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Tout ce que vous devez savoir sur l’intelligence artificielle

IT Outsourcing Informatique Intelligence Artificielle FR 19 min

Le terme intelligence artificielle pourrait vous ramener à ces nuits blanches  le T-800 dans Terminator vous hantait comme rien avant. 

Mais en réalité, nous sommes loin de créer des machines aussi intelligentes et supérieures. 

En fait, certains experts en IA estiment que nous ne créerons peut-être jamais des machines capables de nous déjouer – du moins pas avant un siècle ou deux. 

Si vous êtes curieux de savoir ce qu’est l’intelligence artificielle et comment elle fonctionne pour nous aider, continuez à lire pour ouvrir les yeux sur cette technologie incroyable. 

 

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? 

Intelligence artificielle (AI) est la branche de l’informatique qui traite de la simulation de l’intelligence humaine dans les machines. Une autre façon de décrire l’IA est une quête vers la construction de machines capables d’effectuer des tâches spécifiques qui nécessitent une intelligence humaine. 

L’IA peut nous libérer de tâches monotones, prendre des décisions rapides avec précision, agir comme un catalyseur pour stimuler les inventions et les découvertes, et même mener à bien des opérations dangereuses dans des environnements extrêmes. 

Il n’y a pas de magie ici. C’est une collection d’algorithmes intelligents essayant d’imiter l’intelligence humaine. L’IA utilise des techniques telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour apprendre à partir des données et utiliser les connaissances acquises pour s’améliorer périodiquement. 

Et l’IA n’est pas seulement une branche de l’informatique. Au lieu de cela, il s’appuie sur des aspects de la statistique, des mathématiques, de l’ingénierie de l’information, des neurosciences, de la cybernétique, de la psychologie, de la linguistique, de la philosophie, de l’économie et bien plus encore. 

 

Une brève histoire de l’intelligence artificielle 

L’idée que le raisonnement pouvait être artificiellement mis en œuvre sur des machines remonte au 14ème siècle lorsque le poète catalan Ramon Llull a publié Ars generalis ultima (L’art général ultime). Dans son livre, Llull a discuté de la combinaison de concepts pour créer de nouvelles connaissances à l’aide de moyens mécaniques à base de papier. 

Pendant des siècles, de nombreux mathématiciens et philosophes, à travers un certain nombre de concepts variés, ont façonné l’idée de machines artificiellement intelligentes. Mais le domaine a pris de l’importance lorsque Alan Turing, un mathématicien anglais, a publié son article Computing Machinery and Intelligence en 1950 avec une proposition simple : les machines peuvent-elles penser ? 

En 1956, John McCarthy a inventé le terme «intelligence artificielle» au Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence – une conférence organisée par McCarthy avec Marvin Minsky. Bien que la conférence n’ait pas répondu aux attentes de McCarthy, l’idée a continué et la recherche et le développement en IA ont progressé à un rythme incroyable depuis. 

 

Composants de l’intelligence artificielle 

En tant que terme, l’intelligence artificielle peut être facile à comprendre et à discuter. Mais lorsqu’elle est considérée comme un concept, l’IA peut être assez écrasante, surtout si vous venez de commencer à explorer. Pour mieux comprendre le fonctionnement de l’IA, examinons de plus près les cinq composants de base qui font de la technologie une réalité. 

 

Apprentissage automatique 

Apprentissage automatique (ML) est une application d’intelligence artificielle qui offre aux ordinateurs la possibilité d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience sans être explicitement programmés pour le faire. 

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont capables d’analyser des données, d’identifier des modèles et de faire des prédictions. Ces algorithmes sont conçus pour s’améliorer continuellement en apprenant et en s’adaptant aux nouveaux ensembles de données qui leur sont exposés. Un excellent exemple de l’application de ML est l’algorithme de filtrage du spam dans votre compte de messagerie. 

 

L’apprentissage en profondeur 

L’apprentissage en profondeur (DL) est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Il utilise des réseaux de neurones artificiels pour permettre aux machines d’apprendre en traitant des données. L’apprentissage en profondeur aide les machines à résoudre des problèmes complexes même si l’ensemble de données fourni est non structuré et extrêmement diversifié. 

Ici, le processus d’apprentissage a lieu en ajustant les actions du système en fonction d’une boucle de rétroaction continue. Le système est récompensé pour chaque bonne action et puni pour les mauvaises. Le système essaie de modifier les actions afin de maximiser la récompense. 

