L'intelligence artificielle (IA) est en train de transformer divers secteurs et d'avoir un impact sur notre vie quotidienne. L'IA devenant de plus en plus répandue, il est important d'en comprendre les concepts et la terminologie clés. Ce guide complet couvre les termes les plus importants de l'IA que vous devez connaître, que vous soyez un passionné d'IA, un spécialiste du marketing, un créateur de contenu ou simplement curieux de cette technologie.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle désigne les systèmes informatiques ou les machines conçus pour effectuer des tâches qui nécessiteraient autrement l'intelligence humaine. Les systèmes d'IA peuvent apprendre à partir de données et d'expériences, s'adapter à de nouvelles données et effectuer des tâches telles que la reconnaissance vocale, la perception visuelle, la prise de décision et la traduction linguistique.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui permet aux algorithmes et aux systèmes d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les algorithmes d'apprentissage automatique identifient des modèles dans les données afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans intervention humaine. Les approches d'apprentissage automatique les plus répandues sont les suivantes :

• Apprentissage supervisé - Les algorithmes sont formés sur des ensembles de données étiquetés qui contiennent à la fois les entrées et les sorties souhaitées. Les tâches courantes d'apprentissage supervisé comprennent la classification et la régression.
• Apprentissage non supervisé - Les algorithmes reçoivent des données non étiquetées et sont chargés de trouver des modèles et des structures cachés dans ces données. Le regroupement et la réduction de la dimensionnalité sont des tâches courantes d'apprentissage non supervisé.
• Apprentissage par renforcement - Les algorithmes apprennent en interagissant avec un environnement et en recevant un retour d'information sous forme de récompenses ou de pénalités. L'objectif est de maximiser les récompenses par essais et erreurs.
• Apprentissage en profondeur - Techniques avancées d'apprentissage automatique utilisant des réseaux neuronaux à couches multiples. Elles permettent d'apprendre à partir d'ensembles de données complexes et de grande taille.

Réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux sont des systèmes informatiques inspirés des réseaux neuronaux biologiques du cerveau humain. Ils se composent de couches de nœuds informatiques simples ou "neurones" qui transmettent des signaux entre les couches. En ajustant les connexions entre les nœuds, les réseaux neuronaux peuvent identifier des modèles et des caractéristiques dans de grandes quantités de données. Les principaux types de réseaux neuronaux sont les suivants

• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) - Utilisé pour la vision par ordinateur et la reconnaissance d'images.
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) - Utilisé pour le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale. Peut conserver la mémoire des entrées précédentes.
• Réseaux adversaires génératifs (GAN) - Deux réseaux s'affrontent pour générer de nouvelles instances synthétiques de données. Utilisé pour la génération d'images et de vidéos.

Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLP désigne la capacité des ordinateurs à comprendre, interpréter et générer du langage humain. Les techniques de PNL permettent aux systèmes d'IA de traiter des quantités massives de données en langage naturel et d'effectuer des tâches telles que :

• Analyse des sentiments
• Traduction linguistique
• Reconnaissance vocale
• Résumé de texte
• Génération de texte

Les concepts clés du NLP comprennent la tokenisation, la reconnaissance des entités nommées (NER), l'étiquetage des parties du discours (POS) et la modélisation des sujets. Le NLP avancé comprend la compréhension de la lecture automatique et la réponse aux questions.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est le domaine de l'intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs d'identifier, de traiter et d'analyser des données visuelles telles que des images numériques et des vidéos. Elle fait appel à des disciplines telles que le traitement des images, la reconnaissance des formes et l'apprentissage profond. Les tâches clés de la vision par ordinateur sont les suivantes

• Classification des images - Attribuer des étiquettes et des catégories aux images
• Détection d'objets - Identifier les objets dans les images et les localiser à l'aide de boîtes de délimitation.
• Segmentation des images - Partition des images en groupes de pixels apparentés
• Génération d'images - Créer de nouvelles images et vidéos simulées

La vision par ordinateur est à l'origine de nombreuses applications pratiques de l'intelligence artificielle, de la reconnaissance faciale aux voitures autonomes.

