L'Intelligence artificielle : c’est quoi ? Définition, formes et enjeux

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en plein essor qui bouleverse notre monde à un rythme effréné. De la reconnaissance faciale à la traduction automatique en passant par les assistants vocaux, l’IA s’immisce dans notre quotidien et transforme nos modes de vie, de travail et de communication.

Mais qu’est-ce que l’IA exactement ? Comment fonctionne-t-elle ? Et quelles sont ses implications pour l’avenir de l’humanité ?

Dans cet article, nous explorerons l’univers fascinant de l’IA en répondant à ces questions et en démystifiant ce concept souvent considéré comme complexe et inaccessible.

Définition de l’intelligence artificielle

Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour artificial intelligence). McCarthy définit l’IA ainsi : « C’est la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. Elle est liée à la tâche similaire qui consiste à utiliser des ordinateurs pour comprendre l’intelligence humaine, mais l’IA ne doit pas se limiter aux méthodes qui sont biologiquement observables. »

Ainsi, l’IA peut être définie comme un ensemble de techniques et de théories  (notamment logique mathématique, statistiques, probabilités, neurobiologie computationnelle et informatique) visant à créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine de manière plus ou moins autonome.

Cela implique la capacité de machines à effectuer des tâches cognitives complexes telles que la résolution de problèmes, l’apprentissage, la prise de décision et la communication.

L’origine de l’intelligence artificielle : L’incroyable épopée de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) n’est pas une simple invention, c’est une véritable odyssée humaine. Son histoire, ponctuée de percées fulgurantes et de moments de doute, reflète notre quête inlassable de reproduire l’intelligence humaine dans les machines.

Dès les années 1950, des visionnaires comme Alan Turing posent les bases théoriques de l’IA, ouvrant la voie à un futur où les machines pourraient penser et agir comme des humains. L’enthousiasme est à son comble, les rêves de robots intelligents et d’ordinateurs omniscients envahissent les esprits.

Dans les années 1960 et 1970, les premiers langages de programmation dédiés à l’IA voient le jour, permettant de créer des systèmes experts capables de simuler le raisonnement humain. Des programmes comme ELIZA et STUDENT impressionnent par leur capacité à dialoguer et à résoudre des problèmes, nourrissant l’espoir d’une intelligence artificielle imminente.

Mais les années 1980 et 1990 marquent un ralentissement, un « hiver de l’IA ». Les ambitions démesurées et les limitations technologiques de l’époque brisent l’optimisme initial. L’IA se heurte à la complexité du cerveau humain et à la difficulté de reproduire ses capacités dans des machines.

Le 21e siècle sonne le renouveau de l’IA. L’avènement du Deep Learning, une technique d’apprentissage automatique révolutionnaire, et l’explosion des données disponibles propulsent l’IA vers de nouveaux sommets. La reconnaissance d’images, la traduction automatique, et bien d’autres applications révolutionnaires deviennent réalité.

Aujourd’hui, l’IA est partout. Des assistants vocaux qui anticipent nos besoins aux recommandations personnalisées qui influencent nos choix, l’IA est devenue omniprésente, tissant sa toile invisible dans le tissu de notre vie quotidienne.

Les principes de l’intelligence artificielle

Le Fonctionnement de l’IA  

L’intelligence artificielle ne cesse de fasciner et d’intriguer. Mais qu’est-ce que c’est au juste ? L’IA peut être définie comme la capacité d’une machine à imiter les capacités cognitives humaines, telles que l’apprentissage, la résolution de problèmes et la prise de décision.

Pour fonctionner, l’IA s’appuie sur plusieurs techniques, dont l’apprentissage automatique, les réseaux de neurones artificiels, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.

Il y a une confusion fréquente dans le débat public entre intelligence artificielle, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning). Pourtant, ces notions ne sont pas équivalentes, mais imbriquées. L’intelligence artificielle englobe l’apprentissage automatique, qui lui-même englobe l’apprentissage profond.

