La technologie évolue chaque jour, et l'une des évolutions les plus significatives est l'introduction de l'intelligence artificielle.
L'IA est aujourd'hui omniprésente, qu'il s'agisse des recommandations de votre liste de lecture ou de l'assistant vocal de votre téléphone. Elle est comme une aide invincible qui améliore votre vie quotidienne.
Nous interagissons tous avec L'IA au quotidiensans savoir comment il fonctionne ou ce qui lui permet de se comporter comme il le fait.
Après avoir pris connaissance de la puissance des systèmes d'IA, vous vous rendrez compte que l'IA n'est pas une entité mystique comme on voudrait le faire croire.
Considérez donc cet article comme un mini-cours sur l'intelligence artificielle.
Principaux enseignements
- L'intelligence artificielle fonctionne en analysant des données et en utilisant des algorithmes
- Il apprend les schémas humains pour prendre des décisions
- Il utilise des réseaux neuronaux pour imiter le fonctionnement de notre cerveau.
- L'apprentissage automatique est à l'origine de la plupart des applications d'IA
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et comment fonctionne-t-elle ? L'IA est une simulation de l'intelligence humaine à l'aide de machines ou d'ordinateurs.
L'IA est comparable à la formation d'un ordinateur pour qu'il pense et apprenne comme les êtres humains.
Imaginez maintenant que vous essayez d'apprendre à un ami à reconnaître les différentes races de chiens.
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La manière la plus appropriée serait de leur présenter différentes images de chiens, en indiquant les différences entre ces races.
Au bout du compte, ils deviendront suffisamment bons pour repérer les différences sans votre aide.
C'est ce que font les experts avec l'IA, sauf qu'au lieu de former un ami, ils le font avec des machines et des systèmes informatiques.
On apprend aux machines d'intelligence artificielle à évaluer n'importe quoi, d'un diagnostic médical à des questions ordinaires.
L'intelligence artificielle imite et améliore la capacité humaine à communiquer, à apprendre et à prendre des décisions. Elle accomplit des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine.
C'est pourquoi on peut dire qu'elle pense comme un être humain, mais plus rapidement. Au lieu d'utiliser des instructions préprogrammées, l'IA examine les données, reconnaît les modèles et donne des résultats.
L'intelligence simulée par les machines
Artificiel, comme vous le savez, signifie fabriqué par l'homme, et l'intelligence, par définition, est liée à la capacité d'apprendre, de résoudre des problèmes et de s'adapter.
Par conséquent, lorsque vous associez les deux termes, vous comprenez que l'IA est une intelligence artificielle provoquée par des machines.
L'intelligence artificielle est la puissance cérébrale fabriquée par l'homme. Mais elles ne sont pas aussi émotionnelles ou irrationnelles que nous, les humains.
Ils sont plus efficaces, même s'ils ne pensent pas exactement comme nous.
Par exemple, vous pouvez identifier la voix d'une personne aimée à laquelle vous êtes émotionnellement attaché et avec laquelle vous avez de nombreux souvenirs.
Dans le cas de l'IA, elle identifie la voix sur la base du modèle des ondes sonores et de la fréquence, et la compare à des millions de bases de données et d'échantillons vocaux.
Même si vous obtenez les mêmes résultats, il ne s'agit pas du même processus.
Bien que l'IA soit extraordinaire dans l'accomplissement de certaines tâches, elle peut toujours être moins intelligente et échouer dans certaines tâches émotionnelles, comme l'interprétation d'une blague.
Les composantes essentielles de l'IA
L'IA fonctionne parce qu'elle comporte certains éléments. Imaginez une recette qui nécessite des ingrédients clés pour obtenir un repas parfait.
Ces éléments sont les suivants
- Données
Les données sont très importantes pour l'intelligence artificielle. En effet, les systèmes d'IA travaillent avec des millions d'algorithmes et de données. Plus le système dispose de données, plus il est intelligent. Sans données, l'IA est inutile.
Les données d'IA comprennent d'énormes quantités d'informations. Il peut s'agir d'images, de milliers de fichiers audio ou de documents textuels.
La qualité des données est également importante. Si vous alimentez votre système avec des données erronées, vous obtiendrez des résultats erronés. C'est pourquoi les spécialistes consacrent des années à l'accumulation et au nettoyage des données.
Une fois les données collectées, elles sont soumises à des algorithmes capables d'identifier des modèles. Avec le temps, ces algorithmes apprennent et s'améliorent afin de pouvoir effectuer différents types de tâches.
Les données sont responsables de l'évolution constante de l'intelligence artificielle dans le monde d'aujourd'hui.