Robotique

La robotique est l'intersection de l'IA, de l'ingénierie et de l'informatique qui permet de développer des machines intelligentes et autonomes qui détectent, traitent et agissent en fonction du monde qui les entoure. Les robots dotés d'une IA peuvent effectuer des tâches complexes telles que :

• Conduite de véhicules
• Procédures médicales
• Exploration d'environnements dangereux
• Gestion des entrepôts et des stocks

La robotique intègre la vision par ordinateur, le NLP, l'apprentissage par renforcement et la locomotion pour développer des robots performants.

Systèmes experts

Les systèmes experts sont des programmes d'IA conçus pour imiter et remplacer le jugement et les compétences des experts humains dans des domaines spécialisés tels que la médecine, l'ingénierie et la finance. Ces systèmes appliquent des capacités de raisonnement et de vastes corpus de connaissances spécifiques à un domaine pour résoudre des problèmes à un niveau d'expertise.

Concepts d'IA

Algorithmes

Les algorithmes sont des ensembles d'étapes ou de règles définies pour accomplir une tâche. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux ordinateurs d'identifier des modèles dans les données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur la base de ces modèles. Différents algorithmes sont mieux adaptés à des types de problèmes spécifiques.

Ensembles de données

Les ensembles de données sont des collections de points de données utilisés pour former et tester des modèles d'apprentissage automatique. Des ensembles de données de qualité permettent aux modèles d'apprendre des modèles et des relations solides. Les ensembles de données d'images pour la vision par ordinateur et les grands corpus de textes pour le NLP sont courants.

Modèle de formation

La formation est le processus d'alimentation des données par un algorithme d'apprentissage automatique afin d'ajuster les paramètres du modèle et d'optimiser sa précision prédictive. Les modèles sont entraînés jusqu'à ce qu'un niveau de performance souhaité soit atteint.

Classification

La classification permet de classer les données d'entrée dans des catégories ou classes distinctes. La reconnaissance des images et de la parole repose sur des algorithmes de classification. La régression logistique et les machines à vecteurs de support sont des techniques populaires.

Regroupement

Le clustering est une technique non supervisée qui permet de regrouper des points de données sur la base de similitudes. Elle permet de découvrir des modèles intrinsèques sans catégories prédéfinies. Elle est utilisée pour la segmentation de la clientèle, l'analyse des réseaux sociaux, etc.

Applications de l'IA

Vision par ordinateur

• Reconnaissance faciale
• Diagnostic par imagerie médicale
• Véhicules autopilotés
• Surveillance et sécurité
• Réalité augmentée

Traitement du langage naturel

• Analyse des sentiments
• Traduction linguistique
• Génération de texte
• Synthèse
• Chatbots et agents virtuels

Systèmes de recommandation

• Recommandations de produits
• Suggestions des médias
• Flux de médias sociaux
• Ciblage publicitaire
• Classement des résultats de recherche

Détection de la fraude

• Transactions par carte de crédit
• Vérification de l'identité
• Demandes d'indemnisation
• Déficits budgétaires
• Blanchiment d'argent

L'IA dans les entreprises

• Analyse prédictive
• Optimisation des stocks
• Automatisation des processus
• Soutien à la clientèle
• Évaluation des risques
• Prévisions de vente

Qu'est-ce que le GPT ? Qu'est-ce que le Chat GPT et l'Open AI ?

GPT est un modèle d'IA développé par OpenAI, une organisation de recherche qui vise à créer une intelligence générale artificielle (AGI), qui est le but ultime de l'IA. GPT signifie Generative Pre-trained Transformer, ce qui signifie qu'il s'agit d'un modèle génératif qui utilise une architecture de transformateur, un type de réseau neuronal capable de traiter des données séquentielles telles que du texte.

