Si l'essence de cette définition reste vraie aujourd'hui, les systèmes d'IA modernes ont évolué et démontrent des capacités de résolution de problèmes pour des tâches telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la planification, la prise de décision et la traduction linguistique. À même de traiter des téraoctets de données et d'insights en temps réel, ces systèmes se révèlent être des technologies agiles et réactives qui augmentent les capacités des utilisateurs humains et accroissent l'efficacité, la productivité et la satisfaction sur le lieu de travail.
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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?<br />

# Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet aux machines de faire preuve de raisonnements et de capacités semblables à celles des humains, telles que la prise de décision autonome. En assimilant de grandes quantités de données d'apprentissage, l'IA apprend à reconnaître la parole, à repérer les modèles et les tendances, à résoudre les problèmes de manière proactive et à prévoir les conditions et les occurrences futures.

## Présentation de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle est l'une des technologies les plus transformatrices de notre époque. C'est aussi l'une des disruptions technologiques les plus rapides qui soient. Mais qu'est-ce que l'IA, en réalité, et que fait-elle pour l'entreprise ?

Le terme anglais « artificial intelligence » (intelligence artificielle) a été inventé en 1956 lors d'une conférence scientifique à l'université de Dartmouth. L'un de ses pères fondateurs, Marvin Minsky, l'a décrit comme « la science qui consiste à faire faire aux machines des choses qui exigeraient d'avoir recours à l'intelligence si elles étaient faites par des hommes ».

Si l'essence de cette définition reste vraie aujourd'hui, les systèmes d'IA modernes ont évolué et démontrent des capacités de résolution de problèmes pour des tâches telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la planification, la prise de décision et la traduction linguistique. À même de traiter des téraoctets de données et d'insights en temps réel, ces systèmes se révèlent être des technologies agiles et réactives qui augmentent les capacités des utilisateurs humains et accroissent l'efficacité, la productivité et la satisfaction sur le lieu de travail.

## Types d'intelligence artificielle

Loin d'être une technologie unique, un système d'IA est plutôt un ensemble de technologies qui peuvent être combinées pour effectuer différents types de tâches. Ces tâches peuvent être très spécifiques, comme comprendre la langue parlée et y répondre de manière appropriée, ou très générales, comme aider quelqu'un à planifier ses vacances en lui faisant des suggestions de voyage. Toutefois, il peut être difficile de comprendre les différents types de technologies qui composent l'IA. En voici les bases.

##### Trois principaux types d'IA

##### À la base, il existe trois catégories d'IA :

- IA faible: système d'IA conçu pour effectuer une tâche spécifique ou un ensemble de tâches. C'est ce type d'IA qui est utilisé dans les applications actuelles. Elle est qualifiée de « faible » non pas parce qu'elle manque de puissance ou de capacité, mais parce qu'elle est encore loin de posséder la compréhension ou la conscience humaine que nous associons à la véritable intelligence. Ces systèmes ont un périmètre d'application limité et n'ont pas la capacité d'effectuer des tâches en dehors de ce dernier. Les assistants vocaux, la reconnaissance faciale et vocale, et les voitures autonomes sont des exemples d'IA faible.

- IAG, connue aussi sous le terme d'IA forte : système d'IA qui, en théorie, devrait être capable d'accomplir avec succès les mêmes tâches intellectuelles qu'un humain, voire mieux. À l'instar des systèmes d'IA faible, les systèmes d'IAG peuvent tirer des enseignements de l'expérience, repérer et prédire des modèles, mais ils auraient la capacité d'aller plus loin. L'IAG pourrait extrapoler ces connaissances à un large éventail de tâches et de situations qui ne sont pas prises en compte par les données acquises précédemment ni par les algorithmes existants. L'IA forte n'existe pas encore, bien que des travaux de recherche et de développement soient en cours, et que des progrès prometteurs aient été réalisés.

- L'IA superintelligente : système d'IA défini comme étant doté d'une pleine conscience de soi et surpassant l'intelligence humaine. Théoriquement, ces systèmes auraient la capacité de s'améliorer et de prendre des décisions grâce à une intelligence supérieure à celle de l'humain. Au-delà de la simple imitation ou compréhension du comportement humain, l'IA superintelligente le comprendrait à un niveau fondamental. Dotée de ces caractéristiques humaines décuplées par une puissance de traitement et d'analyse inégalée, elle pourrait dépasser de loin nos propres capacités. Si un tel système était développé, il pourrait changer le cours de notre histoire. À l'heure actuelle, l'IA superintelligente reste du domaine de la science-fiction, et il n'existe aucune méthode connue pour la développer.

##### Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

En plus des grandes catégories d'IA (faible, forte, superintelligente), il existe plusieurs niveaux différents et interdépendants d'intelligence artificielle.

