Comment fonctionne une IA ?

L’intelligence artificielle ou IA est aujourd’hui omniprésente. Révolutionnant de nombreux secteurs, elle fait la une des actualités et se retrouve pratiquement sur tous les blogs professionnels. Elle s’invite même dans nos discussions de tous les jours, que ce soit à l’école, au travail ou à la maison. Mais comment fonctionne une IA ? Découvrez dans cet article les mécanismes et les implications de cette technologie fascinante qui semble avoir un potentiel illimité.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Avant de voir comment fonctionne une IA, il est jugé nécessaire de parler de la signification de ce terme.

L’intelligence artificielle est bien plus qu’une simple technologie ! Elle incarne une transformation fondamentale de la façon dont les machines traitent l’information et prennent des décisions. Imitant la manière dont notre cerveau fonctionne, elle ouvre la voie à de nouvelles possibilités révolutionnaires. L’IA se distingue par sa capacité à analyser de vastes ensembles de données pour en extraire des informations pertinentes et utiles. Cette capacité repose principalement sur l’utilisation d’algorithmes sophistiqués et de règles prédéfinies. D’ailleurs, l’exploitation de ces outils lui permet d’identifier des schémas complexes qui sont souvent imperceptibles à l’œil humain.

Le fonctionnement de l’IA

Il est temps alors de voir comment fonctionne une IA. Tout d’abord, les algorithmes sont au cœur du fonctionnement de l’IA. Ils constituent des ensembles d’instructions systématiques que celle-ci suit pour traiter et analyser les données. Il existe différents types d’algorithmes, chacun adapté à des tâches spécifiques, dont :

• Les algorithmes d’apprentissage supervisé : la régression linéaire et logistique, les arbres de décision et forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support ou SVM ;
• Les algorithmes d’apprentissage par renforcement : le Q-Learning, le réseau Deep Q (DQN) ;
• Les algorithmes d’optimisation : la descente graduelle pour optimiser les fonctions de perte dans de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique ;
• Les algorithmes d’apprentissage profond : les réseaux de neurones récurrents (RNN), la mémoire à long terme (LSTM), les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les transformateurs, comme BERT et GPT pour la génération de texte ;
• Les algorithmes d’apprentissage non supervisé : l’analyse en composantes principales (ACP), le Clustering (K-Means, Hiérarchique) ;
• Les algorithmes basés sur des règles et des connaissances : les systèmes experts ;
• Les algorithmes de détection d’anomalies : le SVM à classe unique, forêt d’isolement.

Il est important de noter que ces algorithmes cités ne sont qu’une liste non exhaustive d’une fraction des techniques pouvant être utilisées par l’intelligence artificielle. Le choix de l’algorithme à solliciter dépend :

• De la disponibilité des données ;
• De la typologie des problèmes à traiter ;
• Des demandes spécifiques du projet.

Les règles ou les commandes, quant à elles, jouent un rôle complémentaire aux algorithmes. Elles sont souvent définies par des experts humains et servent à orienter le processus d’analyse en fixant des critères ou des conditions spécifiques. Par exemple, dans un système de détection de fraude bancaire, des règles sont établies pour identifier des transactions suspectes en fonction de leur montant, de leur fréquence ou de leur localisation géographique. D’ailleurs, ces règles permettent de filtrer les données et de concentrer l’attention de l’algorithme sur des aspects particulièrement pertinents.

La combinaison des algorithmes et des règles permet à l’intelligence artificielle de traiter des volumes de données extrêmement importants et variés. Cela allant des données structurées, comme les bases de données numériques, aux données non structurées, comme les images, les vidéos ou les textes. Grâce à cette capacité d’analyse, l’IA est en mesure d’identifier des schémas récurrents et de dégager des tendances pouvant échapper à une analyse humaine classique.

Par exemple, dans le domaine de la santé, l’IA peut analyser des millions de dossiers médicaux pour repérer des signes précoces de maladies. Elle permet aussi d’identifier des facteurs de risque associés à des conditions spécifiques.

Les schémas identifiés par l’IA sont ensuite utilisés pour construire des modèles de prise de décision. Ces modèles sont des représentations mathématiques des relations et des corrélations trouvées dans les données. Ils permettent à l’IA de prédire des résultats futurs ou de recommander des actions spécifiques. Comme dans le secteur du commerce en ligne, un modèle de prise de décision basé sur l’IA peut analyser les comportements d’achat des clients. Vous pouvez ainsi suggérer des produits personnalisés, améliorer la gestion des stocks ou optimiser les campagnes de marketing.

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Les domaines composant l’IA

Les domaines qui composent l’intelligence artificielle forment un ensemble diversifié et en constante évolution. Chacun d’eux contribue à élargir les capacités des systèmes informatiques pour simuler des comportements humains et résoudre des problèmes complexes. Parmi ces domaines, trois se démarquent particulièrement :

L’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique souvent considéré comme le fondement de l’intelligence artificielle moderne. C’est un processus par lequel les machines peuvent apprendre à partir de données et améliorer leurs performances sans être explicitement programmées pour chaque tâche. On utilise des algorithmes permettant aux systèmes informatiques de détecter des schémas. Ceux-ci peuvent ensuite prendre des décisions basées sur ces derniers.

L’apprentissage automatique trouve des applications dans divers domaines, dont la recommandation de produits, la détection de fraude, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

L’apprentissage profond ou deep learning

L’apprentissage profond, une sous-catégorie de l’apprentissage automatique, a émergé comme une méthode puissante pour résoudre des problèmes complexes. Il utilise des réseaux neuronaux artificiels. Inspirés par la structure du cerveau humain, ces derniers sont capables d’apprendre des représentations hiérarchiques des données. Cela leur permet d’effectuer des tâches de plus en plus sophistiquées.

Les applications du deep learning sont vastes. Vous avez la reconnaissance d’images et la traduction automatique. Il y a aussi la génération de contenu créatif comme l’écriture et les œuvres d’art.

Le traitement automatique du langage naturel ou NLP

Le traitement automatique du langage naturel constitue un autre pilier important de l’intelligence artificielle. Il permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain de manière naturelle.

Grâce à la reconnaissance de la parole, l’analyse sémantique et la génération de texte, les systèmes NLP peuvent être utilisés pour développer des chatbots et des assistants virtuels. Cette technologie permet aussi de mettre en place un système de traduction automatique. Si vous souhaitez analyser de vastes quantités de données textuelles à des fins d’analyse et de prise de décision, profitez de l’IA. Voilà en bref comment fonctionne une IA !