• Apprentissage automatique (Machine Learning) : analyse automatique de grandes quantités de données pour apprendre et s’améliorer par elles-mêmes (apprentissage machine), sans programmation explicite. Les principales méthodes d’apprentissages sont : l’apprentissage supervisé, non supervisé; l’auto-supervisé et par renforcement).
• Apprentissage profond (Deep Learning) : c’est un type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels inspirés du cerveau humain. Les réseaux de neurones apprennent en analysant des couches de données, ce qui leur permet de reconnaître des patterns complexes et de faire des prédictions très précises.
• Grand modèle de langage ou Traitement du langage naturel ( NLP ) : analyse et compréhension du langage pour interagir avec les humains et effectuer des tâches comme la traduction automatique.
• Recherche et optimisation : recherche locale et dans l’espace des états
• Logique : la logique formelle, l’inférence logique ou la logique floue.
• Méthodes probabilistes et gestion de l’incertitude : l’inférence bayésienne, les méthodes de Monte-Carlo, les réseaux de neurones.
• Classifieurs et méthodes statistiques

Diagramme de Venn montrant comment s’imbriquent les notions d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.

Pourquoi utiliser l’Intelligence artificielle  

L’intelligence artificielle (IA) vise à créer des machines capables d’imiter et de surpasser l’intelligence humaine. Voici quelques-uns de ses principaux objectifs :

• Le premier est d’automatiser, c’est-à-dire de remplacer les humains dans l’exécution de tâches répétitives, manuelles ou dangereuses. Cela permet d’améliorer la productivité et la sécurité, et de libérer les humains pour qu’ils se concentrent sur des tâches plus créatives et stratégiques.
• L’IA vise également à optimiser des processus existants. En analysant de grandes quantités de données, l’IA peut identifier des inefficacités et proposer des solutions pour les améliorer. Cela permet de réduire les coûts, d’améliorer la qualité des produits et services et d’augmenter la satisfaction des clients.
• L’IA permet également de générer des décisions intelligentes. En analysant des données complexes, l’IA peut prendre des décisions plus précises et plus rapides que les humains. Cela est particulièrement utile dans des domaines comme la finance, la santé ou encore le marketing.
• Enfin, l’IA peut être utilisée pour créer de nouveaux produits et services. L’imagination est la seule limite ! L’IA peut être utilisée pour développer des solutions innovantes dans des domaines aussi variés que la médecine, l’éducation, l’énergie ou encore le transport.

Les trois types d’intelligence artificielle  

IA faible, l’intelligence artificielle étroite ou ANI)

L’IA faible, également connue sous le nom d’IA spécialisée, se concentre sur des tâches spécifiques et limitées. Elle excelle dans des domaines précis mais ne peut pas généraliser ou résoudre des problèmes en dehors de son domaine d’expertise. Un exemple notable d’IA faible est la reconnaissance faciale utilisée dans les systèmes de sécurité et les applications de gestion des identités. Ces systèmes sont capables d’identifier des visages dans des images ou des vidéos, mais ils ne peuvent pas effectuer d’autres tâches cognitives complexes.

IA forte, l’intelligence artificielle générale ou AGI)

Contrairement à l’IA faible, l’IA forte vise à reproduire l’intelligence humaine dans sa globalité, avec la capacité de résoudre n’importe quel problème cognitif. Un exemple emblématique d’IA forte est AlphaZero, un programme développé par DeepMind, qui a démontré une capacité exceptionnelle à maîtriser des jeux complexes tels que les échecs, le jeu de go et les échecs japonais. AlphaZero utilise des techniques d’apprentissage profond pour assimiler les règles du jeu et élaborer des stratégies gagnantes, démontrant ainsi un niveau d’intelligence générale remarquable.

La super intelligence artificielle ou ASI

L’ASI, ou super intelligence artificielle, est un concept hypothétique qui désigne une intelligence artificielle (IA) qui surpasse l’intelligence humaine dans tous les domaines. L’ASI n’existe pas encore, mais certains experts estiment qu’elle pourrait être développée dans les prochaines décennies.

Les caractéristiques de l’ASI sont :

• Capacité de raisonnement et de résolution de problèmes supérieure à celle des humains.
• Apprentissage automatique et adaptation à de nouvelles situations.
• Compréhension et manipulation du langage naturel.
• Création et innovation.

Pour aller plus loin sur l’IA :

• Comment Nestlé France a révolutionné ses ventes grâce à l’IA ? 
• La data et l’intelligence artificielle dans le domaine de l’industrie de la cosmétique ?
• IA : 5 impacts sur le cash management

Tester son IA : aperçu et exemples célèbres

Le domaine des tests d’IA vise à évaluer les capacités et les performances des systèmes d’intelligence artificielle. Il s’agit d’un domaine en plein essor, car l’IA est de plus en plus utilisée dans divers domaines, de la santé à la finance en passant par la conduite autonome.

