Comment fonctionne exactement l'IA ?

​Traducteur | Bugatti

Critique | Sun Shujuan

L'IA est devenue extrêmement importante pour les entreprises modernes et d'autres types d'organisations car elle peut faire toutes les choses ci-dessus. En combinant de grandes quantités de données avec des algorithmes de traitement itératif intelligents, les systèmes d’IA peuvent apprendre des modèles et des caractéristiques des données qu’ils analysent.

Chaque fois qu'un système d'IA traite des données, il teste et mesure ses propres performances et acquiert de nouvelles connaissances. Parce que l’IA n’a jamais besoin de se reposer, elle peut rapidement accomplir des milliers de tâches, acquérir de nombreuses connaissances en peu de temps et finalement devenir extrêmement douée dans tout ce pour quoi elle est formée.

Cependant, pour comprendre comment fonctionne réellement l’IA, vous devez comprendre que l’IA n’est pas seulement un programme informatique ou un logiciel d’application, mais une discipline ou une science complète.

Les systèmes d'IA comportent de nombreuses parties différentes, et vous pouvez les considérer comme des sous-domaines de la science globale de l'IA.

Ces domaines comprennent :

• Apprentissage automatique : une application spécifique de l'IA qui permet aux systèmes informatiques, aux programmes ou aux logiciels d'application d'apprendre automatiquement et d'obtenir de meilleurs résultats basés sur l'expérience, le tout sans programmation. L'apprentissage automatique permet à l'IA de trouver des modèles dans les données, de découvrir des informations et d'améliorer les résultats de toute tâche pour laquelle le système est conçu.
• Deep Learning : Un type spécifique d'apprentissage automatique qui permet à l'IA d'apprendre et de s'améliorer en traitant des données. L'apprentissage profond utilise des réseaux de neurones artificiels qui simulent des réseaux de neurones biologiques dans le cerveau humain pour traiter des informations, trouver des connexions entre les données, faire des inférences ou obtenir des résultats basés sur un renforcement positif et négatif.
• Réseaux de neurones : processus d'analyse répétée d'un ensemble de données pour trouver des connexions et interpréter la signification de données non définies. Les réseaux neuronaux fonctionnent de manière similaire à ceux du cerveau humain, permettant aux systèmes d’IA d’absorber de grands ensembles de données, de découvrir des modèles dans les données et de répondre à des questions à leur sujet.
• L'informatique cognitive est un autre élément important des systèmes d'IA, conçue pour simuler l'interaction homme-machine, permettant à des modèles informatiques de simuler le mécanisme du cerveau humain lors de l'exécution de tâches complexes (telles que l'analyse de texte, de parole ou d'images).
• Le traitement du langage naturel (NLP) est une partie importante de l'IA car il permet aux ordinateurs de reconnaître, d'analyser, d'interpréter et de véritablement comprendre le langage humain, qu'il soit écrit ou parlé. Le traitement du langage naturel est essentiel pour tout système basé sur l’IA qui interagit avec les humains, que ce soit par le biais d’une saisie textuelle ou vocale.
• Vision par ordinateur – Il s'agit de l'une des applications les plus courantes de la technologie de l'IA, capable d'utiliser la reconnaissance de formes et l'apprentissage en profondeur pour examiner et interpréter le contenu des images. La vision par ordinateur permet aux systèmes d'IA de reconnaître des éléments de données visuelles, tels que les CAPTCHA trouvés partout en ligne, qui sont appris par les humains, les aidant ainsi à identifier des éléments d'image tels que des voitures, des passages pour piétons, des vélos ou des montagnes.

De quelle technologie l'IA a-t-elle besoin ?

L'IA n'est pas nouvelle, mais grâce aux progrès technologiques importants, elle a été largement utilisée ces dernières années et ses utilisations sont de plus en plus larges.

En fait, la croissance explosive en termes d’échelle et de valeur de l’IA est étroitement liée aux avancées technologiques récentes, notamment :

• Des ensembles de données plus vastes et plus accessibles – L’IA prospère grâce aux données. À mesure que les données augmentent rapidement et que l’accès aux données devient plus facile, l’importance de l’IA augmente. Sans des développements tels que « l’Internet des objets », l’IA aurait beaucoup moins d’applications potentielles.
• Unités de traitement graphique – Les GPU sont l'un des facteurs clés qui déterminent la valeur de l'IA, car ils sont essentiels pour fournir aux systèmes d'IA la capacité d'effectuer les millions de calculs nécessaires pour effectuer un traitement interactif. Les GPU fournissent la puissance de calcul dont l’IA a besoin pour traiter et interpréter rapidement le Big Data.
• Traitement intelligent des données - De nouveaux algorithmes plus avancés permettent aux systèmes d'IA d'analyser les données plus rapidement et à plusieurs niveaux simultanément, aidant ces systèmes à analyser des ensembles de données extrêmement rapidement afin qu'ils puissent mieux et plus rapidement comprendre les systèmes complexes et prédire les événements rares.
• Interfaces de programmation d'applications - Les API permettent d'ajouter des capacités d'IA aux programmes informatiques et applications logicielles traditionnels, rendant ces systèmes et programmes plus intelligents en améliorant leur capacité à reconnaître et à comprendre les modèles de données.

Titre original : ​​Mais comment fonctionne réellement l'IA ?​​​, auteur : Annoberry​

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