GPT est pré-entraîné sur un large corpus de textes provenant de l'internet, ce qui lui confère une vaste base de connaissances et de vocabulaire. Il peut générer des textes cohérents et pertinents en utilisant ces informations et en tenant compte du contexte et de l'invite donnée par l'utilisateur.

Le GPT a de nombreuses applications dans le traitement du langage naturel (NLP), telles que la traduction automatique, la conversation, le résumé et l'analyse des sentiments. Il peut également générer du contenu pour divers domaines et objectifs, tels que le marketing, l'éducation, le divertissement, etc.

GPT est l'un des modèles les plus avancés et les plus puissants de la PNL et a été continuellement amélioré par l'OpenAI. La dernière version de GPT est GPT-4, qui a été publiée en 2023 et compte 100 milliards de paramètres, ce qui en fait le plus grand modèle linguistique jamais créé.

Adoption et applications de l'IA dans l'industrie

L'IA a un impact significatif sur diverses industries en améliorant l'automatisation, l'efficacité et l'innovation. Voici quelques exemples de l'impact de l'IA sur différentes industries :

Soins de santé

Découverte de médicaments, médecine de précision, chirurgie robotique

L'IA peut améliorer les soins aux patients en fournissant des systèmes d'évaluation des risques et d'alerte, en analysant les dossiers médicaux et les images, en diagnostiquant les maladies et les conditions, et en recommandant des plans de traitement. Elle peut également contribuer à la découverte et au développement de médicaments en trouvant des candidats potentiels et en testant leur efficacité.

Service clientèle

Traitement des données, chatbots, segmentation, analyse, fidélisation des clients.

Les chatbots d'IA peuvent gérer les tâches de service à la clientèle plus rapidement et avec moins d'erreurs que les opérateurs humains. Ils peuvent répondre aux questions fréquemment posées, prendre des rendez-vous et fournir des recommandations personnalisées. Ils utilisent le NLP pour comprendre les demandes des clients et y répondre en langage naturel.

Fabrication

Maintenance prédictive, optimisation de la production, contrôle de la qualité

L'IA peut optimiser les processus de fabrication en prévoyant les défaillances des machines, en rationalisant la maintenance, en améliorant les mesures de contrôle de la qualité et en réduisant les déchets et les frais généraux. Elle peut également contribuer à la conception et au développement de produits en générant de nouvelles idées et de nouveaux prototypes.

Finances

Détection des fraudes, trading algorithmique, souscription de prêts

Transport

Véhicules autonomes, prévisions de trafic, gestion de flotte

L'IA peut améliorer la sécurité et l'efficacité des transports en permettant la conduite autonome des voitures, en optimisant les systèmes de gestion du trafic, en automatisant la planification des itinéraires, en rationalisant la logistique du fret et de la livraison, et en minimisant la consommation de carburant.

Vente au détail

Moteurs de recommandation, gestion des stocks, segmentation de la clientèle

Agriculture

Surveillance des cultures, analyse des sols, modélisation prédictive des rendements

L'énergie

Réseaux intelligents, prévisions en matière d'énergies renouvelables, exploration pétrolière

Divertissement

Contenu généré, recommandations, médias interactifs

Ce ne sont là que quelques exemples de l'impact de l'IA sur différents secteurs. À mesure que l'IA continue d'évoluer et de progresser, elle créera davantage d'opportunités et de défis pour différents secteurs.

