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Tout savoir sur l’Intelligence Artificielle : principes et fonctionnement

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Tout savoir sur l’Intelligence Artificielle

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2023 a été sans doute l’année où l’intelligence artificielle a été le plus propulsée sur le devant de la scène, que ce soit sur le marché BtoB, BtoC, et bien d’autres usages personnels au quotidien. Rien que pour cette année, l’application en vogue ChatGPT a connu plus de 19 millions de téléchargements.
Pour vous éclairer sur ce bouleversement sans précédent, revoyons d’abord le contexte qui a mené cette technologie dans le quotidien des entreprises et des particuliers. Et surtout, quels apports sur le futur du marché de l’IT ?


Le mot Intelligence Artificielle est prononcé pour la première fois en 1956 lors de la conférence "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence" par John McCarthy. Un mot qui désigne une technologie qui va créer des machines capables de reproduire le raisonnement humain et qui va apporter une révolution à tout secteur d'activité.
Comment cette révolution s’opère-t-elle réellement ? Peut-on véritablement se fier à cette technologie ? C'est ce que nous allons explorer dans cet article.


1-L’Intelligence Artificielle : de quoi il s’agit?


Comme son nom l'indique, l'expression "Intelligence Artificielle" renvoie à une intelligence conçue par l'homme. Il s'agit d'un processus visant à reproduire l'intelligence humaine impliquant la conception et l'application d'algorithmes fonctionnant dans un environnement informatique dynamique. L'objectif essentiel de cette discipline est d'octroyer aux ordinateurs la capacité de raisonner et d'agir de manière similaire aux êtres humains. Vous suivez jusqu’ici ?

Pour atteindre cet objectif, trois éléments sont indispensables :

  • des systèmes informatiques performants
  • des données avec des systèmes de gestion adéquats
  • des algorithmes d'IA avancés (code)


En d'autres termes, l'Intelligence Artificielle vise à développer des programmes dotés d'une puissance de calcul considérable, habituellement associée à l'intelligence humaine, englobant notamment :

  • la capacité de raisonner;
  • la capacité de traiter d'importantes quantités de données;
  • la faculté de détecter des motifs et des modèles imperceptibles pour un être humain;
  • l’aptitude à comprendre et analyser ces modèles;
  • la compétence à interagir avec l'homme;
  • la faculté d'apprentissage progressif; et la capacité à améliorer continuellement ses performances.

L’Intelligence Artificielle couvre donc un vaste sujet, en perpétuelle mutation.


2- L’Intelligence Artificielle : comment fonctionne -t- elle?


Le fonctionnement de l'IA peut être caractérisé par le type d’apprentissage des algorithmes utilisées en Intelligence Artificielle :


Apprentissage supervisé


Le modèle d’IA (l’algorithme) apprend en se basant sur des données étiquetées, ce qui signifie que chaque exemple d'entraînement dans l'ensemble de données est associé à une sortie ou un label connu. Pendant la phase d'entraînement, le modèle examine ces exemples et ajuste ses paramètres internes pour créer une relation entre les entrées et les sorties attendues.
Une fois que le modèle a été entraîné sur un volume suffisant de données étiquetées, il est évalué sur des données non vues pendant l'entraînement pour s'assurer qu'il peut généraliser correctement. En fin de compte, lorsque de nouvelles données sont introduites, le modèle peut prédire les sorties correspondantes en se basant sur les motifs appris au cours de l'entraînement.
La traduction automatique, la détection de fraudes dans les transactions financières, la recommandation de produits en ligne, la prédiction de maladies à partir d'images médicales, la classification d’image sont tous des exemples d'applications d'IA basées sur l'apprentissage supervisé.


Apprentissage non supervisé


L'apprentissage non supervisé est une approche d'apprentissage machine où l'algorithme est exposé à un ensemble de données non étiquetées. Contrairement à l'apprentissage supervisé, il n'y a pas d'étiquettes ou de réponses fournies pour guider le modèle. L'objectif de l'apprentissage non supervisé est de permettre au modèle de découvrir des structures, des motifs ou des relations intrinsèques dans les données sans avoir de directives spécifiques.
Une fois que le modèle a appris ces structures, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Par exemple, dans le cas du regroupement, si une nouvelle donnée est présentée, le modèle peut attribuer cette donnée à un cluster existant en fonction de ses caractéristiques.
L'apprentissage non supervisé est couramment utilisé pour explorer des modèles de données complexes, découvrir des tendances cachées, et préparer les données pour des tâches ultérieures. Des exemples d'applications incluent la segmentation de clients pour des stratégies marketing ciblées, la détection d'anomalies dans les données, et la réduction de dimension pour simplifier la représentation des données.


