Algorithmes d'IA : Tout ce qu'il faut savoir

Votre téléphone sait ce que vous êtes sur le point de taper avant que vous ne le fassiez. Netflix sait ce que vous allez vous mettre sous la dent. Banques savoir si vous rembourserez un prêt. Spotify connaît les chansons que vous écouterez en boucle.

Mais comment ? Qui nous surveille tous en secret ?

Des pigeons médiums ? Une société secrète de personnes qui lisent dans les pensées ? Ou votre mère, parce qu'elle sait toujours ce qu'il faut faire ?

Non. Il s'agit d'algorithmes d'IA.

Ces systèmes permettent des prédictions sinistrement exactes en lisant des tonnes de données et en analysant des modèles.

Mais qu'est-ce qu'un algorithme d'IA ? Comment fonctionne-t-il ?

Quels sont ses différents types et comment sont-ils utilisés dans des applications réelles ? Tout cela et bien d'autres choses encore dans le blog d'aujourd'hui. 

Commençons par le début.

Que sont les algorithmes d'IA ?

Les algorithmes d'IA sont utilisés au quotidien technologie - Google Search, Siri, les recommandations de Netflix - mais ils sont également utilisés pour la détection des fraudes, les voitures autonomes et les diagnostics médicaux. 

Les origines de l'IA remontent aux années 1940, lorsqu'Alan Turing a posé une question, "Les machines peuvent-elles penser ? 

Dans les années 1950, il a mis au point la machine de Turing, qui a été testée par la suite avec des ordinateurs. Test de Turing. Il a montré comment les machines pouvaient suivre des étapes logiques pour résoudre des problèmes. 

Dans les années 50 et 60, certains programmes (Logic Theorist) pouvaient prouver des théorèmes mathématiques. 

Mais il y a un problème : ils ne peuvent pas apprendre. Chaque règle devait être programmée manuellement.

À la base, l'IA est juste une série d'instructions-un algorithme- qui aide les machines à prendre des décisions.

Certains sont simples, comme le filtrage des courriels indésirables. D'autres sont plus complexes, comme la prédiction des risques de maladie sur la base des dossiers médicaux.

Mais soyons clairs : l'IA ne pense pas par elle-même. Elle dépend de la programmation humaine et l'apprentissage cohérent de s'améliorer dans ce qu'il fait.

Comprenons cela avec un exemple, 

L'IA aide à prendre des décisions plus importantes. Prenons l'exemple d'une banque qui approuve un prêt. Elle peut utiliser une Arbre de décision (un modèle d'IA simple qui fonctionne comme un organigramme) :

• Le demandeur a-t-il un revenu stable ? Non → Refuser le prêt. Oui → Vérifier la solvabilité. 
• Bon score de crédit ? Non → Reconsidérez la question. Oui → Vérifier les prêts existants.
• Trop de prêts ? Risque élevé. Peu de prêts ? Risque plus faible. 

À la fin du processus, l'IA approuve ou refuse le prêt sur la base d'une logique structurée.

Voici maintenant la suite... 

Comment les algorithmes d'IA permettent l'apprentissage automatique et l'automatisation

Pensez-y de la manière suivante. 

Imaginez que vous appreniez à un enfant à reconnaître les chiens.

Un enseignant leur montrerait des images, soulignerait les principales caractéristiques et, avec le temps, ils deviendraient plus aptes à en repérer une dans la vie réelle. 

Les algorithmes d'IA apprennent de la même manière - l'apprentissage à partir de quantités massives de données afin de faire des prédictions et d'automatiser des tâches.

1 - Prévision

Un algorithme de régression étudie les informations passées pour faire des prédictions automatisées en temps réel. 

Par exemple , Netflix vous recommande des émissions basées sur des prédictions. Si vous avez aimé Stranger Things, il pourrait suggérer Dark ou The Umbrella Academy parce que d'autres personnes qui ont aimé Stranger Things les a également regardés.

2 - Apprentissage automatique

Mais l'IA ne se contente pas de prédire, elle s'adapte. 

L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'apprendre et de s'améliorer à partir de leur expérience sans être explicitement programmés. 

