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L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui améliore la collaboration entre les humains et les machines. Elle permet d'effectuer des tâches hautement analytiques, réactives et évolutives de manière automatique et efficace. L'intelligence artificielle autonome est l'avancée de cette technologie, où un système autonome exécute diverses actions pour créer un résultat attendu, sans intervention humaine supplémentaire.
Dans cet article, nous allons examiner le fonctionnement de l'IA et de l'IA autonome, pourquoi elles sont si importantes et comment nous appliquons cette technologie dans notre vie quotidienne.
Table des matières
- Que peut faire l'intelligence artificielle autonome?
- Comment fonctionne l'intelligence artificielle autonome?
- Quel est l'impact de l'intelligence artificielle autonome?
- 4 types d'intelligence artificielle
- Intelligence artificielle faible vs. intelligence artificielle forte vs. Intelligence artificielle autonome
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
- Qu'est-ce que l'apprentissage profond?
- Avantages et risques de l'IA et de l'IA autonome
- 4 secteurs qui bénéficient le plus de l'IA autonome
- Glossaire de l'IA
Que peut faire l'intelligence artificielle autonome?
En portant les capacités de l'IA à un niveau supérieur, l'intelligence artificielle autonome résoudra bon nombre des problèmes les plus difficiles dans les industries hautement critiques grâce à des machines hautement informatiques, coopératives et autosuffisantes.
L'intelligence artificielle autonome est une technologie qui peut fonctionner sans l'attention constante de l'homme afin d'accélérer la détection, la reconnaissance et la réponse dans des scénarios critiques, dans des secteurs spécialisés tels que la sécurité publique, la banque, les études de marché, les opérations industrielles, entre autres.
Cela ne signifie pas que les machines remplaceront les humains. Au contraire, l'humanité établira une nouvelle relation de collaboration avec la technologie. C'est ce que nous appelons l'expérience machine-collègue.
Comment fonctionne l'intelligence artificielle autonome?
Les systèmes traditionnels d'intelligence artificielle fonctionnent en ingérant de grandes quantités de données étiquetées afin de détecter, d'organiser et de créer certains résultats tels que des corrélations et des modèles, des prédictions ou des réponses automatiques. Par exemple, un système d'analyse vidéo doit examiner des millions d'exemples d'une voiture pour apprendre à identifier à quoi elle ressemble, et il est généralement alimenté par des analystes de données et des ingénieurs en intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle autonome est une technologie qui utilise les mêmes principes que l'IA, mais qui tire pleinement parti de ses capacités, ce qui permet de réagir plus rapidement et plus efficacement dans divers scénarios hautement critiques. L'aspect principal de l'IA autonome est son orchestration : l'IA autonome rassemble tout le potentiel des différentes applications de l'IA et l'utilise à sa guise pour produire de meilleurs résultats.
Cela permet aux opérateurs qui collaborent avec cette technologie de déléguer les tâches répétitives et fatigantes pour se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : les efforts créatifs et stratégiques.
Quel est l'impact de l'intelligence artificielle autonome?
L'intelligence artificielle autonome approfondira les richesses et les gains que l'IA a déjà produits dans le monde entier dans diverses industries.
Qu'il s'agisse d'aider les entreprises à prévoir les heures d'arrivée, d'apprendre aux scientifiques à traiter le cancer plus efficacement ou d'aider les gouvernements à détecter les crimes plus rapidement, l'intelligence artificielle (IA) a déjà eu un impact majeur dans le monde entier.
L'intelligence artificielle a été l'un des principaux moteurs de l'innovation technologique ces dernières années. Aujourd'hui, plus de 30 pays ont élaboré des stratégies nationales pour améliorer leur position en matière d'intelligence artificielle, selon le groupe de réflexion américain Information Technology and Innovation Foundation (ITIF).
