UN MONDE D'ALGORITHMES
Recherches en ligne, réseaux sociaux, logiciels de navigation, de traduction, recommandation de produits, de musique, partage de transports, de logements, etc, l'IA faible fait dorénavant partie de nos vies quotidiennes.
C'EST QUOI DES ALGORITHMES ?
Les algorithmes sont des suites d’opérations ou d'instructions comparables à des recettes (s'il se produit telle chose, offrir telle solution) pour parvenir à un but. Un algorithme est donc une séquence d'opérations non ambiguës à réaliser sur des données pour résoudre un problème. On peut penser à un arbre décisionnel. L'algorithme recherche habituellement la solution optimale.
LES HEURISTIQUES
Néanmoins, évaluer constamment toutes les solutions possibles peut s'avérer couteux en temps et en énergie alors certains algorithmes vont inclure des heuristiques. Ce sont des «raccourcis» permettant de converger plus rapidement vers une solution satisfaisante mais pas nécessairement optimale.
LES DONNÉES (DATA)
Pour pouvoir faire des choix et privilégier des scénarios, les algorithmes d'intelligence artificielle doivent avoir accès à des données (data). Avant l'avènement et la démocratisation d'Internet, ces données devaient être entrées par des experts dans des bases de données. Ce processus est très long et fastidieux.
LES SYSTÈMES EXPERTS
On appelle système expert les logiciels qui fonctionnent de cette façon et ils constituèrent l'une des façons de faire de l'intelligence artificielle.
Un bel exemple de système expert est Akinator. Ce jeu vous demande de penser à un personnage puis vous pose différentes questions. Selon vos réponses, l'algorithme d'Akinator trie dans sa banque de 100 000 personnages pour trouver la solution, un peu comme un jeu de Qui suis-je (Guess Who ? ) géant.
L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Un autre champ d'étude de l'IA est l'apprentissage automatique (machine learning ) qui se fonde sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' apprendre à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune.
DEUX FACTEURS ONT PERMIS DE NOUVELLES PERCÉES EN IA:
L'APPRENTISSAGE PROFOND
Ces développements technologiques ont permis dans les années 2010 aux algorithmes d'apprentissage profond (deep learning ) d'obtenir d'impressionnants résultats. Cette technique d'apprentissage automatique utilise un réseau artificiel de neurones pour analyser des données.
LA VISION PAR ORDINATEUR
Cette technologie fut rapidement adoptée pour permettre aux ordinateurs de reconnaitre des images, des visages, des voix, traduire des phrases, etc. Aujourd'hui, lorsque leur tâche est de détecter et d'identifier un objet sur une image, les IA faibles sont de plus en plus précises et apprennnent très rapidement. Elles peuvent par exemple aider des professionnels de la santé à dépister des tumeurs qui sont difficiles à percevoir pour un oeil humain.
APPRENDRE PAR ESSAI-ERREUR
L'APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT
Une autre façon de procéder est l'apprentissage par renforcement. Le programme avance en mode essai-erreur et reçoit des rétroactions positives et négatives. Ainsi, il s'améliore en reproduisant ses réussites et en évitant ses échecs.
LES ASSISTANTS PERSONNELS
De nos jours, on peut facilement voir l'IA en action en discutant avec des assistants personnels intelligents. Ceux-ci peuvent effectuer des tâches ou des services pour un individu. Ils utilisent habituellement le traitement automatique du langage naturel (commandes vocales) pour faire correspondre le texte de l'utilisateur aux commandes exécutables.
OK, MAIS EST-CE QUE TOUT ÇA C'EST VRAIMENT DE L'IA ?
LE THÉORÈME DE TESLER ET L'EFFET IA
L'effet IA tel qu'identifié par Pamela McCorduck se produit lorsque les spectateurs minimisent un programme d'intelligence artificielle en déclarant qu'il ne s'agit pas de « véritable » intelligence mais plutôt d'une série de calculs par exemple.
Ce phénomène a entrainé la formulation du théorème de Tesler: « L'intelligence artificielle est tout ce qui n'a pas encore été fait.». Effectivement, à chaque fois qu'une nouvelle technologie d'IA est développée elle est rapidement prise pour acquise et on regarde vers la prochaine étape pour rechercher une « véritable IA ».
Ainsi, certains vous diront que l'intelligence artificielle n'existe pas alors que d'autres diront qu'elle existe depuis des années.
DES QUESTIONS ÉTHIQUES...
Une chose est certaine, le développement de l'intelligence artificielle soulève déjà d'importants enjeux éthiques. Pour en connaitre quelques-uns, poursuivez votre exploration à la section Enjeux éthiques 👇.