Qu’est-ce que l’Intelligence artificielle (IA) et pourquoi c’est important ?

L’intelligence artificielle ou IA imite le processus d’intelligence humaine par les ordinateurs.

L’IA est devenue l’un des mots à la mode du XXIe siècle. Même si le terme intelligence artificielle semble cool, ce ne sont que des mathématiques et des probabilités dans les coulisses.

Conceptuellement, l’intelligence artificielle n’a rien de nouveau. Les premières propositions de réseaux de neurones remontent à 1940.

Mais grâce aux dernières avancées en matière de puissance de calcul, la théorie est devenue une réalité.

Mais pourquoi l’IA a-t-elle autant de succès ? L’IA prendra-t-elle le relais ? Comment fonctionne l’IA ? Quels types d’IA existe-t-il ?

Ceci est un guide complet sur ce qu’est l’Intelligence Artificielle . Après avoir lu ce guide, vous comprendrez mieux pourquoi l’IA est importante pour les humains. Plus important encore, vous comprendrez ce que signifie l’IA et comment elle fonctionne. Vous apprendrez également quels types d’IA existent ainsi que quelles sont les applications les plus populaires de l’IA.

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

L’intelligence artificielle ou IA simule le processus de pensée humaine par un ordinateur ou d’autres machines. L’objectif de l’IA est de créer des programmes informatiques capables de reproduire les compétences de résolution de problèmes et de prise de décision que nous, les humains, possédons.

Sous le capot, l’IA est un mot fantaisiste pour utiliser l’algèbre linéaire pour analyser des données et faire des prédictions.

La principale caractéristique d’une IA est que les programmes ont la capacité d’apprendre à partir de données étiquetées. Lorsque l’IA reçoit une entrée, fait une prédiction basée sur les données qu’elle a analysées dans le passé.

Au cours des deux dernières années, l’utilisation de l’IA a augmenté rapidement. Cela a conduit à des applications impressionnantes, telles que les voitures autonomes, les systèmes de reconnaissance faciale, les moteurs de recommandation et bien plus encore.

Contrairement à ce que vous pourriez penser, l’intelligence artificielle n’est pas aussi mythique et magique qu’il n’y paraît. Avant d’approfondir le fonctionnement de l’IA, examinons un exemple de programme d’IA.

Exemple de programme d’intelligence artificielle

Un exemple simple de programme d’IA est un modèle qui prédit jusqu’où un kangourou peut sauter compte tenu de sa taille. Pour faire fonctionner ce programme, vous devez :

• Mesurer les hauteurs d’un groupe de kangourous.
• Mesurez les longueurs de saut des kangourous.
• Utilisez l’algèbre linéaire de base pour trouver la corrélation entre la hauteur du kangourou et la longueur du saut.

Mathématiquement parlant, la dernière étape consiste à trouver la pente d’un graphique dans un plan xy. C’est la phase d’apprentissage du programme.

Une fois que le programme a analysé les données, il peut prendre la hauteur d’un kangourou comme entrée et calculer la longueur du saut comme sortie.

Le programme ci-dessus est un exemple d’apprentissage automatique, qui est un sous-domaine de l’IA. Pour créer ce type de programme, vous avez besoin de compétences de base en programmation et de quelques mathématiques de niveau secondaire.

Bien sûr, sur la base de cette description, vous ne pouvez pas simplement mettre en œuvre un tel programme. Mais je voulais vous montrer ceci pour démontrer que l’IA n’est vraiment rien d’autre que des mathématiques dans les coulisses.

Comprendre l’intelligence artificielle

La plupart des gens pensent aux robots lorsqu’ils entendent le terme “intelligence artificielle”. En effet, les films et les romans regorgent d’histoires où des robots IA ont conquis le monde.

C’est loin d’être la vérité.

L’IA n’est rien d’autre qu’un programme informatique mathématique qui gère et analyse des données.

Le concept d’IA est basé sur l’idée qu’un ordinateur peut facilement imiter les processus d’intelligence humaine.

Cela varie des tâches simples aux plus complexes.

Plus tôt, vous avez vu un exemple de prédiction du saut d’un kangourou en fonction de sa taille. Il s’agit d’un programme d’IA simple et relativement facile à créer.

Mais il existe des tâches beaucoup plus complexes que l’IA pourrait être capable d’effectuer.

Récemment, les développeurs et les chercheurs en intelligence artificielle ont pu imiter les activités du cerveau humain, telles que :

• L’apprentissage
• Le raisonnement
• La perception

En fait, il est déjà possible de définir concrètement ces activités.

En raison des développements rapides de l’IA, de nombreux experts pensent que dans un avenir proche, les humains pourront développer une IA qui dépasse la capacité du cerveau humain.

Mais parce que toute activité cognitive est basée sur des jugements de valeur et est hautement subjective, d’autres pensent que l’IA ne surpassera jamais les humains.

Seul le temps dira si cela est vrai ou non.

Parce que l’IA est un concept large, il a été divisé en un certain nombre de sous-domaines.

Ensuite, jetons un coup d’œil aux sous-domaines les plus notables de l’IA, dont certains dont vous avez peut-être entendu parler.

Les sous-domaines de l’IA

L’intelligence artificielle est un concept large. Semblable à la façon dont le cerveau humain a de multiples fonctions, l’IA a beaucoup de sous-domaines et d’études.

Les principaux sous-domaines de l’IA sont :

1. Apprentissage automatique
2. L’apprentissage en profondeur
3. Réseau neuronal
4. Informatique cognitive
5. Traitement du langage naturel
6. Vision par ordinateur

Je suis sûr que vous avez déjà entendu au moins certains de ces termes. Semblable à l’IA, les noms des sous-domaines de l’IA sont fréquemment utilisés.

