Qu’est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle est un concept qui fait le buzz dans les milieux professionnels aujourd'hui, et ce pour une bonne raison. L'IA ou Intelligence Artificielle a déjà fait beaucoup de progrès dans le domaine technologique et selon le cabinet PwC, plus de 7 millions d'emplois seront remplacés par l'IA en 2037. Cependant, elle entraînera également la création de 7,2 millions d'emplois, soit un gain net de 200 000 emplois.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'IA est une technique qui permet aux machines d'imiter le comportement humain. L'intelligence artificielle est la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches nécessitant normalement l'intelligence humaine, comme la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la traduction interlinguistique.

Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle si importante ?

L'IA automatise l'apprentissage répétitif et la découverte à travers les données. Au lieu d'automatiser les tâches manuelles, l'IA exécute des tâches informatisées fréquentes et à fort volume. Et elle le fait de manière fiable et sans la moindre difficulté. Bien sûr, les humains restent indispensables pour paramétrer le système et poser les bonnes questions.

L'IA ajoute de l'intelligence aux produits existants. De nombreux produits que vous utilisez déjà seront améliorés grâce aux capacités de l'IA, un peu comme Siri a été ajouté en tant que fonctionnalité à une nouvelle génération de produits Apple. L'automatisation, les plateformes conversationnelles, les bots et les machines intelligentes peuvent être combinés à de grandes quantités de données pour améliorer de nombreuses technologies. Les mises à niveau à la maison et sur le lieu de travail, vont de l'intelligence de sécurité et des caméras intelligentes à l'analyse des investissements.

L'IA s'adapte grâce à des algorithmes d'apprentissage progressif pour laisser les données faire la programmation. L'IA trouve des structures et des régularités dans les données afin que les algorithmes puissent acquérir des compétences. Tout comme un algorithme peut apprendre à jouer aux échecs, il peut apprendre à lui-même quel produit recommander en ligne. Et les modèles s'adaptent lorsqu'ils reçoivent de nouvelles données. 

L'IA analyse des données plus nombreuses et plus profondes à l'aide de réseaux neuronaux comportant de nombreuses couches cachées. Il était autrefois impossible de construire un système de détection des fraudes avec cinq couches cachées. Tout cela a changé avec l'incroyable puissance des ordinateurs et le big data. Il faut beaucoup de données pour former des modèles d'apprentissage profond, car ils apprennent directement à partir des données. 

L'IA atteint une précision incroyable grâce aux réseaux neuronaux profonds. Par exemple, vos interactions avec Alexa et Google sont toutes basées sur l'apprentissage profond. Et ces produits ne cessent de gagner en précision à mesure que vous les utilisez. Dans le domaine médical, les techniques d'IA issues de l'apprentissage profond et de la reconnaissance d'objets peuvent désormais être utilisées pour localiser le cancer sur des images médicales avec une précision accrue.

L'IA tire le meilleur parti des données. Lorsque les algorithmes sont auto-apprenants, les données elles-mêmes sont un atout. Les réponses sont dans les données. Il suffit d'appliquer l'IA pour les trouver. Le rôle des données étant plus important que jamais, il peut créer un avantage concurrentiel. Si vous disposez des meilleures données dans un secteur concurrentiel, même si tout le monde applique des techniques similaires, les meilleures données l'emporteront.

Quelles sont les utilisations de l'intelligence artificielle ?

L'IA est omniprésente aujourd'hui. Elle est utilisée pour vous recommander vos prochains achats en ligne, pour comprendre ce que vous dites aux assistants virtuels, comme Alexa d'Amazon et Siri d'Apple, pour reconnaître qui et quoi se trouve sur une photo, pour repérer les spams ou pour détecter les fraudes par carte de crédit.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

L'IA fonctionne en combinant de grandes quantités de données avec un traitement rapide et itératif et des algorithmes intelligents, permettant au logiciel d'apprendre automatiquement à partir de modèles ou de caractéristiques dans les données. L'IA est un vaste domaine d'étude qui comprend de nombreuses théories, méthodes et technologies, ainsi que les principaux sous-domaines suivants :

L’apprentissage automatique

L'apprentissage automatique automatise la construction de modèles analytiques. Il utilise des méthodes issues des réseaux neuronaux, des statistiques, de la recherche opérationnelle et de la physique pour trouver des informations cachées dans les données sans être explicitement programmé pour savoir où chercher ou quoi conclure.

Réseaux neuronaux

Un réseau neuronal est un type d'apprentissage automatique composé d'unités interconnectées (comme des neurones) qui traitent l'information en répondant à des données externes, en relayant l'information entre chaque unité. Le processus nécessite plusieurs passages sur les données pour trouver des connexions et dériver un sens à partir de données indéfinies.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond utilise d'énormes réseaux neuronaux avec de nombreuses couches d'unités de traitement, en tirant parti des progrès de la puissance de calcul et de l'amélioration des techniques de formation pour apprendre des modèles complexes dans de grandes quantités de données. Les applications courantes comprennent la reconnaissance d'images et de la voix.

En outre, plusieurs technologies favorisent et soutiennent l'intelligence artificielle: 

La vision par ordinateur s'appuie sur la reconnaissance des formes et l'apprentissage profond pour reconnaître ce qui se trouve dans une image ou une vidéo. Lorsque les machines peuvent traiter, analyser et comprendre les images, elles peuvent capturer des images ou des vidéos en temps réel et interpréter leur environnement.

Le traitement du langage naturel (NLP) est la capacité des ordinateurs à analyser, comprendre et générer le langage humain, y compris la parole. L'étape suivante du traitement du langage naturel est l'interaction en langage naturel, qui permet aux humains de communiquer avec les ordinateurs en utilisant un langage normal et quotidien pour effectuer des tâches.

Les unités de traitement graphique sont essentielles à l'IA, car elles fournissent la puissance de calcul nécessaire au traitement itératif. L'entraînement des réseaux neuronaux nécessite des données volumineuses et de la puissance de calcul.

L'Internet des objets génère des quantités massives de données provenant d'appareils connectés, dont la plupart ne sont pas analysées. L'automatisation des modèles avec l'IA nous permettra d'en utiliser davantage.

Des algorithmes avancés sont développés et combinés de manière inédite pour analyser plus de données, plus rapidement et à plusieurs niveaux. Ce traitement intelligent est essentiel pour identifier et prévoir des événements rares, comprendre des systèmes complexes et optimiser des scénarios uniques.

Les API, ou interfaces de programmation d'applications, sont des paquets de code portables qui permettent d'ajouter des fonctionnalités d'IA aux produits et aux logiciels existants. Elles peuvent ajouter des capacités de reconnaissance d'images aux systèmes de sécurité domestique et des capacités de questions-réponses qui décrivent les données, créent des légendes et des titres, ou font ressortir des modèles et des idées intéressantes dans les données.

En résumé, l'objectif de l'IA est de fournir un logiciel capable de raisonner en entrée et d'expliquer en sortie. L'IA permettra des interactions de type humain avec les logiciels et offrira une aide à la décision pour des tâches spécifiques, mais elle ne remplace pas les humains - et ne le fera pas de sitôt.