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Intelligence Artificielle

L'intelligence artificielle pour les débutants en 2023

Ce tutoriel sur l'intelligence artificielle fournit des informations de base et intermédiaires sur les concepts de l'intelligence artificielle.

Jean Claude Mbiya
Jean Claude Mise à jour : 21 décembre 2022 664
Ce didacticiel est conçu pour aider les étudiants et les professionnels qui sont des débutants complets. Dans ce didacticiel, nous nous concentrerons sur l'intelligence artificielle. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique (Machine Learning), Abonnez-vous pour ne pas manquer dans le prochains didacticiels. 

Au cours de ce didacticiel sur l'intelligence artificielle, nous examinerons divers concepts tels que la signification de l'intelligence artificielle, les niveaux d'IA, pourquoi l'IA est importante, ses diverses applications, l'avenir de l'intelligence artificielle, etc.

Habituellement, pour travailler dans le domaine de l'IA, il faut avoir beaucoup d'expérience. Ainsi, nous discuterons également des différents profils d'emploi associés à l'intelligence artificielle et vous aiderons éventuellement à acquérir une expérience pertinente. Vous n'avez pas besoin d'avoir une formation spécifique avant de rejoindre le domaine de l'IA car il est possible d'apprendre et d'acquérir les compétences nécessaires. Bien que les termes science des données (Datascience), intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (Machine Learning) relèvent du même domaine et soient connectés, ils ont leurs applications et leur signification spécifiques. En termes simples, l'intelligence artificielle vise à permettre aux machines d'exécuter un raisonnement en reproduisant l'intelligence humaine. Étant donné que l'objectif principal des processus d'IA est d'enseigner aux machines à partir de l'expérience, il est crucial de fournir les bonnes informations et l'autocorrection.

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

La réponse à cette question dépendra de "à qui vous demandez". Un profane, avec une compréhension éphémère de la technologie, la relierait aux robots. Si vous posez des questions sur l'intelligence artificielle à un chercheur en IA, il vous dira qu'il s'agit d'un ensemble d'algorithmes qui peuvent produire des résultats sans avoir à en recevoir l'instruction explicite. Ces deux réponses sont justes. Donc pour résumer, l'Intelligence Artificielle c'est :
  • Une entité intelligente créée par les humains.
  • Capable d'effectuer des tâches intelligemment sans recevoir d'instructions explicites.
  • Capable de penser et d'agir rationnellement et humainement.
Au cœur de l'intelligence artificielle, c'est une branche de l'informatique qui vise à créer ou à reproduire l'intelligence humaine dans les machines. Mais qu'est-ce qui rend une machine intelligente ? De nombreux systèmes d'IA sont alimentés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage en profondeur (Deep Learning) . L'IA est en constante évolution, ce qui était considéré comme faisant partie de l'IA dans le passé peut maintenant être simplement considéré comme une fonction informatique. Par exemple, une calculatrice peut avoir été considérée comme faisant partie de l'IA dans le passé. Maintenant, il est considéré comme une fonction simple. De même, il existe différents niveaux d'IA, comprenons-les.

Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle importante ?

L'objectif de l'intelligence artificielle est d'aider les capacités humaines et de nous aider à prendre des décisions avancées aux conséquences considérables. D'un point de vue technique, c'est l'objectif principal de l'IA. Lorsque nous examinons l'importance de l'IA d'un point de vue plus philosophique, nous pouvons dire qu'elle a le potentiel d'aider les humains à vivre des vies plus significatives, sans travail acharné. L'IA peut également aider à gérer le réseau complexe d'individus, d'entreprises, d'États et de nations interconnectés pour fonctionner d'une manière qui profite à toute l'humanité.

Actuellement, l'intelligence artificielle est partagée par tous les différents outils et techniques que nous avons inventés au cours des mille dernières années - pour simplifier l'effort humain et nous aider à prendre de meilleures décisions. L'intelligence artificielle est l'une de ces créations qui nous aidera à inventer davantage d'outils et de services révolutionnaires qui changeraient de manière exponentielle la façon dont nous menons nos vies, en supprimant, espérons-le, les conflits, les inégalités et la souffrance humaine.

Nous sommes encore loin de ce genre de résultats. Mais cela pourrait arriver dans le futur. L'intelligence artificielle est actuellement utilisée principalement par les entreprises pour améliorer l'efficacité de leurs processus, automatiser les tâches gourmandes en ressources et faire des prévisions commerciales basées sur les données dont nous disposons. Comme vous le voyez, l'IA est importante pour nous à plusieurs égards. Il crée de nouvelles opportunités dans le monde, nous aide à améliorer notre productivité, et bien plus encore.

