Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ? 5 minutes
L’intelligence artificielle (IA ) est la simulation de l’intelligence humaine par des machines. En particulier des systèmes informatiques. Les processus se composent de trois phases :
- D’abord l’apprentissage, aussi appelé processus d’acquisition de connaissances et des règles d’utilisation de celles-ci.
- Ensuite, le raisonnement, c’est-à-dire l’utilisation de règles pour parvenir à des conclusions approximatives ou définitives.
- Enfin, l’autocorrection. Les domaines d’application spécifiques de l’IA comprennent le domaine étroit de l’IA, la reconnaissance faciale et la vision par ordinateur.
L’IA est classée comme forte ou faible. L’IA faible, également appelée IA étroite, est un système d’intelligence artificielle qui a été conçu et entraîné pour effectuer une tâche spécifique. Par exemple, les assistants personnels virtuels, comme Siri d’Apple, sont une sorte d’IA faible. Pour l’IA forte, de manière générale, l’IA est dotée de capacités cognitives de type humain. Face à une tâche difficile, un système d’IA bien développé peut trouver une solution sans intervention humaine.
Le coût des logiciels, du matériel et du personnel pour l’intelligence artificielle peut être élevé. De nombreuses entreprises intègrent des éléments d’IA dans leurs offres standard, comme l’accès à des plateformes AIaaS (Artificial Intelligence as a Service). L’AIaaS permet aux entreprises et aux particuliers de tâter le terrain de l’IA et de tester diverses plateformes avant de s’engager. Les offres d’intelligence artificielle en nuage les plus populaires comprennent Amazon AI, IBM Watson Assistant, Microsoft Cognitive Services et les services Google AI.
Une information accrue pour le grand public.
Les outils d’intelligence artificielle offrent un éventail de nouvelles capacités aux entreprises. Toutefois, l’application de l’IA soulève des problèmes éthiques. En effet, les algorithmes d’apprentissage profond sont à la base de plusieurs des outils d’IA les plus sophistiqués. Toutefois, leur capacité d’apprentissage dépend des données qui leur sont fournies pendant leur formation. Comme ce sont les humains qui décident des données utilisées pour créer un programme d’IA, la possibilité d’un biais de la part des humains est inhérente et doit être surveillée de près.
Certains experts du domaine estiment que le concept d' »intelligence artificielle » est trop étroitement lié à la culture pop. Par conséquent, le grand public a des attentes irréalistes à l’égard de l’IA. Mais ils ont aussi des attentes irréalistes quant à l’impact qu’elle peut avoir sur le lieu de travail et le monde en général. Les chercheurs et les spécialistes du marketing espèrent que le terme » intelligence augmentée« , qui a un sens plus neutre, aidera les gens à réaliser que l’IA ne peut qu’améliorer les produits et les services. Elle ne remplacera toutefois pas les êtres humains qui les utilisent.
Types d’intelligence artificielle
Selon Arend Hintze, professeur associé de biologie intégrative et d’informatique à la Michigan State University, il existe quatre types d’intelligence artificielle qui n’existent pas encore. Premièrement, il y a les « machines réactives ». Un bon exemple en est Deep Blue, le programme d’IBM pour les échecs qui a battu Garry Kasparov dans les années 1990. Deep Blue peut identifier les pièces de l’échiquier et faire des prédictions.
Mais il n’a pas de mémoire, ce qui signifie qu’il ne peut pas apprendre des expériences précédentes. Il se contente d’évaluer les actions possibles et de choisir la plus efficace. Par conséquent, Deep Blue ne peut pas être appliqué à d’autres situations. Il y a aussi ceux qui ont une « mémoire limitée ». Ce sont des systèmes d’IA qui utilisent les expériences précédentes pour guider les décisions futures. Certaines fonctions décisionnelles des voitures autonomes sont conçues de cette manière. Cependant, ces données ne sont pas conservées indéfiniment.
L’étape suivante est la « théorie de l’esprit », une forme d’IA qui n’existe pas encore. Le terme « psychologie » est utilisé pour comprendre les pensées, les croyances et les intentions des autres, ce qui peut influencer leurs décisions. La dernière catégorie est la « conscience de soi » qui n’existe pas encore. Les intelligences artificielles sont dotées d’un sens du soi et d’une conscience. Elles seront donc capables de comprendre leur situation actuelle, mais aussi de discerner ce que les autres ressentent.
Illustrations de la technologie de l’IA
L’intelligence artificielle est intégrée dans différents types de technologies, dont voici six exemples.
1. Automatisation
C’est la raison pour laquelle un système ou un processus fonctionne de manière totalement automatique. Par exemple, l’automatisation des processus robotiques (RPA) peut être programmée pour effectuer des tâches répétitives plus rapidement que les humains.