Différents types de tests d’IA existent:

• Tests de performance : Mesurent la vitesse, la précision et l’efficacité de l’IA.
• Tests de robustesse : Évaluent la capacité de l’IA à gérer des situations inattendues et des données erronées.
• Tests d’équité et d’absence de biais: S’assurent que l’IA ne discrimine pas certains groupes de personnes.
• Tests de sécurité : Déterminent la vulnérabilité de l’IA aux attaques.
• Tests d’explicabilité : Visent à comprendre les raisons derrière les décisions prises par l’IA.

Voici quelques exemples célèbres de tests d’IA:

• Le test de Turing: Proposé par Alan Turing en 1950, ce test évalue la capacité d’une machine à imiter un humain dans une conversation textuelle.
• Le test du café: Imaginé par Steve Wozniak, ce test consiste à placer un système intelligent dans un environnement familier et à lui demander de faire un café.
• Le test de l’étudiant: Proposé par Ben Goertzel, ce test évalue la capacité d’un robot à suivre un cursus scolaire et à obtenir un diplôme.
• Le test de l’embauche: Proposé par Nils John Nilsson, ce test consiste à faire postuler un système intelligent à un travail important et à comparer ses performances à celles d’un humain.

Le choix du test le plus approprié dépend de l’application et des aspects de l’intelligence que l’on souhaite évaluer.

Le domaine des tests d’IA est en constante évolution et de nouvelles approches sont développées pour mieux mesurer les capacités et les impacts de l’IA. Il est important de choisir le test le plus adapté à l’application et de prendre en compte les différentes dimensions de l’intelligence artificielle.

En plus des tests, il est important de s’assurer que l’IA est développée et utilisée de manière éthique. Cela implique de prendre en compte les risques potentiels de l’IA et de mettre en place des mesures pour les atténuer.

Applications de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner de nombreux aspects de notre vie, du quotidien au monde du travail.

L’intelligence artificielle dans le quotidien

L’IA est déjà présente dans notre vie quotidienne, souvent sans que nous en ayons conscience. Voici quelques exemples :

• Reconnaissance faciale : utilisée pour déverrouiller nos smartphones, pour la sécurité dans les aéroports et les lieux publics.
• Assistants vocaux : comme Siri, Alexa et Google Assistant, qui nous permettent de contrôler nos appareils domestiques intelligents, de passer des appels téléphoniques et de rechercher des informations.
• Traducteurs automatiques : qui nous permettent de communiquer avec des personnes du monde entier.
• Filtres anti-spam : qui protègent nos boîtes mail des messages indésirables.
• Recommandations personnalisées : sur les plateformes de streaming vidéo et musical, qui nous proposent des contenus adaptés à nos goûts.
• Automobile : vers des voitures autonomes ? Si ce n’est pas encore tout à fait le cas, de nombreux constructeurs envisagent d’intégrer de l’IA aux automobiles afin de fournir des services transparents de diverses technologies, comme les informations sur le trafic ou les mises à jour en temps réel sur les barrages routiers.

Pour aller plus loin :

Les cas d’usage de l’intelligence artificielle pour les entreprises

L’IA est également utilisée par les entreprises pour améliorer leur efficacité et leur rentabilité. Voici quelques exemples :

• Santé : L’IA est au cœur de la médecine du futur, avec des opérations assistées, des programmes capables de détecter précocement des cancers ou encore des maladies mentales telles que la schizophrénie.
• Relation client : l’utilisation des chatbots, disponibles à toute heure du jour et de la nuit, permettent aux entreprises d’évoluer vers une relation client de plus en plus personnalisée. En imitant de mieux en mieux les styles de conversation des représentants des clients, en utilisant le traitement du langage naturel (NLP).
• Finance : les banques et institutions financières utilisent l’IA pour détecter les activités frauduleuses, analyser les tendances d’investissement des clients ou encore proposer des services à la clientèle. Dans le secteur bancaire, cette technologie est aussi utilisée pour comprendre vos préférences, vos exigences et votre solidité financière, afin de vous suggérer des produits pertinents. L’intelligence artificielle, en plus de repérer les fraudes, peut détecter le blanchiment d’argent.
• Automatisation des tâches : l’IA peut automatiser des tâches répétitives et chronophages, ce qui permet aux employés de se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques.
• Analyse de données : l’IA peut analyser de grandes quantités de données pour identifier des tendances et des opportunités.
• Prise de décision : l’IA peut aider les entreprises à prendre des décisions plus précises et plus rapides en analysant des données et en simulant différents scénarios.
• Marketing personnalisé : l’IA peut être utilisée pour créer des campagnes marketing personnalisées et ciblées.
• Développement de nouveaux produits et services : l’IA peut être utilisée pour identifier les besoins des clients et pour développer des produits et services innovants.

