Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

L’intelligence artificielle est la simulation des processus de l’intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Les applications spécifiques de l’IA comprennent les systèmes experts, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la vision artificielle

Comment fonctionne l’IA ?

Les systèmes d’IA fonctionnent en combinant de grands ensembles de données avec des algorithmes de traitement intelligents et itératifs pour apprendre à partir de modèles et de caractéristiques dans les données qu’ils analysent. Chaque fois qu’un système d’IA exécute un cycle de traitement de données, il teste et mesure ses propres performances et développe une expertise supplémentaire. Comme l’IA n’a jamais besoin de pause, elle peut exécuter des centaines, des milliers, voire des millions de tâches extrêmement rapidement, apprenant beaucoup en très peu de temps et devenant extrêmement compétente dans ce qu’elle est formée à accomplir. Mais pour comprendre comment l’IA fonctionne vraiment, il faut comprendre que l’IA n’est pas un simple programme informatique ou une application, mais une discipline entière, ou une science. L’objectif de la science de l’IA est de construire un système informatique capable de modéliser le comportement humain afin d’utiliser des processus de pensée semblables à ceux de l’homme pour résoudre des problèmes complexes. Pour atteindre cet objectif, les systèmes d’IA utilisent toute une série de techniques et de processus, ainsi qu’un vaste éventail de technologies différentes. En examinant ces techniques et technologies, nous pouvons commencer à comprendre ce que l’IA fait réellement, et donc comment elle fonctionne. Aucun langage de programmation n’est synonyme d’IA, mais certains, comme Python, R et Java, sont populaires. La programmation de l’IA se concentre sur trois compétences cognitives : l’apprentissage, le raisonnement et l’autocorrection.

• Processus d’apprentissage. Cet aspect de la programmation de l’IA se concentre sur l’acquisition de données et la création de règles pour transformer les données en informations exploitables. Les règles, appelées algorithmes, fournissent aux dispositifs informatiques des instructions étape par étape sur la manière d’accomplir une tâche spécifique.
• Processus de raisonnement. Cet aspect de la programmation de l’IA se concentre sur le choix du bon algorithme pour atteindre un résultat souhaité.
• Processus d’autocorrection. Cet aspect de la programmation de l’IA est conçu pour affiner continuellement les algorithmes et s’assurer qu’ils fournissent les résultats les plus précis possibles.

Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle importante ?

• L’IA tire le meilleur parti des données. Lorsque les algorithmes sont auto-apprenants, les données elles-mêmes sont un atout. Les réponses se trouvent dans les données. Il suffit d’appliquer l’IA pour les trouver. Le rôle des données étant aujourd’hui 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.
• 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 fonction à une nouvelle génération de produits Apple. L’automatisation, les plateformes conversationnelles, les robots et les machines intelligentes peuvent être combinés à de grandes quantités de données pour améliorer de nombreuses technologies. Les améliorations à la maison et sur le lieu de travail vont de la sécurité intelligente à l’analyse des investissements, en passant par les caméras intelligentes.
• L’IA analyse des données plus nombreuses et plus profondes à l’aide de réseaux neuronaux comportant de nombreuses couches cachées. Construire un système de détection des fraudes avec cinq couches cachées était autrefois impossible. Tout cela a changé grâce à l’incroyable puissance des ordinateurs et au big data. Il faut beaucoup de données pour entraîner les modèles d’apprentissage profond, car ils apprennent directement à partir des données.
• 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 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 deviennent de plus en plus précis au fur et 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 les images médicales avec une précision accrue.

Quels sont les quatre types d’intelligence artificielle ?

Arend Hintze, professeur adjoint de biologie intégrative et de science et ingénierie informatiques à la Michigan State University, a expliqué dans un article de 2016 que l’IA peut être classée en quatre catégories, en commençant par les systèmes intelligents spécifiques à une tâche, largement utilisés aujourd’hui, et en progressant jusqu’aux systèmes sensibles, qui n’existent pas encore. Les catégories sont les suivantes :

• Type 1 : Machines réactives. Ces systèmes d’IA n’ont pas de mémoire et sont spécifiques à une tâche. Un exemple est Deep Blue, le programme d’échecs d’IBM qui a battu Garry Kasparov dans les années 1990. Deep Blue peut identifier les pièces sur l’échiquier et faire des prédictions, mais comme il n’a pas de mémoire, il ne peut pas utiliser ses expériences passées pour éclairer ses expériences futures.
• Type 2 : Mémoire limitée. Ces systèmes d’IA disposent d’une mémoire et peuvent donc utiliser leurs expériences passées pour éclairer leurs décisions futures. Certaines fonctions de prise de décision dans les voitures autonomes sont conçues de cette manière.
• Type 3 : Théorie de l’esprit. La théorie de l’esprit est un terme de psychologie. Appliqué à l’IA, il signifie que le système possède l’intelligence sociale nécessaire pour comprendre les émotions. Ce type d’IA sera capable de déduire les intentions humaines et de prédire le comportement, une compétence nécessaire pour que les systèmes d’IA deviennent des membres à part entière des équipes humaines.
• Type 4 : conscience de soi. Dans cette catégorie, les systèmes d’IA ont un sens de soi, ce qui leur confère une conscience. Les machines dotées d’une conscience de soi comprennent leur propre état actuel. Ce type d’IA n’existe pas encore.

