Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ? Types, définition et exemples

Vous vous souvenez de Sophia, l'humanoïde qui est apparue dans l'émission de fin de soirée avec Jimmy Fallon ?

Cette révélation de la robotique de Hanson a suscité une acclamation unanime parmi les spectateurs de l'émission, et la présence d'esprit de Sophia a laissé Jimmy sans voix et abasourdi.

Bien que cela fasse des décennies que les informaticiens et les passionnés de technologie réfléchissent à l'intelligence artificielle, elle a récemment attiré l'attention. De la technologie nanorobotique à l'immunothérapie contre le cancer, en passant par les grands maîtres d'échecs robotiques et les narrateurs et scénaristes créatifs, l'intelligence artificielle est devenue superlative dans la compréhension des mécanismes cérébraux et a construit des réponses générées par ordinateur pour coexister dans le monde d'aujourd'hui.

Cette technologie de nouvelle génération est alimentée par des logiciels d'intelligence artificielle avancés qui comprennent une lignée d'algorithmes d'apprentissage machine hautement supervisés et renforcés qui reçoivent des requêtes et des invites humaines pour améliorer leurs performances et mener plusieurs tâches industrielles dans le monde aujourd'hui.

De l'Alpha Go de Google Deepmind à MegaMOIBART de Nvidia qui a compris le dépliement des protéines pour créer une vaccination intelligente, le domaine de l'intelligence artificielle progresse à pas de géant. Voyons pourquoi le besoin de modèles auto-apprenants et de systèmes d'IA génétiques a même commencé en premier lieu.

Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle importante

L'IA peut nous libérer des tâches monotones, prendre des décisions rapides avec précision, agir comme un catalyseur pour stimuler les inventions et les découvertes, et même accomplir des opérations dangereuses dans des environnements extrêmes.

Il n'y a pas de magie ici. C'est une collection d'algorithmes intelligents essayant de mimer l'intelligence humaine. L'IA utilise des techniques telles que l'apprentissage machine et l'apprentissage profond pour apprendre à partir des données et utiliser les connaissances acquises pour s'améliorer périodiquement.

Et l'IA n'est pas seulement une branche de l'informatique. Au contraire, elle s'appuie sur des aspects de la statistique, des mathématiques, de l'ingénierie de l'information, des neurosciences, de la cybernétique, de la psychologie, de la linguistique, de la philosophie, de l'économie, et bien plus encore.

Histoire de l'intelligence artificielle

L'idée que le raisonnement pourrait être artificiellement mis en œuvre sur des machines remonte au 14ème siècle lorsque le poète catalan, Ramon Llull, a publié Ars generalis ultima (L'Art Général Ultime). Dans son livre, Llull a discuté de la combinaison de concepts pour créer de nouvelles connaissances à l'aide de moyens mécaniques basés sur le papier.

Pendant des siècles, de nombreux mathématiciens et philosophes, à travers un certain nombre de concepts variés, ont façonné l'idée de machines artificiellement intelligentes. Mais le domaine a gagné en importance lorsque Alan Turing, un mathématicien anglais, a publié son article Computing Machinery and Intelligence en 1950 avec une proposition simple : les machines peuvent-elles penser ?

En 1956, John McCarthy a inventé le terme "intelligence artificielle" lors du Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence – une conférence que McCarthy a organisée avec Marvin Minsky. Bien que la conférence n'ait pas répondu aux attentes de McCarthy, l'idée a perduré, et la recherche et le développement de l'IA ont progressé à un rythme incroyable depuis lors.

Examinons l'ensemble du volant d'inertie des modèles d'apprentissage machine et comment ils se sont améliorés au fil des ans.

                                                                          Source : G2

Cependant, il y a eu plus d'innovations qui ont été ajoutées plus tard à la boîte de Pandore de l'intelligence artificielle.

2011 : IBM Watson a battu les champions Ken Jennings et Brad Rutter à Jeopardy

2014 : Microsoft Cortana a été initialement développé pour Windows 8.1

2015 : Le superordinateur Minwa de Baidu utilise un réseau neuronal profond spécial connu sous le nom de réseau neuronal convolutif pour identifier et catégoriser les images avec une plus grande précision.

