Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique axé sur la création de machines capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine. Cela se fait par l'apprentissage, le raisonnement, la compréhension et l'adaptation. L'IA existe depuis de nombreuses années et est utilisée pour des applications spécifiques et souvent étroites, telles que les moteurs de recommandation dans les recherches en ligne.

IA étroite et IA générale

Avec le lancement des grands modèles de langage (LLM) et des outils d'IA générative (GenAI) tels que ChatGPT, l'IA est devenue plus répandue et utile dans la vie quotidienne. Cela a également donné lieu à une nouvelle catégorisation de l'IA qui anticipe les cas d'utilisation futurs :

• IA étroite ou IA faible : ce type d'IA est conçu pour effectuer des tâches spécifiques, comme la reconnaissance faciale ou la conduite d'une voiture. La plupart des applications d'IA actuelles entrent dans cette catégorie.
• IA générale ou IA forte : ce type d'IA est conçu pour utiliser un plus large éventail de capacités cognitives pour effectuer toute tâche de raisonnement dont un être humain peut disposer. L'IA générale n'existe pas encore, mais elle est conçue comme un objectif à long terme de la recherche sur l'IA.

Avantages de l'intelligence artificielle

L'IA offre de nombreux avantages aux utilisateurs et aux entreprises de tous les secteurs. Selon les cas d'utilisation, elle est capable d'identifier des schémas et de prévoir des événements, d'automatiser des processus complexes et d'adapter les flux de travail pour répondre aux besoins individuels d'un projet ou d'une personne. L'IA peut également jouer un rôle essentiel dans la surveillance et l'optimisation de la gestion des ressources. Avec des avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP), on retrouve cette technologie dans des chatbots et des interfaces qui fournissent des interactions personnalisées aux utilisateurs, ce qui permet de rendre l'information plus accessible. L'IA peut avoir un impact transformationnel sur la façon dont les individus et les entreprises travaillent, prennent des décisions et expriment leur créativité.

Défis de l'intelligence artificielle

Il existe quelques obstacles au déploiement de l'IA, notamment un coût initial élevé associé à la mise en place d'une infrastructure d'IA et à l'embauche de professionnels qualifiés pour développer et maintenir ces systèmes. Les chefs d'entreprise peuvent également trouver que l'intégration des technologies d'IA dans leurs flux de travail existants peut prendre du temps, perturber et nécessiter une surveillance, une analyse et un affinement continus des modèles d'IA pour de meilleurs résultats. En outre, les entreprises doivent être proactives pour neutraliser les biais potentiels dans les modèles d'IA lorsqu'elles utilisent l'IA pour éclairer leur prise de décision.

Heureusement, il existe des moyens d'exploiter l'infrastructure informatique existante d'une entreprise pour ses processus d'IA, en plus d'utiliser des ressources de Cloud hybride, pour compenser les coûts initiaux. La mise en œuvre progressive et les programmes pilotes peuvent contribuer à faciliter la transition vers l'IA avant le déploiement à grande échelle, et le perfectionnement continu des modèles d'IA peut induire une IA plus efficace au fil du temps. Pour atténuer les biais dans les modèles d'IA, les organisations peuvent régulièrement auditer les données et les résultats d'inférence pour une plus grande transparence, utiliser divers ensembles de données d'entraînement et faciliter la diversité et l'équité au sein des équipes qui conçoivent et développent des systèmes d'IA.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

Au cœur de la technologie d'IA réside la capacité des modèles d'IA à analyser les données, à reconnaître des modèles et à prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Sur le plan technique, les modèles d'IA fonctionnent grâce à des algorithmes sophistiqués qui permettent aux machines de traiter des données, d'en tirer des enseignements et de prendre des décisions éclairées. Les modèles d'IA sont essentiellement des logiciels que les scientifiques des données et les développeurs d'IA codent et entraînent à l'aide de grandes quantités de données.

