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L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui omniprésente, mais comment cette technologie fonctionne-t-elle ? Ses applications sont de plus en plus variées, d’où l’importance de comprendre son fonctionnement.
L’intelligence artificielle : comment ça marche
- L’objectif du développement de l’intelligence artificielle, ou IA, est de programmer des machines de manière à ce qu’elles puissent fonctionner de manière autonome et résoudre des tâches par elles-mêmes. Cela vise à faciliter non seulement la vie quotidienne des humains, mais aussi leur rapport aux technologies modernes.
- En principe, les IA fonctionnent comme notre cerveau. Ce que l’on appelle les « réseaux neuronaux artificiels » servent à la collecte et au traitement des informations, ainsi qu’à la résolution d’un problème.
- Une IA commence par recevoir des « données d’entrée » provenant de l’extérieur. Cela signifie, par exemple, que vous parlez dans votre smartphone lors d’une recherche Google. L’assistant vocal traite votre question et aboutit à un résultat, la « sortie ». Vous recevez ce résultat sous la forme d’une réponse et d’une liste de sites web en rapport avec le sujet.
- Dans notre exemple, ce sont même deux intelligences qui travaillent ensemble. D’une part, l’assistant vocal et d’autre part, un moteur de recherche.
- Les systèmes de traitement de l’information reposent sur des algorithmes. Il s’agit d’un ensemble de règles en langage informatique qui permettent, en fin de compte, de résoudre un problème.
- La plupart des systèmes d’IA modernes fonctionnent à l’aide d’algorithmes et de données. Cela signifie, d’une part, qu’ils collectent de grandes quantités de données d’exemple et tentent d’en identifier des modèles. L’IA est « entraînée » à l’aide de ces données et apprend à reconnaître des modèles et des relations. Une fois l’entraînement terminé, elle peut accomplir de nouvelles tâches, par exemple rédiger des textes, reconnaître des images ou formuler des recommandations.
- Une méthode bien connue dans ce domaine est l’apprentissage automatique (Machine Learning). Dans ce cadre, l’IA s’améliore de manière autonome à mesure qu’elle reçoit davantage de données.
Un autre exemple d’IA : la conduite autonome
De nos jours, l’intelligence artificielle est présente dans les robots aspirateurs et tondeuses, assiste lors d’opérations chirurgicales et nous propose des publicités personnalisées. Les automobilistes connaissent certainement aussi le terme de « conduite autonome ».
- La conduite autonome fait partie de l’intelligence artificielle. Pour l’essentiel, « autonome » signifie que les véhicules fonctionnent de manière indépendante et automatisée, si possible sans intervention humaine.
- Les véhicules de ce type sont classés selon des niveaux d’autonomie. Selon le niveau, le degré d’autonomie de la voiture augmente, le niveau 5 représentant le plus haut de tous les niveaux.
- Les véhicules de niveau 5 ne disposent ni de pédales ni de volant. Ils ne nécessitent aucune intervention humaine. Les véhicules de niveaux 3 et 4 peuvent demander au conducteur de reprendre le contrôle. Ces véhicules peuvent, pendant un certain temps, accélérer, freiner et même tourner de manière autonome.
- Les voitures des niveaux d’autonomie 0 à 2 sont pilotées par l’homme et ne font que l’assister pendant la conduite. Le régulateur de vitesse ou l’alerte de franchissement de ligne en sont des exemples.
- Pour que les voitures autonomes puissent rouler de manière autonome, toute une série de technologies intelligentes est nécessaire.
Le système GPS, les caméras vidéo, les capteurs radar et les capteurs lidar doivent être capables de gérer des situations difficiles en travaillant en équipe, tout en fonctionnant de manière fiable et précise.
- Le système GPS permet au véhicule de connaître à tout moment sa position exacte. Les caméras fournissent au système des images de l’environnement. Celles-ci incluent les panneaux de signalisation et les autres usagers de la route.
- Parmi les capteurs radar, on trouve notamment les bips des aides au stationnement. Ils mesurent la distance entre le véhicule et d’autres objets.
- Les capteurs lidar sont situés sur le toit et mesurent, à l’aide de faisceaux laser, la distance d’un obstacle situé devant le véhicule. Ils peuvent mesurer des distances allant jusqu’à 200 mètres, de jour comme de nuit. Leurs rayons laser sont invisibles à l’œil nu.
Autres domaines d’application de l’IA
Dans notre quotidien, nous sommes confrontés à l’IA bien plus souvent que beaucoup ne le pensent. Et à l’avenir, elle sera présente dans encore plus de domaines de la vie. Outre les domaines d’application déjà mentionnés, il existe d’autres exemples dans lesquels l’IA fait déjà partie intégrante :
- Systèmes de recommandation : sur des plateformes telles que Netflix, Spotify ou Amazon, votre comportement est analysé : quels films regardez-vous ? Quelles chansons écoutez-vous le plus souvent ? À partir de ces données, l’IA élabore des recommandations personnalisées qui correspondent exactement à vos goûts.
- Reconnaissance d’images et de visages : l’IA peut reconnaître des visages sur des photos, distinguer des objets ou même effectuer des contrôles de sécurité. C’est le cas, par exemple, lors du déverrouillage des smartphones ou des contrôles dans les aéroports. L’analyse d’images est également utilisée sur les réseaux sociaux, par exemple pour proposer automatiquement des tags.
- Chatbots et assistants vocaux : les assistants virtuels tels que Siri, Alexa ou ChatGPT sont des incontournables du monde de l’IA. Ils tentent de comprendre le langage humain et de fournir des réponses adaptées.
- Diagnostics médicaux : En médecine, l’IA aide à détecter les maladies à un stade précoce. Par exemple, grâce à l’analyse de radiographies ou de bilans sanguins. Dans le domaine de la recherche, l’IA facilite l’analyse de grandes quantités de données.
