Si le terme intelligence artificielle est né en 1950 dans un article publié par Alan Turing, son application n’aura jamais été aussi performante que depuis ces dernières années.
Aujourd’hui, elle vient de pair avec d’autres termes comme algorithme, machine learning, réseau de neurones artificiels, deep learning … Voyons ensemble ce qui hiérarchise tout cela.
◾L’intelligence artificielle faible.
Par définition, l’IA faible est un programme qui n’est pas doté de sens et se concentre uniquement sur la tâche pour laquelle il a été programmé. On la met en opposition à l’IA forte, qui, elle, est dotée de conscience et donc d’une sensibilité particulière. Cependant, l’IA forte reste encore du domaine de la science-fiction. Toutes les intelligences artificielles que nous croisons dans la vraie vie sont faibles.
◾La machine learning
Dès lors qu’entre en jeu un concept d’apprentissage, on parle de Lachine learning.
Depuis longtemps, nous avons entraînés des systèmes de machine learning. En aidant à Google à identifier un chat, un panneau STOP, ou un feu de signalisation lors d’un CAPTCHA la plupart du temps. Au départ, l’IA fait difficilement la différence entre l’image d’un chat et celle d’un buisson. À force de lui dire « sur cette image il y a un chat, mais pas sur celles-ci » le programme comprend ce qu’est un chat. Seulement, pour progresser, il faut développer le bon algorithme d’apprentissage, et il faut du temps.
◾Les réseaux de neurones artificiel
Pour comprendre le fonctionnement d’un réseau de neurones (artificiel), imaginez plusieurs couches, avec des connexions entre elles. Chaque couche peut correspondre à une tâche, et chaque neurone a une mission bien précise. Dans le cas où l’on veut savoir si une image représente un feu tricolore, on doit dire s’il y a trois ronds pour les lumières, si la forme générale est rectangulaire, si une des lumières est allumée en vert orange ou rouge, si la taille correspond, etc. Chacun de ces attributs est évalué, avec un taux de certitude. En passant chaque couche, et en associant les résultats, le réseau est capable de livrer un taux de certitude. Exemple : à 97% c’est un feu tricolore, à 12% ce sont des LEGO, à 5% on voit des boutons de chemise. À la fin, le réseau est informé s’il a vu juste ou non.
"Aujourd’hui, des IA sont capables de faire des tâches précises bien mieux que l’Homme. Conduire, identifier une tumeur, joueur à un jeu vidéo, recommander un film, etc. Le deep learning a permis aux chercheurs de mettre en place bien des éléments pratiques du machine learning, et ce, pour un meilleur futur."
🤔Conduire à notre place, un bien meilleur futur parlons en !!
Keep Calm and Love Android.
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