L’intelligence artificielle est omniprésente dans tous les secteurs du monde entier. Certaines industries ont même approfondi le domaine pour trouver de nouvelles solutions innovantes dans le commerce électronique, la sécurité et la surveillance, l’analyse sportive, la fabrication et production, l’automobile, etc. L’IA a également des applications très cruciales telles que l’identification et la prédiction des transactions frauduleuses.
Les assistants numériques virtuels ont changé la façon dont nous accomplissons nos tâches quotidiennes. Alexa et Siri sont devenues comme de vrais humains avec lesquels nous interagissons chaque jour pour tous nos petits et grands besoins.
Alors, qu’est-ce que l’IA, quel est son but et quels sont ses types et domaines d’application ?
Réponses à ces questions et bien d’autres dans ce présent article.
Définition de l’intelligence artificielle
En parlant d’intelligence artificielle, la plupart pensent directement aux robots. Pour eux, l’intelligence artificielle est une machine qui peut agir et penser par elle-même.
Or, si vous posez la question à un spécialiste en IA, il dira que c’est un ensemble d’algorithmes qui peuvent produire des résultats sans être explicitement chargés de les effectuer.
La signification la plus simple de l’intelligence artificielle est :
Une entité intelligente créée par les humains qui est capable d’effectuer des tâches humaines sans être explicitement instruite et qui a la puissance de penser et d’agir de manière rationnelle et humaine.
L’intelligence démontrée par les machines est connue sous le nom d’intelligence artificielle. Il s’agit de la simulation de l’intelligence humaine dans des machines qui sont programmées pour apprendre et imiter les actions des humains. Ces machines sont capables d’apprendre avec l’expérience et d’effectuer des tâches de type humain. À mesure que les technologies de l’IA continuent de se développer, elles auront un impact significatif sur notre qualité de vie.
Quel est le but de l’intelligence artificielle ?
Le but de l’intelligence artificielle est d’abord d’aider les capacités humaines à prendre de meilleures décisions. C’est la réponse d’un point de vue technique. D’un point de vue philosophique, l’intelligence artificielle a le potentiel d’aider les humains à vivre des vies plus confortables sans travail pénible et d’aider à gérer le réseau complexe d’individus, d’entreprises, d’États et de nations interconnectés pour fonctionner d’une manière bénéfique pour toute l’humanité.
Le rôle de l’intelligence artificielle est représenté par tous les différents outils et techniques inventés au cours des mille dernières années. L’intelligence artificielle constitue également une sorte d’invention d’outils et de services révolutionnaires qui changeraient de façon exponentielle la façon dont nous menons nos vies, en éliminant, les conflits, les inégalités et la souffrance humaine. Cependant, nous sommes encore loin de ce genre de résultats.
Actuellement, les entreprises se servent de l’IA pour améliorer l’efficacité de leurs processus, automatiser les tâches gourmandes en ressources et faire des prévisions commerciales basées sur des données concrètes plutôt que sur des instincts. Comme toutes les technologies précédentes, les coûts de recherche et développement doivent être subventionnés par les entreprises et les agences gouvernementales avant de devenir accessibles au grand public.
L’intelligence artificielle a pour objectifs d’améliorer le processus existant dans les industries et les applications. Elle aide également à développer de nouvelles solutions à des problèmes difficiles à résoudre manuellement.
L’IA existe un peu partout pour simplifier la vie d’un utilisateur final. Elle vise principalement à minimiser l’effort humain et à rendre chaque processus meilleur, plus rapide et plus précis.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
Pour comprendre comment fonctionne réellement l’intelligence artificielle, il faut se plonger dans ses divers principes de fonctionnement.
Machine Learning : l’apprentissage automatique enseigne à une machine comment faire des inférences et des décisions basées sur une expérience passée. Il identifie des modèles et analyse les données antérieures pour parvenir à une conclusion possible sans avoir à impliquer l’intervention humaine.
Deep Learning : L’apprentissage profond est une technique de l’apprentissage automatique (ML). Il permet d’apprendre à une machine à traiter les entrées à travers des couches afin de prédire le résultat.
