Intelligence artificielle : L’essentiel à savoir

L’intelligence artificielle, IA ou AI constitue un domaine de l’informatique qui a pour objectif de produire une version de l’intelligence humaine grâce à la technologie. Cette version technologique peut être divisée en deux catégories : l’IA forte et l’IA faible.

Alors que l’IA forte ambitionne de pouvoir s’identifier à l’intelligence humaine dans ses multiples nuances, l’IA faible se veut efficace et avancée, mais uniquement dans des domaines précis.

Suivant le mode de fonctionnement, on distingue aussi deux conceptions de l’intelligence artificielle : elle peut être symbolique et opérer grâce à des symboles abstraits, ou neuronale et traiter les informations grâce à un réseau de neurones artificiels.

intelligence artificielle dÉfinition

Les origines

Si le concept d’intelligence artificielle s’est largement fait connaître à l’ère de la multiplication des données, des algorithmes complexes et des grandes capacités de stockage, il existait déjà depuis de nombreuses années. Les grandes étapes de l’IA dans l’histoire sont les suivantes :

• 1950 – 1970 : les premiers fondements des réseaux neuronaux sont tracés et annoncent l’idée de machines aptes à penser ;
• 1980 – 2010 : les premiers balbutiements du machine learning et son développement ;

Dans cet intervalle, l’agence américaine DARPA a réalisé des avancées fulgurantes dans ces domaines. Aujourd’hui, le deep learning se développe et l’IA acquiert des dimensions qu’il n’aurait pas été possible de prévoir il y a encore quelques années.

Les acteurs majeurs de l’intelligence artificielle

Les premiers acteurs de l’IA sont les grandes entreprises du secteur informatique et de l’internet. On retrouve sur cette liste :

• IBM ;
• Google ;
• Facebook ;
• Microsoft ;
• Amazon ;
• Apple ;
• LinkedIn ;
• Twitter ;
• Baidu ;
• NVidia ;
• Intel ;
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En France, l’Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA) et le Centre National de Recherche Scientifique (CNRS) sont des acteurs qu’il est pertinent de citer.

Le marché de l’intelligence artificielle

Pour Mike J. Walker, Vice-Président de la recherche chez Gartner, le développement accéléré de l’intelligence artificielle ces dernières années peut s’expliquer par l’effet de 3 facteurs :

• Les caractéristiques de stockage à distance et de mutualisation de la puissance de calcul offertes par l’informatique en nuage ou cloud computing ;
• Le développement des technologies en open source qui permet à toute partie intéressée d’accéder à un code source et de l’enrichir ;
• Le renforcement de l’esprit de collaboration entre les développeurs, source de multiples contributions porteuses de valeur ajoutée.

L’IA a vocation à se développer plus encore en raison de ses multiples applications. Son effet se ressentira toutefois avec plus d’acuité dans les secteurs où elle fait l’objet d’investissements importants.

Pour le McKinsey Global Institute, 70% des entreprises feront recours à l’intelligence artificielle dans les années à venir avec pour effet un supplément d’activité qui vaudra à peu près 13 000 milliards de dollars.

Pour Accenture, face aux croissances stagnantes des pays développés, le développement de l’IA devrait impulser de nouveaux élans et se ressentir dans une longue liste de secteurs allant de la finance à l’éducation en passant par la robotique ou le transport.

La même source table, pour les 4 prochaines années, sur une augmentation de près de 30% des revenus des entreprises qui ont fait le choix de l’intelligence artificielle dans leur activité.

Les dangers

De nombreuses voix se sont élevées et continuent de le faire pour appeler à la prudence face aux risques liés à l’IA et à son développement. Stephen Hawking, Elon Musk ou encore l’organisation Future of Life Institute (FLI) en sont quelques-unes.

Pour Elon Musk, il est crucial de faire preuve d’anticipation dans la régulation de l’IA pour ne pas se faire totalement surpasser face à ses progrès fulgurants. Les risques majeurs qui ont été identifiés concernent :

• L’infériorité de l’humanité ;
• La dépendance à la technologie ;
• La protection des données et la répartition des pouvoirs ;
• Les bulles de filtres et la perception sélective ;
• L’influence de l’opinion ;
• Les technologies d’armes fondées sur l’IA ;
• Le marché du travail ;
• Les algorithmes discriminants.

