L’intelligence artificielle et les anglicismes qui gravitent autour de l’IA

Nous nous sommes dits que l’intelligence artificielle sera plus facile à comprendre avec le répertoire de l’IA alors on a sélectionné et regroupé ici les anglicismes qui y sont associés.

L’intelligence artificielle (IA) en quelques mots

L’intelligence artificielle (IA) est un processus capable d’imiter l’intelligence humaine grâce à des algorithmes exécutés dans un environnement informatique dynamique. Un ordinateur high-tech peut ainsi effectuer des tâches complexes comme :

• la reconnaissance vocale,
• la perception visuelle,
• la planification,
• la prise de décisions,
• le raisonnement, etc.

Aujourd’hui, l’Homme et ses produits high-tech produisent des quantités astronomiques de données. Il est impossible de tout absorber et interpréter avec les capacités humaines uniquement.

Ces informations sont présentes dans le Big Data que les algorithmes basés sur l’intelligence artificielle utilisent pour se former. Grâce au développement des systèmes informatiques, l’IA arrive à traiter ces données à un rythme incroyable.

L’intelligence artificielle est déjà incontournable dans de nombreux secteurs.

Dans le domaine de la finance, les applications recensant les demandes d’emprunt l’utilisent pour évaluer la solvabilité des emprunteurs. Les systèmes d’intelligence artificielle sont entrainés pour surveiller et détecter les fraudes lors des paiements réglés par carte bancaire. Cela améliore la sécurité des services fournis aux particuliers comme aux entreprises.

Les centres d’appel ayant un service client virtuel se servent de l’intelligence artificielle pour prédire les demandes de leurs clients. Ceux-ci peuvent ainsi avoir des solutions à leurs problèmes sans aucune intervention humaine.

Quand vous ouvrez la fenêtre de dialogue d’un site, votre interlocuteur est un ordinateur exécutant une forme d’intelligence artificielle. Un humain prendra le relai lorsque le chatbot n’arrive pas à interpréter vos questions ou à résoudre votre problème.

On peut aussi donner l’exemple des applications de ChatGPT, une intelligence artificielle conversationnelle. Vous lui posez une question et elle vous répond dans un langage naturel de la même manière qu’un humain. ChatGPT peut rédiger des textes de qualité irréprochable sur une grande variété de sujets.

Dans le répertoire de l’IA, nous avons « Machine learning »

Considéré comme un domaine de l’intelligence artificielle, le machine learning permet de tirer des enseignements des données disponibles. Elles peuvent donc s’améliorer avec l’expérience, au lieu d’une programmation explicite pour exécuter une tâche précise.

Les algorithmes du machine learning sont entrainés pour trouver des patterns et corrélations dans les grands ensembles de données. L’intelligence artificielle prend ainsi les meilleures décisions et réalise les meilleures prévisions. Les applications de machine learning deviennent plus performantes avec la pratique.

💡 Plus elles sont confrontées à un grand volume de données, plus elles deviennent précises.

En machine learning, deux principaux types d’algorithmes sont utilisés : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. La différence se trouve dans la méthode employée pour le traitement des données afin de réaliser des prédictions.

L’apprentissage supervisé

Dans l’apprentissage supervisé, l’algorithme apprend à partir d’un jeu de données déjà étiqueté avec un type de résultat prédéfini.

L’intelligence artificielle pourra par exemple reconnaître une photo de chien après avoir visualisé des millions de photos de l’animal.

L’apprentissage non supervisé

Avec l’apprentissage non supervisé, la formation se fait sur des données non étiquetées et sans résultat spécifique prédéfini.

L’approche est plus indépendante puisque l’ordinateur sous intelligence artificielle apprend à identifier des schémas complexes sans aucun guidage humain. Cet apprentissage est utilisé dans les chatbots et les programmes d’assistance virtuelle comme Alexa, Siri ou Google Assistant.

👉 L’intelligence artificielle et le machine learning sont des technologies utilisées par presque tout le monde.

Cela va des entreprises aux boutiques en ligne, en passant par les utilisateurs de réseaux sociaux, de programmes de divertissements, etc. Cela se fait à travers différents produits et services du quotidien.

Les algorithmes IA sont développés pour fluidifier, optimiser l’expérience des utilisateurs, de même que leur sécurité.

Nous trouvons aussi « Deep learning » dans le répertoire de l’IA

Le deep learning ou l’apprentissage profond est un autre sous-domaine de l’intelligence artificielle.

Il fait référence à l’ensemble des techniques de machine learning utilisées pour la modélisation de données. En réalité, c’est un système plus avancé qui prend exemple sur la manière dont marche le cerveau humain.

Le deep learning s’appuie sur un vaste réseau de neurones artificiels interconnectés pour résoudre des problèmes. Il peut ainsi traiter, mémoriser des données, faire une comparaison avec des situations similaires passées. Cela le rend capable d’analyser les solutions pour résoudre un problème de la meilleure manière. Les systèmes de deep learning apprennent des informations enregistrées, au même titre que les humains avec les expériences vécues.

L’utilisation du deep learning est déjà incontournable grâce à ses nombreuses applications.

