L’Intelligence Artificielle

Définition et fonctionnement de l’Intelligence Artificielle

Présentation de l’Intelligence Artificielle

C’est dans les années 1950 aux États-Unis que la notion d’Intelligence Artificielle apparait pour la première fois. Très fréquemment rencontrée sous son abréviation IA, elle désigne des machines qui imitent et reproduisent l’intelligence humaine. Pas dans le but de nous remplacer bien sûr, mais de compléter nos capacités, nous permettre d’aller encore plus loin. Quand on parle de machines, on évoque surtout des systèmes informatiques. Cette simulation répond à des processus qui se décomposent en 3 phases :

• L’apprentissage : l’information et ses règles d’utilisation sont acquises par le système.
• Le raisonnement : les règles sont ensuite utilisées pour en tirer des conclusions.
• L’autocorrection.

On distingue deux catégories d’Intelligence Artificielle :

• L’IA faible (ou IA étroite) : elle fait davantage référence à un système conçu pour une tâche bien précise. On la qualifie de faible, car il s’agit plutôt d’une reconstitution de l’intelligence humaine, une continuité de la recherche opérationnelle. Siri, le fameux assistant virtuel d’Apple est un exemple d’IA faible.
• L’IA forte : elle présente des capacités cognitives bien supérieures à l’IA faible et n’a pas besoin de l’intervention humaine pour trouver une solution.

Les technologies et le fonctionnement de l’Intelligence Artificielle

Pour délivrer toutes ses facultés, l’IA est intégrée à diverses technologies. Voici les plus connues :

• l’automatisation ;
• le machine learning ;
• la vision par ordinateur ;
• le traitement du langage naturel (NLP pour Natural language processing)
• la robotique ;
• les voitures autonomes.

Vous vous demandez toujours comment cette intelligence fonctionne ? Tout comme le cerveau humain, elle repose sur l’interconnexion d’un réseau de neurones, mais artificiels cette fois-ci. Des experts ont créé des équations interconnectées avec d’autres pour permettre une stimulation intellectuelle artificielle. Ces équations n’ont de cesse de s’enrichir et toutes les capacités de l’IA en résultent.

Le rôle de l’Intelligence Artificielle dans l’industrie

Savez-vous que l’IA est déjà bien présente autour de nous, dans notre quotidien et nos espaces de vie ? Alexa d’Amazon est encore un exemple connu d’IA.

L’IA en entreprise

Si elle est donc largement intégrée dans notre sphère privée, en entreprise elle est une marque forte de compétitivité, un vrai levier de développement et de valorisation de toute l’organisation.

Cette technologie n’est plus une option en entreprise, mais bien un enjeu capital. Voici les 2 principales raisons pour lesquelles vous devez utiliser l’IA :

• Pour l’amélioration des performances. Être plus productif et plus rentable, c’est ce que permet l’IA en se positionnant comme une extension des facultés humaines.
• Pour l’anticipation et la prévision des risques. L’IA est tout à fait capable de prédire un comportement à venir ; pour le développement d’une entreprise, c’est une mine d’or et d’informations sur laquelle il faut capitaliser.

Désormais, l’IA concerne de nombreuses fonctions de l’entreprise. Retenons surtout :

• Les ressources humaines : elle améliore considérablement le processus de recrutement.
• Le marketing : l’IA œuvre pour un meilleur ciblage, une relation client encore plus personnalisée et une fidélisation accrue.

L’IA dans l’industrie

C’est sans aucun doute le domaine où l’IA a de quoi largement s’exprimer ! On dit déjà qu’elle dépasse l’homme sur certaines tâches. Entrons dans l’industrie 4.0 et découvrons ses apports.

• L’automatisation et l’optimisation du contrôle qualité : l’industrie ne peut se passer de cette exigence de contrôle et du zéro défaut. L’IA y contribue fortement : la cadence de production peut être maintenue et aucune perte de concentration n’est subie.
• La fluidification de la production grâce à la maintenance prédictive : une ligne de production à l’arrêt peut vite engendrer des dommages importants pour l’entreprise. L’IA permet de prédire d’éventuelles défaillances et donc de diminuer largement leurs conséquences.
• L’optimisation de la traçabilité.
• L’identification visuelle.

Les domaines d’application et les bénéfices de l’Intelligence Artificielle

L’IA progresse de plus en plus et fait des prouesses dans de nombreux domaines d’activité.

Les domaines d’utilisation de l’IA

• La santé : l’IA permet l’obtention d’un diagnostic précis et de prévisions importantes, comme le déclenchement d’une possible maladie.
• La banque et les finances : c’est l’IA qui traite automatiquement les données grâce à de puissants algorithmes.
• L’industrie : on vient de le voir, l’IA s’est invitée à presque toutes les étapes de ses process.
• La sécurité : la reconnaissance faciale et vocale, la protection des données sur le web sont des exemples du rôle que joue l’IA dans la sécurité.
• Les transports : l’IA travaille à une plus grande autonomie des moyens de déplacement.
• Le commerce et les services : l’IA favorise la gestion des stocks, les inventaires, le ciblage de la clientèle…

Les bénéfices de l’IA

Vous l’avez donc compris : l’IA c’est tout simplement l’intelligence des machines au service de l’Homme. Cette science, qui suscite de nombreuses interrogations, présente des avantages, mais aussi des inconvénients. Voyons lesquels.

Les apports

• L’erreur humaine est réduite.
• Des lieux difficiles d’accès comme les mines ou le fond des océans peuvent être explorés.
• Nos vies quotidiennes s’entourent de confort avec le GPS, l’assistant virtuel, le smartphone…
• Des tâches dangereuses ou répétitives peuvent être réalisées.
• Le domaine médical peut bénéficier d’un important soutien.
• L’IA fonctionne en permanence et fournit de grandes performances.

Les inconvénients

• L’IA coûte très cher.
• La machine ne sait pas prendre d’initiative.
• L’IA ne fait pas preuve de créativité et d’imagination.
• Elle engendre du chômage.

Focus sur Python

C’est le langage informatique le plus utilisé pour :

• programmer des applications ;
• créer des services web ;
• faire de la métaprogrammation ;
• développer du code.

Disponible en open source et simple à prendre en main, Python s’impose dans l’analyse des données, la gestion des infrastructures et le développement de logiciels. C’est un langage lisible, extensible et orienté objet. Si Python a largement contribué à l’essor du Big Data, il peut néanmoins occasionner des problèmes de sécurité.