Apprentissage par renforcement


Le Machine Learning par renforcement désigne l’ensemble des méthodes qui permettent à un agent d’apprendre à choisir quelle action prendre, et ceci de manière autonome.
Plongé dans un environnement donné, il apprend en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions. Au travers de son expérience, l’agent cherche à trouver la stratégie décisionnelle optimale qui puisse lui permettre de maximiser les récompenses accumulées au cours du temps.
Un exemple classique d'application d'apprentissage par renforcement est l'entraînement d'un agent à jouer à des jeux, et en particulier les jeux de plateau. Un cas emblématique est celui des jeux de société tels que les échecs ou le jeu de Go.

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3- Comment créer un système informatique piloté par l’IA?


Jusqu'à présent, les concepts décrits ci-dessus peuvent vous sembler un peu abstraits. Pour mieux approfondir votre compréhension sur l'IA, voici les étapes générales à suivre pour créer un système piloté par l'IA :


Étape 1 : Définir l'objectif du système et collecte de données


Cette étape consiste à définir au préalable l’objectif de votre système piloté par l'IA et de réunir un ensemble de données pertinent pour l’objectif défini. C’est avec les données que le modèle va être entraîné.


Étape 2 : Prétraitement des données


Parfois les données devront être nettoyées, traitées et préparées pour les rendre exploitables par le modèle d'IA. Cela peut inclure la normalisation, la gestion des valeurs manquantes, etc.


Étape 3 : Choix de l'algorithme /modèle


Il existe de nombreux modèles pouvant être utilisés pour votre projet IA. Il est alors préférable de sélectionner un algorithme ou un modèle d'IA approprié à votre problème. Le choix dépend souvent de la nature des données et de l'objectif de la tâche.


Étape 4 : Entraînement du modèle


C’est l’étape à laquelle le modèle apprend à partir des données. Cela implique d'alimenter le modèle avec des exemples étiquetés et ou non afin d'ajuster ses paramètres pour qu'il puisse effectuer la tâche souhaitée.


Étape 5 : Évaluation et optimisation du modèle


Après l'entraînement il y a l’évaluation de la performance du modèle sur un ensemble de données distinct pour vérifier s'il généralise bien aux nouvelles données. Cela permet de détecter tout surajustement (overfitting) ou sous-ajustement (underfitting). Et on peut ajuster les paramètres du modèle afin d’ améliorer encore ses performances. L'optimisation peut également inclure des techniques comme l'augmentation des données.


Étape 6 : Intégration dans le Système et maintenance continue


Une fois que vous êtes satisfait de la performance du modèle, vous pouvez l'intégrer dans votre système informatique tout en assurant que le modèle peut recevoir des données en temps réel et générer des prédictions ou des actions appropriées.
Vous pouvez mettre à jour le modèle si nécessaire en fonction des évolutions des données ou des objectifs du système.

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4- Peut-on se fier à l’IA?


En évaluant les algorithmes à travers des scénarios représentatifs des situations auxquelles ils seront confrontés dans l'exécution future de leurs tâches, il devient possible de placer une certaine confiance dans l'Intelligence Artificielle (IA).
Cependant, d’autres divers facteurs doivent être pris en compte :


-la qualité des données pour former les modèles : si les données employées lors de l'entraînement du modèle sont biaisées ou erronées, cela peut se refléter dans les résultats prédits par le modèle formé. Ainsi, la fiabilité de l'IA dépend étroitement de la qualité et de la représentativité des données sur lesquelles elle a été formée;


-l’éthique : il est impératif que les applications d'IA observent des normes éthiques rigoureuses. Les décisions prises par ces systèmes peuvent avoir un impact significatif sur les individus, et il est essentiel que la conception et l'utilisation de ces systèmes soient guidées par des principes éthiques;


-l’adaptabilité : certains modèles d'IA peuvent réagir aux variations dans les données d'entrée. Il est donc crucial que ces modèles démontrent une capacité d'adaptation, maintenant ainsi des performances fiables même face à des conditions changeantes;


-l’encadrement humain : souvent indispensable, la présence d'une supervision humaine est requise pour authentifier les résultats engendrés par l'IA. La collaboration entre l'IA et les spécialistes humains peut accroître la confiance accordée aux résultats obtenus.


5- Pourquoi l’IA est-elle importante?


Aujourd'hui, tant les êtres humains que les machines génèrent des données à une cadence qui dépasse la capacité humaine d'assimiler et d'interpréter ces informations en vue de prises de décisions complexes. Cette abondance de données peut être exploitée et utilisée pour développer de nombreuses applications, ce qui offre à l'entreprise la possibilité de révolutionner divers aspects.


Maintenant que vous êtes devenu familier avec l'intelligence artificielle, l'application de cette technologie peut engendrer une impulsion de changement pour l'ensemble de vos activités. Sans son utilisation, cela pourrait entraîner un retard dans toute progression.

Dernière mise à jour
2024-01-11

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