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Les algorithmes d'intelligence artificielle donnent des instructions 脿 un ordinateur sur la fa莽on de prendre des d茅cisions, d'ex茅cuter une fonction ou d'effectuer une autre t芒che de mani猫re autonome. Ces algorithmes alimentent les outils que nous utilisons quotidiennement, comme les moteurs de recherche, la correction automatique ou les recommandations de contenu sugg茅r茅 sur une application de streaming de t茅l茅vision ou de musique.

Dans cet article, vous d茅couvrirez diff茅rents types d'algorithme IA et leur mode d'apprentissage, ainsi que des exemples concrets de la fa莽on dont ils rendent notre vie plus simple et plus efficace.

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Que sont les algorithme IA ?

Les algorithme IA fournissent des instructions permettant 脿 la technologie d'IA de penser et de r茅agir aux 诲辞苍苍茅别蝉 d'une mani猫re intuitive, similaire 脿 notre fa莽on de traiter l'information.

L'intelligence artificielle vise 脿 cr茅er des ordinateurs capables de traiter l'information et de prendre des d茅cisions sans que les humains ne fournissent d'instructions. Les algorithme IA repr茅sentent toutes les instructions n茅cessaires pour r茅pondre aux 诲辞苍苍茅别蝉 pr茅sent茅es 脿 la machine.

Algorithme IA vs intelligence humaine

Pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes d'intelligence artificielle, consid茅rons d'abord comment fonctionne l'intelligence humaine. Par exemple, imaginons que vous vouliez faire une salade de fruits. D'abord, vous devrez aller au magasin pour choisir et acheter des fruits. Ensuite, vous les rapporterez chez vous, les laverez et les couperez selon les besoins de chaque type. Enfin, vous m茅langerez le tout dans un grand bol. C'est un exemple d'algorithme de base pour faire une salade de fruits.

Dans cet ensemble d'instructions basiques, nous prenons pour acquis plusieurs bonds de compr茅hension humaine qui bloqueraient un ordinateur presque imm茅diatement, comme :

• Vous savez quel magasin vend des fruits.

• Vous comprenez quels objets, parmi tous ceux du supermarch茅, constituent des 芦 fruits 禄.

• Vous savez comment laver et traiter chaque fruit individuellement, en coupant les pommes diff茅remment des raisins.

Vous comprenez peut-锚tre ces concepts parce que vous les avez rencontr茅s et appris 脿 travailler avec ces syst猫mes. Gr芒ce 脿 votre exp茅rience, vous pourriez voyager dans n'importe quelle ville des 脡tats-Unis et vous faire une salade de fruits, m锚me si le supermarch茅, les rues et les fruits peuvent sembler un peu diff茅rents.

Comme notre capacit茅 de r茅flexion humaine, les algorithme IA sont suffisamment complexes pour permettre une compr茅hension plus nuanc茅e de ce que signifient les instructions et quelles r茅actions possibles seraient appropri茅es 脿 l'objectif. Vous pourriez entra卯ner un algorithme 脿 faire une salade de fruits en lui montrant de nombreuses images de fruits et de supermarch茅s. Mais il faut l'intelligence artificielle pour que l'ordinateur voie une image compl猫tement nouvelle et comprenne s'il regarde un supermarch茅 ou un arr锚t de bus.

脌 quoi servent les algorithme IA ?

Les algorithme IA ont des applications dans de nombreux domaines de la vie. Voici quelques situations o霉 vous avez peut-锚tre interagi avec un algorithme IA :

• Moteurs de recherche : Google, Bing et Yahoo utilisent tous des algorithmes d'intelligence artificielle pour fournir des informations, comme des questions similaires pos茅es par d'autres.

• Assistants num茅riques : Lorsque vous demandez 脿 Alexa, Siri ou Google d'ajouter quelque chose 脿 votre liste de courses ou de programmer une alarme, vous interagissez avec des algorithme IA.

• Correction automatique : La correction automatique sur votre t茅l茅phone ou votre traitement de texte peut fonctionner avec des algorithme IA, apprendre de votre comportement sp茅cifique et tirer des informations d'autres sources, comme les dictionnaires.

