Apprentissage artificiel : vers des applications intelligentes

Schéma explicatif de l’intelligence artificielle et apprentissage automatique

Apprentissage artificiel : vers des applications intelligentes

Avec le développement de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, l’Homme doit s’attendre à une véritable interaction homme-machine.

Lorsque les machines deviennent intelligentes, elles peuvent comprendre les demandes, connecter des points de données et tirer des conclusions.

Elles peuvent raisonner, observer et planifier. Tenez compte des éléments suivants :

  • Vous prévoyez un voyage d’affaires demain? : Votre appareil intelligent offrira automatiquement des bulletins météorologiques et des alertes de voyage pour votre ville de destination.
  • Vous prévoyez une grande fête d’anniversaire? : Votre bot intelligent vous aidera à confectionner les invitations, il fera les réservations et vous rappellera de récupérer le gâteau.
  • Vous planifiez une campagne de marketing direct? : Votre assistant IA peut instinctivement segmenter vos clients en groupes pour une messagerie ciblée et un taux de réponse accru.

De toute évidence, nous ne parlons pas de majordomes robotiques. Ce n’est pas un film hollywoodien.

Mais nous sommes à un nouveau niveau de cognition dans le domaine de l’intelligence artificielle qui est devenu vraiment utile dans nos vies.

Cependant. Vous êtes toujours confus sur la façon dont tous ces sujets – apprentissage automatique et machine learning et apprentissage profond – se rapportent. Vous n’êtes pas le seul. Et nous voulons vous aider.

Dans cet article, nous allons explorer les composants de base de l’intelligence artificielle  et de l’ apprentissage automatique. 

Pour cela, il est important de décrire comment diverses technologies se sont combinées pour aider les machines à devenir plus intelligentes.

L’histoire de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique

Alors, d’où viennent l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ? 

Ces domaines ont une longue histoire enracinée dans les sciences et les statistiques militaires, avec la contribution de la philosophie, de la psychologie, des mathématiques et des sciences cognitives. 

La plupart des historiens font remonter la naissance de l’IA à un projet de recherche de Dartmouth en 1956 qui explorait des sujets tels que la résolution de problèmes et les méthodes symboliques. 

Ce travail a ouvert la voie à l’automatisation et au raisonnement formel que nous voyons dans les ordinateurs aujourd’hui.

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Alors que l’IA est la science générale de l’imitation des capacités humaines, l’apprentissage artificiel est un sous-ensemble spécifique de l’IA qui entraîne une machine à apprendre.

L’apprentissage automatique et profond : des sous-domaines de l’IA

Dans son ensemble, l’intelligence artificielle contient de nombreux sous-domaines, notamment :

  • L’apprentissage automatique : il automatise la création de modèles analytiques. Il utilise des méthodes provenant des réseaux neuronaux, des statistiques, de la recherche opérationnelle et de la physique pour trouver des informations cachées dans les données sans être explicitement programmé où chercher ou quoi conclure.
  • Un réseau neuronal : c’est une sorte d’apprentissage automatique inspiré par le fonctionnement du cerveau humain. C’est un système informatique composé d’unités interconnectées (comme les neurones) qui traite l’information en répondant à des entrées externes, relayant l’information entre chaque unité. Le processus requiert plusieurs passes au niveau des données pour rechercher des connexions et tirer un sens de données non définies.
  • L’apprentissage profond : il utilise d’énormes réseaux neuronaux avec de nombreuses couches d’unités de traitement, tirant parti des progrès de la puissance de calcul et des techniques d’entraînement améliorées pour apprendre des modèles complexes dans de grandes quantités de données. Les applications courantes incluent la reconnaissance d’images et de parole.
  • La vision par ordinateur: repose sur la reconnaissance des formes et l’apprentissage profond pour reconnaître ce qu’il y a dans une image ou une vidéo. Lorsque les machines peuvent traiter, analyser et comprendre des images, elles peuvent capturer des images ou des vidéos en temps réel et interpréter leur environnement.
  • Le traitement du langage naturel: c’est la capacité des ordinateurs à analyser, comprendre et générer le langage humain, y compris la parole. La prochaine étape de NLP est l’interaction du langage naturel, qui permet aux humains de communiquer avec les ordinateurs en utilisant un langage normal et quotidien pour effectuer des tâches.

Alors que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique est basé sur l’idée que les machines doivent être capables d’apprendre et de s’adapter grâce à l’expérience, l’IA fait référence à une idée plus large où les machines peuvent exécuter des tâches « intelligemment ».

L’intelligence artificielle applique l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et d’autres techniques pour résoudre des problèmes réels.

Comment le Big Data et l’IA ont produit des applications intelligentes

Vous vous souvenez du Big Data– hoopla il y a quelques années ? De quoi s’agissait-il ?

Les progrès du traitement informatique et du stockage des données ont permis d’ingérer et d’analyser plus de données qu’auparavant. 

À peu près au même moment, nous avons commencé à produire de plus en plus de données en connectant plus d’appareils et de machines à Internet et en diffusant de grandes quantités de données à partir de ces appareils.

Avec plus de langage et d’entrées d’image dans nos appareils, la reconnaissance vocale et d’image par ordinateur s’est améliorée. De même, l’apprentissage automatique avait beaucoup plus d’informations à apprendre.

Toutes ces avancées ont rapproché l’intelligence artificielle de son objectif initial à savoir, créer des machines intelligentes que nous commençons à voir de plus en plus dans notre vie quotidienne.

Des recommandations sur nos sites de vente au détail préférés aux balises photo générées automatiquement sur les médias sociaux, de nombreuses commodités en ligne courantes sont alimentées par l’intelligence artificielle.

Où en sommes-nous aujourd’hui avec l’IA ?

Avec l’IA, vous pouvez poser des questions à une machine – à haute voix – et obtenir des réponses sur les ventes, l’inventaire, la fidélisation de la clientèle, la détection de la fraude et bien plus encore.

L’ordinateur peut également découvrir des informations que vous n’avez jamais pensé à demander.

Il offrira un résumé narratif de vos données et suggérera d’autres façons de les analyser.

Il partagera également des informations relatives aux questions précédentes de votre part ou de toute autre personne ayant posé des questions similaires.

Vous obtiendrez les réponses sur un écran ou simplement de manière conversationnelle.

Comment cela va-t-il se passer dans le monde réel ?

Dans les soins de santé, l’efficacité du traitement peut être déterminée plus rapidement.

Dans le commerce de détail, les articles complémentaires peuvent être suggérés plus rapidement.

Dans le domaine financier, la fraude peut être évitée au lieu d’être simplement détectée. 

Et bien plus encore…

Dans chacun de ces exemples, la machine comprend quelles informations sont nécessaires. Elle examine les relations entre toutes les variables, formule une réponse et vous la communique automatiquement avec des options pour les requêtes de suivi.

Il est indéniable que la recherche en intelligence artificielle a depuis des décennies positivement évolué et nous devons remercier cette évolution pour son utilité dans notre vie quotidienne.

 D’autre part, nous avons des décennies d’interactions intelligentes entre l’homme et la machine encore à réinventer…