Intelligence artificielle : comprendre les bases et son importance

Comprendre les notions de base : qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Dans l’absolu, l’IA désigne la capacité d’une machine ou d’un système informatique à exécuter des tâches qui, d’ordinaire, nécessitent l’intervention de l’intelligence humaine. Cette technologie s’appuie sur des systèmes de programmation permettant d’analyser les données, d’apprendre de l’expérience et de prendre des décisions intelligentes, le tout à partir d’informations d’origine humaine. La forme la plus connue d’IA est l’assistant virtuel, comme Siri ou Alexa, mais cette technologie est compatible avec de multiples usages.

En effet, l’IA a le potentiel de révolutionner diverses industries en permettant aux machines de résoudre des problèmes complexes et de raisonner de manière intuitive, en allant bien au-delà de la simple automatisation. Ces applications mettent à l’œuvre divers sous-domaines et technologies, comme l’apprentissage machine et le traitement du langage naturel.

Pour aller plus loin sur ce sujet notre guide complet sur la définition de l’intelligence artificielle est à votre disposition.

 

Bâtir une intelligence artificielle responsable

Capable de synthétiser, d’analyser et de prendre des décisions en compilant des quantités gigantesques de données en quelques secondes, l’intelligence artificielle est un outil extrêmement puissant. Comme pour toute technologie puissante, il est crucial de pouvoir la mettre en œuvre de manière responsable afin d’en maximiser le potentiel tout en réduisant au minimum ses effets négatifs.

À titre d’exemple, si une IA est entraînée à partir de données non vérifiées, elle peut reproduire des résultats comportant de graves préjugés sur les origines ethniques, la religion ou encore les caractéristiques humaines. Une telle pratique peut se révéler catastrophique lorsque l’intelligence artificielle est appliquée dans des domaines axés sur l’humain, comme la santé, le recrutement ou encore le droit.

L’IA soulève par ailleurs d’inquiétantes questions éthiques concernant le respect de la vie privée. Les systèmes d’IA collectant d’immenses quantités de données provenant de bases de données à travers le monde, il est essentiel de garantir que les données à caractère personnel sont protégées et utilisées de manière responsable. À titre d’exemple, les technologies de reconnaissance faciale, souvent employées dans des systèmes de sécurité ou des plateformes de médias sociaux, posent question quant au consentement et aux potentiels abus.

Il est par conséquent crucial d’assurer un développement responsable de l’IA pour garantir un progrès technologique qui soit sûr, fiable et éthique. Mais comment appréhender les principes de transparence et d’explicabilité dans le champ d’une IA responsable ? Ces principes sont abordés plus en détail dans notre article sur le développement d’une intelligence artificielle responsable.

Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?

Dans l’absolu, l’apprentissage machine désigne la capacité d’un système informatique à apprendre des données, sans que cet apprentissage soit explicitement programmé. La fonction filtre des e-mails indésirables est un bon exemple de cette capacité d’apprentissage. En détectant des similarités de schémas dans les messages indésirables, les services de messagerie électronique peuvent apprendre à discerner les messages utiles de ceux à exclure de la boîte de réception.

Comment fonctionne l’apprentissage machine ? Tout part des données. Et de données en très grandes quantités. Les algorithmes d’apprentissage machine sont entraînés en employant des ensembles de données considérables que la machine apprend à analyser pour identifier des schémas, des relations et des tendances. Ces schémas peuvent ensuite servir à formuler des prédictions ou prendre des décisions sur des données nouvelles ou inédites.

L’apprentissage machine renferme de formidables avantages et applications pour nos vies quotidiennes. Vous découvrirez tout ce qu’il faut savoir sur ce sujet dans notre article « Qu’est-ce que l’apprentissage machine ? ».

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

L’apprentissage profond (ou deep learning) et l’apprentissage machine sont deux concepts parfois employés de manière interchangeable, mais il existe une différence.

L’apprentissage profond est un cas particulier de l’apprentissage machine. L’apprentissage profond peut analyser plus de types différents d’informations et réaliser plus d’opérations complexes. Le processus sous-jacent à cette technologie s’inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, et plus particulièrement de la manière dont les neurones sont interconnectés et travaillent ensemble pour traiter l’information. On obtient ainsi des prédictions plus nuancées et plus précises à partir des données.

À titre d’exemple, par l’apprentissage machine de base, un ordinateur peut apprendre à reconnaître des oiseaux sur des images. Entraînée avec des images représentant des oiseaux et d’autres animaux ou objets, la machine apprend à faire la distinction entre ces différents éléments en étant exposée aux caractéristiques propres aux volatils, comme les ailes ou le bec.

L’apprentissage profond pousse l’analyse encore plus loin. Restons sur l’exemple des oiseaux. L’apprentissage profond peut apprendre à reconnaître bien plus que les caractéristiques de base des oiseaux, en intégrant des détails plus complexes comme les types de plumages, ce qui permet à la technologie d’être encore plus précise sur l’identification des oiseaux, voire d’être capable par exemple de faire la différence entre un aigle et un pigeon.