Par exemple , Et si vous n'aimiez Stranger Things que pour ses éléments de science-fiction mais que vous détestiez l'horreur ? Et si vous préfériez les séries courtes et rapides aux drames à combustion lente ? L'algorithme de Netflix analysera vos activités en profondeur et ajustera les recommandations. 

3 - Automatisation

Il y a ensuite l'automatisation. 

L'automatisation consiste à utiliser la technologie pour effectuer des tâches avec une intervention humaine minimale. 

Par exemple , Les voitures autonomes font quelque chose de similaire, en utilisant la vision par ordinateur pour "voir" la route, reconnaître les panneaux d'arrêt et apprendre à chaque kilomètre parcouru. 

Plus ils traitent de données, plus ils deviennent intelligents.

Comment fonctionnent les algorithmes d'IA (étape par étape)

Tout comme une personne qui apprend une nouvelle compétence, l'IA apprend également les choses étape par étape.

Décortiquons-le en utilisant la fonction de reconnaissance d'images du moteur de recherche Google.

Étape # 1 - Collecte des données

Tout commence par des données. L'IA a besoin de centaines de milliers d'exemples pour apprendre. Dans le cas de la reconnaissance d'images, il s'agit de.. :

• Des millions d'images étiquetées (par exemple, des images de chats étiquetées "cat", des images de chiens étiquetées "dog").

• Variation de l'éclairage, des angles et de la qualité.

• Différentes tailles, couleurs et formes d'un même objet. 

• Cas particuliers (images floues, objets partiellement cachés, faible contraste).

Étape # 2 - Prétraitement

Les images brutes contiennent beaucoup d'informations inutiles, comme des images floues ou de faible qualité, des objets sans rapport, des images encombrées, etc.

Avant d'entraîner l'IA, les données doivent être nettoyées et normalisées. Il s'agit notamment de 

• Redimensionnement des images à une taille uniforme afin qu'elles puissent être traitées de manière cohérente.

• Niveaux de gris ou normalisation des couleurs pour s'assurer que la luminosité et le contraste n'induisent pas l'IA en erreur. 

• Supprimer le bruit, c'est-à-dire les éléments d'arrière-plan inutiles qui ne contribuent pas à l'identification de l'objet.

Étape # 3 - Formation

L'IA ne "voir" Les images sont perçues comme des nombres, des milliers de pixels, chacun ayant une valeur représentant la luminosité et la couleur. Il les voit comme des nombres : des milliers de pixels, chacun ayant une valeur représentant la luminosité et la couleur. 

Pour donner un sens à tout cela, l'IA utilise un réseau neuronal convolutif (CNN), un type particulier de modèle d'apprentissage profond conçu pour la reconnaissance d'images.

Voici comment les CNN décomposent une image :

• Couches de convolution : L'IA analyse l'image en plusieurs parties, détectant d'abord les formes simples (lignes, courbes), puis les caractéristiques complexes (yeux, oreilles, moustaches).
  
• Mise en commun des couches : Ils rétrécissent l'image en conservant les détails essentiels et en éliminant les pixels inutiles.
  
• Couches entièrement connectées : L'IA associe les caractéristiques détectées pour faire une prédiction finale : si elle voit des oreilles pointues et des moustaches, elle identifie un chat.

Ce processus implique époques. 

Imaginez que vous appreniez à reconnaître différentes espèces d'oiseaux. La première fois que vous voyez un moineau et un pigeon, vous risquez de les confondre. 

Mais après avoir regardé des photos, étudié leurs caractéristiques et reçu des commentaires, vous vous améliorez.

L'IA apprend de la même manière. 

Une époque est un cycle complet au cours duquel l'IA examine toutes les données d'apprentissage, fait des prédictions, vérifie les erreurs et procède à des ajustements. 

Il le fait encore et encore, tout comme on s'exerce plusieurs fois pour améliorer une compétence.

Étape # 4 - Test

Avant que l'IA ne soit prête à être utilisée dans le monde réel, elle doit être testée. Cela implique

• Le nourrir d'images qu'il n'a jamais vues auparavant.
  