Top 8 des entreprises utilisant l’apprentissage automatique

• 1. Pinterest est un service de médias sociaux un peu décalé par rapport à la norme. Sur Pinterest, les utilisateurs partagent des « épingles » pour aider les autres utilisateurs à découvrir des recettes, des inspirations de style, des projets de bricolage et d’autres idées de style de vie. En 2015, Pinterest a annoncé l’acquisition de Kosei, une société qui fournit des capacités d’apprentissage automatique interentreprises (B2B) à ses clients . Désormais, l’apprentissage automatique est un élément fondamental de presque tout ce qui se passe sur Pinterest. La modération des spams, la découverte de contenu et même la monétisation des publicités se déroulent avec l’apprentissage automatique au centre
• 2. Google Google est un fier utilisateur de réseaux neuronaux. Chez l’homme, les réseaux neuronaux permettent au cerveau de créer des relations entre de grands ensembles de données. Naturellement, l’intelligence artificielle peut imiter cette capacité. À l’heure actuelle, Google utilise toujours des algorithmes classiques pour le traitement du langage naturel (NLP), la traduction vocale et le classement des recherches, entre autres. Mais l’entreprise s’est profondément investie dans la recherche et le perfectionnement des réseaux neuronaux afin d’en améliorer le développement. Google a baptisé ce projet DeepMin
• 3. Twitter Twitter est un service de médias sociaux où les utilisateurs échangent des informations par le biais de messages concis, essentiellement textuels. Cela dit, tous les tweets ne sont pas les bienvenus. En fonction de qui vous êtes, vous pouvez trouver certains tweets plus pertinents et/ou plus divertissants que d’autres. Heureusement, Twitter utilise un algorithme d’apprentissage automatique pour classer les tweets en fonction de différents critères. Ensuite, Twitter compose votre fil d’actualité, en faisant une supposition éclairée de ce que vous aimeriez voir le plus souvent
• 4. Yelp Yelp héberge les avis d’un grand nombre d’entreprises dans le monde entier. Le site web peut donner aux habitants et aux touristes des recommandations sur les restaurants, les bars, les salons et même les dentistes de leur région. Grâce à l’ apprentissage automatique, Yelp a affiné la curation d’images pour fournir aux utilisateurs des légendes et des attributs de photos plus précis . Si vous consultez les avis pour savoir si un nouvel endroit en ville vaut la peine d’être mentionné, les photos sont un élément essentiel du processus de prise de décision. Et il est évident que l’exactitude est appréciée.
• 5. Apple n’a plus besoin d’être présenté. Mais au cas où, sachez qu’Apple est une multinationale spécialisée dans les logiciels informatiques et l’électronique grand public. Cela signifie qu’Apple n’est pas seulement à l’origine de l’iOS qui fonctionne sur les iPhones, mais aussi de l’iPhone lui-même. Apple est également à l’origine du Mac et de ses différents systèmes d’exploitation. Apple est également à l’origine de Siri. Siri est techniquement une machine d’IA sous la forme d’un assistant numérique pratique. Il peut notamment envoyer des messages texte, consulter votre courrier électronique et répondre à des questions au hasard. 6.Amazon Amazon est l’un des plus grands détaillants au monde. La plupart des gens aiment Amazon en raison de sa livraison en deux jours, ce qui fait de la gratification immédiate une attente malsaine mais réaliste des désirs des consommateurs. Cela mis à part, Amazon utilise la ML pour de nombreuses tâches liées à la vente au détail, telles que les recommandations de produits, les prévisions, le nettoyage des données et la planification des capacités.
• 7. Netflix Pouvez-vous deviner pourquoi Netflix figure sur la liste des grandes entreprises utilisant l’apprentissage automatique ? Pensez aux suggestions. Netflix est un service de diffusion en continu très prisé, qui met à la disposition de ses utilisateurs un nombre incalculable de films et d’émissions de télévision. Mais si ce n’est pas une raison suffisante pour être enthousiaste, vous n’avez même pas à vous demander quoi regarder. En effet, Netflix utilise principalement la technologie ML pour proposer aux utilisateurs des suggestions adaptées à leurs centres d’intérêt.
• 8.IBM IBM, ou International Business Machines, est l’une des plus anciennes entreprises technologiques encore en vie. Mais contrairement à d’autres entreprises anciennes, IBM continue d’étendre ses ressources technologiques. Des technologies nouvelles et innovantes viennent régulièrement s’ajouter à la liste d’épicerie métaphorique d’IBM. C’est ainsi que l’entreprise continue à se développer. L’une des technologies les plus récentes d’IBM est Watson, un outil d’apprentissage automatique que plusieurs hôpitaux et centres médicaux utilisent pour obtenir des recommandations de traitement pour différents types de cancers. Mais Watson peut faire plus que cela. Le secteur de la vente au détail utilise également Watson pour aider les acheteurs. L’industrie hôtelière utilise également Watson. Vraiment, l’IA peut tout faire !

