Glossaire SEO : Intelligence artificielle (IA)

 

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

L'intelligence artificielle - en abrégé IA - est une technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines de simuler les capacités humaines. Concrètement, il s'agit de reproduire l'intelligence humaine ainsi que la capacité de l'homme à résoudre des problèmes. Le but est de permettre à l'IA d'effectuer des tâches qui ne peuvent normalement être réalisées que par des humains.

 

Dans la vie de tous les jours, tu rencontres l'intelligence artificielle dans de nombreux domaines, par exemple :

 

• Navigation GPS
• véhicules autonomes
• assistants numériques
• outils d'IA générative
• Prévisions météorologiques

 

Dans ce contexte, l'IA fonctionne parfois seule et parfois en combinaison avec d'autres technologies telles que les capteurs, la robotique ou la géolocalisation. De manière générale, tous nos smartphones et ordinateurs intègrent certains programmes basés sur l'IA.

 

L'intelligence artificielle se définit comme une branche de l'informatique. Elle englobe donc d'autres disciplines que l'on connaît déjà dans ce domaine : l'apprentissage automatique, le deep learning et autres.

 

Ces méthodes aident l'IA à "apprendre" toujours plus, c'est-à-dire à imiter toujours mieux les processus de décision du cerveau humain. Pour ce faire, de grandes quantités de données sont utilisées afin de rendre l'intelligence artificielle toujours plus pertinente et efficace.

 

Depuis quand l'intelligence artificielle existe-t-elle ?

L'intelligence artificielle - en anglais : Artificial Intelligence (AI) - est actuellement sur toutes les lèvres, mais n'est en aucun cas une invention récente. Les premiers algorithmes capables d'"apprendre" et d'évoluer ont été développés dès le milieu du 20e siècle. De cette manière, la technologie était déjà capable de résoudre des problèmes.

 

L'IA s'est toutefois développée au fur et à mesure de l'avancée de la numérisation, si bien qu'il existe aujourd'hui un véritable engouement. Les technologies d'IA ne sont pas seulement utilisées par les entreprises ou les scientifiques, mais aussi par les particuliers. Les systèmes correspondants ont réussi à s'améliorer considérablement dans le traitement du langage naturel (NLP).

 

Ainsi, l'IA peut aujourd'hui non seulement apprendre et imiter le langage humain, mais aussi créer des images, des vidéos, du code logiciel et des structures moléculaires.

 

En réalité, l'idée de l'intelligence artificielle ne date pas de notre époque. Dans la Grèce antique déjà, on avait la vision d'une "machine qui pense". Bien entendu, cette idée n'était pas encore réalisable à l'époque, car le traitement électronique des données n ' existait pas encore.

 

Quelle est l'importance de l'IA dans la vie quotidienne ?

Aujourd'hui, il est pratiquement impossible de ne pas être en contact avec l'IA. Il existe de nombreux domaines dans lesquels l'intelligence artificielle joue un rôle important. Chaque jour, le nombre d'applications de l'IA augmente.

 

Ce sont surtout des outils comme ChatGPT d'Open AI qui font que de plus en plus de personnes utilisent l'intelligence artificielle. Cela suscite à son tour de nouveaux débats. Il est désormais question d' éthique de l'IA, de confiance en l'IA, d'utilisation sûre de l'IA et d'IA responsable. Tout cela montre que l'IA occupe une place importante dans la société.

 

Types d'IA : IA forte vs. IA faible

Lorsqu'il s'agit d'IA, on peut en distinguer deux types:

 

• IA faible - également appelée Narrow AI (IA étroite) : entraînée et focalisée sur l'exécution de tâches spécifiques, par ex. Siri d'Apple, les véhicules autonomes, Alexa d'Amazon
• IA forte - composée de l'intelligence générale artificielle ou Artificial General Intelligence (AGI) : forme théorique d'IA dans laquelle l'homme et la machine ont une intelligence équivalente, également connue sous le nom de superintelligence

 

L'IA faible est donc celle que nous rencontrons aujourd'hui tous les jours. Pour l'IA forte, il n'y a pas d'exemples pratiques, car elle est totalement théorique à l'heure actuelle, malgré les progrès du numérique.

