L’intelligence artificielle révolutionne notre quotidien, des assistants virtuels aux recommandations personnalisées. Pour démystifier cette technologie, explorons ensemble sept notions clés expliquées simplement et clairement.
1/ Brève histoire de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle, souvent abrégée en IA, est une technologie fascinante qui permet aux machines comme les ordinateurs et les robots de faire des choses intelligentes, un peu comme les humains. L’idée de créer des machines intelligentes existe depuis très longtemps, mais les premiers vrais progrès ont été réalisés dans les années 1950.
À cette époque, des scientifiques ont commencé à développer des programmes informatiques capables de jouer aux échecs ou de résoudre des problèmes mathématiques simples. Depuis, l’IA a beaucoup évolué et est maintenant utilisée dans de nombreux domaines, comme la santé, les transports, et même les jeux vidéo.
2/ Algorithmes & big data. Pour comprendre comment fonctionne l’IA, il faut connaître deux concepts importants : les algorithmes et le big data. Un algorithme est comme une recette de cuisine. C’est un ensemble d’instructions que l’ordinateur suit pour résoudre un problème. Par exemple, si tu veux faire un gâteau, tu suis une recette étape par étape. De la même manière, un algorithme guide l’ordinateur pour accomplir une tâche spécifique.
Le big data, quant à lui, se réfère à d’énormes quantités de données. Les ordinateurs analysent ces données pour trouver des réponses ou des modèles. Par exemple, en analysant des millions de photos de chats et de chiens, un ordinateur peut apprendre à différencier un chat d’un chien.
3/ Les réseaux de neurones. Les réseaux de neurones sont une technologie clé de l’IA. Ils sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Le cerveau est composé de milliards de cellules appelées neurones, qui sont connectées entre elles et travaillent ensemble pour traiter l’information. Les réseaux de neurones artificiels imitent ce processus. Ils sont conçus pour reconnaître des motifs et résoudre des problèmes complexes. Par exemple, ils peuvent analyser des images et identifier des visages. Cette technologie est utilisée dans de nombreuses applications, comme la reconnaissance faciale sur les smartphones ou la détection de fraudes dans les transactions bancaires.
4/ « Machine learning » et « deep learning ». La machine learning, ou apprentissage automatique, est un domaine de l’IA où les ordinateurs apprennent par eux-mêmes à partir de données. Par exemple, ils peuvent apprendre à reconnaître des objets sur des photos en regardant beaucoup de photos d’objet.
Le deep learning, ou apprentissage profond, est une sous-catégorie du machine learning. Il utilise des réseaux de neurones très complexes pour apprendre et prendre des décisions. Le deep learning est particulièrement puissant et est utilisé pour des tâches avancées comme la reconnaissance vocale, les voitures autonomes et même la création d’œuvres d’art.
5/ Modèle de langage. Un modèle de langage est un programme d’IA qui comprend et génère du texte comme le ferait un humain. Il est conçu pour comprendre le langage naturel, c’est-à-dire la manière dont nous parlons et écrivons. Par exemple, un modèle de langage peut répondre à des questions, écrire des histoires, ou même traduire des langues. Ces modèles sont utilisés dans de nombreux services en ligne, comme les assistants virtuels (Siri, Alexa) et les traducteurs automatiques.
6/ Les IA génératives. Les IA génératives sont des programmes capables de créer du contenu original, comme des images, des musiques ou des textes. Par exemple, une IA générative peut dessiner une image en se basant sur une description qu’on lui donne, ou composer une mélodie en fonction de nos préférences musicales. Ces technologies sont utilisées dans des domaines artistiques et créatifs, et ouvrent de nouvelles possibilités pour la création numérique. C’est dans cette catégorie que se classe le fameux ChatGPT ou Midjourney.
7/ Les prompts. Les prompts sont des phrases ou des mots que nous donnons à un programme d’IA pour qu’il comprenne ce que nous voulons. Par exemple, on peut dire à un assistant virtuel « raconte-moi une blague » et il comprendra qu’on veut entendre quelque chose de drôle. Les prompts aident les IA à savoir ce qu’elles doivent faire et à fournir des réponses ou des actions appropriées. Ils rendent les interactions avec les machines plus naturelles et plus intuitives.