Qu'est-ce que l'IA ?

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines d'imiter la pensée et l'apprentissage humains. Elle analyse d'énormes quantités de données puis, en utilisant le langage des données existantes, fait une prédiction, écrit du texte ou produit une image.

Que peut faire l’IA ?

Les systèmes d'IA peuvent aider à résoudre des problèmes, à prendre des décisions et à exécuter des tâches, s'améliorant souvent au fil du temps, à mesure qu'ils « apprennent » ou sont corrigés/guidés par les données qui leur sont fournies. En bref, l'IA permet aux machines d'agir intelligemment et de reconnaître la parole, de comprendre du texte, voire de suggérer des idées créatives, à la manière des humains.

Si vous utilisez un téléphone portable, vous interagissez probablement avec l'IA au quotidien. Les assistants virtuels comme Siri ou Google Assistant utilisent l'IA pour répondre à vos questions et effectuer des tâches. L'IA optimise votre appareil photo pour améliorer vos photos, reconnaît vos commandes vocales et suggère des réponses dans les applications de messagerie. Elle sélectionne également du contenu personnalisé sur les réseaux sociaux, recommande de la musique ou des vidéos et aide à détecter les spams. Lorsque vous utilisez Google Maps pour vous orienter ou effectuez des recherches sur Internet, l'IA travaille en coulisses pour vous fournir des résultats de localisation précis et des suggestions d'itinéraires, rendant votre téléphone plus utile au quotidien.

Compréhension de base de l'IA

Selon le professeur John Lennox, mathématicien et philosophe chrétien, le terme « intelligence artificielle » a été inventé lors d’une université d’été organisée au département de mathématiques de l’université de Dartmouth en 1956. La conférence était organisée par John McCarthy, qui a déclaré : « L’IA est la science et l’ingénierie permettant de fabriquer des machines intelligentes. » [John C. Lennox, 2084 : Intelligence artificielle et avenir de l’humanité. Zondervan Reflective, 2020, États-Unis].

Deux formes d'IA

Lennox distingue judicieusement deux catégories d'IA : « l'IA étroite » et « l'intelligence artificielle générale » (IAG). L'IA étroite désigne l'état actuel de l'IA, où les machines peuvent effectuer des tâches spécifiques mieux ou plus rapidement que les humains. En revanche, l'IAG impliquerait un développement de l'IA à un niveau où elle pourrait remplacer complètement les capacités humaines. Bien que la science-fiction se concentre souvent sur l'IAG, la recherche est encore loin d'atteindre cette forme d'intelligence. Parmi les tentatives antérieures d'apprentissage automatique, on peut citer la machine Enigma, utilisée pour décrypter des codes pendant la Seconde Guerre mondiale, et des machines développées pour gagner des parties d'échecs contre des humains. La nouvelle évolution, reflétée dans l'IA actuelle, consiste à utiliser des algorithmes pour « apprendre » à résoudre non pas un problème, mais toute une classe de problèmes.

L'IA actuelle, ou IA étroite, fonctionne grâce à un algorithme intégré au logiciel. Un algorithme (dérivé du nom d'un célèbre mathématicien persan, Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi, 780-850) est « un ensemble précisément défini d'opérations mathématiques ou logiques pour l'exécution d'une tâche particulière » (Oxford English Dictionary). La principale caractéristique d'un algorithme est qu'une fois compris, il permet de résoudre non pas un problème, mais toute une classe de problèmes.

Utilisations variées de l'IA

L'IA est une technologie polyvalente qui peut améliorer l'activité dans des domaines très variés, notamment la santé, la finance, le divertissement, les transports et l'éducation. Les applications de l'IA peuvent être classées en plusieurs grands types, chacun répondant à des objectifs spécifiques. Voici quelques-unes des principales catégories :

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Traitement du langage naturel (TALN)	Cela inclut des applications telles que les chatbots, la traduction linguistique et l'analyse des sentiments. Le traitement du langage naturel (TALN) permet aux machines de comprendre et de générer le langage humain.
Vision par ordinateur	Les applications de cette catégorie impliquent l’analyse d’images et de vidéos, telles que la reconnaissance faciale, la détection d’objets et les véhicules autonomes.
Apprentissage automatique	Cela englobe l'analyse prédictive, les systèmes de recommandation et la détection des anomalies. Cela implique l'entraînement de modèles sur de vastes quantités de données pour réaliser des prédictions ou prendre des décisions.
Robotique	L’IA est utilisée en robotique pour des tâches telles que l’automatisation dans la fabrication, les drones et les assistants robotiques dans les soins de santé.
Systèmes experts	Il s’agit de programmes d’IA qui imitent la prise de décision humaine dans des domaines spécifiques, tels que le diagnostic médical ou les prévisions financières.
Reconnaissance vocale	Les applications telles que les assistants virtuels (par exemple, Siri, Alexa) et les systèmes de conversion de la voix en texte entrent dans cette catégorie.
IA du jeu	Cela inclut l’IA utilisée dans les jeux vidéo pour le comportement des personnages non joueurs et la planification stratégique.
Apprentissage par renforcement	Utilisé dans les applications où un agent apprend à prendre des décisions en recevant des récompenses ou des pénalités, comme dans les jeux ou le contrôle robotique.
Maintenance prédictive	L’IA est appliquée dans les industries pour prédire les pannes d’équipement et planifier la maintenance de manière proactive.
Personnalisation	L’IA permet d’adapter le contenu et les expériences aux utilisateurs individuels, comme dans le commerce électronique et les services de streaming multimédia.

Différence entre l'intelligence humaine et l'IA

L’intelligence artificielle diffère de l’intelligence humaine de plusieurs manières principales.

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Vitesse de traitement	L’IA peut traiter les données et effectuer des calculs beaucoup plus rapidement que le cerveau humain, en particulier pour les grands ensembles de données et les calculs complexes.
Méthodes d'apprentissage	L'IA s'appuie généralement sur d'énormes quantités de données correctement étiquetées pour son entraînement (apprentissage supervisé) ou apprend par essais et erreurs (apprentissage par renforcement). À l'inverse, l'humain apprend par une combinaison d'expériences, d'interactions sociales et de compréhension intuitive, souvent avec un minimum de données.
Généralisation vs. Spécialisation	Les humains excellent dans la généralisation des connaissances dans différents domaines, ce qui favorise la flexibilité de pensée et la créativité. L'IA a tendance à être spécialisée, performante dans des tâches spécifiques pour lesquelles elle a été formée, mais peinant à s'adapter à de nouvelles tâches sans formation complémentaire.
Compréhension et contexte	Le cerveau humain possède une compréhension approfondie du contexte, des émotions et des nuances de la communication. L'IA peut avoir des difficultés avec les situations ambiguës et manque souvent de compréhension véritable, s'appuyant plutôt sur des schémas tirés des données.
Conscience et intuition	Les humains sont dotés d'une conscience, d'une conscience de soi et d'intuition, ce qui leur permet de réagir émotionnellement de manière complexe et de raisonner moralement. L'IA fonctionne sans conscience ni émotions, prenant des décisions uniquement basées sur des algorithmes et des données.
Créativité	Alors que l’IA peut générer des résultats créatifs (comme l’art ou la musique), la créativité humaine implique des émotions, des expériences et la capacité de penser de manière abstraite, conduisant souvent à des idées innovantes que l’IA ne peut pas reproduire de la même manière.

Les forces et les faiblesses complémentaires de l’IA et de l’intelligence humaine nous montrent les avantages de la collaboration plutôt que de la concurrence.