Histoire de l'intelligence artificielle

Le concept d'êtres intelligents existe depuis longtemps et a maintenant trouvé sa place dans de nombreux secteurs tels que l'IA dans l'éducation, l'automobile, la banque et la finance, l'IA dans les soins de santé, etc. Les anciens Grecs avaient des mythes sur les robots comme les ingénieurs chinois et égyptiens. construit des automates. Cependant, les débuts de l'IA moderne remontent à l'époque où les philosophes classiques tentaient de décrire la pensée humaine comme un système symbolique. Entre les années 40 et 50, une poignée de scientifiques de divers domaines ont discuté de la possibilité de créer un cerveau artificiel. Cela a conduit à l'essor du domaine de la recherche sur l'IA - qui a été fondée en tant que discipline universitaire en 1956 - lors d'une conférence au Dartmouth College, à Hanover, New Hampshire. Le mot a été inventé par John McCarthy, qui est maintenant considéré comme le père de l'intelligence artificielle.

Malgré un effort mondial bien financé sur de nombreuses décennies, les scientifiques ont trouvé extrêmement difficile de créer de l'intelligence dans les machines. Entre le milieu des années 1970 et les années 1990, les scientifiques ont dû faire face à une grave pénurie de financement pour la recherche en IA. Ces années ont été connues sous le nom de « AI Winters ». Cependant, à la fin des années 1990, les entreprises américaines s'intéressaient à nouveau à l'IA. De plus, le gouvernement japonais a également proposé de développer un ordinateur de cinquième génération pour faire progresser l'IA. Enfin, en 1997, Deep Blue d'IBM a vaincu le premier ordinateur à battre un champion du monde d'échecs, Garry Kasparov.

Alors que l'IA et sa technologie continuaient de progresser - en grande partie grâce aux améliorations du matériel informatique, les entreprises et les gouvernements ont également commencé à utiliser avec succès ses méthodes dans d'autres domaines étroits. Au cours des 15 dernières années, Amazon, Google, Baidu et bien d'autres ont réussi à tirer parti de la technologie de l'IA pour obtenir un énorme avantage commercial. Aujourd'hui, l'IA est intégrée à de nombreux services en ligne que nous utilisons. En conséquence, la technologie a réussi non seulement à jouer un rôle dans tous les secteurs, mais également à piloter une grande partie du marché boursier.

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est divisée en sous-domaines, à savoir l'intelligence artificielle générale (Artificial General Intelligence AGI), l'intelligence artificielle étroite (Artificial Narrow Intelligence ANI) et la super intelligence artificielle (Artificial Super Intelligence ASI), dont nous discuterons en détail dans cet article. Nous discuterons également de la différence entre l'IA et l'AGI.

Niveaux d'intelligence artificielle
L’Intelligence Artificielle peut être divisée en trois niveaux principaux :
  • Intelligence Étroite Artificielle
  • Intelligence Artificielle Générale
  • Super-intelligence artificielle

Intelligence Artificielle Étroite (ANI)

Également connue sous le nom d'IA étroite ou d'IA faible, l'intelligence artificielle étroite est orientée vers un objectif et est conçue pour effectuer des tâches singulières. Bien que ces machines soient considérées comme intelligentes, elles fonctionnent avec des limitations minimales et sont donc appelées IA faible. Il n'imite pas l'intelligence humaine ; il stimule le comportement humain en fonction de certains paramètres. Narrow AI utilise le NLP (Natural Language Processing) ou le traitement du langage naturel pour effectuer des tâches. Cela est évident dans des technologies telles que les chatbots et les systèmes de reconnaissance vocale tels que Siri. L'utilisation du Deep Learning vous permet de personnaliser l'expérience utilisateur, comme les assistants virtuels qui stockent vos données pour améliorer votre expérience future.

Exemples de Narrow AI :
  1. Siri, Alexa, Cortana
  2. IBM Watson
  3. Voitures autonomes
  4. Logiciels de reconnaissance faciale
  5. Filtres anti-spam des e-mails
  6. Outils de prédiction

Intelligence Artificielle Générale (IAG)

Aussi connue sous le nom d'IA forte (strong AI ) ou d'IA profonde (Deep AI ), l'intelligence générale artificielle fait référence au concept par lequel les machines peuvent imiter l'intelligence humaine tout en montrant la capacité d'appliquer leur intelligence pour résoudre des problèmes. Les scientifiques n'ont pas encore été en mesure d'atteindre ce niveau d'intelligence. Des recherches importantes doivent être effectuées avant que ce niveau d'intelligence ne puisse être atteint. Les scientifiques devraient trouver un moyen par lequel les machines peuvent devenir conscientes en programmant un ensemble de capacités cognitives. Quelques propriétés de l'IA profonde sont :
  • Reconnaissance
  • Rappeler
  • Tests d'hypothèses
  • Imagination
  • Analogie
  • Implication
Il est difficile de prédire si une IA forte continuera à progresser ou non dans un avenir prévisible, mais avec la reconnaissance vocale et faciale montrant continuellement des progrès, il y a une légère possibilité que nous puissions également nous attendre à une croissance de ce niveau d'IA.

