L'IA est au centre des révolutions technologiques qui marquent notre époque. Elle donne aux machines des capacités qui étaient inimaginables auparavant. Et l'intelligence artificielle n'a pas fini d'évoluer et d'aboutir à des innovations plus surprenantes les unes après les autres.
Vous êtes vous déjà demandé comment font les véhicules autonomes pour savoir quand s'arrêter ? Ou tout simplement comment les assistants vocaux font-ils pour comprendre ce que vous dites ? Une seule explication à tout cela : l'IA. Ce domaine de la technologie permet aux dispositifs informatiques de penser comme un humain. Mais en quoi consiste réellement l'IA et comment fonctionne-t-elle ? Dans ce guide, nous vous expliquerons tout ce vous devez savoir sur le sujet.
L'IA, qu'est-ce que c'est ?
L'IA ou l'intelligence artificielle est un domaine de la technologie qui vise à rendre les machines intelligentes. Plus précisément, il s'agit d'un ensemble de techniques informatiques qui permettent aux ordinateurs de résoudre un problème donné aussi efficacement qu'un humain le ferait.
Cette branche de la science informatique a vu le jour dans les années 1950, grâce à deux informaticiens et spécialistes des sciences cognitives. Il s'agit de Marvin Minsky, cofondateur du MIT et de John McCarthy. Un système d'IA doit être capable d'observer, d'analyser, de résoudre des problèmes, d'apprendre, etc. En d'autres termes, l'intelligence artificielle reproduit d'une certaine façon l'intelligence humaine.
Les composants de l'IA
Précisons avant tout que le terme IA englobe un vaste domaine. Autrement dit, il existe plusieurs technologies qui sont des sous-catégories de l'intelligence artificielle. Donc pour comprendre comment ça marche, commençons par parler de ses composants.
Les réseaux neuronaux artificiels
Dans le but de rendre les machines aussi intelligentes que les humains, les chercheurs en IA tentent de reproduire le fonctionnement du cerveau. Pour cela, ils ont construit un modèle mathématique du réseau neuronal biologique. Un réseau neuronal artificiel permet donc aux appareils dotés d'une IA de traiter les informations comme dans un système cérébral humain. Les réseaux neuronaux correspondent à des couches d'algorithmes programmés pour effectuer des tâches suite au passage de données.
Il existe deux types de réseaux neuronaux, dont les réseaux de neurones récurrents et les réseaux de neurones convolutifs. Leur différence réside dans leur utilisation qui varie en fonction des données d'entrées.
Le machine learning (ML)
Ce sont les réseaux de neurones artificiels qui donnent aux machines une capacité d'apprentissage. Ils constituent ce qui est appelé le machine learning, qui est une sous-catégorie de l'IA.
En termes simples, le machine learning, connu aussi comme l'apprentissage automatique, donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre à exécuter une tâche par eux-mêmes. Autrement dit, une machine n'a pas besoin d'une intervention humaine pour résoudre un problème. Afin d'y parvenir, le système reçoit des données qu'il utilisera pour apprendre à effectuer une tâche. En pratique, cela peut par exemple être une tâche d'identification des symptômes d'une maladie dans un dossier médical électronique.
Généralement, l'apprentissage automatique est une forme d'IA utilisée pour l'analyse de données, l'identification de modèles et aussi l'analyse prédictive. Cependant, pour que le machine learning soit efficace, il doit être formé sur d'énormes quantités de données. Par ailleurs, l'entraînement du système doit se faire de manière itérative et continue pour qu'il reste au niveau dans la résolution de nouvelles tâches.
Les approches du ML
Principalement, il existe différentes méthodes pour l'apprentissage automatique. La première est un apprentissage supervisé dans lequel les systèmes d'IA utilisent des données étiquetées. En s'entraînant sur ces exemples de données, un modèle ML peut ensuite appliquer automatiquement les étiquettes sur les nouvelles entrées.
D'autre part, l'apprentissage non supervisé utilise une autre méthode. Entre autres, les algorithmes ML extraient les caractéristiques en identifiant les similitudes entre les données.
Une autre approche dite apprentissage par renforcement repose sur le retour d'information. En d'autres termes, en fonction des résultats (exacts ou erronés), le système reçoit une récompense.
Les autres types d'IA
Le deep learning est une sous-catégorie du machine learning et donc un sous-ensemble de l'IA. Il utilise plusieurs couches de réseaux de neurones artificiels pour résoudre les problèmes complexes.
En outre, le Natural Language Processing (NLP) ou le traitement du langage naturel est une autre branche de l'IA. Il s'agit de la technologie qui permet aux machines de comprendre et de reproduire le langage humain. Le NLP est un élément essentiel en termes d'interaction homme-machine. Pour faire simple, les algorithmes de traitement du langage naturel transforment les entrées linguistiques en code que les ordinateurs peuvent déchiffrer. Dans le cas des IA conversationnelles, le système NLP permet également de générer des textes pour discuter avec les humains.
Parlons également de la computer vision, communément appelée la vision par ordinateur. Dans ce domaine, c'est le système de la vision humaine que l'IA tente de reproduire. Plus exactement, cela implique l'utilisation d'appareils qui permettent de voir et de systèmes qui aident les ordinateurs à comprendre ce qu'ils voient. La computer vision s'appuie essentiellement sur le deep learning.
D'autre part, la generative AI est un domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à générer des contenus réels sans aucune intervention humaine. Autrement dit, ses capacités d'apprentissage s'appliquent à la création de textes, de sons, d'images, de vidéos, etc.
