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Intelligence Artificielle : quelles technologies nous cache-t-elle ?

Intelligence Artificielle : quelles technologies nous cache-t-elle ?

Des applis de rencontre qui comprennent vos comportements, des assistants virtuels prêts à vous rendre service, de nouvelles méthodes d’approche dans différents domaines… L’Intelligence Artificielle révolutionne nos vies d’une manière impressionnante. Depuis la mise en place d’un chatbot jusqu’à la détection d’une maladie spécifique, en passant par les fonctions sur nos appareils du quotidien, l’IA recèle bien des mystères qui ont probablement suscité votre curiosité.

Mais quels genres de technologies nous cache-t-elle ? Que comprendre derrière ces algorithmes complexes mis au point par les Data Analysts et les Data Scientists ? L’IA School retourne l’écran et vous fait tout comprendre dans cet article.

 

Automatiser les processus grâce au machine learning

L’intelligence artificielle utilise le machine learning pour automatiser les processus informatiques dans la création des différents algorithmes relatifs à un projet donné. Cette technologie s’occupe de la rédaction des codes informatiques à la place des développeurs humains. Mais pour devenir autonome, elle a besoin d’un apprentissage renforcé en accumulant et en analysant des tonnes de données qui découlent du Big Data. A priori, vous lui montrez des exemples pour qu’ensuite elle les assimile et s’en serve dans la réalisation de différentes tâches.

Par exemple, vous pouvez vous servir du machine learning pour enseigner un algorithme donné à reconnaitre des arbres, des chiens, des chats, etc. Pour ce faire, vous insérez des centaines de photos et de données relatives à ces différents éléments pour qu’il apprenne rapidement à les reconnaître dans n’importe quel type de contexte.

Le Machine Learning s’exploite aujourd’hui dans de nombreux domaines de la vie courante : la sécurisation des données, le trading, le web marketing, la détection des fraudes, la santé, les moteurs de recommandations ou encore les voitures autonomes.

 

L’apprentissage profond grâce au Deep Learning

Vous avez probablement déjà entendu parler de « Deep Learning ». Mais quelle différence avec le machine learning ? Et bien comparé à ce dernier, il propose un apprentissage et des analyses plus profondes des données en vue de répondre à des attentes de haut niveau.

En le décrivant de plus près, le Deep Learning garde les mêmes principes que le machine learning, car il se constitue de plusieurs réseaux d’algorithmes qui résultent de ce dernier. Ainsi, on peut littéralement le traduire en un réseau de machine learning ou de neurones artificiels.

Le Deep Learning a pour objectif de simuler les fonctions du cerveau humain. Sa particularité réside surtout dans sa capacité à apprendre rapidement de ses erreurs faites, et ce même si les résultats finaux sont faussés. Ceci est notamment dû à son réseau de neurones artificiels liés entre eux où les informations délivrées par chaque couche seront prises en compte lors des prochaines décisions. Au final, le programme que vous avez établi est capable de s’autocorriger sans aucune aide extérieure.

En guise d’exemple, L’entreprise britannique Deep Mind a mis au point un algorithme basé sur le fonctionnement du Deep Learning : l’Alpha Go. Cette technologie a notamment battu le champion du monde de Go en 2017, un jeu de plateau chinois qui nécessite une stratégie profonde. Le jeu était impossible à battre par les machines avant l’apparition de cette technologie, une grande première en faveur des progrès de l’IA.

 

Le traitement naturel du langage

Une branche qui découle du Deep Learning, le traitement naturel du langage se concentre principalement sur l’étude de nos comportements afin de comprendre le langage humain. C’est notamment cette technologie qu’ont utilisée les concepteurs d’Amazon Alexa, Siri d’Apple, Cortana de Microsoft et Google Assistant.

Le traitement naturel du langage analyse des données non structurées, les enregistre et s’en sert ensuite pour mieux comprendre une situation ou des comportements spécifiques. Il peut tout aussi bien analyser de simples données comme des emails, des messages textuels, des transcriptions, des données relatives à notre état de santé que des données plus complexes comme la compréhension de nos demandes formulées vocalement. En effet, la reconnaissance vocale dérive bien de ce type de technologie de l’IA.

 

Computer Vision ou vision par ordinateur

Le Computer Vision, traduit littéralement par la vision par ordinateur est la technologie implémentée aux algorithmes pour pouvoir reconnaître des images selon le point de vue d’un humain. Ainsi, si auparavant, les appareils percevaient ces images comme des millions de pixels, ils peuvent désormais les voir comme nous les voyons et les comprendre.

Cette technologie est notamment exploitée dans les solutions de reconnaissance faciale. Vous comprenez maintenant comment les caméras de surveillance de haut niveau ou comment votre smartphone arrive à reconnaître votre visage. C’est aussi grâce à ce progrès de l’IA que les systèmes de sécurité sur la voie publique sont désormais aptes à reconnaître en un laps de temps court un prisonnier qui s’est évadé ou encore les personnes portées disparues. Ils analysent et comparent rapidement les visages capturés en cartographie et les images préalablement collectées de la personne recherchée.

Vous avez envie d’en savoir plus sur l’univers du big data et de l’intelligence artificielle ? Consultez nos autres articles en actualité.

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