Super intelligence artificielle (ASI)

Actuellement, la super-intelligence n'est qu'un concept hypothétique. Les gens supposent qu'il pourrait être possible de développer une telle intelligence artificielle à l'avenir, mais cela n'existe pas dans le monde actuel. La super-intelligence peut être connue comme ce niveau où la machine dépasse les capacités humaines et devient consciente d'elle-même. Ce concept a été la muse de plusieurs films et romans de science-fiction dans lesquels des robots capables de développer leurs sentiments et leurs émotions peuvent envahir l'humanité elle-même. Il serait capable de créer ses propres émotions et, hypothétiquement, d'être meilleur que les humains dans les domaines de l'art, du sport, des mathématiques, des sciences, etc. La capacité de décision d'une super-intelligence serait supérieure à celle d'un être humain. Le concept de super-intelligence artificielle nous est encore inconnu, ses conséquences ne se devinent pas,

Comprenons maintenant la différence entre une IA faible et une IA forte.
Weak AI (faible) Strong AI (forte)
Il s'agit d'une application étroite avec une portée limitée. C'est une application plus large avec une portée plus vaste.
Cette application est bonne pour des tâches spécifiques.  Cette application a une intelligence humaine incroyable.
Il utilise l'apprentissage supervisé et non supervisé pour traiter les données. Il utilise le clustering et l'association pour traiter les données.
Exemple : Siri, Alexa. Exemple : robotique avancée

 

Applications de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle a ouvert sa voie dans plusieurs industries et domaines aujourd'hui. Du jeu aux soins de santé, l'application de l'IA a énormément augmenté. Saviez-vous que les applications Google Maps et la reconnaissance faciale comme sur l'iPhone utilisent toutes la technologie de l'IA pour fonctionner ? L'IA est tout autour de nous et fait partie de notre vie quotidienne plus que nous ne le savons. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'IA, vous pouvez suivre le cours d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique PGP proposé par Great Learning. Voici quelques applications de l'Intelligence Artificielle.

Meilleures applications de l'intelligence artificielle en 2020

  1. Les prédictions basées sur l'IA de Google (Google Maps)
  2. Applications de covoiturage (Uber, Lyft)
  3. Pilote automatique AI dans les vols commerciaux
  4. Filtres anti-spam sur les e-mails
  5. Vérificateurs et outils de plagiat
  6. La reconnaissance faciale
  7. Recommandations de recherche
  8. Fonctions voix-texte
  9. Assistants personnels intelligents (Siri, Alexa)
  10. Protection et prévention de la fraude
Maintenant que nous savons que ce sont les domaines où l'IA est appliquée. Comprenons-les de manière plus détaillée. Google s'est associé à DeepMind pour améliorer la précision des prévisions de trafic. À l'aide des données de trafic historiques ainsi que des données en direct, ils peuvent faire des prédictions précises grâce à la technologie de l'IA et aux algorithmes d'apprentissage automatique. Un assistant personnel intelligent peut effectuer des tâches basées sur des commandes que nous lui donnons. Il s'agit d'un agent logiciel qui peut effectuer des tâches telles que l'envoi de messages, la recherche sur Google, l'enregistrement d'une note vocale, des chatbots, etc.

Objectifs de l'intelligence artificielle

Jusqu'à présent, vous avez vu ce que signifie l'IA, les différents niveaux d'IA et ses applications. Mais quels sont les objectifs de l'IA ? Quel est le résultat que nous visons à atteindre grâce à l'IA ? L'objectif global serait de permettre aux machines et aux ordinateurs d'apprendre et de fonctionner intelligemment. Certains des autres objectifs de l'IA sont les suivants :