Notez que les limites entre ces sous-champs ne sont pas claires.

Avant d’approfondir les détails de ces branches de l’IA, jetez un œil à l’image ci-dessous. Cette image illustre la relation entre l’IA, l’apprentissage automatique, les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur :

Comme vous pouvez le constater, l’IA est l’organe directeur de l’apprentissage automatique qui régit l’apprentissage en profondeur, qui régit les réseaux de neurones.

Ensuite, examinons de plus près ces sous-domaines de l’IA.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (ML) est une branche populaire de l’intelligence artificielle. Ce domaine d’étude se concentre sur l’utilisation de données et d’algorithmes pour imiter le processus d’apprentissage humain.

Les programmes d’apprentissage automatique apprennent à partir des données et la précision des programmes s’améliore progressivement.

L’exemple de longueur de saut de kangourou est une démonstration parfaite de l’apprentissage automatique. Le programme informatique est capable de comprendre comment la hauteur du kangourou affecte sa longueur de saut.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

De manière générale, le processus d’apprentissage automatique commence par des observations de données. Les observations peuvent être n’importe quoi, telles que :

• Exemples
• Expérience directe
• Instructions

Les algorithmes d’apprentissage automatique commencent à rechercher des modèles dans ces données. Plus tard, le programme d’apprentissage automatique peut utiliser les données et les modèles pour faire des inférences.

La fonction clé de tout programme d’apprentissage automatique est d’automatiser le processus d’apprentissage informatique. Un programme d’apprentissage automatique réussi peut apprendre à partir des données sans intervention ou assistance humaine. De plus, il peut effectuer des actions basées sur les apprentissages.

Le concept d’apprentissage automatique existe depuis un certain temps. Le terme a été inventé par Arthur Samuel, informaticien chez IBM. Samuel a créé un programme d’IA capable de jouer aux échecs.

Samuel a conçu le programme pour apprendre des jeux précédents. De cette façon, plus le programme jouait, plus il gagnait en expérience et meilleur il devenait.

Il s’agissait de la première application de l’apprentissage automatique tel que nous le connaissons.

L’apprentissage automatique est un concept et un sous-domaine important de l’IA. Un programme d’apprentissage automatique peut résoudre des problèmes beaucoup plus rapidement que n’importe quel humain. Grâce à la puissance de calcul des ordinateurs modernes, les machines peuvent facilement identifier des modèles dans les données d’entrée pour automatiser les processus manuels.

Même si l’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’IA, il s’agit toujours d’un concept large. Pour faire apprendre un programme informatique, il existe de nombreuses stratégies parmi lesquelles choisir. Les méthodes d’apprentissage automatique les plus populaires incluent :

• Enseignement supervisé
• Apprentissage non supervisé
• Apprentissage semi-supervisé

Pour rester dans le cadre, nous n’allons pas les approfondir.

Même si l’apprentissage automatique peut ressembler à de la fiction, ce n’en est pas un. L’apprentissage automatique est utilisé dans les entreprises du monde entier dans différents secteurs. Certaines des technologies et industries notables qui utilisent l’apprentissage automatique pour améliorer leurs produits incluent :

• Sécurité des données
• Finance
• Soins de santé
• Détection de fraude
• Détail

Examinons maintenant un sous-domaine populaire de l’apprentissage automatique appelé apprentissage en profondeur.

Apprentissage en profondeur

Apprendre par l’exemple vient naturellement à nous, les humains. Mais un ordinateur ne comprend pas ce qu’il apprend.

L’apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l’apprentissage automatique. Les algorithmes d’apprentissage en profondeur enseignent aux ordinateurs comment apprendre par l’exemple.

L’une des applications les plus populaires de l’apprentissage en profondeur est celle des véhicules autonomes. Les algorithmes d’apprentissage en profondeur qui s’exécutent dans les coulisses peuvent reconnaître des objets sur la route, tels que :

• Les panneaux routiers
• Les piétons
• Les feux de circulation
• Les voies de circulation
• Les autres véhicules

De plus, les systèmes de commande vocale modernes sont alimentés par des algorithmes intelligents d’apprentissage en profondeur. L’apprentissage en profondeur a pris beaucoup d’ampleur ces dernières années. Tout cela grâce à des réalisations qui n’étaient pas possibles il y a peu de temps.

Comment fonctionne l’apprentissage en profondeur ?

Un programme typique d’apprentissage en profondeur a la capacité de faire des classifications à partir d’images, de sons ou de texte. L’algorithme d’apprentissage en profondeur analyse une grande collection de données d’entraînement avec une architecture de réseau neuronal multicouche.

L’apprentissage en profondeur a été théorisé en 1980. Ce n’est pas un nouveau concept. Mais grâce aux dernières avancées en matière de puissance de calcul, la théorie est devenue réalité.

L’apprentissage en profondeur est lourd en termes de calcul. Les algorithmes d’apprentissage en profondeur ont besoin de beaucoup de données étiquetées pour fonctionner. Par exemple, pour entraîner un algorithme d’apprentissage en profondeur à conduire une voiture, il doit analyser des millions d’images de la route.

De nos jours, les GPU ont des performances bien supérieures à celles des années 1980. Grâce à cela, les développeurs peuvent écrire des algorithmes d’apprentissage en profondeur efficaces dont le temps de formation est d’heures au lieu de semaines ou de mois.

Généralement, les algorithmes d’apprentissage en profondeur utilisent des réseaux de neurones (ou réseaux de neurones profonds). Inspectons comment fonctionnent les réseaux de neurones.

Réseaux de neurones

Le réseau de neurones imite le comportement du cerveau humain dans la reconnaissance de formes. Le réseau neuronal simule la façon dont les neurones biologiques communiquent entre eux dans le cerveau.