2016 : Google a lancé son algorithme de traduction neuronale Google pour lire une séquence et la parser avec un support vectoriel pour la personnalisation de la recherche Google.

2021 : Google lance MUM, un transformateur multimodal pour réinventer l'expérience du moteur de recherche afin d'augmenter le temps sur les pages de résultats des moteurs de recherche et offrir une expérience transformationnelle.

2022 : Le PDG d'Open AI, Sam Altman, lance "ChatGPT" comme un outil d'IA générative pour la génération de texte par IA pour les utilisateurs.

2023 : Divers LLM en tant que partie des encodeurs variationnels sont lancés, y compris Stable Diffusion, Gemini, BERT de Google, Dall-e et Midjourney.

Composants de l'intelligence artificielle

En tant que terme, l'intelligence artificielle peut être facile à comprendre et à discuter. Mais lorsqu'elle est considérée comme un concept, l'IA peut être assez accablante, surtout si vous venez de commencer à explorer. Pour mieux comprendre comment fonctionne l'IA, examinons de plus près les six composants qui rendent la technologie une réalité.

Apprentissage machine

L'apprentissage machine est une application de l'intelligence artificielle qui offre aux ordinateurs la capacité d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmés pour le faire.

Les algorithmes d'apprentissage machine sont capables d'analyser des données, d'identifier des motifs et de faire des prédictions. Ces algorithmes sont conçus pour s'améliorer continuellement en apprenant et en s'adaptant à de nouveaux ensembles de données auxquels ils sont exposés. Un excellent exemple de l'application de l'AM est l'algorithme de filtrage de spam dans votre compte de messagerie.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage machine. Il utilise des réseaux neuronaux artificiels pour permettre aux machines d'apprendre en traitant des données. L'apprentissage profond aide les machines à résoudre des problèmes complexes même si l'ensemble de données fourni est non structuré et intensément diversifié.

Ici, le processus d'apprentissage se déroule en ajustant les actions du système sur la base d'une boucle de rétroaction continue. Il implique l'apprentissage à partir de grandes quantités de données grâce à des méthodes de rétropropagation et de descente de gradient. Les réseaux d'apprentissage profond sont une réplique des mécanismes cérébraux humains et peuvent s'auto-enseigner pour effectuer des tâches précises à l'avenir.

Réseaux neuronaux artificiels

Un réseau neuronal artificiel (RNA) est un composant de l'intelligence artificielle, conçu pour simuler la manière dont le cerveau humain analyse et traite l'information. Le RNA offre à l'IA des capacités d'auto-apprentissage et peut également être considéré comme la fondation de la même technologie.

Les réseaux neuronaux artificiels sont construits pour imiter les réseaux neuronaux biologiques des cerveaux humains. Les homologues artificiels des neurones – les unités fondamentales du cerveau – sont les perceptrons. Un grand nombre de perceptrons sont empilés ensemble pour former des RNA.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'IA qui offre aux machines la capacité de lire, comprendre et produire le langage humain. La majorité des assistants vocaux utilisent le NLP.

Comme vous le savez probablement, les ordinateurs utilisent un langage de bas niveau ou un langage machine pour communiquer. Un tel langage est composé de uns et de zéros, et les humains auront du mal à le décoder.

De même, les ordinateurs auront du mal à comprendre les langues humaines - si ce n'est pour le NLP. Le NLP utilise des algorithmes intelligents pour convertir les données linguistiques non structurées en une forme que les ordinateurs peuvent comprendre.

Réseaux neuronaux artificiels

Un réseau neuronal artificiel (RNA) est un composant de l'intelligence artificielle, conçu pour simuler la manière dont le cerveau humain analyse et traite l'information. Le RNA offre à l'IA des capacités d'auto-apprentissage et peut également être considéré comme la fondation de la même technologie.

Les réseaux neuronaux artificiels sont construits pour imiter les réseaux neuronaux biologiques des cerveaux humains. Les homologues artificiels des neurones – les unités fondamentales du cerveau – sont les perceptrons. Un grand nombre de perceptrons sont empilés ensemble pour former des RNA.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'IA qui offre aux machines la capacité de lire, comprendre et produire le langage humain. La majorité des assistants vocaux utilisent le NLP.

