Introduction : Depuis quelques années l'intelligence artificielle fait la une des médias. On prédit un Monde ou l'humain serait complètement remplacé par des machines ? Qu'en est-il ? Qu'est ce qu'une Intelligence artificielle ? Que peut-elle vraiment faire ?
Ensemble des capacités mentales et cognitives d'un individu, animal ou humain, lui permettant de résoudre un problème ou de s'adapter à son environnement.
L'intelligence humaine comprend différents mécanismes : percevoir, parler, bouger, mémoriser, raisonner, planifier, créer, imaginer... On est loin des capacités d'une machine !
Les machines dites intelligentes contiennent une partie informatique. Elle dispose de capteurs, d'actionneurs et d'un algorithme qui lui permet de résoudre un problème précis.
Algorithme informatique : suite d'instructions permettant d'obtenir un résultat.
La plupart des machines et programmes simples ne se contentent que de suivre un algorithme étape par étape. C'est la vitesse à laquelle les instructions sont réalisés qui nous donnent l'impression d'intelligence. Tout au plus elle sera capable de lancer certaines parties de programme en fonction de nos réactions et de capteurs (Si....Alors)
A) sans IA
Exemple d'algorithme d'une porte automatique, la détection d'une personne se fait grâce à un capteur infra-rouge au passage d'une personne. La machine agit "mécaniquement" selon un programme défini. Il n'y a rien "d'intellligent". C'est finalement une sorte d'interrupteur automatique.
B) Avec IA
Cette fois ci la détection d'une personne ne suffit pas, il faut aussi que la personne soit "reconnu" par l'IA comme faisant partie des employés autorisés. Cela se passe en 3 étapes, Détecter la présence d'un visage à l'image, analyser ce visage et le comparer à la liste des visages autorisés.
CONCLUSION
Dans le système avec détecteur à infra-rouge l'algorithme ne peut avoir en entrée que deux informations possibles (personne détectée ou non détectée). Pour chacun de ces cas le programmes prévoit une réponse.
Dans le système avec IA, les données d'entrée peuvent être différentes à chaque instant, l'image est changeante (lumière, passage de personne). L'IA doit être en mesure de localiser un visage et à n'importe quel endroit de l'image, puis il doit analyser ce visage et dire si la personne peut accéder ou pas au bâtiment. Tout cela très rapidement. C'est en cela que le système semble "Intelligent". Il est capable de s'adapter aux situations différentes.
Une question d'entrainement...
Dans un premier temps on a créé un algorithme de reconnaissance de visages complexe.
Puis il a fallu entraîner en proposant à la machine un jeu de données (dataset), de nombreuses photos de visages des employés.
Plus on donnera de données à l'IA plus elle pourra être fiable, il faut souvent des centaines de milliers de données (images, textes, sons) pour que le système ne se trompe quasiment plus. C'est l'apprentissage supervisé. On joue le rôle de professeur au début pour que l'IA créé un "Modèle" de fonctionnement.
Heureusement, notre IA, au fil du temps apprendra de ses erreurs et mémorisera ses erreurs pour ne plus les refaire. C'est l'apprentissage par renforcement.
Cette capacité qu'a l'intelligence artificielle à apprendre d'elle même s'appelle "l'apprentissage machine ou en anglais le "Machine Learning".
Et pour les applications plus complexes ?
Pour générer des images, manipuler du texte et converser, générer des sons, des musiques ont utilise des IA basées sur l'apprentissage profond ou "Deep Learning". L'intelligence artificielle copie le fonctionnement du cerveau humain en mettant en place un "réseau neuronal"
Le Deep learning demande une puissance de calcul extrêmement importantes. il nécessite aussi un nombre très important de données pour obtenir un modèle fonctionnel.
Apprentissage automatique
Au fil du temps une IA va apprendre de ses erreurs et compléter la masse de données dont elle a besoin pour ne plus se tromper. C'est donc en utilisant le produit le plus possible que l'IA va d'elle même s'améliorer grâce au Deep learning. Une IA générera de moins en moins en moins d'erreur ou créera du contenu de meilleur qualité.
Apport de données
On peut entrainer une IA en lui apportante une quantité très importante d'informations pour qu'elle se perfectionne au plus vite. La quantité d'informations nécessaires et très importantes et il faut parfois compter sur l'aide (même involontaire) des utilisateurs d'Internet !
Le Captcha, système de reconnaissance d'un humain en ligne, permet d'alimenter les données pour la conduite autonome par exemple.