Comme vous l’avez appris précédemment, le réseau de neurones est un sous-ensemble de l’apprentissage en profondeur. Un réseau de neurones constitue la base d’un algorithme d’apprentissage en profondeur.

Comment fonctionne le réseau de neurones ?

Un réseau de neurones est formé par :

• Une couche d’entrée
• Une ou plusieurs couches masquées
• Une couche de sortie

Les couches sont constituées de nœuds qui peuvent être traités comme des neurones artificiels. Tous les nœuds sont connectés à tous les nœuds de la couche suivante. Chaque nœud est également associé à un poids et à un seuil.

Si la sortie d’un nœud dépasse le seuil, il est activé et envoie des données à la couche suivante.

Ce processus rappelle l’activité d’apprentissage qui se déroule tout le temps dans notre cerveau.

Lors de la formation d’un algorithme d’apprentissage en profondeur, le développeur exécute les données de formation via un réseau de neurones. L’algorithme apprend à classer les données d’entraînement avec des activations de réseaux de neurones. La précision du modèle s’améliore progressivement.

Pour garder le cap, nous n’allons pas approfondir les mathématiques des réseaux de neurones. Vous devriez maintenant avoir un niveau de compréhension de base du fonctionnement de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones.

Les sections suivantes vous renseignent sur d’autres sous-domaines pertinents de l’IA, à commencer par l’informatique cognitive.

Informatique cognitive

L’informatique cognitive consiste à utiliser des modèles informatiques pour imiter le processus de pensée humaine dans des situations incertaines. Ce sous-domaine de l’IA vise à faire comprendre aux ordinateurs le langage naturel et à rendre possible la reconnaissance d’objets. Les programmes imitent le comportement du cerveau humain.

L’informatique cognitive est un mélange d’autres sous-domaines de l’IA. Pour atteindre les objectifs de l’informatique cognitive, les technologies et sous-domaines suivants de l’IA sont utilisés :

• Les réseaux de neurones
• Apprentissage automatique
• L’apprentissage en profondeur
• Traitement du langage naturel
• Reconnaissance de la parole
• Reconnaissance d’objets
• Robotique
• Et plus.

Lorsque ceux-ci sont combinés à des algorithmes d’auto-apprentissage intelligents, à la reconnaissance de formes et à une analyse de données appropriée, la base de l’informatique cognitive est fondée !

L’informatique cognitive est utile dans un large éventail d’industries, notamment l’évaluation des risques, la reconnaissance vocale, la détection des visages et bien d’autres.

Comment fonctionne l’informatique cognitive ?

Semblable aux autres sous-domaines de l’IA, l’informatique cognitive utilise des algorithmes d’auto-apprentissage qui nécessitent une tonne de données structurées ou non structurées. Les données sont transmises à un algorithme d’apprentissage automatique qui peut apprendre des modèles dans les données. Ces systèmes cognitifs ont la capacité d’affiner le processus de traitement des données et d’identification des modèles.

Par exemple, vous pouvez apprendre à une IA à reconnaître des images de chiens. Pour faire fonctionner ce type de système cognitif, vous devez avoir des tonnes de photos de chiens. Plus le système voit d’images de chiens, mieux il les reconnaît.

Pour qu’un système cognitif atteigne les capacités décrites précédemment, il doit être :

• Adaptatif et flexible pour pouvoir apprendre même lorsque les informations changent.
• Interactif pour que les utilisateurs puissent interagir avec les systèmes cognitifs pour définir leurs besoins lorsqu’ils changent. En outre, les systèmes doivent interagir avec d’autres systèmes, appareils et plates-formes.
• Itératif pour poser des questions et prendre des données supplémentaires pour donner un sens à un nouveau problème.
• Avec état pour conserver des informations sur des situations similaires dans le passé.
• Contextuel pour comprendre le contexte du problème. Un système cognitif efficace comprend, identifie et exploite les données contextuelles. Cela peut signifier des tâches, des objectifs, un emplacement, un domaine, une syntaxe ou quelque chose de similaire. Les données peuvent être tirées de plusieurs sources et elles peuvent être structurées ou non structurées.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel ou NLP est un sous-domaine de l’IA populaire. La NLP permet à un ordinateur de traiter le texte et le langage parlé comme le font les humains. Cela permet une interaction en langage naturel entre un ordinateur et un humain.

La NLP est une combinaison de :

• Linguistique computationnelle
• Modèles statistiques
• Modèles d’apprentissage automatique
• Modèles d’apprentissage en profondeur

Lorsqu’elles sont combinées, ces technologies permettent aux ordinateurs de comprendre le sens complet du texte ou de la langue parlée. Le système NLP est également capable de détecter l’intention et le sentiment de l’orateur !

La NLP est particulièrement utile et couramment utilisée dans :

• Les traductions
• Les réponses aux commandes vocales
• Le resumé rapide d’énormes quantités de texte

Il y a de fortes chances que vous ayez interagi avec un système NLP dans le passé. Par exemple, tous les programmes de synthèse vocale utilisent la NLP dans les coulisses. En outre, de nombreux sites Web ont des chatbots automatisés. Ceux-ci sont alimentés par des algorithmes NLP qui visent à comprendre l’intention du client.

Comment fonctionne le traitement automatique du langage naturel ?

Le langage humain est ambigu à bien des égards. Pour prédire avec précision l’intention d’un texte ou d’un langage parlé, il faut comprendre :

• Sarcasme
• Expressions idiomatiques
• Métaphores
• Exceptions de grammaire
• Exceptions d’utilisation
• Variations de la structure des phrases
• Homonymes
• Homophones
• Et plus.

Pour construire un logiciel basé sur le langage naturel réussi, il doit être capable de comprendre chacune de ces irrégularités. Voici des approches PNL populaires qui divisent le texte en parties logiques pour aider le système à mieux le comprendre.

