L’intelligence artificielle est un ensemble de techniques qui consiste à imiter le fonctionnement du cerveau d’un homme. Performée par une machine, elle est capable d’effectuer des calculs aussi rapidement que l’intelligence humaine.
À l’aide des réseaux de neurones artificiels et d’énormes bases de données, l’IA dispose de capacités étonnantes. Elle est implémentée dans une machine et dans des applications pour effectuer différentes tâches grâce aux algorithmes programmés par l’homme. Par ailleurs, elle peut s’appliquer à plusieurs domaines.
Intelligence artificielle ou IA : la définition
Dans les années 50, l’intelligence artificielle, par définition, désignait des tâches effectuées par une machine qui auparavant nécessitait l’intelligence humaine.
Beaucoup plus tard, François Chollet, chercheur chez Google et créateur de Keras, indique qu’il s’agit de la capacité d’un système à s’adapter et à improviser dans un nouvel environnement. Selon lui, l’IA est capable de généraliser ses connaissances pour les appliquer à différentes situations.
L’intelligence artificielle, par ses fonctionnalités, vise à imiter le cerveau d’un humain. En d’autres termes, elle est capable de planifier, d’apprendre, de raisonner, de résoudre des problèmes ainsi que d’autres tâches spécifiques.
L’IA peut être utilisée dans un nombre incalculable de domaines. Effectivement, elle est présente dans les machines intelligentes avec des aptitudes précises et également dans celles qui permettent de résoudre automatiquement des problèmes. Elle peut vous faire une recommandation sur vos achats, tout comme elle comprend vos requêtes, comme le cas des assistants vocaux. Elle est aussi capable de reconnaître des visages sur des photos ou d’identifier des faux documents, etc. Autrement dit, l’intelligence artificielle peut être présente partout.
Quels sont les différents types d’IA ?
D’après ces descriptions de l’intelligence artificielle, il s’agit d’une notion très vague qui peut avoir plusieurs utilités n’ayant pas forcément des rapports entre eux. Néanmoins, il est possible de distinguer deux types d’IA : l’intelligence artificielle faible ou étroite, et l’intelligence artificielle forte, dite aussi générale.
Généralement, nous parlons de l’intelligence artificielle faible pour désigner un système ayant la capacité d’effectuer automatiquement une tâche précise. Elle est dite étroite, car elle peut uniquement apprendre et exécuter la tâche pour laquelle elle est destinée.
L’intelligence artificielle forte ou générale quant à elle, est plus comparable à l’intelligence humaine. C’est une forme d’intelligence apte à apprendre des tâches très variées qui ne sont pas liées entre elles. Toutefois, l’IA générale n’est qu’un concept fictif qui n’existe encore que dans les films.
Ses capacités évolutives
Certes, l’intelligence artificielle étroite connaît des limites dans l’exécution de ses tâches. Mais d’un autre point de vue, elle est capable de surpasser la performance du cerveau. Par exemple, elle peut prouver sa performance dans la conduite automatique sur de longs trajets, ou encore avec une grande précision de reconnaissance visuelle. Sa capacité de calcul et de traitement d’énormes données lui permet aussi de dépasser l’humain dans les jeux comme le Go ou les échecs ou encore les jeux vidéo.
En 2020, sa plus grande avancée concernait son langage qui lui permet d’écrire et de parler comme un humain sur des thèmes illimités. Cela a été rendu possible grâce à un réseau neuronal appelé Generative Pre-Training Transformer 3 ou GPT-3, reposant sur des milliards d’articles trouvés sur le web. Au cours de cette même année, l’IA a également fait des prouesses dans le domaine de la chimie. Elle a réussi à modéliser des protéines en quelques heures contre des mois avec une cristallographie. En somme, l’intelligence artificielle ne cesse d’évoluer dans tous les domaines possibles, avec des capacités qui dépassent nos attentes.
Le fonctionnement de l’intelligence artificielle
Rappelons encore une fois que l’intelligence artificielle est un ensemble de techniques qui vise à imiter le fonctionnement du cerveau humain. À cette fin, elle est conçue sur un réseau de neurones artificiels et utilise un système appelé machine learning.
Un réseau de neurones, c’est quoi ?
Un réseau neuronal est un modèle mathématique, qui reçoit des données qu’il pourra paramétrer en interne. Combiné avec d’autres éléments, un réseau de neurones sera ensuite capable de produire de nouvelles informations à la demande. Les réseaux neuronaux sont constitués par des algorithmes, avec des données qui s’alimentent entre elles. L’importance attribuée aux données lors de leur passage entre les couches d’algorithmes permet de spécifier leurs tâches.
Il existe deux types de réseaux neuronaux sur lesquels peut se baser l’intelligence artificielle. Le premier est le réseau de neurones récurrents, adapté au traitement de langage naturel (NLP) et à la reconnaissance vocale. Le deuxième est le réseau de neurones convolutifs, conçu pour reconnaître des images ou d’autres utilisations telles que les systèmes de recommandations, etc.