- Algorithmes
Un algorithme est une instruction que l'IA suit pour accomplir une tâche spécifique.
Algorithmes indiquent aux systèmes d'intelligence artificielle comment traiter les données fournies et ce qu'ils peuvent en tirer. Il existe différents algorithmes pour des fonctions spécifiques de l'intelligence artificielle.
Certains algorithmes reconnaissent les images, tandis que d'autres comprennent le langage. Ces algorithmes sont comparables à des méthodes d'enseignement différentes pour des matières différentes.
- Modèles
Un modèle d'IA est un programme entièrement entraîné à prendre des décisions à partir de données. Il est formé pour travailler sans intervention humaine. Il apprend et raisonne sans recevoir d'instructions pour chaque scénario.
Les modèles sont obtenus en combinant des données et des algorithmes. Ils contiennent tous les modèles et toutes les informations obtenus au cours de leur processus d'apprentissage.
On peut comparer cette situation à celle d'un étudiant avant et après avoir étudié pour un examen.
Chaque modèle d'IA a ses propres capacités. Elles sont basées sur les données qu'ils traitent.
Par exemple, les grands modèles linguistiques (LLM) traitent les textes pour générer des réponses de type humain, tandis que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) utilisent des modèles et des caractéristiques d'images pour les tâches de reconnaissance d'images.
On trouve des LLM dans des outils tels que GPT-4, Claude ou Gemini et des CNN dans les systèmes de reconnaissance faciale.
- Boucles de rétroaction et optimisation
L'une des caractéristiques de l'IA est qu'elle apprend en permanence. Elle ne se contente pas de traiter des données et de les oublier. Elle prend ces données, les analyse correctement et trouve d'autres façons de les utiliser pour améliorer ses résultats.
Le retour d'information permet aux systèmes d'intelligence artificielle de s'améliorer et d'obtenir de bons résultats. Lorsqu'il prédit quelque chose de manière erronée, le système en tire une leçon et agira différemment la prochaine fois.
Cela ressemble à un processus d'apprentissage du vélo. Lorsque vous tombez, vous vous relevez, vous vous relevez jusqu'à ce que vous vous amélioriez. La seule différence est que l'IA peut faire cela des millions de fois par seconde.
Comment l'IA apprend : Les bases de l'apprentissage automatique
La principale méthode d'apprentissage des systèmes d'IA est l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est l'une des tendances croissantes de la technologie actuelle.
Il est à l'origine d'outils tels que les recommandations de Netflix et la reconnaissance vocale. La ML est un mélange de mathématiques, d'informatique et de codage.
L'apprentissage automatique aide l'IA à apprendre à travers de grands ensembles de données en identifiant des modèles et des relations dans les données.
Il alimente également l'algorithme qui permet à l'IA de s'améliorer dans une tâche sans être programmée pour cette tâche.
Il aide les machines d'IA à apprendre à partir des données et à prédire les tendances sans assistance humaine.
L'apprentissage automatique pour les modèles d'IA se compose de différents types de bases d'apprentissage.
Il s'agit notamment de
- Apprentissage supervisé : La ML forme des modèles d'IA sur des données étiquetées. Il fournit à l'IA de grandes quantités de données avec des réponses correctes jusqu'à ce qu'elle puisse faire la différence.
- Apprentissage non supervisé : La ML forme des modèles pour identifier des schémas dans des données non étiquetées. Vous lui donnez des données sans étiquette et vous le laissez découvrir des modèles cachés. Il fonctionne en regroupant des éléments similaires ou en simplifiant les données en réduisant leurs dimensions.
- Apprentissage semi-supervisé : La ML entraîne les algorithmes d'IA sur des données étiquetées et non étiquetées afin d'améliorer leurs performances et leur précision.
- Apprentissage par renforcement : Il s'agit d'un apprentissage par essai et erreur. L'IA expérimente diverses actions et est récompensée par de bonnes décisions et punie par de mauvais choix.
En résumé, la ML aide l'IA à apprendre :
- Collecte et préparation des données
- Sélection et formation des modèles
- Évaluation et perfectionnement
- Déploiement pour une application réelle
C'est dans l'apprentissage automatique que le travail se fait.
Ainsi, au lieu de programmer tous les scénarios possibles dans un ordinateur, la ML lui apprend à tirer des enseignements de l'expérience.
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Réseaux neuronaux et apprentissage profond
L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique conçu pour modéliser et imiter le cerveau humain. Il utilise des réseaux neuronaux pour traiter des modèles complexes.
