Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Le terme « intelligence artificielle » a été inventé en 1956 par John McCarthy lors d’un atelier au Dartmouth College, qui est souvent considéré comme la naissance de l’intelligence artificielle en tant que domaine d’étude.

L’intelligence artificielle est une branche multidisciplinaire qui, en combinant l’informatique et des ensembles de données robustes, vise à créer des systèmes informatiques capables d’imiter l’intelligence humaine.

Il ne s’agit pas de créer des machines qui pensent et ressentent exactement comme des humains, mais plutôt des systèmes capables d’interpréter le monde qui les entoure, de raisonner sur leurs découvertes, d’apprendre de leurs expériences et de prendre des décisions éclairées – un peu comme les humains.

À la base, l’intelligence artificielle s’efforce de construire des algorithmes qui permettent aux ordinateurs d’effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement la cognition humaine, d’interpréter des données complexes, de jouer aux échecs, de reconnaître des visages ou des voix et de prendre des décisions basées sur des modèles de données.

Il existe deux principaux types d’intelligence artificielle :

1. Intelligence artificielle faible : Également connu sous le nom d’intelligence artificielle étroite, ce type d’intelligence artificielle est spécialisé dans l’exécution d’une tâche propre. Contrairement à l’intelligence artificielle générale ou forte, l’intelligence artificielle étroite ne possède pas de capacités de raisonnement au-delà de sa fonction propre.
    
   L’un des premiers et des plus célèbres exemples d’intelligence artificielle faible est Deep Blue, un ordinateur créé par IBM qui a battu le champion du monde d’échecs Gary Kasparov dans un match de 6 parties en 1997.
    
   Aujourd’hui, l’intelligence artificielle faible comprend diverses applications, des outils d’intelligence artificielle générative et des chatbots avancés qui pourraient passer le test de Turing, tels que le grand modèle de langage ChatGPT d’OpenAI, les systèmes de recommandation sur les plateformes online comme Netflix ou Amazon, et les assistants virtuels comme Siri d’Apple et Alexa d’Amazon.
    
   Ces systèmes fonctionnent sur la base d’un ensemble prédéfini de règles et n’ont pas la compréhension ou la conscience qu’un humain possède.
2. Intelligence artificielle forte : Composée d’intelligence artificielle générale (AGI) et de super intelligence artificielle (ASI), une intelligence artificielle forte a la capacité d’effectuer n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut faire.
    
   Il serait capable de comprendre, d’apprendre et d’appliquer des connaissances dans différents domaines, de raisonner des problèmes par, de posséder une conscience et des émotions, et même potentiellement de surpasser les humains dans des tâches nécessitant la résolution de problèmes complexes, la créativité artistique ou l’intelligence des médias sociaux.
    
   Cependant, cette forme d’intelligence artificielle reste théorique, et sa création représenterait une réalisation technologique monumentale.

L’entraînement des systèmes d’intelligence artificielle est fondamental pour leurs performances et peut atteindre une précision incroyable par les réseaux neuronaux profonds. Voici un aperçu plus approfondi :

• Apprentissage supervisé : Cela s’apparente à un scénario enseignant-élève. L’algorithme est fourni avec des données étiquetées. Considérez cela comme un quiz où les réponses sont également données. Au fil du temps, le système apprend les modèles et peut résoudre lui-même des quiz similaires.
• Apprentissage non supervisé : Ici, l’algorithme reçoit des données et est laissé à lui-même pour trouver des structures et des modèles. C’est comme donner un puzzle à un élève sans lui montrer l’image finale.
• Reinforcement Learning : C’est l’apprentissage par la pratique. Un agent, par exemple un robot, est placé dans un environnement où il apprend en effectuant certaines actions et en recevant des récompenses ou des pénalités en retour.

L’apprentissage profond et le machine learning sont deux domaines étroitement liés dans le domaine plus large de l’intelligence artificielle, mais ils diffèrent par leur approche et leur capacités. Quelles sont leurs différences ?

Apprentissage automatique (ML) : Avec machine learning, un programme informatique est doté d’un grand ensemble de données d’apprentissage qui permet aux machines de prendre des décisions éclairées en fonction des informations apprises, et de s’adapter en réponse à de nouvelles données et expériences pour améliorer leur efficacité au fil du temps. C’est comme apprendre aux ordinateurs à apprendre de l’expérience.

