Intelligence artificielle: les principaux termes à connaître

Omniprésent dans le paysage technologique actuel, le terme « IA » s'accompagne de complexités qui peuvent être déroutantes. Pour saisir les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA), il ne suffit pas de reconnaître les mots à la mode en la matière ; il faut également mieux comprendre la terminologie et les concepts de cette technologie.

Ci-dessous, nous démystifions l'univers de l'IA en expliquant sa terminologie clé et en simplifiant ses définitions. Améliorer votre compréhension des termes liés à l'IA vous permettra de mieux saisir le fonctionnement de l'IA et vous donnera les clés pour appréhender les discussions, les développements et les innovations au sein de votre entreprise.

Concepts généraux de l'IA

Il existe trois concepts généraux qui forment la base des systèmes d'IA modernes et qui sont essentiels pour comprendre les capacités, les limites et les potentiels champs d'application de la technologie d'IA :

Intelligence artificielle (IA):

L'intelligence artificielle (IA) est un vaste domaine de l'informatique axé sur la création de systèmes ou de machines capables d'exécuter des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine : compréhension du langage naturel, reconnaissance de schémas, prise de décisions ou encore apprentissage à partir de l'expérience.

En explorant le monde de l'IA, vous pouvez rencontrer des termes tels que « IA générative » et « IA traditionnelle ». L'IA traditionnelle utilise des règles et des algorithmes prédéfinis pour accomplir des tâches spécifiques, comme analyser des données et en tirer des conclusions (par exemple, les recommandations que Netflix vous propose en fonction de votre historique de lecture, ou un programme informatique qui établit des diagnostics médicaux à partir de radiographies).

L'IA générative va plus loin apprenant à partir de schémas de données et en répondant à des invites pour créer de nouveaux contenus (textes, images et plus). ChatGPT, Bard et Midjourney comptent parmi les programmes d'IA générative les plus connus.

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Apprentissage automatique (ML)

L'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles statistiques permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions en fonction.

Contrairement à la programmation traditionnelle où des instructions explicites sont fournies, en apprentissage automatique, les algorithmes apprennent des schémas et des relations de manière itérative à partir des données, sans être explicitement programmés dans ce but.

> En savoir plus | Qu'est-ce que l'apprentissage automatique (ML) ?

Apprentissage profond (DL)

L'apprentissage profond (DL) est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui s'inspire de la structure et de la fonction des réseaux neuronaux du cerveau humain. Les algorithmes d'apprentissage profond, également appelés réseaux neuronaux artificiels, sont constitués de plusieurs couches de nœuds interconnectés (neurones) qui traitent et transforment de vastes volumes de données et de contenu non structuré à travers une série d'opérations mathématiques.

Types d'apprentissage automatique (ML)

Chaque type d'apprentissage automatique propose une approche distincte pour accomplir des tâches et résoudre des problèmes, permettant ainsi des champs d'application variés dans divers secteurs.

Voici les différents types d'apprentissage automatique et la façon dont ils aident les entreprises à atteindre leurs objectifs :

Apprentissage supervisé (SL)

L'apprentissage supervisé implique des algorithmes qui apprennent à partir de données étiquetées, où les exemples d'entraînement contiennent déjà les bonnes réponses.

L'algorithme reçoit des paires entrée-sortie, puis apprend à associer l'entrée à la sortie, dans le but de faire des prédictions précises avec de nouvelles données non vues.

Apprentissage auto-supervisé (SSL)

L'apprentissage auto-supervisé est une technique dans le cadre de laquelle un modèle apprend à prédire certaines parties des données d'entrée en utilisant les autres parties comme contexte.

Cela implique d'entraîner le modèle à prédire les mots manquants dans un texte en se basant sur le contexte environnant, principalement en apprenant à partir des données elles-mêmes sans annotations humaines explicites.

Apprentissage non supervisé (UL)

L'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées ; les étiquettes de sortie correspondantes font défaut à des fins d'entraînement.

À l'inverse, l'algorithme cherche à découvrir des schémas, des structures ou des relations cachés dans l'ensemble de données en regroupant des points similaires pour simplifier sa représentation.

Apprentissage par renforcement (RL)

Dans l'apprentissage par renforcement, un agent apprend à prendre des décisions séquentielles à travers des interactions avec l'environnement, visant à maximiser un signal de récompense cumulatif.

