Comment fonctionne l’intelligence artificielle – Du ML à toutes les applications

L’intelligence artificielle (intelligence artificielle) est un sous-ensemble de la science des données qui remonte aux années 1950. Il a évolué en combinant de vastes sources de données avec de puissants processeurs informatiques et des algorithmes avancés.

La caractéristique des solutions d’intelligence artificielle est qu’elles peuvent apprendre à prédire avec précision la réponse ou le résultat d’une requête. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle englobe tout un écosystème de technologies connectées qui permettent aux machines de s’engager dans la résolution de problèmes et d’effectuer des tâches de type humain.

Voici quelques-uns des composants sous-jacents qui donnent à l’intelligence artificielle ses superpouvoirs :

• Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux humains d’interroger des modèles en utilisant des termes conversationnels au lieu d’avoir à traduire la demande en terminologie informatique. Lorsque vous demandez à des applications et des chatbots alimentés par l’intelligence artificielle, tels que ChatGPT, de répondre à une question ou d’écrire du texte, vous l’invitez à utiliser le NLP.
   
  Le même traitement du langage naturel fait également partie intégrante d’autres types de robots, comme les assistants vocaux. La reconnaissance vocale permet aux assistants vocaux de comprendre et de répondre aux requêtes et aux commandes vocales.
• La vision par ordinateur permet aux logiciels d’apprendre et de reconnaître toutes sortes d’images, des animaux aux panneaux de signalisation. Les applications de la vision par ordinateur comprennent la robotique, les véhicules autonomes et les voitures autonomes.
   
  Dans le domaine de la technologie agricole, la reconnaissance d’images alimente des machines intelligentes capables de distinguer une mauvaise herbe d’une culture en rangs et de pulvériser un pesticide uniquement sur les mauvaises herbes afin de réduire la quantité de produits chimiques utilisés dans l’agriculture conventionnelle.
• L’Internet des objets (IoT) se compose de tous nos trackers portables, capteurs, assistants vocaux et devices domestiques intelligents. Les devices IoT fournissent un flux constant de données qui utilisent des modèles de machine learning pour apprendre et s’adapter aux nouvelles informations au fur et à mesure qu’elles arrivent.
• Les interfaces de programmation d’applications (API) transforment les fonctionnalités d’intelligence artificielle en packages de code soignés que vous pouvez intégrer dans des produits existants pour offrir des expériences client de niveau supérieur.
• L’apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine majeur de l’intelligence artificielle. Les modèles d’apprentissage automatique enseignent aux systèmes d’intelligence artificielle comment apprendre. Ils utilisent les principes de la statistique et de la psychologie pour former des algorithmes dans l’art et la science de la classification des données et de la prédiction des résultats. De cette façon, les modèles de ML peuvent révéler de nouvelles informations qui permettent aux entreprises ainsi qu’aux particuliers de prendre de meilleures décisions.
   
  Lors de l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle basés sur les principes de Machine Learning, un ensemble de données d’apprentissage est nécessaire pour prendre en charge le processus de Machine Learning avec la lecture ou l’identification d’un type de données propres. Les formats de données comprennent les formats texte, numérique, image et vidéo. Plus il y a de données disponibles, mieux le système fonctionne.
   
  Les données analytiques de mégadonnées peuvent donner un sens à de grandes quantités de données en reconnaissant les tendances et les modèles, et machine learning peuvent accélérer ce processus en utilisant des algorithmes de prise de décision. Ce type d’analyse de données est particulièrement précieux pour les entreprises et peut aider à façonner les décisions opérationnelles.

Les premiers modèles d’apprentissage automatique nécessitaient des données structurées et les conseils d’un être humain pour apprendre le bien du mal.

Les scientifiques des données appellent ce type d’apprentissage supervisé par ML, car il implique l’utilisation de jeux de données pré-étiquetés pour entraîner l’algorithme. Aujourd’hui, nous avons également des modèles d’apprentissage non supervisé qui peuvent apprendre par eux-mêmes. Essentiellement, ils utilisent d’autres algorithmes pour étudier et classer les données qui ne sont pas étiquetées par un humain.

Une sous-catégorie d’algorithmes d’machine learning, appelés réseaux neuronaux, a des couches interconnectées tout comme le cerveau humain, ce qui permet à ces modèles de trouver des modèles dans des informations extrêmement complexes. Et dans le domaine des réseaux neuronaux, les algorithmes d’apprentissage profond peuvent prendre de grands volumes d’informations brutes et non structurées et définit des modèles et des catégories dans l’ensemble de données.