 

Sous-disciplines de l'intelligence artificielle

Les disciplines informatiques déjà évoquées, à savoir le deep learning et l'apprentissage automatique , font de l'IA ce qu'elle est. Il s'agit de sous-disciplines importantes, nécessaires aux fonctions de l'intelligence artificielle.

 

Ils ont un point commun : ils sont basés sur des réseaux neuronaux qui leur permettent d'apprendre à partir de grandes quantités de données. Le modèle de ces réseaux est le cerveau humain, qui présente de nombreuses connexions et couches grâce auxquelles la pensée et l'apprentissage intelligents sont possibles.

 

Lorsqu'il s'agit de résoudre une tâche, le réseau neuronal est entraîné avec des données. Les structures programmatiques se composent à cet effet de couches de nœuds reliés entre eux - un peu comme le cerveau humain.

 

La principale différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond réside dans le fait qu'ils utilisent des types de réseaux neuronaux différents. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont dotés d'une couche d'entrée et d'une couche de sortie. Entre les deux, il y a encore une ou deux couches cachées.

 

Ces algorithmes sont donc limités à l'apprentissage supervisé . Il doit toujours y avoir un expert humain pour structurer les données. Ce n'est qu'ainsi que les données peuvent être extraites par l'IA.

 

Le deep learning, quant à lui, utilise - comme son nom l'indique - des réseaux neuronaux profonds. Ils se composent d'une couche d'entrée et de trois couches cachées ou plus, ainsi que d'une structure de sortie. L'apprentissage non supervisé devient possible. Il n'est plus nécessaire de structurer les données par l'homme.

 

Le deep learning permet donc l'apprentissage automatique à grande échelle. Ainsi, les deux sous-domaines se distinguent tout en s'imbriquant l'un dans l'autre.

 

L'IA générative, une technologie de pointe

Aujourd'hui, on parle surtout d' IA générative. Elle fait référence à des modèles d'apprentissage profond capables d'apprendre à partir de données brutes. Ils encodent une représentation simplifiée des données d'apprentissage et créent de nouvelles œuvres à partir de celles-ci. Ces derniers ne sont pas identiques aux données d'origine, mais leur ressemblent fortement.

 

Les modèles d'IA génératifs sont utilisés depuis de nombreuses années. Ils sont utilisés pour analyser des données numériques à des fins statistiques. Aujourd'hui, leur champ d'application s'étend aux images, au langage et à de nombreux autres types de données complexes.

 

Comme la recherche en IA est en plein essor, les technologies correspondantes sont de plus en plus souvent introduites dans les entreprises. Différents processus peuvent ainsi être améliorés et, dans certains cas, des flux de travail entiers en bénéficient.

 

 

Domaines d'application de l'IA

Les domaines d'application de l'intelligence artificielle sont aussi variés que l'IA elle-même.

 

• Reconnaissance vocale: l'intelligence artificielle peut reconnaître et interpréter le langage verbal. De tels algorithmes sont par exemple utilisés dans les assistants vocaux. De plus, l'IA dispose également d'une reconnaissance sémantique de la parole. Le domaine d'application s'étend ainsi aux textes écrits.
• Vision par ordinateur: l'IA peut reconnaître des images, des graphiques, des vidéos et d'autres entrées visuelles et en déduire des informations importantes. De grands ensembles de données sont traités à la vitesse de l'éclair, ce qui est utilisé entre autres dans le diagnostic médical, mais aussi pour la traduction de l'écriture manuscrite en écriture imprimée.
• Reconnaissance des formes: l'apprentissage automatique aide l'IA à identifier des formes dans les séquences d'événements. Pour les humains, ces modèles ne sont visibles - si tant est qu'ils le soient - qu'au travers d'analyses approfondies. Par exemple, l'IA peut identifier des modèles d'erreurs dans l'électronique des véhicules, de sorte que les pièces soient remplacées avant qu'elles ne causent des problèmes.

 

Opportunités de l'IA pour les entreprises

Les domaines d'application de l'intelligence artificielle offrent des possibilités intéressantes aux entreprises. Il est possible d'optimiser les processus et d'obtenir de nombreux autres avantages. Ainsi, l'IA est utilisée de manière ciblée pour améliorer certains domaines de l'entreprise.