- Machine Learning (ML) : sous-ensemble de l'IA qui permet aux systèmes IT d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience ou des données. Il intègre des éléments provenant de domaines tels que l'informatique, les statistiques, la psychologie, les neurosciences et l'économie. En appliquant des algorithmes à différents types de méthodes d'apprentissage et de techniques d'analyse, le ML peut apprendre automatiquement et s'améliorer à partir des données et de l'expérience sans être explicitement programmé pour le faire. Pour les entreprises, le Machine Learning peut être appliqué pour prédire des résultats à partir de l'analyse d'ensembles de données complexes et volumineux.

- Réseaux de neurones artificiels : composante fondamentale de l'intelligence artificielle, inspirée par la structure et le fonctionnement du cerveau humain. Ces modèles informatiques multicouches ont des nœuds regroupés comme les neurones d'un cerveau. Chaque neurone artificiel reçoit des données, à partir desquelles il effectue des opérations mathématiques, et produit un résultat qui est ensuite transmis aux couches suivantes de neurones par le biais d'un traitement parallèle rapide. Pendant l'apprentissage, les réseaux de neurones artificiels ajustent la force des connexions entre les neurones en fonction d'exemples dans les données. Ils peuvent ainsi reconnaître des modèles, faire des prédictions et résoudre des problèmes. Ils ont recours à diverses méthodes pour apprendre en fonction de la tâche et du type de données. Les réseaux de neurones ont trouvé des applications dans plusieurs domaines tels que la reconnaissance d'image et de parole, le traitement du langage naturel, la modélisation, les véhicules autonomes, etc.

- Deep learning (DL) : sous-ensemble du Machine Learning centré sur les données qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches (profondes) pour apprendre et extraire des fonctionnalités à partir de grandes quantités de données. Ces réseaux de neurones profonds peuvent découvrir automatiquement des modèles et des relations complexes dans les données qui pourraient échapper à l'œil humain, ce qui permet de faire des prévisions et de prendre des décisions plus précises. Le Deep Learning excelle dans des tâches telles que la reconnaissance d'image et de parole, le traitement du langage naturel et l'analyse des données. En exploitant la structure hiérarchique des réseaux de neurones profonds, le Deep Learning a révolutionné de nombreux domaines, tels que ceux de la santé, de la fonction Finance et des systèmes autonomes.

- IA générative : type de Deep Learning qui utilise des modèles de base tels que les grands modèles de langage (LLM) pour créer du contenu inédit (images, texte, son, vidéos et code logiciel) basé sur leurs données d'entraînement. « IA générative » est un terme générique désignant diverses technologies de modèle de base, des réseaux neuronaux entraînés sur d'énormes volumes de données à l'aide de l'apprentissage auto-supervisé, comme la prédiction du mot suivant dans un texte. Avec ses fonctionnalités émergentes, elle révolutionne le monde de l'IA, un seul modèle étant parfois en mesure d'écrire des poèmes comme des documents commerciaux, de créer des images et de réussir des tests de raisonnement. Imaginez deux LLM, l'un entraîné exclusivement à partir de revues de recherche scientifique et l'autre de romans de science-fiction. Tous deux peuvent produire une brève description du mouvement des objets dans l'espace, mais les résultats seraient radicalement différents. L'IA générative possède de nombreuses applications métier, telles que la création de prototypes de produits réalistes, la tenue des conversations naturelles dans le cadre le service client, la conception de supports marketing personnalisés, l'automatisation des processus de création de contenu et la création de graphiques et d'effets spéciaux. Cette technologie a su séduire les entreprises comme les consommateurs, car de nombreuses applications d'IA générative ne nécessitent aucune compétence en programmation ou en codage. Les utilisateurs se contentent de décrire ce qu'ils veulent avec leurs propres mots, et l'application s'exécute, souvent avec des résultats impressionnants. Selon un rapport McKinsey, en 2023 :

- 33 % des entreprises utilisent régulièrement l'IA générative dans au moins une fonction métier.

- 40 % des entreprises vont investir davantage dans l'IA grâce à l'IA générative.

- 60 % des entreprises qui ont recours à l'IA utilisent déjà l'IA générative.

