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.