• Reconnaissance vocale . Cette stratégie convertit la voix en texte. Tout logiciel qui répond à des questions orales ou suit des commandes vocales doit utiliser cette stratégie. C’est un grand défi parce que les humains parlent de manière irrégulière. Certains parlent rapidement, certains parlent mal et certains accentuent les mots différemment. De plus, les gens ont des accents différents et utilisent des termes d’argot et une grammaire incorrecte.
• Balisage grammatical . Cette stratégie détermine le type d’un mot en fonction du contexte. Par exemple, le mot “faire” est un verbe dans le contexte de “je peux faire un sandwich”. D’autre part, le mot “faire” est un nom dans le contexte de “Quelle marque de voiture est-ce?”.
• Désambiguïsation du sens des mots . Il s’agit d’une approche d’analyse sémantique pour aider les mots à double sens. Il détermine le mot qui a le plus de sens compte tenu du contexte. Par exemple, « faire la note » signifie « réussir ». Mais “faire un pari” est la même chose que “placer”.
• Reconnaissance de l’entité désignée . Cette technique récupère des mots et des phrases utiles dans le texte. Par exemple, il peut déterminer que “Helsinki” est un lieu ou “Nick” est le nom d’un homme.
• Reconnaissance des co-références . La reconnaissance des co-références est utilisée pour comprendre quand deux mots signifient la même chose. L’exemple le plus populaire consiste à déterminer à quelle personne un pronom fait référence. Par exemple, « Marie est ma femme. Elle m’a préparé le petit déjeuner ». Dans cette phrase, la reconnaissance de co-référence est utilisée pour déterminer que le mot “Elle” fait référence à “Marie”.
• Analyse des sentiments . Il s’agit d’une approche pour comprendre le sarcasme, les émotions, la suspicion, la confusion et les attitudes du texte.
• Génération de langage naturel . C’est le processus inverse de la synthèse vocale. La génération de langage naturel prend des informations structurées et les convertit en langage humain.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un sous-domaine clé de l’IA qui permet aux ordinateurs d’extraire des informations à partir d’images, de vidéos et d’autres types d’entrées visuelles. Plus important encore, les systèmes de vision par ordinateur peuvent agir ou proposer des recommandations basées sur les informations extraites. Par exemple, les voitures autonomes utilisent la vision par ordinateur pour se frayer un chemin.

Pour le dire simplement, l’IA fait penser les ordinateurs et la vision par ordinateur les fait voir et observer.

Semblable aux autres sous-domaines de l’IA, la vision par ordinateur imite le comportement du cerveau humain d’observer les choses. De plus, pour former la vision par ordinateur, beaucoup de données sont nécessaires.

Pour construire une vision par ordinateur réussie, vous devez alimenter l’algorithme de vision par ordinateur avec beaucoup de données. L’algorithme exécute ensuite une analyse rigoureuse des données sur les données jusqu’à ce qu’il commence à reconnaître des objets à partir d’images.

Par exemple, pour entraîner la vision par ordinateur à reconnaître les feux de circulation, le système a besoin de milliers d’images de feux de circulation. De plus, il doit apprendre à faire la différence entre un feu tricolore et un lampadaire, par exemple. Ainsi, le système doit également ingérer de nombreuses images d’objets liés aux feux de signalisation.

Comment fonctionne la vision par ordinateur ?

Pour créer un programme de vision par ordinateur réussi, deux technologies principales sont utilisées :

• L’apprentissage en profondeur
• Les Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

Les algorithmes d’apprentissage en profondeur permettent à l’ordinateur de se renseigner sur le contexte d’une image ou d’une vidéo. Une fois que le système a digéré suffisamment de données, le système peut voir les données et commencer à distinguer les images les unes des autres. La clé est qu’une fois que le système est opérationnel, il n’est pas nécessaire qu’un humain programme les règles de reconnaissance des images. Au lieu de cela, c’est le système d’apprentissage automatique qui s’auto-apprend.

Pour apprendre à partir des images, un réseau de neurones convolutifs (CNN) est utilisé.

Le CNN aide le modèle d’apprentissage en profondeur à « voir » les images. Cela fonctionne en divisant une image en pixels qui sont étiquetés d’une manière particulière. L’algorithme utilise ensuite les pixels étiquetés pour prédire ce qu’il voit dans l’image.

Le CNN fonctionne en appliquant une opération mathématique appelée convolution aux données de pixel à plusieurs reprises. Une fois la convolution appliquée, le programme vérifie l’exactitude de ses prédictions. Lorsqu’elles sont suffisamment répétées, les prédictions commencent à devenir précises et le programme peut voir les objets comme nous, les humains.

Types d’IA

Dans la section précédente, vous avez appris les sous-domaines de l’étude de l’IA.

Il est maintenant temps d’examiner les types d’IA en fonction des capacités et des fonctionnalités.

Sur la base des capacités, tous les programmes d’IA peuvent être divisés en trois catégories :

1. IA étroite
2. IA générale
3. Super IA

Et en ce qui concerne les fonctionnalités, l’IA peut être divisée en quatre catégories :

1. Machines réactives
2. Machines à mémoire limitée
3. Théorie de l’esprit
4. IA consciente de soi

Examinons de plus près ces types d’IA en commençant par les types d’IA basés sur les capacités.

Types d’IA basés sur les capacités

IA étroite

L’IA étroite, ou intelligence artificielle étroite (ANI) ne peut se concentrer que sur une seule tâche.

Toutes les solutions d’IA d’aujourd’hui sont des exemples d’IA étroite. Google Translate, Apple Siri ou les voitures autonomes sont d’excellents exemples d’IA étroite.

Ces systèmes ne peuvent effectuer qu’un seul type de tâche. Les systèmes d’IA étroits ne peuvent pas faire d’actions au-delà de leurs limites.