Il intervient dans le domaine des systèmes de reconnaissance faciale et vocale que proposent certains smartphones. En robotique, c’est grâce à ses fonctionnalités que les équipements intelligents ont les réactions attendues selon les situations.

Le Neural network

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le neural network désigne un réseau de neurones artificiels.

Ce système fait partie intégrante du machine learning et se retrouve au cœur des algorithmes de deep learning. L’intelligence artificielle s’inspire du cerveau humain et de la manière dont les neurones se signalent les uns aux autres. Les réseaux de neurones artificiels sont composés de plusieurs couches de nœuds à savoir :

• une couche d’entrée,
• une couche de sortie,
• une ou plusieurs couches cachées.

Chaque nœud (neurone artificiel) est connecté à un autre ainsi qu’à un poids et à un seuil associé. Lorsque la valeur de sortie d’un nœud individuel est supérieure à celle du seuil précisé, le nœud est activé. Il est alors en mesure d’envoyer des données à la couche suivante du réseau. Dans le cas contraire, aucune donnée n’est transmise.

Les réseaux de neurones se basent sur les données d’entrainement pour leur apprentissage et le développement de leur précision. Avec le temps, les algorithmes concernés sont davantage affinés pour devenir de puissants outils en intelligence artificielle.

👉 En Data Science, leur utilisation est intéressante pour classer et regrouper des données à grande vitesse.

La reconnaissance d’image et la reconnaissance vocale sont des tâches qui prennent désormais quelques minutes seulement. C’est un réel avantage comparativement à l’identification manuelle qui peut prendre plusieurs heures avec des experts humains.

L’un des exemples les plus populaires des applications des réseaux de neurones est l’algorithme de recherche de Google.

Large langage model ou LLM

Modèle d’apprentissage automatique, le large langage model (LLM) effectue un entrainement sur de grands ensembles de données textuelles.

La finalité est la compréhension et la génération de textes humains à partir de l’intelligence artificielle. Les LLM peuvent saisir les contextes, les tons, les subtilités et même les aspects culturels liés au langage.

💡 Pour orienter ce type de modèle, les systèmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé peuvent être utilisées.

En matière d’apprentissage, le modèle va essayer la prédiction du mot ou du caractère qui suit, dans une séquence. Pour cela, il se base sur les mots précédents. Ce processus amène l’intelligence artificielle à comprendre les types de phrases, leurs significations et les relations entre les mots.

Développé par OpenAI, ChatGPT est l’une des applications les plus connues de LLM dans le monde de l’intelligence artificielle. C’est un programme spécialement élaboré pour réaliser des tâches variées en rapport avec le langage. Il s’agit de la traduction, du résumé de texte, de la génération de texte, des réponses aux questions, etc.

Data mining

Le data mining fait référence au processus d’analyse d’importants volumes de données comme le Big Data sous différents angles.

Cela aboutit à l’identification de relations entre les données exploitées et leur transformation en informations pertinentes. En intelligence artificielle, ce processus rentre dans le cadre de la Business Intelligence (BI).

Les entreprises peuvent s’appuyer sur les résultats du data mining pour trouver des solutions à leurs problèmes. Elles peuvent aussi dénicher de nouvelles opportunités, limiter les risques, etc. En Data Science, on parle d’exploration de données (forage ou fouille de données, extraction de connaissances à partir de données.).

Le processus du data mining est totalement lié aux notions d’analyse Big Data, d’exploitation des données et d’intelligence prédictive. Grâce aux logiciels de data mining, vous pouvez analyser les données sous plusieurs aspects, catégoriser et synthétiser les relations identifiées. Avec ce procédé, une intelligence artificielle trouve des corrélations ou des pattern (modèles) au sein de nombreuses bases de données relationnelles. Des informations précieuses sont ainsi obtenues pour les entreprises qui souhaitent augmenter leur chiffre d’affaires.

C’est aussi le cas si elles souhaitent réduire leurs coûts, élaborer une meilleure stratégie marketing, etc.

Autre terme se trouvant dans le répertoire de l’IA : le NLP

Le NLP (Natural Language Processing) est l’une des branches de l’intelligence artificielle. Il rend les machines capables de comprendre, de traduire ou générer le langage humain écrit et/ou parlé.

Les logiciels basés sur l’intelligence artificielle peuvent être dotés d’un système de traitement automatique du langage textuel ou vocal. Le Natural Language Processing devient incontournable dans le cadre de :

• la reconnaissance de texte,
• la traduction automatique,
• la classification de texte,
• le résumé automatique,
• les assistants intelligents
• les chatbot, callbot, voicebot, etc.

Le NLP se décline en deux grandes catégories de modèles de machine learning que sont le NLP et le NLG. Le NLU (natural language undertanting) est capable de comprendre le sens d’une langue ou d’un discours selon son contexte. Le NLG (natural language generation) est quant à lui en mesure de générer du texte à la manière d’un humain.

👉 Bien comprendre ces concepts fondamentaux est essentiel pour mieux appréhender l’intelligence artificielle et ses technologies.

Quelle que soit l’utilisation qu’on en fait, respectez les droits des consommateurs et leurs données. Le développement des produits et services basés sur l’intelligence artificielle suscite des questionnements auxquels le droit doit apporter des solutions.