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Intelligence artificielle

Que signifie l’intelligence artificielle (IA) ?

L’intelligence artificielle (IA), également connue sous le nom d’intelligence des machines, est une branche de l’informatique qui se concentre sur la construction et la gestion d’une technologie capable d’apprendre à prendre des décisions de manière autonome et à exécuter des actions pour le compte d’un être humain.

L’IA n’est pas une technologie unique. Il s’agit plutôt d’un terme générique qui inclut tout type de logiciel ou de composant matériel qui prend en charge l’apprentissage automatique, les systèmes experts, l’IA générative et certains types de robotique.

L’IA d’aujourd’hui fonctionne principalement sur du matériel CMOS conventionnel et intègre un mélange d’algorithmes traditionnels et de modèles d’apprentissage automatique basés sur des données.

Toutefois, à mesure que la technologie s’intègre dans les applications quotidiennes, l’ingénierie neuromorphique suscite un intérêt croissant, un domaine de recherche qui cherche à émuler l’architecture du cerveau humain par la conception de matériel spécialisé et d’algorithmes optimisés pour une faible consommation d’énergie et un traitement en temps réel.

Cas d’utilisation de l’IA dans les entreprises

L’IA est actuellement appliquée à toute une série de fonctions, tant en laboratoire que dans des environnements commerciaux ou de consommation, y compris les technologies suivantes :

  • Les réseaux neuronaux artificiels sont des modèles informatiques inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils se composent de nœuds interconnectés (neurones) qui traitent et transmettent des informations, ce qui permet au réseau d’apprendre des modèles et des relations à partir de données grâce à l’entraînement.
  • L’apprentissage profond est une approche itérative de l’intelligence artificielle qui empile des algorithmes d’apprentissage automatique dans une hiérarchie de complexité et d’abstraction croissantes. L’apprentissage en profondeur est actuellement l’architecture d’intelligence artificielle la plus sophistiquée utilisée aujourd’hui.
  • La reconnaissance vocale permet à un système intelligent de convertir la parole humaine en texte ou en code.
  • La génération de langage naturel permet une interaction conversationnelle entre les humains et les ordinateurs.
  • La vision par ordinateur permet à une machine de scanner une image et d’utiliser une analyse comparative pour identifier des objets dans l’image.
  • Les systèmes experts ont été l’une des premières technologies d’IA développées dans les années 1970 et 1980. Ces systèmes visaient à capturer les connaissances et les processus de prise de décision des experts humains dans des domaines spécifiques et à utiliser ces connaissances pour fournir des recommandations ou prendre des décisions. Bien que les systèmes experts ne soient pas aussi largement discutés que les technologies d’IA plus récentes telles que l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux, ils ont toujours des applications pratiques dans les domaines de la santé, de la finance et de l’ingénierie.

Techopedia explique l’intelligence artificielle (IA)

Si l’IA évoque souvent l’image de l’ordinateur intelligent de la science-fiction, la réalité actuelle est bien différente. Dans le monde réel, les systèmes d’IA sont des outils spécialisés conçus pour effectuer des tâches spécifiques, telles que la reconnaissance d’images, la traduction de langues ou l’analyse de données. Ces systèmes sont dépourvus de conscience, d’émotions et d’autonomie. Ils fonctionnent plutôt sur la base d’algorithmes et de modèles appris à partir de données, et leurs capacités sont limitées par leur programmation et leur formation.

Quels sont les types d’IA et en quoi diffèrent-ils ?

On parle souvent de l’IA comme étant soit faible, soit forte. Aujourd’hui, la plupart des applications commerciales de l’IA sont des applications d’apprentissage automatique de l’IA faible.

  • L’IA étroite (faible) n’est capable d’exécuter qu’un ensemble limité de fonctions prédéterminées.
  • L’IA générale (forte) est considérée comme équivalente à la capacité de l’esprit humain à fonctionner de manière autonome en fonction d’un large éventail de stimuli ;
  • La super IA devrait un jour dépasser l’intelligence humaine (et éventuellement dominer le monde).

Les initiatives en matière d’IA sont également décrites en fonction de leur appartenance à l’une des quatre catégories suivantes :

  1. L’IA réactive s’appuie sur des données en temps réel pour prendre des décisions.
  2. L’IA à mémoire limitée s’appuie sur des données stockées pour prendre des décisions.
  3. Théorie de l’esprit L’IA peut prendre en compte des éléments subjectifs tels que l’intention de l’utilisateur lors de la prise de décision.
  4. L’IA consciente d’elle-même possède une conscience semblable à celle d’un être humain, capable de fixer des objectifs de manière indépendante et d’utiliser des données pour décider de la meilleure manière d’atteindre un objectif.

Une bonne façon de visualiser ces distinctions est d’imaginer l’IA comme un joueur de poker professionnel. Un joueur réactif fonde toutes ses décisions sur la main en cours, tandis qu’un joueur à mémoire limitée tient compte de ses propres décisions et de celles des autres joueurs.

Un joueur doté d’une théorie de l’esprit prend en compte les indices comportementaux des autres joueurs et, enfin, un joueur professionnel d’IA conscient de lui-même s’arrête pour se demander si le fait de jouer au poker pour gagner sa vie est vraiment la meilleure façon d’utiliser son temps et ses efforts.

La différence entre l’IA et l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui se concentre sur la construction de modèles permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir de données. Au lieu d’être explicitement programmés pour effectuer une tâche, les modèles d’apprentissage automatique utilisent les données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.

Pour l’essentiel, toute ML est de l’IA, mais toutes les IA n’utilisent pas les techniques de ML. Par exemple, les systèmes experts basés sur des règles et l’IA symbolique relèvent de l’IA mais n’impliquent pas nécessairement l’apprentissage à partir de données comme le fait la ML.

Les étapes de l’évolution de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle peut remplacer un système entier, en prenant toutes les décisions de bout en bout, ou être utilisée pour améliorer un processus spécifique. Un système de gestion d’entrepôt standard, par exemple, peut indiquer les niveaux actuels de divers produits, tandis qu’un système intelligent pourrait identifier les pénuries, en analyser la cause et l’effet sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, et même prendre des mesures pour y remédier.

La demande d’un traitement de l’information plus rapide et plus économe en énergie croît de manière exponentielle à mesure que l’IA se répand dans les applications commerciales. Le matériel de traitement numérique conventionnel ne peut répondre à cette demande. C’est pourquoi les chercheurs s’inspirent du cerveau et envisagent des architectures alternatives dans lesquelles des réseaux de neurones et de synapses artificiels traitent l’information à grande vitesse et avec des capacités d’apprentissage adaptatif, d’une manière économe en énergie et évolutive.

Margaret Rouse
Experte en technologie

Margaret Rouse est une écrivaine technique primée et enseignante reconnue pour sa capacité à expliquer des sujets techniques complexes à un public non technique et commercial. Au cours des vingt dernières années, ses explications ont été publiées sur les sites Web de TechTarget et elle a été citée comme une autorité dans des articles du New York Times, du Time Magazine, de USA Today, de ZDNet, de PC Magazine et de Discovery Magazine. L'idée que Margaret se fait d'une journée amusante est d'aider les professionnels de l'informatique et des affaires à apprendre à parler leurs langages hautement spécialisés respectifs. Si…