Que veut dire l’Intelligence Artificielle (IA) ?
L’intelligence artificielle (IA) est une discipline scientifique qui vise à développer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Elle repose sur des algorithmes sophistiqués et des modèles mathématiques complexes qui permettent aux ordinateurs d’apprendre, de raisonner, de résoudre des problèmes et même d’interagir avec les êtres humains de manière autonome.
Le fonctionnement de l’intelligence artificielle repose principalement sur l’apprentissage automatique (machine learning), qui permet aux ordinateurs de s’adapter et d’améliorer leurs performances à partir de l’expérience et des données. Grâce à l’apprentissage automatique, les machines peuvent analyser de grandes quantités d’informations, détecter des schémas et prendre des décisions basées sur ces observations.
l’IA une très longue histoire
L’histoire de l’intelligence artificielle remonte à la Grèce antique. C’est pas vrai! OUI, vous serez étonnez mais c’est la vérité. En effet, la notion était déjà présente chez nos ancêtres. Dans la mythologie grecque, les automates d’Héphaïstos et la légende de Pygmalion et Galatée nous montrent que l’idée de créer de la vie à partir de rien n’est pas nouvelle. Des automates anthropomorphes ont été construits par des artisans de toutes les civilisations. Imaginez cela : des statues sacrées en Égypte ancienne et en Grèce antique étaient considérées comme capables de sagesse et d’émotion.
L’IA et le raisonnement formel
L’intelligence artificielle comme nous l’entendons aujourd’hui a été initiée par les philosophes classiques, dont Gottfried Wilhelm Leibniz avec son calculus ratiocinator, qui essaient de décrire le processus de la pensée humaine comme la manipulation mécanique de symboles, sans pour autant vouloir fabriquer des spécimens.
Dans les années 1950, des chercheurs tels qu’Alan Turing et John McCarthy ont jeté les bases de ce domaine en posant des questions fondamentales sur la possibilité de créer des machines intelligentes. Les premières avancées significatives sont survenues dans les années 1960 et 1970, avec le développement de programmes capables de résoudre des problèmes logiques et de jouer aux échecs. Cependant, les progrès de l’IA ont connu des hauts et des bas au cours des décennies suivantes, avec des périodes d’optimisme et de désillusion, notamment lors de l’échec de projets ambitieux tels que la traduction automatique.
Au tournant du XXIe siècle, de nouvelles approches basées sur le machine learning et les réseaux neuronaux ont suscité un renouveau de l’intérêt pour l’IA. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont permis aux machines de reconnaître des schémas dans les données et d’améliorer leurs performances au fil du temps. Des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et la traduction automatique ont connu des progrès significatifs grâce à ces avancées.
Ces dernières années, l’intelligence artificielle a connu une croissance exponentielle, notamment grâce à l’augmentation de la puissance de calcul, à l’explosion des données disponibles et aux progrès de l’apprentissage profond. Des applications d’IA sont désormais présentes dans de nombreux domaines, allant des véhicules autonomes à la médecine, en passant par les assistants virtuels et les systèmes de recommandation.
Comment fonctionne l’IA ?
L’intelligence artificielle affirme qu’il existe des principes qui régissent le fonctionnement des systèmes intelligents. Il est basé sur la rétro-ingénierie des capacités et des caractéristiques humaines dans les machines. Le système utilise la puissance de calcul pour dépasser les capacités d’une personne ordinaire. La machine doit apprendre à réagir à certaines actions. Il s’appuie sur des données historiques et des algorithmes pour créer un modèle de tendance. Les machines apprennent de l’expérience pour effectuer des tâches cognitives qui sont souvent l’apanage du cerveau humain. Le système apprend automatiquement à partir des caractéristiques ou des modèles dans les données.
L’IA repose sur deux piliers : l’ingénierie et les sciences cognitives. L’ingénierie consiste à construire des outils basés sur une intelligence humaine. De grands volumes de données sont combinés avec une série d’instructions (algorithmes) et un traitement itératif rapide. Les sciences cognitives s’intéressent à la simulation du fonctionnement du cerveau humain et apportent plusieurs domaines à l’IA, notamment l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones, l’informatique cognitive, la vision par ordinateur et la théorie du langage naturel et la théorie des connaissances.
Où l’intelligence artificielle est-elle utilisée ?
Les gens ont poursuivi l’intelligence artificielle pour reconnaître sa valeur inestimable pour l’innovation commerciale et la transformation numérique. L’intelligence artificielle peut réduire les coûts et introduire des niveaux de vitesse, d’évolutivité et de cohérence qui seraient autrement inaccessibles. Vous pouvez interagir avec une forme d’IA plusieurs fois par jour. Les applications de l’IA sont trop nombreuses pour toutes les couvrir ici. Voici un aperçu de haut niveau de certains des plus importants.
