Comprendre l'intelligence artificielle

L'intelligence articielle un outil permettant d'améliorer la vitesse de prise de décision ou la surveillance des systèmes de contrôles.

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À quoi sert l'intelligence artificielle ?


L'intelligence artificielle vise à permettre à un système artificiel (principalement informatique) à devenir intelligent (pour des tâches spécifiques préalablement définies).
Définition de l'intelligence.
Il est impossible de définir précisément ce qu'est l'intelligence artificielle sans commencer par définir ce qu'est l'intelligence.
Le mot "intelligence" provient du latin "intelligentsia". Ce qui désigne la faculté de comprendre (des éléments abstraits) et de mettre en relation plusieurs éléments les uns avec les autres pour obtenir un résultat. Mais d'une manière générale, l'intelligence humaine est la capacité à s'adapter en fonction d'un contexte donné (problématique, environnement, état de fatigue, etc.).
L'intelligence ne se limite pas à l'homme. Chaque système capable de s'adapter pour offrir une réponse adéquate face à son environnement doit être considéré comme intelligent.

L'intelligence se limite-t-elle à la logique ?

Il n'existe pas une forme d'intelligence, mais une multitude (on parle en règle générale des 8 à 10 formes d'intelligence suivant les sources) :
L'intelligence logico-mathématique : c'est la logique des raisonnements l'intelligence empirique, elle couvre la capacité à travailler en manipulant les chiffres, à analyser des situations.

L'intelligence verbolinguistique : c'est la capacité à comprendre et à présenter des idées ou des concepts via le langage (incluant l'écrit).
L'intelligence visuospatiale : c'est la faculté de se représenter des environnements ou des modèles en 3D (voir en 4D si on inclut le facteur temps).
L'intelligence intrapersonnelle : la connaissance et la compréhension de soi-même.
L'intelligence interpersonnelle : l'aptitude à ressentir les états émotionnels de ses interlocuteurs et à réagir de façon adaptée.
L'intelligence kinesthésique (proprioception) : sa perception très fine et quasi instinctive de son corps dans l'espace.
L'intelligence harmonique (musicale) : la prédisposition à reconnaître des timbres de voix ou des mélodies musicales.
L'intelligence naturaliste : l'habilité à organiser les objets de notre environnement et à les classer pour définir des hiérarchies.

Cas pratiques d'usages de l'intelligence artificielle.

Dans les médias, l'intelligence artificielle est toujours utilisée et présentée à des fins sensationnalistes.
En application réelle, les différentes technologies existantes se limitent à des choses très simple ou extrêmement spécialisée basées sur des données structurées.
On trouve par exemple :

  • La création de faux médias (photos,vidéos)
  • L'analyse des messages reçus par email et classification.
  • Traitement du texte de champs libres de saisie des enquêtes de satisfaction des clients.
  • Traitement automatique des commandes.
  • Détection d'objet et classification de ces objets dans des images ou des flux vidéos.
  • Enjeux par milieux (voir graphe des métiers impactés).
  • Détection de métamodèle (tumeur) sur des images (radios des poumons).

Par ailleurs, il ne faut pas oublier qu'il n'est pas possible de structurer ce que l'on ne peut comprendre et expliquer par des règles vérifiables (ex : analyse de la psychologie humaine).

En vulgarisant comment fonctionne l’intelligence artificielle ?

Les processus de fonctionnement de l'intelligence artificielle dépendent pour beaucoup de la technologie employée et des objectifs visés.
On considère qu'il existe de nombreux algorithmes d'intelligences artificielles les plus utilisés étant :

Les systèmes experts : ce type d'algorithme d'intelligence artificielle est capable de reproduire le cheminement cognitif d'un expert d'un domaine donné. Ce genre de système débute à un état de fait (contexte) et répond à des questions avant d'arriver à une conclusion. Ou à l'inverse, de partir d'une conclusion pour arriver à formuler une (ou plusieurs) question. C'est typiquement le genre de moyen mis en oeuvre pour arriver à une conclusion médicale ou dans le cadre de la maintenance de système mécanique.

Les algorithmes à logique floue (fuzzy logic) : ce genre de logique permet de créer une table de vérité qui définit des plages qui sortent de la logique booléenne conventionnelle (1 = vrai et 0 = faux). Cette technologie est employée pour déclencher des essuie-glace sur les voitures, ou ouvrir et fermer les stores suivant le niveau de luminosité ambiante.

La recherche de chemin (pathfinding) : cette typologie d'algorithme sert à définir le chemin le plus court ou répondant à des critères spécifiques (éviter les autoroutes, utiliser le chemin le moins dangereux, etc.). Il est principalement utilisé dans les jeux vidéos, la robotique ou encore dans le commerce, ou bien pour les secours.

Les algorithmes génétiques : Le concept de ce type d'algorithme d'intelligence artificielle est d'arriver à une solution approchant de l'optimisation lors qu'aucune méthode exacte ne permet de définir une optimisation manuellement. Le système s'approchant à chaque itération de la solution la plus efficace.

La métaheuristique : Le but de la métaheuristique est d'offrir une solution à une problématique d'optimisation donnée. Elle permet de découvrir un objet mathématique (vecteur,permutation, etc.) qui, une fois maximiser ou minimiser décrit la qualité d'une solution à un problème.

Les réseaux de neurones : Sommairement ce type de système imite le processus de traitement du cerveau humain. Ils s'appuient sur des périodes d'apprentissages (supervisé ou non supervisé) pour s'étalonner. Ces périodes d'apprentissages s'appuient sur des cas d'usage qui doivent être d'autant plus nombreux que la problématique à traiter est complexe. Bien que les réseaux de neurones soient d'une grande efficience, ils ne sont pas adaptés pour traiter tous les problèmes.