Comment fonctionne l'Intelligence Artificielle ?

Les humains rêvent de créer des machines intelligentes depuis l'Antiquité - mais n'ont fait les premières tentatives pour le faire qu'au début des années 50. Maintenant, en 2021, nous avons déjà un certain nombre d'outils à notre disposition pour transformer ces rêves en réalité.

Cela dit, le sujet est encore assez complexe. C'est exactement pourquoi nous sommes ici pour répondre à la question : comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est une science interdisciplinaire axée sur la construction de machines capables d'accomplir des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine.

Les machines équipées de cette technologie sont capables d' apprendre de l'expérience, de traiter des données et de reconnaître des modèles d'une manière qui imite avec succès le comportement humain.

Fondamentalement, l'IA est capable d'effectuer ces tâches sans recevoir d'instructions explicites - ses algorithmes traitent les données de la même manière que l'intelligence naturelle. Ainsi, l'IA peut prendre des décisions raisonnables basées sur des données solides, ainsi que prédire leurs conséquences à long terme.

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Quels sont les types d'Intelligence Artificielle ?

Avant d'expliquer le fonctionnement de l'Intelligence Artificielle, nous devons souligner le fait qu'il existe différents types d'IA explorant diverses étendues de tâches et de mécanismes. La technologie elle-même est divisée en trois grandes catégories :

• L'IA étroite, également appelée "IA faible".
• L'Intelligence Générale Artificielle (IAG), aussi appelée « IA Générale ».
• La Super Intelligence Artificielle (ASI), aussi appelée « Strong AI ».

Intelligence artificielle étroite

C'est le type d'IA le plus reconnu, car il est largement utilisé dans de nombreux domaines différents. L'intelligence artificielle étroite (également appelée IA faible) se concentre généralement sur l'exécution d'une tâche particulière et est destinée à imiter uniquement l'intelligence humaine. Il fonctionne généralement sous un certain nombre de limitations, nécessite une supervision préalable et la livraison des intrants.

Bien que vous n'ayez peut-être jamais entendu parler de ce terme auparavant, il y a de fortes chances que vous ayez utilisé un outil Narrow alimenté par l'IA à un moment donné. Quelques exemples d'utilisation de Narrow AI incluent les algorithmes de recherche Google, les logiciels de reconnaissance d'images ou les assistants personnels comme Alexa ou Siri.

Intelligence Artificielle Générale

AGI est censé être plus complexe que Narrow AI. Le but ici est que la machine exécute des tâches comme le ferait un humain et devienne capable de résoudre des problèmes par elle-même . Ainsi, l'IA générale devrait surmonter les limites de l'IA étroite. Non seulement il pourrait être utilisé pour une grande variété de tâches au lieu d'une seule, mais on suppose que, tout comme un être humain, il devrait être capable d'appliquer ce qu'il a appris d'un domaine à un autre.

Contrairement à certains titres sensationnels que vous avez peut-être vus au fil des ans, l'Intelligence Générale Artificielle n'est pas encore développée, et certains affirment même que ce n'est tout simplement pas possible. Nous devrons simplement attendre et voir ce que l'avenir nous réserve.

Super intelligence artificielle

Alors que beaucoup pensent que nous pourrons peut-être créer AGI à un moment donné dans le futur, la super intelligence artificielle est considérée comme une œuvre de fiction pour la plupart.

L'ASI est censée être le type d'IA le plus avancé, qui non seulement imite l'intelligence humaine, mais est également capable de prendre conscience de soi . Il équipe les machines d'émotions, de croyances et de désirs typiques de l'homme. Fondamentalement, ASI non seulement rattrape mais dépasse également les capacités humaines.

Maintenant que nous connaissons les principaux types d'IA, passons à l'essentiel !

Comment fonctionne l'IA ?

