L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution qui suscite un intérêt croissant dans le monde entier. Ce lexique a pour objectif de vous familiariser avec les termes et concepts clés de l’IA. De l’apprentissage automatique aux réseaux neuronaux, découvrez ses notions essentielles pour mieux comprendre les avancées technologiques qui redéfinissent notre avenir.
Zoom sur 20 notions essentielles à connaître dans l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle génère à la fois un vif engouement et des préoccupations. Elle transforme notre monde en automatisant des tâches, en prenant des décisions plus promptes et en améliorant notre qualité de vie. Cependant, son développement rapide soulève des questions sur l’éthique, la vie privée et les implications sociales.
Il est essentiel de comprendre ses concepts spécifiques pour naviguer dans ce paysage technologique complexe. Cette connaissance est indispensable pour façonner l’IA de manière à maximiser ses avantages tout en minimisant ses risques.
Apprentissage Automatique (Machine Learning) : Le domaine fondamental de l’IA où les ordinateurs apprennent à partir de données
L’apprentissage automatique est le cœur de l’intelligence artificielle. Le Machine Learning permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, sans nécessiter une programmation explicite. Ces modèles d’apprentissage automatique extraient des informations à partir de données d’entraînement. Cela les rend capables de prendre des décisions, de réaliser des prédictions et d’automatiser des tâches complexes.
Réseaux de Neurones Artificiels (Neural Networks) : Des modèles inspirés du cerveau humain utilisés pour des tâches complexes
Les réseaux de neurones artificiels imitent le fonctionnement des neurones biologiques en recourant à des couches de neurones artificiels pour traiter l’information. Ces réseaux sont principalement appropriés à la reconnaissance d’images, la compréhension du langage naturel et la prise autonome de décisions.
Ils sont devenus essentiels dans le domaine de l’IA pour leur capacité à apprendre des modèles à partir de données. Parmi ces types de réseaux, on trouve les réseaux de neurones récurrents, les auto-encodeurs, les réseaux transformateurs, les réseaux antagonistes génératifs.
Apprentissage Profond (Deep Learning) : Une sous-catégorie de l’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones profonds
Le deep learning est une branche de l’apprentissage automatique qui repose sur des réseaux de neurones profonds composés de nombreuses couches intermédiaires. Ces réseaux extraient des caractéristiques de plus en plus abstraites des données, formant en conséquence des représentations hiérarchiques.
L’apprentissage profond est connu pour son aptitude de généralisation, son adaptabilité et sa performance dans la résolution de problèmes complexes. Il nécessite souvent de grandes quantités de données pour constituer des modèles précis. Il est très employé dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et la traduction automatique.
Apprentissage Supervisé : Un type d’apprentissage où le modèle est formé sur des données étiquetées
L’apprentissage supervisé est un type d’initiation automatique où le modèle est formé sur des données étiquetées. Chaque exemple d’entraînement dans l’ensemble de données est associé à une étiquette ou à une catégorie connue.
Le modèle apprend à relier correctement les entrées aux étiquettes en identifiant des motifs et des relations significatives dans les données. Ce procédé est largement exploité pour la classification d’images, la prédiction de valeurs numériques, la recommandation de produits. Grâce à l’emploi de données annotées pour l’apprentissage, les machines prennent des décisions précises en automatisant des tâches complexes.
Apprentissage Non Supervisé : L’apprentissage sans étiquettes, utilisé pour la segmentation et la classification
L’apprentissage non supervisé est une technique d’apprentissage automatique où les modèles sont formés sur des données non étiquetées. Contrairement à l’apprentissage supervisé, il n’y a pas d’associations explicites entre les entrées et les sorties. Le modèle doit découvrir par lui-même les structures et les motifs dans les données. Pour ce faire, il identifie des groupes de données similaires ou alloue des catégories en fonction de caractéristiques communes.
Apprentissage par Renforcement (Reinforcement Learning) : L’apprentissage basé sur la récompense, communément utilisé dans les jeux et la robotique
En apprentissage par renforcement, l’agent interagit avec un environnement et mémorise à partir de multiples expériences effectuées. En retour des actions réalisées, l’environnement lui attribue une récompense positive ou négative. Le système s’applique de fait à adopter un comportement décisionnel optimal. Le reinforcement learning correspond très bien, par exemple, à l’entraînement de stratégies de jeux ou à la navigation de robots autonomes.
