Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

Exploitez la puissance de l'IA pour transformer les flux de travail et améliorer la prise de décision. De l'automatisation des tâches aux applications intelligentes, l'IA révolutionne la façon dont nous travaillons, créons et interagissons.

Points essentiels à retenir

  • L'IA utilise des algorithmes pour reproduire l'intelligence humaine dans la prise de décision pour des tâches spécifiques.

  • L'IA peut transformer les processus en automatisant des tâches complexes ou en adaptant les flux de travail aux besoins individuels.

  • La plupart des secteurs d'activité peuvent bénéficier du déploiement de l'IA, avec de nombreux autres cas d'utilisation encore à découvrir.

  • Les fournisseurs de technologies peuvent aider les entreprises à évaluer leurs besoins en matière d'IA et à déployer l'IA sur la base de cas d'utilisation réussis.

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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 a été utilisée pour des applications spécifiques, souvent étroites, telles que les moteurs de recommandation dans les recherches en ligne et la vision par ordinateur pour identifier et réagir à des objets dans des images ou des vidéos.

L'IA fonctionne à l'aide d'algorithmes logiciels complexes qui suivent des schémas d'instruction et de logique pour prendre des décisions dans un processus appelé Machine Learning. Il y a aussi le Deep Learning, qui utilise des couches de processus de Machine Learning agencées dans un réseau neuronal (similaire au cerveau humain) pour permettre à l'IA de reconnaître ces schémas, d'apprendre à partir de ces schémas et de prendre des décisions plus sophistiquées.

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.

Fonctionnement de l'intelligence artificielle

Au cœur de la technologie de l'IA se trouve la capacité pour les processus de Machine Learning et de Deep Learning, appelés modèles d'IA, d'analyser des données, de reconnaître des schémas et de prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Sur le plan technique, les modèles d'IA fonctionnent grâce à des algorithmes sophistiqués et des réseaux neuronaux 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 données prétraitées. Des frameworks comme TensorFlow et PyTorch jouent un rôle crucial dans le développement de l'IA en fournissant des outils, des bibliothèques et des plateformes pour concevoir, entraîner et déployer efficacement des modèles IA de Machine Learning et de Deep Learning.

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.

L'échelle des LLM et de l'IA générative

Compte tenu de l'intérêt généralisé pour les LLM, certains peuvent se demander ce qui distingue les LLM des déploiements d'IA traditionnels. Les LLM diffèrent des modèles IA de Deep Learning typiques par leur échelle et leur complexité. Ils utilisent des réseaux neuronaux étendus, appelés transformateurs, pour comprendre la nuance du langage et s'entraîner sur de grandes quantités de données textuelles dans une gamme diversifiée de sources. C'est ce qui permet aux LLM et aux outils tels que ChatGPT d'être efficaces pour générer du texte humain qui peut être créatif et capable de s'intégrer dans différentes syntaxes, styles et contextes. Comparativement, les modèles IA de Deep Learning se concentrent généralement sur une tâche spécifique, telle que la reconnaissance d'images ou la traduction simple du langage.

Utilisations 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.
  • 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.

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.

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. La poursuite d'une IA responsable, transparente, juste et responsable peut nous inciter à être attentifs aux impacts potentiels de l'IA sur la société et à nous assurer que les progrès de l'IA continuent à élever les communautés.

Conceptuellement, l'IA de demain pourrait posséder des capacités inhérentes qui dépassent largement ce qui est possible grâce à l'infrastructure de calcul et aux réseaux neuronaux actuels. Ces possibilités comprennent une IA générale qui réalise pleinement les capacités cognitives humaines et une IA qui atteint la théorie de l'esprit, qui fait référence à la capacité de comprendre et d'interpréter des émotions, des croyances et des intentions d'autres êtres. L'IA avec la théorie de l'esprit pourrait faire preuve de beaucoup plus d'empathie dans les conversations que les chatbots personnalisés avec lesquels les utilisateurs interagissent aujourd'hui. Enfin, l'IA qui a développé une conscience de soi décrit un système qui pourrait comprendre sa propre existence, ce qui reste pour l'instant du domaine de la théorie et la science-fiction.