Technologies de l'IA

Modèles d'apprentissage automatique

• Réseaux neuronaux - Modèles d'apprentissage en profondeur structurés comme le cerveau
• Machines à vecteurs de support - Trouver des limites de décision optimales
• Forêts aléatoires - Méthode d'ensemble combinant des prédicteurs d'arbres de décision
• K-voisins les plus proches - Classification des points sur la base des exemples de données les plus proches.
• Classificateurs de Bayes naïfs - Appliquer le théorème de Bayes avec des hypothèses d'indépendance fortes

Traitement du langage naturel

• Analyse des sentiments - Identifier le ton émotionnel et les opinions dans un texte
• Recherche d'informations - Correspondance entre les documents et les requêtes de recherche en fonction de leur pertinence
• Extraction d'informations - Identifier des informations structurées telles que des noms et des prix à partir d'un texte.
• Traduction automatique - Traduire automatiquement un texte d'une langue à l'autre

Vision par ordinateur

• Classification des objets - Attribuer des étiquettes aux images telles que "voiture", "personne", etc.
• Localisation d'objets - Identifier l'emplacement des objets dans les images à l'aide de boîtes de délimitation
• Segmentation d'images - Regroupement des pixels de l'image qui représentent des objets
• Génération d'images - Créer de nouvelles images simulées à l'aide de GAN et de VAE

Robotique

• Planification des mouvements - Déterminer les mouvements optimaux du robot pour atteindre les configurations souhaitées.
• Localisation et cartographie simultanées (SLAM) - Construire des cartes et déterminer l'emplacement
• Manipulation - Permettre aux robots de saisir, de soulever et d'interagir avec des objets.
• Interaction homme-robot - Faciliter la communication entre l'homme et le robot

Concepts d'IA

Apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert vise à transférer les connaissances acquises lors de la résolution d'un problème et à les appliquer à un autre problème connexe. Cela permet de créer des modèles précis avec des ensembles de données de formation plus petits.

Explicabilité

L'explicabilité vise à comprendre pourquoi et comment les modèles d'IA se comportent. Les techniques d'interprétabilité permettent d'expliquer les mécanismes et les prédictions des modèles. Elles sont essentielles pour évaluer l'équité et la partialité.

Éthique de l'IA

L'éthique de l'IA se concentre sur le développement d'une IA qui soit juste, responsable, transparente et qui atténue les préjugés. La protection de la vie privée, la sécurité et l'inclusion sont des considérations éthiques clés pour les impacts sociétaux des systèmes d'IA.

IA générative

L'IA générative peut créer de nouveaux contenus tels que des images, du son et du texte qui sont similaires, mais pas identiques, à leurs données d'apprentissage. Les GAN, les VAE et les modèles autorégressifs permettent cette génération.

Parmi les produits qui utilisent l'IA générative, citons Synthesia, qui vous permet de créer des vidéos avec des avatars d'IA, et Jasper AI, qui vous aide à rédiger des articles de blog et du contenu pour les médias sociaux. Ainsi que Chat GPT et d'autres outils Open AI.

Langages et cadres de programmation de l'IA

• Python - Le langage le plus populaire pour la programmation de l'IA grâce à des frameworks clés comme TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.
• R - Largement utilisés pour l'analyse des données et la modélisation statistique. Des progiciels puissants pour l'apprentissage automatique.
• Java - Langage à usage général utilisé notamment pour le développement d'applications d'IA grâce à des bibliothèques comme DeepLearning4j.
• C++ - Fournit un contrôle de bas niveau utile pour les applications critiques en termes de performances, telles que la robotique et la vision par ordinateur.
• MATLAB - Environnement de pointe pour la recherche et le développement dans le domaine de l'IA, avec des boîtes à outils pour l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux profonds.
• TensorFlow - Plate-forme open source de bout en bout de Google pour le développement et le déploiement de modèles de ML.
• PyTorch - Cadre open source de Facebook fournissant des outils pour l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement.
• OpenCV - Bibliothèque étendue de vision par ordinateur et de traitement d'images utilisée pour les applications de vision en temps réel.