Comme vous le savez probablement, les ordinateurs utilisent un langage de bas niveau ou un langage machine pour communiquer. Un tel langage est composé de uns et de zéros, et les humains auront du mal à le décoder.

De même, les ordinateurs auront du mal à comprendre les langues humaines - si ce n'est pour le NLP. Le NLP utilise des algorithmes intelligents pour convertir les données linguistiques non structurées en une forme que les ordinateurs peuvent comprendre.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur (CV) est un domaine de l'informatique qui vise à reproduire le système de vision humaine pour permettre aux machines de "voir" et de comprendre le contenu des images et des vidéos.

Avec les avancées en AP, le domaine de la CV a réussi à se libérer de ses barrières précédentes. La vision par ordinateur accorde des capacités de reconnaissance d'image aux machines pour détecter et étiqueter des objets. La CV est un composant critique qui rend les voitures autonomes possibles. Avec la CV, ces véhicules peuvent voir les marquages de voie, les panneaux et les autres automobiles et conduire en toute sécurité sans heurter d'obstacles.

Une autre excellente application de la vision par ordinateur est la fonction de marquage automatique dans Google Photos. Elle peut trier les photos en fonction de leur contenu et les placer dans des albums. Par exemple, si vous prenez beaucoup de photos de votre chat, l'application regroupera automatiquement toutes ces photos de chat dans un seul album.

Réseaux neuronaux récurrents

Les réseaux neuronaux récurrents sont des réseaux neuronaux profonds qui acceptent l'entrée de l'utilisateur sous forme de séquence ou de données de séries temporelles et les passent à travers diverses couches computationnelles pour générer une réponse précise. Les RNN sont utilisés pour la traduction de langues, la modélisation de langage causal, la modélisation séquentielle et l'analyse de séries temporelles. Les RNN ont trois couches, à savoir la couche d'entrée, la couche de sortie et la couche cachée, qui décomposent la sémantique au sein des jetons d'entrée et construisent une logique cohérente au sein des composants pour analyser l'intention et traiter une réponse proche de ce que le cerveau humain traite.

Les RNN sont adaptatifs, flexibles et anti-discriminatifs tout au long du processus de calcul. Ils peuvent également être utilisés pour des tâches non supervisées comme l'étiquetage de données, la classification de données, la réduction de dimensionnalité, l'analyse sentimentale, le regroupement aléatoire et la reconnaissance de scène.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle fonctionne de la même manière que le cerveau humain. Ce n'est pas du tout une coïncidence, car l'IA consiste à imiter l'intelligence humaine. Bien que tous les composants discutés dans la section précédente contribuent de manière significative à l'efficacité de l'IA, l'apprentissage machine va un peu plus loin. L'AM aide l'IA à analyser et comprendre l'information et à s'adapter en fonction de l'expérience.

Pour mieux comprendre comment fonctionne l'intelligence artificielle, considérez une application logicielle standard qui identifie l'intensité des précipitations en fonction du taux de précipitation. Si le taux de précipitation est inférieur à 2,5 mm par heure, l'intensité de la pluie sera "légère". De même, si elle est inférieure à 7,5 mm par heure mais supérieure à 2,5 mm par heure, l'intensité de la pluie sera "modérée". Vous comprenez l'idée.

Étant donné qu'il s'agit d'une application standard, un développeur devra coder en dur la plage de chaque catégorie pour que la classification soit précise. Si le développeur fait une erreur en définissant la plage, l'application fonctionnera, mais avec la mauvaise plage, et n'aura aucun moyen de se corriger.

Mais si un développeur décide de créer une application alimentée par l'IA, il lui suffira de fournir un ensemble de données contenant le taux de précipitation et leur classification. L'IA s'entraînera à l'aide de cet ensemble de données et sera capable de déterminer l'intensité des précipitations sans nécessiter de plage.

L'IA peut également parcourir des milliards d'images et les trier en fonction de vos besoins. Par exemple, vous pouvez apprendre à une IA à identifier si une image est celle d'un chat ou d'un chien. Pour cela, vous fourniriez à l'ordinateur des caractéristiques spécifiques des deux animaux, par exemple :

• Les chats ont une longue queue, tandis que les chiens ont une queue plus courte.
• Les chats ont des moustaches visibles, tandis que les chiens n'en ont généralement pas.
• Les chats ont des griffes très acérées et rétractables, tandis que les chiens ont des griffes plus émoussées.

