Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans le cadre d'une transformation digitale ?
Les systèmes d'Intelligence artificielle sont des applications logicielles qui peuvent, dans une certaine mesure, comprendre et répondre au langage humain.
Par exemple, supposons que vous demandiez de l'aide à un assistant numérique comme Siri ou Cortana.
Dans ce cas, ils utiliseront leurs capacités de traitement du langage naturel pour comprendre ce que vous demandez et vous fournir une réponse appropriée.
Le concept de traitement du langage naturel (NLP), qui fait partie de l'informatique, a évolué pour aider les machines à comprendre le langage humain et à y répondre d'une manière naturelle pour les humains.
En outre, les technologies d'IA au sein des réseaux neuronaux peuvent désormais simuler l'intelligence humaine, ce qui signifie qu'elles peuvent apprendre et s'améliorer au fil du temps sans intervention supplémentaire.
Alors que l'intelligence humaine ne peut traiter qu'une quantité limitée d'informations à un moment donné, les systèmes d'IA n'ont pas cette même limitation.
Cela signifie qu'ils peuvent traiter de grandes quantités de données rapidement et efficacement, ce qui explique pourquoi l'IA est souvent utilisée pour des tâches telles que l'analyse des données et la reconnaissance des formes.
Comment fonctionne l'IA ?
Les algorithmes qui aident à la prise de décision travaillent en temps réel pour optimiser les résultats en comprenant les données historiques et les modèles qu'ils ont rencontrés auparavant.
L'exploitation de grands ensembles de données aide l'IA à résoudre des problèmes, car elle peut identifier des corrélations qui pourraient échapper à un être humain.
Traditionnellement, un programme informatique ne pouvait fournir une sortie qu'après avoir reçu une entrée spécifique.
Toutefois, grâce aux algorithmes d'apprentissage qui font partie de systèmes experts spécialement créés, l'IA peut désormais fournir des résultats pour des entrées qu'elle n'a jamais vues auparavant.
Comment l'IA a changé (et continue de changer) la façon dont nous vivons nos vies
L'IA Deep Blue ayant réussi à battre un champion du monde d'échecs en 1997, les gens ont commencé à prendre conscience de la manière dont l'IA pouvait être utilisée dans les entreprises.
John McCarthy, le père de l'IA, est l'un des premiers à avoir commencé à penser à l'IA de manière pratique.
Si le cerveau humain peut toujours comprendre et traiter plus d'informations que les machines, des tâches spécifiques sont beaucoup plus faciles pour ces dernières.
Les systèmes d'intelligence artificielle étant désormais capables de comprendre le contexte de parties importantes du langage humain, ils peuvent aider les humains dans la prise de décision, le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'images - cette dernière étant un facteur essentiel de la vision par ordinateur.
À cet égard, le terme d'intelligence artificielle dans la vie quotidienne est souvent utilisé pour décrire la manière dont ces systèmes augmentent les capacités humaines plutôt que de les remplacer.
La traduction des processus d'intelligence humaine en modèles d'apprentissage automatique utilisables par les ordinateurs est un axe important de la recherche sur l'IA.
Bien que cette traduction ne soit pas encore parfaite et que de nombreuses tâches soient encore mieux adaptées aux humains, l'objectif est de continuer à améliorer la précision de ces modèles afin qu'ils puissent être utilisés dans des situations plus pratiques.
LECTURE RECOMMANDÉE : Qu'est-ce que ChatGPT ?
Défis de l'IA
Bien que l'intelligence artificielle aide les gens dans divers domaines, des défis importants subsistent.
Voici quelques-unes des principales d'entre elles.
1. Exactitude et partialité des données
Le premier défi à considérer est l'exactitude et le biais des données.
Les données utilisées pour former les modèles d'intelligence artificielle peuvent être inexactes ou biaisées.
Par exemple, si un ensemble de données de formation contient plus d'hommes que de femmes, le modèle d'IA apprendra à associer les hommes à la tâche à accomplir plus que les femmes.
Cela peut entraîner des problèmes à long terme.
Un autre exemple concerne un système de reconnaissance faciale entraîné sur un ensemble de données d'une race spécifique.
Cela peut signifier qu'il sera moins précis pour reconnaître d'autres races, car les données sur lesquelles il a été entraîné étaient relativement subjectives.
2. Cybersécurité
Un autre défi lié à l'utilisation de l'IA est la cybersécurité.
Les systèmes d'IA étant souvent connectés à l'internet, ils peuvent être vulnérables aux cyberattaques.