Les impacts de l’intelligence artificielle sur la société

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie prometteuse qui bouleverse de nombreux aspects de notre société. Cependant, son développement et son utilisation soulèvent également des défis importants qu’il est crucial d’aborder.

Impact de l’IA sur l’emploi et la reconversion professionnelle

L’essor de l’intelligence artificielle (IA) soulève des inquiétudes quant à son impact sur l’emploi. L’automatisation de certaines tâches répétitives et chronophages par l’IA est susceptible de menacer certains emplois, en particulier dans les secteurs manufacturiers et tertiaires.

Ainsi selon une étude du McKinsey Global Institute ce sont près de la moitié des emplois pourraient être automatisés d’ici 2030.

Cependant, l’IA créera également de nouveaux métiers et opportunités dans des domaines comme la programmation, l’analyse de données et l’éthique de l’IA. La reconversion et l’acquisition de compétences en IA seront donc essentielles pour s’adapter à l’évolution du marché du travail.

Pour aller plus loin : 

• Comment faire une reconversion professionnelle quand on est CDI ?
• 5 signes que votre équipe a besoin d’être formée

Des questions éthiques et de responsabilité

L’utilisation de l’IA soulève également des questions éthiques et de responsabilité. Parmi les plus importantes, on peut citer :

• Biais et discrimination: Les systèmes d’IA peuvent être biaisés et discriminatoires, ce qui peut avoir des conséquences néfastes sur certains groupes de population. Il est important de veiller à ce que les données utilisées pour former les systèmes d’IA soient représentatives et inclusives.
• Transparence et explicabilité: Les systèmes d’IA peuvent être opaques et difficiles à comprendre, ce qui peut rendre difficile de les tenir responsables de leurs décisions. Il est important de développer des systèmes d’IA plus transparents et explicables.
• Vie privée et sécurité: Les systèmes d’IA peuvent collecter et stocker de grandes quantités de données personnelles, ce qui soulève des questions de vie privée et de sécurité. Il est important de veiller à ce que les données soient collectées et utilisées de manière éthique et responsable.
• Contrôle et pouvoir: L’IA peut être utilisée pour contrôler et influencer les gens, ce qui soulève des questions de pouvoir et de contrôle. Il est important de veiller à ce que l’IA soit utilisée de manière éthique et responsable.

Il devient donc de plus en plus crucial de développer des solutions et des réglementations pour garantir une utilisation responsable et éthique de l’IA.

Les défis de l’IA

Réticence et peur du changement

Certaines personnes peuvent être réticentes à l’idée d’utiliser l’IA, par peur du changement ou de ses implications potentielles. Il est important de sensibiliser le public aux avantages de l’IA et de dissiper les mythes et les idées fausses.

Une IA parfois peu fiable

On peut identifier trois types d’erreurs courantes

Les erreurs liées à la conception du système

• Un manque de représentativité, si certains cas réels n’ont pas été pris en compte dans les données d’entraînement.
• Une hypothèse trop approximative : en tant qu’abstraction mathématique, l’algorithme repose sur des hypothèses dont certaines peuvent s’avérer trop approximatives.
• De mauvais critères retenus lors de l’entraînement Lors de l’entraînement de l’algorithme.

Les erreurs liées aux conditions d’utilisation

• Une mauvaise qualité des données
• Des défauts liés au matériel de captation de la donnée (composants physiques, capteurs….)