PROCESSUS INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

L’intelligence artificielle se base, pour son fonctionnement, sur des quantités importantes de données qu’elle traite extrêmement rapidement de manière itérative grâce à des algorithmes complexes ; c’est ainsi que se déroule son processus d’apprentissage.

Cette démarche se fonde sur diverses technologies :

• Les unités de traitement graphique (GPU) qui fournissent la puissance de calcul ;
• L’internet des objets (IoT) qui fournit des masses de données provenant des objets connectés ;
• Les algorithmes avancés pour traiter les données ;
• Les interfaces de programmation d’applications (API) qui permettent d’intégrer à des logiciels des activités d’IA.

De nombreuses autres technologies et méthodes contribuent à l’intelligence artificielle.

Le machine learning

Il sert à la création automatisée de modèles d’analyse et permet d’extraire à partir des données, toutes sortes d’informations, sans objectif défini. Pour ce faire, il s’appuie à la fois sur les modes symbolique et neuronal de fonctionnement de l’IA.

Le réseau neuronal

Il s’agit d’unités de traitement d’informations qui sont connectées entre elles, sur le schéma des neurones chez l’homme. Il relève d’une catégorie de machine learning.

Le deep learning

Cette technologie se sert de multiples réseaux neuronaux et permet d’identifier des modèles complexes à partir des données.

La vision par ordinateur

Le computer vision a pour objectif d’apprendre aux machines à identifier les objets et à interpréter leur environnement grâce à la compréhension des images ou des vidéos.

Le traitement du langage naturel

Le Natural Language Processing ambitionne de permettre aux machines de comprendre le langage oral chez l’humain et de pouvoir communiquer avec lui de manière naturelle.

L’informatique cognitive

Ce sous-domaine de l’intelligence artificielle a pour objectif de reproduire le comportement et les réactions humaines dans ses interactions avec les machines.

Les secteurs d’intervention de l’IA

Essayer de déterminer les applications possibles de l’IA revient d’une certaine manière à se demander à quoi l’homme pourrait être utile. Ces applications sont multiples et concernent la quasi-totalité des secteurs. Seuls quelques-uns seront abordés ici.

La santé

Grâce à la reconnaissance d’images, l’intelligence artificielle est aujourd’hui en mesure d’interpréter une IRM avec la compétence d’un radiologue expérimenté.

L’industrie

En analysant les données émises par les objets connectés d’une usine, l’IA peut anticiper les besoins en maintenance et plusieurs éléments en lien avec la demande.

La grande distribution

Avec l’orientation des choix des consommateurs, l’IA facilite la gestion des stocks, l’anticipation des productions et la logistique des sites.

L’art

Bientôt, face à une œuvre de maitre, livre ou encore tableau, on sera surpris d’apprendre que l’auteur est une IA. Les algorithmes sont aujourd’hui appliqués à la créativité afin d’aboutir à de tels résultats.

Les sports

En optimisant la stratégie de jeu grâce aux images capturées durant une partie, l’IA peut indiquer aux entraineurs comment améliorer l’organisation de leurs joueurs.

Exemples d’applications concrètes

L’intelligence artificielle a déjà aujourd’hui une multitude d’applications concrètes :

• Grâce à la classification visuelle et à la vision informatisée, elle peut reconnaitre des personnes ou lire du texte. Elle a aussi des applications dans la sécurité et la surveillance ;
• Avec le social computing, elle peut développer des profils artificiels sur les réseaux sociaux ;
• L’analyse d’opinion permet d’automatiser ou de personnaliser le traitement des requêtes de clients ;
• Avec la reconnaissance vocale, l’IA a des applications dans l’assistance et le service client ;
• Les robots d’indexation et les algorithmes de recherche sont rendus bien plus efficaces et facilitent l’accès à des résultats de recherche pertinents sur le web ;
• La simulation de groupe qui permet d’anticiper les comportements de groupes humains est utile dans la prévision d’une propagation virale par exemple ;
• L’analyse prédictive est utilisée dans le marketing ou les sondages. Prédire les choix des individus avec l’intelligence artificielle constitue une mine d’or pour les plateformes de contenus à la demande, les acteurs du commerce en ligne et bien d’autres entités.

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