L’IA pour les nuls : les concepts à connaître

Pour ceux qui dé­couvrent l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, le sujet est un peu obscur et difficile à saisir. Notre guide « L’IA pour les nuls » vous donne des ex­pli­ca­tions simples sur l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, pour débuter en toute sérénité.

Pourquoi l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle est-elle si in­té­res­sante ?

Le vaste domaine de l’IA vaut plus qu’un coup d’œil, même pour les néophytes. Aussi compliqué et complexe que le sujet puisse paraître au premier abord, il recèle un grand potentiel pour accélérer, au­to­ma­ti­ser et optimiser les processus dans un avenir proche. Les méthodes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle per­met­tent déjà d’effectuer de nom­breuses tâches de manière plus efficace. Souvent, elles fonc­tion­nent par exemple en arrière-plan pour de nom­breuses en­tre­prises et sites Web, sans que le profane ne les remarque. Toutefois, l’IA recèle bien des avantages dont vous pouvez également profiter.

Une uti­li­sa­tion correcte des outils d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle permet d’effectuer de nom­breuses tâches de manière plus efficace et plus sûre. Il faut con­si­dé­rer l’IA comme une aide, qui vous décharge des étapes de travail fas­ti­dieuses de manière rapide et sans commettre d’erreurs. Vous pouvez ainsi vous con­cen­trer sur les points es­sen­tiels de votre travail. Aujourd’hui déjà, l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle est utilisée dans de nombreux domaines de la vie courante.

Dans notre guide aux ex­pli­ca­tions simples « L’In­tel­li­gence Ar­ti­fi­cielle pour les nuls », vous aurez un premier aperçu des fonc­tion­na­li­tés de cette tech­no­lo­gie et aurez une meilleure com­pré­hen­sion des prin­ci­paux termes tech­niques, procédés et outils. Vous trouverez de plus amples in­for­ma­tions sur ces dif­fé­rents thèmes dans notre Digital Guide.

Guide : l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle (IA) pour les nuls

Il existe d’in­nom­brables termes et sujets en rapport avec l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Pour débuter, les concepts suivants suffisent amplement pour une première approche.

In­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle

L’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle (IA) est une branche de l’in­for­ma­tique dont l’objectif est d’entraîner les machines à imiter au mieux l’in­tel­li­gence humaine. Cela ne sera pro­ba­ble­ment jamais possible en raison de la com­plexité de cette dernière, mais l’IA peut d’ores et déjà obtenir des résultats im­pres­sion­nants pour l’exécution de tâches hautement spé­cia­li­sées. La base de toute IA est un ap­pren­tis­sage ap­pro­fondi.

Machine Learning

L’aspect le plus important de la formation à l’IA est le Machine Learning. Pour ce faire, les systèmes sont « nourris » par des ensembles de données aussi vastes et hé­té­ro­gènes que possible. À l’aide de dif­fé­rents al­go­rithmes, l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle reconnaît des modèles au sein de ces données et apprend à faire des pré­dic­tions et à prendre des décisions sur cette base. Plus l’ensemble de données est vaste et les al­go­rithmes robustes, plus les résultats seront précis. C’est pourquoi ce domaine de l’IA est d’une im­por­tance capitale.

Deep Learning

Le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning. Il s’agit de doter les machines d’un réseau neuronal ar­ti­fi­ciel qui s’inspire largement du cerveau humain. Cela permet à la machine d’iden­ti­fier par­fai­te­ment même les modèles complexes au sein de grandes quantités de données. Ces réseaux se composent de plusieurs couches in­ter­con­nec­tées, appelées couches neu­ro­nales.

Embodied AI

L’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle est utilisée dans les systèmes physiques. Pour cette forme d’IA, on parle d’Embodied AI ou d’agent incarné. Grâce à des capteurs, à l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique, à des systèmes moteurs et à des boucles de ré­troac­tion, les drones ou les robots, par exemple, peuvent interagir avec leur en­vi­ron­ne­ment et initier et exécuter au­to­ma­ti­que­ment les étapes de travail né­ces­saires.

Re­con­nais­sance d’images

La re­con­nais­sance d’images par IA est utilisée pour re­con­naître, analyser et ca­té­go­ri­ser des objets, des personnes spé­ci­fiques ou des activités au sein d’une ou de plusieurs images. Avec un en­traî­ne­ment adéquat, il est également possible de re­con­naître et de traiter des textes. La re­con­nais­sance d’images est utilisée dans de nombreux secteurs et peut optimiser les processus grâce à sa grande précision.

