L’ingénierie informatique a permis à la recherche technologique de créer l’intelligence artificielle (IA) qui fait des pas de géant ces dernières années pour prendre une place centrale dans nos vies.
Mais savons-nous vraiment comment elle fonctionne ?
Découvrez ici comment elle opère réellement : algorithmes, données et apprentissage automatique sont désormais au coeur de nos entreprises et activités.
Communication, photo, vidéo, les usages et applications vont si vite que cette propagation dans le quotidien a changé les modes d’organisation du travail dans les services des entreprises.
Cependant, comme vous le verrez et ce malgré que la transformation numérique génère des quantités de données dont disposent les entreprises, il demeure de vrais obstacles à son adoption selon les secteurs, les métiers et la valeur qu’elles peuvent offrir.
Voyons déjà comment fonctionne l’intelligence artificielle, les usages et les secteurs les plus concernés par son adoption.
1. Types d'intelligence artificielle
Il existe différents types d’intelligence artificielle, chacun ayant ses propres caractéristiques et applications.
L’intelligence artificielle faible, ou « IA étroite », est conçue pour effectuer des tâches spécifiques, telles que la reconnaissance vocale ou la traduction automatique.
L’intelligence artificielle forte, quant à elle, est capable de comprendre et de résoudre des problèmes de manière générale, au-delà des tâches spécifiques.
2. Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle repose sur l’apprentissage automatique, un domaine de l’informatique qui permet aux machines d’apprendre et de s’améliorer par elles-mêmes.
Les algorithmes d’apprentissage automatique trient de grandes quantités de données et en extraient des modèles et des tendances. Cela leur permet de prendre des décisions et d’effectuer des tâches complexes.
Le rôle des réseaux neuronaux artificiels
Reprenant le fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux sont capables d’effectuer des tâches de reconnaissance, de classification et de prédiction. Ils sont à la base de nombreuses applications d’IA, telles que la reconnaissance vocale et la traduction automatique.
Techniquement, l’intelligence artificielle peut aussi s’appuyer sur l’informatique quantique pour :
- accélérer les calculs,
- résolution de problèmes complexes,
- vulgariser l’IA.
3. Algorithmes d'apprentissage automatique
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont au cœur de l’intelligence artificielle. Ils sont conçus pour :
- analyser les données,
- détecter les modèles et les tendances,
- prendre des décisions en fonction de ces informations.
Il existe différentes méthodes d’apprentissage automatique, tels que :
L’apprentissage supervisé
Il consiste à fournir à l’algorithme des « exemples étiquetés », c’est-à-dire des données avec des réponses connues, afin qu’il puisse apprendre à faire des prédictions.
L’apprentissage non supervisé
Ce mode d’apprentissage laisse l’algorithme trouver des structures et des modèles dans les données « sans aucune étiquette ».
L’apprentissage par renforcement
Cette méthode récompense l’algorithme lorsqu’il prend de bonnes décisions et le punit lorsqu’il prend de mauvaises décisions, afin qu’il puisse apprendre de ses erreurs.
4. Apprentissage en profondeur et réseaux neuronaux
L’apprentissage profond, également connu sous le nom d’apprentissage en profondeur, est une branche de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour résoudre des problèmes complexes.
Les réseaux neuronaux profonds sont composés de plusieurs couches de neurones interconnectés, qui permettent de représenter des données de manière hiérarchique et d’extraire des caractéristiques de plus en plus abstraites.
Les réseaux neuronaux profonds ont révolutionné de nombreux domaines de l’IA, tels que :
- la reconnaissance d’images,
- la traduction automatique,
- la génération de texte.
Grâce à leur capacité à apprendre à partir de grandes quantités de données, ils peuvent surpasser les performances humaines dans de nombreuses tâches.
5. Traitement du langage naturel
La communication est le premier champ d’entraînement de l’IA.
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre et d’interagir avec le langage humain de manière naturelle.
Les algorithmes de NLP sont conçus pour :
- analyser le texte,
- extraire des informations,
- interpréter le sens des mots et des phrases.
Le NLP est utilisé dans le génie logiciel, telles que :
- les assistants virtuels,
- les moteurs de recherche,
- les systèmes de traduction automatique.
6. Vision par ordinateur et reconnaissance d'images
La vision par ordinateur est un autre domaine de l’IA dont le but est de permettre aux machines de comprendre et d’analyser les images et les vidéos.
Les algorithmes de vision par ordinateur sont conçus pour détecter et reconnaître des objets, des visages, des mouvements et d’autres caractéristiques visuelles.
La reconnaissance d’images est une application clé de la vision par ordinateur. Les algorithmes de reconnaissance d’images peuvent être utilisés pour :
- classer des images en fonction de leur contenu,
- détecter des objets dans des images,
- pour générer des descriptions automatiques d’images.
7. Quels sont les freins à l’adoption de l’IA en entreprises ?
Comme tout le monde le sait, la gestion de projet de transformation numérique permet de générer des données pour visualiser le contexte d’une entreprise et l’aider à prendre des décisions.
Mais la disponibilité et l’accessibilité ne sont pas les seules conditions pour décider les entreprises à investir.
