1. Qu’est-ce que l’Intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est un concept qui est difficile à définir de façon totalement exacte. Selon Russell et Norvig auteurs du célèbre livre “Artificial Intelligence : A Modern Approach”, l’IA est l’étude et la conception d’agents intelligents ; c’est-à-dire des systèmes susceptibles d’analyser leurs environnements pour faire des choix ou mener des actions dans le but de maximiser leurs performances pour un objectif donné.
En d’autres termes, l’intelligence artificielle est la capacité des machines à “penser” par elles-mêmes ; ainsi, l’IA est démontrée lorsqu’une tâche, auparavant exécutée par un humain et considérée comme nécessitant la capacité d’apprendre, de raisonner et de résoudre des problèmes, peut maintenant être effectuée par une machine. Les véhicules autonomes en sont un excellent exemple.
L’IA fonctionne par généralisation à partir du principe que “tout ce qui se produira s’est soit déjà produit, soit est proche de l’avoir été”. Elle est fondée sur l’apprentissage automatique (machine learning) notamment l’apprentissage profond (Deep learning) et l’apprentissage par renforcement (Reinforcement learning), et utilise des données massives (big data) pour entraîner des modèles permettant de révéler des paternes cachées. Ces notions sont essentielles pour comprendre le monde de l’intelligence artificielle.
2 . Le machine Learning : apprentissage automatique
Quand on parle d’IA aujourd’hui, on parle généralement d’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique est défini comme le champ de l’IA qui utilise des méthodes statistiques et probabilistes pour apprendre à partir des données.
Il vise notamment à reconnaître et classifier des objets, à faire des prévisions sur des données, à découvrir des corrélations entre données et événements etc.
L’apprentissage automatique donne aux machines la capacité d’apprendre à effectuer une tâche sans être explicitement programmées pour le faire.
Pour apprendre, les systèmes de machine learning utilisent des données existantes (données d’apprentissage) pour s’entraîner à identifier des règles permettant d’effectuer de manière efficace des tâches spécifiques comme comprendre un discours ou légender une photographie. La qualité et la taille de cet ensemble de données sont importantes pour la construction d’un système capable de réaliser avec précision la tâche qui lui est assignée.
3. Le Deep Learning : l’apprentissage profond
Le deep learning est un sous-ensemble des techniques de machine learning à base de réseaux de neurones. Bien que ses origines remontent aux années 1943, ce n’est que récemment, grâce à l’avancée des performances de calcul des ordinateurs que le concept s’est réellement développé.
Il s’agit de réseaux de neurones disposant de nombreuses couches cachées qui permettent de créer des méthodes de classification d’objets plus sophistiquées et de données comportant un grand nombre de dimensions comme les pixels d’une image. Ces nouvelles avancées ont permis à l’intelligence artificielle de revenir sur le devant de la scène depuis quelques années.
4. Le traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement automatique du Langage Naturel est un des domaines de recherche les plus actifs en science des données actuellement. C’est un domaine à l’intersection du Machine Learning et de la linguistique. Il a pour but d’extraire des informations et une signification d’un contenu textuel.
Le Traitement Automatique du Langage naturel (TAL) ou Natural Language Processing (NLP) en anglais trouve de nombreuses applications dans la vie de tous les jours comme la traduction de texte (DeepL par exemple), la classification de texte, le correcteur orthographique, le résumé automatique d’un contenu ou analyse d’opinion/sentiment et bien d’autres.
5 . Les applications concrètes de l’IA
À titre personnel comme professionnel, vous l’utilisez parfois sans même le savoir. Aujourd’hui, l’IA est omniprésente, elle est utilisée pour vous recommander vos prochains achats en ligne, pour comprendre ce que vous dites aux assistants virtuels comme Alexa d’Amazon et Siri d’Apple ou repérer les spams ou encore détecter les fraudes à la carte de crédit.
Côté professionnel, l’intelligence artificielle s’installe petit à petit dans tous les domaines d’activités tels que l’industrie, le tertiaire, la santé, la cybersécurité, le commerce ou encore la recherche.
Des entreprises comme Datapole ont pour mission de rendre concrètes et efficaces les solutions d’Intelligences Artificielles au service des hommes et des femmes de terrain pour augmenter la compétitivité de leur organisation, tout en contribuant à la qualité de vie au travail et à la satisfaction de leurs clients. L’application de l’IA à l’échelle pour une organisation, se traduit par plusieurs bénéfices tels que la réduction des coûts, l’augmentation de la satisfaction et des performances économiques, écologiques et sociales.
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