Réseaux de neurones : les réseaux de neurones artificiels fonctionnent sur des principes similaires aux cellules neurales humaines. Il s’agit d’une série d’algorithmes qui capture la relation entre les diverses variables sous-jacentes et traite les données comme le fait un cerveau humain.
Traitement automatique du langage naturel : le TALN est une science de la lecture, de la compréhension et de l’interprétation d’un langage par une machine. Une fois qu’une machine comprend ce que l’utilisateur a l’intention de communiquer, elle répond en conséquence.
Vision par ordinateur : les algorithmes de vision par ordinateur essaient de comprendre une image en la décomposant et en étudiant les différentes parties des objets. Cela aide la machine à classer un ensemble d’images et à prendre une meilleure décision de sortie en fonction des observations précédentes.
Informatique cognitive : Les algorithmes de calcul cognitif tentent d’imiter un cerveau humain en analysant du texte, de la parole, des images et des objets. Par exemple, les assistants virtuels tels que Google Home, Siri et Alexa peuvent entendre une question ou une commande et y répondre en conséquence. Vous pouvez donc demander à Siri les scores de football ou dire à Google Home : « Allume les lumières extérieures ».
Les bases de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle fonctionne comme une fusion d’un ensemble diversifié de composants :
Philosophie
Le but de la philosophie est de nous aider à comprendre nos actions et comment nous pouvons prendre de meilleures décisions. Les systèmes intelligents modernes agissent en suivant les différentes approches de la philosophie qui permettront à ces systèmes de prendre les bonnes décisions, reflétant la façon dont un être humain idéal penserait et se comporterait.
Mathématiques
Les mathématiques sont le langage de l’univers et les premiers algorithmes n’étaient que des voies mathématiques. Pour que les machines comprennent la logique, le calcul et la probabilité sont nécessaires. Ensemble, ceux-ci permettent de construire un système compétent pour résoudre les problèmes universels.
Économie
Il existe de nombreux concepts importants en économie, tels que la théorie du design, la recherche opérationnelle et les processus décisionnels de Markov. Ces types de techniques de théorie de la décision aident à construire des systèmes fabuleusement intelligents.
Psychologie
La psychologie essaie de comprendre comment notre cerveau réagit et répond à son environnement. La psychologie cognitive considère le cerveau comme un dispositif de traitement de l’information. C’est ainsi de la même manière qu’une machine intelligente pourrait fonctionner.
Aujourd’hui, de nombreuses théories cognitives ont déjà été codifiées pour construire des algorithmes qui alimentent les chatbots (robots conversationnels).
Linguistique
La linguistique a conduit au traitement du langage naturel, qui aide les machines à comprendre notre langage syntaxique. Par conséquent, cela contribue à produire une sortie compréhensible par presque tout le monde.
Ingénierie informatique
L’idée la plus évidente ici est que l’ingénierie informatique traduira toutes ces théories et concepts dans un langage lisible par machine. Elle pourra ensuite effectuer ses calculs pour produire une sortie que nous pouvons comprendre.
Théorie du contrôle et cybernétique
Pour être vraiment intelligent, un système doit être capable de contrôler et de modifier ses actions pour produire le résultat souhaité. La sortie souhaitée est considérée comme une fonction objective, modifiée et optimisée continuellement.
Les types d’intelligence artificielle
Jetons un coup d’œil détaillé sur les 3 types principaux d’intelligence artificielle :
L’intelligence artificielle étroite (ANI)
L’ANI (Artificial Narrow Intelligence) est la forme d’IA la plus courante et la seule qui existe actuellement sur le marché. Ces systèmes d’intelligence artificielle sont conçus pour résoudre un seul problème et seraient capables d’exécuter une seule tâche. Ils ont des capacités étroites, comme le fait de recommander un produit à un utilisateur ou prédire la météo. De plus, ils sont capables de se rapprocher du comportement humain dans des contextes très spécifiques. Ils peuvent même les surpasser dans de nombreux cas. Cependant, ils n’excellent que dans des environnements très contrôlés avec un ensemble limité de paramètres.
