Introduction

L'intelligence artificielle (IA) fascine souvent par ses capacités impressionnantes, parfois perçues comme de la magie. Cependant, derrière chaque application d'IA se cachent des principes scientifiques rigoureux, reposant sur l’utilisation de données et de modèles mathématiques. Dans cette leçon, nous allons démystifier le fonctionnement de l’IA en abordant les étapes qui permettent de transformer des données en modèles. Vous comprendrez ainsi comment l'IA utilise ces modèles pour prédire, classifier et prendre des décisions.

De la programmation classique à l’apprentissage automatique

Pendant longtemps, la programmation traditionnelle se basait sur des règles explicites : un ensemble d’instructions précises étaient codées par des programmeurs pour transformer une entrée en une sortie. Par exemple, pour calculer la moyenne de plusieurs nombres, on peut écrire un simple algorithme qui :

• Entrée : 7, 4, 1, 8, 5
• Processus : Additionner les valeurs [7 + 4 + 1 + 8 + 5], puis diviser par le nombre d'éléments [5].
• Sortie : 5

Ce type d’algorithme fonctionne pour des tâches simples, mais certaines tâches, comme conduire une voiture ou diagnostiquer une maladie, sont beaucoup plus complexes et ne peuvent pas être résolues avec un ensemble fixe de règles. Pour ces tâches, il est nécessaire que la machine "apprenne" à partir de données.

L’apprentissage automatique : comment ça marche ?

L'IA, et plus spécifiquement l’apprentissage automatique, repose sur un principe fondamental : au lieu de donner à l’ordinateur des règles explicites, nous lui fournissons des données pour qu'il apprenne par lui-même les relations entre les entrées et les sorties. Prenons un exemple simple pour illustrer ce processus.

Exemple : Prédire la durée d’un trajet au supermarché

Imaginons que vous notiez des informations sur vos trajets pour acheter du lait dans une feuille de calcul, avec les colonnes suivantes :

• Jour de la semaine
• Moment de la journée
• Conditions météo
• Distance jusqu’au supermarché
• Durée totale du trajet

Avec ces données, vous pouvez commencer à remarquer des tendances. Par exemple, il se peut que les trajets soient plus longs lorsqu’il pleut ou lorsqu’il s’agit d’un week-end. Le cerveau humain fait naturellement ces connexions, mais un ordinateur doit passer par un processus systématique d’apprentissage.

Étapes de création d’un modèle d’IA

L’entraînement d’un modèle suit une série d’étapes méthodiques, souvent appelées processus d’ajustement des pondérations :

1. Attribuer une pondération initiale : Chaque entrée (moment de la journée, météo, etc.) est assignée à une valeur qui représente son influence sur la sortie (durée du trajet).

2. Calculer une estimation : L’ordinateur fait une première estimation de la durée du trajet, basée sur ces pondérations initiales.

3. Comparer avec les données réelles : L’ordinateur compare son estimation avec la réalité (les données historiques).

4. Ajuster les pondérations : Si l’estimation est incorrecte, l’ordinateur ajuste les pondérations pour que certains facteurs aient plus ou moins d’influence.

5. Répéter le processus : Cette opération est répétée plusieurs fois, chaque ajustement rendant l’estimation plus précise, jusqu’à ce que le modèle soit suffisamment précis pour être utilisé dans des situations réelles.

Au final, ce modèle peut être utilisé pour estimer, à partir des nouvelles données, combien de temps un prochain trajet prendra. Ce processus d'entraînement est la clé de l'apprentissage automatique.

Différence entre données structurées et non structurées

Le type de données que vous possédez détermine la méthode d’entraînement :

• Données structurées : Organisées sous forme de tableaux ou de bases de données (comme dans l'exemple du supermarché). Ici, chaque entrée est claire et bien définie, ce qui permet de faire de l’apprentissage supervisé. Chaque donnée d’entrée est associée à une sortie attendue, ce qui facilite la vérification.

• Données non structurées : Ce sont des données comme des textes, des images ou des vidéos. Elles sont plus difficiles à organiser. Dans ce cas, on utilise souvent de l’apprentissage non supervisé, où l’IA cherche elle-même des relations dans les données sans qu’on lui fournisse de réponses.

Différentes méthodes d’entraînement

L’ajustement des pondérations n’est qu’une méthode d’entraînement parmi d’autres. Il existe des systèmes beaucoup plus complexes où de nombreuses variables interagissent entre elles. Dans ces cas, des méthodes plus avancées, comme les réseaux neuronaux, sont utilisées pour entraîner les modèles.

Conclusion

Transformer des données en modèles est l’une des étapes essentielles de l’intelligence artificielle. Cela permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes à partir des informations qu’elles reçoivent. Que ce soit avec des données structurées ou non, le principe reste le même : l’ordinateur ajuste ses prédictions au fur et à mesure de son entraînement, jusqu’à atteindre un niveau de précision satisfaisant.

Dans la prochaine leçon, nous approfondirons les méthodes avancées d’entraînement et verrons comment des algorithmes plus complexes permettent à l’IA de s’attaquer à des tâches encore plus difficiles.

