep learning), sous-domaine du machine learning, automatise l’analyse prédictive et est utilisé dans des applications comme la reconnaissance vocale, la traduction automatique et la conduite autonome.

Vision artificielle (Computer Vision)

Cette technologie donne aux machines la capacité de comprendre et d’interpréter des informations visuelles à partir d’images ou de vidéos. Elle utilise des caméras, des conversions analogiques-numériques et des algorithmes de traitement d’image pour capturer, analyser et exploiter des données visuelles. Les applications incluent :

Autres application de l’IA

Le traitement du langage naturel, dont l’exemple le plus concret est la détection de spam. Celle-ci analyse le contenu d’un e-mail pour classifier celui-ci soit dans la boîte de réception soit dans le courrier indésirable. Cette technologie met en évidence la PNL qui est une composante de l’IA basée sur l’apprentissage automatique.

Par ailleurs, la robotique profite aussi du développement de l’intelligence artificielle. La fabrication des robots a effectivement un but : remplacer l’homme dans des tâches qui sont trop complexes voire impossibles pour lui. La NASA exploite, à ce titre, des robots pour faire mouvoir de grands objets dans l’espace. Ces automates ont aussi leur rôle à jouer dans l’univers de la construction automobile.

En parlant d’automobile, les véhicules autonomes intègrent aujourd’hui des solutions IA. Ils emploient « une combinaison de vision par ordinateur, de reconnaissance d’images et d’apprentissage en profondeur ». Le but étant de développer des compétences automatisées permettant de conduire une auto dans un endroit déterminé. Cela permettra, par la même occasion, de détourner les piétons et autres obstacles éventuels.

Comment l’intelligence artificielle impacte-t-elle notre planète ?

L’apparition des moyens de transport autonomes

Appliquée en robotique, l’IA encourage les robots à acquérir de nouvelles facultés. Elle permet également la conception de voitures autonomes ou bien de robots de livraison. L’exemple le plus concret est Cruise Origin, une voiture électrique fabriquée par Honda et General Motors. C’est aussi le cas de Waymo qui a lancé son service de robotaxis à Phoenix en Arizona dont la couverture géographique est de 50 milles carrés en ville.

La reconnaissance du langage humain

Les systèmes de reconnaissance vocale ont récemment atteint une précision d’environ 95 %. Grâce aux avancées en apprentissage automatique, des entreprises comme ont développé des outils capables de transcrire l’anglais parlé avec une précision comparable à celle d’un humain. L’objectif des chercheurs est d’atteindre une précision de 99 %. Par ailleurs, des modèles de langage tels que GPT-4 d’ ont démontré une efficacité notable dans la génération de textes, ce qui est prometteur pour l’amélioration continue des technologies de reconnaissance vocale.

La sécurité et la reconnaissance faciale

Ce domaine a fait un bond conséquent, notamment depuis que Baidu a affirmé pouvoir faire correspondre des visages avec une précision de 99 %. Bien sûr, le visage en question devra être net sur le média. En Chine, les forces de l’ordre envisagent alors de connecter le système de vidéosurveillance local avec cette technologie de reconnaissance faciale pour poursuivre les suspects. Jugée de pratique trop intrusive, celle-ci fait toutefois l’objet de nombreuses critiques. C’est la raison pour laquelle , Microsoft et Amazon ont désisté dans la vente de leurs produits aux autorités.

Le secteur de la santé

Du repérage des séquences génétiques à la détection des tumeurs grâce au rayon X, l’IA s’avère particulièrement efficace dans le domaine de la santé. L’invention la plus récente est AlphaFold 2 de . Si la création de médicaments demande des mois, quelques heures suffisent grâce à ce système. L’on compte également qui permet de dépister les problèmes oculaires ainsi que les cancers du cou et de la tête.

L’IA et son impact environnemental

« La puissance requise par les systèmes d’apprentissage automatique double tous les 3,4 mois ». Telles sont les estimations dévoilées lors du Forum économique mondial de 2018. En effet, la croissance des modèles d’IA accentue l’empreinte carbone des clusters qui les prennent en charge. Cette question a été soulevée lors du déploiement de -3, un « réseau de neurones tentaculaires avec quelque 175 milliards de paramètres ». Certes, au début, ce modèle demande des ressources colossales. Toutefois, une fois opérationnel, l’énergie qu’il consomme sera largement moindre.

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L’intelligence artificielle apporte une aide incommensurable à l’être humain. Toutefois, une petite erreur de conception de modèle a nécessairement des conséquences négatives. A ce titre, l’on peut pointer du doigt le taux d’erreur élevé des outils IA de reconnaissance faciale. C’est le cas de Rekognition d’ qui a rencontré des soucis dans la détermination des sexes des individus à la peau foncée. Qui sait si plus tard, l’IA sera capable de reproduire une voix à la perfection ! Cela mettra en cause la crédibilité des enregistrements audio. Mais ce qui perturbe le plus, c’est d’imaginer les utilisations futures de ces technologies.

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