Trai­te­ment du langage naturel (TALN)

Des résultats im­pres­sion­nants sont obtenus dans le domaine du trai­te­ment du langage naturel (TALN), aussi appelé Natural Language Pro­ces­sing (NLP). Cet aspect de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle met l’accent sur l’in­te­rac­tion entre l’homme et la machine. Grâce à des processus d’en­traî­ne­ment étendus, la machine apprend à com­prendre et à in­ter­pré­ter le langage humain ou naturel, et fi­na­le­ment même à le générer elle-même. Cette tech­no­lo­gie est déjà présente dans le quotidien de nombreux débutants ; elle est notamment utilisée dans les as­sis­tants vocaux, les chatbots IA ou dans l’analyse de dis­cus­sions.

Grands modèles de langage (LLM)

Les grands modèles de langage ou Large Language Models (LLM) sont basés sur le Machine Learning. Ces modèles traitent de grandes quantités de données, re­con­nais­sent les modèles dans une col­lec­tion et ap­pren­nent ensuite à com­prendre et à résumer les textes. Grâce au Deep Learning, ces modèles s’en­traî­nent eux-mêmes et peuvent ensuite créer leurs propres textes, générer du code ou optimiser des phrases exis­tantes. Les grands modèles lin­guis­tiques font partie des modèles de fondation (FM).

Modèles de fondation (FM)

Les modèles de fondation ou Foun­da­tion Models (FM) com­pren­nent les textes, analysent les détails et peuvent traiter les entrées. Leur portée va toutefois au-delà du simple travail avec du texte et prend également en compte d’autres types de données, comme des images et des vidéos. Ces modèles sont prin­ci­pa­le­ment utilisés dans le dé­ve­lop­pe­ment de produits, le service à la clientèle et la recherche.

Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence for IT Ope­ra­tions (AIOps)

Grâce aux progrès réalisés dans les domaines du Machine Learning et du Natural Language Pro­ces­sing, l’IA peut effectuer de pré­cieuses tâches dans le domaine de l’in­for­ma­tique. Les analyses, les diag­nos­tics, la sur­veil­lance des systèmes, la sau­ve­garde des données et les rapports sont au­to­ma­ti­sés grâce à l’Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence for IT Ope­ra­tions (AIOps), soit en français l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle pour les opé­ra­tions in­for­ma­tiques.

Base de données vec­to­rielle

Les bases de données vec­to­rielles stockent des données mul­ti­di­men­sion­nelles sous forme de vecteurs nu­mé­riques, c’est-à-dire des points de coor­don­nées dans un espace mul­ti­di­men­sion­nel. Cela les rend par­ti­cu­liè­re­ment in­té­res­santes pour les outils d’IA, car elles sim­pli­fient pour ces derniers la recherche de points communs et de si­mi­li­tudes.

IA gé­né­ra­tive

Par IA gé­né­ra­tive, on entend les solutions d’IA capables de générer de nouveaux contenus sur la base d’un ensemble de données d’en­traî­ne­ment donné. Pour ce faire, les outils cor­res­pon­dants analysent d’énormes quantités de données et créent ensuite de nouvelles données si­mi­laires à celles connues. En principe, il peut s’agir de nombreux contenus dif­fé­rents. Le gé­né­ra­teur de texte ChatGPT ou le logiciel de création d’images DALL-E sont des exemples par­ti­cu­liè­re­ment connus d’IA gé­né­ra­tive.

Gé­né­ra­teurs de vidéos par IA

Il est déjà possible de créer des vidéos de toutes pièces à l’aide de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Même pour les débutants, les gé­né­ra­teurs de vidéos par IA sont faciles à com­prendre et font un travail con­vain­cant. La qualité du clip final dépend tout de même de la précision du prompt initial.

Sites Web d’IA

Il existe de nombreux sites Web d’IA. Ces pla­te­formes proposent dif­fé­rents outils et res­sources pour explorer et appliquer les pos­si­bi­li­tés de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Des gé­né­ra­teurs de texte, qui aident à créer ra­pi­de­ment du contenu, aux gé­né­ra­teurs d’images, qui génèrent des visuels originaux à partir de simples requêtes, les sites Web d’IA ouvrent de nouvelles voies en matière d’ef­fi­ca­cité et de créa­ti­vité. Pour un aperçu des meil­leures options d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle pour débuter ou ap­pro­fon­dir vos con­nais­sances, consultez notre Digital Guide.

Pro­gram­mer avec l’IA

Pro­gram­mer avec l’IA offre des pos­si­bi­li­tés pas­sion­nantes peu importe votre niveau. Grâce aux gé­né­ra­teurs de code par IA, vous pouvez corriger, optimiser ou même générer du code au­to­ma­ti­que­ment. Ces ap­pli­ca­tions utilisent le Machine Learning et les grands modèles de langage pour iden­ti­fier les erreurs, proposer des amé­lio­ra­tions ou prendre en charge des tâches de pro­gram­ma­tion entières. Les outils d’IA per­met­tent de gagner du temps et fa­vo­ri­sent l’ef­fi­ca­cité, en par­ti­cu­lier dans le dé­ve­lop­pe­ment de sites Web, d’ap­pli­ca­tions ou de processus d’au­to­ma­ti­sa­tion.