L’intelligence artificielle (IA) permet aux machines d’apprendre de leurs expériences, de s’adapter aux nouvelles informations reçues et de réaliser des tâches similaires à celles de l’homme. La plupart des exemples d’AI dont nous entendons parler aujourd’hui, des programmes d’échecs aux voitures autonomes, reposent principalement sur l’apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel. 

Grâce à ces technologies, les ordinateurs peuvent apprendre à effectuer des tâches spécifiques en traitant de grandes quantités de données et en reconnaissant les modèles de données.

Histoire de l’intelligence artificielle

Le terme d’intelligence artificielle a été inventé en 1956, mais l’IA est aujourd’hui encore plus populaire compte tenu de la croissance du volume de données, du développement d’algorithmes avancés et des améliorations apportées à la puissance de calcul et de stockage.

Les premières recherches menées sur l’intelligence artificielle dans les années 50 portaient sur la création de programmes capables d’imiter le raisonnement humain et les déductions logiques. Dans les années 1960, le département de la Défense des États-Unis s’intéresse à ce type de travail et commence à programmer des ordinateurs pour imiter le raisonnement humain fondamental. Par exemple, la DARPA (Défense Advanced Research Projects Agency) a mené à bien des projets de cartographie routière dans les années 1970. Et DARPA a produit des assistants personnels intelligents en 2003, bien avant que Siri, Alexa ou Cortana ne soient utilisés couramment.

Ce premier travail a ouvert la voie à l’automatisation et au raisonnement formel que nous observons aujourd’hui dans les ordinateurs, y compris les systèmes d’aide à la décision et les systèmes de recherche intelligents, conçus pour intégrer et accroître les capacités humaines.

Alors que les films hollywoodiens et les romans de science-fiction décrivent l’intelligence artificielle comme des androïdes qui conquièrent le monde, l’évolution actuelle des technologies de l’IA n’est pas si effrayante. Ou assez intelligent. L’intelligence artificielle a évolué pour offrir de nombreux avantages spécifiques dans différents secteurs. Lisez la suite pour obtenir des exemples d’intelligence artificielle appliquée aux soins de santé, aux ventes au détail, etc.

Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle importante?

• IA automatise l’apprentissage et la découverte en continu à l’aide de données. Mais l’IA se comporte différemment de l’automatisation robotique basée sur le matériel: au lieu d’automatiser des tâches manuelles, l’IA exécute des tâches fréquentes et volumineuses de manière fiable et sans effort. Pour ce type d’automatisation, la contribution humaine est toujours essentielle pour configurer le système et poser les bonnes questions.
• IA ajoute l’intelligence aux produits existants. Dans la plupart des cas, l’IA n’est pas vendu en tant qu’application unique. Il arrive plutôt que les produits déjà utilisés soient améliorés avec les fonctionnalités IA, tout comme Siri a été ajouté en tant que nouvelle fonctionnalité à une génération de produits Apple. L’automatisation, les plateformes de conversation, les robots et les machines intelligentes peuvent être combinés avec de grandes quantités de données pour améliorer de nombreuses technologies à la maison et sur le lieu de travail, des informations de sécurité à l’analyse des investissements.
• L’intelligence artificielle s’adapte à l’aide d’algorithmes d’apprentissage progressifs et permet aux données d’effectuer la programmation. L’intelligence artificielle trouve la structure et les régularités dans les données afin que l’algorithme acquière une compétence: l’algorithme devient un classificateur ou un prédicteur. Ainsi, tout comme l’algorithme peut apprendre par lui-même à jouer aux échecs, il peut également apprendre quel produit recommander en ligne. Et les modèles s’adaptent lorsque de nouvelles données arrivent. La rétro-propagation est une technique d’intelligence artificielle qui permet au modèle de s’adapter par la formation et par des données supplémentaires, lorsque la première réponse est incorrecte.
• IA analyse les données de plus en plus profondément à l’aide de réseaux de neurones comportant de nombreux niveaux cachés. La construction d’un système de détection de fraude caché sur cinq niveaux était presque impossible il y a quelques années. Tout cela a changé avec l’augmentation de la puissance informatique et du Big Data. Il faut beaucoup de données pour générer des modèles d’apprentissage approfondis pouvant apprendre directement à partir de données. Avec plus de données, vous pouvez les alimenter, plus elles deviennent précises.
• L’IA atteint une précision incroyable grâce à la profondeur des réseaux de neurones, auparavant impossible. Par exemple, vos interactions avec Alexa, Google Search et Google Photos reposent toutes sur un apprentissage en profondeur et continuent de devenir de plus en plus précises à mesure que vous les utilisez. Dans le domaine médical, les techniques d’IA dérivées de l’apprentissage en profondeur, de la classification d’images à la reconnaissance d’objets, peuvent désormais être utilisées pour détecter le cancer par imagerie par résonance magnétique avec la même précision que les radiologues hautement qualifiés.
• AI pour tirer le meilleur parti de vos données. Lorsque les algorithmes s’auto-apprenants, les données peuvent devenir propriété intellectuelle. Les réponses sont dans les données; il suffit d’appliquer l’IA pour les faire sortir. Étant donné que le rôle des données est maintenant plus important que jamais, elles deviennent elles-mêmes un avantage concurrentiel. Dans tous les secteurs du marché, même si tous les concurrents appliquaient des techniques d’analyse similaires, le propriétaire des meilleures données resterait victorieux.