Les défaillances classiques informatiques

Coût élevé de développement et d’implémentation 

L’IA est une technologie complexe et coûteuse à développer et à implémenter. Pour vous donner une idée, ChatGPT engloutirait 700 000 dollars par jour en coûts de fonctionnement. Ainsi, le coût de développement d’un système d’IA simple atteint généralement quelques centaines de milliers d’euros. Il est important de noter que ces chiffres ne sont que des estimations. Le coût réel d’un projet d’IA peut varier considérablement en fonction des facteurs spécifiques du projet :

Voici quelques facteurs qui contribuent au coût élevé de l’IA :

• Coût des données: Les systèmes d’IA ont besoin de grandes quantités de données pour être entraînés. Ces données peuvent être coûteuses à collecter, à nettoyer et à stocker. De plus, les données doivent être de haute qualité pour que les systèmes d’IA soient précis et fiables.
• Coût de l’infrastructure : Les systèmes d’IA peuvent nécessiter une infrastructure informatique puissante et coûteuse. Cela inclut des serveurs, des processeurs graphiques et des systèmes de stockage de données.
• Coût du personnel : Les développeurs et les ingénieurs en IA sont des talents hautement qualifiés et donc coûteux. En outre, les entreprises doivent également investir dans la formation de leur personnel pour qu’il puisse utiliser et gérer les systèmes d’IA.
• Manque de standardisation: Le domaine de l’IA est en constante évolution et il n’y a pas encore de standardisation pour le développement et l’implémentation des systèmes d’IA. Cela peut rendre le développement et l’intégration de l’IA dans les systèmes existants plus difficiles et plus coûteux.

Tout ceci peut freiner l’adoption de l’IA par les entreprises, en particulier les petites et moyennes entreprises. Des solutions existent pour réduire ce coût, comme le recours à des solutions open source ou le développement de partenariats entre entreprises et institutions de recherche.

Un manque de compétences et de main-d’œuvre qualifiée

IA : Manque de compétences et de main-d’œuvre qualifiée

L’essor de l’intelligence artificielle (IA) crée de nouveaux besoins en termes de compétences et de main-d’œuvre qualifiée. Or, on constate un manque important de talents dans ce domaine, ce qui freine l’adoption et le développement de l’IA.

• 40% des entreprises déclarent avoir des difficultés à recruter des talents en IA (https://www.merriam-webster.com/dictionary/source).
• D’ici 2030, il pourrait manquer jusqu’à 9 millions de travailleurs qualifiés en IA dans le monde (https://www.merriam-webster.com/dictionary/source).
• 70% des dirigeants d’entreprises pensent que le manque de compétences en IA est un frein à la croissance de leur entreprise (https://www.merriam-webster.com/dictionary/source).

Conséquences du manque de compétences en IA:

• Ralentissement de l’innovation : Les entreprises ne peuvent pas exploiter pleinement le potentiel de l’IA si elles ne disposent pas des compétences nécessaires pour la développer et l’utiliser.
• Inégalité croissante : Les entreprises et les pays qui ont accès aux talents en IA risquent de creuser l’écart avec ceux qui n’en ont pas.
• Risques accrus : Le développement et l’utilisation de l’IA par des personnes non qualifiées peuvent entraîner des risques pour la sécurité et l’éthique.

Réglementation de l’intelligence artificielle

La réglementation de l’IA est un sujet complexe qui touche à de nombreux domaines différents, tels que la protection des données personnelles, la responsabilité civile, la propriété intellectuelle et l’éthique. Il n’existe pas encore de cadre juridique international unique pour la réglementation de l’IA, mais plusieurs textes sont en cours. La réglementation de l’IA est essentielle pour garantir que l’IA est utilisée au profit de l’humanité et non à son détriment.

Quelques dates clés :

• 2019: La Commission européenne publie des lignes directrices éthiques pour le développement et l’utilisation de l’IA. Ces lignes directrices visent à garantir que l’IA est développée et utilisée de manière éthique et responsable.
• 2023: La Commission européenne propose un règlement sur l’IA. Ce règlement vise à créer un cadre juridique pour le développement et l’utilisation de l’IA dans l’Union européenne.

L’IA bouleverse notre société et offre de nombreuses opportunités. Cependant, elle soulève aussi des défis importants : impact sur l’emploi, questions éthiques et de responsabilité, et coût élevé de développement et d’implémentation. Face à ces défis, la formation en IA est essentielle pour s’adapter à l’évolution du marché du travail et tirer parti des potentialités offertes par cette technologie. Investir dans la formation est donc crucial pour garantir un avenir responsable de l’IA, bénéfique pour tous.