Le deep learning s’inspire du fonctionnement du cerveau humain. Il utilise des réseaux de neurones avec de nombreuses couches (d’où le terme « profond »). Chaque couche traite les données d’entrée, transmet les informations affinées à la couche suivante, et ainsi de suite. Par exemple, dans la reconnaissance d’image, les couches initiales peuvent reconnaître les couleurs, les couches suivantes définit les formes en combinant les couleurs, et même les couches supplémentaires peuvent reconnaître des structures complexes en combinant des formes.

Le développement et le déploiement de modèles de machine learning se déroulent en plusieurs étapes. À la base, intelligence artificielle technologie fonctionne en combinant de grandes quantités de données avec des algorithmes itératifs et intelligents, ce qui permet au logiciel d’apprendre automatiquement à partir de modèles dans les données.

Les programmes informatiques modernes d’intelligence artificielle peuvent traiter de grandes quantités de données, définit des modèles et faire des prédictions ou des décisions sans intervention humaine. Par exemple, après avoir analysé des milliers de photos de chats, un système d’intelligence artificielle peut reconnaître et différencier un chat d’un autre animal dans une nouvelle photo.

L’importance de l’intelligence artificielle réside dans sa capacité à traiter et à analyser de grandes quantités de données beaucoup plus efficacement que les humains. Avec la transformation numérique, la quantité de données générées quotidiennement est énorme.

Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent traiter ces données, fournissant des informations qui étaient auparavant impossibles ou très longues à obtenir. De plus, l’intelligence artificielle peut adapter par des algorithmes d’apprentissage progressif. Cela signifie que plus les systèmes d’intelligence artificielle sont exposés à des données, plus ils s’améliorent.

Avantages:

• Efficacité : Les systèmes d’intelligence artificielle, à l’opposé de tout être humain, peuvent fonctionner sans repos et ne se fatiguent pas, garantissant des performances constantes.
• Analyse des données : Grâce à leur capacité à traiter de grandes quantités de données en temps réel, les solutions d’intelligence artificielle fournissent des informations qui peuvent orienter les stratégies des entreprises.
• Automatisation : l’intelligence artificielle peut automatiser une pléthore de workflows, améliorant ainsi la productivité. Par exemple, l’intelligence artificielle peut aider à automatiser certains aspects de la cybersécurité en surveillant et en analysant en permanence les trafics réseau.

Inconvénients:

• Coûts : Le développement et la mise en œuvre de l’intelligence artificielle peuvent être coûteux.
• Déplacement d’emplois : On craint de plus en plus que l’intelligence artificielle ne remplace certains emplois, entraînant le chômage.
• Préoccupations éthiques : Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent parfois agir de manière imprévisible, entraînant des conséquences imprévues.

Aujourd’hui, les applications de l’intelligence artificielle varient et imprègnent tous les secteurs. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus courants dans le monde réel :

• Soins de santé : L’intelligence artificielle aide au diagnostic, au traitement personnalisé et à la gestion des patients.
• Finance : Les algorithmes d’intelligence artificielle font des prédictions intelligentes en termes de prévisions financières et peuvent détecter les transactions frauduleuses, améliorant ainsi la prise de décision.
• Commerce électronique : l’intelligence artificielle alimente les systèmes de recommandation, la reconnaissance vocale à l’aide du traitement du langage naturel (NLP), et plus encore, améliorant ainsi l’expérience utilisateur. L’intelligence artificielle est également utilisée pour prédire la demande pour différents produits dans différents délais, afin que les organisations puissent gérer leur chaîne d’approvisionnement pour répondre à la demande.
• Transport : Les voitures autonomes, avec l’aide de la vision par ordinateur, deviennent une réalité, grâce à l’intelligence artificielle.
• Divertissement : Les plateformes comme Netflix utilisent l’intelligence artificielle pour recommander du contenu aux utilisateurs.
• Médias sociaux : L’intelligence artificielle est largement utilisée dans les plateformes de médias sociaux pour améliorer l’expérience utilisateur, améliorer les recommandations de contenu et rationaliser divers processus.

L’intelligence artificielle n’est pas seulement un mot à la mode ou un concept de science-fiction ; des véhicules autonomes aux assistants vocaux, l’intelligence artificielle est une technologie transformatrice qui continue de progresser et de s’améliorer avec des percées, ses diverses utilisations de l’intelligence artificielle remodelant les industries, améliorant la productivité et offrant des capacités sans précédent qui étaient autrefois considérées comme impossibles.

Pour en savoir plus sur intelligence artificielle et machine learning, consultez le Sitecore Knowledge Base.