L'IA analyse toutes ces informations à l'aide de réseaux neuronaux artificiels. Plus elle analyse de photos, mieux elle identifie l'objet souhaité.

Toutes les tâches effectuées par une machine IA n'ont pas besoin d'être compliquées. Vous pouvez créer quelque chose d'aussi simple qu'une machine à café IA qui vous prépare une tasse de café chaque fois que vous en avez envie. Mais une telle machine à café a également le potentiel d'apprendre la quantité exacte de lait et de sucre que vous aimeriez dans votre tasse de café à une heure particulière de la journée.

7 types d'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle peut être classée en plusieurs catégories en fonction de ses capacités à imiter l'intelligence humaine. La façon la plus simple de les catégoriser est en tant que faible, forte et super. Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'intelligence artificielle et pourquoi vous n'avez pas à vous inquiéter que la même technologie nous surpasse, examinons certains de ses types de classification.

Source : G2

Intelligence artificielle étroite (ANI)

L'intelligence artificielle étroite (ANI) ou IA faible, est le type d'IA le plus basique et le plus limité.

Mais ne vous laissez pas tromper par le terme "faible". Même si ce type d'intelligence machine est qualifié d'étroit et de faible, il est assez compétent pour effectuer la tâche spécifique pour laquelle il est programmé. L'ANI excelle dans les tâches spécialisées.

Les assistants personnels virtuels comme Siri, Alexa et Google Assistant sont des exemples d'IA faible. Mais ils ne sont pas les meilleurs exemples, car l'IA faible peut faire plus que cela. IBM Watson, le fil d'actualité de Facebook, les recommandations de produits d'Amazon et les voitures autonomes sont tous alimentés par l'ANI.

L'IA étroite est très bonne pour effectuer des tâches monotones. La reconnaissance vocale, la détection d'objets et la reconnaissance faciale sont un jeu d'enfant pour ce type d'IA. Cependant, ce type d'IA fonctionne sous certaines limitations et contraintes – d'où sa faiblesse.

L'IA faible peut également identifier des motifs et des corrélations en temps réel sur de grandes quantités de données, également appelées big data. L'ANI est le seul type d'IA auquel l'humanité a actuellement accès, ce qui signifie que toute forme d'intelligence artificielle que vous rencontrez sera une IA faible.

Intelligence artificielle générale (AGI)

Un agent IA censé posséder l'intelligence artificielle générale serait capable d'apprendre, de percevoir, de comprendre et de fonctionner comme un être humain. L'AGI est également connue sous le nom d'IA forte ou d'IA profonde, et en théorie, elle peut faire tout ce qu'un humain peut faire.

Contrairement à l'ANI, l'IA forte n'est pas limitée à des ensembles étroits de limitations ou de contraintes. Elle peut apprendre, s'améliorer et effectuer une variété de tâches. Atteindre l'AGI signifie également que nous serons capables de créer des systèmes informatiques capables de démontrer des capacités multifonctionnelles comme les nôtres.

La peur que l'IA asservisse la race humaine commence avec l'AGI. Les robots tueurs conscients de soi comme le T-800 de Terminator – s'ils existent un jour – posséderaient ce niveau d'intelligence artificielle.

Et oui, nous sommes à des années de créer une IA forte. Étant donné que ce type d'intelligence artificielle peut penser, comprendre et agir comme les humains, elle aura également l'ensemble complet des capacités cognitives que les humains tiennent pour acquises.

Les scientifiques essaient de comprendre comment rendre les machines conscientes et d'inculquer les capacités cognitives qui nous rendent intelligents. Si les scientifiques réussissent, nous serons entourés de machines, non seulement capables d'améliorer leur efficacité dans l'exécution de tâches spécifiques, mais aussi avec la capacité d'appliquer les connaissances acquises grâce à l'expérience.

Cela signifie également que l'IA profonde sera capable de reconnaître les émotions, les croyances, les besoins et les processus de pensée d'autres systèmes intelligents. Si vous vous demandez comment les niveaux d'intelligence des systèmes d'IA sont mesurés, des tests comme le test de Turing déterminent si un système d'IA peut penser et communiquer comme un humain.

