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L’intelligence artificielle et son fonctionnement

Des applications pour smartphones aux voitures connectées en passant par les processus de recrutement, l’intelligence artificielle s’est aujourd’hui immiscée dans des domaines de la vie quotidienne dont le nombre serait surprenant pour une majorité d’utilisateurs.

L’intelligence artificielle n’est pas exactement le concept le plus simple à appréhender et sa complexité se manifeste dès que l’on aborde la question de sa définition.

Cette complexité est plus évidente encore lorsque l’on se penche sur son mode de fonctionnement. Il est cependant possible de dégager des traits majeurs afin, sinon d’en identifier les contours avec précision, tout au moins d’en saisir le contenu avec une relative clarté.

Trouvez ici l’essentiel à savoir quant aux différentes approches du fonctionnement de l’intelligence artificielle.

L’intelligence artificielle : Ce que c’est

Il apparait à l’observation qu’il n’a jamais été simple de parvenir à une définition précise et complète de l’intelligence artificielle (IA).

Le concept était assez diffus en 1950 pour que le mathématicien Alan Turing, à défaut de pouvoir le préciser, se soit limité à concevoir un test permettant de déterminer si une machine en était dotée ou non. Si les choses ont bien évolué depuis lors, la question de la définition reste entière.

Le concept peut néanmoins être défini comme étant un domaine de l’informatique ayant pour objet de reproduire une version technologique de l’intelligence humaine. Le concept ne se définit donc pas en lui-même, mais plutôt en référence à l’intelligence humaine.

Le fonctionnement de l’IA : Les différentes approches

Avant d’aborder les diverses approches qui existent quant au mode de fonctionnement de l’IA, il convient d’évoquer ce qui apparait comme un fond commun, une présentation générique de ce fonctionnement qui est admise par toutes les approches.

L’intelligence artificielle fonctionne grâce à des algorithmes qui sont alimentées par des données. Le processus se décline en 4 étapes :

  • Identifier le problème et son importance ;
  • Analyser parmi les données disponibles celles qui sont pertinentes à l’égard du problème identifié ainsi que toutes les variables qui y sont liées ;
  • Se baser sur les statistiques issues de l’analyse des données afin de prédire le résultat du problème ;
  • Indiquer la solution la plus réaliste à l’issue de l’analyse de toutes les données.

A travers ce processus, l’IA développe la capacité de générer et d’exploiter des données pertinentes pour faire face à ce type de problème à l’avenir.

L’IA symbolique

Cette première approche du fonctionnement de l’IA consiste à s’inspirer de l’intelligence humaine à partir de concepts abstraits couplés à un processus logique et en dehors de toute donnée issue de l’expérience.

Les éléments constituant le savoir sont représentés sous la forme de symboles abstraits que les machines apprennent à identifier, à comprendre et à utiliser au moyen d’algorithmes.

L’IA exploite également des données issues de systèmes experts grâce à une correspondance établie entre ses propres symboles et les données de ces systèmes experts.

La qualité de ces systèmes experts détermine largement les performances à attendre de l’intelligence artificielle. Si cette approche de l’IA convient à certaines applications, elle n’est pas adaptée pour tous les types d’application. Elle a en outre du mal à acquérir des connaissances par elle-même.

Ses limites ont justifié l’intérêt pour une autre approche, moins rigide mais surtout capable d’apprendre par elle-même et d’évoluer.

L’IA neuronale

Cette approche se base sur de profonds réseaux de neurones reliés entre eux sur le modèle des réseaux neuronaux chez l’humain. Le savoir est réparti entre les neurones qui peuvent à la fois apprendre et se développer.

Si le processus d’apprentissage est long, il permet cependant à la machine d’apprendre toute seule, à terme et de s’adapter à des situations nouvelles et non connues précédemment.

Le fonctionnement de l’IA neuronale se décline ainsi qu’il suit :

  • Les neurones artificiels sont disposés en grand nombre, connectés les uns aux autres et en plusieurs couches ;
  • La communication entre les neurones est possible, même à travers plusieurs couches ;
  • Les données et informations sont captées par la première couche qui la transmet aux autres couches du réseau, nourrissant ainsi l’ensemble du système ;
  • La couche inférieure a la fonction de couche de production et est celle qui indique à l’utilisateur les résultats obtenus par le réseau ;
  • Pour l’ensemble du réseau neuronal, l’apprentissage peut être supervisé, non supervisé ou relever du sur-apprentissage. Le choix retenu parmi ces 3 méthodes de base détermine la manière dont s’effectue l’apprentissage du réseau neuronal.

Divers outils et procédés servent à encadrer le processus d’apprentissage. Pour savoir à quelles fins cette technologie est exploitée au quotidien, découvrez ici les applications de l’intelligence artificielle.

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