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L'IA peut proposer des solutions à certains problèmes et faire des prédictions ou des suggestions permettant de prendre une décision stratégique. Ses atouts la rendent petit à petit incontournable pour les entreprises et autres organisations, mais aussi pour les particuliers dont le quotidien est amélioré.
Le fonctionnement des systèmes d'IA est basé sur la combinaison de grands ensembles de données et d'algorithmes de traitement intelligents. Chaque fois qu'un ensemble de données est traité par l'intelligence artificielle, le système teste, évalue ses propres performances et améliore son expertise. Contrairement à l'humain, elle n'a pas besoin de pause, ce qui permet l'exécution rapide d'un nombre important de tâches. En apprenant beaucoup en très peu de temps, l'IA devient extrêmement performante dans ce pour quoi elle est entraînée.
Pour mieux comprendre l'intelligence artificielle, considérez-la comme une science entière au lieu d'un simple programme ou application informatique. Son objectif de base est la construction de systèmes pouvant modéliser la pensée humaine afin d'utiliser des processus similaires pour la résolution de problèmes. Pour y arriver, l'IA s'appuie sur plusieurs disciplines et technologies.
L'utilisation de l'intelligence artificielle révolutionne notre manière de travailler et de vivre en général. Elle se décline en plusieurs branches qui sont parfois combinées par les spécialistes pour proposer des systèmes innovants.
Le machine learning est l'application de l'IA grâce à laquelle les systèmes et programmes informatiques apprennent automatiquement. C'est la discipline à la base du développement de meilleurs résultats grâce à l'expérience, sans une programmation préalable.
Avec l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle recherche et trouve des modèles dans les données. Elle peut alors découvrir des informations et améliorer l'exécution de toutes les tâches que le système est censé effectuer.
C'est un type d'apprentissage automatique qui rend l'IA capable d'apprendre et de devenir plus performante en traitant des données. Le deep learning est basé sur l'utilisation de réseaux de neurones artificiels qui reproduisent les réseaux neuronaux biologiques du cerveau humain. Il effectue le traitement des données, trouve des liens entre les informations et arrive à des déductions ou des résultats à partir d'un renforcement positif et négatif. En entreprise, cela peut servir à mettre en place un marketing adapté aux clients potentiels ou prospects.
L'informatique cognitive a pour objectif la reproduction du fonctionnement du cerveau humain à l'échelle de l'ordinateur. Elle repose sur des systèmes d'auto-apprentissage qui allient l'exploration de données (data mining), le traitement de langage et la reconnaissance de schémas. Les méthodes de recherche et modes de traitement sont sans cesse affinées pour être capables d'anticiper les problèmes et de proposer des solutions. L'informatique cognitive est utilisée dans différents secteurs comme la robotique ou la réalité virtuelle.
Le traitement du langage naturel est un composant essentiel de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de reconnaître le langage humain, écrit ou parlé. En plus de reconnaître la langue, ils analysent, interprètent et comprennent le véritable sens des phrases. L'utilisation d'un tel programme est indispensable pour tout système IA conçu pour interagir avec les humains, via des entrées textuelles, vocales ou autres.
L'une des applications les plus populaires des technologies d'IA est la possibilité pour l'ordinateur d'examiner et d'interpréter le contenu d'une image. Cela implique l'utilisation de la reconnaissance de forme et du deep learning (apprentissage en profondeur). Avec la vision par ordinateur (Computer Vision), les systèmes sous IA peuvent identifier des composants de données visuelles. On peut donner l'exemple des captchas que vous avez déjà surement rencontrés sur le web. Ces programmes font leur apprentissage en demandant aux humains de les aider à identifier une voiture, un vélo, le passage pour piétons, etc.
L'intelligence artificielle n'est pas nouvelle, mais ses applications se sont fortement développées ces dernières années grâce aux avancées de la technologie. Les améliorations des outils informatiques et des algorithmes indispensables au bon fonctionnement de l'IA ont conduit à son adoption massive.
L'intelligence artificielle a besoin de données pour prospérer. Ces dernières sont disponibles en grande quantité et sont mieux accessibles depuis quelques années. On parle notamment du Big Data pour désigner de grands volumes d'informations dont le traitement nécessite l'utilisation de technologies particulières.
Le développement des IOT (internet of things ou internet des objets) est à la base de la production d'énormes quantités de données. Elles sont recueillies grâce aux appareils connectés qui facilitent notre quotidien. Les applications potentielles de l'IA seraient beaucoup plus limitées sans l'utilisation massive de ces machines de nouvelle génération.
Les GPU jouent également un rôle essentiel dans la croissance de l'intelligence artificielle. Ils fournissent aux systèmes d'IA la puissance requise pour procéder aux millions de calculs que demande le traitement interactif. Des GPU performants sont indispensables pour le traitement et l'interprétation rapide du Big Data.
Le traitement intelligent des données concerne les algorithmes avancés utilisés par l'IA pour analyser plus rapidement les données, à divers niveaux et simultanément. Les systèmes complexes sont mieux et vite compris et on peut prédire des événements rares.
L'utilisation des API permet de rajouter des fonctionnalités de l'intelligence artificielle aux programmes informatiques et applications. Les systèmes et logiciels deviennent plus intelligents et peuvent mieux identifier et comprendre les modèles au sein des données.
La démocratisation de l'intelligence artificielle rend ses applications accessibles à toutes les entreprises, peu importe leur taille, leur domaine ou la quantité de données gérées. La traduction automatique, les assistants virtuels comme les chatbots et la maintenance prédictive font partie des utilisations les plus connues de l'IA.
Vous avez la possibilité d'améliorer le travail de vos collaborateurs en les épargnant des tâches répétitives à faible valeur ajoutée qui peuvent désormais être automatisées. L'intelligence artificielle simplifie aussi les processus de recherche et d'analyse tout en aidant à la prise de décision éclairée en entreprise.
Elle a l'avantage de ne pas avoir les limites classiques de l'humain comme les biais inconscients qui s'infiltrent même dans le travail des plus grands experts. Malgré son potentiel extraordinaire, l'IA présente tout de même des défis, notamment éthiques, juridiques et technologiques.
Gestion d'entreprise
Temps de lecture: 5 min
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