Qu'est-ce que l'IA étroite ?
L'intelligence artificielle étroite, également connue sous le nom d'intelligence artificielle faible, désigne les systèmes d'intelligence artificielle conçus pour effectuer une tâche spécifique et fonctionnant dans un ensemble limité de contraintes.
L'IA étroite expliquée
L'IA étroite exécute des tâches spécifiques, telles que la reconnaissance vocale ou l'analyse d'images. C'est le type d'IA le plus courant que nous rencontrons dans notre vie quotidienne. Citons par exemple les assistants vocaux de nos téléphones comme Siri et Google Assistant, les algorithmes de recommandation utilisés par Netflix et Amazon, ou encore l'IA qui équipe les véhicules autonomes.
L'IA étroite est conçue pour effectuer des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine, mais elle fonctionne selon un ensemble limité de contraintes et est spécifique à la tâche. Il ne possède pas de compréhension ou de conscience, mais suit des règles préprogrammées ou apprend des modèles à partir de données. Par exemple, une IA étroite conçue pour la reconnaissance d'images peut identifier des objets dans des images parce qu'elle a été entraînée sur un ensemble d'images avec des objets étiquetés, et non parce qu'elle comprend ce qu'est un objet.
Le terme "IA étroite" est utilisé pour différencier ce type d'IA de l'intelligence générale artificielle (AGI), également connue sous le nom d'IA forte. L'AGI désigne un type d'IA capable de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances à un large éventail de tâches, à l'instar d'un être humain. En revanche, l'IA étroite est conçue pour des tâches spécifiques et n'a pas la capacité d'effectuer des tâches en dehors de son champ d'application.
L'IA étroite est utilisée parce qu'elle peut effectuer des tâches spécifiques de manière plus efficace et plus précise que les humains. Il peut travailler 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans interruption, ne nécessite pas de salaire et peut traiter rapidement de grandes quantités de données. Il est particulièrement utile pour les tâches répétitives, fastidieuses ou dangereuses pour l'homme.
Exemples d'applications étroites de l'IA dans le monde réel
L'IA étroite trouve son application dans de nombreux domaines, par exemple :
- Assistants vocaux. Siri, Alexa et Google Assistant sont des exemples d'IA étroite conçue pour comprendre et répondre aux commandes vocales, effectuer des tâches telles que régler des alarmes, passer des appels téléphoniques et répondre à des questions.
- Systèmes de recommandation. Les algorithmes de recommandation utilisés par des plateformes telles que Netflix, Amazon et Spotify sont des exemples d'IA étroite. Ils analysent le comportement et les préférences des utilisateurs pour leur recommander des films, des produits ou des chansons.
- Filtrage du courrier électronique. Les services de messagerie électronique tels que Gmail utilisent l'IA étroite pour filtrer les courriels indésirables et classer les courriels entrants dans différents dossiers.
- Prévisions météorologiques. Prévision des températures, des précipitations et d'autres conditions sur la base de données climatiques
Quels sont les avantages de l'IA étroite ?
L'IA étroite présente plusieurs avantages :
- Efficacité. Les systèmes d'IA étroite peuvent effectuer des tâches spécifiques de manière plus efficace et plus précise que les humains, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires à l'accomplissement de ces tâches.
- Disponibilité. Contrairement aux humains. Les systèmes d'IA étroits peuvent fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans interruption, et fournir un service constant. Ils peuvent également être facilement augmentés ou réduits pour répondre à la demande d'une tâche particulière.
- Réduction de l'erreur humaine. En automatisant les tâches, Narrow AI peut contribuer à réduire les risques d'erreur humaine.
- Amélioration de la sécurité. Dans certains secteurs, tels que la fabrication ou le transport, l'IA étroite peut contribuer à améliorer la sécurité en prenant en charge des tâches dangereuses ou répétitives qui pourraient mettre en danger les travailleurs humains.
Quelles sont les limites de l'IA étroite ?
Malgré ses avantages, l'IA étroite a ses limites :
- Manque de flexibilité. Les systèmes d'IA étroits sont conçus pour des tâches spécifiques et ne peuvent pas effectuer de tâches en dehors de leur champ d'application. Les systèmes de reconnaissance vocale en sont un exemple. Ces systèmes sont conçus pour reconnaître et transcrire la parole humaine, mais ils peuvent se heurter à des accents ou à des dialectes qui sortent de leur champ d'application. Par exemple, un système de reconnaissance vocale conçu pour l'anglais américain peut avoir du mal à transcrire avec précision un accent écossais, ce qui entraîne des erreurs de transcription.
- Dépendance à l'égard des données. Les performances des systèmes d'IA étroite dépendent fortement de la qualité et de la quantité des données sur lesquelles ils sont formés. Par exemple, dans le domaine de la reconnaissance faciale, si le système d'IA est formé sur un ensemble de données qui n'est pas suffisamment diversifié, il peut avoir du mal à reconnaître avec précision les visages de personnes appartenant à certaines races ou ethnies. Cela peut conduire à des résultats biaisés ou inexacts, ce qui peut avoir de graves conséquences dans des domaines tels que l'application de la loi et la sécurité.