Intelligence artificielle super (ASI)

L'intelligence artificielle super, ou ASI en abrégé, est une IA hypothétique. L'ASI est également appelée super IA, et ce n'est qu'après avoir atteint l'AGI que nous pourrons même penser à l'ASI. La super IA est là où les machines dépassent la capacité de l'intelligence humaine et des capacités cognitives.

Une fois que nous aurons débloqué l'ASI, les machines auront un niveau élevé de capacités prédictives et seront capables de penser d'une manière que les humains ne peuvent tout simplement pas comprendre. Les machines alimentées par l'ASI nous battront à tout. Nos capacités de prise de décision et de résolution de problèmes sembleront inférieures face à une super IA.

De nombreux experts de l'industrie sont encore sceptiques quant à la faisabilité de créer l'ASI. Les chances sont élevées qu'aucun d'entre nous ne vivra pour voir ce type d'IA – à moins, bien sûr, que nous débloquions l'immortalité avant.

Même si nous parvenons d'une manière ou d'une autre à atteindre la super IA et à établir des règles strictes pour la contrôler, il y a presque zéro raison pour laquelle une machine avec une intelligence supérieure doit nous écouter. Même si nous essayons de débrancher, elle aurait déjà initié des contre-mesures pour annuler nos actions, car ses capacités prédictives seraient énormes.

IA consciente d'elle-même

L'IA consciente d'elle-même est la branche de l'intelligence artificielle où l'ordinateur peut acquérir une auto-réalisation ou le plus haut degré de conscience pour agir, se comporter et émouvoir comme les humains. L'IA consciente d'elle-même peut faire en sorte que les machines expriment des expressions naturelles, comme pleurer, se mettre en colère, être triste ou heureux. Ces machines sont alimentées par une intelligence semblable à celle des humains et une pensée cognitive pour prendre des décisions critiques très facilement. Ce niveau d'IA aura une compréhension consciente, semblable aux pouvoirs instinctifs des humains, pour percevoir la criticité d'une situation et prendre une décision éclairée. Ce concept reste un scénario de films de science-fiction et un objectif lointain pour les praticiens de l'IA.

Théorie de l'esprit

L'IA de la théorie de l'esprit fait référence à un stade conceptuel de l'intelligence artificielle où les systèmes qui sont compétents dans la lecture des données peuvent construire une logique, des désirs, de l'empathie, des intentions, des motivations, des sentiments et des probabilités comme les humains. Le nom se traduit par le transfert de la prouesse d'un esprit aux systèmes informatiques. Tout comme les humains peuvent différencier le bien du mal, contrôler leurs impulsions et réflexes, et sauver des situations dangereuses, les machines auraient également la même présence d'esprit et réfléchiraient à deux fois avant d'effectuer une tâche spécifique. Bien que l'IA actuelle montre un certain niveau de théorie de l'esprit avec la montée de l'IA générative et des LLM, la théorie de l'esprit est un objectif futur.

IA réactive

L'IA réactive est la forme la plus simple d'intelligence artificielle conçue pour permettre aux machines de réagir aux commandes humaines et d'accomplir une tâche spécifique instantanément. Ces systèmes fonctionnent uniquement dans le présent sans stocker d'instances de données du processus de calcul passé. Ils traitent les données en réponse à un stimulus spécifique d'une situation actuelle. L'Alpha Go de Deepmind, IBM WatsonX et les échecs IA sont quelques exemples où l'algorithme est censé agir sur les talons. Cet algorithme n'a pas la capacité de s'adapter et d'améliorer ses performances au fil du temps.

IA à théorie limitée

L'IA à théorie limitée a une architecture avancée qui apprend des sorties précédentes et des échantillons d'entraînement et applique ces techniques à l'ensemble actuel d'échantillons de données pour traiter des résultats informés. C'est un meilleur algorithme que l'IA réactive car il stocke les observations précédentes dans sa mémoire et applique les apprentissages à de nouvelles tâches. Mais, dans un sens pratique, la théorie limitée manque également de capacités cognitives ou de la capacité de se superviser ou d'apprendre des entrées utilisateur pour améliorer leur taux de prédiction et leur précision.