Quels sont les exemples de technologie de l’IA et comment est-elle utilisée aujourd’hui ?

L’IA est intégrée dans différents types de technologies. En voici six exemples :

• L’automatisation. Associés aux technologies de l’IA, les outils d’automatisation permettent d’accroître le volume et le type de tâches effectuées. L’automatisation des processus robotiques (RPA), un type de logiciel qui automatise les tâches de traitement de données répétitives et basées sur des règles, traditionnellement effectuées par des humains, en est un exemple. Combinée à l’apprentissage automatique et aux outils d’IA émergents, l’APR peut automatiser de plus grandes parties des tâches de l’entreprise, ce qui permet aux robots tactiques de RPA de transmettre l’intelligence de l’IA et de répondre aux changements de processus.
• L’apprentissage automatique. Il s’agit de la science qui permet à un ordinateur d’agir sans programmation. L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui, en termes très simples, peut être considéré comme l’automatisation de l’analyse prédictive. Il existe trois types d’algorithmes d’apprentissage automatique :
• L’apprentissage supervisé. Les ensembles de données sont étiquetés afin que des modèles puissent être détectés et utilisés pour étiqueter de nouveaux ensembles de données.
• Apprentissage non supervisé. Les ensembles de données ne sont pas étiquetés et sont triés en fonction des similitudes ou des différences.
• Apprentissage par renforcement. Les ensembles de données ne sont pas étiquetés mais, après avoir effectué une ou plusieurs actions, le système d’IA reçoit un retour d’information.
• La vision artificielle. Cette technologie donne à une machine la capacité de voir. La vision artificielle capture et analyse les informations visuelles à l’aide d’une caméra, d’une conversion analogique-numérique et d’un traitement du signal numérique. Elle est souvent comparée à la vue humaine, mais la vision industrielle n’est pas liée à la biologie et peut être programmée pour voir à travers les murs, par exemple. Elle est utilisée dans une série d’applications allant de l’identification de signatures à l’analyse d’images médicales. La vision par ordinateur, qui se concentre sur le traitement d’images par des machines, est souvent confondue avec la vision industrielle.
• Traitement du langage naturel (NLP). Il s’agit du traitement du langage humain par un programme informatique. L’un des exemples les plus anciens et les plus connus de traitement du langage naturel est la détection du spam, qui examine l’objet et le texte d’un courrier électronique et détermine s’il s’agit d’un courrier indésirable. Les approches actuelles du NLP sont basées sur l’apprentissage automatique. Les tâches de TAL comprennent la traduction de textes, l’analyse des sentiments et la reconnaissance vocale.
• Robotique. Ce domaine de l’ingénierie se concentre sur la conception et la fabrication de robots. Les robots sont souvent utilisés pour effectuer des tâches que les humains ont du mal à réaliser ou à exécuter de manière cohérente. Par exemple, les robots sont utilisés dans les chaînes de montage pour la production automobile ou par la NASA pour déplacer de gros objets dans l’espace. Les chercheurs utilisent également l’apprentissage automatique pour construire des robots capables d’interagir dans des contextes sociaux.
• Voitures autopilotées. Les véhicules autonomes utilisent une combinaison de vision artificielle, de reconnaissance d’images et d’apprentissage profond pour développer des compétences automatisées de pilotage d’un véhicule tout en restant dans une voie donnée et en évitant les obstacles inattendus, tels que les piétons.

Quelles sont les applications de l’IA ?

L’intelligence artificielle a fait son chemin dans une grande variété de marchés. En voici neuf exemples.

