Qu'est-ce que l'IA ? Guide de démarrage rapide pour les débutants

Le terme "IA" est en vogue depuis un certain temps déjà. L'intelligence artificielle est un concept qui existe depuis de nombreuses années, et diverses technologies s'appuient sur l'IA pour fonctionner. Mais avec des outils comme ChatGPT et Google Bard qui font les gros titres, il semble qu'une nouvelle ère d'intelligence artificielle soit à nos portes. Mais qu'est-ce que l'IA ? Et comment cela fonctionne-t-il ?

Nous vous proposons ici un bref aperçu de ce qu'est l'IA, de son importance et de la manière dont vous pouvez en apprendre davantage sur ce domaine fascinant. Outre des exemples d'utilisation de l'artificiel, nous avons inclus des citations d'experts et des ressources pour une lecture plus approfondie.

Qu'est-ce que l'IA ?

L'intelligence artificielle est un sous-domaine de l'informatique qui se concentre sur la création d'agents intelligents capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement des niveaux d'intelligence humaine. Ces tâches comprennent notamment la résolution de problèmes, la reconnaissance vocale et la prise de décision.

L'IA est une science interdisciplinaire avec de nombreuses approches ; elle peut être basée sur des règles et fonctionner selon un ensemble de conditions prédéfinies, ou elle peut utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour s'adapter à son environnement. Cette dernière est particulièrement puissante, car elle permet aux systèmes d'IA d'apprendre à partir des données, ce qui les rend plus polyvalents et capables de gérer des scénarios imprévus.

L'IA en relation avec la science des données et d'autres concepts clés

Idées reçues

Il convient également de mentionner ce que l'IA n'est pas. Il existe de nombreuses idées fausses sur ce qu'est l'artificiel, et voici quelques croyances erronées courantes :

• L'IA est synonyme de robots. L'IA ne se limite pas à la robotique ; il s'agit d'un domaine plus vaste qui comprend diverses technologies telles que les algorithmes de recherche et le traitement du langage naturel.
• L'IA peut dépasser l'intelligence humaine dans un avenir proche. L'idée que l'IA sera bientôt plus intelligente que l'homme est exagérée ; l'intelligence générale artificielle (AGI) est encore théorique et loin d'être réalisée.
• L'IA comprend le contenu comme les humains. L'IA ne "comprend" pas les textes ou les discours au sens humain du terme ; elle traite les données sur la base de modèles, mais ne les comprend pas.
• L'IA est impartiale. Contrairement à ce que l'on croit, l'IA peut hériter des biais de ses données d'apprentissage ou de ses concepteurs, ce qui signifie qu'elle n'est pas intrinsèquement impartiale. Consultez notre guide sur l'éthique de l'IA générative pour en savoir plus.
• L'IA peut remplacer tous les emplois humains. Si l'IA peut automatiser des tâches spécifiques, elle ne peut pas remplacer les emplois qui requièrent de l'intelligence émotionnelle, de la créativité et d'autres compétences propres à l'être humain.

Vous pouvez explorer les différences entre l'IA et l'apprentissage automatique, ainsi qu'entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, dans des guides distincts. 

Glossaire de l'IA

Dans notre exploration de l'intelligence artificielle, nous utiliserons toute une série de termes, dont certains ne vous seront pas familiers. Nous avons dressé une liste des principaux termes relatifs à l'intelligence artificielle et de leur signification :

Algorithme

Ensemble de règles ou d'instructions qu'un ordinateur suit pour effectuer une tâche spécifique. Les algorithmes sont les éléments constitutifs de tous les systèmes d'intelligence artificielle.

Intelligence générale artificielle (AGI)

Une forme d'IA actuellement théorique qui a la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances dans différents domaines, de raisonner à travers des problèmes, d'avoir une conscience et même une compréhension émotionnelle. Cela contraste avec l'IA étroite, qui est conçue et formée pour une tâche spécifique.

Apprentissage profond

Un type spécialisé d'apprentissage automatique qui imite le fonctionnement de notre cerveau, permettant aux ordinateurs d'apprendre par l'expérience et de comprendre le monde en termes de hiérarchie de concepts. En termes simples, l'apprentissage profond est comme un cerveau virtuel qui aide les ordinateurs à apprendre à partir de données afin qu'ils puissent prendre des décisions par eux-mêmes.

Apprentissage automatique

Un moyen de donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Il s'agit d'apprendre aux ordinateurs à apprendre par l'expérience, comme le font les humains. Par essence, l'apprentissage automatique est la méthode par laquelle l'IA obtient la partie "intelligence" de son nom. Vous pouvez en apprendre davantage sur le sujet dans notre cours Comprendre l'apprentissage automatique.