Grâce aux dernières avancées dans le domaine de l’IA, l’IA étroite devient de plus en plus populaire dans notre vie quotidienne. Notez que le mot “étroit” est généralement omis. Au lieu de cela, les gens parlent simplement d’IA alors qu’ils se réfèrent en fait à l’IA étroite.

IA générale

L’IA générale, ou intelligence artificielle générale (AGI), est une IA qui peut apprendre n’importe quelle tâche qu’un humain peut. Une IA générale sait comment appliquer ses connaissances et ses compétences dans une variété de contextes.

Il n’existe pas d’IA générale dans le monde. Les chercheurs et développeurs en intelligence artificielle n’ont pas encore été en mesure d’en créer une.

Pour construire une IA générale, les ingénieurs en IA devraient rendre les machines conscientes et coder une capacité cognitive complète définie pour le système.

Même si cela peut ressembler à de la science-fiction, beaucoup d’argent est dépensé pour la recherche et le développement de l’IA générale. Par exemple, Microsoft a investi 1 milliard de dollars dans OpenAI pour développer une IA générale.

De plus, les chercheurs ont utilisé l’ordinateur Fujitsu K pour simuler l’activité neuronale dans le but d’obtenir une IA puissante. Fujitsu K est l’un des supercalculateurs les plus rapides au monde. Mais quand même, il a fallu 40 minutes pour simuler une seconde d’activité neuronale. Avec des résultats comme celui-ci, il est difficile de dire si l’IA générale sera bientôt accomplie ou non.

Super IA

La super IA ou superintelligence artificielle (ASI) surpassera les humains dans le processus de renseignement. Les systèmes de super IA seront capables de tout faire mieux que les humains.

Dans la super IA, la mémoire est plus grande, le traitement des données est plus rapide et la prise de décision est plus fiable par rapport aux humains.

Le moment où nous atteignons la super IA est communément appelé une singularité.

Même si la super IA semble attrayante, elle pourrait aussi changer notre façon de vivre pour le meilleur ou pour le pire. Inutile de mentionner qu’une super IA pourrait également être une menace pour l’existence de l’humanité.

Heureusement, il reste encore beaucoup de temps pour se concentrer sur la sécurité de l’IA et non sur la construction d’un système qui mettrait fin à l’humanité.

En fait, personne ne sait vraiment si nous atteindrons un jour la super IA. À ce stade, nous n’avons même pas encore atteint l’IA générale.

Types d’IA basés sur les fonctionnalités

Machines réactives

Une machine réactive est un type rudimentaire d’IA. Une machine réactive ne stocke pas d’informations. Ainsi, il ne peut pas apprendre des expériences passées.

Une machine réactive ne peut faire qu’une prédiction basée sur les données présentes. Une machine réactive fonctionne en lui confiant un ensemble spécifique de tâches. Une machine réactive n’a pas les capacités d’exécuter des tâches au-delà de l’ensemble limité d’instructions qui lui sont données.

Un bon exemple de machine réactive est Deep Blue d’IBM. Ce système a remporté une partie d’échecs contre le grand maître Garry Kasparov. Le Deep Blue ne voit que la disposition des pièces de l’échiquier et y réagit. Le système ne se souvient pas des mouvements précédents, il ne s’améliore donc pas avec le temps.

Le est capable d’identifier les pièces sur l’échiquier. De plus, il connaît tous les mouvements possibles pour chaque pièce.

La machine réactive Deep Blue fait une prédiction sur les prochains mouvements pour elle-même et l’adversaire. Mais il ne contient aucune information sur un mouvement antérieur.

Machines à mémoire limitée

Une machine à mémoire limitée est une IA qui utilise des données du passé récent pour prendre des décisions/prédictions.

Comme son nom l’indique, la mémoire d’un tel système est limitée. L’idée d’une machine à mémoire limitée est que la mémoire est de courte durée. Il peut être sauvegardé pendant un certain temps, mais il n’y a pas de stockage central des données pour le sauvegarder de façon permanente.

Les machines à mémoire limitée sont utilisées lorsque le passé immédiat est nécessaire pour prendre des décisions rapides. Les voitures autonomes sont un excellent exemple de machine à mémoire limitée. Une voiture autonome fonctionne comme suit :

• L’IA à mémoire limitée fait des observations sur les autres véhicules qui se déplacent autour d’elle.
• Les données, telles que les marqueurs de voie, les limites de vitesse et les feux de circulation sont stockées temporairement dans la machine.
• Ces données temporaires sont utilisées pour aider à changer de voie, éviter de heurter d’autres véhicules et s’arrêter aux feux rouges.

Si vous y réfléchissez, une voiture autonome n’a pas besoin de savoir quelle voiture roulait devant il y a 5 miles. Il ne se soucie que du présent et du futur proche immédiat. C’est pourquoi il n’est pas nécessaire de stocker les données de trafic dans un système plus important. Tout ce dont le véhicule a besoin est de savoir ce qui se passe autour de lui maintenant.

Théorie de l’esprit

La théorie de l’esprit AI est une IA conceptuelle qui fait référence à une classe sophistiquée de technologie. La théorie de l’esprit L’IA a une compréhension profonde des sentiments et du comportement et de la façon dont l’environnement et les personnes les affectent.

Une théorie de l’esprit L’IA est capable de comprendre les émotions des gens. De plus, il comprend parfaitement nos sentiments et nos pensées.

Même si la théorie de l’esprit vit comme un concept, il existe de nombreuses implémentations qui tentent d’accomplir la théorie de l’IA de l’esprit.

