Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? 

L’intelligence artificielle, ou IA, désigne un ensemble de techniques et d’approches qui cherchent à permettre à une machine d’accomplir des tâches que l’on associe d’ordinaire à l’intelligence humaine. Il peut s’agir de comprendre un texte, de reconnaître un visage, de planifier une action, d’apprendre à partir de données ou encore de raisonner à partir d’exemples. En résumé, l’IA vise à reproduire certaines formes de perception, d’apprentissage et de décision sans que chaque règle ou chaque étape n’ait à être codée manuellement par un programmeur.

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Concrètement, une IA repose sur des modèles informatiques capables d’analyser d’immenses volumes de données et d’en dégager des régularités. Ces modèles ne « pensent » pas, mais ils calculent des relations statistiques entre ce qu’ils observent et les résultats attendus. Par exemple, une IA entraînée sur des milliers d’images de chats apprend à repérer certains motifs (des formes, des contours, des couleurs)  qu’elle associe ensuite à la catégorie « chat », sans jamais comprendre ce qu’est un chat au sens humain du terme. L’apprentissage consiste à minimiser l’erreur entre les prédictions du modèle et la réalité observée, en ajustant progressivement des millions, voire des milliards de paramètres internes.

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Dans l’histoire de l’intelligence artificielle, on distingue deux grands courants. Le premier, dit symbolique, repose sur des règles explicites, par exemple: « si la température dépasse 25°C, alors allumer la ventilation ». Ce type d’IA est utile lorsque les règles sont bien définies et ne varient pas beaucoup. Le second, celui de l’apprentissage automatique (machine learning), ne cherche plus à écrire ces règles, mais à les découvrir dans les données. Le système apprend à reconnaître des motifs et à prédire des résultats en observant un grand nombre d’exemples. Cette approche domine aujourd’hui, grâce à la puissance de calcul et à l’abondance de données disponibles.

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C’est dans ce contexte qu’apparaît le deep learning, une branche du machine learning fondée sur les réseaux de neurones artificiels. Inspirés de manière très simplifiée du fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux sont composés de milliers ou de millions de « neurones » virtuels, organisés en couches.

 

Chaque neurone reçoit plusieurs entrées numériques, leur applique une transformation mathématique, puis transmet un résultat à la couche suivante. Au fil de l’entraînement, le réseau apprend à ajuster la « force » des connexions entre ces neurones, un peu comme un cerveau qui renforce certaines associations lorsqu’il apprend quelque chose de nouveau. Les premières couches du réseau repèrent des motifs simples (par exemple des lignes ou des textures dans une image), les couches intermédiaires les combinent pour identifier des formes plus complexes, et les dernières couches reconnaissent des objets ou des concepts entiers. Ce processus d’auto-organisation progressive permet au deep learning de découvrir ses propres représentations des données, sans supervision humaine directe.

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Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est omniprésente. Elle alimente les recommandations de musique ou de films, assiste les médecins dans l’interprétation d’images médicales, détecte les fraudes bancaires, optimise la consommation énergétique des bâtiments, traduit instantanément des textes ou résume des documents complexes. 

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Mais il faut rappeler que l’IA n’est pas une intelligence consciente. Elle ne comprend pas réellement le sens de ce qu’elle produit. Elle ne fait que reconnaître et reproduire des corrélations. Sa puissance découle du volume colossal de données et de calculs qu’elle peut traiter, non d’une forme de compréhension du monde. Sa fiabilité dépend donc de la qualité des données qu’on lui fournit et de la vigilance humaine dans son utilisation. 

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