Les recettes du marché mondial de l'IA, y compris les logiciels, le matériel et les services, sont estimées à 18,8 % en 2022 et restent en bonne voie pour dépasser la barre des 500 milliards de dollars d'ici à 2024 dans le monde entier.
4 types d'intelligence artificielle
"Les systèmes intelligents sont capables de traiter d'énormes quantités de données et d'effectuer des calculs complexes très rapidement. Mais il leur manque un élément qui sera essentiel pour construire les machines sensibles que nous envisageons d'avoir à l'avenir" - Arend Hintze
Dans un article de 2016, Arend Hintze, ancien professeur associé de biologie intégrative et de science et ingénierie informatiques à l'université d'État du Michigan, explique que l'IA peut être divisée en quatre catégories.
Hintze commence par les systèmes intelligents spécifiques à une tâche qui sont largement utilisés aujourd'hui et progresse ensuite vers les systèmes sensibles qui n'existent pas encore. Dans la classification suivante, l'IA autonome se situe à un stade intermédiaire de l'évolution de ces technologies.
IA de type 1 : machines réactives
Ce type d'IA exécute des tâches spécifiques sur la base des données qu'elle reçoit. Au lieu d'appréhender le monde dans une perspective globale, sa vision est axée sur l'obtention des meilleurs résultats pour accomplir les tâches pour lesquelles elle a été programmée. Elle n'a pas de mémoire ni de perception du temps, mais se concentre sur un objectif.
Deep Blue, le logiciel d'échecs d'IBM qui a battu Garry Kasparov dans les années 1990, en est un exemple. Deep Blue peut reconnaître les pièces sur l'échiquier et faire des prédictions, mais il ne peut pas utiliser les expériences passées pour influencer les expériences futures, car il n'a pas de mémoire.
Type d'IA 2 : Mémoire limitée
Ce type de machine peut consulter une version antérieure d'une représentation du monde pour récupérer certaines informations. En d'autres termes, elle peut se rappeler et former des souvenirs sur une période de temps spécifique afin d'éclairer des décisions futures.
En d'autres termes, ces systèmes d'IA disposent d'une mémoire, ce qui leur permet d'utiliser les expériences passées pour informer leurs actions, sur la base d'une représentation du monde. Certaines fonctions décisionnelles des véhicules autonomes sont conçues de cette manière.
Type 3 de l'IA : la théorie de l'esprit
Ce type d'IA représente un fossé important entre la technologie dont nous disposons déjà et celle qui arrivera dans les prochaines décennies. En plus de former des représentations du monde, ces machines comprennent les émotions au niveau social.
Ce type d'intelligence rend les sociétés possibles, en permettant des accords et des interactions significatifs. Elle permet notamment de déduire les intentions humaines et de prédire les comportements. Certains robots, comme la tête robotique Kismet et le robot humanoïde Sophia, peuvent reconnaître les visages et répondre aux interactions par leurs propres expressions faciales.
Type d'IA 4 : Conscience de soi
Le dernier type d'IA est celui qui est capable de former des représentations d'elles- mêmes. Il s'agit notamment de reconnaître leurs états internes et de prédire ce que les autres peuvent ressentir. En d'autres termes, elles possèdent une conscience.
Ce type d'IA est loin d'être créé. Avant cela, les chercheurs et les ingénieurs devront comprendre parfaitement la mémoire, l'apprentissage et la conscience humaine, et trouver comment construire des machines dotées de ces qualités.
Quel type d'IA est l'intelligence artificielle autonome?
L'intelligence artificielle autonome est une avancée dans la technologie actuelle de l'IA, même si l'IA ne peut pas développer une conscience de son environnement ou d'elle-même comme le font les humains. En d'autres termes, l'intelligence artificielle autonome est capable de prendre des décisions sur la base d'une large représentation des différents scénarios dans lesquels des situations ou des urgences peuvent se produire. Sur cette base, l'IA autonome orchestre les différentes technologies à sa disposition pour résoudre un problème, et utilise les plus pertinentes à sa discrétion et de manière autonome, en fonction de paramètres définis par l'homme.