• Mesurer sa précision - est-ce qu'il désigne correctement un chat comme étant un chat ?
  
• Vérification de l'adaptation excessive, lorsque l'IA mémorise des données d'entraînement mais éprouve des difficultés avec de nouvelles images.
  

Si l'IA échoue trop souvent, elle retourne s'entraîner jusqu'à ce qu'elle puisse identifier de manière fiable des images qu'elle n'a jamais rencontrées.

Étape # 5 - Déploiement

Une fois entraîné et testé, le modèle d'IA est déployé. Lorsque nous l'alimentons avec une image. Il le fera : 

1. Décomposer en valeurs de pixels
2. Passer par toutes les couches apprises
3. Générer un score de probabilité pour chaque étiquette possible
4. Choisir la classification la plus probable

Un résultat typique peut ressembler à ceci :

• Cat : 99.7% probabilité
• Chien : probabilité 0.2%
• Autres : 0.1% probabilité

Types d'algorithmes d'IA et leur utilisation

Tout comme les gens ont différentes façons d'apprendre - certains en lisant, d'autres en faisant - l'intelligence artificielle a différents types d'algorithmes, chacun adapté à des tâches spécifiques.

1 - Apprentissage supervisé

Imaginez un enfant qui apprend à reconnaître des pommes et des oranges. L'enseignant étiquette les images comme suit :

"C'est une pomme.

"C'est une orange.

Au fil du temps, ils apprennent à faire la différence. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage supervisé : l'intelligence artificielle est formée à partir de données étiquetées et apprend à faire des prédictions.

Par exemple ,

L'algorithme d'IA de Filtres anti-spam analyse des milliers de courriels étiquetés "spam" ou "non spam" et en tire des enseignements. 

• Le courriel contient-il certains mots-clés ? 
• Le message provient-il d'un expéditeur suspect ? 

Au fil du temps, il s'améliore pour attraper les spams avant qu'ils n'atteignent votre boîte de réception.

L'apprentissage supervisé alimente les modèles de régression, qui prédisent des choses telles que les prix de l'immobilier, et les modèles de classification, qui décident si un courriel doit être classé dans les spams ou dans la boîte de réception principale.

2 - Apprentissage non supervisé

Imaginez maintenant que vous donniez à ce même enfant une corbeille de fruits sans lui dire lesquels sont des pommes ou des oranges. 

Ils les regroupent plutôt en fonction de leurs similitudes - couleur, forme, texture.

Il s'agit de l'apprentissage non supervisé, qui permet à l'intelligence artificielle de trouver des modèles dans des données non étiquetées.

Par exemple ,

Les banques ne savent pas toujours instantanément si une transaction est frauduleuse. L'IA peut contribuer à prévenir la fraude.

Il analyse des millions d'achats et apprend ce qui est "normal" pour chaque client et ce qui ne l'est pas.

Supposons que vous fassiez vos courses et votre plein d'essence chaque semaine. Puis, soudain, vous voulez acheter une voiture de luxe à $5 000 euros dans un autre pays. 

L'intelligence artificielle signalera les transactions suspectes et pourra bloquer votre carte ou vous envoyer un message rapide. "C'est toi ?" message.

3 - Apprentissage par renforcement

Imaginons maintenant que vous donniez un défi à l'enfant : chaque fois qu'il choisit correctement une pomme, il reçoit un bonbon. S'il choisit le mauvais fruit, il en perd un. 

Avec le temps, ils apprennent la meilleure façon d'obtenir le plus grand nombre de bonbons.  C'est l'apprentissage par renforcement. 

L'IA fait la même chose : elle teste différentes actions, apprend de ses erreurs et s'adapte en fonction des récompenses et des pénalités.

Par exemple ,

Voitures auto-conduites ne commencent pas par savoir conduire. 

Mais après avoir analysé des millions de kilomètres de données routières, ils parviennent à mieux freiner, à s'insérer dans la circulation et à éviter les obstacles. 

Chaque erreur est une leçon. Chaque succès les rend plus intelligents.