 

Réseaux de neurones artificiels 

Un réseau de neurones artificiels (ANN) est un composant de l’intelligence artificielle, conçu pour simuler la manière dont le cerveau humain analyse et traite les informations. ANN propose une IA avec des capacités d’auto-apprentissage et peut également être considérée comme le fondement de la même technologie. 

Réseaux de neurones artificiels sont construits pour imiter les réseaux neuronaux biologiques du cerveau humain. Les équivalents artificiels des neurones – les unités fondamentales du cerveau – sont des perceptrons. Un grand nombre de perceptrons sont empilés ensemble pour former des ANN. 

 

Traitement du langage naturel (NLP) 

Traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’IA qui offre aux machines la capacité de lire, de comprendre et de produire un langage humain. La majorité des assistants vocaux utilisent la PNL. 

Comme vous le savez probablement, les ordinateurs utilisent un langage de bas niveau ou un langage machine pour communiquer. Un tel langage est composé de uns et de zéros, et les humains auront du mal à le décoder. 

De même, les ordinateurs auront du mal à comprendre les langues humaines – si ce n’est pour la PNL. La PNL utilise des algorithmes intelligents pour convertir les données de langage non structurées en une forme que les ordinateurs peuvent comprendre. 

 

Vision par ordinateur 

La vision par ordinateur (CV) est un domaine de l’informatique qui vise à reproduire le système de vision humaine pour permettre aux machines de «voir» et de comprendre le contenu des images et des vidéos. 

Avec les progrès de DL, le domaine du CV a réussi à se libérer de ses barrières antérieures. La vision par ordinateur accorde des capacités de reconnaissance d’image aux machines pour détecter et étiqueter les objets. Le CV est un composant essentiel qui rend possible les voitures autonomes. Avec CV, ces véhicules peuvent voir les marquages ​​de voie, les panneaux, d’autres automobiles et conduire en toute sécurité sans heurter aucun obstacle. 

Une autre excellente application de la vision par ordinateur est la fonction de marquage automatique de Google Photos. Il peut trier les images en fonction de leur contenu et les placer dans des albums. Par exemple, si vous prenez beaucoup de photos de votre chat, l’application regroupera automatiquement toutes ces photos de chat dans un seul album. 

 

Comment fonctionne l’IA ? 

L’intelligence artificielle fonctionne de la même manière que le cerveau humain. Ce n’est pas du tout une coïncidence car l’IA consiste à imiter l’intelligence humaine. Bien que tous les composants abordés dans la section précédente contribuent de manière significative à l’efficacité de l’IA, l’apprentissage automatique va encore plus loin. Le ML aide l’IA à analyser et à comprendre les informations et à s’adapter en fonction de l’expérience. 

Pour mieux comprendre le fonctionnement de l’intelligence artificielle, envisagez une application logicielle standard qui identifie l’intensité des précipitations en fonction du taux de précipitation. Si le taux de précipitations est inférieur à 2,5 mm par heure, l’intensité de la pluie sera “légère”. De même, si elle est inférieure à 7,5 mm par heure mais supérieure à 2,5 mm par heure, alors l’intensité de la pluie sera “modérée” – vous obtenez l’essentiel. 

Puisqu’il s’agit d’une application standard, un développeur devra coder en dur la plage de chaque catégorie pour que la classification soit précise. Si le développeur fait une erreur lors de la définition de la plage, l’application fonctionnera, mais avec la mauvaise plage et n’aura aucun moyen de se corriger. 

Mais si un développeur décide de créer une application alimentée par l’IA, il lui suffira de fournir un ensemble de données contenant le taux de précipitation et sa classification. L’IA s’entraînerait à l’aide de cet ensemble de données et sera en mesure de déterminer l’intensité des précipitations sans nécessiter de plage. 

 

Quels sont les 3 types d’IA ? 

L’intelligence artificielle peut être classée en trois catégories en fonction de ses capacités à imiter l’intelligence humaine. Le moyen le plus simple de les catégoriser est de les classer comme faibles, forts et super. Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l’intelligence artificielle et pourquoi vous n’avez pas à vous soucier de la même technologie qui nous déjoue, examinons ses trois types de classification. 

 

Intelligence artificielle étroite (ANI) 

L’intelligence artificielle étroite (ANI) ou IA faible est le type d’IA le plus basique et le plus limité. 

Mais ne vous laissez pas tromper par le terme «faible». Même si ce type d’intelligence artificielle est qualifié d’étroit et de faible, il est assez habile lorsqu’il s’agit d’exécuter la tâche spécifique pour laquelle il est programmé. 