• Service client virtuel : Les chatbots de service client automatis茅s peuvent r茅pondre aux clients lorsqu'ils ont besoin d'aide pour utiliser un site web ou travailler avec un produit, souvent plus rapidement et plus efficacement qu'un agent du service client.

Les algorithme IA ont 茅galement des applications pour les industries, les op茅rations gouvernementales et m锚me la s茅curit茅 nationale :

• Analyses avanc茅es : Les algorithme IA peuvent aider les organisations avec l'analyse pr茅dictive, les pr茅visions et le suivi des activit茅s. Ces outils aident les entreprises 脿 comprendre quels 茅v茅nements sont susceptibles de se produire 脿 l'avenir en se basant sur les 茅v茅nements pass茅s.

• Finance : Les institutions financi猫res utilisent des algorithme IA pour alimenter les logiciels de d茅tection de fraude, qui signalent les transactions suspectes et peuvent refuser les transactions qui semblent frauduleuses. Les algorithme IA peuvent 茅galement 茅valuer une demande de carte de cr茅dit ou cr茅er un portefeuille d'investissement.

• Soins de sant茅 : Les algorithme IA peuvent am茅liorer les r茅sultats des soins de sant茅. Par exemple, les algorithme IA peuvent lire les images de tomodensitom茅trie (CT) pour rechercher des anomalies beaucoup plus rapidement qu'un m茅decin ne peut examiner l'image. Les patients peuvent 茅galement recevoir des soins plus personnalis茅s gr芒ce aux algorithme IA, comme des rappels de m茅dicaments.

• S茅curit茅 nationale : Les algorithme IA pourraient aider 脿 certaines ou 脿 de nombreuses d茅cisions auxquelles les commandants am茅ricains sont confront茅s. Le potentiel des algorithme IA pour changer la guerre telle que nous la connaissons est si important que le D茅partement am茅ricain de la D茅fense a un terme pour le d茅crire : la guerre hyper.

Types d'algorithme IA

Toutes les applications des algorithme IA dont nous avons parl茅 ci-dessus fonctionnent gr芒ce 脿 trois principales cat茅gories d'algorithme IA : l'apprentissage supervis茅, non supervis茅 et par renforcement. Une quatri猫me cat茅gorie, l'apprentissage semi-supervis茅, combine des 茅l茅ments des algorithmes d'apprentissage supervis茅 et non supervis茅. Ensemble, ces types d'algorithmes constituent diff茅rents domaines de l'intelligence artificielle, comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

1. Apprentissage supervis茅

Les algorithmes d'apprentissage supervis茅 n茅cessitent que des personnes les entra卯nent en utilisant des 诲辞苍苍茅别蝉 clairement 茅tiquet茅es et cat茅goris茅es. Avec un entra卯nement ad茅quat, un algorithme d'apprentissage supervis茅 peut 茅tiqueter des images similaires sans intervention humaine. Par exemple, dans un compte de messagerie avec un dossier spam automatique. Les filtres anti-spam utilisent l'apprentissage supervis茅, entra卯n茅s avec de nombreux exemples de ce qui est et n'est pas du spam, pour pr茅dire dans quel dossier vous trieriez l'e-mail. Les types d'algorithmes d'apprentissage supervis茅 comprennent :

• Arbre de d茅cision : C'est un graphique en forme d'arborescence repr茅sentant tous les r茅sultats possibles, chaque division ou n艙ud repr茅sentant un test de cat茅gorisation diff茅rent.

• For锚t al茅atoire : Un algorithme de for锚t al茅atoire utilise de nombreux arbres de d茅cision, chacun testant une entr茅e diff茅rente. Il fait une pr茅diction bas茅e sur les r茅sultats combin茅s de tous les arbres de d茅cision.听

• R茅gression lin茅aire : L'un des algorithme IA les plus basiques, un algorithme de r茅gression lin茅aire fait une pr茅diction bas茅e sur une variable ind茅pendante d茅termin茅e par l'op茅rateur de l'algorithme. Par exemple, la r茅gression lin茅aire peut pr茅dire les prix de vente des maisons avec des 诲辞苍苍茅别蝉 historiques immobili猫res du quartier et la propri茅t茅 individuelle 脿 vendre.

