L'IA est omniprésente. Et pourquoi pas ?
Elle transforme, si ce n'est déjà fait, tout, de la façon dont nous écrivons nos courriels à la façon dont nous concevons les voitures autopilotées.
Pourtant, entre le battage médiatique et les gros titres, nombreux sont ceux qui ignorent encore ce qu'est fondamentalement l'IA et comment elle fonctionne.
C'est exactement ce que couvre ce guide, sans vous noyer dans un jargon technique.
À la fin, vous comprendrez le concept ainsi que les bases de la manière dont l'IA alimente les outils que vous utilisez tous les jours.
Commençons.
Principaux enseignements
- L'IA est la science de la création de machines qui peuvent être entraînées et effectuer des tâches que l'on associe généralement à l'intelligence humaine.
- L'IA fonctionne en recueillant des données, en les traitant au moyen d'algorithmes, en faisant des prédictions, en apprenant de ses erreurs et en s'améliorant au fil du temps.
- La plupart des IA actuelles sont des IA étroites, conçues pour des tâches spécifiques, alors que l'IA générale, ou AGI, qui peut égaler les capacités humaines dans tous les domaines, n'est encore qu'un concept.
- L'IA générative utilise l'apprentissage profond pour créer de nouveaux textes, images, sons, vidéos et même du code en réponse à des invites.
Qu'est-ce que l'IA ?
L'IA est l'abréviation d'intelligence artificielle et désigne la capacité d'une machine à faire des choses qui, selon nous, requièrent un cerveau humain :
- Percevoir
- Raisonnement
- Apprentissage
- Interagir avec le monde
- Résoudre les problèmes
- Faire preuve d'une étincelle de créativité
Vous avez probablement rencontré des IA dotées de telles capacités sans vous en rendre compte.
Par exemple, lorsque vous posez des questions à Siri ou que vous communiquez simplement avec lui, vous discutez avec l'IA.
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Ou lorsque vous discutez avec le chatbot d'un site web qui, d'une manière ou d'une autre, sait exactement sur quelle page vous êtes bloqué ? C'est aussi de l'IA.
Mais qu'est-ce qui rend l'IA capable de reconnaître la parole, d'identifier des images, de comprendre le langage humain et d'y répondre ?
Cela se fait grâce à de nombreux algorithmes et modèles, et à des mathématiques très avancées.
Pour vous donner une idée, voici quelques-uns des éléments constitutifs de l'IA :
- Apprentissage automatique
- Réseaux neuronaux
- Apprentissage en profondeur
- Traitement du langage naturel
Intelligence humaine et intelligence artificielle
L'IA s'améliore, mais elle n'est pas encore à la hauteur.
Nous le savons parce que aucun outil d'IA n'a jusqu'à présent réussi le test de Turingqui permet de voir si une machine peut se comporter de manière convaincante comme un être humain dans une conversation. Ou pour déterminer si les machines peuvent penser.
Nous sommes encore loin d'une IA capable de comprendre le contexte, les nuances et le sens comme le font les humains.
La plupart des experts pensent que nous sommes à des décennies de construire une telle IA. Et certains disent que cela n'arrivera peut-être jamais.
Oui, les outils d'IA générative tels que ChatGPT et DALL-E peuvent accomplir des choses remarquables, mais sous le capot, il s'agit essentiellement de machines de prédiction.
En d'autres termes, ces outils ont été formés à partir d'énormes ensembles de données sur la base desquels ils peuvent deviner la réponse la plus probable à votre demande avec une précision impressionnante.
C'est utile, parfois même troublant, mais ce n'est pas la même chose que l'intelligence humaine.
Une brève histoire de l'IA
Si le concept de "machines pensantes" remonte à la philosophie antique, l'histoire moderne de l'IA commence au milieu du XXe siècle.