2. L’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est le processus qui permet à un ordinateur de fonctionner sans programmation. L’apprentissage profond en est un aspect qui peut être décrit comme le processus d’automatisation de l’analyse prédictive. Il existe trois types d’apprentissage profond. Le premier est l’apprentissage sous supervision, qui consiste à étiqueter des ensembles de données afin d’identifier des modèles qui sont ensuite réutilisés. Ensuite, l’apprentissage non supervisé, c’est-à-dire lorsque les ensembles de données ne sont pas étiquetés, mais qu’ils peuvent être triés en fonction de leurs similitudes ou de leurs différences. Enfin, l’apprentissage renforcé est celui où les données ne sont pas étiquetées, mais où l’IA reçoit un retour d’information lors de l’exécution.
3. Vision par ordinateur
Il s’agit d’une méthode technologique qui enregistre et analyse des images à l’aide de caméras. Elle est utilisée pour l’identification de signatures et l’analyse médicale d’images.
4. NLP (Traitement du langage naturel)
Le traitement naturel du langage est le processus de traitement du langage parlé par les humains à l’aide d’un programme informatique. La détection des pourriels en est un exemple classique. Cependant, les méthodes actuelles sont basées sur l’apprentissage automatique. Elles comprennent la traduction de textes, l’analyse des sentiments et la reconnaissance vocale.
5. Robotique
Il s’agit de la création et de la fabrication de robots. Ils sont ensuite utilisés comme chaînes de montage pour la production d’automobiles ainsi que par la NASA pour déplacer de gros objets dans l’espace. Les chercheurs cherchent actuellement à intégrer l’apprentissage automatique dans la conception de robots capables d’interagir avec les humains dans des contextes sociaux.
6. Les véhicules autonomes
Ces véhicules intègrent des ordinateurs, la reconnaissance d’images et l’apprentissage profond. L’intelligence artificielle est essentiellement une capacité automatique à conduire le véhicule. Et ce, tout en restant dans une certaine trajectoire et en évitant les obstacles inattendus, comme les piétons.
Applications de l’IA
L’intelligence artificielle a mis un pied dans de nombreux domaines. L’un d’entre eux est celui des soins de santé. Par exemple, l’apprentissage automatique est utilisé pour fournir un diagnostic plus rapide et plus précis. L’une des techniques les plus connues est celle d’IBM Watson. Il est capable de comprendre le langage naturel et de répondre aux questions qui lui sont posées. Il passe au crible les données des patients et d’autres sources de données pour élaborer une hypothèse qu’il présente ensuite en utilisant un système de notation de confiance.
Dans le domaine des affaires, l’apprentissage automatique est intégré aux plateformes d’analyse ainsi qu’aux CRM (gestion de la relation client) pour mieux servir les clients. Les chatbots s’intègrent aux sites web pour répondre aux questions et aider les clients. Dans le domaine de l’éducation, les intelligences artificielles pourraient automatiser le processus de notation, ce qui permettrait aux enseignants de gagner du temps. Les intelligences artificielles peuvent modifier la façon dont les étudiants apprennent et pourraient même remplacer certains enseignants.
Dans le domaine de la finance, l’intelligence artificielle est capable de collecter des informations personnelles et de donner des conseils financiers. Certains programmes, comme IBM Watson, ont été utilisés dans le processus d’achat d’une maison. En outre, l’industrie manufacturière est un secteur qui a ouvert la voie à l’intégration de robots dans les processus.
Problèmes d’éthique et de sécurité
L’idée des véhicules autonomes soulève des problèmes d’éthique et de sécurité. Les véhicules sont susceptibles d’être piratés. Et en cas d’accident, la responsabilité n’est pas claire. En outre, les véhicules autonomes pourraient être placés dans une situation où un accident est inévitable et obliger l’IA à prendre une décision morale sur ce qu’il convient de faire pour limiter les dégâts. Une autre préoccupation est la possibilité d’abus des outils d’IA.
En effet, les pirates informatiques commencent à employer des outils d’apprentissage automatique sophistiqués pour accéder à des systèmes vulnérables. La sécurité devient ainsi un problème plus important. De plus, les outils de création audio et vidéo basés sur l’apprentissage profond sont rapidement pris en charge pour la production de « deepfakes », une méthode de synthèse d’images qui permet la permutation intelligente de visages.
Malgré les risques, il n’existe aucune réglementation pour l’intelligence artificielle. Si des lois existent, elles ne s’appliquent qu’aux IA. Par exemple, le GDPR (General Data Protection Regulation) fixe des directives strictes sur la manière dont les entreprises peuvent utiliser les données des consommateurs. Cette restriction entrave également le processus d’apprentissage et certaines capacités des intelligences artificielles conçues pour les consommateurs.
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