Il s'agit d'une passerelle vers ce qui sera la technologie standard dans un avenir relativement proche, en tirant le meilleur parti des dernières innovations en matière d'intelligence artificielle.
IA faible vs. IA forte vs. IA autonome
En plus de classer l'IA selon ses fonctionnalités, cette technologie peut également être divisée selon ses capacités, qui sont les aptitudes à produire un résultat.
Dans le cadre de cette définition, l'intelligence artificielle peut être classée en trois catégories : l'IA faible, l'IA forte et la superintelligence artificielle. Comme mentionné ci-dessus, l'IA autonome est un pont entre la technologie actuelle et la technologie future, et deviendra éventuellement une technologie encore plus puissante dans les années à venir.
Selon cette approche, les intelligences artificielles peuvent être classées comme suit:
IA faible
Également connue sous le nom d'IA étroite, un système d'IA conçu et formé pour accomplir une tâche spécifique. Les robots industriels et les assistants personnels virtuels, tels que Siri d'Apple, utilisent l'IA faible.
IA forte
Également connue sous le nom d'intelligence générale artificielle (AGI), elle décrit la programmation qui peut reproduire les capacités cognitives du cerveau humain. Lorsqu'il est confronté à une tâche inconnue, un système d'IA forte peut utiliser la logique floue pour appliquer les connaissances d'un domaine à un autre et trouver une solution de manière autonome. En théorie, un programme d'IA forte devrait être capable de passer le test de Turing.
Superintelligence artificielle
La superintelligence artificielle (ASI) est une IA hypothétique qui fait plus qu'imiter ou comprendre l'intelligence et le comportement humains ; l'ASI est le moment où les ordinateurs deviennent conscients d'eux-mêmes et dépassent l'intelligence et les capacités humaines.
L'ASI serait théoriquement supérieur dans tout ce que nous faisons, y compris les mathématiques, la science, l'athlétisme, l'art, la médecine, les loisirs, les relations émotionnelles, etc. L'ASI aurait une meilleure mémoire et serait capable de traiter et d'analyser les informations et les stimuli plus rapidement.
Les capacités de l'intelligence artificielle autonome
Les capacités de l'IA autonome se situent entre l'IA faible et l'IA forte, creusant un fossé entre l'état actuel de l'IA et ce à quoi elle ressemblera dans un avenir pas si lointain. Si les capacités de l'IA autonome lui permettent d'exceller dans des tâches spécifiques et limitées, elle peut également combiner et choisir comment connecter différentes technologies pour obtenir un résultat à fort impact. Bien qu'elle soit encore loin de penser comme un humain, elle peut être un allié inestimable dans des situations hautement critiques.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
Le Machine Learning (ML) est le terme le plus utilisé lorsque les entreprises installent des systèmes d'intelligence artificielle aujourd'hui, à tel point que les expressions AI et ML sont souvent utilisées de manière interchangeable et ambiguë. L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre sans recevoir d'enseignement explicite.
En termes simples, l'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre sans avoir à être programmées. La majeure partie de l'intelligence artificielle dans cette catégorie est combinée à des données massives (big data). Les applications qui font des suggestions, comme Netflix ou Spotify, utilisent cette approche.
Qu'est-ce que l'apprentissage profond?
L'apprentissage en profondeur est un type d'apprentissage automatique qui permet à un ordinateur d'effectuer des tâches semblables à celles d'un être humain, telles que la reconnaissance vocale, l'identification d'images ou les prédictions. L'ordinateur est formé pour apprendre à reconnaître des modèles en utilisant de nombreuses couches de traitement.
Un modèle informatique apprend à effectuer des tâches de catégorisation à partir d'images, de textes ou de sons en utilisant l'apprentissage profond. Les modèles d'apprentissage profond peuvent atteindre un niveau de précision très élevé, voire surpasser les humains. Un vaste ensemble de données étiquetées et des topologies de réseaux neuronaux multicouches sont utilisés pour former les modèles.
