News & Insights > Insights > #1 - l'Intelligence Artificielle

Vous ne faites pas la différence entre machine learning et deep learning ? Data warehouse vs. data lake ? DMP ou CMP ? L'abcd*glossary est là pour vous. Chaque mois, nous vous aidons à y voir plus clair en passant en revue une notion clé du digital et de la data.

 

Pour ce premier opus de l’abcd*glossary, parlons Intelligence Artificielle. Un buzzword très utilisé… mais trop souvent galvaudé ! L’occasion de refaire le point ensemble sur un concept désormais omniprésent.

 

Le terme d’Intelligence Artificielle (IA) est loin d’être nouveau. Il a été employé pour la première fois au milieu des années 50 par un scientifique américain du nom de John McCarthy. L’IA fait référence à des algorithmes dont la finalité consiste à imiter une forme d’intelligence humaine. Grâce à l’analyse et à l’exploitation de données de tout format, ces programmes informatiques accomplissent des tâches complexes que l’on n’aurait pas pu confier à un ordinateur il y quelques années. 

L’essor de l’IA est dû à la conjonction de mul­tiples facteurs, dont la digitalisation des processus qui a permis la création d’un volume considérable de données, l’accroissement de la puissance de calcul informatique et des capacités de stockage, et les avancées en matière algorithmique, comme le deep learning. 

L’IA a recours à l’apprentissage supervisé, car il s’inspire des différents processus cognitifs humains. Elle se compose du deep learning, mais également du machine learning, ce qui garantit à l’intelligence artificielle une amélioration progressive et autonome. Néanmoins, le machine learning à deux principales limites : théorique sur la capacité d’un algorithme à résoudre différentes tâches ; et pratique sur la capacité des ordinateurs à gérer la complexité des problèmes à traiter. 

L’intelligence artificielle se compose en deux catégories distinctes : L’IA faible et l’IA forte. 

L’IA faible est une intelligence limitée dans l’exécution de tâches précises. En quelque sorte, elle essaye de reproduire le plus fidèlement possible, le comportement humain. La fonction première de cette technologie est orientée vers l’exécution de tâches que nous lui demandons. Lorsque vous recevez une recommandation de la part de Netflix ou Spotify, considérez ceci comme de l’IA faible. 

L’IA forte, s’apparente à l’être humain, car elle est disposée à reproduire un comportement intelligent. Son intelligence sensible lui permet d’avoir une réelle conscience de soi et d’analyser ses sensations et ses raisonnements. L’ensemble des chercheurs dans le domaine de l’IA forte, affirment les limites de ce projet qui reste pour le moment ambitieux. Les assistants vocaux, tels Alexa, Cortana, OK Google ou encore Siri, en sont de notables illustrations. 

 

L’IA fait déjà partie intégrante de notre quotidien sans que nous en apercevions toujours. L’IA a impacté tous les secteurs, notamment dans l’industrie alimentaire qui bénéficie d’une productivité accrue.  La mise en place des chatbots, avec une disponibilité 24h/24h, 7j/7j est devenue l’un des meilleurs alliés des services clients.                                                     

Les professionnels de la santé ont également été séduits par l’intelligence artificielle. Elle a permis d’ouvrir la voie à une médecine préventive. L’IA se cache également derrière les moteurs de recommandation des sites d’e-commerce, derrière le classement au­tomatique des photos par lieu ou par personne des téléphones portables, dans les traductions automatiques ou encore derrière la gestion des itinéraires en fonction de la circulation des GPS. 

Malgré les nombreux avantages qu’elle peut offrir, elle connaît également d’importantes limites, car dans certains cas, les machines peuvent échouer et l’intelligence humaine se révèle plus performante que l’intelligence artificielle. La première limite importante de l’IA est son incapacité à évoluer sans l’utilisation des données pré-renseignées ou des expériences passées. L’IA est incapable de faire preuve de créativité dans son approche. Elle soulève des questions sur l’emploi la confidentialité des données, la vie privée, la violation des valeurs éthiques, mais encore la confiance dans les résultats. Sa seconde limite à prendre en considération est la fiabilité de vos données. 

Aujourd’hui, même si l’intelligence artificielle est au point sur la détection sémantique certains aspects de langage lui sont encore trop technique à appréhender, notamment le sarcasme ou encore l’ambivalence. 

 

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Pour en finir avec les idées reçues sur l’Intelligence Artificielle, nous vous invitons à (re)voir cette interview de Charlotte Weill, présidente d’Equancy

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