Premiers pas avec l’intelligence artificielle
Objectifs de formation
Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Expliquer les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle
- Identifier les problématiques qui font de l’intelligence artificielle un concept difficile à définir
- Décrire les types de tâches que l’intelligence artificielle peut effectuer
Maîtrise de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) fait rêver de nombreux écrivains et amateurs de science-fiction depuis des années. Toutefois, la plupart des personnes ne se sont pas réellement intéressées à l’IA parce qu’il s’agissait toujours d’une technologie susceptible de voir le jour dans un futur lointain. Cependant, les chercheurs et les informaticiens n’ont pas perdu de temps et ont travaillé dur pour faire du rêve de l’IA une réalité. En fait, comme vous le savez, nous sommes déjà bien avancés dans l’ère de l’IA.
[Images générées par l’IA à l’aide de DreamStudio sur stability.ai. La première a été générée via la réplique suivante : « Un plan rapproché d’une personne assise devant une machine à écrire, dessiné dans un style reprenant celui des illustrations vectorielles en 2D amusantes. » La seconde a été générée via la réplique suivante : « La scène se déroule dans une salle de classe universitaire, au fond de laquelle se trouve un tableau sur lequel figure un croquis d’un réseau neuronal. Au premier plan figure un étudiant tapant sur un ordinateur, dessiné dans un style reprenant celui des illustrations vectorielles en 2D amusantes. ]
L’IA fait déjà partie de la vie professionnelle, scolaire et personnelle de beaucoup d’individus et le rôle qu’elle y joue va sans aucun doute devenir plus prépondérant à mesure que ses capacités progressent. Si nous voulons mener des conversations pertinentes au sujet de l’IA, nous aurons besoin de nous appuyer sur un vocabulaire commun et sur une maîtrise solide des concepts de base en la matière. Dans l’état actuel des choses, si vous demandez à 10 personnes de définir ce qu’est l’intelligence artificielle, vous obtiendrez probablement 10 réponses différentes en fonction de son impact sur leur vie. Dans ce badge, nous explorons certaines des capacités et des utilisations actuelles de l’IA.
L’IA, un concept difficile à définir
Pour définir ce qu’est l’IA, la première étape consiste à reconnaître que la représentation actuelle que nous nous faisons de cette technologie peut s’avérer faussée. Le fait que nous ayons été continuellement exposés à des livres et des films de science-fiction où l’IA est considérée comme une entité néfaste déterminée à conquérir le monde n’a pas arrangé les choses.
Il n’y a pas que la science-fiction qui a compliqué l’idée que nous nous faisons de l’IA. D’une manière générale, les êtres humains ont tendance à s’accorder beaucoup d’importance et à se considérer comme un point de comparaison. Ainsi, lorsque l’on parle d’intelligence artificielle, il est difficile de ne pas comparer cette technologie à notre propre intelligence et à nos capacités à apprendre et à agir en fonction de ce que nous savons. Le problème, c’est que les humains ne sont pas les seuls êtres intelligents. De nombreux animaux, des corbeaux aux pieuvres, ont recours à des outils et font appel à des méthodes de résolution de problèmes pour effectuer des tâches complexes. Même les moisissures visqueuses peuvent trouver la sortie d’un labyrinthe si on leur accorde suffisamment de temps.
Au même titre que nous nous sommes mis à prendre conscience du vaste spectre de l’intelligence dans le règne animal, nous avons également commencé à reconnaître la grande diversité de notre propre intelligence humaine. Peut-être connaissez-vous quelqu’un qui excelle dans la prise de parole en public, mais qui a de sérieuses difficultés en mathématiques. Sinon, peut-être connaissez-vous quelqu’un qui remarque toujours lorsque vous êtes un peu anxieux, mais qui trébucherait sur un ballon de football à la première occasion. Le fait est que notre intelligence s’exprime sous de nombreuses formes spécifiques. Nous devons voir l’intelligence artificielle sous le même angle. Il existe des types d’IA spécifiques qui brillent dans la réalisation de types de tâches précises. Définissons donc l’intelligence artificielle en étudiant les possibilités offertes par l’IA actuellement.
Principaux types de capacités de l’IA
À l’heure actuelle, il n’existe pas d’IA unique qui soit efficace dans tous les domaines. Cette idée, connue sous le nom d’IA générale, appartient encore à un futur inconnu. Au lieu de cela, nous avons développé au fil des années des systèmes d’IA spécialisés conçus pour effectuer des tâches spécifiques. Les types de tâches que ces systèmes effectuent relèvent généralement de l’une des grandes catégories énoncées ci-après.
Traitement du langage
Le 30 novembre 2022, le mot du jour du site Web de Merriam-Webster était quiddité. Les personnes qui ont découvert ce mot ont pu quelque peu améliorer la compétence qui est probablement la plus importante de toutes : la communication. Ce même jour, le monde a découvert ChatGPT, une intelligence artificielle capable de communiquer par elle-même. GPT signifie Generative Pre-trained Transformer (ou transformeur génératif préentraîné), et depuis la sortie de ChatGPT, de nombreux autres GPT ont suivi, certains se spécialisant dans des types spécifiques de traitement du langage comme la tenue d’un journal, le codage ou l’analyse financière. Les GPT sont conçus pour interpréter le langage courant et l’exploiter de manière significative, par exemple en répondant à des questions, en rédigeant des histoires ou des articles, en résumant des informations ou en effectuant des calculs complexes. C’est ce que l’on appelle le traitement en langage naturel, ou plus simplement le NLP.