Contrairement aux apprentissages supervisé et non supervisé, l'apprentissage par renforcement repose sur l'apprentissage au travers d'essais et d'erreurs en réalisant des actions dans l'environnement, en observant les récompenses obtenues et en ajustant le comportement pour atteindre des objectifs à long terme.

Concepts de modélisation

Les concepts de modélisation constituent le socle de l'analyse prédictive et de la prise de décision éclairée. Comprendre ces trois concepts est crucial pour saisir la signification de la modélisation axée sur les données :

Algorithme

Un algorithme est un ensemble d'instructions ou de règles séquentielles conçues pour résoudre un problème spécifique ou accomplir une tâche particulière.

Dans le contexte de l'apprentissage automatique et de la science des données, les algorithmes sont utilisés pour entraîner des modèles et réaliser des prédictions basées sur les données d'entrée.

Réseau neuronal

Un réseau neuronal est un modèle informatique inspiré par la structure et le fonctionnement du cerveau humain.

Il se compose d'un réseau interconnecté de neurones artificiels organisés en couches, comprenant une couche d'entrée, une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie.

Surapprentissage

Le surapprentissage se produit lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique apprend à capturer le bruit ou les fluctuations aléatoires dans les données d'entraînement plutôt que les schémas ou relations sous-jacents.

Ce phénomène se produit lorsqu'un modèle devient trop complexe ou flexible par rapport à la quantité de données d'entraînement disponibles, ce qui se traduit par une excellente adaptation du modèle aux données d'entraînement, mais à de mauvaises performances sur de nouvelles données.

Métriques d'évaluation

Les métriques d'évaluation sont des outils indispensables pour évaluer la performance des modèles. De l'exactitude à la précision et au rappel, comprendre ces métriques est essentiel pour prendre des décisions éclairées et favoriser le progrès. Voici les différents types de métriques d'évaluation :

EXACTITUDE

L'exactitude est un ratio exprimant le nombre de prédictions correctes par rapport au nombre total de prédictions effectuées par le modèle.

Bien que cette métrique offre un aperçu global des performances du modèle, elle peut ne pas convenir aux ensembles de données déséquilibrés, où les classes ne sont pas représentées de manière équitable.

Précision

Également appelée valeur prédictive positive, la précision évalue la proportion de vraies prédictions positives parmi toutes les prédictions positives effectuées par le modèle.

La précision est particulièrement utile lorsque le coût des faux positifs est élevé. Elle complète l'exactitude en fournissant des informations sur la capacité du modèle à éviter les fausses prédictions positives.

Rappel

Le rappel met l'accent sur la capacité du modèle à identifier correctement toutes les instances positives, indépendamment du nombre de faux négatifs.

Il s'agit d'un ratio exprimant le nombre de vrais positifs par rapport à la somme des vrais positifs et des faux négatifs. Cette métrique est donc essentielle dans les scénarios où le manque d'instances positives est plus critique que le mauvais classement d'instances négatives.

Score F

Le score F offre une mesure équilibrée des performances d'un modèle en combinant à la fois la précision et le rappel en une seule métrique, permettant ainsi une évaluation complète de l'efficacité du modèle.

Il exprime la moyenne de la précision et du rappel, un score F plus élevé indiquant une meilleure performance globale.

Réseaux neuronaux et apprentissage profond

Les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond sont à la pointe de l'innovation, révolutionnant la façon dont les machines perçoivent les informations contenues dans les données, les apprennent et en tirent des enseignements. Voyons comment ces puissants paradigmes reproduisent le fonctionnement du cerveau humain, permettant aux ordinateurs d'apprendre des schémas complexes et de prendre des décisions de manière autonome

Réseau neuronal convolutif (CNN)

Un réseau neuronal convolutif est un modèle d'apprentissage profond spécialement conçu pour traiter des données structurées en grille, telles que des images ou des fichiers audio.

Les réseaux neuronaux convolutifs se caractérisent par leur aptitude à apprendre automatiquement des schémas et des caractéristiques hiérarchiques directement à partir de données brutes.

Réseau antagoniste génératif (GAN)

Un réseau antagoniste génératif (GAN) est un type de modèle d'apprentissage profond qui se compose de deux réseaux neuronaux : un générateur et un discriminateur, entraînés simultanément par apprentissage antagoniste.

Le réseau générateur apprend à produire des échantillons de données synthétiques qui ressemblent aux données d'entraînement, tandis que le réseau discriminateur apprend à faire la distinction entre les échantillons réels et ceux qui sont faux.

