Découvrez les différents types d'IA, y compris les trois principaux types d'intelligence artificielle utilisés par les entreprises.
L’intelligence artificielle (IA) désigne la capacité des machines à reproduire des comportements humains comme le raisonnement, la planification ou la création. Après plusieurs années de recherche, elle a connu une évolution rapide et joue désormais un rôle clé dans le monde des affaires. De nombreuses entreprises intègrent aujourd’hui les différents types d’IA pour améliorer leurs performances, prendre des décisions éclairées et proposer des expériences client personnalisées.
Parmi les différents types d’IA, l’IA générative et l’IA prédictive occupent une place centrale. La différence entre l’IA générative et l’IA prédictive repose principalement sur leur mode de fonctionnement et leurs objectifs. Alors que l’IA générative crée du contenu original à partir de modèles d’apprentissage, l’IA prédictive analyse des données existantes pour anticiper des tendances et prévoir des événements futurs.
Dans cet article, Lemon Learning vous présente les différents types d’IA utilisés par les entreprises, en mettant en lumière la différence entre l’IA générative et l’IA prédictive afin de mieux comprendre leurs capacités et leurs limites.
Considérée comme la forme d’intelligence artificielle la plus simple, l’IA basée sur les règles repose sur des instructions préétablies afin de résoudre des problèmes bien spécifiques. En général, lesdits principes sont créés par des humains qui ont une expérience avérée dans le domaine concerné. Si l’IA basée sur les règles est limitée en matière de capacité à s’adapter aux nouvelles situations, elle se présente comme un outil efficace lorsqu’il s’agit d’accomplir des tâches où les principes sont clairement établis.
Cette méthode de traitement des données utilise le « Si ceci alors cela » pour sélectionner des informations connues, les traiter et présenter un résultat. Faciles à construire, ils reposent sur des principes établis à partir de lignes de code. De ce fait, une banque qui reçoit régulièrement des demandes de prêt peut utiliser un système fondé sur les règles pour approuver ou refuser un prêt. Les chatbots qui répondent aux questions posées par les clients utilisent également cette technologie.
Comprendre, modifier et entretenir l’IA basée sur les règles est très facile. Dans la plupart des cas, ces dernières sont stockées dans une base de données et sont accessibles à tout moment.
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, les systèmes experts se présentent comme des applications capables de reproduire le raisonnement humain. En se basant sur des informations connues et de règles implémentées dès le départ, ils arrivent à tirer des conclusions et à expliquer les résultats obtenus.
Quant au système d’apprentissage automatique (machine learning), il examine de grandes quantités de données afin de prendre des décisions éclairées. Ce système est ainsi l’idéal pour trouver des modèles dans les données ou trouver des modèles qui n’existent pas. Les modèles d’apprentissage automatique ne peuvent toutefois assimiler des datas qu’à partir des informations déjà traitées. Le machine learning comprend enfin différentes sous-catégories que sont l’apprentissage profond ou le deep learning. Ce dernier utilise un réseau de neurones pour résoudre des problèmes complexes, l’apprentissage supervisé et non supervisé.
Si le système expert permet la résolution des problèmes, le machine learning se présente comme une méthode d’apprentissage. Contrairement au système expert qui est capable de reproduire une décision humaine en se basant sur des règles précises, ce domaine repose sur un modèle d’apprentissage automatique et sur sa capacité à améliorer ses performances.
Cette forme d’intelligence artificielle désigne les systèmes d’IA spécialisés dans une tâche bien spécifique. Conçus pour effectuer une seule tâche de manière performante, ces systèmes ne disposent pas de la capacité d’apprentissage ni de la possibilité de comprendre le contexte général comme c’est le cas de l’humain.
Si l’IA étroite ou faible fait désormais partie de la vie quotidienne, son fonctionnement repose sur l’existence d’algorithmes avancés qui permettent de résoudre des problèmes. Cette capacité de résolution n’implique pas toutefois l’utilisation de toutes les aptitudes du cerveau humain. Par conséquent, l’IA faible n’est pas en mesure de prendre conscience d’elle-même.
L’IA faible peut être exposée à des risques de défaillance de son système. C’est le cas avec les voitures autonomes qui peuvent procéder à une mauvaise évaluation d’une situation au point de causer un accident. De même, les risques d’une utilisation malveillante de cette technologie ne sont pas à exclure.
L’automatisation de certaines tâches peut enfin engendrer la suppression de nombreux postes. Les partisans de l’intelligence artificielle sont cependant convaincus que l’apparition de cette technologie générera de nouveaux emplois.