Cas d'utilisation de l'IA
En réalité, les domaines d'application de l'IA sont presque sans limites. Elle touche des aspects simples de notre quotidien, mais elle peut également changer le monde en aidant les chercheurs à anticiper les bouleversements liés au changement climatique.
Au quotidien
L'utilisation de l'intelligence artificielle au quotidien peut prendre différentes formes. Une des plus courantes consiste en la reconnaissance vocale et la reconnaissance faciale. Dans le premier cas, la catégorie de l'IA concernée est le traitement et la compréhension du langage naturel. Pour citer un exemple, nous avons les assistants vocaux tels que Alexa d'Amazon ou tout simplement la commande vocale Ok Google depuis les smartphones. De même, un exemple de l'utilisation de la reconnaissance faciale dans la vie de tous les jours est le déverrouillage des smartphones.
D'autre part, si vous naviguez quotidiennement sur les plateformes de médias sociaux, sachez que l'IA y est également présente. En effet, les applications telles que TikTok, Facebook ou encore Instagram utilisent des algorithmes intelligents pour classer ou recommander des contenus. C'est la raison pour laquelle les utilisateurs voient des publications qui les intéressent sans avoir fait des recherches.
Mais la plus grande contribution de l'IA au quotidien concerne sans doute l'AIoT. En gros, il s'agit de la combinaison de l'intelligence artificielle avec l'IoT (appareils connectés). Par exemple, lorsqu'une personne entre dans une pièce, la température ou l'éclairage peut s'ajuster automatiquement.
Les véhicules autonomes
La technologie des véhicules autonomes représente un domaine où l'IA joue un rôle primordial. Cette fois, c'est surtout la vision par ordinateur qui entre en jeu. Bien que jusqu'ici, la plupart des constructeurs se trouvent au stade expérimental, le marché est en pleine croissance et les premières voitures sans conducteur ne devraient pas tarder à circuler dans les voies publiques. C'est également la même technologie qui permet aux robots de naviguer de manière autonome.
L'IA en entreprise
Les entreprises exploitent également les technologies de l'IA de différentes manières. Nous pouvons par exemple citer les chabots qui sont à la fois utilisés pour les communications internes et pour automatiser le service client. Par ailleurs, il existe d'autres secteurs que les entreprises améliorent en utilisant des systèmes intelligents comme le Marketing par l'IA ou encore les ressources humaines. En outre, les domaines d'activités spécifiques comme la finance, le commerce ou l'assurance ont chacun la possibilité de tirer parti de cette technologie.
Au service de l'humanité
Étant donné qu'il s'agit d'une branche, informatique, un cas d'utilisation touche la cybersécurité. Certains outils basés sur le ML permettent effectivement de détecter les défaillances des systèmes mais aussi d'identifier les attaques. L'IA peut également aider à élaborer des mesures de sécurité en ligne plus efficaces contre les cybercriminels.
En dehors des systèmes informatiques, les systèmes intelligents sont également utilisés pour la sécurité publique. Bien que cela soulève des critiques liées au respect de la vie privée, certains organismes de sécurité et des gouvernements tirent parti de la reconnaissance faciale pour identifier des criminels. L'intelligence artificielle permet également d'améliorer la circulation. Par exemple, des applications d'IA peuvent prédire les embouteillages des heures à l'avance.
D'autre part, l'IA est actuellement très utilisée dans l'industrie de la médecine et des soins de santé. Elle permet d'accélérer le diagnostic des maladies graves, de découvrir des éléments essentiels dans le développement de nouveaux traitements. Par exemple, DeepMind a mis au point une IA qui peut prédire la structure des protéines et a publié la carte la plus complète jusqu'ici.
Tous les cas d'utilisation que nous avons cité ne constituent qu'une petite partie de ce que l'IA peut faire. En effet, d'autres domaines comme l'environnement, la météorologie, l'astrophysique ou encore l'armement exploitent les technologies intelligentes. Par ailleurs, il s'agit d'une science évolutive, ce qui signifie que les applications ne cesseront pas de se multiplier.
L'IA étroite et l'IA générale
L'intelligence artificielle peut être divisée en deux types : l'IA faible et l'IA générale. Tous les composants de l'IA et les exemples d'utilisations que nous avons énumérés dans ce guide font partie de l'IA faible. Entre autres, ce type d'intelligence artificielle est conçu pour résoudre une tâche spécifique.
Le concept d'IA générale fait référence à une intelligence artificielle qui a le même niveau de cognition et de polyvalence que l'humain. Pour faire court, elle pourrait faire tout ce qu'un humain peut faire et non pas se limiter à une tâche. Mais il s'agit, jusqu'ici, d'une vision fictive.
L'avenir de l'IA
Comme nous l'avons mentionné précédemment, l'IA est une technologie en constante évolution. De ce fait, plusieurs experts et scientifiques anticipent l'ampleur que ces nouvelles technologies pourraient prendre. En effet, certains suggèrent qu'à mesure que les programmes informatiques deviendront intelligents, les humains seront dépassés. Cela signifierait que les robots et les programmes automatisés remplaceront les humains en les rendant inutiles.
En revanche, un autre point de vue soutient que l'IA représente l'avenir de l'humanité. Plus précisément, l'utilisation de cette technologie aiderait les humains à améliorer leur capacité et leur créativité. En facilitant certaines tâches, elle donne la possibilité de concentrer les efforts dans des tâches plus importantes. De plus, l'intelligence artificielle repousse sans cesse les limites, ce qui signifie qu'elle augmente la possibilité de résoudre les plus grands problèmes de l'humanité. En fin de compte, l'IA libère les humains des tâches répétitives et les aide à prendre de meilleures décisions.
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