• L’IA dans les soins de santé. Les plus gros paris portent sur l’amélioration des résultats pour les patients et la réduction des coûts. Les entreprises utilisent l’apprentissage automatique pour établir des diagnostics meilleurs et plus rapides que les humains. L’une des technologies les plus connues dans le domaine de la santé est IBM Watson. Il comprend le langage naturel et peut répondre aux questions qui lui sont posées. Le système exploite les données des patients et d’autres sources de données disponibles pour formuler une hypothèse, qu’il présente ensuite avec un système de notation de la confiance. D’autres applications de l’IA comprennent l’utilisation d’assistants de santé virtuels en ligne et de chatbots pour aider les patients et les clients du secteur de la santé à trouver des informations médicales, à prendre des rendez-vous, à comprendre le processus de facturation et à effectuer d’autres démarches administratives. Un ensemble de technologies d’IA est également utilisé pour prédire, combattre et comprendre les pandémies telles que COVID-19.
• L’IA dans les entreprises. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont intégrés dans les plateformes d’analyse et de gestion de la relation client (CRM) afin de découvrir des informations sur la manière de mieux servir les clients. Des chatbots ont été incorporés dans des sites web pour fournir un service immédiat aux clients. L’automatisation des postes de travail est également devenue un sujet de discussion parmi les universitaires et les analystes informatiques.
• L’IA dans l’éducation. L’IA peut automatiser la notation, ce qui donne plus de temps aux éducateurs. Elle peut évaluer les élèves et s’adapter à leurs besoins, en les aidant à travailler à leur propre rythme. Les tuteurs de l’IA peuvent apporter un soutien supplémentaire aux élèves, afin de s’assurer qu’ils restent sur la bonne voie. Enfin, l’IA pourrait modifier le lieu et la manière dont les élèves apprennent, voire remplacer certains enseignants.
• L’IA dans la finance. L’IA dans les applications de finances personnelles, telles que Intuit Mint ou TurboTax, perturbe les institutions financières. Ces applications collectent des données personnelles et fournissent des conseils financiers. D’autres programmes, comme IBM Watson, ont été appliqués au processus d’achat d’une maison. Aujourd’hui, les logiciels d’intelligence artificielle effectuent une grande partie des transactions à Wall Street.
• L’IA en droit. Dans le domaine juridique, le processus de découverte, qui consiste à passer au crible des documents, est souvent insurmontable pour les humains. L’utilisation de l’IA pour automatiser les processus à forte intensité de main-d’œuvre du secteur juridique permet de gagner du temps et d’améliorer le service à la clientèle. Les cabinets d’avocats utilisent l’apprentissage automatique pour décrire les données et prédire les résultats, la vision artificielle pour classer et extraire les informations des documents et le traitement du langage naturel pour interpréter les demandes d’information.
• L’IA dans l’industrie manufacturière. L’industrie manufacturière a été à l’avant-garde de l’intégration des robots dans le flux de travail. Par exemple, les robots industriels qui étaient autrefois programmés pour effectuer des tâches uniques et séparés des travailleurs humains, fonctionnent de plus en plus comme des robots plus petits et multitâches qui collaborent avec les humains et assument la responsabilité d’un plus grand nombre de tâches dans les entrepôts, les usines et d’autres espaces de travail.
• L’IA dans le secteur bancaire. Les banques utilisent avec succès les chatbots pour informer leurs clients sur les services et les offres et pour traiter les transactions qui ne nécessitent pas d’intervention humaine. Les assistants virtuels d’IA sont utilisés pour améliorer et réduire les coûts de mise en conformité avec les réglementations bancaires. Les organisations bancaires utilisent également l’IA pour améliorer leur prise de décision en matière de prêts, ainsi que pour fixer des limites de crédit et identifier les opportunités d’investissement.
• L’IA dans les transports. Outre le rôle fondamental de l’IA dans le fonctionnement des véhicules autonomes, les technologies de l’IA sont utilisées dans les transports pour gérer le trafic, prévoir les retards des vols et rendre le transport maritime plus sûr et plus efficace.
• Sécurité. L’IA et l’apprentissage automatique sont en tête de la liste des mots à la mode que les fournisseurs de sécurité utilisent aujourd’hui pour différencier leurs offres. Ces termes représentent également des technologies réellement viables. Les organisations utilisent l’apprentissage automatique dans les logiciels de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) et les domaines connexes pour détecter les anomalies et identifier les activités suspectes qui indiquent des menaces. En analysant les données et en utilisant la logique pour identifier les similitudes avec des codes malveillants connus, l’IA peut fournir des alertes sur les attaques nouvelles et émergentes bien plus tôt que les employés humains et les itérations technologiques précédentes. Cette technologie en pleine maturation joue un rôle important en aidant les organisations à lutter contre les cyberattaques.