L’intelligence artificielle générale (AGI)
L’AGI (Artificial General Intelligence) est encore un concept théorique. Elle est définie comme une IA qui a un niveau humain de fonction cognitive. L’AGI peut être présente dans divers domaines tels que le traitement du langage et d’image, le raisonnement, etc.
En effet, nous sommes encore loin de construire un système AGI. Celui-ci devrait comprendre des milliers de systèmes d’intelligence artificielle étroite communiquant entre eux afin d’imiter le raisonnement humain. Même avec les systèmes et infrastructures informatiques les plus avancés, les tests témoignent de l’immense complexité du cerveau humain ainsi que de l’ampleur du défi de construire une AGI avec nos ressources actuelles.
La super intelligence artificielle (ASI)
Ici, nous entrons presque dans le territoire de la science-fiction. Mais, l’ASI représente la suite logique de l’AGI.
Un système d’ASI (Artificial Superintelligence) serait capable de surpasser toutes les capacités humaines. Cela inclurait la prise de décision rationnelle et même des concepts novateurs comme établir des relations émotionnelles.
Une fois que nous aurions atteint l’intelligence artificielle générale, les systèmes d’IA seraient rapidement en mesure d’améliorer leurs capacités et d’avancer dans des domaines dont nous n’aurions peut-être même pas rêvé. Alors que l’écart entre l’AGI et l’ASI serait relativement étroit (certains chercheurs disent aussi peu qu’une nanoseconde), le long voyage qui nous attend vers l’AGI lui-même donne l’impression que ce concept se situe un peu loin dans le futur.
Où utilise t-on l’intelligence artificielle ?
L’IA est utilisée dans différents domaines pour donner des recommandations basées sur le comportement des utilisateurs.
Par exemple, l’algorithme de recherche prédictive de Google a utilisé des données antérieures pour prédire ce qu’un utilisateur taperait ensuite dans la barre de recherche. Netflix utilise les données des préférences passés pour recommander le film qu’un utilisateur pourrait aimer voir ensuite, ce qui rend l’utilisateur accroché à la plate-forme. Facebook se sert des informations des utilisateurs afin d’afficher automatiquement des suggestions pour marquer les amis, en fonction de leurs traits du visage.
Les utilisations de l’intelligence artificielle relèveraient largement de la catégorie du traitement des données, qui comprendrait les domaines suivants :
La santé
Le secteur de la santé continue d’évoluer à mesure que l’IA devienne de plus en plus utilisée. L’apprentissage automatique a le potentiel de fournir une aide à la décision clinique basée sur les données des médecins. L’IA peut également améliorer les soins de santé en favorisant la médecine préventive et la découverte de nouveaux médicaments.
Au japon, ils ont déjà développé des robots qui aident les personnes en difficulté dans leurs activités quotidiennes.
Le commerce
En effet, c’est l’avènement du World Wide Web qui a d’abord changé le fonctionnement du monde. L’intelligence artificielle influencera le marché du commerce électronique, non seulement pour les entrepreneurs mais également pour les consommateurs. On peut citer le ciblage des clients potentiel, l’amélioration de l’efficacité du processus de vente et des modes de recherches plus intelligents, notamment la recherche par image et par voix.
Le secteur financier
L’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux profonds remettent en question les valeurs traditionnelles du secteur financier. L’IA joue un rôle crucial dans la gestion des risques et dans le monde de la finance. Ainsi, à la suite de cette croissance massive des transactions clients numériques, l’IA permettra de renforcer les modèles de détection de fraude et aider les analystes. Dans le secteur bancaire, les chatbots intelligents alimentés par l’IA sont capables de fournir des solutions sur mesure aux clients et de réduire la charge de travail des centres d’appels.
Le transport
L’utilisation de technologies de pointe dans l’industrie des transports est affectée par des éléments tels que la circulation, les erreurs humaines ou les accidents. C’est pourquoi, les principaux fournisseurs de services de transport ont commencé à intégrer le suivi autonome et l’intelligence artificielle dans leurs véhicules pour suivre les données potentielles en temps réel. En outre, les voitures autonomes utilisent l’intelligence artificielle pour fonctionner et prendre des décisions calculées sur la route.