Qu’est-ce que l’IA ?

Les systèmes d’IA fonctionnent en étant alimentés ou en ingérant de grandes quantités de données et en utilisant des processus cognitifs semblables à ceux des humains pour analyser et évaluer ces données. Ce faisant, les systèmes d’IA identifient et catégorisent les schémas et les utilisent pour effectuer des tâches ou faire des prédictions sur les résultats futurs sans supervision humaine directe ni instructions.

Par exemple, un programme d’IA générant des images comme Midjourney qui a fourni un grand nombre de photographies peut apprendre à créer des images « originales » basées sur les prompts (ou invites) saisis par un utilisateur. De même, un chatbot d’IA du service client formé à de grands volumes de texte peut apprendre à interagir avec les clients d’une manière qui imite les agents d’un service client humain.

Bien que chaque système soit différent, les modèles d’IA sont généralement programmés selon le même processus en cinq étapes :

1. Formation : le modèle d’IA reçoit d’énormes quantités de données et utilise une série d’algorithmes pour analyser et évaluer les données.
   
   
2. Raisonnement : le modèle d’IA classe les données qu’il a reçues et identifie tous les modèles qu’il contient.
   
   
3. Ajustement : alors que le modèle d’IA essaie différents algorithmes, il apprend lesquels ont tendance à être les plus efficaces et affine ses actions en conséquence.
   
   
4. Création : le modèle d’IA utilise ce qu’il a appris pour effectuer les tâches assignées, prendre des décisions ou créer de la musique, du texte ou des images.
   
   
5. Amélioration : enfin, le modèle d’IA effectue des ajustements continus pour améliorer sa précision, en « apprenant » efficacement de son expérience.

La plupart des systèmes d’IA modernes utilisent diverses techniques et technologies pour simuler les processus de l’intelligence humaine. Le plus important est le Deep Learning et l’apprentissage automatique (ML). Bien que les termes d’apprentissage automatique et de Deep Learning soient parfois utilisés de manière interchangeable, ils sont en fait des processus très distincts dans le contexte de l’entraînement par IA.

L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour analyser, catégoriser, trier, apprendre et donner du sens à des quantités massives de données afin de produire des modèles précis et de prédire les résultats sans avoir à se faire dire exactement comment procéder.

Le Deep Learning est une sous-catégorie de machine learning qui atteint les mêmes objectifs en utilisant des réseaux neuronaux pour imiter la structure et la fonction du cerveau humain. Nous explorerons ces deux concepts plus en détail ci-dessous.

Il existe quatre principaux types d’apprentissage automatique :

1. Apprentissage automatique supervisé : l’IA utilise des jeux de données connus, établis et classés pour découvrir des modèles avant de les transmettre à l’algorithme.
   
   
2. Apprentissage automatique semi-supervisé : l'IA est entraînée sur un petit jeu de données connu et étiqueté, qu'elle s'applique ensuite à des jeux de données plus importants, non étiquetés et inconnus.
   
   
3. Apprentissage automatique non supervisé : l’IA apprend à partir de jeux de données inconnus, non étiquetés et non classés.
   
   
4. Apprentissage automatique renforcé : le modèle d’IA n’est pas formé initialement sur les ensembles de données, il apprend donc de tests et d’erreurs et modifie ses comportements jusqu’à ce qu’il réussisse.

L’apprentissage automatique est ce qui permet aux voitures autonomes de réagir suffisamment bien aux changements de l’environnement pour pouvoir acheminer leurs passagers en toute sécurité vers la destination de leur choix. D'autres applications d'apprentissage automatique exécutent des programmes de reconnaissance d'image et de parole, des applications de traduction linguistique, des agents IA axés sur les personas, des outils de data mining ou de détection de fraudes par carte de crédit, des diagnostics de soins de santé et des recommandations de réseaux sociaux, de produits ou de marques.

Le Deep Learning est une forme d’apprentissage automatique basée sur l’utilisation de réseaux neuronaux avancés, des algorithmes d’apprentissage automatique qui émulent la manière dont les neurones d’un cerveau humain fonctionnent afin d’identifier des schémas complexes dans de grands ensembles de données.

Par exemple, même les très jeunes enfants peuvent instantanément distinguer leurs parents des autres adultes, car leur cerveau peut analyser et comparer des centaines de détails uniques ou distinctifs en un clin d’œil, de la couleur de leurs yeux et de leurs cheveux aux expressions distinctives ou aux traits du visage.

Les réseaux neuronaux reproduisent le fonctionnement des cerveaux humains en analysant de manière similaire des milliers ou des millions de minuscules détails dans les données qu’ils reçoivent pour détecter et reconnaître des schémas plus importants entre eux. Les systèmes d’IA générative (ou « GenAI ») tels que ChatGTP d’OpenAI ou le générateur d’images Midjourney, par exemple, utilisent le Deep Learning pour ingérer et analyser un grand nombre d’images ou de texte, puis utilisent ces données pour créer de nouveaux textes ou images qui sont similaires, mais différents, des données originales.