Avantages et risques de l'IA et de l'IA autonome
Si une chose est claire à ce stade, c'est que l'intelligence artificielle va continuer à évoluer, bien au-delà de nos attentes actuelles.
L'IA a transformé la façon dont nous consommons l'information, dont nous communiquons entre nous et, d'une manière générale, dont nous vivons le monde qui nous entoure. Toutefois, comme pour toute nouvelle technologie qui se développe et se répand, son utilisation présente des avantages et des risques. En voici quelques-uns :
5 avantages de l'IA et de l'IA autonome
1. Automatisation des processus : l'un des avantages les plus immédiats de cette technologie est sa capacité à prendre en charge les tâches répétitives, qui peuvent être accélérées grâce aux machines appropriées.
2. Éviter les risques et les erreurs : l'une des principales qualités de l'IA et de l'IA autonome est leur précision. Pour des raisons physiques, les opérateurs humains ne peuvent être tenus responsables à 100 % de leurs actions. Les machines le peuvent et peuvent optimiser autrement.
3. Disponibilité 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 : une autre des principales qualités de l'IA par rapport à l'homme est qu'elle est infatigable. Le fait qu'une machine puisse continuer à travailler pendant que nous nous reposons est ce qui la rend si nécessaire.
4. Interconnectivité instantanée : dans un monde de plus en plus connecté, l'IA et l'IA autonome contribuent à accélérer les communications et la transmission d'informations non seulement entre les appareils, mais aussi entre les individus.
5. Augmentation de la productivité : les capacités de l'IA et de l'IA autonome permettent de détecter clairement les domaines d'opportunité pour chaque entreprise, et peuvent même anticiper les événements futurs qui modifient le rythme de production des entreprises.
5 Risques liés à l'IA et à l'IA autonome
1. Préjugés et discrimination : il est de plus en plus évident que l'IA est liée à de nombreux préjugés sociaux humains. Cela est dû en grande partie à l'enregistrement de données provenant de certaines parties de la population par rapport à d'autres. Il s'agit d'un risque qui doit être pris en compte dans le développement des technologies de l'IA.
2. Implications politiques : la portée des technologies de l'IA peut mettre en danger des informations sensibles dans diverses régions du monde. Il est donc important de créer des procédures de sécurité et même un appareil réglementaire pour prévenir de tels dommages.
3. Des coûts élevés : L'investissement dans l'intelligence artificielle est souvent très élevé pour un certain nombre d'entreprises. Au fil du temps, le prix de la mise en œuvre de ces technologies diminuera, mais il est important de créer davantage d'opportunités pour que le plus grand nombre possible de personnes puissent profiter de cette technologie.
4. Absence de réglementation : Le manque de compréhension du fonctionnement et de la portée de l'intelligence artificielle signifie que les tiers ou d'autres parties sont souvent affectés et ne sont pas protégés par la loi en cas d'atteinte à leur sécurité ou à leur vie privée.
5. Représentations dans les médias : de nombreuses représentations de l'intelligence artificielle dans la culture populaire altèrent la perception de ce que la technologie fait réellement. Disposer de plus d'informations en dehors de ces types de représentations permettra d'engager des discussions plus fructueuses sur l'IA.
4 secteurs qui bénéficient le plus de l'IA autonome
1. Sécurité publique
Les progrès de l'intelligence artificielle autonome dans le domaine de la sécurité publique transformeront le secteur à jamais.
Les dispositifs de vidéosurveillance de l'IA cesseront d'être des outils ; ils seront capables d'agir en temps réel et de prendre des décisions, en collaboration avec des opérateurs humains. Les agents pourront se concentrer sur l'urgence ou l'affaire en cours, plutôt que sur les tâches manuelles et infructueuses de surveillance et de suivi des véhicules.
