Qu’est-ce que
L’Intelligence Artificielle (IA) correspond à une discipline très vaste dont le but est de développer des technologies ou des applications qui reproduisent certaines caractéristiques de l’intelligence humaine, comme la capacité de raisonner, d’apprendre, de s’adapter, d’interagir, de communiquer ou encore de percevoir. L’IA est ainsi une discipline qui va toucher de nombreux domaines dont par exemple les mathématiques, l’informatique, la mécanique, la physique ou encore la biologie. Donner une définition unique à l’IA est extrêmement difficile et la Commission Européenne a proposé de la définir comme l’ensemble des systèmes qui font preuve d’un comportement intelligent en analysant leur environnement et en prenant des mesures – avec un certain degré d’autonomie – pour atteindre des objectifs spécifiques.
De façon schématique, on distingue 3 branches principales dans l’IA, qui incluent :
- la robotique (conception de machine intelligentes)
- la vision (application de l’IA pour l’analyse d’images ou de vidéos)
- le natural language processing (NLP, qui correspond au traitement automatique du langage naturel, qu’il s’agisse du langage écrit ou parlé).
Pour développer toutes ces applications, les ingénieurs et mathématiciens vont utiliser des outils, des techniques que sont les algorithmes. L’apprentissage automatique (Machine Learning) est une technique couramment utilisée qui consiste à donner au programme la capacité d’apprendre à partir de données, c’est-à-dire d’améliorer ses performances pour résoudre des tâches sans être explicitement programmé pour cela. Lorsque le programme va être entrainé à partir d’une très grande quantité de données (big data), on va parler d’apprentissage profond (deep learning). Les réseaux de neurones (neural networks) sont des exemples de techniques utilisées dans l’apprentissage automatique.