Voyons ce qu'il en est de ces deux concepts :
Que sont les réseaux neuronaux ?
Les réseaux neuronaux sont une série d'algorithmes qui aident à reconnaître les relations dans un ensemble de données grâce à un processus qui imite le fonctionnement du cerveau humain.
Tout comme le cerveau humain est composé de neurones, les réseaux neuronaux sont constitués de nœuds qui communiquent entre eux.
Ces nœuds sont également capables de renforcer leurs connexions en fonction des nouvelles données. Plus il y a de connexions, plus un réseau apprend facilement à identifier des modèles complexes et à produire des résultats.
Cela rend les réseaux neuronaux applicables à la reconnaissance d'images, à la reconnaissance de la parole humaine et à la traduction des langues.
Couches, nœuds et fonctions d'activation
Un réseau neuronal comporte plusieurs couches. Elles comprennent
- La couche d'entrée où l'information entre
- La couche cachée, où l'information est traitée en plusieurs étapes
- La couche de sortie, où l'information sort en tant que résultat final.
Dans les réseaux neuronaux, chaque nœud remplit une fonction spécifique. Certains nœuds détectent des images et des objets, tandis que d'autres reconnaissent des images et du texte.
Les nœuds des réseaux neuronaux sont également des neurones qui transmettent des informations aux différentes parties du réseau neuronal.
Ils reçoivent des entrées, appliquent une fonction d'activation pour produire une sortie qui est transmise à d'autres nœuds.
Les fonctions d'activation dans les réseaux neuronaux sont comme des gardiens qui déterminent si l'information est suffisamment bonne pour passer à l'étape suivante.
Ils effectuent un contrôle de qualité pour déterminer si un neurone doit être activé. C'est comme un filtre pour les neurones. Ils modifient également la valeur du neurone en fonction des données qu'ils reçoivent.
Sans fonctions d'activation, les réseaux neuronaux ne peuvent pas faire de bonnes prédictions. En effet, les neurones ne font que se transmettre des données sans distinguer ce qui est important de ce qui ne l'est pas.
L'apprentissage profond au service de la reconnaissance des images et de la parole
Sous-ensemble de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond permet à l'IA de comprendre des schémas complexes, en particulier dans les images et la parole.
Pour la reconnaissance d'images, l'apprentissage profond permet aux algorithmes de détecter les visages malgré les changements cosmétiques.
Les premières couches des réseaux neuronaux peuvent détecter des éléments simples tels que des lignes et des courbes. Les couches intermédiaires les transforment en formes et en textures.
Les couches finales assemblent le tout pour reconnaître des objets, des visages ou des scènes.
La reconnaissance vocale fonctionne également comme la reconnaissance d'images. Dans le cas de la reconnaissance vocale, l'apprentissage profond utilise des millions de clips audio pour reconnaître la parole.
Il utilise ensuite des algorithmes pour comprendre ce que vous avez dit et différencier les tons et les voix.
Les premières couches traitent les ondes sonores, les couches intermédiaires identifient les phonèmes et les syllabes, et les couches finales trouvent les mots et leur signification.
C'est pourquoi vous pouvez facilement faire des recherches en disant simplement "Hey Google" ou "Hey Siri".
Traitement du langage naturel (NLP)
La PNL est la façon dont l'IA comprend et génère le langage humain. Elle apprend aux ordinateurs à comprendre et à produire des résultats sous forme de réponses semblables à celles des humains.
Le NLP est le fruit de la rencontre de l'informatique, de la linguistique, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Il aide l'IA à comprendre les textes non structurés ou les données vocales et à en tirer des informations.
Par exemple, lorsque vous posez une question à Siri ou que vous discutez avec un robot d'assistance à la clientèle, le NLP permet à ces robots de comprendre ce que vous dites.
Grâce à la PNL, les modèles GPT peuvent traiter le contexte, le sarcasme et les significations multiples des mots.
Les assistants virtuels à commande vocale, les programmes qui rédigent des courriels pour reconnaître les spams et les applications de traduction comptent parmi les exemples les plus populaires de technologies qui s'appuient sur le NLP.
Les IA indétectables Détecteur d'IA et le détecteur d'images sont également des outils qui utilisent le traitement du langage naturel.
Notre détecteur d'IA offre une analyse complète du texte pour détecter l'écriture d'IA.
Vous pouvez également utiliser notre Détecteur d'images AI à vérifier si une image est générée par l'IA ou véritablement d'origine humaine.
Comment l'IA prend des décisions
La façon dont l'IA prend des décisions est différente de celle des humains. Les humains font appel aux émotions et à l'intuition, tandis que l'IA s'appuie sur des modèles de données.
