Comment fonctionne l'IA ? Les bases à connaître

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L'intelligence artificielle (IA) permet aux machines d'apprendre à partir des données et d'y reconnaître des modèles afin d'effectuer des tâches de manière plus efficace. Elle alimente une large gamme de produits et services, comme l'algorithme de Netflix qui recommande des séries et des films selon vos préférences, ou la flotte de voitures autonomes de Waymo.

Mais que se passe-t-il en coulisses ? Comment fonctionne l’IA, 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 théorie et la discipline de la programmation des systèmes informatiques pour apprendre et repérer des modèles dans des ensembles de données. Ces algorithmes et modèles avancés effectuent des tâches humaines, comme la reconnaissance vocale ou d'images et la prise de décisions. L'IA s'appuie sur l'apprentissage automatique et les réseaux 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 possibilités pour créer des solutions pour les entreprises de tous secteurs. Elle permet aux algorithmes d'apprentissage automatique de faciliter notre vie en automatisant des tâches, en alimentant des assistants virtuels et en générant des transcriptions d'appels Zoom. Avec l'IA générative, nous pouvons créer des invites pour demander du contenu à des processeurs comme ChatGPT ou Google Gemini.

Comment fonctionne l'IA ?

Pour créer une IA, il faut : définir le problème, déterminer les résultats attendus, organiser l'ensemble des données, choisir la technologie appropriée, puis tester les solutions. Si la solution envisagée ne fonctionne pas, vous pouvez continuer à expérimenter pour atteindre le résultat souhaité.

Ci-dessous, nous allons examiner cinq étapes qui illustrent comment fonctionne l'IA : entrées, traitement, résultats, ajustements et évaluations.

Entrée

Les données sont d'abord collectées à partir de diverses sources sous forme de texte, audio, vidéos et plus encore. Elles sont triées par catégories, comme celles qui peuvent être lues par les algorithmes et celles qui ne le peuvent pas. Vous créez ensuite le protocole et les critères selon lesquels les données seront traitées et utilisées pour des résultats spécifiques.

Traitement

Une fois les données rassemblées et saisies, l'étape suivante consiste à permettre à l'IA de décider quoi en faire. L'IA trie et déchiffre les données en utilisant des modèles qu'elle a été programmée à apprendre jusqu'à ce qu'elle reconnaisse des modèles similaires dans les données qui sont filtrées dans le système.

Résultats

Après l'étape de traitement, l'IA peut utiliser ces modèles complexes pour prédire les résultats concernant le comportement des clients et les tendances du marché. À cette étape, l'IA est programmée pour décider si des données spécifiques sont « validées » ou « rejetées » — en d'autres termes, correspondent-elles aux modèles précédents ? Cela détermine les résultats qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions.

Ajustements

Lorsque des ensembles de données sont considérés comme « rejetés », l'IA apprend de cette erreur, et le processus est répété à nouveau dans des conditions différentes. Il se peut que les règles de l'algorithme doivent être ajustées pour s'adapter à l'ensemble de données en question ou que l'algorithme nécessite une légère modification. À cette étape, vous pourriez revenir à l'étape des résultats pour mieux vous aligner sur les conditions de l'ensemble de données actuel.

Évaluations

La dernière étape pour l'IA qui accomplit une tâche assignée est l'évaluation. Ici, la technologie d'IA synthétise les informations obtenues à partir de l'ensemble de données pour faire des prédictions basées sur les résultats et les ajustements. Les retours générés par les ajustements peuvent être incorporés dans l'algorithme avant d'aller plus loin.

Comment fonctionne l'IA générative ?

L'IA générative est alimentée par les grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles complexes d'apprentissage automatique créés à partir d'algorithmes entraînés sur d'immenses jeux de données avec l'apprentissage profond. Cela permet aux programmes d'IA générative, comme ChatGPT ou Microsoft Copilot, de produire ou de générer du nouveau contenu basé sur leurs ensembles d'entraînement plutôt que de simplement prédire des modèles dans ceux-ci.

Bien que les applications et la technologie utilisées pour alimenter l'IA générative 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 être classé dans les catégories « intelligence étroite », « intelligence artificielle générale » et « super intelligence », chaque classification démontre les capacités de l'IA à mesure qu'elle évolue – dont une grande partie n'a pas encore été observée. En effet, l'intelligence artificielle générale reste à venir.

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

1. Machines réactives : Systèmes d'IA sans mémoire et spécifiques à une tâche. Une entrée produit toujours la même sortie.

2. Machines à mémoire limitée : Cet algorithme imite le fonctionnement collaboratif des neurones de notre cerveau, il devient donc plus intelligent à mesure qu'il collecte plus de données pour s'entraîner.

3. Théorie de l'esprit : Ce type d'IA n'existe pas encore, mais il a le potentiel de comprendre comment d'autres entités ont des pensées et des émotions, permettant à l'IA de se comporter différemment en relation avec son entourage.

4. Conscience de soi : L'IA consciente d'elle-même n'existe pas non plus, mais elle va au-delà de la théorie de l'esprit pour comprendre qu'elle existe en tant qu'entité, réaliser son état d'être et prédire les sentiments des autres.

Disciplines qui composent l'IA

Il peut être difficile de faire la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique, ainsi qu'entre tous les sous-domaines de l'intelligence artificielle. Voici un bref aperçu de ces disciplines :

• Apprentissage automatique : Machine learning est un sous-ensemble de l'IA qui intègre l'informatique, les mathématiques et la programmation. L'apprentissage automatique se concentre sur le développement d'algorithmes qui aident les machines à apprendre à partir des données et à prédire des tendances sans assistance humaine.

• Apprentissage profond : Deep learning est une discipline de l'IA qui imite le cerveau humain en apprenant de sa façon de structurer et de traiter l'information pour prendre des décisions. Ce sous-ensemble de l'apprentissage automatique peut apprendre à partir de données non structurées sans supervision, plutôt que d'être programmé pour effectuer une tâche spécifique.

• Réseaux neuronaux : Un réseau neuronal est une technique d'apprentissage profond conçue pour ressembler à la structure du cerveau humain. Les réseaux neuronaux effectuent des calculs et créent des résultats sur de grands ensembles de données.

• Traitement du langage naturel : Natural language processing (NLP) est une IA qui permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain parlé et écrit. 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 façon dont les ordinateurs peuvent comprendre les images et les vidéos. Dans l'IA, la vision par ordinateur permet d'automatiser les activités que le système visuel humain effectue habituellement.

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