Depuis l’émergence de l’intelligence artificielle (IA), une pléthore de définitions a vu le jour. Toutefois, c’est l’essai pionnier d’Alan Turing, intitulé « Computing Machinery and Intelligence », paru en 1950, qui a véritablement inauguré le débat sur l’IA. Turing, souvent considéré comme le « père de l’informatique », y soulève une interrogation fondamentale : « Les machines peuvent-elles penser ? ». Il y décrit également le célèbre « test de Turing », un protocole où un examinateur humain doit distinguer les réponses textuelles produites par une machine de celles d’un être humain. Mais ce n’est qu’en 1956 que John McCarthy invente le terme « intelligence artificielle » lors de la première conférence sur l’IA au Dartmouth College.
L’intelligence artificielle représente un champ disciplinaire qui marie l’informatique à de vastes ensembles de données en vue de simplifier la résolution de problèmes complexes à travers des prédictions ou des classifications précises et adaptées.
Deep learning et machine learning
Ces dispositifs sont le fondement de l’intelligence artificielle. Bien que les termes soient fréquemment confondus, le deep learning, en réalité, constitue une spécialisation au sein du machine learning. Ce dernier repose sur la mise en œuvre d’outils et d’algorithmes au sein d’un ordinateur qui « apprend » à partir de données existantes afin de générer des prédictions fiables. Le deep learning, quant à lui, est une fonction sophistiquée du machine learning, dotant la machine de la capacité à détecter des modèles et à trier les informations dans des catégories appropriées, lui conférant ainsi une forme de « réflexion ».
Sans entrer dans les détails, le Deep Learning, à la différence du Machine Learning, n’exige pas d’intervention humaine pour le traitement des données. Il automatise largement l’extraction des caractéristiques et permet l’exploitation de volumes de données plus conséquents. Capable de traiter des données non structurées dans leur format brut, telles que des textes, des images ou des enregistrements vocaux, il est également en mesure de déterminer de façon autonome la hiérarchie des caractéristiques qui différencient les différentes catégories de données.
L’IA générative
L’intelligence artificielle générative désigne les systèmes de deep learning capables de traiter des données brutes pour « apprendre » à créer des résultats avec une forte probabilité statistique. Les modèles génératifs ont connu une évolution remarquable grâce aux progrès du deep learning. Cette avancée a rendu possible leur application à la génération de contenus visuels et sonores, ainsi qu’à d’autres formes de données complexes. Les auto-encodeurs variationnels (VAE), introduits en 2013, comptent parmi les premiers modèles de deep learning à avoir été adoptés massivement pour la création d’images et de discours d’un réalisme remarquable.
Le lancement de ChatGPT par OpenAI semble marquer un tournant décisif. Effectivement, il induit une amélioration significative des performances de l’IA, tout en démultipliant son potentiel à créer de la valeur pour les entreprises.
Types d’intelligence artificielle
- L’intelligence artificielle faible, connue aussi sous le terme d’IA étroite, est spécialisée et conçue pour accomplir des tâches définies avec précision. Elle constitue la base de la majorité des systèmes d’IA présents dans notre quotidien. Cette technologie permet de développer des applications extrêmement performantes, à l’image de Siri développé par Apple, Alexa conçu par Amazon, ou encore les voitures autonomes.
- L’intelligence artificielle générale (AGI), également connue sous le nom d’IA générale, représente un concept hypothétique d’intelligence artificielle. Dans cette vision avancée, une machine posséderait une intelligence comparable à l’intelligence humaine, avec une conscience autonome lui permettant de résoudre des problèmes complexes, d’acquérir des connaissances et de concevoir des stratégies pour l’avenir.
- La superintelligence artificielle (ASI), aussi désignée sous le terme de superintelligence, est également un concept théorique qui fait référence à une intelligence artificielle surpassant largement les facultés cognitives et les capacités intellectuelles du cerveau humain.
Les exemples les plus saisissants d’Intelligence Générale Artificielle (AGI) ou d’Intelligence Super Artificielle (ASI) sont ancrés dans l’univers de la science-fiction, puisque nous ne disposons pas encore d’applications pratiques à l’heure actuelle. Néanmoins, les scientifiques spécialisés en intelligence artificielle s’attellent activement à la recherche et au développement de ces technologies.
Cas d’utilisation de l’intelligence artificielle
Il existe aujourd’hui de nombreux cas d’utilisation des systèmes d’IA dans le monde réel. Voici quelques exemples les plus courants :
- Reconnaissance vocale améliorée : Technologie également désignée par le terme de reconnaissance automatique de la parole, elle convertit la parole humaine en texte écrit. Intégrée dans une multitude de dispositifs mobiles, la reconnaissance vocale facilite les recherches vocales, à l’instar de Google ou Siri, et renforce l’accessibilité aux contenus textuels.
- Assistance Clientèle : Remplaçant progressivement les conseillers humains, les agents virtuels interviennent à chaque étape de l’expérience client. Capables de traiter les questions courantes recensées dans les FAQ, ces assistants digitaux offrent également des recommandations sur mesure, adaptées aux besoins spécifiques des utilisateurs.
- Optimisation des moteurs de recommandation : Grâce à l’analyse approfondie des historiques d’achat, les algorithmes d’intelligence artificielle révèlent des schémas comportementaux précieux, qui peuvent être exploités pour élaborer des tactiques de vente croisée particulièrement performantes. Les e-commerçants tirent parti de ces insights pour suggérer avec pertinence des articles additionnels lors de l’étape de validation de la commande, améliorant ainsi l’expérience d’achat et augmentant les opportunités de vente.
- Trading Automatique Avancé : Destinées à maximiser la performance des portefeuilles boursiers, les plateformes de trading haute fréquence, propulsées par l’intelligence artificielle, réalisent des millions d’opérations quotidiennes de manière autonome, sans intervention humaine.
- La vision par ordinateur : Branche avancée de l’intelligence artificielle, la vision par ordinateur confère aux machines la capacité d’interpréter et d’analyser les données visuelles telles que les images et les vidéos numériques. En exploitant ces informations, les systèmes peuvent agir et réagir de manière pertinente. Cette technologie révolutionne de nombreux domaines, notamment en permettant l’identification automatique de personnes sur les réseaux sociaux, en facilitant le diagnostic médical grâce à l’analyse d’imagerie radiologique, ou encore en rendant possible la conduite autonome dans l’industrie automobile.