Introduction à l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) suscite beaucoup de fascination, alimentée par des œuvres de science-fiction et des récits futuristes. Pendant longtemps, l'IA semblait être un concept réservé à un avenir lointain. Cependant, aujourd'hui, il est indéniable que l'IA fait déjà partie de notre quotidien et influence de nombreux domaines, de l'industrie à la santé. Il est donc essentiel de comprendre ce qu’est réellement l’intelligence artificielle.

Pourquoi s'intéresser à l'intelligence artificielle ?

Pour aborder l'IA de manière éclairée, il est crucial de définir le concept avec précision. Pourtant, si vous demandez à plusieurs personnes ce qu'est l'IA, vous obtiendrez probablement des réponses très différentes. C'est pourquoi, dans ce premier module, nous allons établir une définition claire de l'IA et explorer ses principales capacités.

définir l'intelligence artificielle

Répondre à nos idées sur l'IA

Notre perception de l'IA est souvent faussée par des récits de science-fiction qui la définissent comme une entité menaçante. Mais l'IA telle qu'elle existe aujourd'hui n'a rien à voir avec ces représentations. En réalité, l'IA est une technologie conçue pour résoudre des problèmes spécifiques, souvent en s'inspirant de comportements humains ou animaux.

Par exemple, les êtres humains ne sont pas les seuls à être dotés d’une forme d’intelligence. De nombreux animaux, comme les corbeaux ou les pieuvres, utilisent des outils et résolvent des problèmes complexes. De même, l’intelligence humaine se manifeste de différentes manières : certaines personnes sont douées en mathématiques, tandis que d'autres excellent dans la communication ou l'empathie.

L’intelligence artificielle : une approche diversifiée

De la même façon, l'IA n'est pas un concept unique. Elle regroupe une variété de systèmes qui excellent chacun dans des tâches spécifiques. Il n'existe pas encore d'IA générale capable de résoudre tous les problèmes, mais les IA spécialisées sont déjà très performantes dans leurs domaines respectifs. Voyons maintenant quelques-unes de ces capacités.

Les principales capacités de l'intelligence artificielle

1. Prédictions numériques

L’une des compétences les plus répandues de l’IA est la prédiction numérique. L’IA est capable d’analyser des données passées pour faire des prévisions concernant l'avenir. Par exemple, les prévisions météorologiques, autrefois basées sur des observations manuelles, sont aujourd’hui largement améliorées grâce à des systèmes d’IA. Ils analysent des quantités massives de données météorologiques pour prévoir s'il va pleuvoir ou s’il fera beau.

L’IA peut également être utilisée pour prédire des tendances de consommation, identifier des risques de maladies ou anticiper la demande en électricité. Ces prédictions sont généralement exprimées sous forme de valeurs chiffrées, comme une probabilité ou un montant, et influencent de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Par exemple, les prix des billets d’avion, des chambres d’hôtel ou des services de transport sont souvent déterminés par des algorithmes d’IA qui optimisent l'offre et la demande.

2. Classification

La classification est une autre compétence essentielle de l’IA. Il s’agit d’identifier et de catégoriser des objets, des e-mails, des images ou des données dans des groupes spécifiques. Par exemple, lorsqu’un système de messagerie trie automatiquement vos courriels en détectant ceux qui sont du spam, il utilise des algorithmes de classification.

Les IA peuvent également être utilisées pour classer des transactions financières, diagnostiquer des maladies ou identifier des contenus inappropriés sur les réseaux sociaux. Ces systèmes sont extrêmement précis, mais ils sont spécialisés : une IA capable de détecter des spams ne pourra pas identifier des images d'animaux.

3. Navigation robotique

Les systèmes d'IA sont également très performants dans la navigation robotique , comme c'est le cas des voitures autonomes. Ces véhicules utilisent l'IA pour se maintenir sur leur voie, adapter leur vitesse aux conditions de la route et réagir aux imprévus, comme un arrêt soudain du trafic.

L'IA de navigation n'est pas limitée à la conduite : elle est également utilisée pour optimiser des chaînes d'approvisionnement ou pour diriger des robots dans des environnements complexes, comme des bâtiments effondrés lors de missions de sauvetage.

4. Traitement du langage naturel (TLN)

Le traitement du langage naturel (TLN) permet aux IA de comprendre et de produire du langage humain. Un exemple populaire est ChatGPT, une IA capable de répondre à des questions et de tenir des conversations en langage courant. Le TLN est utilisé pour traduire des textes, reprendre des articles ou même créer du contenu original. C'est une compétence clé dans l'IA générative, qui permet aux machines de générer des textes, des images ou des sons.

Conclusion

Pour résumer, l'intelligence artificielle est un ensemble de technologies qui permettent aux machines de reproduire certaines compétences humaines, comme la prédiction, la classification, la navigation et le traitement du langage. Cependant, chaque IA est encore très spécialisée dans une tâche précise. Dans le prochain module, nous verrons comment les informaticiens transforment les données en modèles d'IA capables de réaliser ces prouesses.