Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et pourquoi est-ce important ?

L'intelligence artificielle (IA) se réveille et frappe à votre porte. Engourdi pendant près 60 ans plus tard dans une période de moindres recherches et de faibles financements alloués aux innovations, l'hiver de l'IA est enfin terminé. 83 % des entreprises interrogées considèrent l'intelligence artificielle comme une priorité stratégique et 75 % déclarent que l'intelligence artificielle est la clé pour identifier de nouveaux clients et de nouvelles entreprises. L'intelligence artificielle n'est plus un produit de science-fiction. De la détection des fraudes aux méthodes d'embauche efficaces, en passant par la prévision de la maintenance des machines, l'intelligence artificielle est aujourd'hui devenue un facteur d'innovation dans le monde du travail et ses applications quotidiennes.

Vous en voulez en savoir davantage ? Dans cet article, nous aborderons l'évolution de l'IA, nous vous expliquerons son fonctionnement et nous vous aiderons à plaider en sa faveur dans votre entreprise.

L'intelligence artificielle : 60 ans d'évolution

L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui permet aux systèmes d'apprendre et d'exécuter des tâches normalement associées à l'intelligence humaine, telles que la reconnaissance vocale, la prise de décisions ou la perception visuelle.

Dans les années 50, la réalité de l'intelligence artificielle était au mieux hors de portée : les ordinateurs ne pouvaient pas stocker ou exécuter des informations, et les coûts qui y étaient relatifs étaient astronomiques. C'est alors que le mathématicien Alan Turing a posé une question simple, mais révolutionnaire : « les machines peuvent-elles penser ? ». La réponse, un grand oui, a changé le cours de l'histoire.

Entre les années 50 et 70, l'industrie informatique a pu s'appuyer sur des ordinateurs plus rapides, plus accessibles et moins coûteux. Un article du magazine Life de 1970 mettait en évidence le fait qu'en seulement trois à cinq ans, les machines auraient bientôt la même intelligence qu'un être humain. Pour cela, des avancées majeures en matière de capacité de stockage et de puissance de calcul étaient nécessaires.

Dans les années 80, deux techniques importantes ont été développées. La première, le deep learning, ou « apprentissage en profondeur », a permis aux ordinateurs d'apprendre par l'expérience. Le second, l'expert system, ou « système expert », imite la capacité de l'homme à prendre des décisions. Les ordinateurs ont commencé à utiliser un raisonnement basé sur des « règles » en recourant principalement à une structure « si-alors » mise en œuvre pour répondre à des questions.

En 1997, Dragon Systems a développé et implémenté une solution de reconnaissance vocale sous Windows. Les années 2000 ont été synonymes de débit et d'options de stockage, comme le cloud, catapultant l'utilisation des ordinateurs auprès du grand public et contribuant à placer l'IA sous les feux de la rampe. Aujourd'hui, l'IA est sur une voie express, en raison de trois améliorations sectorielles majeures.

• Les unités de traitement graphique (GPU) : la demande dans le monde de la vidéo et des jeux a entraîné le développement de GPU améliorées et moins coûteuses, un élément nécessaire pour la construction de solutions d'IA.
• Le Big Data : les algorithmes utilisés par l'IA sont essentiellement « formés » par la grande quantité d'informations présentes dans le Big Data. Ces algorithmes aident ensuite l'IA à traiter ces informations à un rythme incroyable et à rendre les données accessibles et plus utilisables.
• Les algorithmes : les algorithmes permettent l'automatisation de tâches que l'on croyait autrefois uniquement possibles grâce à l'intelligence humaine. Les algorithmes s'améliorent continuellement et deviennent plus complexes grâce à l'utilisation de couches avec des variables cachées, qui trient et optimisent les résultats.

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle, ou intelligence machine, et les machines dotées d'IA peuvent accomplir les actes suivants :

• Reconnaissance vocale
• Apprentissage
• Planification
• Résolution de problèmes
• Raisonnement
• Perception
• Possibilité de manipuler et de déplacer des objets

Amélioration de l'intelligence artificielle : ANI, AGI et ASI

Il existe trois types d'IA : l'intelligence artificielle étroite (ANI), l'intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).