- Cybersécurité
Alors que les cyberattaques augmentent en taille, en sophistication et en fréquence, les cyberdéfense humaines ne sont plus appropriées. Traditionnellement, les applications anti-malware ont été conçues avec des menaces spécifiques à l’esprit. Les signatures de virus seront mises à jour au fur et à mesure que de nouveaux logiciels malveillants seront identifiés. Mais le suivi du nombre et de la variété des menaces devient finalement une tâche presque impossible. Cette approche est réactive et dépend de l’identification de logiciels malveillants spécifiques qui seront ajoutés dans la prochaine mise à jour.
L’anti-spam, les pare-feu, la détection/prévention des intrusions basées sur l’IA et d’autres systèmes de cybersécurité vont bien au-delà des politiques archaïques basées sur des règles. Le but du jeu est d’identifier, d’analyser, d’atténuer et de prévenir les menaces en temps réel. Les systèmes de cybersécurité basés sur l’intelligence artificielle s’appuient sur un flux continu de données pour reconnaître les modèles et se retirer des attaques. En alimentant les algorithmes avec des quantités massives d’informations, ces systèmes apprennent à détecter les anomalies, à surveiller le comportement, à répondre aux menaces, à s’adapter aux attaques et à fournir des alertes.
- Reconnaissance vocale et traitement du langage naturel
Également connue sous le nom de synthèse vocale (STT), la reconnaissance vocale est une technologie qui reconnaît la parole et la convertit en texte numérique. Il est au cœur des applications de dictée par ordinateur, ainsi que des menus GPS et de réponse aux appels vocaux activés par la voix. Le traitement du langage naturel (NLP) est basé sur une application logicielle pour décoder, interpréter et créer un texte lisible par l’homme. La PNL est la technologie derrière Alexa, Siri, les chatbots et d’autres formes d’assistants textuels. Certains systèmes de PNL utilisent l’analyse des sentiments pour distinguer les attitudes, les humeurs et les qualités subjectives du langage.
- Reconnaissance d’images
Également connue sous le nom de vision artificielle ou vision par ordinateur, la reconnaissance d’images est une intelligence artificielle qui permet de classer et d’identifier les personnes, les objets, les textes, les actions et les écritures qui apparaissent dans des images animées ou fixes déterminées. Souvent alimentée par des réseaux de neurones profonds, la reconnaissance d’images a trouvé des applications dans les voitures autonomes, l’analyse d’images/vidéos médicales, les systèmes de reconnaissance d’empreintes digitales, les applications de dépôt de chèques, etc.
- Recommandations en temps réel
Les sites Web/applications de commerce électronique et de divertissement tirent parti des réseaux de neurones pour recommander des produits et des véhicules qui attireront les clients en fonction de leur activité passée, de l’activité de clients similaires, de la saison, de la météo, de l’heure de la journée, etc. Ces recommandations en temps réel sont personnalisées pour chaque utilisateur. Pour les sites de commerce électronique, les recommandations augmentent non seulement les ventes, mais aident également à optimiser les stocks, la logistique et l’aménagement du magasin.
- Négociation d’actions automatisée
Le marché boursier peut être extrêmement volatil en temps de crise. Des milliards de dollars de valeur marchande peuvent être anéantis en quelques secondes. Un investisseur qui est dans une position très rentable une minute peut se retrouver profondément dans le rouge la suivante. Cependant, il est presque impossible pour les humains de réagir assez rapidement aux événements qui affectent le marché. Les systèmes de trading à haute fréquence (HFT) sont des plates-formes basées sur l’IA qui exécutent des milliers ou des millions de transactions automatisées par jour pour maintenir l’optimisation des grands portefeuilles d’actions institutionnelles.
- Covoiturage et voitures autonomes
Lyft, Uber et d’autres applications de covoiturage utilisent l’IA pour connecter les passagers aux chauffeurs disponibles. La technologie d’intelligence artificielle minimise les détours et les attentes, fournit des heures d’arrivée estimées réalistes et déploie les tarifs les plus élevés pendant les périodes de pointe.
Les voitures autonomes ne sont toujours pas la norme dans la plupart des pays du monde, mais il y a eu un effort concerté pour intégrer des fonctionnalités de sécurité basées sur l’IA afin de détecter les situations dangereuses et de prévenir les accidents.
- Technologie de pilote automatique
Contrairement aux véhicules terrestres, la marge d’erreur sur les avions est extrêmement étroite. Avec l’altitude, une petite erreur de calcul peut entraîner des centaines de morts. Les constructeurs d’avions ont dû faire pression pour des systèmes de sécurité fiables et devenir ainsi les premiers à adopter l’intelligence artificielle.