Traitement du langage naturel (NLP)

Un domaine de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains par le biais du langage naturel. L'objectif ultime de la PNL est de permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer des langues humaines d'une manière qui soit à la fois significative et utile. Consultez notre cours Introduction au traitement du langage naturel en Python pour en savoir plus.

Réseau neuronal

Un modèle informatique inspiré de la structure des neurones du cerveau humain. Les réseaux neuronaux sont utilisés dans diverses applications qui impliquent la reconnaissance de formes, telles que la reconnaissance d'images et de voix. Nous avons consacré un article entier à la définition des réseaux neuronaux.

Types d'intelligence artificielle

L'IA peut être classée en fonction de ses capacités et de ses fonctionnalités.

En ce qui concerne les capacités, nous pouvons faire la distinction entre les différents types d'IA de la manière suivante :

AI étroite

Également connue sous le nom d'IA faible, l'IA étroite est conçue et formée pour effectuer une tâche spécifique. Il fonctionne dans un ensemble limité de conditions prédéfinies et ne possède pas le large éventail de capacités dont disposent les humains. La plupart des systèmes d'IA actuels, y compris les machines réactives et les machines à mémoire limitée (voir ci-dessous), entrent dans cette catégorie.

Intelligence générale artificielle (AGI)

Également connue sous le nom d'IA générale, ce type d'IA aurait la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances dans différents domaines. Il serait capable de prendre conscience de lui-même, de raisonner et de comprendre les émotions. L'IA générale reste largement théorique à ce stade.

Super intelligence artificielle

Il s'agit d'une forme avancée d'IA qui surpasserait l'intelligence humaine dans presque tous les domaines, de la créativité à l'intelligence sociale en passant par la capacité à résoudre des problèmes. La super IA est un concept qui relève davantage de la science-fiction et de la spéculation future que de la réalité actuelle.

Nous pouvons également explorer les types d'intelligence artificielle en fonction de leur fonctionnalité :

Machines réactives

Il s'agit des formes les plus élémentaires d'IA, conçues pour effectuer des tâches spécifiques. Par exemple, Deep Blue d'IBM, un superordinateur jouant aux échecs, entre dans cette catégorie. Les machines réactives ne peuvent pas stocker de souvenirs ou utiliser des expériences passées pour éclairer leurs décisions actuelles.

Mémoire limitée

Mémoire limitée L'IA peut stocker des données antérieures et les utiliser pour faire de meilleures prédictions ou prendre de meilleures décisions. Ce type d'IA est couramment utilisé dans les systèmes de recommandation tels que ceux utilisés par Netflix ou Amazon.

Théorie de l'esprit

Il s'agit d'un concept théorique qui fait référence aux systèmes d'intelligence artificielle susceptibles de comprendre les émotions, les croyances et les pensées humaines. Bien qu'intrigante, l'IA n'a pas encore atteint ce niveau de sophistication.

Conscience de soi

L'apogée du développement de l'IA serait des machines conscientes d'elles-mêmes, qui comprennent leur existence et peuvent prendre des décisions basées sur leur intérêt personnel. Cela reste un sujet de recherche et de débat éthique en cours.

Applications et exemples d'IA

La portée de l'IA s'étend bien au-delà du monde universitaire et des industries spécialisées. Voici quelques exemples d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le monde d'aujourd'hui :

La technologie au quotidien

L'IA est profondément intégrée dans les technologies que nous utilisons quotidiennement. De Google Maps qui optimise votre itinéraire en fonction des données de trafic en temps réel à Siri et Alexa qui règlent vos alarmes et répondent à vos questions, l'IA est quasiment omniprésente. Ces applications utilisent souvent l'IA étroite pour effectuer des tâches spécifiques de manière efficace.

Commerce et industrie

Le monde de l'entreprise adopte déjà l'IA, une enquête d'IBM ayant révélé que plus d'un tiers des entreprises (35 %) déclaraient utiliser l'IA dans leurs activités en 2022. Les organisations de nombreux secteurs trouvent des utilisations à l'intelligence artificielle, notamment :

• Soins de santé. Les algorithmes d'IA peuvent analyser des images médicales afin d'identifier les signes précoces de maladies telles que le cancer. Ils peuvent également contribuer à la découverte de médicaments en prédisant comment différents composés peuvent traiter des maladies.
• Finance. L'intelligence artificielle est utilisée dans la détection des fraudes, où les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les schémas de transaction pour repérer les activités inhabituelles. Elle joue également un rôle dans le trading algorithmique, l'optimisation des portefeuilles et la personnalisation des services bancaires.
• Vente au détail. Les outils tels que les systèmes de recommandation dans les plateformes d'achat en ligne sont souvent alimentés par l'IA, aidant les entreprises à faire de la vente incitative et de la vente croisée de produits. Il peut également contribuer à la gestion des stocks et à la prévision de la demande.