L’intelligence artificielle (IA) (y compris les systèmes et technologies d’IA) est un sujet discuté en philosophie et en science-fiction depuis des décennies, mais est rapidement devenue une réalité.

En 2017, l’IA est devenue un nom connu de tous. On en parlait tous les jours dans les nouvelles, avec des entreprises comme Google investissant des milliards de dollars dans le développement de plus en plus d’applications et d’autres types d’IA.

La technologie IA couvre des domaines fascinants, de la conception de machines intelligentes à la vision de notre avenir avec des machines plus omniprésentes que les humains.

Des exemples comprennent la reconnaissance d’images et lorsque Siri vous dit à quel moment il va pleuvoir aujourd’hui dans votre ville.

Dans cet article, analysons les bases de la technologie et des systèmes d’IA afin que vous puissiez mieux comprendre ce que cela signifie de manière simplifiée.

Sujets abordés dans cet article

• Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et quels sont certains types courants d’IA?
• Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (nlp)?
• Qu’est-ce que l’apprentissage profond?

Que pensent les gens de l’IA?

Lorsque l’on pose des questions sur l’IA, les gens pensent habituellement aux superproductions hollywoodiennes comme Terminator.

Il n’est pas surprenant que quelqu’un qui n’a jamais entendu ni vu quoi que ce soit sur l’intelligence artificielle imagine souvent des images semblables aux films comme Terminator— ce que la plupart considèrent comme une représentation exacte.

Ils pensent que nous en sommes à un point où les applications d’IA peuvent tout faire pour nous— prendre en charge nos emplois, prendre des décisions sans consulter les humains, etc.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

L’intelligence artificielle consiste à utiliser des ordinateurs et le NLP pour faire des choses qui nécessitent habituellement l’intelligence humaine.

Mais qu’est-ce que c’est au juste? Et pourquoi sommes-nous si enthousiastes à ce sujet?

L’intelligence artificielle est la science qui consiste à créer des machines capables de penser comme des humains. Elle peut accomplir des choses que l’on considère comme « intelligentes ».

La technologie IA peut traiter de grandes quantités d’ensembles de données d’une façon différente des humains. L’objectif de l’IA est de pouvoir reconnaître des motifs, prendre des décisions et juger comme les humains. Pour ce faire, nous avons besoin de beaucoup de données et d’ensembles de données intégrés à ces systèmes.

La technologie IA est à la base de certains éléments, comme la reconnaissance et la classification d’images. Elle change aussi la façon dont nous prenons des décisions— par exemple, elle peut servir à prédire les feux de circulation ou le moment où vous aurez votre café le matin.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?

L’apprentissage automatique (AM) est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle et consiste à apprendre aux ordinateurs à apprendre et à agir comme les humains grâce au traitement du langage naturel.

En programmation traditionnelle, un ordinateur reçoit des données d’entrée et un algorithme pour produire une sortie.

Si un ordinateur reçoit des données d’entrée avec les données de sortie correspondantes, il peut apprendre l’algorithme lui-même et donc continuer de prédire les bonnes données de sortie. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage supervisé.

En revanche, si l’ordinateur reçoit un ensemble complexe de données d’entrée sans données de sortie correspondantes, la machine identifie les relations dans les données afin d’apporter des perspectives utiles aux décideurs. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage non supervisé.

Pourquoi l’apprentissage automatique est-il si important?

Depuis l’avènement de l’apprentissage automatique, la programmation est devenue plus facile.

Avant que l’apprentissage automatique ne devienne populaire, les programmeurs devaient écrire des instructions pour chaque programme qu’ils voulaient exécuter sur leur ordinateur.

S’il y avait une variable qui n’était pas prévue dans ces règles et conditions, le code cessait complètement de fonctionner— d’où l’importance de technologies comme l’apprentissage automatique.

L’apprentissage automatique permet aux développeurs de donner des suggestions de base sur la manière dont certaines choses devraient être faites et de laisser de la place à d’autres possibilités afin que nos programmes puissent apprendre de différents ensembles de données!

Les voitures autonomes en sont un bon exemple. Les gens n’ont pas besoin d’écrire des instructions pour chaque éventualité impliquant un piéton.

Ils peuvent plutôt apprendre à la voiture à ne pas heurter les piétons et lui fournir des millions de photos de piétons marchant près des routes. Cela aidera la voiture à savoir quoi faire lorsqu’elle « voit » quelque chose de semblable plus tard.

Comment l’apprentissage automatique a-t-il changé nos vies?

Avec l’apprentissage automatique, nos ordinateurs peuvent enfin être plus intelligents. Il n’est pas suffisant seul, alors il faut d’autres éléments pour réaliser cela.