Les applications de l'IA

Voici quelques autres illustrations de la manière dont l'IA modifie la façon dont les gens travaillent, apprennent et interagissent avec la technologie :

Robotique

La robotique est utilisée dans la production depuis des années, mais avant l'introduction de l'IA, l'étalonnage et la reprogrammation devaient être effectués manuellement, et généralement seulement après une panne. Grâce à l'IA, souvent sous la forme de capteurs de l'Internet des Objets ( IoT), les industriels ont pu considérablement élargir le champ d'application, le volume et le type de tâches que leurs robots peuvent effectuer, tout en améliorant leur précision et en réduisant les temps d'arrêt. Parmi les exemples de robotique assistée par l'IA, citons les robots préparateurs de commandes dans les entrepôts et les robots agricoles qui peuvent arroser les cultures aux moments les plus optimaux.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est la façon dont les ordinateurs « voient » et comprennent le contenu des images et des vidéos digitales. Les applications de vision par ordinateur utilisent des capteurs et des algorithmes d'apprentissage pour extraire des informations contextuelles complexes qui peuvent ensuite être utilisées pour automatiser ou informer d'autres processus. Elle peut également extrapoler les données qu'elle voit à des fins prédictives, comme dans le cas de voitures autonomes.

Les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) reconnaissent et comprennent le langage écrit ou parlé. Dans des applications plus sophistiquées, le NLP peut utiliser le contexte pour déduire l'attitude, l'humeur et d'autres qualités subjectives afin d'interpréter le sens avec plus de précision. Les applications pratiques du NLP comprennent les chatbots, l'analyse des interactions avec les centres d'appels et les assistants vocaux digitaux tels que Siri et Alexa.

## Avantages de l'IA

Les technologies d'IA ne sont plus au stade d'adoption précoce, et sont désormais courantes dans de nombreuses applications métier.

- Efficacité et productivité accrues : l'un des avantages les plus importants de l'IA en entreprise, c'est sa capacité à automatiser les tâches et à rationaliser les opérations. Les systèmes optimisés par l'IA peuvent traiter d'importants volumes de données à une vitesse fulgurante, libérant de précieuses ressources humaines qui peuvent alors se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Cette efficacité accrue se traduit par une amélioration de la productivité, car libérés des tâches routinières et courantes, les collaborateurs peuvent se consacrer à la prise de décision stratégique et à l'innovation.

- Expérience client améliorée : la technologie d'IA a révolutionné la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Grâce aux algorithmes NLP et ML, les chatbots optimisés par l'IA et les assistants virtuels peuvent fournir un support personnalisé et en temps réel aux clients, 24 h/24 et 7 j/7. Cette disponibilité améliore non seulement la satisfaction client, mais aide également les entreprises à offrir une expérience client fluide sur tous les canaux, tout en réduisant les temps de réponse et les erreurs humaines.

- Prise de décision pilotée par les données : les systèmes d'IA d'entreprise peuvent analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées, ce qui permet aux sociétés de prendre des décisions plus avisées. Grâce aux insights pertinents tirés de ces données, les entreprises peuvent identifier les tendances, prévoir le comportement des clients et optimiser leurs opérations. Les algorithmes d'IA sont capables de détecter des modèles qui pourraient échapper aux humains, fournissant ainsi de précieuses informations pour la planification stratégique, l'évaluation des risques et la rationalisation des processus.

- Efficacité opérationnelle : l'intelligence artificielle peut automatiser des tâches et des workflows répétitifs et chronophages, ainsi que gérer avec précision des calculs complexes, des analyses de données et d'autres tâches fastidieuses, ce qui permet d'améliorer l'exactitude et de réduire les erreurs. Elle peut également aider à détecter rapidement les anomalies, les fraudes et les failles de sécurité, ce qui permet de limiter les pertes potentielles.

- Collaboration entre les équipes améliorée : l'IA peut favoriser la collaboration et le partage des connaissances entre les collaborateurs. Les systèmes intelligents peuvent contribuer à la découverte des données en facilitant l'accès aux informations pertinentes et en fournissant des insights qui aident les collaborateurs à prendre des décisions éclairées. De plus, les outils de collaboration optimisés par l'intelligence artificielle facilitent la communication et le partage des connaissances entre les équipes, les services et même les sites géographiquement dispersés, ce qui encourage l'innovation et améliore la productivité.

## L'IA d'entreprise en action

- IA dans le secteur de la santé : les ensembles de données médicales comptent parmi les plus grands et les plus complexes au monde. L'un des principaux objectifs de l'IA dans le secteur de la santé est d'exploiter ces données pour établir des relations entre les diagnostics, les protocoles de traitement et les résultats des patients. En outre, les hôpitaux se tournent vers les solutions d'IA pour soutenir les initiatives opérationnelles, telles que la satisfaction et l'optimisation du personnel, la satisfaction des patients et la réduction des coûts.

- IA dans le secteur bancaire : le secteur des services financiers a été l'un des premiers à adopter l'IA à grande échelle, spécifiquement pour accélérer la vitesse des transactions, le service client et pour des raisons de sécurité. Les applications courantes comprennent les bots d'IA, les conseillers en paiement digital et la détection des fraudes.