Pour en savoir plus sur l’apprentissage profond et ses applications, consultez notre article faisant l’état des lieux de cette technologie.

Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?

Le traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing) est une discipline de l’intelligence artificielle qui consiste à permettre à l’ordinateur de comprendre le langage humain et de l’employer.

Le NLP mobilise plusieurs technologies permettant à la machine de comprendre la structure et le sens du langage humain. Il exécute des tâches comme la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel et la génération du langage naturel.

En analysant et interprétant le langage, le NLP permet à la machine d’extraire les informations utiles, de répondre à des questions et de tenir une conversation. Ainsi, les assistants virtuels, comme Alexa, peuvent par exemple comprendre et fournir des informations sur la température extérieure, sur les titres de l’actualité ou encore sur le poids moyen d’une orque.

Pour aller plus loin sur le sujet, cet article explique plus en détail le traitement du langage naturel et ses applications. 

Qu’est-ce que les réseaux de neurones et comment fonctionnent-ils ?

Le cerveau humain est un réseau de milliards de neurones qui reçoivent des informations issues du monde extérieur, qui envoient ces informations à d’autres parties du cerveau et qui en synthétisent le sens à partir de l’expérience acquise pour transmettre une réaction en réponse.

Les réseaux de neurones artificiels sont, quant à eux, des modèles mathématiques qui permettent l’apprentissage profond. Ils sont en quelque sorte une technologie miroir du cerveau humain. Constitué de couches de nœuds interconnectés, appelés neurones artificiels ou perceptrons, chaque neurone artificiel traite des données et réalise des calculs pour générer un résultat. Ces résultats sont ensuite transmis à la couche suivante de perceptrons, créant ainsi une structure hiérarchique.

La puissance des réseaux de neurones tient à leur capacité à apprendre et reconnaître des schémas parmi la multitude de données. Pour en savoir plus sur les réseaux de neurones et leur fonctionnement, consultez notre article « Qu’est-ce que les réseaux de neurones ? ».

Qu’est-ce qu’un système de management de l’IA ?

Un système de management de l’IA fonctionne comme un cerveau qui orchestre la manière dont une organisation gère ses projets d’IA. Tout est question de règles à mettre en place et de méthodes à suivre pour garantir une utilisation responsable et efficace de l’IA. Un tel système contribue à assurer une gestion globale, depuis l’évaluation des risques jusqu’à la mise en œuvre de l’IA, de manière responsable.

On peut l’assimiler à une feuille de route à suivre pour garantir une utilisation judicieuse de l’IA à mesure que cette technologie évolue. Un cadre de management de l’IA offre une façon structurée de gérer les risques et les opportunités associés à l’IA. Il couvre des aspects clés, comme la transparence, l’explicabilité et l’autonomie, en proposant aux organisations des orientations claires sur la manière d’utiliser l’IA tout en s’adaptant à l’évolution de la réglementation (p. ex., le règlement européen sur l’IA).

Il est essentiel de passer par une gestion et une supervision responsables pour libérer tout le potentiel que représente l’IA comme progrès technologique à fort impact positif.

Pour en savoir plus, consultez notre article « Qu’est-ce qu’un système de management de l’IA ? ».

Normes et intelligence artificielle

L’ISO a pour mission d’établir des normes reconnues mondialement, toutes industries confondues, et l’IA ne fait pas exception.

Les Normes internationales relatives à l’intelligence artificielle fournissent un cadre fixant le cap de l’utilisation responsable et éthique des technologies de l’IA. Ces normes couvrent des domaines comme le respect de la vie privée, la transparence et la responsabilité. En les adoptant, les organisations peuvent s’attacher à garantir que leurs systèmes d’IA sont équitables, transparents et conformes à l’éthique.

Parmi ces normes, on peut citer, pour le domaine de l’IA, ISO/IEC 23894, qui porte sur la gestion du risque dans les systèmes d’IA. Cette norme vise à garantir que les algorithmes et modèles d’IA sont compréhensibles et vérifiables en matière de biais et d’équité, de sorte à rendre les systèmes d’IA plus fiables et dignes de confiance.

 

• ISO/IEC 42001 Systèmes de management de l'IA

  ISO/IEC 23894 IA – Recommandations relatives au management du risque

  ISO/IEC 23053 Cadre pour les systèmes d'IA utilisant l'apprentissage machine

Les normes ISO traitent également des questions d’interopérabilité et de compatibilité des systèmes d’IA, en assurant que les technologies d’IA peuvent fonctionner entre elles de manière fluide et échanger des données de manière efficace. Ces questions sont d’autant plus importantes que l’IA est intégrée à un nombre de plus en plus grand d’industries et d’applications.

L’intelligence artificielle ne cesse de se développer et de se généraliser, et l’élaboration de normes rigoureuses sera capitale pour veiller à ce que cette technologie devienne une avancée positive.