  1.  Résolution de problèmes : les chercheurs ont développé des algorithmes capables d'imiter le processus étape par étape utilisé par les humains pour résoudre un casse-tête. À la fin des années 1980 et dans les années 1990, la recherche avait atteint un stade où des méthodes avaient été développées pour traiter des informations incomplètes ou incertaines. Mais pour les problèmes difficiles, il faut d'énormes ressources de calcul et une puissance de mémoire. Ainsi, la recherche d'algorithmes efficaces de résolution de problèmes est l'un des objectifs de l'intelligence artificielle.
  2. Représentation des connaissances : les machines sont censées résoudre des problèmes qui nécessitent des connaissances approfondies. Ainsi, la représentation des connaissances est au cœur de l'IA. L'intelligence artificielle représente des objets, des propriétés, des événements, des causes et des effets, et bien plus encore.
  3. Planification : L'un des objectifs de l'IA devrait être de fixer des objectifs intelligents et de les atteindre. Être capable de faire des prédictions sur la façon dont les actions auront un impact sur le changement et quels sont les choix disponibles. Un agent d'IA devra évaluer son environnement et faire des prédictions en conséquence. C'est pourquoi la planification est importante et peut être considérée comme un objectif de l'IA.
  4. Apprentissage : L'un des concepts fondamentaux de l'IA, l'apprentissage automatique, est l'étude d'algorithmes informatiques qui continuent de s'améliorer au fil du temps grâce à l'expérience. Il existe différents types de ML. Les types les plus connus sont l'apprentissage automatique non supervisé et l'apprentissage automatique supervisé. Pour en savoir plus sur ces concepts, nous en parlerons sur ce que signifie ML et comment cela fonctionne.
  5. Intelligence sociale : L'informatique affective est essentiellement l'étude des systèmes capables d'interpréter, de reconnaître et de traiter les efforts humains. C'est une confluence de l'informatique, de la psychologie et des sciences cognitives. L'intelligence sociale est un autre objectif de l'IA car il est important de comprendre ces domaines avant de créer des algorithmes.

Ainsi, l'objectif global de l'IA est de créer des technologies qui peuvent intégrer les objectifs ci-dessus et créer une machine intelligente qui peut nous aider à travailler efficacement, à prendre des décisions plus rapidement et à améliorer la sécurité.

Emplois en intelligence artificielle

La demande de compétences en IA a plus que doublé au cours des trois dernières années, selon Indeed. Les offres d'emploi dans le domaine de l'IA ont augmenté de 119 %. La tâche de formation d'un algorithme de traitement d'image peut être effectuée en quelques minutes aujourd'hui, alors qu'il y a quelques années, la tâche prenait des heures. Lorsque nous comparons les professionnels qualifiés sur le marché avec le nombre d'offres d'emploi disponibles aujourd'hui, nous pouvons constater une pénurie de professionnels qualifiés dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Le réseautage bayésien, les réseaux de neurones , l'informatique (y compris la connaissance des langages de programmation), la physique, la robotique, le calcul et les concepts statistiques sont quelques compétences qu'il faut connaître avant de plonger profondément dans une carrière en IA. Si vous êtes quelqu'un qui cherche à faire carrière dans l'IA, vous devez être conscient des différents postes disponibles. Examinons de plus près les différents rôles professionnels dans le monde de l'IA et les compétences que l'on doit posséder pour chaque rôle professionnel.

1. Ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engenineer) 

Si vous avez une formation en science des données ou en recherche appliquée, le rôle d' ingénieur en apprentissage automatique vous convient. Vous devez démontrer une compréhension de plusieurs langages de programmation tels que Python, Java. Avoir une compréhension des modèles prédictifs et être capable de tirer parti du traitement du langage naturel tout en travaillant avec d'énormes ensembles de données s'avérera bénéfique. Connaître les outils IDE de développement de logiciels tels qu'IntelliJ et Eclipse vous aidera à faire progresser votre carrière en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique. Vous serez principalement responsable de la construction et de la gestion de plusieurs projets d'apprentissage automatique, entre autres responsabilités.

En tant qu'ingénieur ML, vous recevrez un salaire médian annuel de 114 856 $. Les entreprises recherchent des professionnels qualifiés qui ont une maîtrise dans le domaine connexe et qui ont une connaissance approfondie des concepts d'apprentissage automatique, Java, Python et Scala. Les exigences varient en fonction de l'entreprise qui recrute, mais les compétences analytiques et les applications cloud sont considérées comme un avantage.

2. Data Scientist

En tant que Data Scientist, vos tâches incluent la collecte, l'analyse et l'interprétation d'ensembles de données volumineux et complexes en tirant parti des outils d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive. Les Data Scientists sont également responsables du développement d'algorithmes qui permettent de collecter et de nettoyer des données pour une analyse et une interprétation plus poussées. Le salaire médian annuel d'un Data Scientist est de 120 931 $ et les compétences requises sont les suivantes :
  • Ruche
  • HadoopName
  • CarteRéduire
  • Cochon
  • Étincelle
  • Python
  • Scala
  • SQL
Les compétences requises peuvent varier d'une entreprise à l'autre et selon votre niveau d'expérience. La plupart des entreprises qui recrutent recherchent une maîtrise ou un doctorat dans le domaine de la science des données ou de l'informatique. Si vous êtes un Data Scientist qui souhaite devenir développeur d'IA, un diplôme avancé en informatique s'avère bénéfique. Vous devez avoir la capacité de comprendre des données non structurées et posséder de solides compétences en analyse et en communication. Ces compétences sont essentielles car vous travaillerez sur la communication des résultats avec les chefs d'entreprise.