Pour minimiser la possibilité et l’impact de l’erreur humaine, les systèmes de pilotage automatique sont utilisés sur les avions militaires et commerciaux depuis des décennies. Ils utilisent une combinaison de GPS, de capteurs, de robotique, de technologie de reconnaissance d’image et d’évitement de collision pour naviguer en toute sécurité dans le ciel.
- Automatiser les tests de logiciels
L’intelligence artificielle accélère et simplifie la création, l’exécution et la maintenance des tests grâce à l’automatisation intelligente des tests alimentée par l’IA. L’apprentissage automatique basé sur l’IA et la reconnaissance optique de caractères (OCR) améliorée permettent une reconnaissance avancée des objets et, lorsqu’ils sont combinés à la reconnaissance de simulation basée sur l’IA, l’enregistrement basé sur l’objet « IA, correspondance de texte » Avec l’IA et l’automatisation basée sur l’image, les équipes peuvent réduire les tests le temps de création et les efforts de maintenance des tests, tout en augmentant la couverture des tests et la résilience des actifs de test.
- Tests fonctionnels
Les solutions de test fonctionnel basées sur l’intelligence artificielle vous permettent de tester plus tôt et plus rapidement. En combinant un support technologique étendu avec des capacités basées sur l’IA, vous pouvez garantir la rapidité et la résilience nécessaires pour prendre en charge les changements rapides des applications au sein d’un processus de livraison continue. Les outils d’IA vous aident à automatiser les tests, à identifier les anomalies et à optimiser les performances, ce qui permet d’accélérer le déploiement des applications tout en maintenant un haut niveau de qualité. Grâce à l’intelligence artificielle, vous pouvez améliorer l’efficacité de vos tests et garantir une meilleure expérience utilisateur.
- Gestion des services d’entreprise
Tant les services informatiques que les entreprises sont confrontés aux défis liés à de nombreux flux de travail manuels sujets aux erreurs, à un volume croissant de demandes, à des employés insatisfaits du niveau et de la qualité du service, et bien d’autres encore. La technologie de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique peut permettre d’élever la gestion des services à un niveau supérieur :
- Les capacités de recherche intelligente permettent aux employés de trouver facilement et rapidement des réponses.
- Les agents virtuels ou les bots peuvent effectuer des tâches en utilisant le traitement du langage naturel (NLP).
- Les analyses intelligentes permettent l’optimisation et l’automatisation des flux de travail.
- Les données non structurées, telles que les enquêtes auprès des utilisateurs, peuvent être collectées et analysées de manière plus efficace.
- Automatisation des processus robotiques (RPA)
Robotic Process Automation (RPA) utilise des robots logiciels qui imitent les actions humaines à l’écran pour effectuer des tâches répétitives et étendre l’automatisation aux interfaces ayant une interface de programmation d’application (API) difficile ou inexistante. C’est pourquoi la RPA est parfaite pour automatiser les processus qui sont généralement effectués par des humains ou nécessitent une intervention humaine. Les robots résilients s’adaptent aux changements à l’écran et maintiennent des processus fluides à mesure qu’ils changent. Propulsés par l’apprentissage automatique basé sur l’IA, les robots RPA identifient les objets à l’écran – même ceux qu’ils n’ont jamais vus auparavant – et simulent l’intuition humaine pour déterminer leur fonction, leur capacité. Ils utilisent l’OCR pour lire du texte (par exemple, des zones de texte et des liens) et la vision par ordinateur pour lire des éléments visuels (par exemple, des icônes de panier et des boutons de connexion). Lorsqu’un objet sur l’écran change, le robot s’adapte. L’apprentissage automatique les pousse à améliorer continuellement la façon dont ils voient et interagissent avec les objets à l’écran, tout comme les humains.
Conclusion:
L’avenir de l’intelligence artificielle est prometteur. Avec des progrès constants dans le domaine de la recherche et le développement de technologies toujours plus avancées, l’IA devrait continuer à transformer nos vies de manière significative. Des domaines tels que les véhicules autonomes, la robotique, l’Internet des objets et la traduction automatique sont en pleine expansion grâce aux avancées de l’IA. Cependant, des défis éthiques et réglementaires se posent également, tels que la confidentialité des données et l’impact sur l’emploi.
En résumé, l’intelligence artificielle représente une révolution majeure dans le monde de la technologie. Elle offre des possibilités infinies pour améliorer notre quotidien, accroître notre efficacité et résoudre des problèmes complexes. Bien qu’elle suscite des débats et des défis, l’IA ouvre la voie à un avenir prometteur où la collaboration entre les machines intelligentes et les êtres humains permettra de repousser les limites de notre savoir et de nos capacités.