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L'intelligence artificielle (IA) permet aux machines d'apprendre 脿 partir des 诲辞苍苍茅别蝉 et d'y reconna卯tre des mod猫les afin d'effectuer des t芒ches de mani猫re plus efficace. Elle alimente une large gamme de produits et services, comme l'algorithme de Netflix qui recommande des s茅ries et des films selon vos pr茅f茅rences, ou la flotte de voitures autonomes de Waymo.

Mais que se passe-t-il en coulisses ? Comment fonctionne l鈥橧A, finalement ? Continuez la lecture pour en apprendre davantage sur les bases de l'intelligence artificielle.

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

L'intelligence artificielle (IA) est la th茅orie et la discipline de la programmation des syst猫mes informatiques pour apprendre et rep茅rer des mod猫les dans des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. Ces algorithmes et mod猫les avanc茅s effectuent des t芒ches humaines, comme la reconnaissance vocale ou d'images et la prise de d茅cisions. L'IA s'appuie sur l'apprentissage automatique et les r茅seaux neuronaux, ainsi que sur des concepts plus complexes comme l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel.

L'IA est une technologie complexe offrant des centaines, voire des milliers de possibilit茅s pour cr茅er des solutions pour les entreprises de tous secteurs. Elle permet aux algorithmes d'apprentissage automatique de faciliter notre vie en automatisant des t芒ches, en alimentant des assistants virtuels et en g茅n茅rant des transcriptions d'appels Zoom. Avec l'IA g茅n茅rative, nous pouvons cr茅er des invites pour demander du contenu 脿 des processeurs comme ChatGPT ou Google Gemini.

Comment fonctionne l'IA ?

Pour cr茅er une IA, il faut : d茅finir le probl猫me, d茅terminer les r茅sultats attendus, organiser l'ensemble des 诲辞苍苍茅别蝉, choisir la technologie appropri茅e, puis tester les solutions. Si la solution envisag茅e ne fonctionne pas, vous pouvez continuer 脿 exp茅rimenter pour atteindre le r茅sultat souhait茅.

Ci-dessous, nous allons examiner cinq 茅tapes qui illustrent comment fonctionne l'IA : entr茅es, traitement, r茅sultats, ajustements et 茅valuations.

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Les 诲辞苍苍茅别蝉 sont d'abord collect茅es 脿 partir de diverses sources sous forme de texte, audio, vid茅os et plus encore. Elles sont tri茅es par cat茅gories, comme celles qui peuvent 锚tre lues par les algorithmes et celles qui ne le peuvent pas. Vous cr茅ez ensuite le protocole et les crit猫res selon lesquels les 诲辞苍苍茅别蝉 seront trait茅es et utilis茅es pour des r茅sultats sp茅cifiques.

Traitement

Une fois les 诲辞苍苍茅别蝉 rassembl茅es et saisies, l'茅tape suivante consiste 脿 permettre 脿 l'IA de d茅cider quoi en faire. L'IA trie et d茅chiffre les 诲辞苍苍茅别蝉 en utilisant des mod猫les qu'elle a 茅t茅 programm茅e 脿 apprendre jusqu'脿 ce qu'elle reconnaisse des mod猫les similaires dans les 诲辞苍苍茅别蝉 qui sont filtr茅es dans le syst猫me.

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Apr猫s l'茅tape de traitement, l'IA peut utiliser ces mod猫les complexes pour pr茅dire les r茅sultats concernant le comportement des clients et les tendances du march茅. 脌 cette 茅tape, l'IA est programm茅e pour d茅cider si des 诲辞苍苍茅别蝉 sp茅cifiques sont 芦 valid茅es 禄 ou 芦 rejet茅es 禄 鈥� en d'autres termes, correspondent-elles aux mod猫les pr茅c茅dents ? Cela d茅termine les r茅sultats qui peuvent 锚tre utilis茅s pour prendre des d茅cisions.

Ajustements

Lorsque des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 sont consid茅r茅s comme 芦 rejet茅s 禄, l'IA apprend de cette erreur, et le processus est r茅p茅t茅 脿 nouveau dans des conditions diff茅rentes. Il se peut que les r猫gles de l'algorithme doivent 锚tre ajust茅es pour s'adapter 脿 l'ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 en question ou que l'algorithme n茅cessite une l茅g猫re modification. 脌 cette 茅tape, vous pourriez revenir 脿 l'茅tape des r茅sultats pour mieux vous aligner sur les conditions de l'ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 actuel.