Le tableau ci-dessous résume certaines des étapes les plus importantes du développement de l'IA :
| Année | Jalon |
| 1950 | Alan Turing publie Machines informatiques et intelligence et propose le test de Turing. |
| 1956 | John McCarthy invente le terme "intelligence artificielle" lors de la conférence de Dartmouth. Le premier programme d'IA, théoricien de la logiqueest créé. |
| 1967 | Frank Rosenblatt développe le Mark 1 Perceptron, un réseau neuronal précoce qui démontre l'apprentissage automatique par essais et erreurs. |
| 1980 | La rétro-propagation est largement utilisée pour la formation des réseaux neuronaux. |
| 1997 | Deep Blue d'IBM bat le champion d'échecs Garry Kasparov et démontre la possibilité pour l'IA de surpasser l'expertise humaine dans une tâche complexe. |
| 2004 | John McCarthy publie Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Il s'agit d'une définition largement citée de l'IA à l'époque de l'essor du big data et de l'informatique en nuage. |
| 2011 | IBM Watson gagne Jeopardy ! contre les meilleurs champions. |
| 2015 | Le supercalculateur Minwa de Baidu réalise une reconnaissance d'images surpassant celle de l'homme. |
| 2016 | AlphaGo de DeepMind bat le champion de go Lee Sedol. |
| 2022 | L'émergence de grands modèles de langage comme ChatGPT, qui révolutionne les performances de l'IA et élargit les applications de l'IA générative. |
| 2024 | Croissance des modèles d'IA multimodaux et plus petits. |
| 2025 | Lancement du GPT-5 avec l'adoption rapide de systèmes d'IA agentiques. Les milliardaires de la technologie et les gouvernements investissent des milliards dans les puces, l'infrastructure et le développement de l'IA. |
Comment fonctionne l'IA
Maintenant que nous avons défini ce qu'est l'IA et comment elle se compare à l'intelligence humaine, nous allons vous donner une vue d'ensemble du fonctionnement de l'IA.
Voici les cinq étapes clés du fonctionnement de l'IA :
- Entrées : Tout système d'IA a besoin de données pour exister. Ces données peuvent provenir d'à peu près n'importe où, comme du texte, de l'audio, de la vidéo, des capteurs IoT, etc.
- Traitement : Une fois que les données sont mises à disposition dans un format adapté à l'IA, celle-ci utilise ses algorithmes programmés pour identifier les schémas et les relations qu'elles contiennent. C'est ce qu'on appelle l'entraînement de l'IA, qui lui permet de reconnaître des schémas similaires dans de nouvelles données.
- Résultats : Après avoir analysé les données, l'IA fait ses prédictions ou ses classifications. Par exemple, elle peut décider si une donnée correspond à des schémas antérieurs (réussite) ou non (échec).
- Ajustements : Lorsque l'IA se trompe, elle utilise cet échec comme point d'apprentissage. Après avoir tiré les leçons de l'échec, le système peut revenir à l'étape des résultats pour revérifier ses décisions en fonction des règles mises à jour. Cet apprentissage peut prendre l'une des formes suivantes :
- Modifier les règles de l'algorithme
- Modifier l'interprétation des données
- Affiner les conditions dans lesquelles il traite les intrants
- Évaluations : Au cours de la dernière étape, l'IA évalue ses performances dans leur ensemble. Elle prend en compte les résultats des ajustements précédents, synthétise de nouvelles connaissances et les utilise pour améliorer les prévisions à venir.
Types d'IA
Voici les principaux types d'IA que vous avez vus ou que vous n'avez pas encore vus :
IA étroite vs IA générale
Lorsque les gens se demandent ce qu'est une IA, ils pensent souvent à la version qu'ils ont déjà vue à l'œuvre : l'IA étroite.
L'IA étroite, également appelée IA faible, est conçue pour effectuer une tâche très spécifique ou un ensemble défini de tâches.
Il peut s'agir de repérer des transactions frauduleuses sur un réseau de cartes de crédit, d'alimenter des assistants vocaux tels que Siri et Alexa ou même d'exécuter le traitement du langage naturel qui permet à un chatbot de répondre à vos questions.
