L'intelligence artificielle (IA) est une vaste branche de l'informatique qui consiste à construire des machines intelligentes capables d'exécuter des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine. En termes plus simples, cela fait que les ordinateurs pensent comme des humains. Le terme est utilisé pour décrire des machines qui imitent des fonctions cognitives telles que l'apprentissage et la résolution de problèmes.
Bien que le terme ait été inventé en 1956, l'IA a depuis progressé à pas de géant grâce à des algorithmes avancés, à des volumes de données accrus et à des améliorations de la puissance et de la technologie de calcul. Dans les années 1950, les premières recherches sur l'IA se sont penchées sur des sujets tels que la résolution de problèmes et les méthodes symboliques. Dix ans plus tard, le département américain de la Défense a exprimé son intérêt et a commencé à former des ordinateurs pour imiter le raisonnement humain de base. En 2003, des assistants personnels intelligents ont été produits bien avant l'introduction de Siri ou Alexa.
Les exemples populaires d'intelligence artificielle incluent les pilotes automatiques d'IA sur les vols commerciaux, les filtres anti-spam, les dépôts de chèques mobiles et les fonctionnalités de voix-texte sur les appareils mobiles.
Comment fonctionne l'IA
Pour comprendre le fonctionnement de l'IA, il est essentiel de comprendre les sous-domaines de l'IA et comment ces domaines peuvent être appliqués à divers domaines de l'industrie.
- Apprentissage automatique (ML): ML apprend à une machine à faire des inférences et des décisions basées sur des expériences passées. C'est un type d'analyse de données qui utilise des algorithmes pour apprendre à partir des données. Cette capacité à parvenir à une conclusion en évaluant les données fait gagner du temps et aide à prendre de meilleures décisions.
- Apprentissage en profondeur: l'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de ML qui traite les données et crée des modèles à utiliser dans la prise de décision.
- Réseaux de neurones: les réseaux de neurones tentent d'imiter le fonctionnement d'un cerveau humain. Il s'agit d'une série d'algorithmes qui capture la relation entre diverses variables sous-jacentes et traite les données comme le ferait un cerveau humain.
- Traitement du langage naturel (PNL): la PNL analyse, comprend et génère les langues que les humains utilisent naturellement afin de s'interfacer avec les ordinateurs dans des contextes écrits et parlés.
- Vision par ordinateur: L'algorithme de vision par ordinateur tente de comprendre une image en la décomposant et en en étudiant différentes parties. Cela aide la machine à classer et à apprendre à partir d'un ensemble d'images pour créer une meilleure décision de sortie basée sur les observations précédentes.
- Informatique cognitive: les algorithmes de calcul cognitif tentent d'imiter un cerveau humain en analysant du texte, de la parole, des images et des objets de manière humaine et essaient de donner le résultat souhaité.
Exemples d'IA dans les industries
L'IA est utilisée dans tous les secteurs et la demande de capacités d'IA ne fait que croître.
- Soins de santé: AI fournit une médecine personnalisée et des lectures aux rayons X. Les assistants personnels en soins de santé peuvent rappeler aux patients de prendre des médicaments, de faire de l'exercice ou de manger plus sainement.
- Boutiques: L'IA fournit des capacités d'achat virtuelles qui offrent des recommandations personnalisées. La gestion des stocks et la technologie de mise en page du site Web sont également améliorées avec l'IA.
- Fabrication: L'IA analyse les données IoT lors de leur diffusion à partir des équipements connectés pour prévoir la charge et la demande attendues à l'aide de réseaux récurrents.
- Bancaire: L'IA améliore la vitesse, la précision et l'efficacité des efforts humains. Il peut être utilisé pour identifier les transactions susceptibles d'être frauduleuses et automatiser les tâches manuelles de gestion des données.
- Automobile: Un logiciel basé sur l'IA permet aux véhicules de comprendre leur environnement immédiat et de le naviguer en toute sécurité. Les voitures autonomes deviennent un sujet d'intérêt populaire concernant l'IA.