• L'intelligence artificielle étroite : l'ANI est classée dans la catégorie d'intelligence artificielle faible car elle n'est spécialisée que dans une gamme étroite de paramètres ou de situations, comme la reconnaissance vocale ou les voitures sans conducteur, par exemple.
• L'intelligence artificielle générale : l'AGI est considérée comme une intelligence artificielle forte, car elle travaille à un niveau supérieur, qui correspond à l'intelligence humaine.
• La superintelligence artificielle : bien que ce type d'IA ne soit actuellement pas développé, l'ASI signifie qu'une machine dispose d'une superintelligence ou qu'elle est plus intelligente qu'un humain.

L'ANI est le type d'IA le plus simple à identifier, déjà utilisé par la plupart des individus. Voici quelques exemples d'ANI que vous reconnaîtrez certainement :

• Les voitures sans conducteur : les voitures sans conducteur n'ont ni volant ni pédales. Elles fonctionnent avec des cartes en 3D et sont contrôlées par un Chauffeur Google.
• Les appareils à commande vocale : de Siri à Alexa, la plupart des consommateurs possèdent et utilisent quotidiennement une interface ANI via des appareils intelligents.
• Les filtres de messagerie : toutes les boîtes de réception, sinon la plupart, offrent aux utilisateurs la possibilité de trier des spams et de signaler des messages spéciaux.

L'AGI va encore plus loin en matière d'intelligence artificielle, nécessitant une machine pour effectuer des tâches intellectuelles comparables à celles réalisées par des humains. Cependant, pour qu'un robot puisse être classé comme AGI, il doit passer quelques tests qui permettent de vérifier son intelligence machine.

En particulier, le test de Turing vérifie la capacité d'une machine à agir comme celle d'un humain. Si une machine obtient un score de 70 % ou plus, elle est classée comme un robot AGI. Une autre analyse de la compatibilité des AGI est le test du café, qui demande à un robot de pénétrer dans un environnement domestique, de trouver du café et d'apprendre à le préparer. Un candidat AGI doit également réussir le test du Robot College, qui implique que le robot s'inscrive à des cours et les suive avec succès. Enfin, un robot peut passer un entretien d'embauche, où il doit réussir des tests professionnels, notamment des examens de conduite et d'écriture.

Comment fonctionne l'IA ?

Maintenant que nous avons compris comment l'IA a évolué au cours des 60 dernières années et que nous avons une idée de ses principes fondamentaux, examinons de plus près le fonctionnement de l'IA.

Deux techniques fondamentales permettent à l'IA d'être effective efficacement : le machine learning (ML) et le deep learning (DL). ML et DL créent l'environnement nécessaire au fonctionnement de l'IA. Le machine learning est constitué d'outils et d'algorithmes intégrés à un ordinateur qui « apprennent » ou utilisent des données existantes pour produire des prédictions précises. Le deep learning est une fonction automatisée du machine learning, qui permet à une machine de remarquer des modèles et de classer les informations dans des catégories, ce qui lui permet de « penser ».

Examinons de plus près certaines technologies d'IA et voyons comment elles peuvent fonctionner pour votre entreprise.

• Une plateforme de machine learning peut utiliser des informations provenant de plusieurs sources de données différentes, comme des outils de développement et de formation, ainsi que d'autres algorithmes, pour prédire et classer des informations.
• Le deep learning est une technique de machine learning qui utilise la reconnaissance et la classification de modèles pour travailler avec de grands ensembles de données.
• Les réseaux neuronaux sont une technique de machine learning qui utilise des algorithmes statistiques s'inspirant du comportement des neurones du cerveau humain.
• L'informatique cognitive est un type d'informatique qui utilise le raisonnement et une compréhension de haut niveau. Elle n'est pas considérée comme du machine learning, car elle utilise une combinaison de plusieurs technologies d'IA pour produire des résultats.
• La vision par ordinateur permet aux ordinateurs d'agir et de traiter comme l'œil humain. Elle analyse le contexte des images et vidéos numériques afin de produire des informations digitales ou symboliques pour la prise de décisions.
• La génération du langage naturel consiste simplement à générer du texte à partir de données informatiques. Ce processus est souvent utilisé pour le service client, les rapports et les résumés en matière de veille économique.
• Les unités de traitement graphique (GPU) font partie d'un circuit électronique et accélèrent la création d'images sur un dispositif d'affichage. Elles sont indispensables au bon fonctionnement de l'IA.
• L'IoT, ou Internet des objets, consiste en un réseau d'appareils connectés qui génèrent et partagent des données, comme les appareils électroménagers, les haut-parleurs intelligents, les objets de type prêt-à-porter et les appareils médicaux. L'IA dépend des données de ces appareils pour générer de la business intelligence.
• Les algorithmes avancés sont des algorithmes complexes qui sont constamment développés et combinés pour fournir un traitement intelligent continu.
• Les API, ou interfaces de programmation d'applications, sont des technologies parfois utilisées pour accéder aux services d'IA. De même, l'IA utilise des flux de données API pour aider les entreprises à interpréter des données qui ne sont pas toujours visibles.