3. Business Intelligence Developer

Lorsque vous examinez les différents rôles professionnels en IA, cela inclut également le poste de développeur de Business Intelligence (BI). L'objectif de ce rôle est d'analyser des ensembles de données complexes qui nous aident à identifier les tendances commerciales et du marché. Un développeur BI gagne un salaire médian annuel de 92 278 $. Un développeur BI est responsable de la conception, de la modélisation et de la maintenance de données complexes sur des plateformes de données basées sur le cloud. Si vous êtes intéressé à travailler en tant que développeur BI, vous devez avoir de solides compétences techniques et analytiques.

Avoir de bonnes compétences en communication est important car vous travaillerez sur la communication de solutions à des collègues qui ne possèdent pas de connaissances techniques. Vous devez également afficher des compétences en résolution de problèmes. Un développeur BI est généralement tenu d'avoir un baccalauréat dans n'importe quel domaine connexe, et l'expérience de travail vous donnera également des points supplémentaires. Les certifications sont très recherchées et sont considérées comme une qualité supplémentaire. Les compétences requises pour un développeur BI seraient l'exploration de données, les requêtes SQL, les services de reporting de serveur SQL, les technologies BI et la conception d'entrepôt de données.

4. Chercheur scientifique

Un chercheur scientifique est l'une des principales carrières en intelligence artificielle. Vous devez être un expert dans plusieurs disciplines, telles que les mathématiques, deep learning, machine learning et les statistiques informatiques. Les candidats doivent avoir des connaissances adéquates concernant la perception informatique, les modèles graphiques, l'apprentissage par renforcement et la PNL. À l'instar des Data scientists, les chercheurs scientifiques doivent être titulaires d'une maîtrise ou d'un doctorat en informatique. Le salaire médian annuel serait de 99 809 $. La plupart des entreprises recherchent quelqu'un qui possède une compréhension approfondie de l'informatique parallèle, de l'informatique distribuée, de l'analyse comparative et de l'apprentissage automatique.

5. Ingénieur/Architecte Big Data

Les ingénieurs / architectes Big Data ont le travail le mieux rémunéré parmi tous les rôles relevant de l'intelligence artificielle. Le salaire médian annuel d'un ingénieur/architecte Big Data est de 151 307 $. Ils jouent un rôle essentiel dans le développement d'un écosystème qui permet aux systèmes d'entreprise de communiquer entre eux et de rassembler des données. Par rapport aux Data Scientists, les Big Data Architects reçoivent des tâches liées à la planification, à la conception et au développement d'un environnement Big Data efficace sur des plateformes telles que Spark et Hadoop . Les entreprises cherchent généralement à embaucher des personnes qui démontrent une expérience en C++, Java, Python et Scala.

L'exploration de données, la visualisation de données et les compétences en migration de données sont un avantage supplémentaire. Un autre bonus serait un doctorat en mathématiques ou dans tout domaine informatique connexe.

Avantages de l'intelligence artificielle

Comme c'est le cas avec la plupart des choses dans le monde, l'IA a ses avantages et ses inconvénients. Tout d'abord, comprenons les avantages de l'intelligence artificielle et comment elle nous a facilité la vie par rapport aux temps anciens.
  • Réduction des erreurs humaines
  • Disponible 24×7
  • Aide au travail répétitif
  • Assistance numérique
  • Des décisions plus rapides
  • Décideur rationnel
  • Applications médicales
  • Améliore la sécurité
  • Communication efficace
Examinons de plus près chacun des points susmentionnés.

1. Réduction des erreurs humaines

Toutes les décisions prises dans un modèle d'IA sont tirées d'informations précédemment recueillies après avoir appliqué un ensemble d'algorithmes. Cela permet de réduire les erreurs, et les chances de précision augmentent avec un plus grand degré de précision. Dans le cas d'humains effectuant n'importe quelle tâche, il y a toujours un léger risque d'erreur. Puisque nous sommes capables de faire des erreurs, il est préférable d'utiliser des programmes et des algorithmes via l'IA car ils réduisent le risque d'erreurs.