Par exemple, un cyberattaquant pourrait utiliser une technique d'apprentissage contradictoire pour empoisonner les données d'entraînement d'un système d'IA.
Ainsi, le système d'IA apprendrait des informations inexactes et prendrait des décisions favorisant la personne qui attaque le système.
3. Éthique
Le troisième défi est l'éthique.
Alors que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus puissants, la manière dont ils seront utilisés suscite des préoccupations éthiques.
Par exemple, qui est responsable si une voiture autopilotée a un accident ?
Serait-ce le constructeur automobile, le développeur de logiciels ou le propriétaire de la voiture ?
La manière dont l'IA sera utilisée à l'avenir suscite également des inquiétudes.
Par exemple, l'IA sera-t-elle utilisée pour contrôler les gens ou prendre des décisions à leur place ?
Ou sera-t-elle utilisée pour aider les gens et leur faciliter la vie ?
Il faut répondre à ces questions éthiques à mesure que l'IA devient plus répandue dans la société.
4. Mise en œuvre
La mise en œuvre de l'IA est un autre facteur à prendre en compte.
La mise en œuvre d'un système d'IA peut être difficile et prendre du temps, car les systèmes d'IA ont souvent besoin de beaucoup de données pour être efficaces.
La collecte et l'étiquetage de ces données peuvent constituer un défi de taille, surtout si les données sont sensibles (comme dans le cas des données médicales) ou non structurées (comme les images ou les vidéos).
5. Entretien
Le dernier défi est la maintenance.
Les systèmes d'IA doivent être régulièrement mis à jour et entretenus.
Les données sur lesquelles ils sont formés peuvent devenir rapidement obsolètes, en particulier dans des domaines qui évoluent rapidement comme la finance ou les soins de santé.
Le suivi des différentes parties d'un système d'IA peut également être difficile, ce qui rend la maintenance problématique.
L'IA dans divers secteurs
Voici quelques-unes des applications de l'IA dans divers secteurs et les avantages que les systèmes d'IA apportent.
1. Assistance virtuelle
L'une des applications les plus courantes de l'IA prend la forme d'assistants virtuels.
Les assistants virtuels sont des programmes informatiques conçus pour aider les humains à établir des emplois du temps, à assurer le service à la clientèle et même à accomplir des tâches personnelles telles que commander des produits d'épicerie ou réserver une chambre d'hôtel.
Parmi les assistants virtuels les plus populaires figurent Alexa d'Amazon, Siri d'Apple et l'Assistant de Google.
Les assistants virtuels sont de plus en plus courants, car ils peuvent effectuer de nombreuses tâches que les humains effectuaient traditionnellement.
Cela permet de libérer du temps pour que les gens fassent des choses plus productives.
2. Véhicules autonomes
Les voitures à conduite autonome sont l'une des applications les plus prometteuses de l'intelligence artificielle.
Les véhicules autonomes sont des voitures capables de se conduire elles-mêmes, en utilisant une variété de capteurs et de caméras pour naviguer dans leur environnement.
Ils pourraient réduire le nombre d'accidents sur la route et rendre les transports plus efficaces et plus abordables.
3. Reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale est une forme d'IA utilisée pour identifier la parole humaine.
Qu'il s'agisse d'utiliser Alexa ou Google Home pour vous donner des informations sur le prochain train, ou de demander à Siri ou Bixby de régler un minuteur, la reconnaissance vocale est quelque chose que nous utilisons tous les jours.
Il peut être utilisé pour diverses tâches, comme l'identification du locuteur d'un énoncé particulier, la traduction de la parole en texte ou la recherche d'informations spécifiques.
L'utilisation d'outils de reconnaissance vocale dans le cadre de systèmes informatiques peut contribuer à les rendre plus conviviaux et plus efficaces, ce qui se traduit par un gain de temps pour les utilisateurs.
4. Soins de santé
Les algorithmes d'IA peuvent s'avérer utiles lors de l'analyse de grandes quantités de données dans le secteur des soins de santé, où une quantité massive de données doit être traitée et analysée.
L'IA peut être utilisée pour élaborer des plans de traitement personnalisés pour les patients, ainsi que pour prédire les résultats de ces traitements.
Avec les percées de l'IA, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus impressionnantes de l'IA dans le secteur des soins de santé à l'avenir.
5. Fabrication
Les solutions d'IA dans l'industrie manufacturière peuvent aider dans des domaines tels que le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive et l'optimisation des processus.
Avec des données non structurées provenant de diverses sources et devant être traitées, les cas d'utilisation de l'IA dans la fabrication sont vastes.
