De Google à Microsoft en passant par Apple, IBM ou Facebook, toutes les grandes entreprises dans le monde de l’informatique passent par l’incontournable Intelligence artificielle : ce marché de l’IA qui explose, de quoi s’agit-il vraiment ?
Les concepteurs ont ainsi mis en place des réseaux de neurones artificiels. Ces deniers sont constitués de serveurs et permettant de traiter de lourds calculs au sein de gigantesques bases de données.
Que signifie « l’intelligence artificielle » ?
L’intelligence artificielle (IA) est un processus d’imitation de l’intelligence humaine qui repose sur la création et l’application d’algorithmes. Ces derniers seront exécutés dans un environnement informatique dynamique.
Le but est de permettre à des ordinateurs de penser et d’agir comme des êtres humains.
Donc, pour se rapprocher le plus possible du comportement humain, l’IA a besoin d’une quantité de données et d’une capacité de traitement élevées.
Sa naissance
Depuis au moins le premier siècle avant notre ère, l’Homme s’est penché sur la création de machines capables d’imiter le raisonnement humain.
Le terme « intelligence artificielle » a été créé plus récemment, en 1955 par John McCarthy.
En 1956, John et ses collaborateurs ont organisé une conférence intitulée « Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence ». Celle-ci a donné naissance au machine learning, au deep learning, aux analyses prédictives et, depuis peu, aux analyses prescriptives.
Un nouveau domaine d’étude est également apparu : la science des données.
Et le Machine Learning ?
D’accord, mais que veut dire Machine Learning ? Derrière l’intelligence artificielle, se cache une multitude d’appareils qui ont un dénominateur commun : Le machine learning.
C’est un sous-domaine de l’intelligence artificielle, qui est largement défini comme la capacité d’une machine à imiter le comportement humain intelligent. Les systèmes d’intelligence artificielle sont utilisés pour effectuer des tâches complexes d’une manière similaire à la façon dont les humains résolvent les problèmes.
Le machine learning adopte l’approche consistant à permettre aux ordinateurs d’apprendre à se programmer eux-mêmes grâce à l’expérience.
Cette technologie se base sur le stockage d’une grande quantité de données dans un cerveau ou réseau neuronal virtuel. On distingue l’intelligence artificielle forte de l’intelligence artificielle faible.
Tandis que la première inclut les machines capables d’agir de façon intelligente. Mais aussi d’assimiler des concepts abstraits et d’avoir une véritable conscience proche des sentiments éprouvés par les êtres humains.
La seconde, quant à elle, concerne les machines qui se limitent à résoudre des problèmes plus simples. Ils entrent, donc, dans la catégorie d’intelligence artificielle faible.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
Les machines dotées d’une intelligence artificielle mémorisent des comportements ce qui leur permet par la suite de résoudre des problèmes. Mais également d’agir correctement face aux différentes situations. Comment cela ? Grâce à un système de statistiques sophistiqué et très performant qui conduisent cette dernière avoir le comportement attendu.
Peux-t-on mesurer le degré d’intelligence d’une machine ? Oui en la soumettant à un certain test :
Ce test porte le nom de l’inventeur de l’IA, Alan Turing, un mathématicien britannique. Il fut l’un des premiers à se demander, en 1950, si une machine était capable de penser.
Le test de Turing consiste à converser avec la machine. Plus précisément, à lui demander de créer quelque chose avec des critères précis qu’elle se doit de respecter.
L’Intelligence Artificielle est un marché qui explose à près de 90 milliards de dollars
L’IA est présente dans notre quotidien et devient petit à petit un outil essentiel touchant à tous les domaines.
Alors qu’en 2015 le marché de l’intelligence artificielle pesait 200 millions de dollars, on estime qu’en 2025, il s’élèvera à près de 90 milliards de dollars !
On a des secteurs où l’IA est utilisée pour développer des intelligences similaires à celles de l’homme mais en beaucoup plus performant. On peut citer la plus populaire, GATO de DeepMind, société appartenant à Google.
Dans le quotidien, nous utilisons l’IA de façon régulière et sans nous rendre compte. Parmi les secteurs où sa présence marque une différence et simplifie les tâche pour l’humain nous avons :
Le secteur de la finance par exemples ou la détection des fraudes se fait de deux manières :
- Par applications qui notent les demandes de crédit utilisent l’IA pour évaluer la solvabilité des consommateurs.
- Ou par moteurs d’IA plus avancés qui sont chargés de surveiller et de détecter en temps réel les paiements frauduleux réalisés par carte bancaire.
Un second exemple, les centres d’appel ou nous avons le Service client virtuel (SCV) qui est utilisé afin prédire les demandes de leurs clients. Et cela pour y répondre sans intervention humaine et en utilisant la reconnaissance vocale qui est un simulateur de dialogue humain créant le premier point d’interaction avec le service client.
Les demandes plus complexes quant à elles requièrent quant à elles une intervention humaine.
un exemple très répandu que sont les pages Web. Particulièrement celles qui utilisent une forme d’IA spécialisée sous forme de chatbot. En plus simple, c’est un ordinateur exécutant le programme qui sert d’interlocuteur lorsqu’un internaute ouvre une fenêtre de dialogue sur ces pages ou sites .
Si le chatbot ne parvient pas à interpréter la question ou à résoudre le problème, un agent humain prend le relais.
Ces échecs d’interprétation sont par la suite envoyés au système de machine learning afin d’améliorer les futures interactions de l’application d’IA.
Un potentiel infini
Les possibilités de l’IA sont infinies. Ces dernières années, nous sommes passés du simple chatbot à l’utilisation de l’intelligence artificielle pour l’aide à la prise de décisions cruciales. C’est valable aussi bien pour le domaine médical ou militaire.
Avec des champs d’applications si divers, les besoins en experts des données se font sentir dans nombre de secteurs d’activité. C’est notamment le cas des acteurs de la Banque et des Assurances qui n’ont pas hésité à se préparer aux métiers de demain. Ils sont allés jusqu’à créer des écoles spécialisées et des formations pour devenir Data Analyst par exemple.