Introduction à l'IA
Comprendre les fondamentaux de l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) désigne la capacité d'une machine à imiter des fonctions cognitives humaines comme l'apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'IA est un domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches nécessitant normalement l'intelligence humaine :
- Percevoir : reconnaître des images, comprendre la parole
- Raisonner : analyser des situations, tirer des conclusions
- Apprendre : s'améliorer à partir de l'expérience
- Interagir : communiquer en langage naturel
- Agir : prendre des décisions et exécuter des actions
L'IA n'est pas une technologie unique, mais un ensemble de techniques et d'approches différentes pour résoudre des problèmes complexes.
Les trois types d'IA
IA faible (ou étroite)
L'IA que nous utilisons aujourd'hui. Elle excelle dans une tâche spécifique mais ne peut pas généraliser à d'autres domaines.
Exemples :
- Reconnaissance faciale
- Assistants vocaux (Siri, Alexa)
- Systèmes de recommandation (Netflix, Spotify)
- ChatGPT et autres LLM
IA forte (ou générale)
Une IA hypothétique capable de comprendre et d'apprendre n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut faire. Elle n'existe pas encore.
Caractéristiques attendues :
- Raisonnement abstrait
- Transfert de connaissances entre domaines
- Conscience de soi (débattu)
Super-intelligence
Une IA qui surpasserait l'intelligence humaine dans tous les domaines. C'est un concept théorique qui soulève de nombreuses questions éthiques.
Comment fonctionne l'IA moderne ?
L'IA moderne repose principalement sur le Machine Learning (apprentissage automatique) :
Données → Algorithme → Modèle → Prédictions- Données : l'IA apprend à partir d'exemples (textes, images, sons)
- Algorithme : une méthode mathématique pour trouver des patterns
- Modèle : le résultat de l'apprentissage, capable de faire des prédictions
- Prédictions : les réponses du modèle sur de nouvelles données
La qualité d'une IA dépend directement de la qualité et de la quantité des données utilisées pour l'entraîner.
Applications quotidiennes
L'IA est déjà omniprésente dans notre quotidien :
| Domaine | Applications |
|---|---|
| Santé | Diagnostic médical, découverte de médicaments |
| Transport | Voitures autonomes, optimisation de trafic |
| Finance | Détection de fraude, trading algorithmique |
| Divertissement | Recommandations, génération de contenu |
| Productivité | Assistants IA, traduction automatique |