Présentation de 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 des problèmes.
Fonctionnement de l’IA
À l’aide des mathématiques et de la logique, le système informatique simule le raisonnement des êtres humains pour apprendre de nouvelles informations et prendre des décisions.
Un système informatique doté d’intelligence artificielle effectue des prédictions ou prend des mesures en fonction de modèles provenant de données existantes et peut ensuite apprendre de ses erreurs pour améliorer sa précision. Un système d’IA mature traite de nouvelles informations extrêmement rapidement et précisément, ce qui le rend utile pour des scénarios complexes, tels que les voitures sans chauffeur, les programmes de reconnaissance d’images et les assistants virtuels.
Relation entre l’IA et le Machine Learning
Le Machine Learning est considéré comme un sous-ensemble d’intelligence artificielle. 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.
Présentation du Machine LearningRelation entre l’IA et les 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.
En savoir plus sur les services Azure AIRelation entre l’IA et 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. En revanche, la science des données se concentre sur l’utilisation des mathématiques, des statistiques et du Machine Learning pour extraire des informations à partir des données.
Relation entre l’IA et 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 l’IA n’a pas besoin d’une forme physique.
Exemples d’intelligence artificielle
Intelligence artificielle étroite (IA étroite)
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 « réflexion » de l’IA n’implique pas de conscience ni d’émotion.
Intelligence artificielle générale (AI 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. Il serait capable de créativité et d’imagination à l’instar des êtres humains, et pourrait se charger d’un plus grand nombre de tâches que l’IA étroite.
Super intelligence artificielle (SIA)
Un système informatique qui a obtenu une super intelligence artificielle aurait la possibilité de surpasser les êtres humains dans presque tous les domaines, notamment la créativité scientifique, le bon sens général et les compétences sociales.
Machine Learning
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. Si le modèle Machine Learning a été correctement formé pour accomplir sa tâche rapidement et de façon suffisamment précise pour être utile et digne de confiance, l’IA étroite est atteinte.
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 est également ce qui entraîne l’IA et 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 un large éventail d’applications et la technologie intelligente est un domaine en constante évolution. Voici quelques exemples d’IA en action à l’heure actuelle :
Des voitures sans chauffeur
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. Ils envoient et reçoivent des données en temps réel pour diagnostiquer de manière proactive les problèmes 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. Toutefois, toutes les interfaces de conversation utilisent la compréhension du langage naturel pour interpréter les demandes (également appelées énoncés) et répondre avec les 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 éléments associés à ajouter à votre panier, il utilise l’IA de la même façon.
Filtres de courrier indésirable
De nombreuses plateformes de messagerie utilisent l’IA pour empêcher le courrier indésirable d’encombrer votre boîte de réception. Lorsqu’un nouvel e-mail arrive dans le système, l’IA l’analyse pour y détecter des signes de courrier indésirable. Si l’e-mail répond à suffisamment de critères, il est marqué comme courrier indésirable et mis en quarantaine. À mesure que vous fournissez des commentaires (en corrigeant des indicateurs incorrects ou en marquant les courriers indésirables qui n’ont pas été détectés par le filtre), le système apprend à partir de ces commentaires et ajuste ses paramètres.
Technologie domotique intelligente
Presque tout ce qui automatise votre maison utilise l’IA. Parmi les exemples, citons notamment les ampoules intelligentes qui écoutent les commandes, les thermostats intelligents qui apprennent vos préférences et s’ajustent automatiquement tout au long de la journée, ainsi que les aspirateurs intelligents qui apprennent à parcourir votre maison sans instruction.
Analyse de données liées à la 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. Certaines entreprises se servent de l’intelligence artificielle pour analyser des milliards de composés afin d’aider les chimistes à accéder plus rapidement à leurs découvertes et à identifier les bons candidats pour les essais cliniques.
Avantages de l’intelligence artificielle
L’IA offre de réels avantages qui s’appliquent à presque tous les secteurs d’activité. Voici quelques-uns des principaux avantages déjà observés par les entreprises :
Disponibilité 24 h/24
Étant donné que les systèmes informatiques n’ont pas les mêmes besoins biologiques que les êtres humains, un système intelligent peut fonctionner toute la journée sans interruption.
Communication à grand échelle
Grâce à des robots et des agents virtuels, les entreprises peuvent fournir des conseils et un support à davantage de personnes à plusieurs endroits en même temps.
Automatisation des tâches répétitives
L’utilisation de l’IA pour effectuer des tâches répétitives et chronophages permet aux personnes de votre entreprise de 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 largement motivées par des données et qui impliquent un grand nombre de calculs complexes.
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 habitudes.
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