4 - Réseaux neuronaux et apprentissage profond

Certains problèmes sont tout simplement trop compliqués pour des règles simples. C'est là que les réseaux neuronaux entrent en jeu. 

Ils sont conçus pour fonctionner comme le cerveau humain, en reconnaissant des modèles et en prenant des décisions sans qu'il soit nécessaire d'énoncer toutes les instructions.

Par exemple ,

A ordinateur traditionnel peut avoir des difficultés avec les différents angles, l'éclairage ou les expressions. 

Mais un modèle d'apprentissage profond (un réseau neuronal à plusieurs couches) peut apprendre à reconnaître les visages, quelles que soient les conditions.

Tout comme les gens ont différentes façons d'apprendre - certains en lisant, d'autres en faisant - l'intelligence artificielle a différents types d'algorithmes, chacun adapté à des tâches spécifiques.

Les algorithmes d'IA dans les applications du monde réel

Comment le détecteur d'images utilise des algorithmes pour repérer les images créées par l'IA

Les images générées par l'IA sont aujourd'hui si réalistes que les gens peuvent à peine les distinguer des photos réelles. 

Mais les détecteurs d'images de l'IA sont entraînés à voir au-delà de la surface.

Technique # 1 - Détection des anomalies

Le processus commence par la détection des anomalies, qui permet de repérer tout ce qui n'est pas normal.

Si une image présente des textures non naturelles, un éclairage incohérent ou des bords flous. Détecteur d'images AI est un signal d'alarme.

Technique # 2 - Réseaux adversoriels génératifs

L'un des moyens de détecter les images générées par l'IA consiste à examiner les motifs cachés laissés par la technologie qui les crée.

Ces modèles proviennent de réseaux adversariaux génératifs (GAN), qui sont à la base de la plupart des images d'IA.

Tout comme chaque artiste a un style unique, les GAN créent des motifs qui ne sont pas présents dans les photos du monde réel.

Détecteur d'images AI est entraîné à reconnaître ces modèles, ce qui permet de déterminer si une image a été générée par une intelligence artificielle.

Technique # 3 - Métadonnées

Au-delà de la simple observation des pixels, un Détecteur d'images AI examine également les métadonnées, qui agissent comme l'empreinte digitale numérique d'une image.

Ces données comprennent des détails tels que le moment et le lieu où une photo a été prise et l'appareil qui l'a capturée. 

Si une image prétend dater de 2010 alors qu'elle a été créée par un outil d'intelligence artificielle la semaine dernière, Détecteur d'images AI le signalera comme suspect. 

Biais dans les algorithmes d'IA et comment les réduire

L'IA est censée être juste, mais il arrive qu'elle ne le soit pas. La partialité de l'IA peut se manifester de deux manières :

• Biais dans les données - Cela se produit lorsque certains groupes sont sous-représentés dans les données d'apprentissage.
  
• Biais de modèle - Cela se produit lorsque l'IA commet plus d'erreurs pour un groupe que pour un autre, ce qui renforce les résultats injustes.
  

L'outil d'embauche biaisé d'Amazon

En 2014, Amazon a dû renoncer à un outil d'embauche basé sur l'IA parce qu'il était partial à l'égard des femmes. 

Le système a tiré les leçons des données d'embauche antérieures, qui montraient que davantage d'hommes avaient été embauchés pour des postes techniques, et a donc commencé à favoriser les candidats masculins et à pénaliser les CV contenant des mots tels que "femmes" (comme dans "club d'échecs pour femmes"). 

L'IA n'essayait pas d'être injuste, mais elle a appris à partir de données biaisées et a reporté ce biais.

Préoccupations en matière de protection de la vie privée dans le cadre de la collecte de données d'IA

Chaque fois que vous utilisez une application, que vous naviguez sur le web ou que vous effectuez un achat, des données sont collectées. 

Certaines informations sont évidentes, comme votre nom, votre adresse électronique ou vos données de paiement. 

Mais il existe des données cachées telles que la localisation GPS, l'historique des achats, le comportement de frappe et les habitudes de navigation. 

Les entreprises utilisent ces informations pour personnaliser les expériences, recommander des produits et améliorer les services. 