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2. La banque
L'IA autonome transformera l'industrie financière, notamment en ce qui concerne la sécurité à l'extérieur et à l'intérieur des établissements bancaires.
Alors que la cybersécurité est devenue le principal problème pour de nombreuses solutions d'IA, nos solutions autonomes d'intelligence artificielle contribueront à offrir une expérience sécurisée aux clients, en les protégeant contre les tentatives de vol et même en les alertant en temps réel de tout comportement suspect.
3. Opérations industrielles
Grâce à de puissants algorithmes informatiques, l'intelligence artificielle permet aux entreprises de relever plus efficacement des défis difficiles. De l'analyse des dépenses à l'administration des contrats, en passant par la vérification des bilans de santé et l'approvisionnement stratégique, l'intelligence artificielle peut être intégrée dans une variété d'applications logicielles avancées.
Ce que les entreprises recherchent généralement lorsqu'elles utilisent l'IA dans ce secteur, c'est d'accroître l'efficacité, d'augmenter la qualité, d'accélérer les processus et d'optimiser les opérations, ce qui leur permet de maximiser les ventes et de minimiser les erreurs. Les applications autonomes d'intelligence artificielle qui seront développées pour le secteur dans les années à venir amplifieront ces qualités.
4. L'étude de marche
L'un des avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les études de marché est qu'elle réduit considérablement le temps nécessaire pour obtenir une vue d'ensemble des souhaits des clients. Les solutions d'IA produisent en quelques secondes des informations qui prenaient auparavant des jours, voire des semaines, aux équipes de marketing. Les premiers utilisateurs de ces technologies en tirent déjà des avantages financiers, et les développements autonomes de l'IA dans le secteur augmenteront encore les bénéfices.
Les entreprises peuvent étudier le marché en permanence grâce à l'automatisation, à la création d'informations et au traitement du langage naturel, plutôt que de consacrer du temps, de la main-d'œuvre et de l'argent à ces tâches. L'IA artificielle autonome libérera les humains des tâches plus répétitives et à faible impact.
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Glossaire de l'IA
Vous souhaitez en savoir plus sur l'intelligence artificielle, mais vous ne savez pas par où commencer ? Vous êtes au bon endroit.
Nous savons qu'il est difficile de comprendre l'intelligence artificielle, surtout si l'on ne connaît pas les termes utilisés dans les discussions sur le sujet. Voici quelques termes essentiels à connaître sur l'IA.
Test A/B
Méthode statistique permettant de comparer deux variantes (ou plus), ou approches, d'un système ou d'un modèle. L'objectif des tests A/B est de déterminer non seulement quelle approche fonctionne le mieux, mais aussi si la différence entre les deux est statistiquement significative.
Activation (fonction)
Fonction qui prend le total pondéré de toutes les entrées de la couche précédente et fournit une valeur de sortie pour activer la couche suivante dans les réseaux neuronaux artificiels (par exemple ReLU ou sigmoïde).
Algorithme
Description non ambiguë d'un processus. Une collection d'instructions ou de règles mathématiques, qui peuvent effectuer des calculs, traiter des données et automatiser le raisonnement pour résoudre une classe de problèmes.
Algorithmes de la boîte noire
Tout système d'intelligence artificielle dont les entrées et les opérations ne sont pas visibles pour l'utilisateur, un système impénétrable au sens général.
Analyse des données
Comprendre les données en tenant compte de l'échantillonnage, de la mesure et de la visualisation.
Apprentissage par transfert
Une approche d'apprentissage profond dans laquelle les programmeurs réutilisent un réseau neuronal développé pour un objectif et l'appliquent à un domaine différent pour s'attaquer à un autre problème.
Apprentissage non supervisé
Algorithmes d'intelligence artificielle utilisés pour trouver des modèles dans des ensembles de données contenant des points de données qui ne sont pas classifiés ou étiquetés.