La plupart des IA avec lesquelles vous interagissez aujourd'hui sont des IA étroites.
D'autre part, nous avons l'intelligence artificielle générale (AGI) qui est appelée IA forte ou simplement IA générale.
Ce type d'IA apprend et applique des connaissances à un large éventail de tâches et égale ou dépasse les capacités humaines dans l'exécution de ces tâches.
À l'heure actuelle, l'AGI reste théorique, car aucun système d'IA n'a atteint ce niveau.
IA agentique
Si vous avez entendu ce terme et que vous vous demandez ce qu'est l'IA agentique, le plus simple est de dire qu'il s'agit d'un système construit à partir d'agents d'IA.
Les agents d'intelligence artificielle sont des programmes autonomes qui exécutent des tâches et prennent des décisions tout en ne nécessitant qu'une assistance humaine minimale, voire inexistante. Le terme "agent" dans leur nom fait référence à l'agence que ces outils peuvent exercer.
L'IA agentique s'appuie sur ce principe en coordonnant plusieurs agents d'IA pour qu'ils travaillent ensemble à la réalisation d'un objectif plus important qu'aucun agent ne pourrait atteindre seul.
Machines réactives, mémoire limitée, théorie de l'esprit
Les types d'IA que nous avons déjà évoqués différaient par leur portée et leur autonomie.
Il existe une autre façon de classer les IA, selon qu'elles sont capables ou non de retenir des informations et d'interpréter leur environnement.
Cette perspective divise l'IA en trois catégories principales :
- Machines réactives : Il s'agit de la forme la plus élémentaire d'IA. Elles ne réagissent qu'aux données qu'elles reçoivent, sans se souvenir de ce qui s'est passé auparavant. Leur principale limite est qu'ils fonctionnent sans état interne ni représentation de l'environnement. Après avoir traité une entrée, ils se débarrassent de sa mémoire et passent à l'entrée suivante avec une mémoire vierge.
- Machines à mémoire limitée : Les machines à mémoire limitée stockent les données passées en interne afin de pouvoir reconnaître les schémas et les corrélations dans leur environnement au fil du temps et d'utiliser cette compréhension pour améliorer leurs réponses dans des conditions dynamiques.
- La théorie de l'esprit : Il s'agit d'une IA capable de comprendre l'existence d'autres agents, qu'il s'agisse d'humains ou d'autres machines, et d'en déduire leurs états internes. Cette forme d'IA n'est pas possible à l'heure actuelle car la réalisation de Théorie de l'esprit nécessite la capacité de reconnaître que les actions ont souvent des causes invisibles, qui peuvent être influencées par des intentions, des croyances ou des émotions.
Exemples d'IA
Nous avons abordé les différents types d'IA et la manière dont ils traitent l'information. Il convient donc d'examiner comment tout cela fonctionne dans le monde réel.
Véhicules autonomes
Les voitures auto-conduites s'appuient fortement sur l'apprentissage automatique formé sur d'énormes ensembles de données qui vont des schémas de circulation à la reconnaissance des panneaux de signalisation.
Les développeurs utilisent souvent des simulations artificielles pour évaluer les performances avant que les véhicules ne soient mis en circulation.
Il s'agit d'une méthode dans laquelle les testeurs n'ont pas d'accès direct au fonctionnement interne du système, mais sondent son comportement pour en identifier les faiblesses.
Éditeurs de texte ou correction automatique
Si vous avez déjà utilisé Grammarly pour vérifier une dissertation ou si vous vous êtes fié à l'autocorrection lors de l'envoi de SMS, vous avez déjà eu affaire à l'IA.
Comme vous l'avez appris règles de grammaire à l'école, les algorithmes d'IA sont entraînés à reconnaître l'utilisation correcte de la langue et à repérer les écarts.
Si vous abusez d'une virgule ou si vous choisissez le mauvais mot, le rédacteur peut le signaler et suggérer une correction appropriée.