Par exemple, les recommandations sont alimentées par l’apprentissage automatique. C’est le cas pour les recommandations sur Google, Netflix et Amazon. Ces mêmes principes s’appliquent aussi aux publicités sur Facebook et Instagram.

Il existe maintenant de véritables solutions pour accomplir des tâches complexes et longues sans intervention humaine.

Tous les gens d’affaires devraient reconnaître cette nouvelle avancée et en tenir compte dans leurs activités quotidiennes.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond?

L’apprentissage profond (AP) et le traitement du langage naturel (nlp) permettent de traiter, interpréter et exploiter des ensembles de données beaucoup plus volumineux et complexes.

L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Par conséquent, l’apprentissage profond permet d’accomplir des tâches beaucoup plus complexes.

Comment l’apprentissage profond nous transforme-t-il?

L’apprentissage profond imite le fonctionnement de notre cerveau. Les données sont traitées à travers plusieurs couches et, avec suffisamment d’ensembles de données d’entraînement, ces réseaux neuronaux peuvent surpasser les humains pour des tâches intelligentes comme la reconnaissance de la parole ou le jeu d’échecs.

L’apprentissage automatique fonctionne sur un mécanisme simple « si ceci, alors cela », tandis que l’apprentissage profond fonctionne selon « si ceci, alors cela, puis qu’en est-il de (x)? » en boucle. En d’autres termes, l’apprentissage automatique peut poser et répondre à une question, mais nécessite ensuite une intervention humaine.

L’apprentissage profond posera et répondra à une question— et avec la puissance du traitement du langage naturel, il – en fonction de cette réponse – posera une autre question, y répondra, et ainsi de suite.

Pourquoi l’apprentissage profond est-il important?

L’apprentissage profond représente la technologie d’intelligence artificielle la plus avancée et sophistiquée.

Par exemple, il permet à Google de vous donner un résultat de recherche précisément adapté à vos besoins— pas simplement quelque chose destiné à tous.

L’apprentissage profond va encore plus loin en donnant à Google la capacité de vous indiquer ce que d’autres personnes recherchent aussi.

Il existe de très bons exemples pratiques qui montrent comment l’apprentissage profond nous aide.

En agriculture, l’apprentissage profond permet de prédire le rendement agricole. Les niveaux d’eau et les maladies des plantes peuvent être détectés afin que les agriculteurs puissent réagir à temps.

En assurance, l’apprentissage profond aide à évaluer les dommages lors d’accidents automobiles. Ceci est possible parce que l’apprentissage profond peut apprendre à un ordinateur à identifier les pièces endommagées d’un véhicule, à prédire les coûts de réparation et à estimer ce qui va se produire.

En médecine, l’apprentissage profond transforme la façon dont les médecins diagnostiquent les patients en détectant les éléments importants sur les scans médicaux, les images de surveillance, la reconnaissance d’images et d’autres examens de diagnostic.

L’apprentissage profond est de plus en plus présent dans presque tous les secteurs, y compris les services financiers, le commerce de détail, les soins de santé, les services publics, les télécommunications, et bien d’autres.

L’avenir avec l’IA, l’AM et l’AP

Quand on pense à l’intelligence artificielle, de nombreuses images futuristes viennent en tête. Pourtant, l’IA devient rapidement une partie courante de notre vie quotidienne, et les entreprises doivent apprendre.

L’apprentissage automatique est utilisé par les entreprises dans leurs activités quotidiennes. Donc, elles doivent comprendre comment fonctionne l’apprentissage automatique pour profiter de cette technologie puissante dans leurs opérations commerciales.

À l’avenir, les différents types d’IA, d’AM et d’AP pourront faire bien plus que ce qu’ils font aujourd’hui. Ils auront également un impact bien plus grand sur nos vies, que ce soit par les médias sociaux, les téléphones mobiles, les véhicules autonomes, les appareils portables, les assistants domestiques, les « chatbots » et bien d’autres.

Que pensez-vous des différents types d’IA?

Croyez-vous en l’intelligence artificielle? Pourquoi ou pourquoi pas?

Comment anticipez-vous que la technologie IA changera les choses?

Nous sommes maintenant à l’ère des technologies intelligentes où il n’est plus nécessaire de bouger ou toucher quoi que ce soit pour accomplir une tâche. Tout peut se faire d’un simple clic ou par commande vocale élégante.

À mesure que plus de données deviennent disponibles, surtout dans le nuage, l’IA deviendra encore plus intelligente et pourra faire encore plus de choses pour nous.