L’intelligence artificielle et le machine learning
Le machine learning, ou l’apprentissage automatique, constitue une part très importante de l’intelligence artificielle. En termes simples, le système informatique apprend à effectuer les tâches automatiquement sans être programmé pour le faire.
À partir des données qui alimentent le système, les algorithmes d’apprentissage s’entraînent à effectuer une tâche spécifique. Plus la base de données est riche en informations, mieux le système peut apprendre et s’améliorer dans l’exécution de ses tâches.
Les évolutions de l’intelligence artificielle que nous avons énuméré plus tôt sont les résultats du machine learning et du deep learning. De plus, la capacité de processeurs graphiques accentue la puissance de calcul par les algorithmes.
Ce sous-ensemble de l’intelligence artificielle est généralement divisé en deux grandes catégories : l’apprentissage supervisé et non supervisé.
L’apprentissage supervisé
Cette technique consiste à enseigner un système IA en utilisant un grand nombre d’exemples étiquetés. Il est alimenté par une grande quantité de données avec des annotations qui mettent en évidence les caractéristiques importantes. Ces informations étiquetées serviront, par la suite, de référence pour de nouveaux éléments ajoutés dans le système. Néanmoins, un système qui nécessite de traiter moins de données et plus de capacité de calcul pourrait s’avérer être plus intéressant.
L’apprentissage non supervisé
À la différence du système précédent, ce type d’apprentissage utilise une approche qui ne sélectionne pas des types de données spécifiques. Dans ce cas-ci, les algorithmes cherchent des similitudes qui permettent de catégoriser les data.
L’apprentissage par renforcement
Une autre forme moins importante d’apprentissage de l’intelligence artificielle est l’apprentissage par renforcement. Ce procédé a pour objectif d’aboutir aux meilleurs résultats en favorisant des récompenses qui contribueront à améliorer le système.
Les enjeux de l’intelligence artificielle
Cela va sans dire, l’intelligence artificielle est au cœur de la nouvelle technologie. Nous avons déjà vu qu’elle a la capacité d’effectuer différentes tâches dans différents domaines. Mais à plus grande échelle, l’IA contribue à transformer des aspects plus importants dans nos vies.
L’intelligence artificielle fait partie des nombreuses technologies utilisées dans la robotique. Bien qu’il s’agisse de deux domaines bien distincts, l’IA aide à améliorer le fonctionnement des robots et des voitures autonomes.
D’autre part, l’apprentissage automatique permet aux ordinateurs de comprendre les requêtes faites par l’humain avec 95% de précision. Et il existe même des systèmes plus innovants capables de discuter et de formuler des idées au même niveau que les humains. Cela rend l’interaction homme-machine beaucoup plus pratique.
De même, la reconnaissance faciale par les machines de l’IA est de plus en plus précise. Pour les organismes de surveillance et de sécurité, cette avancée technologique offre de nouvelles opportunités. Cependant, cet aspect n’est pas toujours apprécié, car elle remet en cause la confidentialité.
Un autre secteur qui bénéficie grandement de cette technologie est l’industrie de la santé. Effectivement, grâce à l’intelligence artificielle, le diagnostic de certaines maladies devient plus facile. Pareillement, elle permet d’accélérer la découverte de traitements.
Les débats autour de l’intelligence artificielle
Avec le développement de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones artificiels seront bientôt capables de reproduire des images photoréalistes ou imiter la voix d’une personne. En se rapprochant autant de la réalité, l’IA pourrait alors représenter un risque pour la communauté. Autrement dit, la capacité de créer des informations quasi réalistes peut conduire à la désinformation.
En outre, dans certains cas, la machine learning peut perpétrer des biais. Cela peut être constaté dans le cadre de la médecine. En effet, des études montrent que le système d’apprentissage automatique se base sur des modèles restreints, à savoir des prototypes masculins de race blanche. Les variables limitées ne permettent pas d’avoir des résultats personnalisés qui tiennent compte de la particularité de chaque patient. Néanmoins, des organismes sont en œuvre pour améliorer cet aspect biaisé de l’IA. Leur objectif est d’intégrer de nouvelles variables telles que la génétique et les différences ethniques dans les dispositifs de l’IA.
Par ailleurs, un autre questionnement sur l’intelligence artificielle concerne son éventuelle aptitude à dépasser l’intelligence humaine. Bien que contestées par certains chercheurs, d’autres scientifiques avancent l’hypothèse que l’évolution rapide de l’IA pourrait remettre en question l’humanité et ses capacités.
Et pour finir, l’automatisation de certaines tâches amène à se demander si cela ne réduirait pas le nombre de personnes possédant un travail. Étant donné que l’intelligence artificielle occupe davantage de place dans tous les secteurs, le doute est fondé.
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