Un tel exemple est Kismet . Un chercheur du MIT a construit cette tête de robot dans les années 1990. Le robot a la capacité d’imiter les émotions humaines. Ce robot peut également reconnaître les émotions des humains qui l’entourent. Ce sont des réalisations incroyables qui nous rapprochent un peu plus de la théorie de l’IA de l’esprit. Mais Kismet ne peut pas suivre les regards ni déplacer l’attention vers les humains.

IA consciente de soi

Comme son nom l’indique, l’IA consciente d’elle-même est complètement consciente d’elle-même.

Naturellement, ce type d’IA n’existe pas encore et il se peut qu’il nous reste des décennies, voire des siècles.

L’IA consciente de soi se comporte tellement comme le cerveau humain qu’elle a développé une conscience de soi. Une IA consciente d’elle-même est le but ultime de toute recherche en IA.

Une IA consciente d’elle-même aura des émotions, des croyances, des besoins et des désirs.

Les prophètes de malheur connaissent bien ce type d’IA. Même si l’IA consciente de soi pourrait considérablement améliorer notre société, elle pourrait également conduire à un désastre. Et si l’IA consciente d’elle-même était plus intelligente que nous et décidait de se débarrasser de nous ?

Heureusement, il y a beaucoup de temps et d’apprentissages à faire avant que l’IA consciente de soi ne devienne une réalité. Peut-être que d’ici là, les chercheurs ont mis au point une IA si sûre que l’IA consciente de soi ne deviendra pas notre ennemie.

Jusqu’à présent, vous avez appris comment fonctionne l’IA, quels sont les principaux sous-domaines de l’IA et quels sont les différents types d’IA. Même si vous avez vu un tas d’exemples concrets d’IA, discutons de l’importance de l’IA pour nous.

Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle importante pour nous ?

Avec l’IA, les humains sont capables d’automatiser le processus d’apprentissage et d’analyse des données.

Lorsqu’il y a beaucoup de données, il serait impossible pour un humain de tout analyser et d’en tirer des caractéristiques. C’est là que l’IA aide.

L’IA permet aux entreprises et aux chercheurs d’obtenir des informations précieuses à partir des données.

Parce que l’IA fonctionne sur un ordinateur, il n’y a pratiquement aucune fatigue. Plus important encore, le processus de découverte des données est fiable.

Même si l’IA est révolutionnaire dans un certain sens, nous avons toujours besoin des humains pour poser les bons types de questions. De plus, nous avons besoin d’humains pour coder les programmes d’IA afin de découvrir les réponses à nos questions.

L’IA est généralement utilisée pour ajouter de l’intelligence aux produits ou solutions existants. Il est rare d’avoir une solution entièrement basée sur l’IA.

Par exemple, la nouvelle génération de produits Apple utilise Siri, qui est une fonction de commande vocale basée sur l’IA. Sans Siri, les produits Apple seraient encore plus qu’impressionnants, mais Siri rend l’utilisation des produits encore plus simple.

Applications de l’IA

Les applications de l’IA sont innombrables. Voici une liste des applications d’IA les plus remarquables dans les plus grandes industries.

e-Commerce

L’IA est utilisée dans de nombreux domaines du commerce électronique.

Par exemple, l’IA est utilisée dans les achats personnalisés pour créer des moteurs de recommandation pour un meilleur engagement avec les clients. Les recommandations sont faites en utilisant les préférences, les centres d’intérêt et l’historique du navigateur du visiteur.

Une autre application de commerce électronique populaire de l’IA est les chatbots et les assistants d’achat IA.

Ces outils utilisent le traitement du langage naturel pour rendre l’interaction homme-ordinateur aussi fluide et rationalisée que possible. Les assistants virtuels ont la capacité d’interagir avec les clients en temps réel. Tôt ou tard, la majeure partie du service client est entièrement gérée par des assistants IA.

Éducation

L’éducation est connue pour être fortement influencée par les humains. Dans un passé récent, l’IA a également commencé à faire son chemin dans le domaine de l’éducation. Cela a conduit à une meilleure productivité car les éducateurs doivent passer moins de temps sur des tâches de bureau banales et se concentrer davantage sur les étudiants.

L’une des utilisations notables de l’IA dans l’éducation est l’automatisation des tâches non éducatives. Celles-ci incluent des tâches telles que la notation, la paperasserie, l’organisation des interactions avec les parents, la facilitation des commentaires sur les problèmes et la gestion des cours et d’autres sujets liés aux RH.

La création de contenu éducatif intelligent est également plus facile de nos jours, grâce à l’IA. Par exemple, il est facile d’ajouter des animations alimentées par l’IA, de la synthèse vocale et d’autres améliorations similaires aux supports d’étude. Cela conduit à une productivité accrue et à un engagement plus élevé.

En outre, les progrès de l’élève peuvent être mieux suivis et analysés en utilisant l’IA. Cela conduit à un apprentissage personnalisé qui aide chaque élève en fonction de ses désirs et de ses objectifs d’apprentissage.

L’IA peut analyser les habitudes, les plans, les rappels, les notes et d’autres facteurs importants pour prendre de meilleures décisions pour enseigner à l’élève.

Mode de vie

Les produits d’IA les plus cool sont ceux qui affectent nos modes de vie.

L’une des principales utilisations de l’IA dans notre mode de vie est le domaine en croissance rapide des véhicules autonomes. Des entreprises comme Tesla, Audi et Toyota investissent massivement dans la fabrication de véhicules autonomes.

Cela se produit avec l’aide de l’IA. Plus précisément, les véhicules disposent d’un ordinateur embarqué qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour conduire le véhicule de manière autonome.

Une autre application de style de vie plus terre-à-terre de l’IA est les filtres anti-spam. Il y a tout un tas de courriers indésirables que nous recevons chaque jour. Pour éviter de regrouper les e-mails utiles tout en gardant la boîte de réception propre, le filtre anti-spam doit prendre des décisions intelligentes. C’est pourquoi les meilleurs filtres anti-spam utilisent l’IA pour classer les e-mails dans la boîte de réception.