Applications de l'intelligence artificielle

La plupart d'entre nous interagissent quotidiennement avec des systèmes d'IA, même si nous n'en sommes pas conscients. Pour éclairer comment l'IA est utilisée autour de nous, voici six applications de l'intelligence artificielle.

Chatbots

Les chatbots sont des applications logicielles d'IA qui peuvent simuler des conversations avec les utilisateurs en utilisant le traitement du langage naturel. Vous avez probablement rencontré un chatbot en naviguant sur Internet ou en essayant de contacter le service client d'Amazon.

Assistants vocaux

Quand avez-vous parlé pour la dernière fois à Siri, Alexa ou Google Assistant ? Probablement il y a quelques minutes. Du réveil, à la recherche sur le web, en passant par la planification de rendez-vous, les assistants vocaux font partie de la vie au 21ème siècle.

Ils peuvent fonctionner hors ligne, reconnaître votre voix avec une précision impressionnante et répondre à vos requêtes presque comme le ferait un autre humain. Plus vous interagissez avec vos assistants vocaux, plus ils en apprennent sur vous. Comme mentionné précédemment, les assistants personnels intelligents utilisent le NLP pour analyser et interpréter correctement la parole.

Service client

Le service client a grandement bénéficié des modèles d'IA conversationnelle comme les chatbots IA, les assistants vocaux et les voix IA empathiques. Hume et Watson X sont quelques exemples de service client. Ces modèles d'IA effectuent une variété de tâches comme résoudre des tickets de helpdesk, élaborer des stratégies, fournir des solutions rapides et efficaces aux requêtes des consommateurs, fournir des instructions en temps réel et rediriger les requêtes vers des assistants manuels. Les chatbots IA analysent la diction humaine et apprennent de l'algorithme d'apprentissage machine sous-jacent pour produire une réponse contextuelle et guider le consommateur dans la bonne direction.

Humanoïdes

Analyse des soins de santé

Dans le secteur de la santé, les algorithmes d'IA peuvent analyser d'énormes quantités de données de patients, de données de radiologie et de données pathologiques pour fournir un diagnostic rapide pour les tests de laboratoire, la consultation et le service de consultation externe (OPD). Les outils d'IA aident au diagnostic précoce des maladies aiguës et chroniques à partir d'images médicales telles que les radiographies, l'imagerie par résonance magnétique (IRM), la tomographie par ordinateur (CT) et la tomographie par émission de positons (PET). Ils optimisent également les tâches d'administration hospitalière en automatisant les admissions des patients, la livraison des résultats de tests, la gestion des ressources et en fournissant une consultation intelligente pour réduire les temps d'attente. Une telle technologie, à savoir les nanobots, sont des dispositifs à l'échelle nanométrique qui ont été monumentaux dans les immunothérapies contre le cancer et les traitements par radiations pour les patients atteints de cancer. Les dispositifs nanotechnologiques sont un moyen plus rapide de reconnaître les cellules cancéreuses et sont indolores.

Vision par ordinateur

L'IA peut analyser et traiter des images et des vidéos pour effectuer des tâches telles que la détection d'objets, la reconnaissance d'images et la reconnaissance faciale avec une grande précision. Ces capacités sont appliquées dans divers domaines, y compris les véhicules autonomes pour la navigation et la détection d'obstacles, les soins de santé pour l'analyse des images médicales, le commerce de détail pour améliorer les expériences d'achat avec la recherche visuelle et la gestion des stocks, et la sécurité pour la surveillance et la vérification d'identité. La vision par ordinateur alimentée par l'IA améliore l'automatisation, la précision et l'efficacité dans ces applications, transformant la façon dont les données visuelles sont utilisées dans les industries.

Voitures autonomes

L'IA permet aux véhicules autonomes de naviguer dans le trafic, de gérer des situations complexes et d'éviter les obstacles. Bien que les voitures entièrement autonomes soient encore en phase de test, la fonction Autopilot de Tesla est une excellente application de l'IA.