L’apprentissage par renforcement est une méthode d’entraînement par machine learning qui récompense les comportements corrects et punit les comportements incorrects. Généralement, un agent d’apprentissage par renforcement (l’entité formée) est capable d’interpréter son environnement, de prendre des mesures et d’apprendre par un processus d’essais et d’erreurs.

La nature itérative de l’machine learning signifie que les modèles sont capables de s’adapter indépendamment lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données et qu’ils produisent des décisions et des résultats plus fiables.

Nous avons tendance à associer l’intelligence artificielle à l’idée de remplacer les humains, mais son véritable potentiel réside dans la possibilité d’augmenter les capacités humaines. Comme l’explique Eric Brynjolfsson, directeur du laboratoire d’économie numérique de Stanford, dans un article 2022, concentrer les efforts sur l’intelligence artificielle suppléante par rapport à l’automatisation qui remplace le travail humain crée de nouveaux capacités, produits et services, générant au final plus de valeur pour la société.

L’intelligence artificielle moderne peut être utilisée dans de nombreux scénarios du monde réel, tels que l’évaluation des demandes d’emploi à l’embauche, l’analyse des sentiments pour résoudre les demandes de support client ou la compréhension des biomarqueurs individuels pour recommander des interventions de santé du mode de vie. Les possibilités sont vraiment illimitées.

À ce stade de son évolution, l’intelligence artificielle a été déployée dans à peu près tous les grands secteurs – en tant qu’assistants virtuels à commande vocale tels qu’Alexa d’Amazon et Siri d’Apple, chatbots, moteurs de recommandation, traducteurs, agents de marquage de photos et analystes de données.

Voici quelques applications courantes de l’intelligence artificielle :

• Les entreprises de soins de santé peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour analyser les images médicales et aider les praticiens à prendre des décisions précises. Dans un cas d’utilisation émergent, une intelligence artificielle génératrice d’images appelée diffusion stable est à l’étude pour créer des images de formation permettant aux médecins d’en apprendre davantage sur les maladies rares.
• Les détaillants ont adopté le potentiel de l’intelligence artificielle pour permettre le commerce conversationnel, les achats virtuels en direct et les expériences personnalisées qui complètent les expériences de commerce électronique, augmentant ainsi l’engagement et la fidélité.
• Les fabricants s’appuient sur l’intelligence artificielle pour prévoir la demande ainsi que la charge par rapport à la capacité de leurs équipements. Ils peuvent également obtenir des informations en analysant les données à l’échelle de l’entreprise pour améliorer la prise de décision et la détection des problèmes de qualité.
• Les chaînes d’approvisionnement mondiales qui utilisent des systèmes basés sur l’intelligence artificielle bénéficient d’une planification plus précise de la capacité, d’une meilleure prévision de la demande, d’une productivité améliorée et de coûts de chaîne d’approvisionnement réduits.
• Les fournisseurs de services financiers ont mis en œuvre une détection des fraudes alimentée par l’intelligence artificielle et une notation de crédit plus intelligente pour leurs clients bancaires afin d’améliorer la sécurité et l’efficacité.
• Les solutions de cybersécurité utilisent l’intelligence artificielle pour détecter les cybermenaces et y répondre en temps réel. L’intelligence artificielle peut reconnaître des modèles et agir au nom de l’utilisateur, renforçant ainsi les défenses contre les cyberattaques.
• Les créateurs de contenu et les spécialistes du marketing numérique utilisent l’intelligence artificielle pour accélérer la productivité et optimiser les workflows. En utilisant des réseaux de neurones artificiels pour définir des modèles et des structures dans des données existantes, générative intelligence artificielle peut créer de nouvelles copies et images originales à la vitesse de l’éclair. Ce contenu généré par l’intelligence artificielle peut être utilisé pour des blogs, des textes marketing ou des messages de médias sociaux.

Chez Sitecore, nous ouvrons la voie avec intelligence artificielle la recherche, qui permet aux visiteurs d’obtenir des résultats hyper-pertinent à partir de requêtes complexes sur tous les canaux et ressources de marketing numérique. Cela peut sembler contre-intuitif, mais nous pensons que le déploiement de l’intelligence artificielle pour faciliter les tâches routinières et répétitives aidera les marques à devenir plus humaines dans leurs interactions avec les clients.

Et au fur et à mesure que intelligence artificielle technologies gagnent en capacités de prise de décision et qu’elles sont largement adoptées, nous prévoyons une nouvelle vague d’innovation qui profitera aux spécialistes du marketing, aux développeurs, aux clients et à la société.