Le NLP repose sur une compréhension de la manière dont les mots sont employés ensemble, ce qui permet à l’IA de déterminer l’intention que représente chaque mot. Par exemple, imaginons que vous souhaitiez traduire un document de l’anglais vers l’allemand, ou bien obtenir un bref résumé d’un long article scientifique. Il s’agit là de tâches que l’IA peut réaliser.
Le NLP bouleverse les méthodes de travail dans presque tous les secteurs d’activité. Par exemple, les agents IA capables d’interpréter le langage naturel et dotés de capacités de raisonnement sont en train de remplacer rapidement les chatbots et les copilotes dans les environnements de support client. Des invites en langage naturel sont souvent utilisées pour générer du code, ce qui permet aux entreprises d’économiser d’innombrables heures dans le cadre du développement de logiciels ou d’applications. Les commerciaux utilisent le NLP pour demander des résumés de comptes, générer des e-mails commerciaux ou même créer des projets de présentations pour les clients.
Le NLP est un domaine en pleine évolution de l’IA générative, une sous-catégorie de l’IA qui consiste à traiter des mots pour les transposer en images inédites, en sons, en code et, bien sûr, en d’autres mots. Le NLP et l’IA générative sont des technologies tellement perturbatrices que nous avons rédigé des badges entiers sur les concepts de base du traitement en langage naturel et de l’IA générative. Consultez-les lorsque vous aurez terminé ce module.
Prédictions numériques
Avez-vous consulté la météo récemment ? Prédire la pluie ou le beau temps vous aide à déterminer si vous devez emporter avec vous un parapluie. Bien que nous fassions des prévisions météorologiques depuis des milliers d’années, les modèles IA peuvent le faire mieux que n’importe quelle autre méthode à laquelle nous avions auparavant recours.
Des capacités de prédiction efficaces peuvent vous aider à répondre à toutes sortes de questions. Ce client est-il susceptible de renouveler son abonnement ? Êtes-vous à risque de souffrir d’une pathologie ? Y aura-t-il une forte demande sur le réseau électrique ce soir ? Quel style de baskets sera le plus populaire cette saison ?
Souvent, les prédictions émises par l’IA prennent la forme d’une valeur comprise entre 0 (ne va pas se produire) et 1 (va assurément se produire). Les prédictions numériques ne se limitent pas à des valeurs en pourcentage : elles peuvent prendre la forme de n’importe quelle valeur chiffrée, telle qu’un montant en dollars. Il se peut, par exemple, que votre entreprise souhaite prédire les ventes du prochain trimestre ou déterminer le prix optimal de votre nouveau service, Widget+. En tant que consommateur, vous subissez déjà probablement l’influence de telles prédictions numériques, et ce, bien plus que vous ne le pensez. Ainsi, dans le cas d’un voyage à l’étranger, il est très probable que le tarif de vos billets d’avion, de votre chambre d’hôtel, de votre covoiturage et de votre assurance voyageurs soient fixés par l’IA de sorte à équilibrer parfaitement l’offre et la demande.
[Image générée par l’IA à l’aide de DreamStudio sur stability.ai avec l’invite suivante : « Un plan rapproché représentant un robot sympathique conduisant un taxi, dans le style d’un dessin au trait en 2D plat. »] ]
Classifications
Un hot-dog est-il un sandwich ? Cette question a conduit à d’innombrables heures de débats philosophiques amicaux sur la façon dont nous catégorisons les choses. Dans le monde réel, toutefois, les enjeux peuvent être beaucoup plus importants. Qu’est-ce que cette plante ? Est-elle comestible ou toxique ? Cet e-mail est-il légitime, ou constitue-t-il une tentative d’hameçonnage ? La classification constitue souvent la première étape menant à la réalisation d’une action, ce qui en fait une capacité extrêmement précieuse.
Il n’est donc pas surprenant que les informaticiens aient déployé tant d’efforts pour créer une IA capable de classifier efficacement des données. L’identification des plantes et des e-mails d’hameçonnage n’est qu’un aperçu des besoins en la matière. Ainsi, les institutions financières ont besoin d’identifier les transactions frauduleuses. Les professionnels de la santé doivent diagnostiquer les maladies. Les plates-formes de réseaux sociaux veulent quant à elles identifier les commentaires haineux. Toutes ces situations sont des exemples de problématiques de classification. L’IA peut être employée pour réaliser une première étape de classification, puis les professionnels peuvent prendre le relais.
Souvent, les outils de classification s’appuyant sur l’IA peuvent faire le travail aussi bien, voire mieux, que les intervenants humains. Cela étant dit, la plupart des outils de classification ne conviennent que pour une tâche précise. Ainsi, une IA qui est performante pour détecter des e-mails d’hameçonnage ne le serait pas pour identifier des images représentant de vrais hameçons.