Les assistants personnels virtuels comme Siri, Alexa et Google Assistant sont des exemples d’IA faible. Mais ce ne sont pas les meilleurs exemples, car une IA faible peut faire plus que cela. IBM Watson, le fil d’actualité de Facebook, les recommandations de produits d’Amazon et les voitures autonomes sont tous alimentés par ANI. 

L’IA étroite est très efficace pour effectuer des tâches monotones. La reconnaissance vocale, la détection d’objets et la reconnaissance faciale sont un jeu d’enfant pour ce type d’IA. Cependant, ce type d’IA fonctionne sous certaines limites et contraintes – par conséquent, il est faible. 

Une IA faible peut également identifier des modèles et des corrélations en temps réel sur de grandes quantités de données, également appelées big data. En outre, l’ANI est le seul type d’IA auquel l’humanité a actuellement accès, ce qui signifie que toute forme d’intelligence artificielle que vous rencontrerez sera une IA faible. 

 

Intelligence Générale Artificielle (AGI) 

Un agent d’IA censé posséder une intelligence générale artificielle (AGI) serait capable d’apprendre, de percevoir, de comprendre et de fonctionner comme un être humain. L’AGI est également connue sous le nom d’IA forte ou d’intelligence artificielle profonde et, en théorie, elle peut faire tout ce qu’un humain peut faire. 

Contrairement à l’ANI, l’IA forte ne se limite à aucune forme d’ensembles étroits de limitations ou de contraintes. Il peut apprendre, s’améliorer et effectuer diverses tâches. Atteindre l’AGI signifie également que nous serons en mesure de créer des systèmes informatiques capables de présenter des capacités multifonctionnelles comme nous. 

La peur de l’IA asservissant la race humaine commence avec AGI. Les robots tueurs conscients comme le T-800 de Terminator – s’ils n’existent jamais – posséderaient ce niveau d’intelligence artificielle. 

Et oui, nous sommes à des années de la création d’une IA forte. Étant donné que ce type d’intelligence artificielle peut penser, comprendre et agir comme des humains, cela signifie également qu’il disposera de l’ensemble des capacités cognitives que les humains tiennent pour acquis. 

Les scientifiques tentent de comprendre comment rendre les machines conscientes et inculquer les capacités cognitives qui nous rendent intelligents. Si les scientifiques réussissent, nous serions entourés de machines, non seulement capables d’améliorer leur efficacité dans l’exécution de tâches spécifiques, mais aussi avec la capacité d’appliquer les connaissances acquises par l’expérience. 

Cela signifie également que l’IA profonde sera capable de reconnaître les émotions, les croyances, les besoins, ainsi que le processus de pensée d’autres systèmes intelligents. Si vous vous demandez comment les niveaux d’intelligence des systèmes d’IA sont mesurés, c’est à l’aide de tests comme le test de Turing, qui détermine si un système d’IA peut penser et communiquer comme un humain. 

 

Super intelligence artificielle (ASI) 

La super intelligence artificielle, ou ASI en abrégé, est une IA hypothétique. ASI est également appelé super AI, et ce n’est qu’après avoir atteint l’AGI que nous pouvons même penser à ASI. La Super AI est l’endroit où les machines dépassent la capacité de l’intelligence humaine et des capacités cognitives. 

Une fois que nous aurons déverrouillé ASI, les machines auront un niveau accru de capacités prédictives et seront capables de penser d’une manière qui est tout simplement impossible à comprendre pour les humains. Les machines alimentées par ASI nous battront à tout. Nos capacités de prise de décision et de résolution de problèmes sembleront inférieures devant une super IA. 

De nombreux experts de l’industrie sont encore sceptiques quant à la faisabilité de créer ASI. Les chances sont élevées qu’aucun de nous ne vivra pour voir ce type d’IA – à moins, bien sûrsi nous débloquons l’immortalité avant. 

Même si nous parvenons d’une manière ou d’une autre à atteindre la super IA et à établir des règles rigides pour la contrôler, il n’y a presque aucune raison pour laquelle une machine dotée d’une intelligence supérieure doit nous écouter. Même si nous essayons de débrancher, il aurait déjà lancé des contre-mesures pour annuler nos actions car ses capacités prédictives seraient énormes. 

 

L’IA ne nous surpassera pas de sitôt 

Si jamais vous étiez terrifié en pensant que l’IA pourrait déjouer et asservir les humains, voici une vérification de la réalité – cela ne se produira pas de si tôt – si jamais. Bien que les scientifiques aient investi des décennies dans ce domaine, nous ne faisons que des petits pas. Mais notre rythme est quelque chose que les ancêtres de la technologie de l’intelligence artificielle auraient toujours envié d’accomplir. 

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