2. Disponible 24×7

Les modèles d'intelligence artificielle sont conçus pour fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans interruption ni ennui. Comparé à un humain moyen qui peut travailler de six à huit heures par jour, c'est beaucoup plus efficace. Les êtres humains n'ont pas la capacité de travailler plus longtemps car nous aurions besoin de repos et de temps pour nous ressourcer. Ainsi, l'IA est disponible 24h/24 et 7j/7 et améliore encore plus l'efficacité.

3. Aide au travail répétitif

L'intelligence artificielle peut automatiser de manière productive les tâches humaines banales. Cela peut nous aider à devenir de plus en plus créatifs, de l'envoi d'un e-mail de remerciement au désencombrement ou à la réponse aux questions. Cela peut également nous aider à vérifier les documents. Une tâche répétitive comme faire de la nourriture dans un restaurant ou une usine peut être ruinée parce que les humains deviennent fatigués ou désintéressés après une longue durée de travail. L'IA peut nous aider à effectuer ces tâches répétitives de manière efficace et sans erreur.

4. Assistance numérique

Plusieurs organisations très avancées utilisent des assistants numériques pour interagir avec les utilisateurs. Cela aide l'organisation à économiser sur les ressources humaines. Les assistants numériques tels que les chatbots sont généralement utilisés sur le site Web d'une organisation pour répondre aux requêtes des utilisateurs. Il fournit également une interface fluide et une bonne expérience utilisateur. Les chatbots en sont un excellent exemple. Lisez ici pour en savoir plus sur la création d'un chatbot IA .

5. Des décisions plus rapides

L'IA, aux côtés d'autres technologies de ce type, peut aider les machines à prendre des décisions plus rapidement par rapport à un être humain moyen. Cela aide à effectuer des actions rapidement. En effet, lors de la prise de décision, les humains ont tendance à analyser les facteurs par le biais des émotions, contrairement aux machines alimentées par l'IA qui fournissent rapidement des résultats programmés.

6. Décideur rationnel

En tant qu'êtres humains, nous avons peut-être évolué dans une large mesure sur le plan technologique, mais lorsqu'il s'agit de prendre des décisions, nous laissons toujours nos émotions prendre le dessus. Dans certaines situations, il est vraiment important de prendre des décisions rapides, efficaces et logiques sans que nos émotions n'interviennent. La prise de décision alimentée par l'IA est contrôlée par des algorithmes d'IA et, par conséquent, il n'y a aucune possibilité de divergence émotionnelle. Des décisions rationnelles avec l'aide de l'IA garantissent que l'efficacité ne sera pas affectée et augmentent également le niveau de productivité d'une organisation.

7. Applications médicales

Parmi tous les autres avantages de l'IA, l'une des plus grandes applications dans son utilisation dans le domaine médical. Les médecins peuvent évaluer les risques pour la santé de leurs patients à l'aide d'applications médicales alimentées par l'IA. La radiochirurgie est utilisée pour opérer les tumeurs de manière à ne pas endommager les tissus environnants et à ne pas causer de problèmes supplémentaires. Des professionnels de la santé ont été formés à l'utilisation de l'IA pour la chirurgie. Ils peuvent également aider à détecter et à surveiller efficacement divers troubles neurologiques et à stimuler les fonctions cérébrales.

8. Améliore la sécurité

Au fur et à mesure que la technologie progresse, il y a de plus en plus de chances que des personnes l'utilisent pour des raisons contraires à l'éthique telles que la fraude ou le vol d'identité. Si elle est utilisée de la bonne manière et pour les bonnes raisons, l'IA peut s'avérer être une excellente ressource pour améliorer la sécurité de notre organisation. L'IA peut être utilisée pour protéger nos données et nos finances. L'IA est principalement mise en œuvre dans le domaine de la cybersécurité. Cela a transformé notre capacité à sécuriser nos données personnelles contre toute cyber-menace ou attaque de quelque forme que ce soit. Lisez plus loin pour en savoir plus sur l'IA dans la cybersécurité et comment elle aide, ici .

9. Communication efficace

Les gens de différentes parties du monde parlent des langues différentes et ont donc du mal à communiquer entre eux. Lorsque nous regardons le passé, nous voyons comment les traducteurs humains aideraient les gens à communiquer entre eux si l'autre personne ne comprenait pas la même langue que nous. De tels problèmes ne se produisent pas si nous utilisons l'IA. Le traitement du langage naturel permet aux systèmes de traduire des mots d'une langue naturelle à une autre, éliminant ainsi l'intermédiaire. L'un des meilleurs exemples de cela est Google Translate, et comment il a évolué au fil du temps. Maintenant, il fournit des exemples audio de la façon dont les mots/phrases doivent être prononcés. Ainsi, améliorer notre précision et notre capacité à communiquer efficacement.