Traitement du Langage Naturel (NLP) : L’IA liée au traitement du langage humain
Le traitement du langage naturel est dédié à la compréhension, à la génération et à l’interaction avec le langage humain. Les systèmes NLP sont en mesure d’analyser et de comprendre le texte et la parole. Ils gèrent la traduction spontanée, l’étude des sentiments, la réponse à des questions en langage naturel.
Le NLP est essentiel aux chatbots, aux moteurs de recherche, et à toutes applications liées à la communication humaine automatisée. Il contribue à l’amélioration de l’interaction entre les humains et les machines.
Vision par Ordinateur : La capacité des machines à interpréter des images et des vidéos
La vision par ordinateur permet aux ordinateurs d’appréhender, d’observer et d’extraire des informations à partir de données visuelles. Elle transforme les images et les vidéos en données exploitables. Grâce aux avancées de l’IA dans l’apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux, la vision par ordinateur a effectué d’énormes progrès. Elle a même dépassé les capacités humaines dans certaines tâches, comme la détection et la catégorisation des objets dans les images.
Elle est déployée dans la reconnaissance d’objets, l’identification de visages, la surveillance vidéo et la réalité augmentée. La computer vision est à la base d’applications telles que la voiture autonome, les diagnostics médicaux, etc.
Régression : Une technique pour prédire des valeurs numériques
La régression est une technique d’analyse statistique employée en apprentissage automatique pour prédire des valeurs numériques. Elle crée un modèle mathématique pour montrer comment une variable cible (comme le prix d’une maison) est influencée par d’autres variables (comme sa superficie ou son emplacement). La régression est précieuse pour anticiper les prix, effectuer des modèles financiers ou mener des recherches scientifiques.
Classification : L’attribution de catégories aux données
La classification est le processus d’attribution de catégories ou d’étiquettes à des données, selon des particularités déterminantes. C’est une technique fondamentale en apprentissage automatique. Elle répertorie des éléments en groupes ou en classes en se servant de modèles prédictifs.
La classification est déployée dans divers domaines, de la détection de spam à la reconnaissance d’objets dans les images. Grâce à elle, les ordinateurs adoptent des choix en se fondant sur des caractéristiques spécifiques.
Clustering : La formation de groupes de données similaires
Le clustering regroupe des données similaires en ensembles ou en clusters, selon leurs propriétés communes. Cette méthode d’apprentissage automatique est utilisée pour découvrir des structures sous-jacentes dans des ensembles de données non étiquetées. Le clustering est couramment employé pour la segmentation des données, l’analyse de la clientèle, et la catégorisation automatique.
Il contribue à identifier des groupes naturels de données qui partagent des similitudes. Il aide à mieux comprendre les informations contenues dans de grands ensembles de données. À partir de là, le clustering permet de prendre des décisions basées sur la similarité entre les éléments. Par exemple, dans le commerce en ligne, le clustering peut rassembler des clients en fonction de leurs habitudes d’achat. Cela personnalise les offres et améliore l’expérience client.
Ensemble d’Apprentissage (Training Set) : Les données utilisées pour former un modèle
Un ensemble d’apprentissages est un jeu de données utilisé pour enseigner à un modèle d’apprentissage automatique comment effectuer des prédictions. Ces données comportent des exemples avec des réponses connues. Le modèle apprend en associant les caractéristiques des données aux bonnes réponses. L’ensemble d’apprentissages est déterminant pour l’apprentissage supervisé.
En effet, le modèle assimile à partir d’exemples étiquetés pour faire des prédictions précises sur de nouvelles données similaires. Pour obtenir un modèle de qualité, il est essentiel que l’ensemble d’apprentissages soit de bonne qualité. Il doit refléter fidèlement les données que le modèle devra traiter.
Chatbot (Agent conversationnel) : Les applications d’IA pour la communication humaine automatisée
Les Chatbots sont des applications d’intelligence artificielle conçues pour automatiser la communication humaine. Leur compréhension du langage naturel leur permet d’interagir avec les utilisateurs. Ils sont en mesure de répondre aux questions, de fournir des informations et d’accomplir des tâches sans intervention humaine.
Les agents conversationnels sont déployés dans un large éventail de domaines : assistance client en ligne, réponses automatisées sur les sites web, assistants virtuels sur les smartphones, etc. Ils exploitent des techniques de traitement du langage naturel et de l’apprentissage automatique pour offrir des réponses précises et rapides.
Biais en IA : Les préjugés indésirables dans les modèles
Le biais, en intelligence artificielle, fait référence aux a priori importuns ou aux distorsions systématiques présentes dans les modèles d’IA. Ces biais peuvent résulter des données d’entraînement ou des décisions de conception. Ils se manifestent lorsque les modèles adoptent des choix injustes ou infondés.