Navigation robotique
Certaines IA savent se diriger avec brio dans des environnements en évolution constante, et ce principe vaut aussi pour la route dans le cadre de la conduite autonome (ou conduite mains libres). Les voitures disposant d’un système d’IA embarqué sont déjà tout à fait capables de rester centrées sur une voie et de respecter les distances de sécurité sur les autoroutes. Elles s’adaptent aux flux de circulation en ville, aux courbes de la route, aux rafales de vent provoquées par les semi-remorques et aux arrêts brusques.
Une IA capable de s’adapter à des conditions environnementales changeantes a toutes sortes d’utilités dans le monde réel. Par exemple, les entreprises doivent fabriquer et livrer des produits à leurs clients chaque jour. De nombreux facteurs inhérents au marché jouent un rôle dans la rapidité d’exécution de ce processus : la disponibilité des matériaux, la capacité de fabrication, le stock à disposition, les coûts de transport, et même l’évolution en temps réel du trafic routier. L’IA peut optimiser la chaîne d’approvisionnement même dans des situations où les conditions évoluent.
Par ailleurs, n’oublions pas les robots ! Même un modeste robot aspirateur est capable d’éviter les escaliers et les chaises. À plus grande échelle, beaucoup de chaînes de montage sont équipées de robots qui deviennent plus rapides et plus efficaces au fil du temps. Ces mêmes robots peuvent s’adapter aux modifications apportées à la méthode de production sans qu’il y ait besoin de mener des opérations de reprogrammation coûteuses. En outre, les chercheurs créent maintenant des robots de sauvetage capables de traverser des zones sinistrées, comme un bâtiment effondré. Un robot à chenille capable de se faufiler à travers de minuscules fissures pourrait apporter de l’aide et de l’espoir aux personnes piégées sous les décombres.
Modèles IA et réseaux neuronaux
Nous ne pouvons pas parler de l’IA sans mentionner les modèles IA et les réseaux neuronaux. Les modèles IA s’apparentent à des programmes informatiques très intelligents qui apprennent à partir d’exemples. Imaginez, par exemple, que vous vous adonniez à l’ornithologie comme passe-temps. Plus vous serez exposé à des oiseaux réels, à des photos d’oiseaux, à des sons d’oiseaux, à des noms d’oiseaux, à des lieux et à des habitudes liés aux oiseaux, plus vous commencerez à reconnaître avec précision les différents oiseaux et les endroits où vous pourriez les voir. Tout comme vous le faites dans le cadre de votre nouveau passe-temps, un modèle IA apprend des modèles, prend des décisions et fait des prédictions en analysant de grandes quantités de données. Une fois formé, il peut effectuer des tâches en fonction de ce qu’il a appris et de ce qu’il continue d’apprendre.
Les réseaux neuronaux sont des outils importants pour la formation des modèles IA. Les réseaux neuronaux sont une combinaison de nœuds, de couches, de pondérations, de biais et d’une montagne de calculs. Ensemble, ces éléments imitent le fonctionnement des réseaux neuronaux de nos cerveaux. Chaque réseau neuronal est soigneusement élaboré pour réaliser une tâche spécifique. Ils peuvent s’avérer ainsi très efficaces pour prédire la pluie, catégoriser ces oiseaux ou encore maintenir votre voiture au centre de la voie qu’elle emprunte sur l’autoroute. Quelle que soit la tâche, c’est en grande partie grâce aux réseaux neuronaux que l’IA s’apparente à de la magie. Désormais, vous en savez un peu plus sur ce qu’il se passe derrière le rideau.
Conçus à l’origine pour permettre aux machines de résoudre des problèmes de la même façon que les humains, les réseaux neuronaux permettent à l’IA d’identifier des relations complexes entre des données d’entrée et des classifications de sortie. En d’autres termes, ils permettent aux ordinateurs d’apprendre quelles variables et quelles valeurs comptent pour les personnes lorsqu’elles essaient d’atteindre un objectif. C’est un élément essentiel de la technologie d’IA, car c’est la base permettant de connecter les besoins humains (travailler plus rapidement, commettre moins d’erreurs ou se simplifier le quotidien) à des solutions reposant sur les données, comme des agents qui répondent à des invites en langage naturel. Les réseaux neuronaux permettent aux modèles IA complexes de savoir, par exemple, qu’un client essaie de réinitialiser un mot de passe, même s’il n’utilise pas un mot clé ou une phrase spécifique au cours d’une interaction.
Récapitulatif
L’intelligence artificielle représente la capacité d’un ordinateur à mettre en pratique des compétences généralement associées aux capacités humaines d’intuition, de déduction et de raisonnement. Nombre de ces compétences relèvent de catégories générales telles que les prédictions numériques et le traitement du langage, qui font leur entrée dans nos vies grâce à l’IA, qui prend en charge nos cas d’utilisation métier, les besoins en matière d’éducation et les usages industriels.