Intelligence Artificielle (IA) : Fonctionnement, applications et impact sur la société

Qu’il s’agit de Machine Learning, Robotique ou de Réseaux de Neurones, il existe autant de domaines pour ce grand défi technologique. En effet, l’Intelligence Artificielle ou (IA) est un sujet historiquement et scientifiquement très riche, qui renvoie à une inspiration humaine intime : celle de créer une machine dans laquelle ses capacités se reflètent pleinement.

L’histoire de l’Intelligence Artificielle rend encore plus fascinant un paradigme déjà central dans notre processus de progrès et de développement. Des premières intuitions d’Alan Turing ; en passant par le contraste IA forte/IA faible des années 80 et les scénarios visionnaires du début du millénaire (surtout le film AI Artificial Intelligence de Spielberg) ; l’Intelligence Artificielle représente aujourd’hui l’un des principaux domaines d’intérêt de la communauté informatique.

Les domaines d’application sont innombrables et nombre d’entre eux pourraient avoir des impacts importants sur les activités des entreprises et des administrations publiques, ainsi qu’améliorer la vie des personnes. Et les implications éthiques et philosophiques ne manquent pas.

Dans ce guide, nous allons comprendre ensemble le rôle de l’Intelligence Artificielle dans le contexte actuel de transformation numérique et sociale.

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Définition de l’intelligence artificielle

Bien qu’il s’agisse d’une technologie complexe, l’idée de base de l’Intelligence Artificielle est très simple. C’est de développer des machines dotées de capacités d’apprentissage et d’adaptation autonomes qui s’inspirent des modèles d’apprentissage humains. Le concept d’Intelligence Artificielle découle de deux théories distinctes :

  • Forte Intelligence Artificielle : selon cette théorie, les machines sont capables de développer une conscience d’elles-mêmes ; et qui étudie des systèmes capables de répliquer l’intelligence humaine,
  • L’Intelligence Artificielle faible: cette théorie, estime qu’il est possible de développer des machines capables de résoudre des problèmes spécifiques sans être au courant des activités menées.

Le but de cette théorie n’est donc pas de créer des machines dotées d’intelligence humaine ; mais de disposer de systèmes capables d’accomplir une ou plusieurs fonctions humaines complexes.

L’Intelligence Artificielle est en fait la branche de l’informatique qui étudie le développement de systèmes matériels et logiciels dotés de compétences spécifiques typiques de l’être humain.

En d’autres termes, l’Intelligence Artificielle est un domaine de recherche qui étudie la programmation et la conception de systèmes visant à fournir aux machines une ou plusieurs caractéristiques considérées comme typiquement humaines.

Dans ce scénario, l’IA doit être traitée en combinant les aspects théoriques avec les aspects pratiques et opérationnels. En partant de la signification de l’IA, dans ce guide ; nous pouvons décrire les principales techniques d’intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning avant tout), le fonctionnement, les différentes applications ; les opportunités qui en résultent et la voie d’approche des entreprises.

Les applications de l’Intelligence Artificielle

l'IA et ses domaines d'application

À la base de l’Intelligence Artificielle il y a des algorithmes, des techniques de calcul, des solutions capables de reproduire le comportement humain. Toutes ces applications de l’Intelligence Artificielle peuvent être multiples et concerner des domaines différents ; non seulement industriels mais aussi domestiques.

Cependant, s’il est vrai que l’Intelligence Artificielle pourrait s’appliquer à différents domaines de notre vie quotidienne ; ce processus de diffusion n’a pas vocation à s’étendre à tous les domaines à la même vitesse. Afin de dresser un portrait complet des solutions d’Intelligence Artificielle adoptées (ou adoptables) par les entreprises ; nous avons identifié six classes de solutions, distinguées selon la finalité d’utilisation qui sont :

1.      Le chatbot

Parmi les différentes applications d’Intelligence Artificielle sur le marché ; le Chatbot est l’une des solutions les plus répandues parmi les entreprises françaises et internationales. Nous parlons d’un outil capable d’offrir une assistance 24h/24 et 7j/7 à ses clients et employés ; ce qu’il se prête également à des usages variés dans les domaines du marketing, de l’aide à la vente, de la gestion des ressources humaines ; de la domotique ou encore de la Recherche et Développement.