Inconvénients de l'intelligence artificielle

Maintenant que nous avons compris les avantages de l'IA, examinons quelques inconvénients.
  • Dépassements de coûts
  • Pénurie de talents
  • Manque de produits pratiques
  • Absence de normes dans le développement de logiciels
  • Potentiel d'abus
  • Très dépendant des machines
  • Nécessite une supervision
Examinons de plus près les inconvénients de l'IA.

1. Dépassements de coûts

L'échelle des opérations d'un modèle alimenté par l'IA par rapport au développement de logiciels est considérablement plus élevée. De ce fait, les ressources nécessaires augmentent à un rythme beaucoup plus élevé. Cela pousse le coût des opérations à un niveau supérieur.

2. Pénurie de talents

L'IA est encore un domaine qui se développe. Ainsi, trouver des professionnels dotés de toutes les compétences requises n'est pas facile. Il existe un écart entre le nombre d'emplois disponibles dans le domaine de l'IA et la main-d'œuvre qualifiée dans le domaine. Embaucher quelqu'un qui possède toutes les compétences nécessaires augmente encore les coûts encourus par une organisation.

3. Absence de normes dans le développement de logiciels

La véritable valeur de l'intelligence artificielle réside dans la collaboration lorsque différents systèmes d'IA se réunissent pour former une application plus grande et plus précieuse. Mais l'absence de normes dans le développement de logiciels d'IA signifie qu'il est difficile pour différents systèmes de « parler » les uns avec les autres. Le développement de logiciels d'intelligence artificielle lui-même est lent et coûteux à cause de cela, ce qui constitue en outre un obstacle au développement de l'IA.

4. Potentiel d'abus

L'IA a le potentiel de réaliser de grandes choses et a un pouvoir énorme sur le marché aujourd'hui. Malheureusement, avec une grande puissance vient le potentiel d'abus. Si le pouvoir de l'IA tombe entre les mains d'une personne qui a des motifs contraires à l'éthique, il y a plus de risques d'abus.

5. Très dépendant des machines

Des applications telles que Siri et Alexa font désormais partie de notre quotidien. Nous sommes fortement dépendants de ces applications et recevons de l'aide de ces applications, réduisant ainsi notre capacité créative. Nous devenons très dépendants des machines et perdons notre apprentissage de compétences simples, devenant ainsi plus paresseux.

6. Nécessite une supervision

L'utilisation d'algorithmes d'IA présente de nombreux avantages et est très efficace. Mais cela demande aussi une assistance et une surveillance constantes. Ces algorithmes ne peuvent pas fonctionner sans que nous les programmions et vérifions s'ils fonctionnent correctement ou non. Un exemple est le chat-bot AI de Microsoft nommé « Tay ». Tay a été modelée pour parler comme une adolescente en apprenant à travers des conversations en ligne. Mais comme il a été programmé pour acquérir des compétences conversationnelles de base et qu'il ne connaissait pas la différence entre le bien et le mal, il est allé de l'avant et a tweeté des informations hautement politiques et incorrectes à cause des trolls sur Internet.

L'avenir de l'intelligence artificielle

Nous avons toujours été fascinés par les changements technologiques. Actuellement, nous vivons au milieu des plus grandes avancées de l'IA de notre histoire. L'intelligence artificielle est devenue la plus grande avancée nette dans le domaine de la technologie. Cela a non seulement eu un impact sur l'avenir de chaque industrie, mais a également agi comme le moteur des technologies émergentes telles que le big data, la robotique et l'IoT. À ce rythme auquel l'IA progresse, il ne fait aucun doute qu'elle continuera à prospérer à l'avenir. Ainsi, nous pouvons dire que l'IA est un grand domaine à saisir à partir de 2020. Avec l'avancement de l'IA et de ses technologies, il y aura un plus grand besoin de professionnels qualifiés dans ce domaine.

Une certification AI vous donnera un avantage sur les autres participants de l'industrie. Alors que la reconnaissance faciale, l'IA dans les soins de santé et les chat-bots continuent de croître, ce serait le bon moment pour travailler à la construction d'une carrière réussie en IA. Les assistants virtuels font déjà partie de notre quotidien sans que nous le sachions. Les voitures autonomes de géants de la technologie comme Tesla nous ont donné un aperçu de ce à quoi ressemblera l'avenir. Il y a tellement d'autres avancées à découvrir, ce n'est que le début. Selon le Forum économique mondial , 133 millions de nouveaux emplois dans l'intelligence artificielle seraient créés par l'intelligence artificielle d'ici 2022. L'avenir de l'IA est définitivement brillant.