Assistants virtuels
Les assistants virtuels comme Amazon Alexa, Google Assistant et Apple Siri vous aident dans vos tâches quotidiennes.
Ils apprennent de vos habitudes d'utilisation et s'adaptent à vos préférences, tout en devenant plus aptes à anticiper vos besoins au fil du temps.
Algorithmes de recherche et de recommandation
Lorsque vous naviguez sur un service de streaming et que vous trouvez une série de suggestions de films qui vous semblent étonnamment pertinentes, ou lorsqu'un magasin en ligne affiche des produits qui correspondent à vos recherches récentes, vous êtes en train de voir Systèmes de recommandation pilotés par l'IA au travail.
Ces systèmes suivent vos interactions au fil du temps et les analysent à l'aide de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour prédire ce que vous voudrez ensuite.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
Il existe une catégorie particulière d'IA qui a attiré l'attention pour sa capacité à créer un contenu entièrement nouveau à la demande. Ces systèmes sont connus sous le nom d'IA générative.
Examinons de plus près ce qu'est l'IA générative.
L'IA générative ou gen AI fait référence aux modèles d'apprentissage profond qui produisent des sorties originales en réponse à l'invite d'un utilisateur.
Ces systèmes peuvent créer :
- Texte long
- Images de haute qualité
- Vidéo réaliste
- Un son réaliste
- Code fonctionnel
Les modèles d'IA générative les plus récents peuvent même créer des simulations interactives d'une série d'applications directement dans le chat.
La qualité des résultats de l'IA générative dépend de la sophistication du modèle et du degré d'alignement de l'invite sur sa formation.
Par exemple, ChatGPT peut produire en quelques secondes un essai clair et bien structuré sur les théories du nationalisme, tandis que des systèmes basés sur l'image comme DALL-E 2 peuvent créer des compositions inhabituelles mais visuellement frappantes, telles qu'une peinture de style Renaissance représentant une Madone et un enfant mangeant une pizza.
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FAQ sur l'IA
L'IA est-elle la même chose que l'apprentissage automatique ?
Non, l'IA et l'apprentissage automatique ne sont pas identiques.
L'IA est le vaste domaine de la création de machines qui imitent l'intelligence humaine, tandis que l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui apprend aux machines à apprendre à partir de données sans avoir besoin d'une programmation directe.
Quelle est la différence entre l'IA et l'automatisation ?
L'IA et l'automatisation utilisent toutes deux la technologie pour effectuer des tâches, mais elles sont différentes.
L'automatisation suit des règles préétablies pour effectuer des travaux répétitifs, tandis que l'IA peut apprendre à partir de données, prendre des décisions et s'adapter au fil du temps.
En bref, l'automatisation effectue les tâches de la même manière à chaque fois, mais l'IA peut s'améliorer et évoluer en fonction de l'expérience acquise.
L'IA peut-elle penser comme les humains ?
L'IA peut simuler certains aspects de la pensée humaine, comme reconnaître des modèles, faire des prédictions et résoudre des problèmes.
Cependant, il ne pense pas et ne ressent pas vraiment les mêmes choses que les humains. Il traite les informations sur la base d'algorithmes et de données, et non d'émotions ou de conscience.
L'IA remplacera-t-elle les emplois humains ?
L'IA remplacera certains emplois répétitifs ou routiniers mais en créera également de nouveaux. Bien que certains rôles puissent disparaître, l'IA génère une demande pour des postes tels que les scientifiques des données, les ingénieurs de l'IA et les spécialistes de l'éthique de l'IA.
Il s'agit davantage de modifier la nature du travail que de l'éliminer complètement.
Réflexions finales
Maintenant que vous savez ce qu'est l'IA et comment elle fonctionne, vous pouvez la repérer partout.
Plus vous la comprendrez, plus vous serez à même d'en récolter les bénéfices et d'en éviter les pièges.
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