Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Il s’agit de la capacité d’un système informatique à imiter des fonctions cognitives humaines telles que l’apprentissage et la résolution de problèmes.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle (IA) ?
En utilisant les mathématiques et la logique, un système informatique simule le raisonnement que les humains utilisent pour apprendre de nouvelles informations et prendre des décisions.
Un système informatique artificiellement intelligent fait des prédictions ou prend des mesures basées sur des modèles de données existantes et peut ensuite apprendre de ses erreurs pour augmenter sa précision. Une IA mature traite les nouvelles informations de manière extrêmement rapide et précise, ce qui la rend utile pour des scénarios complexes tels que les voitures autonomes, les programmes de reconnaissance d’images et les assistants virtuels.
Comment l'IA est liée à l'apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est considéré comme un sous-ensemble de l’IA. Le Machine Learning se concentre sur la formation des machines pour analyser et apprendre à partir des données, comme le font les humains. Par conséquent, le Machine Learning est une technique qui permet de développer des systèmes d’IA.
Comment l'IA est liée aux API cognitives
Les API (interfaces de programmation d’applications) connectent des applications à d’autres systèmes, services ou applications. Lorsque vous utilisez des API cognitives, vous demandez l'accès à une bibliothèque de modèles intelligents spécifiques à un domaine.
Comment l'IA est liée à la science des données
L’IA et la science des données impliquent toutes deux le rassemblement, l’analyse et la collecte de grands jeux de données, mais elles ont des objectifs différents. L’IA se concentre sur la façon dont les ordinateurs peuvent prendre des décisions en fonction des données. La science des données, quant à elle, se concentre sur l’utilisation des mathématiques, des statistiques et de l’apprentissage automatique pour extraire des informations des données.
Comment l'IA est liée à la robotique
Un robot a généralement une forme physique et le logiciel qui le contrôle. Les robots contrôlés par des logiciels d’IA se déplacent de façon autonome, ils n’ont pas besoin d’instructions directes d’un être humain. Mais tous les robots ne sont pas contrôlés par l’IA, et toutes les IA ne nécessitent pas une forme physique.
Types d'intelligence artificielle
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Intelligence artificielle étroite (Narrow AI)
L’intelligence artificielle étroite, parfois appelée « IA faible », fait référence à la capacité d’un système informatique à effectuer une tâche précisément définie mieux qu’un être humain ne peut le faire.
L’intelligence artificielle étroite est le niveau le plus élevé de développement d’AI que l’humanité a atteint jusqu’à présent et chaque exemple d’IA que vous voyez dans le monde réel figure dans cette catégorie, notamment les véhicules autonomes et les assistants numériques personnels. Cela est dû au fait que, même s’il semble que l’IA pense pour elle-même en temps réel, elle coordonne en fait plusieurs processus étroits et prend des décisions dans un cadre prédéfini. La « pensée » de l’IA n’implique ni la conscience ni l’émotion.
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Intelligence générale artificielle (IA générale)
L’intelligence artificielle générale (parfois appelée « IA forte » ou « IA de niveau humain ») fait référence à la capacité d’un système informatique à surpasser les êtres humains dans n’importe quelle tâche intellectuelle. C’est le type d’IA que vous voyez dans les films où les robots ont des pensées sensibles et agissent de leur propre chef.
En théorie, un système informatique ayant atteint l’IA générale serait en mesure de résoudre des problèmes profondément complexes, d’appliquer un jugement dans des situations incertaines et d’intégrer des connaissances préalables à son raisonnement actuel. Elle serait capable d’une créativité et d’une imagination comparables à celles des humains et pourrait assumer un éventail de tâches bien plus large que l’IA étroite.
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Super intelligence artificielle (ASI)
Un système informatique doté d’une super intelligence artificielle aurait la capacité de surpasser les humains dans presque tous les domaines, y compris la créativité scientifique, la sagesse générale et les compétences sociales.
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Apprentissage automatique
Le Machine Learning est un processus que les systèmes informatiques suivent pour atteindre l’intelligence artificielle. Il utilise des algorithmes pour identifier des modèles dans les données et ces modèles sont ensuite utilisés pour créer un modèle de données qui peut faire des prédictions.
Les modèles Machine Learning sont formés sur des sous-ensembles de données. Lorsque les données utilisées pour former le modèle représentent précisément le jeu de données complet qui sera analysé, l’algorithme calcule des résultats plus précis. Lorsque le modèle d’apprentissage automatique a été suffisamment bien entraîné pour effectuer sa tâche avec suffisamment de rapidité et de précision pour être utile et digne de confiance, on obtient une IA étroite.
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Deep Learning
Le Deep Learning est un type avancé de Machine Learning qui utilise des réseaux d’algorithmes inspirés par la structure du cerveau, appelée réseaux neuronaux. Un réseau neuronal profond a des nœuds neuronaux imbriqués et chaque question à laquelle il répond génère un ensemble de questions associées.