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2. Apprentissage non supervis茅

L'apprentissage non supervis茅 est entra卯n茅 en utilisant des 诲辞苍苍茅别蝉 non cat茅goris茅es et non 茅tiquet茅es. Au lieu de suivre des instructions sur la fa莽on de cat茅goriser les 诲辞苍苍茅别蝉, l'apprentissage non supervis茅 recherche des mod猫les et d茅termine quelles cat茅gories et 茅tiquettes les 诲辞苍苍茅别蝉 devraient contenir. Cela permet d'analyser des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 brutes et peut faire gagner beaucoup de temps. C'est 茅galement utile lorsque les 诲辞苍苍茅别蝉 que vous analysez n'ont pas de cat茅gories claires dans lesquelles s'ins茅rer ou lorsque les cat茅gories sont difficiles 脿 pr茅dire. Les exemples incluent :

• Clustering K-means : Un algorithme de clustering K-means vise 脿 trier et cat茅goriser les 诲辞苍苍茅别蝉. K fait r茅f茅rence au nombre de groupes dans lesquels il triera les 诲辞苍苍茅别蝉, et l'algorithme renvoie une variable moyenne pour chaque cat茅gorie.

• Mod猫le de m茅lange gaussien : Un mod猫le de m茅lange gaussien regroupe les 诲辞苍苍茅别蝉 de mani猫re similaire 脿 un cluster K-means mais avec quelques capacit茅s suppl茅mentaires. Si vous regardiez les r茅sultats d'un cluster K-means sur un graphique, chaque variable renvoy茅e formerait le milieu d'un cercle de 诲辞苍苍茅别蝉. Un mod猫le de m茅lange gaussien peut organiser des 诲辞苍苍茅别蝉 qui se repr茅sentent sous des formes plus complexes.

3. Apprentissage semi-supervis茅

Comme vous l'avez peut-锚tre devin茅 par le nom, l'apprentissage semi-supervis茅 utilise des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 qui contiennent certaines 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es et d'autres non 茅tiquet茅es. Les 茅tiquettes fournies par l'op茅rateur guident l'algorithme pour d茅terminer la meilleure fa莽on d'茅tiqueter le reste des 诲辞苍苍茅别蝉. Cette m茅thode combine la pr茅cision de l'apprentissage supervis茅 avec l'avantage d'un entra卯nement moindre que l'apprentissage non supervis茅 offre.

• K plus proches voisins (KNN) : Cet algorithme IA classera les 诲辞苍苍茅别蝉 en examinant les 诲辞苍苍茅别蝉 les plus proches sur un graphique et en regroupant les 诲辞苍苍茅别蝉 en cat茅gories par proximit茅.

4. Apprentissage par renforcement

Avec l'apprentissage par renforcement, l'algorithme peut d茅cider de mani猫re ind茅pendante la meilleure fa莽on d'accomplir la t芒che, apprenant 脿 travers un ensemble complexe de r猫gles qui 芦 r茅compensent 禄 ou 芦 punissent 禄 le travail de l'algorithme. Cela permet une approche par essais et erreurs de la r茅solution de probl猫mes. Cette forme d'algorithme IA est la plus appropri茅e lorsque la meilleure fa莽on possible de r茅soudre un probl猫me n'est pas claire. Les programmeurs informatiques 茅tablissent les r猫gles de r茅compense et de punition, mais l'algorithme d茅cide de la mani猫re optimale de travailler avec l'ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉.

• R茅seaux neuronaux : Les r茅seaux neuronaux 芦 pensent 禄 comme des cerveaux humains, recevant et traitant l'information 脿 travers des couches de motifs. Les r茅seaux neuronaux utilisent l'apprentissage par renforcement pour d茅terminer la meilleure approche d'un probl猫me.

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