Qu’est-ce que L’intelligence artificielle (IA) ?

Tout ce que vous devez savoir sur l'intelligence artificielle

Une définition de intelligence artificielle (IA) ?

Dans les années 1950, les pères du domaine Minsky et McCarthy  ont décrit l’intelligence artificielle (IA) comme toute tâche exécutée par un programme ou une machine qui, si un humain effectuait la même activité, dirait que l’humain devait appliquer l’intelligence pour accomplir le tâche.

C’est évidemment une définition assez large, cependant on peut définir l’IA comme suit :

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui met l’accent sur la création de machines intelligentes qui fonctionnent et réagissent comme les humains.

L’intelligence artificielle a de nombreuses applications notamment:

  • Reconnaissance de la parole
  • Apprentissage
  • Planification
  • Résolution de problème

Aussi on peut catégoriser l’IA en deux groupes:

  • En anglais Weak AI (faible)  est un système d’IA conçu et entraîné pour une tâche particulière par exemple des Assistants personnels virtuels, tels que Google Assistant.
  • La Strong AI ,  est un système d’intelligence artificielle doté de capacités cognitives humaines généralisées. Ainsi, lorsqu’il est confronté à une tâche inconnue, il possède suffisamment d’intelligence pour trouver une solution. Le test de Turing , développé par le mathématicien Alan Turing en 1950, est une méthode utilisée pour déterminer si un ordinateur peut effectivement penser comme un humain, bien que la méthode soit controversée.

Différence entre intelligence artificielle, machine learning et deep learning

Beaucoup de personnes ont du mal à voir la différence entre l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning. Déjà ce qu’il faut savoir c’est que l’IA c’est la grande famille qui englobe toutes ces méthodes “de nouvelles formes d’intelligence”. Ainsi le machine learning fait partie de la famille des intelligences artificielles. Aussi le deep learning quant à lui est un sous domaine du machine learning (sa particularité étant l’utilisation de réseaux de neurones profond). L’image ci-dessous étaye ces propos.

Schéma montrant le positionnement des notions d'IA, machine learning et deep learning imbriquées les unes aux autres.
Schéma montrant le positionnement des notions d’IA, machine learning et deep learning imbriquées les unes aux autres.

Quelques Applications de l’IA

  • L’intelligence artificielle dans la santé

Les plus grands paris sont sur l’amélioration des résultats des patients et la réduction des coûts. Les entreprises utilisent l’apprentissage automatique pour faire des diagnostics meilleurs et plus rapides que les humains. IBM Watson est l’une des technologies de santé les plus connues . Il comprend le langage naturel et est capable de répondre aux questions qui lui sont posées. Le système extrait les données du patient et d’autres sources de données disponibles pour former une hypothèse, qu’il présente ensuite avec un schéma de notation de confiance. Les autres applications de l’IA incluent les chatbots , un programme informatique utilisé en ligne pour répondre aux questions et aider les clients, pour planifier les rendez-vous de suivi ou aider les patients dans le processus de facturation et les assistants de santé virtuels qui fournissent des informations médicales de base.

  • L’intelligence artificielle dans le business

L’automatisation de processus robotique est appliquée à des tâches hautement répétitives normalement effectuées par des humains. Des algorithmes d’apprentissage automatique sont en cours d’intégration dans les plates-formes d’analyse et de gestion de la relation client afin de découvrir des informations sur la façon de mieux servir les clients. Chatbots ont été incorporés dans des sites Web pour fournir un service immédiat aux clients. L’automatisation des postes est également devenue un sujet de discussion parmi les universitaires et les consultants en informatique tels que Gartner et Forrester.

  • L’intelligence artificielle dans l’éducation

L’IA peut automatiser le classement, donnant plus de temps aux éducateurs. L’IA peut évaluer les étudiants et s’adapter à leurs besoins, les aidant à travailler à leur propre rythme. Les tuteurs d’IA peuvent fournir un soutien supplémentaire aux étudiants, en s’assurant qu’ils restent sur la bonne voie. L’IA pourrait changer où et comment les étudiants apprennent, peut-être même en remplaçant certains enseignants.

  • L’intelligence artificielle en finance

L’IA appliquée aux applications de finances personnelles, telles que Mint ou Turbo Tax, est une institution financière en difficulté. Des applications comme celles-ci pourraient recueillir des données personnelles et fournir des conseils financiers. D’autres programmes, IBM Watson étant un, ont été appliqués au processus d’achat d’une maison. Aujourd’hui, le logiciel effectue une grande partie du trading sur Wall Street.

  • L’intelligence artificielle en droit

Le processus de découverte, en passant au crible les documents, est souvent accablant pour les humains. L’automatisation de ce processus est une meilleure utilisation du temps et un processus plus efficace. Les startups construisent également des assistants informatiques questions-réponses qui peuvent passer au crible des questions programmées en examinant la taxonomie et l’ontologie associées à une base de données .

 

sources : TechTarget, AI (artificial intelligence)
Znet, What is AI? Everything you need to know about Artificial Intelligence
Techopedia, Artificial Intelligence (AI)

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