Le Deep Learning nécessite généralement un jeu de données volumineux pour la formation. Les jeux de formation pour le Deep Learning sont parfois constitués de millions de points de données. Une fois qu’un réseau neuronal profond a été formé sur ces jeux de données volumineux, il peut gérer plus d’ambiguïté qu’un réseau superficiel. Cela est utile pour les applications, telles que la reconnaissance d’images, où l’IA doit rechercher les bords d’une forme avant de pouvoir identifier le contenu de l’image. Le Deep Learning permet également de former une IA qui surpasse les compétences humaines dans des jeux complexes comme les échecs.
Exemples d'intelligence artificielle
Les entreprises du monde entier utilisent déjà l’IA dans une grande variété d’applications, et la technologie intelligente est un domaine en pleine croissance. Voici quelques exemples d’IA en action aujourd’hui :
Voitures autonomes
Certains des exemples les plus complexes d’IA dans le monde sont les voitures sans chauffeur et d’autres véhicules autonomes. Ces systèmes coordonnent plusieurs processus pour simuler le raisonnement des conducteurs humains. Ils utilisent la reconnaissance d’images pour identifier les panneaux, les signaux, le flux de trafic et les obstacles. Ils optimisent les routes qu’ils prennent pour atteindre leur destination. Et ils envoient et reçoivent des données en temps réel pour diagnostiquer les problèmes de manière proactive et mettre à jour leurs logiciels.
Bots et assistants numériques
Les conversations sont un moyen de communication pour les personnes et les interfaces de conversation sont devenues plus courantes, car la technologie d’IA a évolué. Certaines interfaces servent un objectif précis ; les gens les utilisent pour une tâche, par exemple la réservation de tickets de cinéma ou la compilation de threads Twitter en une seule story. D’autres se comportent plus comme des assistants personnels qui peuvent vous aider dans un large éventail de tâches. Mais toutes les interfaces conversationnelles utilisent la compréhension du langage naturel (NLU) pour interpréter les demandes (également appelées énoncés) et répondre avec des informations pertinentes.
Moteurs de recommandation
L’une des utilisations les plus courantes de l’IA consiste à recommander des éléments en fonction des données historiques. Par exemple, lorsqu’un service de diffusion multimédia en continu recommande ce qu’il faut regarder ou écouter ensuite, il utilise l’IA pour analyser ce que vous avez regardé ou écouté dans le passé, filtrer toutes les options disponibles en fonction de leurs attributs et mettre en avant l’option la plus susceptible de vous divertir. Lorsque vous effectuez des achats sur un site Web et qu’il recommande des accessoires ou des articles connexes à ajouter à votre panier, il utilise l’IA de la même manière.
Filtres anti-spam
De nombreuses plateformes de messagerie utilisent l’IA pour empêcher le courrier indésirable d’encombrer votre boîte de réception. Lorsqu’un nouvel courriel arrive dans le système, l’IA l’analyse pour y détecter des signes de courrier indésirable. Si le courriel répond à suffisamment de critères, il est marqué comme courrier indésirable et mis en quarantaine. À mesure que vous fournissez des commentaires—en corrigeant les indicateurs incorrects ou en signalant les spams qui n'ont pas été détectés par le filtre—le système apprend de ces commentaires et ajuste ses paramètres.
Technologie de maison intelligente
Presque tout ce qui automatise votre maison utilise l’IA. Les exemples incluent des ampoules intelligentes qui écoutent les commandes, des thermostats intelligents qui apprennent vos préférences et s'ajustent tout au long de la journée, et des aspirateurs intelligents qui apprennent à naviguer dans l'agencement de votre maison sans instruction.
Analyse des données de santé
Les organismes de santé du monde entier utilisent l’IA pour faciliter la recherche, les tests, le diagnostic, le traitement et la surveillance. Certains utilisent l’IA pour analyser des échantillons de tissus et fournir des diagnostics plus précis. Certaines entreprises utilisent l’IA pour analyser des données cliniques et découvrir des lacunes dans le traitement des patients. Et certaines entreprises utilisent l’IA pour analyser des milliards de composés afin d’aider les chimistes à faire des découvertes plus rapidement et à identifier les bons candidats pour les essais cliniques.
Avantages de l'intelligence artificielle
L’IA offre de réels avantages qui couvrent presque tous les secteurs. Voici quelques-uns des principaux avantages que les entreprises ont déjà constatés :
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Disponibilité 24 heures sur 24
Parce que les systèmes informatiques n’ont pas les mêmes besoins biologiques que les humains, un système intelligent peut fonctionner toute la journée sans interruption.
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Communication à grande échelle
Grâce aux robots et aux agents virtuels, les entreprises peuvent fournir des conseils et une assistance à davantage de personnes et à davantage d’endroits à la fois.
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Automatisation des tâches répétitives
L’utilisation de l’IA pour effectuer des tâches répétitives et chronophages aide les personnes de votre entreprise à se concentrer sur un travail plus stratégique et plus percutant.
Des décisions plus rapides et plus précises
L’IA réduit les erreurs humaines, ce qui la rend utile pour les décisions fortement éclairées par des données et impliquant de nombreux calculs complexes.
Des suggestions plus pertinentes
L'IA vous aide à faire des recommandations et des suggestions plus pertinentes à vos clients, en fonction de leurs intérêts et de leurs habitudes.
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