Dans ce cas, diverses architectures de machines peuvent être développées pour faciliter la maintenance prédictive, par exemple en utilisant des outils pour détecter des modèles qui pourraient indiquer un problème sur une machine.
6. Les secteurs qui utilisent l'informatique en cloud
Les flux de travail dans la gestion des données et les logiciels de base de données devenant plus efficaces, les applications de l'IA, telles qu'elles sont utilisées par les développeurs, sont visibles dans divers secteurs.
Python étant un langage couramment utilisé pour développer ces applications, les avantages de l'utilisation de l'IA sont vastes - du commerce de détail et du commerce électronique aux services bancaires et financiers, les développeurs trouvent des moyens d'utiliser l'IA pour rendre leurs applications en cloud plus efficaces.
Quatre types d'intelligence artificielle
En l'état actuel des choses, il existe quatre grands types d'intelligence artificielle, qui sont les suivants.
1. Machines réactives
Les machines réactives peuvent réagir à leur environnement et prendre des mesures pour atteindre un objectif spécifique.
Elles ne sont pas capables de former des souvenirs ou d'apprendre des expériences passées.
Bien qu'il y ait un temps et un lieu pour une telle IA, elle n'est pas aussi couramment utilisée que les autres types d'IA.
2. Mémoire limitée
Ce type d'IA est similaire aux machines réactives mais avec l'ajout de la mémoire.
Cela permet à la machine de se souvenir de certains aspects de ses expériences passées et d'utiliser ces informations pour informer ses actions actuelles.
Par exemple, une voiture autonome dotée d'une mémoire limitée pourrait se souvenir de l'emplacement d'un panneau stop qu'elle a croisé plus tôt dans la journée et utiliser cette information pour éviter de le franchir.
3. Théorie de l'esprit
Ce type d'IA est encore en développement, mais il est très prometteur pour l'avenir.
Les ressources IA dotées de la théorie de l'esprit seraient capables de comprendre les états mentaux d'autres individus et d'utiliser ces informations pour décider de ce qu'il convient de faire.
Par exemple, une IA fondée sur la théorie de l'esprit pourrait être capable de dire si quelqu'un ment en analysant ses expressions faciales et son langage corporel avec un degré de certitude bien plus élevé que les méthodes actuelles de détection des mensonges.
4. Conscience
Il s'agit de l'avenir de l'IA, qui en est encore au stade du développement.
Une machine consciente d'elle-même serait capable de comprendre à la fois ses pensées et ses émotions et celles des autres.
Il serait capable d'interagir avec les humains de manière tout à fait naturelle, comme le ferait un autre humain.
Ressemblant à une scène d'un film de science-fiction, ce type d'automatisation serait capable d'atteindre des objectifs de manière autonome, sans aucune intervention humaine.
Bien que cela puisse sembler être un avenir lointain, certaines applications de ce type d'IA font l'objet d'un travail actif aujourd'hui.
Un exemple est DeepMind de Google, un algorithme qui apprend à partir de l'expérience.
Intelligence artificielle étroite vs. Machine Learning vs. Deep Learning
L'intelligence artificielle étroite (alias IA étroite / IA faible) est une forme d'IA où les machines sont conçues et entraînées pour une tâche spécifique.
Ce type d'IA est aujourd'hui utilisé dans des applications telles que la reconnaissance faciale, les filtres anti-spam et les voitures à conduite autonome.
D'autre part, le machine learning est un sous-ensemble de l'IA qui vise à donner aux ordinateurs la capacité d'acquérir des connaissances à partir d'un ensemble de données sans recevoir d'instructions à cet effet.
Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning qui utilise des algorithmes appelés réseaux neuronaux artificiels pour apprendre des données d'une manière qui ressemble à la façon dont les humains apprennent.
C'est ce qui permet aux machines de faire des choses comme reconnaître des objets, des images et des expressions faciales qu'elles n'auraient jamais rencontrées auparavant.
Elle permet également de développer des applications telles que la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel qui évoluent au fil du temps.
LECTURE CONSEILLÉE :
Comparatif de l'intelligence artificielle, du Machine Learning et du Deep Learning
Recherche dans le domaine de l'intelligence artificielle
Les recherches actuelles sur l'IA visent à comprendre le fonctionnement de l'esprit humain afin de créer des systèmes reproduisant ou dépassant l'intelligence humaine.
Cette recherche est nécessaire car nous devons comprendre comment l'esprit humain fonctionne pour créer des machines brillantes.