Matériel d'IA

• GPU (unités de traitement graphique) - Leur structure hautement parallèle les rend bien adaptés à la formation de réseaux neuronaux. Nvidia est le principal fournisseur.
• TPUs (Tensor Processing Units) - Puces ASIC spécialisées optimisées pour TensorFlow de Google. Offrent des gains considérables pour les charges de travail ML.
• FPGA (réseaux de portes programmables) - Puces de silicium reconfigurables qui peuvent être adaptées pour accélérer diverses charges de travail algorithmiques.
• Puces neuromorphiques - Nouveau matériel imitant les architectures de réseaux neuronaux pour un traitement extrêmement rapide et efficace. En cours de développement.
• Informatique quantique - Une approche émergente qui exploite des phénomènes de physique quantique tels que la superposition et l'enchevêtrement. Elle pourrait accélérer considérablement l'IA à l'avenir.

L'avenir de l'IA

• Progrès et spécialisation continus des réseaux neuronaux pour la vision par ordinateur, le NLP, les recommandations, etc.
• Extension des capacités de l'IA générative comme le texte, les images, l'audio et la vidéo.
• La robotique bénéficie de l'amélioration de la vision artificielle, de la préhension et de la prise de décision.
• Modèles de langage omniprésents pour l'intelligence artificielle conversationnelle et la réponse aux questions.
• Une plus grande attention à l'éthique, à la transparence, à l'atténuation des préjugés et à la réglementation en matière d'IA.
• Poursuite de l'intégration des capacités d'IA dans les produits industriels et de consommation.
• Potentiel de progrès de l'IA à partir de l'informatique quantique si les problèmes de faisabilité sont surmontés.

Conclusion

Ce guide complet couvre la terminologie, les techniques et les concepts essentiels du monde de l'intelligence artificielle. La compréhension de ces éléments fondamentaux constitue une base solide pour toute personne désireuse de se tenir au courant de l'intelligence artificielle.

Glossaire des questions les plus fréquemment posées sur l'IA

1. Qu'est-ce que l'IA ?

AI signifie Intelligence artificielleLe développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine.

2. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur la création d'algorithmes permettant à un système informatique d'apprendre automatiquement et de s'améliorer à partir de l'expérience sans être explicitement programmé. Il implique l'utilisation de données de formation pour construire modèles d'apprentissage automatique qui peuvent faire des prédictions ou prendre des mesures.

3. Qu'est-ce qu'un réseau neuronal ?

Un réseau neuronal est un type de modèle d'IA qui s'inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Il se compose de nœuds interconnectés appelés neurones, qui traitent et transmettent des informations pour faire des prédictions ou prendre des décisions.

4. Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches pour extraire des caractéristiques de haut niveau des données. Il est particulièrement utile pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole.

5. Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?

Le traitement du langage naturel est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il comprend des tâches telles que la reconnaissance vocale, la traduction linguistique et l'analyse des sentiments dans les textes.

6. Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?

L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel un agent d'intelligence artificielle apprend à prendre des décisions ou à agir en interagissant avec un environnement. L'agent reçoit un retour d'information sous forme de récompenses ou de punitions en fonction de ses actions.

7. Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel le modèle d'IA apprend à partir de données d'apprentissage étiquetées. Les données consistent en des paires entrée-sortie, et le modèle vise à apprendre la correspondance entre les entrées et les sorties.

8. Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ?

L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique pour lequel il n'existe pas de données étiquetées. Le modèle d'IA apprend des modèles et des structures à partir des données d'entrée sans aucun résultat prédéfini.

9. Qu'est-ce que le data mining ?

L'exploration de données est le processus qui consiste à découvrir des modèles, des relations ou des idées à partir de grands volumes de données. Il s'agit d'utiliser des techniques d'intelligence artificielle pour extraire des informations précieuses à partir de données structurées et non structurées.

10. Qu'est-ce que la reconnaissance des formes ?

La reconnaissance des formes est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'identification de formes ou de régularités dans les données. Elle implique l'utilisation d'algorithmes et de techniques statistiques pour détecter et classer automatiquement les modèles.