Traitement automatique du langage naturel (TALN) et compréhension

Sous-domaine de l'IA, le TALN est la pierre angulaire de l'interaction entre les hommes et les machines. Ce sont ces domaines interconnectés qui permettent aux machines de comprendre le langage humain, d'en générer et d'y répondre, révolutionnant ainsi notre façon de communiquer et d'interagir avec la technologie. Découvrons comment :

Traitement automatique du langage naturel (TALN)

Le TALN est un domaine de l'IA qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à comprendre, interpréter et générer le langage humain de manière significative et contextuellement pertinente.

Les techniques de traitement du langage naturel utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique, des modèles statistiques et des règles linguistiques pour traiter et analyser les données textuelles, permettant aux ordinateurs d'extraire des informations et d'en déduire le sens.

Compréhension du langage naturel (NLU)

La compréhension du langage naturel est un sous-domaine du TALN qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à comprendre et interpréter le sens du langage humain en extrayant la signification, le contexte et l'intention des données textuelles.

Dans diverses situations, la compréhension du langage naturel est essentielle pour alimenter les assistants virtuels, les chatbots, les systèmes de recherche d'informations et l'analyse des sentiments.

Génération de langage naturel (NLG)

La génération de langage naturel crée des textes ou des discours semblables à ceux des humains en transformant des données structurées ou d'autres formes d'entrée en un langage cohérent et contextuellement pertinent, permettant ainsi aux ordinateurs de communiquer avec les humains en langage naturel.

En adoptant des techniques de NLG pour créer des textes basés sur des modèles, des règles ou des schémas statistiques prédéfinis, il est possible de générer des réponses personnalisées et adaptatives à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Reconnaissance automatique de la parole (ASR)

Il s'agit d'une technologie qui permet aux ordinateurs d'analyser les entrées audio et de les convertir en texte écrit.

La reconnaissance automatique de la parole est utilisée dans les interfaces vocales, les assistants virtuels, les systèmes de dictée et les appareils à commande vocale, permettant d'interagir sans les mains et améliorant ainsi l'accessibilité pour les utilisateurs.

L'IA dans le quotidien d'une entreprise

L'IA révolutionne la façon dont les entreprises gèrent leur infrastructure informatique et leurs modèles d'apprentissage automatique. L'AIOps et le MLOps sont deux méthodologies clés qui favorisent l'efficacité, la fiabilité et l'innovation au niveau des opérations informatiques et du déploiement de l'apprentissage automatique. Voici comment cela fonctionne en pratique :

AIOps

L'AIOps combine diverses pratiques et techniques ainsi que différents outils pour automatiser et optimiser des tâches telles que la surveillance, le dépannage, la gestion des incidents et l'allocation des ressources dans les environnements informatiques.

Cela permet aux entreprises d'obtenir des informations plus approfondies sur leur infrastructure informatique, d'améliorer la fiabilité des systèmes et d'accroître l'efficacité globale des opérations informatiques.

> En savoir plus | L'IA au travail

MLOps

Le MLOps se concentre sur la gestion du cycle de vie complet des modèles d'apprentissage automatique dans diverses tâches, y compris le développement, le déploiement, la surveillance et la maintenance des modèles, afin de veiller à ce que ces derniers fonctionnent de manière fiable et efficace.

En mettant en place des processus et des flux de MLOps robustes, les entreprises peuvent accélérer le déploiement de leurs solutions, améliorer les performances des modèles et réduire les frais opérationnels.

Éthique et cadres de l'IA

Les considérations éthiques et des cadres robustes sont cruciaux dans l'univers de l'IA. L'éthique de l'IA oriente le développement et le déploiement responsables des technologies d'IA, tandis que les cadres de l'IA fournissent les outils et ressources nécessaires pour créer des solutions d'IA innovantes et éthiques :

Éthique de l'IA

L'éthique de l'IA se réfère aux principes moraux, aux directives et aux considérations qui régissent le développement, le déploiement et l'utilisation des technologies d'IA.

Elle vise à garantir que les systèmes d'IA soient développés et déployés de manière responsable et éthique, en harmonie avec les valeurs sociétales et en promouvant le bien-être des individus et des communautés.

Cadres de l'IA

Les cadres de l'IA facilitent le développement, le déploiement et la gestion des applications et systèmes d'IA avec un ensemble de composants, d'algorithmes et d'outils prédéfinis pour créer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique.

Ceci accélère l'innovation en fournissant aux développeurs les ressources nécessaires pour développer des solutions d'IA sophistiquées de manière efficace et efficiente.