Workflow de développement de l'IA

Le flux de travail (workflow) de développement de l'IA comprend trois étapes principales. La première étape est le prétraitement des données, au cours duquel les données qui seront analysées sont nettoyées et formatées. Vient ensuite la modélisation de l'IA, où des algorithmes et des frameworks sont sélectionnés pour concevoir le modèle, qui apprend à partir des données prétraitées. Enfin, le modèle entraîné est déployé et utilisé pour l'inférence, la prévision ou la prise de décisions basées sur de nouvelles données pour démontrer son applicabilité en situation réelle. De bout en bout, tout ce processus est souvent appelé un pipeline d'IA.

Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle importante ?

L'IA a déjà un impact profond sur la société, qu'il s'agisse d'aider les cliniciens à établir des diagnostics médicaux ou d'aider les entreprises à concevoir des produits améliorés et plus sophistiqués. Partout où des connaissances et des données sont présentes, l'IA offre de nouvelles façons de comprendre et d'interagir avec ces données pour produire de nouveaux résultats.

Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée ?

Les applications de l'IA peuvent varier considérablement en fonction de sa complexité et de ses capacités. Voici quatre types courants de déploiement de l'IA :

Machine Learning

Le Machine Learning utilise plusieurs algorithmes, à savoir des ensembles d'instructions logiques, pour reconnaître et apprendre des modèles dans les données. Plus le Machine Learning agit sur les données, plus il est précis.

Apprentissage approfondi

Le Deep Learning est une version multicouche du Machine Learning conçue pour agir sur de vastes quantités de données. Contrairement au Machine Learning, le Deep Learning est conçu pour travailler sur des données brutes et nécessite peu ou pas d'intervention humaine pour améliorer sa précision.

Réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux sont les composants de base des systèmes de Machine Learning et de Deep Learning. Ils sont composés de nœuds interconnectés qui émulent la structure du cerveau humain. Chaque nœud effectue un calcul et transmet son résultat aux nœuds suivants.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un type d'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et d'agir en fonction des entrées visuelles. En général, la vision par ordinateur aide les machines à reconnaître des objets spécifiques dans le monde physique.

Applications industrielles de l'intelligence artificielle

En raison de son adaptabilité et de son potentiel pour des applications qui n'ont pas encore été envisagées, l'IA mûrit comme un composant fondamental de la transformation numérique dans plusieurs secteurs. Voici quelques exemples clés :

• IA dans l'automobile : l'IA permet aux véhicules sans pilote de devenir une réalité, en utilisant la vision par ordinateur pour permettre la surveillance des conducteurs et des passagers et en apportant des assistants d'IA générative et des jeux basés sur l'IA aux véhicules.
• IA dans les services bancaires, IA dans les services financiers : les chatbots d'IA personnalisent les interactions avec les clients, tandis que l'IA permet de détecter et de prévenir la fraude, d'automatiser les risques et de faciliter le trading boursier algorithmique.
• L'IA dans la cybersécurité : l'IA prend en charge les stratégies de défense en profondeur en automatisant la détection et la réponse aux menaces. À mesure que l'empreinte numérique des entreprises se développe, les équipes SecOps et informatiques s'appuient de plus en plus sur l'IA pour faire évoluer les opérations au-delà des limitations humaines.
• L'IA dans l'éducation : les outils d'IA aident les enseignants et les élèves à personnaliser les cours et à améliorer l'efficacité administrative dans la notation des devoirs ou la prise de présence.
• L'IA dans les soins de santé : les professionnels de la santé utilisent l'IA pour améliorer la vitesse et la précision des diagnostics. Dans la recherche médicale, les capacités de reconnaissance des modèles de l'IA contribuent à accélérer la découverte de médicaments.
• IA dans la fabrication : l'IA pilote la robotique dans l'usine et l'entrepôt, en automatisant la connaissance situationnelle avec des jumeaux numériques, en permettant de réduire les temps d'arrêt avec la maintenance prédictive, et en améliorant la production grâce à la détection automatisée des défauts.
• IA dans le développement durable, IA dans l'énergie : l'IA améliore les réseaux intelligents qui intègrent efficacement les énergies renouvelables, permet la maintenance prédictive des infrastructures énergétiques telles que les lignes d'alimentation, permet d'optimiser l'utilisation de l'énergie dans les bâtiments et d'analyser les données environnementales et les émissions pour combattre le changement climatique.