Par exemple, lorsque vous vous demandez comment vous habiller, vous tenez compte du temps qu'il fait, de vos projets et probablement d'autres facteurs de manière inconsciente. L'IA fait quelque chose de similaire, mais de manière plus systématique.
Elle attribue des poids numériques à différents facteurs et calcule des probabilités. L'IA tient compte des modèles et des données. Par exemple, pour des tâches aussi simples que la suggestion d'une liste de lecture, l'IA prend en compte vos habitudes d'écoute pour déterminer vos goûts musicaux.
Comment l'intelligence artificielle fonctionne-t-elle dans les soins de santé ?
La réponse est simple. Il peut vous donner une liste de maladies possibles sur la base de symptômes fournis plus rapidement que les médecins. Elle peut également recommander des traitements. Plus récemment, l'IA a été utilisée lors d'opérations chirurgicales.
Applications de l'IA dans le monde réel
L'IA est partout. Il vous suffit de trouver un moyen de l'utiliser à votre avantage. Voici quelques applications concrètes de l'intelligence artificielle :
- Outils d'IA générative tels que ChatGPT, Claude et Gemini.
- Assistants intelligents comme Alexa et Siri
- Voitures auto-conduites
- Capteurs et dispositifs portables pour la surveillance des conditions de santé
- Recommandation de produits et assistants d'achat dans le commerce de détail.
- L'IA détecte les transactions frauduleuses en reconnaissant les transactions inhabituelles
L'IA peut également être appliquée à la création de contenu. Undetectable AI dispose de plusieurs outils à cet effet. Nous disposons d'outils tels que :
- AI Humanizer qui aide à générer un contenu de type humain
- Rédacteur AI SEO qui génère des articles hautement optimisés capables de contourner la détection de l'IA.
- Rédacteur de dissertations sur l'IA qui rédige des essais sans plagiat et bien documentés.
Ces outils d'IA vous garantissent de faciliter et d'accélérer la rédaction de votre contenu.
Formation aux données et construction de modèles
La construction de modèles et d'outils d'IA nécessite certaines étapes, notamment :
Collecte des données et étiquetage
C'est à ce stade que les données pertinentes sont recueillies. Ces données représentent les scénarios du monde réel auxquels l'IA sera confrontée.
Après la collecte, vient l'étiquetage. Cette étape est généralement fastidieuse, car il faut passer au peigne fin de vastes ensembles de données pour trouver des données de qualité dont l'IA peut tirer des enseignements.
Ensembles de formation et de test
Après la collecte et l'étiquetage, les données sont divisées en deux ensembles. L'ensemble de formation et l'ensemble de test.
L'ensemble d'apprentissage est ce à partir de quoi l'IA apprend, et l'ensemble de test est ce que nous utilisons pour évaluer la qualité de l'apprentissage.
L'ensemble de tests aide également les développeurs à comprendre comment l'intelligence artificielle se comportera sur des données nouvelles et inédites.
Surajustement, sous-ajustement et précision du modèle
On parle de surajustement lorsque l'IA s'habitue trop à ses données d'apprentissage et commence à avoir des performances médiocres avec de nouvelles informations.
Le sous-ajustement est l'inverse. Dans ce cas, l'intelligence artificielle n'apprend pas assez des données d'apprentissage et obtient de mauvais résultats, même pour des tâches de base.
La précision du modèle est l'équilibre entre l'ajustement excessif et l'ajustement insuffisant.
À ce stade, l'IA est capable de travailler avec des données nouvelles et anciennes tout en restant précise.
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Réflexions finales
Lorsque quelqu'un vous demande : "L'intelligence artificielle, comment ça marche ?", vous pouvez désormais expliquer qu'il s'agit d'un système basé sur la reconnaissance des formes et alimenté par des données et des algorithmes.
L'IA n'est pas de la magie. C'est une combinaison de mathématiques, de statistiques et d'informatique qui travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes.
Il a également ses limites, en particulier dans les situations qui requièrent du bon sens, de la créativité ou de l'intelligence émotionnelle. Ainsi, bien qu'il puisse imiter la pensée humaine, il n'est pas humain.
L'intelligence artificielle évolue chaque jour et il est préférable d'être un participant informé plutôt qu'un spectateur confus.
Pour garder une longueur d'avance, tirez parti d'outils tels que le logiciel Undetectable AI's AI Humanizer, Rédacteur AI SEOet Rédacteur de dissertations sur l'IA-conçu pour vous aider à créer un contenu plus intelligent et plus naturel.
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