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La derni猫re 茅tape pour l'IA qui accomplit une t芒che assign茅e est l'茅valuation. Ici, la technologie d'IA synth茅tise les informations obtenues 脿 partir de l'ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 pour faire des pr茅dictions bas茅es sur les r茅sultats et les ajustements. Les retours g茅n茅r茅s par les ajustements peuvent 锚tre incorpor茅s dans l'algorithme avant d'aller plus loin.

Comment fonctionne l'IA g茅n茅rative ?

L'IA g茅n茅rative est aliment茅e par les grands mod猫les de langage (LLM), qui sont des mod猫les complexes d'apprentissage automatique cr茅茅s 脿 partir d'algorithmes entra卯n茅s sur d'immenses jeux de 诲辞苍苍茅别蝉 avec l'apprentissage profond. Cela permet aux programmes d'IA g茅n茅rative, comme ChatGPT ou Microsoft Copilot, de produire ou de g茅n茅rer du nouveau contenu bas茅 sur leurs ensembles d'entra卯nement plut么t que de simplement pr茅dire des mod猫les dans ceux-ci.

Bien que les applications et la technologie utilis茅es pour alimenter l'IA g茅n茅rative soient nouvelles, beaucoup de leurs concepts et processus fondamentaux existent depuis bien plus longtemps.

Quatre principaux types d'IA

Bien que l'apprentissage en IA puisse 锚tre class茅 dans les cat茅gories 芦 intelligence 茅troite 禄, 芦 intelligence artificielle g茅n茅rale 禄 et 芦 super intelligence 禄, chaque classification d茅montre les capacit茅s de l'IA 脿 mesure qu'elle 茅volue 鈥� dont une grande partie n'a pas encore 茅t茅 observ茅e. En effet, l'intelligence artificielle g茅n茅rale reste 脿 venir.

Voici les quatre principaux types d'IA dans leur forme actuelle.

1. Machines r茅actives : Syst猫mes d'IA sans m茅moire et sp茅cifiques 脿 une t芒che. Une entr茅e produit toujours la m锚me sortie.

2. Machines 脿 m茅moire limit茅e : Cet algorithme imite le fonctionnement collaboratif des neurones de notre cerveau, il devient donc plus intelligent 脿 mesure qu'il collecte plus de 诲辞苍苍茅别蝉 pour s'entra卯ner.

3. Th茅orie de l'esprit : Ce type d'IA n'existe pas encore, mais il a le potentiel de comprendre comment d'autres entit茅s ont des pens茅es et des 茅motions, permettant 脿 l'IA de se comporter diff茅remment en relation avec son entourage.

4. Conscience de soi : L'IA consciente d'elle-m锚me n'existe pas non plus, mais elle va au-del脿 de la th茅orie de l'esprit pour comprendre qu'elle existe en tant qu'entit茅, r茅aliser son 茅tat d'锚tre et pr茅dire les sentiments des autres.

Disciplines qui composent l'IA

Il peut 锚tre difficile de faire la diff茅rence entre l'IA et l'apprentissage automatique, ainsi qu'entre tous les sous-domaines de l'intelligence artificielle. Voici un bref aper莽u de ces disciplines :

• Apprentissage automatique : Machine learning est un sous-ensemble de l'IA qui int猫gre l'informatique, les math茅matiques et la programmation. L'apprentissage automatique se concentre sur le d茅veloppement d'algorithmes qui aident les machines 脿 apprendre 脿 partir des 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 pr茅dire des tendances sans assistance humaine.

• Apprentissage profond : Deep learning est une discipline de l'IA qui imite le cerveau humain en apprenant de sa fa莽on de structurer et de traiter l'information pour prendre des d茅cisions. Ce sous-ensemble de l'apprentissage automatique peut apprendre 脿 partir de 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es sans supervision, plut么t que d'锚tre programm茅 pour effectuer une t芒che sp茅cifique.

• R茅seaux neuronaux : Un r茅seau neuronal est une technique d'apprentissage profond con莽ue pour ressembler 脿 la structure du cerveau humain. Les r茅seaux neuronaux effectuent des calculs et cr茅ent des r茅sultats sur de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉.

• Traitement du langage naturel : Natural language processing (NLP) est une IA qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain parl茅 et 茅crit. Le NLP permet la reconnaissance vocale et textuelle sur les appareils.

• Vision par ordinateur : La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire qui se concentre sur la fa莽on dont les ordinateurs peuvent comprendre les images et les vid茅os. Dans l'IA, la vision par ordinateur permet d'automatiser les activit茅s que le syst猫me visuel humain effectue habituellement.

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