- IA dans le secteur de la production : l'usine intelligente d'aujourd'hui se compose d'un réseau de machines et de capteurs IoT alliés à une puissance de calcul. Ce système interconnecté exploite l'IA et le Machine Learning pour analyser les données et apprendre en temps réel. L'IA optimise et informe en permanence les processus automatisés et les systèmes intelligents de l'usine intelligente, allant de la surveillance de l'état des équipements à la prévision des problèmes liés à la Supply Chain en passant par la production prédictive.

- IA dans le secteur du Retail : les acheteurs en ligne interagissent sur un large éventail de points de contact et n'ont jamais généré autant de données complexes et non structurées. Afin de comprendre et d'exploiter ces informations, les détaillants utilisent des solutions d'IA pour traiter et analyser des ensembles de données disparates, améliorer le marketing et offrir de meilleures expériences d'achat.

## Éthique et défis liés à l'IA

Si l'IA offre des opportunités extraordinaires, elle s'accompagne de risques qui doivent être reconnus et atténués afin d'éviter de nuire aux individus, aux groupes, aux entreprises et à l'humanité en général. Voici quelques-uns des défis les plus urgents en matière d'éthique de l'IA que les consommateurs, les entreprises et les administrations doivent prendre en compte dans leurs efforts pour utiliser l'IA de manière responsable.

- Utilisation éthique des données clients : d'ici 2029, on estime qu'il y aura près de 6,4 milliards d'utilisateurs de smartphones dans le monde. Chaque appareil peut partager d'énormes quantités de données, allant de la localisation GPS aux détails personnels et aux préférences des utilisateurs, en passant par les réseaux sociaux et les comportements de recherche. À mesure que les entreprises accèdent plus largement aux informations personnelles de leurs clients, il devient de plus en plus important qu'elles mettent en place des repères et des protocoles en constante évolution pour protéger la vie privée et minimiser les risques.

- Préjugé de l'IA : les systèmes d'IA peuvent refléter ou amplifier les préjugés présents dans leurs données d'apprentissage, ce qui peut conduire à des résultats injustes dans les applications telles que l'embauche ou l'approbation de prêts. Afin d'atténuer ces préjugés, les entreprises doivent s'assurer que leurs ensembles de données sont diversifiés, procéder à des audits réguliers et utiliser des algorithmes d'atténuation des préjugés. Un exemple concret de partialité de l'IA est survenu dans le système de santé américain. Dépourvu de capacités critiques d'atténuation des préjugés, un modèle d'IA a extrapolé de ses données d'entraînement que les groupes démographiques les moins à même de payer leurs soins n'en avaient en réalité pas autant besoin que les autres. Cette décision erronée a lésé des centaines de millions de patients.

- Transparence de l'IA et IA explicable : la transparence de l'IA fait référence à l'ouverture et à la clarté du fonctionnement des systèmes d'IA afin de garantir que leurs opérations, leurs processus décisionnels et leurs résultats soient compréhensibles et interprétables par les humains. Ce point est essentiel pour instaurer la confiance dans les applications d'IA et répondre aux préoccupations concernant les préjugés, la responsabilité et l'équité. L'IA explicable se concentre spécifiquement sur le développement de modèles et d'algorithmes d'IA capables d'expliquer leurs décisions et leurs prévisions d'une manière compréhensible pour les utilisateurs et les parties prenantes. Les techniques d'IA explicables visent à démystifier les systèmes d'IA complexes en révélant les facteurs et les caractéristiques qui influencent leurs résultats. Elles permettent aux utilisateurs de faire confiance aux décisions de l'IA, de les vérifier et de les corriger le cas échéant.

- Deepfakes (hypertrucages) : le terme deep fake est une combinaison de Deep Learning et de fake (faux). Un deepfake est une méthode sophistiquée de création ou de modification de contenu multimédia, tel que des images, des vidéos ou des enregistrements audio, à l'aide de l'IA. Les deepfakes permettent la manipulation les expressions faciales, les gestes et les paroles des vidéos, souvent de manière remarquablement réaliste. Cette technologie a attiré l'attention en raison de son potentiel de création de contenus convaincants, mais artificiels qui peuvent être utilisés à des fins diverses, allant du divertissement et de l'expression artistique à des applications plus préoccupantes, telles que la désinformation et l'usurpation d'identité.

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###### FAQ

## Quelle est la différence entre l'IA et le Machine Learning ?

L'IA englobe un large éventail de techniques utilisées pour créer des systèmes capables d'accomplir le même type de tâches que les humains. Le Machine Learning est l'une de ces techniques. Il est utilisé pour entraîner des algorithmes à reconnaître les modèles et prendre des décisions basées sur les données, ce qui permet aux systèmes d'intelligence artificielle d'effectuer des tâches complexes de manière autonome et de s'adapter aux nouvelles informations.

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