Avec autant de données en circulation, les risques sont inévitables : 

• Violations de données - Les pirates informatiques peuvent voler des informations sur les utilisateurs.

• Ré-identification - Même les données anonymes peuvent être reliées à des individus. 

• Utilisation non autorisée - Les entreprises peuvent abuser des données à des fins de profit ou d'influence.
  

Même lorsque les entreprises prétendent rendre les données anonymes, des études ont montré que les modèles peuvent révéler l'identité des utilisateurs si l'on dispose de suffisamment d'informations. 

Pour protéger la vie privée des utilisateurs, les entreprises utilisent :

• Anonymisation - Supprime les données personnelles des ensembles de données.

• Apprentissage fédéré - Les modèles d'IA s'entraînent sur votre appareil sans envoyer de données brutes à un serveur central. (par exemple, Gboard de Google).

• Protection différentielle de la vie privée - Ajout d'un bruit aléatoire aux données avant leur collecte afin d'empêcher leur traçage (par exemple, le système iOS d'Apple).

Les algorithmes d'IA peuvent-ils être totalement neutres ?

L'IA n'est pas créée dans le vide. 

Il est construit par des humains, formé à partir de données humaines et utilisé dans une société humaine. Peut-il donc être vraiment neutre ?

Réponse courte : Non. Du moins, pas encore.

L'IA apprend à partir de données réelles, et ces données sont accompagnées de tous les préjugés, hypothèses et imperfections des humains qui les ont créées. 

Utilisez l'outil COMPAS sur la récidive, par exemple. 

Il a été conçu pour prédire quels criminels étaient les plus susceptibles de récidiver. 

Cela semble simple, n'est-ce pas ? 

Mais des études ont montré que l'algorithme signalait de manière disproportionnée les accusés noirs comme présentant un risque élevé par rapport aux accusés blancs. 

Elle n'est pas biaisée parce que quelqu'un l'a programmée pour qu'elle le soit, mais parce qu'elle a hérité des schémas d'un système de justice pénale défectueux.

L'IA peut-elle donc devenir équitable ? 

Certains experts le pensent. 

Les chercheurs ont mis au point des contraintes d'équité, c'est-à-dire des techniques mathématiques conçues pour obliger les modèles d'IA à traiter les différents groupes de manière plus équitable. 

Les audits de partialité et la diversité des ensembles de données de formation contribuent également à réduire les résultats biaisés.

Mais même avec tous ces garde-fous, la véritable neutralité est délicate. 

Et même si nous pouvions rendre l'IA complètement "neutre". devons-nous le faire ?

L'IA ne prend pas de décisions dans une bulle. Elle affecte des personnes réelles de manière concrète. 

En réalité, l'IA reflète le monde que nous lui transmettons. 

Si nous voulons une IA impartiale, nous devons d'abord nous attaquer aux biais de nos systèmes. 

Sinon, nous ne ferons qu'apprendre aux machines à reproduire nos défauts, mais plus rapidement et à plus grande échelle.

FAQ sur les algorithmes d'IA

Améliorez votre expérience en essayant notre détecteur d'IA et notre humanisateur dans le widget ci-dessous !

Dernières réflexions : L'avenir des algorithmes d'IA

Qu'est-ce que cela signifie pour nous ?

L'IA influence nos décisions au quotidien. Elle décide de ce que nous regardons, de ce que nous achetons et même de la sécurité de notre compte bancaire.

Mais voici la question...

Si l'IA apprend de nous, que lui enseignons-nous ?

Veillons-nous à ce qu'il soit juste, impartial et utile ? Ou le laissons-nous commettre les mêmes erreurs que les humains ?

Et si l'IA devient de plus en plus intelligente, que se passera-t-il ensuite ? Sera-t-elle toujours un outil que nous contrôlons, ou pourrait-elle un jour commencer à faire des choix que nous ne comprenons pas entièrement ?

La plus grande question n'est peut-être pas de savoir ce que l'IA peut faire, mais ce que nous devrions lui laisser faire.

Qu'en pensez-vous ?