Avec l'aide de l'IA, un véhicule autonome peut analyser et interpréter la quantité massive de données collectées à partir des caméras, des capteurs et du GPS qui y sont installés. En termes plus simples, l'IA permet aux véhicules autonomes de voir, d'entendre, de penser et de réagir – tout comme un conducteur humain.

Systèmes de recommandation de plateformes OTT

L'une des raisons principales pour lesquelles les plateformes OTT ont dominé est leur capacité à comprendre les besoins de leurs utilisateurs et à servir en conséquence : leur système de recommandation. Ces plateformes utilisent l'historique de visionnage d'autres utilisateurs ayant les mêmes intérêts que vous pour recommander de nouvelles émissions et films que vous êtes le plus susceptible de regarder.

Les algorithmes d'IA alimentent le système de recommandation et peuvent offrir les bonnes recommandations de films et d'émissions afin que les utilisateurs restent engagés et continuent leurs abonnements. Les plateformes OTT s'appuient sur la puissance de l'IA pour générer les meilleures vignettes pour obtenir le taux de clics le plus élevé.

Cybersécurité

Alors que les cybercrimes augmentent en nombre et en complexité, l'IA aide les entreprises à rester en avance sur les menaces. Les programmes informatiques activés par l'IA et l'AM peuvent détecter de manière proactive les vulnérabilités du système et suggérer des mesures pour les contrer.

L'IA peut également renforcer les systèmes de cybersécurité grâce à l'analyse comportementale. Avec l'analyse comportementale, l'IA peut générer des modèles de la façon dont un utilisateur typique accédera et utilisera un système. Si l'IA détecte des anomalies, elle peut notifier les autorités concernées pour prendre des mesures proactives.

IA dans le secteur de la santé

Vous vous souvenez d'IBM Watson, un ordinateur de questions-réponses qui a remporté le premier prix de 1 million de dollars US lors du quiz Jeopardy !? Beaucoup de choses ont changé à propos de Watson depuis qu'il a impressionné le public à la télévision.

Watson est maintenant largement utilisé dans l'industrie de la santé et est piloté par des logiciels d'apprentissage machine et des technologies d'IA. WatsonX est capable d'analyser des millions de documents et de suggérer des méthodes de traitement alternatives en quelques secondes, ce qui peut être assez difficile même pour un groupe de médecins.

L'IA peut également aider les pathologistes à poser des diagnostics de cancer plus précis et rendre possible l'offre de médicaments et de traitements personnalisés. L'IA peut également porter l'analyse prédictive à un niveau supérieur, ce qui est essentiel pour identifier les épidémies de maladies, entre autres choses.

En plus de sauver des vies, les machines artificiellement intelligentes peuvent améliorer la qualité et l'accessibilité des services de santé et réduire les coûts.

Outils de musique IA

Ces outils créent de la musique générée par IA via des techniques d'apprentissage machine pour reproduire les voix des chanteurs. Ces outils aident à produire et composer de nouvelles pistes et rythmes basés sur des systèmes pré-entraînés et un ensemble de données de corpus musical. Ces générateurs peuvent aller de la création de mélodies de base à la musique basée sur des genres spécifiques comme la pop, le hip-hop, le métal, le rock, l'alternatif ou l'acoustique.

Ils apprennent souvent des motifs et des styles à partir de données d'entraînement existantes, qui peuvent comprendre des paroles, des notes vocales, des tempos, des hauteurs et des séquences instrumentales, pour créer de la nouvelle musique similaire à ce que les artistes créent. Ils peuvent être utilisés pour des tâches telles que la composition orchestrale, l'écriture de paroles, la recommandation musicale, les playlists personnalisées et même le soutien en studio de production.

Générateurs de texte IA

Les générateurs de texte IA sont des modèles de transformateurs qui fonctionnent sur une base encodeur-décodeur et sont une forme de systèmes d'IA générative que les entreprises utilisent pour l'assistance au contenu, l'écriture de scénarios, l'écriture de dialogues, la traduction de langues, l'IA conversationnelle et la génération de contenu par IA. Ces systèmes sont basés sur la méthodologie du modèle de transformateur qui utilise un "mécanisme d'attention multi-tête" pour établir des relations entre les jetons et générer le meilleur ensemble possible de réponses textuelles. C'est une technique à la mode utilisée dans le traitement du langage naturel pour désencombrer l'ensemble de données d'entraînement et dériver des jetons contextuels pour recalibrer leurs réponses et produire une sortie avec un arrangement exact que l'utilisateur souhaite. Ces générateurs utilisent généralement des grands modèles de langage (LLM) pour produire des chaînes de données cohérentes et pertinentes qui imitent les motifs et styles de langage humain.

