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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
« L’ère dans laquelle nous sommes entrés, née de l’ère de l’information, est l’ère de l’intelligence. » — Tony Buzan et Chris Griffiths (2020, p. XIX)
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
« La définition de l’intelligence artificielle (IA) a fait l’objet de nombreuses discussions philosophiques et scientifiques depuis la création du terme « artificial intelligence » ou « AI » par John McCarthy lors de l’école d’été de Darmouth en 1956. Il s’agit de l’acte de naissance de l’intelligence artificielle comme domaine autonome. »
« Certaines définitions se limitent à énoncer que l’IA a pour but d’imiter ou simuler l’intelligence humaine ou animale, sans définir ce qu’est l’intelligence. »
Qu’est-ce que l’intelligence ?
« [...] l’intelligence artificielle est un domaine interdisciplinaire à la fois théorique et pratique qui allie les technologies numériques, mathématiques, statistiques et algorithmiques. »
« On distingue l’IA faible de l’IA forte selon la portée d’application de ces programmes informatiques. »
« L’intelligence artificielle faible (weak AI) est une intelligence artificielle qui se concentre sur une tâche précise alors que l’IA forte (strong AI) ou l’intelligence artificielle générale (AGI : artificial general intelligence) s’applique à tout problème. »
« Tous les systèmes d’IA existants sont considérés actuellement comme des intelligences artificielles faibles. »
« Souvent classée dans le groupe des sciences cognitives, l’intelligence artificielle fait appel aux neurosciences informatiques (particulièrement aux réseaux neuronaux) à la logique mathématique et à l’informatique. Elle recherche des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. »
Il existe actuellement, selon le Grand Lexique Français de l’Intelligence Artificielle (dataFrancaWIKI), 4 types d’intelligences artificielles.
Ces 4 types d’intelligences artificielles sont :
L’intelligence artificielle selon le DATASCINTIST.com
« Dans les années 1950, les pères du domaine Minsky et McCarthy ont décrit l’intelligence artificielle (IA) comme toute tâche exécutée par un programme ou une machine qui, si un humain effectuait la même activité, dirait que l’humain devait appliquer l’intelligence pour accomplir la tâche. »
C’est évidemment une définition assez large, cependant on peut définir l’IA comme suit :
« L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui met l’accent sur la création de machines intelligentes qui fonctionnent et réagissent comme les humains. »
La différence entre intelligence artificielle, machine learning et deep learning
« Beaucoup de personnes ont du mal à voir la différence entre l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning. Déjà ce qu’il faut savoir c’est que l’IA c’est la grande famille qui englobe toutes ces méthodes « de nouvelles formes d’intelligence ». Ainsi le machine learning fait partie de la famille des intelligences artificielles. Aussi le deep learning quant à lui est un sous domaine du machine learning (sa particularité étant l’utilisation de réseaux de neurones profond). »
Une image vaut 1000 mots
L’intelligence artificielle selon WIKIPÉDIA
« L’intelligence artificielle (IA) est un « ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine. »
« Le terme “intelligence artificielle”, créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle “IA” (ou “AI” en anglais, pour artificial intelligence). McCarthy définit l’IA ainsi : “C’est la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. Elle est liée à la tâche similaire qui consiste à utiliser des ordinateurs pour comprendre l’intelligence humaine, mais l’IA ne doit pas se limiter aux méthodes qui sont biologiquement observables.” »
« Elle est également définie par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme “la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains, car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique.” On y trouve donc le côté “artificiel” atteint par l’usage des ordinateurs ou de processus électroniques élaborés et le côté “intelligence” associé à son but d’imiter le comportement. Cette imitation peut se faire dans le raisonnement, par exemple dans les jeux ou la pratique des mathématiques, dans la compréhension des langues naturelles, dans la perception : visuelle (interprétation des images et des scènes), auditive (compréhension du langage parlé) ou par d’autres capteurs, dans la commande d’un robot dans un milieu inconnu ou hostile. »
« Même si elles respectent globalement la définition de Minsky, certaines définitions de l’IA varient sur deux points fondamentaux :
- les définitions qui lient l’IA à un aspect humain de l’intelligence, et celles qui la lient à un modèle idéal d’intelligence, non forcément humaine, nommée rationalité ;
- les définitions qui insistent sur le fait que l’IA a pour but d’avoir toutes les apparences de l’intelligence (humaine ou rationnelle), et celles qui insistent sur le fait que le fonctionnement interne du système d’IA doit ressembler également à celui de l’être humain et être au moins aussi rationnel. »
Selon Copilot, l’assistant intelligent développé par Microsoft
(interrogé le 4 septembre 2024)
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de la technologie qui vise à créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Cela inclut la capacité de résoudre des problèmes, d’apprendre à partir de données, et de prendre des décisions.