L'Intelligence Artificielle repose sur diverses disciplines que nous développons depuis des lustres. L'IA moderne est inspirée et soutenue par la philosophie, l'économie, la médecine, les mathématiques, la psychologie, les neurosciences, etc.

Expliquer le fonctionnement du développement de l'IA est assez simple : il utilise de grands ensembles d'informations et de données afin que la machine apprenne et exécute des tâches basées sur ces connaissances.

Construire un ensemble d'algorithmes capables de garantir les performances de l'IA est un processus complexe de rétro-ingénierie des capacités, des comportements et des traits humains.

Mais pour bien comprendre comment tout cela est fait, il est essentiel de comprendre que l'Intelligence Artificielle est basée sur quelques sous-domaines qui peuvent être appliqués à un certain nombre de projets, et sa combinaison soigneuse aboutit à des machines au comportement intelligent. Cela dit, passons en revue les sous-domaines les plus importants de l'IA et voyons de quoi ils sont faits.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est de loin la méthode d'IA la plus utilisée. Le but du ML est d'apprendre à une machine à prendre des décisions basées sur l'expérience passée, des entrées structurées et semi-structurées. Il traite de l'analyse des données, de la reconnaissance des modèles et de la production d'un résultat raisonnable. Il est largement utilisé partout où il est nécessaire d'automatiser et d'optimiser les tâches normalement effectuées par les humains.

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L'apprentissage en profondeur

Souvent confondu avec ML, Deep Learning est en fait la facette spécifique de ML axée sur l'apprentissage de la machine à traiter les données via un type particulier d'algorithmes très complexes - les réseaux de neurones. C'est une technique incontournable lorsque nous voulons créer des applications intelligentes traitant des images, des vidéos, du texte et du son. Avec Deep Learning, vous pouvez découvrir des modèles de données cachés que vous ne trouveriez pas autrement.

Traitement du langage naturel

La PNL est un outil axé sur l'exploration du langage : lire, interpréter et produire du texte et de la parole. Les mécanismes de la PNL sont capables non seulement de comprendre mais aussi de répondre à l'utilisateur d'une manière similaire à la conversation humaine. Avec la PNL, la machine est capable d'identifier le sens des mots, et même de comprendre le contexte qui les sous-tend – car elle est largement utilisée dans les assistants vocaux, notamment Google Assistant et Siri.

Vision par ordinateur

Cette partie de la technologie de l'IA est dédiée à l'étude des objets visuels. Combiné aux techniques de Deep Learning, Computer Vision est capable d'interpréter le contenu d'images et de vidéos. Avec la vision par ordinateur, nous pouvons, par exemple, authentifier la personne qui souhaite utiliser nos services, classer les objets trouvés dans les images et rechercher du contenu par images.

Réseau neuronal artificiel

L'idée d'un réseau de neurones est vaguement basée sur la façon dont un cerveau humain est construit. Les réseaux de neurones sont des algorithmes construits à partir de blocs séquencés, appelés couches. Ils sont constitués d'un ensemble complexe d'algorithmes permettant de traiter les données de multiples façons, selon l'application. Cela permet aux réseaux de neurones de gérer des données aussi complexes que des vidéos, des images et du texte.

Informatique cognitive

L'informatique cognitive est le plus récent mécanisme d'IA qui tente d'imiter le cerveau humain. Il analyse divers contenus, y compris du texte, de la parole et du matériel visuel, de la même manière que les humains. L'objectif est que la machine devienne capable de résoudre des problèmes complexes et d'y apporter les réponses les plus raisonnables. Cela peut être un outil très utile pour aider les humains dans leur travail et trouver des solutions qui nous manqueraient autrement.

Comment choisir les bonnes solutions d'Intelligence Artificielle

Pour décider avec succès quel type de technologie d'IA convient le mieux à votre projet, il est essentiel d'analyser soigneusement les besoins de votre entreprise, les fonctionnalités souhaitées du produit et les actifs technologiques à votre disposition.

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