L’existence de robots qui souhaitent conquérir le monde ou dominer l’humanité relève toujours des films de science-fiction. L’utilisation de l’intelligence artificielle étroite s’est désormais démocratisée. C’est le cas avec le système de recommandation présent sur les sites e-commerce ou celui qu’utilisent des applications comme Netflix afin de vous proposer des films en fonction de votre historique de visionnage.
Les moteurs de recherche ainsi que les assistants virtuels comme Siri ou Alexa qui sont présents sur les smartphones fonctionnent aussi grâce à l’IA faible. De même, cette dernière est utilisée pour la compréhension et le traitement du langage naturel avec les systèmes de reconnaissance vocale comme Google Translate. Quant à la reconnaissance d’image, elle s’est démocratisée, car les radiologues s’en servent pour l’interprétation d’images médicales. Dans le monde des affaires, elle sert à analyser les données et à améliorer la gestion des risques. Les machines présentes dans les industries ainsi que les drones fonctionnent enfin grâce à l’intelligence artificielle faible puisqu’ils exécutent les tâches pour lesquelles ils ont été programmés.
Les intelligences artificielles étroites trouvent également leur place dans l’analyse prédictive qui consiste à étudier des données historiques en utilisant le machine learning et les algorithmes. Les experts du marketing emploient couramment cette technique en cas de prise de décision.
L’intelligence artificielle forte est une forme théorique d’IA. Si la recherche permet de procéder à son développement, les machines seront alors dotées d’un savoir semblable à celui humain. En plus d’avoir conscience d’elles-mêmes, elles seront capables de résoudre des problèmes, de planifier l’avenir ou d’apprendre. L’intelligence artificielle forte a pour but de créer des machines ingénieuses que nous aurons du mal à distinguer du savoir humain. Elles devront toutefois apprendre en se basant sur diverses informations, en vivant des expériences, en progressant et en améliorant leurs capacités au fil du temps.
Ce niveau d’intelligence artificielle est encore largement théorique même si des progrès significatifs ont été réalisés dans le domaine du machine learning (apprentissage automatique) et des réseaux de neurones. Si l’IA générale est une perspective assez excitante pour l’avenir, elle ne doit pas être confondue à l’intelligence artificielle générative qui se focalise sur la création de nouveaux jeux de données (texte, musique, image, vidéo, etc.).
À ce jour, l’IA forte est un objectif à la fois ambitieux et spéculatif. Sa réalisation soulève cependant diverses questions sur l’éthique de l’IA. De même, sa mise en pratique est un véritable défi à cause de la complexité et de la grande variété de tâches intellectuelles que les êtres humains sont en mesure d’accomplir.
Des progrès notables ont cependant été réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning, ce qui permet le développement de l’IA dans différents secteurs d’activité. Si certaines personnes sont optimistes en ce qui concerne tout ce qui pourrait être accompli grâce à l’intelligence artificielle, d’autres sont enfin convaincus que de tels systèmes ne peuvent pas être développés.
Il n’existe toujours pas d’exemples clairs d’IA générale. Ce domaine est toutefois en constante évolution, car une théorie appelée super intelligence artificielle a émergé. Pouvant largement dépasser les capacités de l’humain, cette dernière reste purement spéculative.
L’IA joue néanmoins un rôle important dans de nombreux domaines en commençant par celui de la cybersécurité en améliorant la détection des violations de sécurité et l’analyse des risques. Elle contribue également à la création de contenus, qu’il s’agisse de la rédaction d’un texte ou de la génération d’une image. Grâce aux algorithmes de prédiction, les capacités de l’intelligence artificielle peuvent enfin être renforcées dans des domaines comme la prévision météorologique, la Bourse ou les prédictions du comportement humain.
L’intelligence artificielle offre de nombreuses opportunités aux entreprises. Il en existe différents types qui sont adaptés pour effectuer certaines tâches ou répondre à des besoins spécifiques. L’intelligence artificielle basée sur les règles sert à automatiser des processus simples et répétitifs tandis que l’IA faible réalise des tâches spécifiques de manière performante. L’IA forte aspire quant à elle à simuler le savoir humain, ce qui pose de nombreuses questions éthiques. Si chacun de ces modèles d’IA possède des avantages, ils ont aussi leurs limitations. En choisissant de les intégrer à leurs activités afin d’améliorer leur efficacité, les entreprises doivent avoir une parfaite compréhension des rôles actuels et futurs de l’intelligence artificielle. Elles pourront ainsi tirer parti de leur potentiel et donc rester compétitives dans leurs domaines d’activités respectifs. Tout cela permettra de bien définir les tâches réalisées par l’intelligence artificielle afin de s’assurer que tous les collaborateurs de l’entreprise adhèrent à cette nouvelle technologie.
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