Histoire de l'intelligence artificielle

L'IA a une histoire riche et complexe, remplie de nombreux chiffres clés, innovations et institutions. Voici quelques étapes pour illustrer à quel point l'IA est parvenue à façonner le moment présent.

Les quatre types d'intelligence artificielle

Les chercheurs ont identifié quatre types d'IA. Ces types reflètent l'état actuel de l'IA et ce à quoi elle pourrait ressembler une fois entièrement réalisée.

Machines réactives

Une IA spécifique à une tâche et qui ne conserve aucune mémoire des événements passés est appelée « machine réactive ». Ce type d'IA fonctionne sur des entrées de données répétables et fournit des résultats prévisibles. Un exemple de machine réactive est un appareil d'inspection visuelle sur une chaîne de montage.

Mémoire limitée

La mémoire limitée fait référence aux processus d'IA qui apprennent à partir d'entrées de données supplémentaires. Ils appliquent le Deep Learning pour ajuster et améliorer en permanence leur précision. Des exemples d'IA à mémoire limitée incluent les voitures autonomes et les LLM.

Théorie de l'esprit

La théorie de l'esprit décrit un type d'IA capable de comprendre et d'interpréter les émotions, les croyances et les intentions d'autres êtres. Ce type d'IA n'existe pas actuellement.

La conscience de soi

L'IA disposant d'une conscience de soi peut comprendre sa propre existence et posséder un sens de soi. Pour l'instant, ce type d'IA reste du domaine de la théorie et de la science-fiction.

Solutions d'intelligence artificielle

La plupart des déploiements d'IA consistent en des logiciels d'IA exécutés sur du matériel d'IA, qui peut inclure des appareils et/ou des serveurs, et toujours un type de processeur d'IA.

Matériel d'IA

Le matériel d'IA englobe les pièces et composants informatiques généraux et spécialisés utilisés pour prendre en charge les charges de travail d'IA sur les appareils, les serveurs ou les environnements Cloud. Généralement, le matériel d'IA fait référence aux systèmes conçus pour l'inférence post-déploiement, mais il peut également désigner les systèmes utilisés pour le développement et l'entraînement des modèles d'IA.

Processeurs pour l'IA

Les processeurs d'IA font généralement référence aux unités centrales de traitement (CPU) conçues pour les charges de travail d'IA, en plus des accélérateurs d'IA tels que les processeurs graphiques (GPU), les processeurs neuronaux (NPU) ou les FPGA (field-programmable gate arrays).

Serveurs d'IA

Les serveurs d'IA font référence à toute configuration de serveur, y compris les processeurs, les accélérateurs, la mémoire, le stockage ou la mise en réseau, conçue spécifiquement pour prendre en charge les charges de travail d'IA.

Logiciels d'IA

Les logiciels d'IA constituent un vaste domaine couvrant de nombreux types de programmes. Ce terme peut faire référence aux applications d'IA ou aux modèles d'IA avec lesquels les utilisateurs interagissant directement, comme avec les chatbots d'IA, ou à des programmes d'IA qui s'exécutent en arrière-plan sans intervention de l'utilisateur. Les logiciels d'IA peuvent également faire référence aux programmes ou aux outils utilisés par les développeurs pour préparer des ensembles de données et développer, déployer et optimiser des modèles d'IA.

Avenir de l'intelligence artificielle

L'IA évolue rapidement, ce qui démontre des progrès remarquables qui suggèrent un fort potentiel. Les progrès dans les domaines déjà établis du Machine Learning et du Deep Learning, combinés à l'ingéniosité des LLM, pourraient potentiellement remodeler des secteurs d'activité, améliorer l'efficacité et débloquer de nouveaux domaines de créativité.

IA responsable

À mesure que les entreprises et les citoyens adoptent l'IA, l'utilisation d'une IA responsable peut contribuer à limiter les impacts négatifs potentiels. L'IA responsable décrit les processus d'IA transparents, équitables et responsables. L'intégration de ces pratiques au développement et à la mise en œuvre de l'IA peut aider à atténuer les effets des biais et à garantir que l'IA contribue à améliorer les communautés.