Qu’est-ce que l’IA ?

L’intelligence artificielle (IA) représente la capacité d’un logiciel ou d’une machine à imiter le comportement humain. Par exemple, pour imiter les sens visuels, la reconnaissance vocale, la prise de décision, la compréhension du langage naturel, etc. Il ne s’agit pas d’une technologie en soi, mais plutôt d’un objectif fixé par les technologues pour imiter l’intelligence humaine.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative est un sous-ensemble de l’IA. L’IA peut être utilisée pour prédire des résultats, détecter des entités ou classer des documents, entre autres. Toutefois, l’IA générative, également appelée GenAI, crée du contenu, tel que des images, des vidéos ou du texte. L’objectif est que ce contenu généré par l’IA soit aussi utile que n’importe quel contenu créé par des humains. Cette approche est possible grâce aux grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles IA complexes qui peuvent être utilisés pour un large éventail de cas d’usage.

Par exemple, vous pouvez utiliser l’IA générative pour développer des questions de suivi d’une réunion, créer une image à partir d’un texte ou expliquer la ligne de frappe d’une blague, même si la blague se trouve dans une vidéo.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine interdisciplinaire dont l’objectif est de réaliser l’IA. Il utilise de nombreuses techniques différentes, principalement le Machine Learning et les statistiques. Dans la plupart des cas, les scientifiques des données sont les experts chargés de résoudre les problèmes d’IA.

L’apprentissage automatique – De quoi s’agit-il ?

Le Machine Learning est une technique où une machine passe au crible de vastes quantités de données pour trouver des modèles. Cette technique est fréquemment utilisée à des fins d’IA. Le machine learning utilise des algorithmes qui entraînent une machine à apprendre des modèles en fonction de caractéristiques différenciatrices sur les données. Plus il y a de données d’entraînement, plus les prédictions sont justes. Voici quelques exemples :

• Détection de courrier indésirable par e-mail : le Machine Learning peut rechercher des modèles dans lesquels les e-mails ont des mots tels que « gratuit » ou « garantie », le domaine d’adresses e-mail figure sur une liste bloquée ou un lien affiché dans du texte ne correspond pas à l’URL qui se trouve derrière.
• Détection de la fraude par carte de crédit : le Machine Learning peut rechercher des modèles, par exemple des dépenses associées à un code postal où le propriétaire n’a pas l’habitude de se rendre, un achat très onéreux ou une soudaine frénésie de dépenses.

Qu’est-ce que le deep learning ?

Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning. Le Deep Learning consiste à imiter la façon dont le cerveau humain traite les informations, à la manière d’un réseau neuronal artificiel connecté. Contrairement au machine learning, le deep learning peut découvrir par lui-même des modèles complexes et des caractéristiques différenciatrices. Il travaille normalement avec des données non structurées comme des images, du texte et de l’audio. C’est la raison pour laquelle il demande une énorme quantité de données pour faire de meilleures analyses et une énorme puissance de calcul pour travailler rapidement.

Par instance, le Deep Learning peut être utilisé pour détecter les cellules cancéreuses dans des images médicales. Le deep learning parcourt chaque pixel de l’image et l’utilise comme entrée des nœuds neuronaux. Les nœuds analysent chaque pixel pour filtrer les caractéristiques qui paraissent cancéreuses. Chaque couche de nœuds passe ses découvertes de cellules potentiellement cancéreuses à la couche de nœuds suivante pour répéter le processus et pour regrouper au final toutes ses découvertes de façon à classifier le contenu de l’image. Par exemple, l’image peut être classée comme une image saine ou une image avec des caractéristiques cancéreuses.

Qu’est-ce que l’IA responsable ?

L’IA a un grand potentiel de perturbation. C’est pourquoi il doit respecter les normes éthiques les plus élevées. L’IA responsable fait référence aux principes et meilleures pratiques qui garantissent que le travail d’IA est responsable, inclusif, fiable, sûr, équitable, transparent, sécurisé et respecte la confidentialité.

Par instance, l’IA pourrait créer une vidéo qui montre une personne réelle à un événement auquel elle n’a pas participé dans la vie réelle. L’IA responsable implique de ne pas utiliser cette technologie à des fins trompeurs, car elle compromettrait leur vie privée et aurait des conséquences injustes.

En étendant les concepts principaux de l’IA, où les machines montrent des capacités généralement associées aux humains, vous pouvez voir comment fonctionnent l’apprentissage des modèles, l’interprétation des données et le raisonnement avec les données. Pour ce faire, nous devons alimenter la machine avec une grande quantité de données avant qu’elle ne soit capable d’apprendre. Par ailleurs,le machine learning crée des algorithmes allant de la simple fonction linéaire à des fonctions extrêmement complexes, comme un réseau neuronal artificiel.