Comment l’intelligence artificielle est utilisée ?

Tous les secteurs du marché présentent un grand intérêt et nécessitent des fonctionnalités d’IA, en particulier celles concernant les assistants numériques, qui peuvent être utilisées pour l’assistance juridique, la recherche de brevets, la notification des risques et la recherche médicale. Les autres utilisations de l’IA comprennent:

1/Santé

Les applications d’IA peuvent fournir des lectures médicales et radiographiques personnalisées. Les assistants de santé personnels peuvent agir en tant que coach de vie en vous rappelant de prendre des médicaments, de faire de l’exercice ou de manger plus sainement.

2/fabrication

AI est en mesure d’analyser les données d’entreprise IoT lors de la diffusion en continu à partir d’équipements connectés pour prévoir la charge et la demande attendues à l’aide de réseaux récurrents, un type spécifique de réseau d’apprentissage en profondeur utilisé avec des données de séquence. 

3/vente au détail

L’intelligence artificielle propose des fonctionnalités d’achat virtuel proposant des recommandations personnalisées ou présentant les différentes options d’achat au consommateur. De plus, les technologies de gestion des stocks d’entrepôt et de configuration du site seront améliorées avec l’IA.

4/sportif

Dans ce domaine, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour capturer et analyser des images de jeu, fournissant ainsi aux entraîneurs des rapports sur la manière de mieux organiser une équipe, par exemple en optimisant les positions et la stratégie sur le terrain.

Quels sont les défis liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle?

L’intelligence artificielle changera tous les secteurs, mais nous devons en comprendre les limites.

La principale limite de l’intelligence artificielle réside dans le fait qu’elle tire des enseignements des données. Il n’y a pas d’autre moyen d’intégrer les connaissances. Cela signifie que toute inexactitude dans les données sera reflétée dans les résultats. Et chaque niveau supplémentaire de prévision ou d’analyse doit être réalisé séparément.

Les systèmes d’intelligence artificielle sont aujourd’hui formés pour effectuer une tâche bien définie. Le système qui joue au poker ne peut pas jouer au solitaire ou aux échecs. Le système de détection de fraude ne peut pas conduire une voiture ou vous donner des conseils juridiques. Par exemple, un système d’intelligence artificielle qui détecte la fraude en matière de santé n’est pas en mesure de détecter la fraude fiscale ou de garantir des réclamations avec une précision égale.

En d’autres termes, ces systèmes sont extrêmement spécialisés. Ils peuvent se concentrer sur une tâche et sont loin de se comporter comme des humains. De même, les systèmes d’autoapprentissage ne sont pas des systèmes autonomes.