Générateurs d'images IA

Les générateurs d'images IA sont des LLM qui acceptent des invites textuelles pour créer des images, des graphiques et des visualisations de produits à la pointe de la technologie. Ils exploitent divers algorithmes, y compris des réseaux neuronaux profonds et des réseaux antagonistes génératifs (GAN), pour former des images de fond et de l'art généré par IA. Ces systèmes de texte à image apprennent des invites des utilisateurs et améliorent leur compréhension de la pensée de conception et des illustrations graphiques pour créer des images plus précises et captivantes. Ces systèmes se présentent sous diverses formes, telles que le transfert de style neuronal, les autoencodeurs variationnels, les modèles génératifs conditionnels, les arrière-plans de modèles, les générateurs de super-résolution et les générateurs d'art IA. Quelques exemples sont Adobe Firefly, Midjourney, Dall-e, Imagine Art, et ainsi de suite.

Avenir de l'intelligence artificielle

Théoriquement, à mesure que les capacités d'apprentissage machine évoluent et s'améliorent et que les scientifiques débloquent l'AGI, il y aura deux possibilités : un avenir dystopique ou utopique.

Dans un avenir dystopique, des robots tueurs intelligents pourraient prendre le contrôle du monde, asservir les humains ou, dans le pire des cas, anéantir toute la race humaine, tout comme le récit de chaque film de science-fiction sur l'IA.

Mais si l'IA provoque un avenir utopique, nos niveaux de vie seront bien au-delà de nos niveaux actuels de compréhension. Nous n'aurons plus à effectuer aucune des tâches monotones et pourrons passer plus de temps à découvrir le monde qui nous entoure.

Dans un monde utopique, le voyage interstellaire ne serait plus un problème préoccupant. De plus, l'extraction de ressources à partir d'astéroïdes et d'autres planètes inhabitées serait possible. L'intelligence artificielle pourrait également être la "clé" qui fait des humains une espèce interstellaire.

Cependant, l'avenir peut ne pas toujours être favorable à l'IA. Depuis sa création, le rythme du développement de l'IA a été sévèrement affecté à plusieurs reprises lorsque les investisseurs ont estimé que les résultats étaient insatisfaisants par rapport à ce qui avait été promis. Ces cycles inactifs sont appelés hivers de l'IA et peuvent survenir à tout moment dans le futur.

Le premier hiver de l'IA a commencé vers l'année 1973 mais n'a duré que quelques années. Compte tenu du rôle spécial que joue l'intelligence artificielle pour améliorer nos vies, il est hautement improbable que nous assistions à nouveau à un hiver de l'IA.

Bien que de nombreux spécialistes, y compris Stephen Hawking et Elon Musk, craignent que l'IA ne signe la fin de la race humaine, ils sont assez favorables aux avantages immédiats que la même technologie peut nous accorder.

Cependant, la détresse causée par le chatbot Tay de Microsoft, qui a publié des tweets racistes, et les algorithmes d'IA racistes de Google qui ont mal classé des images montrent que l'intelligence artificielle a besoin de plus de réglages pour devenir un système sans faille.

L'intelligence artificielle ne nous surpassera pas de sitôt

Si vous avez déjà été terrifié à l'idée que l'IA puisse nous surpasser et nous asservir, voici un rappel de la réalité – cela ne va pas se produire de sitôt – si jamais cela se produit. Bien que les scientifiques aient investi des décennies dans ce domaine, nous ne faisons que des petits pas. Mais notre rythme est quelque chose que les pionniers de la technologie de l'intelligence artificielle auraient toujours envié d'atteindre.

Découvrez le bouleversement des grands modèles de langage et comment ils perturbent les industries aujourd'hui pour les tâches de création de contenu et d'assistance textuelle.

Cet article a été initialement publié en 2023. Il a été mis à jour avec de nouvelles informations.