 

Service à la clientèle

On rencontre de plus en plus souvent l'intelligence artificielle dans le service clientèle. Dans de nombreuses entreprises, l'assistance n'est plus assurée par des collaborateurs humains, mais par des chatbots et des agents virtuels en ligne. Ces derniers sont formés pour répondre aux questions les plus fréquentes et offrir un conseil personnalisé.

 

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est déjà capable de vendre des produits, de suggérer des tailles de vêtements, d'aider à l'expédition et aux retours et d'effectuer de nombreuses autres tâches qui étaient auparavant accomplies par un être humain. De nombreux clients sont ainsi aidés de manière beaucoup plus ciblée et rapide. Cela permet d'augmenter la satisfaction des clients et de les fidéliser.

 

Optimisation des processus

Grâce à la capacité de l'IA à reconnaître des modèles, il est également facile d'identifier les erreurs dans les processus. Tu peux ainsi utiliser l'apprentissage automatique pour optimiser les processus afin d'utiliser tes ressources de manière plus efficace.

 

Détection d'anomalies

Des mécanismes similaires à ceux utilisés dans l'optimisation des processus par l'IA jouent également un rôle essentiel dans la détection des anomalies. L'intelligence artificielle peut détecter rapidement et de manière fiable des anomalies dans des ensembles de données.

 

Il peut s'agir de composants défectueux, d'équipements défaillants, d'erreurs humaines ou de violations de la cybersécurité. Cela peut améliorer tes produits ainsi que tes processus de fabrication et les rendre plus sûrs.

 

Chaînes d'approvisionnement

Tu peux optimiser tes chaînes d'approvisionnement grâce à l'IA. Ce qui est utilisé ici s'appelle la robotique adaptative, qui s'appuie sur les informations des appareils de l'Internet des objets (IoT). Les algorithmes de recherche et de reconnaissance des formes analysent les données en temps réel et peuvent identifier et éliminer les erreurs dans les chaînes d'approvisionnement.

 

Marketing en ligne

Aussi dans le marketing en ligne les technologies d'intelligence artificielle peuvent être utilisées. ChatGPT et ses alternatives t'aident à rechercher et à créer des contenus appropriés. De plus, tu peux réaliser de nombreux autres projets créatifs avec l'IA.

 

Safe AI - La sécurité avant tout

Lorsque l'homme s'appuie sur des machines, il est important de prendre des mesures de sécurité. Avec Safe AI, les systèmes d'IA sont sécurisés de manière ciblée. C'est particulièrement pertinent pour les technologies telles que la conduite autonome.

 

Pour cela, une analyse précise des données et un contrôle des processus sont nécessaires. Pour reprendre l'exemple de la conduite autonome : Les véhicules doivent pouvoir reconnaître leur environnement et l'interpréter de manière fiable. C'est sur cette base qu'ils réagissent.

 

Mais c'est là que survient un problème : le processus décisionnel de l'IA est opaque pour l'homme. De plus, l'adaptation des décisions par l'homme n'est pas possible. L'homme ne peut contrôler que l'input et le résultat - tout ce qui se trouve entre les deux ne relève pas de son pouvoir.

 

Il est donc encore difficile aujourd'hui de classer et d'évaluer la sécurité et la fiabilité de l'IA . C'est pourquoi l'intelligence artificielle n'est utilisée que progressivement dans les applications critiques en termes de sécurité.

 

Industrie 4.0 - apprentissage automatique pour les entreprises

Mais là où l'IA est déjà largement utilisée, c'est dans l 'industrie. Ce n'est donc pas sans raison que la numérisation de l'industrie est appelée "Industrie 4.0". L'apprentissage automatique permet ici d'améliorer la planification et de faire des prévisions fiables.

 

Pour ce faire, les machines sont connectées entre elles et agissent automatiquement. Comme elles ont également accès à leur environnement, elles peuvent y adapter leurs actions de manière autonome.

 

Mais là encore, l'aspect sécurité joue un rôle : pour que les hommes et les robots puissent travailler main dans la main et qu'il n'y ait pas de blessures, l'IA doit être sécurisée en conséquence.