Apprentissage par renforcement
Il s'agit de la formation de modèles d'apprentissage automatique pour prendre une séquence de décisions. L'agent apprend à atteindre un objectif dans un environnement incertain et potentiellement complexe.
Apprentissage semi-supervise
Formation d'un modèle sur des données où certains des exemples de formation ont des étiquettes, mais pas d'autres.
Apprentissage supervisé
Méthode de développement de l'intelligence artificielle dans laquelle un algorithme informatique est formé sur des données d'entrée étiquetées afin d'obtenir un certain résultat.
Arbre de décision
Catégorie d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisé dans lesquels les données sont partitionnées de manière itérative en fonction d'un paramètre ou d'un critère donné.
Surface sous la courbe (SSC)
Méthodologie utilisée dans l'apprentissage automatique pour déterminer lequel des modèles utilisés est le plus performant.
Lot
Ensemble d'exemples utilisés dans une itération de l'apprentissage du modèle.
Big data
Une grande quantité de données structurées et non structurées, généralement trop compliquées pour être comprises et catégorisées par un logiciel de traitement de données standard.
Boîte de délimitation
La petite boîte contenant un ensemble de points ou un objet dans les applications de vision par ordinateur.
Classement
Approximation d'une fonction mettant en correspondance des variables d'entrée avec des variables de sortie discrètes.
Groupement d'entreprises
Regroupement d'exemples apparentés, en particulier lors de l'apprentissage non supervisé. Une fois que toutes les instances ont été classées, un humain peut éventuellement donner une signification à chaque groupe.
Vision par ordinateur
Il s'agit d'un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui apprend aux ordinateurs à "voir" et à comprendre le contenu des images numériques.
Données d'entraînement
Ensemble de données pour l'entraînement, la mise au point et l'amélioration des modèles d'intelligence artificielle.
Apprentissage profond
Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique qui entraîne un ordinateur à effectuer des tâches comme le font les humains, telles que la reconnaissance de la parole, l'identification d'images ou la réalisation de prédictions.
Intelligence artificielle
Technologie qui favorise la collaboration entre l'homme et la technologie en exécutant automatiquement des tâches hautement analytiques, réactives et évolutives.
Intelligence artificielle autonome
La prochaine étape dans le développement des technologies de l'IA. Une application qui améliore les capacités de détection, de reconnaissance et de réponse des solutions d'IA dans les domaines hautement critiques.
Intelligence générale artificielle (AGI)
Il s'agit de l'intelligence d'une machine capable d'effectuer une tâche de la même manière que le cerveau humain. C'est un sujet qui intéresse beaucoup les auteurs de science-fiction et les chercheurs.
Apprentissage automatique
Un sous-ensemble de l'IA axé sur la création et le développement de systèmes informatiques capables d'apprendre et de s'adapter sans qu'on leur dise quoi faire.
Traitement du langage naturel (NLP)
Spécialisation de l'IA qui gère la compréhension et la création du langage verbal et écrit.
Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Architectures algorithmiques qui utilisent deux réseaux neuronaux, l'un contre l'autre, pour générer de nouvelles instances synthétiques de données en passant par des données réelles. Elles sont utilisées dans les applications de génération d'images, de vidéos et de discours.
Réseaux neuronaux convolutifs
Un algorithme d'apprentissage profond qui peut prendre une image d'entrée, évaluer et distinguer l'importance des différents aspects de l'image.
Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Il vise à imiter la façon dont les humains apprennent naturellement et utilisent leur expérience pour interpréter les situations, ce qui permet à l'information de persister et d'être transmise.
Réseau de neurones artificiels (ANN)
Il s'agit d'un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et du cœur des algorithmes d'apprentissage profond. Son nom et sa structure sont inspirés du cerveau humain, imitant la façon dont les neurones biologiques se signalent les uns les autres.
Test de Turing
Un test d'intelligence pour un ordinateur qui exige qu'une personne soit incapable de faire la différence entre une machine et un humain, sur la base des réponses à des questions posées aux deux.
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