Lutter contre les biais en IA est essentiel pour garantir des systèmes équitables et non discriminatoires. Cela implique leur détection et leur correction dans les données et les algorithmes. L’objectif est de créer des systèmes d’IA justes et impartiaux, reflétant des normes morales et sociales.
Éthique en IA : Les considérations morales liées à l’IA
L’éthique en intelligence artificielle englobe les préoccupations morales liées à la création, au développement et à l’usage de systèmes d’IA. Cela inclut des questions telles que :
- la responsabilité en cas de décisions prises par des machines ;
- la protection de la vie privée ;
- l’équité et la discrimination ;
- l’impact social et économique de l’IA ;
- la transparence et la redevabilité.
L’éthique en IA vise à garantir que les avancées technologiques dans ce domaine respectent des normes éthiques et morales. Elles doivent bénéficier à l’humanité de manière équitable et responsable. Cela suppose de prendre en compte les dilemmes éthiques lors de la conception et de l’utilisation des systèmes d’IA. Leur déploiement doit être réglementé pour minimiser les risques et les abus potentiels.
Big Data : La gestion et l’analyse de grandes quantités de données
Le Big Data implique l’administration et l’étude de vastes volumes de données. Cette discipline repose sur des technologies et des techniques avancées. Elle stocke, traite et extrait des informations à partir de ces données massives. Aussi elle joue un rôle majeur dans des domaines tels que la science des données, l’apprentissage automatique et l’IA. Elle permet d’adopter des décisions, de découvrir des tendances et de réaliser des prédictions.
Les applications vont de l’analyse du comportement des consommateurs à la recherche médicale et à l’optimisation des opérations commerciales. Le Big Data est de fait un élément essentiel de l’économie numérique.
Apprentissage Fédéré (Federated Learning) : L’apprentissage sur des données réparties, préservant la vie privée
L’apprentissage fédéré est une méthode d’apprentissage automatique. Il forme des modèles sur des informations partagées, tout en protégeant la vie privée des utilisateurs. Le federated learning évite de rassembler les données en un seul endroit. Les modèles apprennent localement sur les appareils ou les serveurs où les données sont stockées.
Ensuite, ces modèles locaux sont combinés pour constituer un schéma global. Ainsi, les données sensibles ne quittent pas les appareils ou les serveurs des utilisateurs, et les modèles obtenus sont de haute qualité.
Systèmes Experts : Des systèmes basés sur des règles pour la prise de décision
Un système expert est un outil informatique d’intelligence artificielle qui imite l’expertise d’un spécialiste dans un domaine spécifique. Il emploie des connaissances fournies explicitement par des experts pour :
- modéliser le raisonnement ;
- gérer les connaissances ;
- effectuer des déductions ;
- donner des explications sur les résultats.
Le système repose sur un moteur d’inférences qui sélectionne et enchaîne les connaissances en fonction de la situation. Il crée un raisonnement approprié au cas traité. Ce moteur suit un cycle répété consistant à détecter des règles pertinentes, choisir la règle à appliquer, puis déclencher cette règle.
Intelligence Artificielle Générale (AGI) : Une IA qui peut comprendre, apprendre et s’adapter comme un être humain
L’intelligence artificielle générale vise à égaler les capacités cognitives humaines dans un large éventail de domaines. Elle serait ainsi en mesure d’accomplir n’importe quelles tâches humaines.
L’AGI serait même susceptible de dépasser les performances humaines en raison de sa faculté à examiner d’énormes quantités de données rapidement. En opposition à l’IA faible, qui se limite à des tâches spécifiques, l’AGI tend à être polyvalente. Cependant, certains doutent de sa faisabilité et de ses implications, craignant qu’elle puisse évoluer de manière incontrôlée.
Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) : Utilisés pour la vision par ordinateur, comme la reconnaissance d’images
Les réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks) sont des modèles informatiques conçus spécialement pour comprendre et décortiquer des images. Ils recourent à une structure qui les aide à découvrir des caractéristiques dans les images. Des couches de convolution détectent les bords, les textures et les motifs d’une image. Un autre composant, les couches de pooling, réduit la quantité de données à étudier lors du traitement de l’image.
Ces CNN sont ainsi très pratiques pour classer des images, repérer des objets, et accomplir différentes tâches liées à la vision. Ils sont employés dans des domaines comme la médecine pour analyser des images médicales, la vision par ordinateur autonome, la reconnaissance faciale.