La troisième application à mentionner est la reconnaissance faciale. Cette technique est utilisée pour améliorer l’accès sécurisé aux appareils mobiles et aux ordinateurs portables.

Le défi de la reconnaissance faciale est de détecter le visage sous différents éclairages, vêtements et expressions faciales. Pour développer un système de reconnaissance faciale fiable, les ingénieurs créent des algorithmes intelligents d’IA pour reconnaître avec précision un visage.

Robotique

Ce n’est probablement pas une surprise que l’IA soit largement utilisée en robotique. Pour faire bouger un robot dans un espace public, il faut qu’il soit bien conscient de son environnement. Grâce à l’IA, les robots ont la capacité de voir l’espace dans lequel ils se déplacent. Cela permet de planifier et de modifier le trajet sur place.

Les robots sont utilisés pour aider les humains dans de nombreuses installations. Par exemple, un robot peut transporter des marchandises dans des usines et des entrepôts ou même des hôpitaux.

Certains robots sont codés pour nettoyer les espaces de bureau.

La gestion des stocks est également fortement envahie par les robots de gestion qui effectuent pour nous le travail manuel répétitif à faible valeur ajoutée.

Ressources humaines

De nos jours, le processus d’embauche peut être automatisé, de la recherche de candidats jusqu’au processus d’entretien.

Au lieu de rechercher des talents manuellement, les équipes RH utilisent des solutions basées sur l’IA pour faire le travail. Cela aide les entreprises à rendre le processus d’embauche plus rentable et efficace. Au lieu de passer par une poignée de profils de talents, les solutions basées sur l’IA ont des millions de profils.

De plus, l’IA aide à faire correspondre les employés potentiels en tenant compte de facteurs tels que :

• l’expérience de travail
• l’éducation
• Les valeurs
• L’emplacement
• La disponibilité
• Et beaucoup plus.

Santé

Le secteur de la santé a besoin de l’IA dans une variété d’applications.

Par exemple, l’IA peut être utilisée pour détecter des maladies et identifier des cellules cancéreuses. Les solutions de soins de santé basées sur l’IA utilisent des données de laboratoire ou d’autres types de données médicales (telles que des images) pour établir un diagnostic précoce.

Agriculture

Vous pourriez être surpris que l’IA ait également fait son chemin dans l’agriculture !

Avec les programmes de vision par ordinateur basés sur l’IA, il est plus facile de détecter les déficits et les défauts de nutriments dans les champs.

De plus, les robots IA peuvent récolter la récolte à un rythme beaucoup plus rapide et en plus grands volumes que les travailleurs humains.

Jeux

Vous savez peut-être déjà que l’industrie du jeu s’appuie sur des développeurs de jeux qui écrivent du code pour créer les jeux.

Pour créer un jeu en ligne, il n’est pas nécessaire d’utiliser l’IA. Mais pour créer des PNJ réalistes de type humain, l’IA peut offrir une aide considérable.

De plus, l’IA peut aider les développeurs de jeux à améliorer le jeu en analysant et en prédisant le comportement humain dans le jeu.

Médias sociaux

Lorsque vous effectuez une recherche sur les réseaux sociaux, vous avez peut-être réalisé à quel point les suggestions des plateformes sont précises.

Youtube recommande des vidéos que vous souhaitez probablement voir. De plus, les suggestions de recherche sont effrayantes et précises même lorsque vous n’avez tapé que quelques caractères.

De plus, l’IA aide à faire de meilleures traductions dans les publications sur les réseaux sociaux.

Semblable à la façon dont le filtrage anti-spam utilise l’IA pour classer les messages, les plateformes sociales utilisent l’IA pour détecter les contenus haineux et explicites.

Marketing

En marketing, l’IA permet de diffuser des publicités hautement personnalisées et ciblées. Ceci est rendu possible par une analyse comportementale rigoureuse, la reconnaissance des modèles, l’historique des recherches, la localisation, etc.

Une autre façon d’utiliser l’IA dans le marketing est via les chatbots. Les chatbots utilisent le traitement du langage naturel pour créer des messages de type humain pour un engagement plus élevé et une expérience utilisateur améliorée. De nos jours, les chatbots sont vraiment intelligents et peuvent effectuer des tâches de base en un instant sans intervention humaine.

Questions Fréquemment Posées (FAQ)

Enfin, examinons quelques questions courantes liées à l’intelligence artificielle.

L’intelligence artificielle implique-t-elle du codage ?

Oui, l’IA est une question de codage.

Pour construire un programme d’IA, il doit y avoir du code quelque part dans les coulisses.

Quand j’ai entendu parler de l’IA pour la première fois, quelqu’un m’a dit : « C’est un peu magique où les ordinateurs apprennent des choses et aucun codage n’est nécessaire ».

C’est en partie vrai parce que les programmes d’IA imitent en effet le processus d’apprentissage humain. Un programme d’IA peut prendre des décisions similaires à la façon dont nous, les humains, au lieu de “coder en dur” les règles du programme.

Mais pour créer un programme d’IA, un développeur de logiciel doit écrire du code comme dans n’importe quel autre programme informatique.

Apprentissage automatique contre IA

L’apprentissage automatique ou ML est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Ainsi, le domaine de l’apprentissage automatique est régi par le concept d’IA. Cela signifie que chaque application d’apprentissage automatique est également une solution d’IA.

Vous verrez couramment les termes apprentissage automatique et intelligence artificielle utilisés de manière interchangeable.

Notez que l’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’IA, que l’apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l’apprentissage automatique et que les réseaux de neurones sont un sous-domaine de l’apprentissage en profondeur.