Les applications d'IA dans la vie réelle

Il est probable qu'il y ait plus d'IA dans votre vie que vous ne le pensez. Avez-vous déjà interagi avec un cyber-assistant sur votre site d'achat préféré ? Demandé de l'aide à Facebook pour créer une publicité pour votre entreprise ? Fait appel à Alexa pour faire jouer votre playlist préférée ? Dit « bonjour Google » pour retrouver votre chemin vers votre domicile ? Ce ne sont là que quelques-unes des façons dont les entreprises utilisent l'IA pour simplifier votre quotidien et fournir toujours plus d'informations à leurs clients. En voici quelques autres :

• Amazon propose une IA transactionnelle dont les algorithmes ne cessent de se perfectionner. Actuellement, elle est capable de prédire vos habitudes d'achat et de fournir des informations sur les produits avant même que vous soyez à la recherche d'un produit spécifique.
• Le processus d'ADN musical de Pandora utilise plus de 400 caractéristiques musicales extraites de chansons analysées manuellement par des musiciens professionnels, pour recommander de nouvelles chansons aux utilisateurs en fonction de leurs préférences.
• Nest est un thermostat qui peut être contrôlé vocalement par Alexa pour apprendre et activer vos préférences de chauffage et de climatisation.

Qu'en est-il de l'IA basée dans le cloud ? Avec son évolutivité et son accès aux ressources en temps réel, l'IA couplée à une infrastructure cloud apparaît comme une option de premier plan. Parmi les plateformes actuellement disponibles, citons Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow, Rainbird et Meya, pour n'en lister que quelques-unes.

Les avantages de l'IA pour les entreprises

L'IA enrichit les capacités informatiques existantes en accomplissant continuellement et de manière fiable des tâches et des informations informatisées. L'IA peut vous aider à améliorer vos résultats grâce à :

• Des processus et tâches automatisés
• Un nombre réduit de fautes et d'erreurs humaines
• Une augmentation de la productivité et de l'efficacité opérationnelle
• Une amélioration des décisions commerciales grâce à l'accès aux données en temps réel
• Une amélioration de l'apprentissage des données grâce à un accès accru à de vastes pools de données
• Une amélioration du service grâce à une meilleure connaissance du client
• La génération de leads de qualité

Si l'on se penche sur les spécificités de l'IA, voici cinq volets susceptibles de profiter à votre entreprise :

• La collecte et l'analyse de données : l'IA rend la collecte de données et l'analyse abordables et intuitives, en temps opportun, de sorte que vous puissiez automatiquement en apprendre davantage sur vos clients, avec l'assurance de profiter d'opportunités commerciales nouvelles ou renouvelées.
• Un recrutement plus intelligent : les algorithmes de machine learning peuvent déterminer les meilleures pratiques pour vos besoins spécifiques en recrutement et créer une liste restreinte des meilleurs candidats potentiels.
• L'efficacité du back-office : l'IA est capable de prendre en charge des tâches telles que la comptabilité, la programmation et d'autres fonctions liées aux données quotidiennes en un clin d'œil et sans erreur.
• Le service client : les assistants virtuels du service client travaillent 24 h/24, 7j/7, et peuvent aider vos clients existants et potentiels sans la supervision d'un humain.
• Des actions marketing ciblées : le tri et la catégorisation de toutes les données disponibles concernant votre produit ou service est une spécialité de l'IA, ce qui vous permet d'axer vos efforts sur le marketing, afin d'identifier spécifiquement les besoins de vos clients.

Un écosystème intégré à l'IA

De plus en plus d'entreprises ont recours à l'IA pour superviser des processus métier importants. Trouver une solution de plateforme qui fonctionne spécifiquement pour votre entreprise et qui connecte une gamme d'applications tierces constitue une part importante de l'infrastructure IT. Talend Cloud peut préparer et intégrer de manière transparente vos applications et données on-premise et dans le cloud, renforçant ainsi votre écosystème d'IA.