FAQ sur l'intelligence artificielle

  • L'IA réduira-t-elle les emplois à l'avenir ?
L'IA est encore en développement. Il existe une énorme marge d'amélioration et de progrès dans le domaine de l'IA, et bien qu'il puisse y avoir une certaine quantité de compétences nécessaires pour suivre l'évolution des tendances, l'IA ne remplacera probablement pas ou ne réduira pas les emplois à l'avenir. En fait, une étude de Gartner suggère que les emplois liés à l'IA atteindront deux millions de nouveaux emplois nets d'ici 2025. L'adoption de l'IA contribuera à faciliter les tâches d'une organisation. Pour rester pertinent dans un monde en constante évolution, il est nécessaire de se perfectionner et d'apprendre ces nouveaux concepts.

  • Comment fonctionne l'IA ?
La construction d'un système d'IA est un processus minutieux d'ingénierie inverse des traits et des capacités humaines dans une machine, et de l'utilisation de ses prouesses informatiques pour surpasser ce dont nous sommes capables. L'intelligence artificielle peut être construite sur un ensemble diversifié de composants et fonctionnera comme une fusion de :
  • Philosophie
  • Mathématiques
  • Économie
  • Neurosciences
  • Psychologie
  • Ingénierie informatique
  • Théorie du contrôle et cybernétique
  • Linguistique

  • Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée en robotique ?
L'intelligence artificielle et la robotique sont généralement considérées comme deux choses différentes. L'IA implique la programmation de l'intelligence alors que la robotique implique la construction de robots physiques. Cependant, les deux notions sont corrélées. La robotique utilise des techniques et des algorithmes d'IA et l'IA comble le fossé entre les deux. Ces robots peuvent être contrôlés par des programmes d'IA.

  • Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle importante ?
Des recommandations musicales, des indications cartographiques, des services bancaires mobiles à la prévention de la fraude, l'IA et d'autres technologies ont pris le relais. L'IA est importante pour plusieurs raisons. L'IA présente plusieurs avantages, tels que la réduction des erreurs humaines, disponible 24 × 7, l'aide au travail répétitif, l'assistance numérique, des décisions plus rapides, etc.

  • Quelles sont les méthodes faibles en IA ?
L'IA faible est une application étroite avec une portée limitée. Il utilise l'apprentissage supervisé et non supervisé pour traiter les données. Exemple : Siri, Alexa.

  • Quelles sont les branches de l'IA ?
L'intelligence artificielle peut être divisée principalement en six branches. Ce sont, l'apprentissage automatique (Machine Learning) , les réseaux de neurones (Neural networks), l'apprentissage en profondeur (Deep Learning), la vision par ordinateur (Compter Vision), le traitement du langage naturel (Natural language processing), l'informatique cognitive (Cognitive Computing).

  • Comment puis-je commencer à apprendre l'intelligence artificielle ?
Pour apprendre l'intelligence artificielle, vous devez avoir des compétences telles que les mathématiques, les sciences et l'informatique. Vous pouvez également opter pour des tutoriels en ligne et apprendre l'intelligence artificielle dans le confort de votre maison.

  • Quels sont les 4 types d'IA ?
Les quatre types typiques d'intelligence artificielle sont les machines réactives (Reactive Machines), la mémoire limitée (Limited Memory), la théorie de l'esprit (Theory of Mind) et la conscience de soi (Self Aware).

  • Quelles sont les bases pour apprendre l'Intelligence Artificielle ?
Les bases de l'intelligence artificielle sont les mathématiques et les statistiques avancées, le langage de programmation, l'apprentissage automatique et beaucoup de patience. Vous devez savoir que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique incluent l'apprentissage automatique, le code python, l'informatique, le traitement du langage naturel, la science des données, les mathématiques, la psychologie, les neurosciences et de nombreuses autres disciplines.

  • L'IA est-elle difficile à apprendre ?
L'intelligence artificielle n'est pas difficile; cependant, vous devrez y consacrer du temps. Plus le nombre de projets sur lesquels vous travaillez est important, mieux vous y parviendrez. En plus des compétences, vous avez besoin de détermination pour apprendre l'IA.

Ceci nous amène à la fin du didacticiel sur l'intelligence artificielle.

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Jean Claude Mbiya
Jean Claude Mbiya

Développeur Web full stack, Développeur Android (Certifié Google AAD) Formateur dans les domaines du numérique, Créateur letecode.com 👨‍💻. Je suis un grand passionné des nouvelles technologies et j'adore partager ce que j'apprend.

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