Les technologies d’intelligence artificielle utilisées dans les films et à la télévision sont encore de la science-fiction. Mais des ordinateurs capables de sonder des données complexes pour apprendre et perfectionner des activités spécifiques sont au contraire de plus en plus utilisés.

Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle associe de grandes quantités de données à un traitement rapide et itératif et à des algorithmes intelligents, permettant ainsi au logiciel d’apprendre automatiquement à partir de modèles de données ou de fonctionnalités. L’intelligence artificielle est un très vaste domaine d’étude qui inclut plusieurs théories, méthodes et technologies, telles que les axes principaux suivants:

• L’apprentissage machine automatise la construction de modèles analytiques. Utilisez des méthodes issues de réseaux de neurones, de statistiques, de recherches opérationnelles et physiques pour trouver des informations cachées dans les données sans avoir été explicitement programmées pour savoir où chercher ou quelles conclusions en tirer.
• Le réseau de neurones est un type d’apprentissage automatique composé d’unités interconnectées (telles que des neurones) qui traite les informations en répondant à des entrées externes et en transmettant des informations entre chaque unité. Le processus nécessite davantage de données pour trouver les connexions et obtenir du sens à partir des données non définies.
• L’apprentissage en profondeur utilise d’énormes réseaux de neurones avec de multiples niveaux d’unités de traitement. Tirez parti des progrès de la puissance de calcul et des techniques d’apprentissage améliorées pour apprendre des modèles complexes dans de grandes quantités de données. Les applications courantes incluent la reconnaissance d’images et la reconnaissance vocale.
• Le Cognitive Computing est une branche de l’intelligence artificielle qui veut obtenir une interaction naturelle avec des machines, semblables à celle des humains. En utilisant l’intelligence artificielle et le calcul cognitif, l’objectif ultime est une machine qui simule les processus humains grâce à la capacité d’interpréter les images et la parole et qui est ensuite capable de réagir de manière cohérente.
• La vision par ordinateur est basé sur la reconnaissance des formes et l’apprentissage en profondeur de reconnaître ce qui est dans une image ou une vidéo. Lorsque les machines sont capables de traiter, analyser et comprendre le contenu, elles peuvent capturer des images ou des vidéos en temps réel et interpréter l’environnement qui les entoure.
• Le traitement du langage naturel (traitement du langage naturel) est la capacité des ordinateurs à analyser, de comprendre et de générer le langage humain, y compris la parole. La phase suivante de la PNL est l’interaction linguistique naturelle, qui permet aux êtres humains de communiquer avec des ordinateurs en utilisant un langage courant et quotidien pour mener à bien leurs activités.

D’autres technologies permettent et soutiennent l’intelligence artificielle:

• L’unité de traitement graphique (GPU) sont fondamentales pour l’intelligence artificielle, car ils fournissent la puissance de calcul nécessaire pour le traitement itératif. L’apprentissage des réseaux de neurones nécessite des données volumineuses et une puissance de calcul élevée.
• L’Internet des objets génère d’énormes quantités de données à partir d’appareils connectés, dont la plupart ne sont pas analysés. L’automatisation des modèles avec IA nous permettra d’en utiliser davantage.
• Les algorithmes avancés ont été développés et de nouvelles façons combinées pour analyser plus de données plus rapidement et à plusieurs niveaux. Ce traitement intelligent est essentiel pour identifier et prévoir les événements rares, comprendre les systèmes complexes et optimiser les scénarios.
• Les API , interfaces de programmation d’applications, sont des packages de code permettant d’ajouter des fonctionnalités IA à des produits et packages logiciels existants. Ils peuvent ajouter des fonctionnalités de reconnaissance d’images aux systèmes de sécurité domestique et des fonctionnalités de questions-réponses qui décrivent des données, créent des sous-titres et des titres, ou appellent des modèles et des informations de données.

En résumé, l’objectif de l’intelligence artificielle est de fournir un logiciel capable de raisonner sur les intrants et d’expliquer les extrants. L’intelligence artificielle fournira des interactions de type humain avec le logiciel et offrira une aide à la décision pour des tâches spécifiques. L’intelligence artificielle ne remplace pas les êtres humains et ne devrait pas l’être à l’avenir.