Intelligence Artificielle : Comprendre ce que c'est et comment ça marche

Tout droit sortie de la technologie futuriste et des films de science-fiction, l'intelligence artificielle (IA) est devenue une ressource largement utilisée dans la vie quotidienne - de la simple utilisation d'un smartphone à l'achat en ligne.

Surtout avec la tendance de la transformation numérique , l'utilisation de l'IA est devenue populaire et répandue.

Cependant, la recherche ne cesse de révéler le potentiel de cette technologie, montrant qu'il reste encore de nombreuses possibilités à explorer.

Malgré la vulgarisation de cette technologie, de nombreuses personnes se demandent encore comment elle fonctionne et si elle peut vraiment être appliquée dans différents segments d'activité.

Continuez à lire pour en savoir plus sur ce sujet! Nous répondrons aux questions suivantes :

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) et comment ça marche ?

Le terme Intelligence Artificielle n'est pas un nouveau concept.

En 1956, le professeur John McCarthy l'a inventé pour désigner la capacité des machines à résoudre des problèmes qui, jusque-là, ne pouvaient être résolus que par l'homme.

Le concept de l'IA reste le même : des machines pensant comme des humains ; développer la capacité d'apprendre, de raisonner, de percevoir, de délibérer et de prendre des décisions logiques basées sur des faits.

Un autre aspect important de l'IA est que, du fait de sa capacité à apprendre, elle a besoin d'être constamment nourrie pour continuer à évoluer, comme une personne.

Aussi complexe que soit ce processus, il n'est possible qu'avec des processus informatiques simples, tels que :

• La modélisation des données
  Des frameworks pour traiter, catégoriser et analyser intelligemment les données.

• Big Data
  Mise à disposition de grandes quantités de données à traiter.

• Puissance de calcul
  La capacité opérationnelle et logistique à traiter l'information rapidement et efficacement.

Malgré cette brève explication, pour comprendre le fonctionnement de l'IA, il faut savoir qu'une combinaison de technologies le rend possible.

Quelles technologies permettent à l'IA de fonctionner ?

L'IA est composée de code et de données, la première étant responsable de la lecture et de l'interprétation de la seconde.

Cependant, l'IA est plus qu'une simple analyse de données.

Pour remplir une pléthore complexe de commandes qui peuvent imiter les humains, il s'appuie sur plusieurs technologies.

Apprentissage automatique

Le premier pilier de l'IA est le Machine Learning.

C'est là que les ordinateurs évoluent et deviennent capables d'apprendre. Avec cette technologie, le traitement logique des données et l'identification des modèles qui génèrent de l'intelligence ont lieu.

Sans Machine Learning, ce que nous entendons par IA ne se matérialiserait pas.

Aujourd'hui, par exemple, la technologie est largement utilisée par Amazon pour faire des recommandations plus personnalisées et pertinentes aux clients.

Le système fonctionne comme suit : la machine surveille toutes les actions des clients sur un site Web et identifie des modèles, par exemple lorsque les clients qui ont vu le produit X manifestent également de l'intérêt pour Y.

Ainsi, lorsqu'un utilisateur effectue la première recherche, le système recommande l'autre produit car il identifie une relation entre les recherches.

Dans Machine Learning, ces modèles sont identifiés dans des réseaux infinis de sorte qu'il existe des milliers de points d'intersection constitués de connexions entre les informations, permettant l'intelligence à grande échelle.

L'apprentissage en profondeur

Un autre concept essentiel pour la réalisation de l'IA d'aujourd'hui est le Deep Learning.

Cette technologie est une version plus profonde du Machine Learning, ce qui la rend plus intelligente et complexe.

Le Deep Learning utilise des outils plus sophistiqués, ce qui rend les résultats plus précis.

Pour en revenir à l'exemple d'Amazon, la technologie identifie les exceptions afin de ne pas faire de suggestions sans réserve.

Imaginez ceci : si sur 1000 clients recherchant « smartTVs », 800 poursuivent leur recherche avec « home cinéma », le logiciel comprend qu'il s'agit d'une recommandation pertinente.

Avec Machine Learning, si cinq utilisateurs lancent une recherche de « chaussures » après avoir recherché « smartTV », le système pourrait le considérer comme une recommandation valide.

Les systèmes qui s'appuient sur Deep Learning, cependant, savent qu'il s'agit de produits indépendants, ce qui empêche les exceptions de devenir des règles en ce qui concerne le comportement des utilisateurs.

Le Deep Learning utilise des réseaux plus complexes pour conclure que, bien qu'il y ait une occurrence, cet exemple n'est pas une recherche causale et, par conséquent, ce n'est pas un résultat pertinent pour l'utilisateur.

En ce sens, le Deep Learning est capable de comprendre les pensées humaines plus en détail que le Machine Learning.

Traitement du langage naturel (TAL)

Le dernier pilier de l'IA est le traitement du langage naturel (TAL).

Ceci est responsable des résultats de polissage, les rendant plus naturels et plus humains.

Par exemple, plusieurs entreprises de commerce électronique utilisent actuellement des chatbots pour le service client. Cependant, la qualité de cette technologie réside dans la présence du NLP.

Lorsqu'il n'est pas intégré à la solution, le bot devient artificiel , incapable d'améliorer son langage pour le rendre plus proche de celui utilisé par les clients.

La sur-perfection du langage et l'incapacité d'intégrer des éléments plus informels est ce qui rend le bot artificiel, quelle que soit sa capacité à réellement assister le client.

Quels sont les avantages de l'IA ?