2.      La vision par ordinateur

La vision par ordinateur étudie les algorithmes et les techniques permettant aux ordinateurs d’acquérir une compréhension de haut niveau du contenu d’une image ou d’une vidéo. Les avancées de ces dernières années sont telles que les solutions basées sur des descriptions statistiques d’images ont progressivement cédé la place à des réseaux de neurones entraînés sur des millions d’images.

3.      Les systèmes de recommandation

Les algorithmes de recommandation sont aujourd’hui le pilier principal du modèle économique de toutes les plateformes sociales et eCommerce (Amazon, Netflix, Spotify, mais pas seulement). À la base de nombreux services numériques, il existe des algorithmes qui gardent une trace des actions de l’utilisateur ; en les comparants à celles des autres, ils apprennent ses préférences et sont de plus en plus capables, au fur et à mesure que l’utilisateur utilise la plateforme, de produire des recommandations plus précises.

4.      PNL (traitement du langage naturel)

Les techniques de PNL visent à créer des systèmes capables de promouvoir l’interaction et la compréhension homme/machine. La PNL traite principalement des textes, c’est-à-dire toute séquence de mots qui, dans une langue, expriment un ou plusieurs messages ; (tels que des pages Web, des publications, des tweets, des informations sur l’entreprise)

5.      IDP (traitement intelligent des données)

La classe des solutions de Traitement Intelligent des Données est la plus large du point de vue des applications. Il comprend toutes les solutions qui utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle – sur des données structurées et non structurées – à des fins liées à l’extraction des informations présentes dans les données. Les principaux objectifs qui poussent les entreprises à utiliser ces solutions sont : la prévision, la classification et le regroupement.

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Les solutions physiques de l’IA

solution IA

À ce jour, les solutions physiques d’Intelligence Artificielle sont encore peu répandues. Trois catégories sont à considérer : les véhicules autonomes (moyens de transport autoguidés) ; les robots autonomes (robots capables de se déplacer sans intervention humaine) et les objets intelligents.

Les « compétences » de l’intelligence artificielle

Comment les algorithmes Chatbots, NLP ou Computer Vision et les différentes solutions que nous avons énumérées dans ce guide permettent d’atteindre les objectifs d’application requis ? Pour mieux comprendre le fonctionnement de l’Intelligence Artificielle et ses applications ; on peut penser à chaque solution d’IA comme caractérisée par un certain nombre de propriétés, que l’on peut définir comme des « capacités » car elles s’inspirent des capacités des êtres humains. Ces capacités sont obtenues grâce à l’adoption de méthodologies spécifiques, réalisées grâce aux différentes technologies sous forme de matériel ou de logiciel.

  • Traitement du langage naturel (faire des discours et des dialogues, extrapoler des informations, répondre aux questions),
  • Traitement d’images (reconnaissance des visages et des mouvements, récupération d’images et de vidéos, vision par ordinateur),
  • Apprentissage (apprentissage automatique, intelligence computationnelle),
  • Raisonnement et classification (raisonnement automatisé, traitement d’ontologies),
  • Interaction sociale (systèmes multi-agents, théorie des jeux, coordination et collaboration),
  • Interaction avec l’environnement (localisation, cartographie et navigation, planification des déplacements et des itinéraires).

Intelligence artificielle et automatisation des processus robotiques

Historiquement associés à l’utilisation de robots logiciels pour l’automatisation d’activités prédéterminées ; les systèmes RPA (acronyme de Robotic Process Automation) sont aujourd’hui capables d’intégrer les capacités d’intelligence artificielle décrites dans ce guide. Les méthodologies d’IA intégrées au logiciel RPA sont également de plus en plus utilisées par les entreprises françaises ; car elles permettent d’améliorer l’exécution de certaines tâches, avec des bénéfices en termes d’efficience et d’efficacité des processus ; mais aussi en termes de satisfaction client.

Un véritable changement de perspective, dans lequel le bot n’est plus programmé ; mais les limites à l’intérieur desquelles le bot opère avec autonomie de décision.

