Qu'est-ce que l'IA, l'intelligence artificielle et ses applications

L'intelligence artificielle repose sur le principe selon lequel l'intelligence humaine peut être définie et structurée de telle manière qu'une machine puisse facilement l'imiter et exécuter des tâches, des plus simples aux plus complexes. Autrement dit, l'objectif de l'intelligence artificielle est d'imiter l'activité cognitive humaine.

Bien qu'il soit vrai que ces dernières années ce concept connaît une explosion, étant donné que les chercheurs et développeurs de ce domaine progressent avec une rapidité surprenante dans l'imitation d'activités telles que l'apprentissage, le raisonnement et la perception, le développement de cette technologie a connu des moments de prospérité, mais aussi de déclin, depuis qu'en 1951 Alan Turing a développé ce qui est considéré comme le premier projet d'IA.

Bien que certains chercheurs considèrent que, compte tenu du niveau et du rythme de développement, à un moment donné, les systèmes pourraient même dépasser la capacité des humains à apprendre ou à raisonner sur n'importe quel sujet, pour d'autres, il y a des aspects de l'intelligence (comme l'émotionnelle) que les machines ne pourront jamais avoir, étant donné que toute activité cognitive est imprégnée de jugements de valeur qui sont soumis à l'expérience humaine.

Parties de l'IA

Bien qu'il en fasse partie, les termes Intelligence Artificielle et Machine Learning ou apprentissage automatique (ML) sont souvent utilisés de manière interchangeable. Le ML fait référence à la capacité de certains programmes informatiques à apprendre automatiquement de nouvelles données et à s'y adapter sans l'aide des humains. Les techniques d'apprentissage profond permettent cet apprentissage automatique en absorbant d'énormes quantités de données non structurées, telles que du texte, des images ou des vidéos.

D'autres parties qui composent l'intelligence artificielle sont le traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing, NLP). Il s'agit du traitement du langage humain par un programme informatique. L'un des exemples les plus anciens et les plus connus de NLP est la détection de spam, qui examine l'objet et le texte d'un courriel et décide s'il s'agit de courrier indésirable. Les approches actuelles du NLP sont basées sur l'apprentissage automatique. Les tâches de NLP incluent la traduction de textes, l'analyse des sentiments et la reconnaissance vocale.

Toutes les parties liées à la robotique (qui sont utilisées pour effectuer des tâches difficiles à réaliser pour les humains ou qui sont effectuées de manière cohérente) sont également incluses dans l'IA (en fait, l'une des premières images qui nous vient à l'esprit lorsque nous parlons d'IA est, précisément, les robots). Les systèmes de conduite autonome sont également inclus sous ce parapluie.

En tout cas, tous les développements de l'IA fonctionnent grâce au traitement de grands volumes de données avec lesquels ces systèmes sont entraînés, afin de pouvoir analyser les données à la recherche de corrélations et de motifs. De plus, ils utilisent ces motifs pour faire des prédictions sur des états futurs.

Où appliquer l'IA

Précisément parce que pour pouvoir s'entraîner d'abord et fonctionner ensuite, le développement de l'IA a besoin de quantités énormes de données. Dans les secteurs où il y a plus de volume (surtout si ces secteurs sont numériques), c'est là qu'il peut y avoir le plus d'application.

• Santé. L'un des plus grands enjeux se trouve dans le domaine de la santé. Les entreprises appliquent l'apprentissage automatique pour réaliser des diagnostics meilleurs et plus rapides que les humains, comme dans le cas du cancer. Il se trouve que c'est dans les domaines où il y a le plus de données (comme celui du cancer du sein) que ces algorithmes ont le plus de succès.
• Fabrication. L'industrie manufacturière intègre des robots dans le flux de travail depuis des décennies pour effectuer des tâches uniques et séparées des travailleurs humains. Ces robots sont de plus en plus dotés d'IA, ce qui leur permet d'être plus efficaces et d'opérer dans de nouveaux domaines, comme la logistique.
• Transport. L'IA est essentielle au fonctionnement des véhicules autonomes, car elle est responsable de la gestion du trafic, de la prévision des retards de vols et de la sécurisation et de l'efficacité du transport. Cela s'applique aussi bien au transport terrestre qu'au transport maritime ou ferroviaire.
• Sécurité. Les organisations utilisent l'apprentissage automatique dans les logiciels de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) et dans des domaines connexes pour détecter les anomalies et identifier les activités suspectes indiquant des menaces. En analysant les données et en utilisant la logique pour identifier les similitudes avec des codes malveillants connus, l'IA peut fournir des alertes sur les attaques nouvelles et émergentes bien avant les employés humains et les itérations technologiques précédentes.

En outre, on s'attend à ce qu'il puisse être appliqué à d'autres domaines actuellement moins numérisés à l'avenir, comme tout ce qui concerne, par exemple, le droit.