L’IA prendra-t-elle le relais ?

C’est impossible à dire.

Si les capacités de l’IA dépassent le cerveau humain, il est difficile de dire ce qui se passera.

Le scénario le plus dystopique est que l’IA se rend compte que les humains ne sont que nocifs et qu’ils décident de se débarrasser de nous.

Mais il est tout aussi probable que l’IA puisse traiter les humains comme des amis. Dans ce cas, les systèmes d’IA feront tout pour nous maintenir en vie et nous sentir aussi à l’aise que possible.

De plus, il est possible que le développement rapide de l’IA ralentisse ou atteigne un mur, de sorte qu’une IA consciente ne sera jamais créée.

Heureusement, les choses sont toujours sous notre contrôle. En fin de compte, ce sont les humains qui décident où ils veulent utiliser les capacités de l’IA. Espérons que nous ne franchirons jamais le point de non-retour !

Au rythme actuel de développement, des choses étonnantes et incroyables sont sur le point de se produire dans les années à venir, c’est certain !

Quand l’IA a-t-elle été inventée ?

Le concept d’IA n’est pas nouveau. Les premières théories de solutions basées sur l’IA ont vu le jour en 1940.

Mais l’IA est restée un concept pendant longtemps car il n’y avait pas assez de puissance de calcul pour la mettre en pratique.

De nos jours, l’IA se développe plus rapidement que jamais. Il semble que de nouvelles solutions apparaissent chaque jour.

Pourquoi semble-t-il que toutes les entreprises utilisent l’IA de nos jours ?

L’utilisation de l’IA n’est pas aussi difficile ou magique qu’il n’y paraît. N’oubliez pas que l’IA peut être quelque chose de très simple, comme un modèle de régression linéaire pour prédire jusqu’où les kangourous sautent. Dans l’ensemble, l’IA n’est que des mathématiques, des probabilités et de l’analyse de données.

Selon l’entreprise, l’utilisation de l’IA peut rationaliser certains processus et contribuer à réduire les coûts. Mais plus important encore, l’ajout d’un petit morceau d’IA à la logique métier fait un titre médiatique sexy.

Comment essayer l’IA ?

Pour ressentir la puissance de l’IA, il vous suffit d’ouvrir le système de commande vocale de votre appareil mobile et de lui donner quelques instructions.

Le système de synthèse vocale qui alimente les systèmes de commande vocale est un exemple courant d’utilisation de l’IA.

Un autre cas d’utilisation très courant de l’IA est celui des chatbots automatisés. Les éditeurs de logiciels, en particulier, ont tendance à beaucoup utiliser les chatbots IA. Lorsque vous accédez au site Web d’une entreprise SaaS, il y a de fortes chances qu’une boîte de discussion apparaisse. Lorsque vous posez une question, le service de chatbot IA utilise la PNL pour déterminer l’intention de votre message et trouver une réponse.

L’IA est-elle difficile à apprendre ?

Apprendre l’IA n’est pas difficile. Mais cela prend du temps et demande beaucoup de pratique.

Pour apprendre l’IA, vous devez apprendre deux choses :

1. Programmation . Un langage typique utilisé dans les programmes d’IA est Python, qui est un langage convivial pour les débutants.
2. Mathématiques . Vous aurez également besoin de connaître l’algèbre linéaire et les probabilités pour construire des programmes d’IA.

Si vous êtes intéressé par l’IA, vous pouvez commencer par apprendre à coder en Python. Mais n’oubliez pas d’être patient. Apprendre le codage ou l’IA ne se fait pas du jour au lendemain. Il faut passer des mois avant de pouvoir construire quelque chose d’important :).

Autres Ressources :

• Jasper Review – Comment écrire 5 fois plus vite avec l’IA ? (2023)
• 5 meilleurs créateurs d’avatars 2023 [applications, versions gratuites et plus ]
• Les meilleurs générateurs d’art par IA (je les ai tous essayés personnellement !)
• 6 meilleurs outils d’IA pour immobilier afin d’augmenter votre retour sur investissement
• 8 meilleures plateformes no code pour 2023 (Aucune compétence en codage requise)
• 5 meilleurs créateurs d’avatars 2023 [applications, versions gratuites et plus ]

Conclusion

Aujourd’hui, vous avez appris ce qu’est l’intelligence artificielle.

Pour récapituler, l’intelligence artificielle utilise des ordinateurs pour imiter le processus d’intelligence humaine. Bien que l’IA ne soit pas un nouveau concept, les derniers développements en matière de puissance de calcul ont transformé la théorie en réalité.

Dans les coulisses, l’IA n’est rien d’autre que de l’algèbre linéaire, des probabilités et du code de programme.

Aujourd’hui, l’IA est utilisée dans de nombreuses applications dans de nombreux secteurs. En règle générale, l’IA constitue un excellent ajout à un produit existant. Par exemple, Apple utilise Siri, qui est un système de commande vocale basé sur l’IA. Ce système rend l’utilisation des produits Apple encore plus efficace.

En tant que concept large, l’IA a un tas de sous-domaines. Ceux-ci inclus:

• Apprentissage automatique
• L’apprentissage en profondeur
• Les réseaux de neurones
• Informatique cognitive
• Traitement du langage naturel
• Vision par ordinateur

De plus, les programmes d’IA peuvent être classés en différents types :

• L’IA étroite est ce que tous les programmes d’IA modernes représentent encore.
• L’IA générale est le niveau d’intelligence dont dispose le cerveau humain. Ce niveau d’IA n’a jamais été atteint auparavant
• La super IA est une IA qui surpasse les capacités du cerveau humain. Ce niveau d’IA pourrait être notre meilleur ami ou le plus grand ennemi.

Merci d’avoir lu. J’espère que vous l’avez trouvé perspicace et peut-être exploitable.