Comment fonctionne l'intelligence artificielle (IA) ?

Le battage médiatique autour de l'IA s'étant accéléré, les fournisseurs se sont empressés de promouvoir la manière dont leurs produits et services utilisent l'IA. Ils parlent souvent de l'IA comme d'une composante de l'IA, telle que l'apprentissage automatique. L'IA nécessite une base de matériel et de logiciels spécialisés pour l'écriture et la formation des algorithmes d'apprentissage automatique. Aucun langage de programmation n'est synonyme d'IA, mais certains, comme Python, R et Java, sont populaires.

Les systèmes d'IA fonctionnent généralement en ingérant de grandes quantités de données d'entraînement étiquetées, en analysant les données à la recherche de corrélations et de modèles, et en utilisant ces modèles pour faire des prédictions sur les états futurs. De cette manière, un chatbot nourri d'exemples de conversations textuelles peut apprendre à produire des échanges réalistes avec des personnes, ou un outil de reconnaissance d'images peut apprendre à identifier et à décrire des objets dans des images en examinant des millions d'exemples.

La programmation de l'IA se concentre sur trois compétences cognitives : l'apprentissage, le raisonnement et l'autocorrection. Les systèmes sont des processus d'apprentissage ; cet aspect de la programmation de l'IA se concentre sur l'acquisition de données et la création de règles pour transformer les données en informations exploitables. Les règles, appelées algorithmes, fournissent aux dispositifs informatiques des instructions étape par étape pour accomplir une tâche spécifique.

Quels sont les exemples de technologie de l'IA et comment est-elle utilisée aujourd'hui ?
L'IA est intégrée dans différents types de technologies. En voici cinq exemples :

Associés aux technologies de l'IA, les outils d'automatisation peuvent accroître le volume et les types de tâches effectuées. L'automatisation des processus robotiques (RPA), un type de logiciel qui automatise les tâches de traitement de données répétitives et basées sur des règles, traditionnellement effectuées par des humains, en est un exemple. Lorsqu'elle est associée à l'apprentissage automatique et aux outils d'IA émergents, l'APR peut automatiser des parties plus importantes des tâches de l'entreprise, ce qui permet aux robots tactiques de l'APR de transmettre l'intelligence de l'IA et de répondre aux changements de processus.

Il s'agit de la science qui permet à un ordinateur d'agir sans programmation. L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui, en termes simples, peut être considéré comme l'automatisation de l'analyse prédictive. Il existe trois types d'algorithmes d'apprentissage automatique :

Avec ce type d'apprentissage automatique, vous disposez à la fois de vos variables d'entrée et de vos variables de sortie : vous disposez donc d'un ensemble de données complet. Au cours de l'apprentissage du modèle, des exemples de "comment c'est censé être" sont donnés, de sorte que la machine peut apprendre à prédire les résultats futurs sur la base de nouvelles données. Si vous savez déjà ce qu'un modèle doit prédire sur la base d'une certaine entrée et si vous disposez de ces données, l'apprentissage supervisé est l'algorithme le mieux adapté à votre cas.

Nous allons vous donner un exemple de la manière dont l'apprentissage supervisé peut être utilisé par une entreprise. Imaginez que vous êtes un enseignant et que vous souhaitez prédire les résultats du prochain test de vos élèves. Vous avez tout d'abord besoin d'un ensemble de données, dans ce cas : leur assiduité en classe et la qualité de leurs travaux (données d'entrée) et leur note au dernier examen (données de sortie). Avec ces données d'entrée, l'algorithme peut apprendre à reconnaître une corrélation entre le comportement pendant le cours et les résultats de l'examen. Vous pouvez maintenant prédire les résultats des examens à venir. Pour ce faire, vous devez collecter les mêmes données d'entrée et les transmettre au modèle entraîné qui vous fournira les résultats attendus de l'examen.

L'apprentissage non supervisé peut être considéré comme l'opposé de l'apprentissage supervisé. Cette méthode peut être utilisée si vous disposez d'un ensemble de données contenant uniquement des données d'entrée, mais que vous ne disposez pas encore d'un résultat souhaité. Dans ce cas, vous souhaitez rechercher des groupes ou des catégories dans vos données existantes : une relation entre les observations afin de définir des groupes. La machine analysera les données entrantes et les structurera en catégories ou en grappes.

C'est pourquoi l'apprentissage non supervisé est principalement utilisé dans les processus d'exploration. Supposons que vous disposiez d'un grand ensemble de données contenant des aliments, mais que vous ne sachiez pas dans quelles catégories vous souhaitez les répartir. L'algorithme peut rechercher des similitudes, par exemple : fruits et légumes. Il s'agirait de deux catégories. En fin de compte, il est possible de les subdiviser encore plus, par exemple les fruits peuvent être classés en agrumes et en fruits exotiques.

L'apprentissage par renforcement est une forme d'apprentissage automatique dans laquelle une machine apprend sur la base d'essais et d'erreurs. Avec l'apprentissage par renforcement, le modèle est optimisé grâce au retour d'informations sur les actions et expériences précédentes. En général, l'optimisation est basée sur les récompenses, ce qui signifie que certaines actions peuvent fournir des expériences plus significatives, par exemple une souris qui reçoit du fromage lorsqu'elle sort d'un labyrinthe. Le modèle se met à jour en utilisant ce retour d'information pour optimiser les récompenses, en fonction de l'action à entreprendre.

Pour donner un exemple impressionnant de l'utilisation de l'apprentissage par renforcement, nous allons expliquer comment on apprend à un ordinateur à terminer un niveau de Super Mario. Le modèle apprend que plus il joue longtemps à un niveau et plus il accumule de points, mieux c'est. L'algorithme commence donc à jouer au jeu. Chaque fois qu'il "meurt" dans le jeu, il sait qu'il doit s'améliorer à ce moment-là. Lorsque l'algorithme gagne plus de points dans le jeu, cela est considéré comme une récompense. À ce moment-là, l'algorithme sait qu'il doit réessayer ces mouvements. En fin de compte, l'algorithme a appris à terminer une partie de Super Mario par essais et erreurs.

Cette technologie donne à une machine la capacité de voir. La vision industrielle capture et analyse les informations visuelles à l'aide d'une caméra, d'une conversion analogique-numérique et d'un traitement du signal numérique. Elle est souvent comparée à la vue humaine, mais la vision industrielle n'est pas liée à la biologie et peut être programmée pour voir à travers les murs, par exemple. Elle est utilisée dans diverses applications, de l'identification de signatures à l'analyse d'images médicales. La vision par ordinateur, axée sur le traitement d'images par des machines, est souvent confondue avec la vision industrielle.

les véhicules autonomes utilisent une combinaison de vision par ordinateur, de reconnaissance d'images et d'apprentissage profond pour développer des compétences automatisées afin de piloter un véhicule tout en restant dans une voie donnée et en évitant les obstacles inattendus, tels que les piétons.