L'IA a permis des avantages directs et indirects pour les entreprises, en étant intégrée dans les étapes et les stratégies opérationnelles en raison de ses nombreuses applications possibles.

Voyons quatre avantages offerts par cette technologie :

1. Automatisation

L'IA permet l'automatisation de processus de calcul volumineux, évitant aux personnes d'avoir à effectuer des tâches ou même à identifier des modèles.

Cependant, cela nécessite des professionnels formés pour configurer le système.

La ressource est également utilisée en automatisation robotique et, dans ces cas, remplace des tâches opérationnelles, comme serrer une vis avec précision.

Dans les deux situations, la technologie optimise les processus et améliore les performances de l'entreprise.

2. Prévisibilité

Parmi les nombreuses applications possibles de l'IA figurent les prévisions de marché, les comportements et les processus dus à l'analyse du Big Data.

Ce processus identifie des modèles et établit des prédictions à partir d'événements passés.

Grâce à l'analyse prédictive utilisant l'apprentissage automatique et l'IA , il est possible d'examiner des données et des scénarios illimités pour identifier les événements les plus probables, contribuant ainsi à une prise de décision plus efficace et stratégique.

3. Analyse approfondie des données

Le Big Data permet depuis quelques années une analyse systématique des données.

Cependant, l'IA a approfondi cette capacité d'interprétation, générant plus d'intelligence à partir de l'analyse des informations.

Ainsi, même une entreprise dont les concurrents utilisent des techniques similaires peut se différencier énormément si elle dispose d'un bon ensemble de données et applique l'IA pour identifier les modèles et les prédictions.

Cette stratégie permet d'extraire des informations plus complexes et précieuses des données.

4. Amélioration constante

L'intelligence artificielle permet une évolution constante en ce qui concerne l'utilisation des données car elle traite des réseaux de neurones multicouches pour construire des structures d'interprétation plus complexes et plus efficaces.

Pour adopter le Deep Learning, une entreprise a besoin du Big Data afin que le modèle puisse apprendre de ces informations.

De plus, plus il y a de données introduites dans le modèle, plus il devient efficace.

Comment fonctionne l'IA en pratique ?

L'intelligence artificielle est déjà utilisée dans presque tous les secteurs d'activité en raison de sa flexibilité de personnalisation.

Les applications possibles de cette technologie incluent le développement stratégique, le marketing numérique, la relation client et les nouveaux modèles commerciaux.

Commerce électronique

Les boutiques en ligne utilisent l'IA principalement pour offrir une meilleure expérience à leurs consommateurs.

Parmi les usages de l'IA dans ce domaine, on peut citer :

• Identifier les préférences des consommateurs en fonction de leurs habitudes de navigation et de consommation pour offrir une meilleure expérience d'achat.
• Faire des recommandations aux clients en fonction du comportement des autres.
• Exécution de services client intégrés, tels que l'utilisation de chatbots et de CRM.

Grâce à ces applications d'IA, le e-commerce devient plus efficace dans la relation client.

Bien que des géants comme Amazon innovent dans l'utilisation des technologies, gagnant des différentiels concurrentiels, des outils spécialisés et des partenaires permettent de plus en plus l'adoption de ces ressources par les petits et moyens détaillants.

Voiture

Certaines applications de l'IA dans les automobiles sont encore en phase de test, comme la voiture autonome d'Uber.

Mais des entreprises comme Google et Tesla affichent déjà de solides résultats en utilisant cette technologie.

Dans ce contexte, l'IA est utilisée pour permettre à la voiture d'effectuer plusieurs commandes par elle-même, telles que le stationnement, la surveillance des angles morts et la détection des collisions.

L'objectif est que la technologie augmente la sécurité routière et soit abordable à long terme.

Divertissement

L'IA a même été utilisée pour permettre de nouveaux modèles commerciaux dans le segment du divertissement, comme Netflix.

L'entreprise utilise la technologie pour faire des suggestions aux utilisateurs et améliorer les recommandations, ce qui est un aspect essentiel de l'expérience sur la plateforme.

De plus, l'utilisation s'étend également au segment des jeux, dans lequel les personnages sont dotés de personnalité, ce qui rend l'interaction plus complexe.

Médecine

Plusieurs applications de l'intelligence artificielle ont eu un impact sur le domaine médical pour améliorer les services de santé.

Généralement, l'IA est utilisée pour lire des examens importants , tels que des tomodensitogrammes.

En formant la technologie, elle peut identifier les changements aussi précisément ou plus précisément que les médecins.

En outre, certaines applications dans le domaine de la santé concernent également l'analyse des données des patients pour identifier les stades précoces de maladies graves telles que la maladie de Parkinson et la maladie d'Alzheimer.

Fabrication

L'un des premiers segments à utiliser l'IA a été la fabrication.

Avec l'automatisation robotique, il est devenu possible d'assembler et d'emballer des pièces sans intervention humaine, garantissant la qualité du processus et, en même temps, l'optimisation de la production.

On s'attend à ce que la technologie contribue aux processus opérationnels de l'industrie et soit de plus en plus déterminante dans les étapes de création et de planification, fournissant des renseignements sur la production et le marché.

Conclusion : l'intelligence artificielle sera partout

L'IA est une technologie complète avec des applications si diverses qu'elle est devenue présente dans le quotidien de toutes les personnes connectées à Internet, que ce soit en accédant à un réseau social, à un site d'actualités, ou même simplement en consultant leur messagerie.

Comprendre son fonctionnement et ses utilisations les plus fréquentes offre des informations et des informations pour une meilleure distribution des ressources.

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