Intelligence Artificielle et Machine Learning : les principales méthodologies

L'IA et la machine Learning

L’histoire de l’Intelligence Artificielle croise inévitablement celle du Machine Learning (ML). S’il est vrai que l’Intelligence Artificielle est configurée comme l’étude du développement de systèmes dotés de capacités typiques des êtres humains ; le Machine Learning peut être considéré comme une voie (très battue) pour son application. On se réfère donc à des systèmes capables d’apprendre par l’expérience, avec un mécanisme similaire à ce que fait un être humain dès sa naissance.

Sur la base des techniques d’apprentissage, il est alors possible de distinguer différents types de Machine Learning, qui peuvent se traduire par différentes applications. Le plus connu d’entre eux est certainement le Deep Learning ; mais les visages du Machine Learning sont bien plus multiformes. Dans cette partie du guide, nous analysons les six principales méthodologies qui sont :

·         La prédiction du modèle

La modélisation prédictive comprend une variété de techniques qui peuvent collecter les données disponibles et apprendre des modèles à appliquer aux nouvelles données. Elle s’applique notamment dans les domaines de la prévention des fraudes et de l’analyse qualitative.

·         L’apprentissage en profondeur

C’est l’un des domaines les plus importants de l’apprentissage automatique ; il s’agit d’un ensemble de techniques qui simulent les processus d’apprentissage du cerveau à travers des réseaux de neurones artificiels stratifiés. C’est pratiquement la base de nombreux systèmes de la vie quotidienne.

·         Apprentissage en ligne

C’est la branche de l’apprentissage automatique qui étudie les techniques pour les problèmes dans lesquels les données deviennent disponibles séquentiellement, l’une après l’autre. Ici, les décisions doivent être prises au fur et à mesure que les données deviennent disponibles.

·         Régression et classification explicables

Ce sont des techniques d’apprentissage automatique visant à résoudre des problèmes de régression (prédiction de quantités ordinales) et de classification ; tout ça de manière à permettre l’explication des résultats obtenus.

·         Récupération d’informations (RI)

C’est l’ensemble des techniques utilisées pour gérer la représentation, le stockage, l’organisation et l’accès aux objets contenant des informations tels que : les documents, les pages web, les catalogues en ligne et les objets multimédias.

·         Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est une technique d’apprentissage automatique conçue pour résoudre des problèmes de prise de décision séquentielle en atteignant certains objectifs grâce à une interaction avec l’environnement dans lequel elle opère.

En résumé : comment fonctionne l’Intelligence Artificielle ?

fonctionnement de l'IA

Les théories et applications liées à l’Intelligence Artificielle sont nombreuses. Dans ce scénario, comprendre en profondeur le fonctionnement de l’IA n’est pas aisé. Pour transformer les définitions fournies dans ce guide en un modèle économique, l’Observatoire de l’intelligence artificielle a développé un modèle interprétatif capable de décrire au mieux la complexité des technologies basées sur la logique de l’IA. Le modèle se compose de quatre « couches » :

  1. SOLUTIONS
  2. CAPACITÉ
  3. MÉTHODES
  4. TECHNOLOGIES

L’intelligence artificielle au quotidien : Cas d’usage et implications éthiques

S’approprier l’Intelligence Artificielle, c’est développer de nouvelles compétences ; mettre en œuvre de nouvelles technologies et maîtriser les techniques pour mettre en œuvre des projets : des facteurs fondamentaux pour poser les bases du changement culturel et de la manière de penser les relations avec les consommateurs.

Il existe encore de nombreux problèmes éthiques et juridiques liés à l’Intelligence Artificielle. Il y a autant de doutes sur ce que sera l’impact de l’Intelligence Artificielle sur notre société et sur le monde du travail. On se demande si cette technologie est une menace ou une opportunité, si les machines remplaceront les humains ; si les systèmes artificiels seront plus capables et plus intelligents que les êtres humains.

Bien qu’une vision déformée de l’IA se rapporte souvent dans les médias généralistes ; l’idée qui se dessine chez beaucoup consommateurs est assez proche de la réalité racontée dans ce guide ; pas du tout influencée par certaines représentations de science-fiction souvent associées à l’Intelligence Artificielle. À l’avenir, cependant, il sera nécessaire de comprendre quels professionnels seront les plus touchés par cette révolution technologique ; et comment les solutions d’automatisation des tâches affecteront le système de sécurité sociale. Une chose est sûre : l’innovation est une nécessité et non une menace !

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