- Manque de compréhension. Les systèmes d'IA étroits ne comprennent pas vraiment les tâches qu'ils accomplissent. Ils suivent simplement des instructions préprogrammées ou des modèles qu'ils ont appris à partir de données. Dans le domaine du diagnostic médical, les systèmes d'IA peuvent être formés sur de vastes ensembles de données d'images médicales et peuvent être en mesure d'identifier avec précision certains modèles ou anomalies. Cependant, ils peuvent ne pas comprendre les mécanismes biologiques sous-jacents ou le contexte clinique qui sous-tendent ces schémas, ce qui peut conduire à un diagnostic erroné ou à des recommandations de traitement inappropriées. Cela souligne l'importance de veiller à ce que les systèmes d'IA soient développés et testés en collaboration avec des experts médicaux qui peuvent fournir le contexte nécessaire et interpréter les résultats.
L'avenir de l'IA étroite et ses risques
L'IA étroite est partout : dans nos téléphones, nos voitures et sur notre lieu de travail. Nous en sommes devenus dépendants car ils nous facilitent la vie. En outre, l'IA étroite continue de s'améliorer, ce qui nous amène au seuil de l'intelligence générale artificielle.
Je développe une application Narrow AI presque chaque semaine pour mes blogs et mes recherches. Le modèle de classification tabulaire est le modèle d'IA étroite le plus connu. En outre, j'ai travaillé sur des modèles de prévision de séries temporelles, de regroupement, de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel et de reconnaissance vocale. Si vous souhaitez en savoir plus sur la classification dans le domaine de l'apprentissage automatique, vous pouvez acquérir une expérience pratique en construisant un modèle Narrow AI.
Les grands modèles linguistiques tels que GPT-3.5 Turbo et GPT-4, qui comprennent mieux le contexte humain, ont transformé nos environnements de travail. Les entreprises intègrent désormais ces technologies sur le lieu de travail, ce qui rend les employés plus efficaces.
Si l'IA étroite présente des avantages potentiels, elle comporte également des risques importants liés aux biais, au manque d'explicabilité des modèles, à la fiabilité, à la sécurité et à l'impact sur l'emploi. Des évaluations complètes des risques et des pratiques responsables en matière d'IA seront essentielles pour atténuer ces dangers à mesure que l'IA étroite continuera à s'infiltrer dans nos vies et sur nos lieux de travail.
Ces modèles d'intelligence artificielle étroite se transforment aujourd'hui en systèmes multimodaux capables de comprendre et de traiter des données multiples. Cela permet de remédier à leurs limites fondamentales et de les rendre plus intelligents et plus utiles. Pour en savoir plus sur les technologies multimodales, lisez les dernières informations sur OpenAI, Google AI et ce que cela signifie pour la science des données.
Vous souhaitez en savoir plus sur l'IA et l'apprentissage automatique ? Consultez les ressources suivantes :
FAQ
Quelle est la différence entre l'intelligence générale étroite et l'intelligence générale artificielle (AGI) ?
Alors que l'IA étroite est conçue pour effectuer des tâches spécifiques, l'AGI désigne les systèmes d'IA qui possèdent la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances à un large éventail de tâches, à l'instar d'un être humain.
L'IA étroite peut-elle devenir l'AGI ?
Actuellement, non. Si l'IA étroite a connu des avancées significatives, le développement de l'IAG, une IA dotée de capacités cognitives étendues similaires à celles de l'homme, reste un défi complexe et un sujet de recherche permanent.
Quels sont les exemples d'IA étroite ?
L'IA étroite est omniprésente dans notre vie quotidienne. Les assistants vocaux tels que Siri et Alexa, les systèmes de recommandation utilisés par Netflix et Amazon et les systèmes de filtrage du courrier électronique utilisés par Gmail en sont des exemples.
En tant que data scientist certifié, je suis passionné par l'utilisation des technologies de pointe pour créer des applications innovantes d'apprentissage automatique. Avec une solide expérience en reconnaissance vocale, en analyse de données et en reporting, en MLOps, en IA conversationnelle et en NLP, j'ai affiné mes compétences dans le développement de systèmes intelligents qui peuvent avoir un impact réel. En plus de mon expertise technique, je suis également un communicateur compétent, doué pour distiller des concepts complexes dans un langage clair et concis. En conséquence, je suis devenu un blogueur recherché dans le domaine de la science des données, partageant mes idées et mes expériences avec une communauté grandissante de professionnels des données. Actuellement, je me concentre sur la création et l'édition de contenu, en travaillant avec de grands modèles linguistiques pour développer un contenu puissant et attrayant qui peut aider les entreprises et les particuliers à tirer le meilleur parti de leurs données.