Dans cette optique, voici quelques-uns des domaines de recherche les plus courants liés à l'IA.
Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement enseigne aux agents comment maximiser leurs récompenses en effectuant les bonnes actions dans un environnement.
%252520(1).avif)
Ce domaine de recherche est essentiel car il peut être utilisé pour créer des systèmes d'IA capables d'apprendre de leurs propres expériences et de s'améliorer au fil du temps sans intervention humaine.
Robotique
La recherche en robotique est axée sur la création de robots capables d'interagir naturellement avec le monde.
Cela peut conduire au développement de robots capables d'accomplir des tâches difficiles ou impossibles pour les humains, comme l'exploration d'autres planètes ou l'accès à des zones dangereuses dans le cadre de missions de sauvetage.
Traitement du langage naturel (NLP)
La recherche sur le traitement du langage naturel (NLP) vise à donner aux ordinateurs la capacité de comprendre le langage humain.
Lorsqu'il s'agit d'une communication de type humain, la PNL n'en est encore qu'à ses débuts.
Cependant, une réalisation impressionnante dans ce domaine a été le développement de chatbots d'IA capables de tenir des conversations naturelles.
Systèmes de recommandation
Les systèmes de recommandation sont un type d'IA utilisé pour prédire ce qu'un utilisateur pourrait vouloir acheter ou regarder en fonction de son comportement passé.
La personnalisation de l'expérience utilisateur en fonction des préférences individuelles est essentielle pour de nombreuses entreprises.
Les systèmes de recommandation sont utilisés par de grandes entreprises telles qu'Amazon, Netflix et Spotify pour fournir à leurs utilisateurs des recommandations personnalisées.
Internet des objets (IoT)
L'internet des objets (IoT) désigne le réseau de dispositifs physiques, de véhicules et d'appareils domestiques connectés à l'internet et pouvant partager des données.
Les appareils IoT compatibles avec l'IA ont le potentiel de révolutionner nos vies en facilitant les tâches quotidiennes et en nous donnant plus de temps pour profiter de la vie.
Pas moins de 1 000 milliards de dollars ont été dépensés pour l'internet des objets, ce qui met en perspective l'importance de ce domaine.
Avec des entreprises majeures comme Amazon, Google et Microsoft qui travaillent toutes sur leurs propres dispositifs IoT, il est clair que ce domaine a beaucoup de potentiel.
FAQs
Qu'est-ce que le test de Turing ?
Le test de Turing teste la capacité d'une machine à présenter un comportement intelligent similaire à celui d'un humain.
Il porte le nom d'Alan Turing, l'informaticien qui l'a conçu.
Le test implique trois participants : un interrogateur humain, une machine et un autre être humain.
L'interrogateur pose des questions à chacun des deux autres participants.
Si la machine peut tromper l'interrogateur en lui faisant croire qu'elle est l'autre être humain, elle a réussi le test et montre que le développement de l'IA est prometteur.
Quels sont les meilleurs programmes d'IA à envisager pour les entreprises ?
Watson d'IBM et DeepMind de Google sont deux des meilleurs programmes d'IA à prendre en compte dans les entreprises.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générale (AGI) ?
L'AGI, ou IA forte, est une forme hypothétique d'intelligence capable de comprendre ou d'apprendre n'importe quelle tâche intellectuelle dont est capable un être humain.
Actuellement, aucune machine n'a été capable d'atteindre ce niveau d'intelligence.
Cependant, certains chercheurs en IA pensent que l'IA sera un jour possible et qu'elle pourrait avoir de profondes implications pour l'avenir de l'humanité.
Résumé.
Comprendre le fonctionnement de l'IA est essentiel à l'ère du big data et des appareils intelligents.
Bien que la technologie de l'IA soit encore à un stade de développement relativement précoce, elle peut potentiellement transformer nos vies de plusieurs façons.
En poursuivant la recherche et le développement de la technologie de l'IA, nous pouvons faire en sorte que ses avantages soient réalisés tout en minimisant ses risques.
Que pensez-vous de l'IA et de l'avenir de l'humanité ?
Partagez vos réflexions dans les commentaires ci-dessous !
Plus de lecture : Lorsqu'ils utilisent l'IA dans des domaines d'activité spécifiques, les outils marketing d'IA peuvent aider les entreprises à automatiser des tâches, à gagner du temps et à améliorer l'engagement des clients.
C'est l'idéal pour ceux qui veulent améliorer leurs efforts de marketing digital sans augmenter leur charge de travail.