Il existe deux types principaux d’IA :
- IA faible (ou étroite) : Conçue pour effectuer des tâches spécifiques, comme les assistants vocaux (Siri, Alexa) ou les systèmes de recommandation.
- IA forte (ou générale) : Hypothétiquement capable de comprendre, apprendre et appliquer des connaissances de manière générale, similaire à un humain.
Les applications de l’IA sont vastes, allant des véhicules autonomes aux diagnostics médicaux, en passant par la création de contenu et l’analyse de données.
Selon Gemini, le modèle de langage développé par Google
(interrogé le 4 septembre 2024)
L’intelligence artificielle (IA), c’est un domaine de l’informatique qui vise à créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. En d’autres termes, il s’agit de donner aux ordinateurs la capacité de penser, d’apprendre et de résoudre des problèmes de manière autonome.
Comment ça marche ?
L’IA repose sur des algorithmes complexes qui permettent aux machines d’analyser de grandes quantités de données, d’identifier des schémas et de prendre des décisions en conséquence. Il existe différents types d’IA, mais les deux principaux sont :
- L’apprentissage automatique (machine learning) : C’est la capacité d’un système à apprendre à partir de données sans être explicitement programmé. Par exemple, un algorithme d’apprentissage automatique peut apprendre à reconnaître des visages en analysant un grand nombre d’images.
- L’apprentissage profond (deep learning) : C’est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance d’images ou la traduction automatique.
- Le raisonnement automatique : La capacité d’un système à tirer des conclusions logiques à partir d’un ensemble de faits.
Pourquoi l’IA est-elle importante ?
L’IA a le potentiel de révolutionner de nombreux domaines, tels que :
- La santé : Découverte de nouveaux médicaments, diagnostic assisté par ordinateur, chirurgie robotique.
- L’industrie : Automatisation des processus, maintenance prédictive, optimisation de la chaîne d’approvisionnement.
- Les transports : Voitures autonomes, gestion du trafic.
- Le commerce : Recommandations personnalisées, chatbots, analyse de la clientèle.
Quelques exemples d’applications de l’IA dans la vie de tous les jours :
- Les assistants vocaux : Siri, Alexa, Google Assistant.
- Les moteurs de recherche : Google, Bing.
- Les réseaux sociaux : Facebook, Instagram.
- Les applications de reconnaissance faciale.
Quels sont les enjeux de l’IA ?
L’IA soulève de nombreuses questions éthiques et sociétales :
- L’emploi : L’automatisation des tâches pourrait entraîner une perte d’emplois.
- La sécurité : Les systèmes d’IA peuvent être utilisés à des fins malveillantes.
- La prise de décision : Comment garantir que les décisions prises par des machines sont justes et éthiques ?
En résumé, l’intelligence artificielle est une technologie en constante évolution qui offre de nombreuses possibilités. Elle est déjà présente dans de nombreux aspects de notre vie et son impact ne fera que s’accroître dans les années à venir.
Selon ChatGPT, l’assistant intelligent développé par OpenAI
(interrogé le 4 septembre 2024)
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent habituellement l’intelligence humaine. Ces tâches incluent, par exemple, la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel, la prise de décision, la résolution de problèmes complexes, et la capacité d’apprendre à partir de données (apprentissage automatique ou machine learning).
L’IA peut être divisée en plusieurs catégories :
- IA faible (ou étroite) : Elle est conçue pour effectuer une tâche spécifique ou un ensemble limité de tâches. Par exemple, les assistants virtuels comme Siri ou Alexa, ou les systèmes de recommandation sur Netflix et YouTube.
- IA forte (ou générale) : Elle serait capable de comprendre, de raisonner et d’effectuer n’importe quelle tâche cognitive que pourrait faire un être humain. Ce type d’IA reste encore théorique.
- Apprentissage automatique (Machine Learning) : C’est une sous-branche de l’IA où les systèmes apprennent à partir des données sans être explicitement programmés pour une tâche spécifique. Des algorithmes sont utilisés pour détecter des motifs dans les données et prendre des décisions basées sur ces motifs.
- Apprentissage profond (Deep Learning) : C’est une sous-catégorie du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour modéliser des données complexes. Les applications de l’apprentissage profond incluent la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et bien plus encore.
En résumé, l’intelligence artificielle cherche à simuler ou à imiter certaines capacités cognitives humaines, avec des applications pratiques dans de nombreux domaines comme la santé, la finance, les transports, et la technologie.
Manuel de gestion-réflexion / Christian Latour
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