L’intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet incontournable dans les domaines de la recherche, de l’industrie et dernièrement du grand public avec ChatGPT et l’avènement de GPT4 il y a quelques jours. Cependant, malgré son omniprésence, beaucoup ignorent comment fonctionne l’IA. Dans cet article, nous vous proposons de découvrir les principes de base et les différentes approches qui permettent à une machine d’apprendre et de raisonner.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle désigne un ensemble de théories et de techniques visant à créer des machines capables de simuler certaines fonctions cognitives humaines. En d’autres termes, il s’agit de développer des programmes informatiques ou des dispositifs électroniques qui peuvent réaliser des tâches habituellement réservées aux êtres humains, telles que la perception, l’apprentissage, le raisonnement, la compréhension du langage naturel, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la résolution de problèmes complexes.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
Pour comprendre le fonctionnement de l’IA, il faut distinguer deux grandes catégories d’approches :
- Les approches symboliques, basées sur la manipulation de symboles et de règles logiques,
- Les approches connexionnistes, reposant sur l’utilisation de réseaux de neurones artificiels.
Les approches symboliques
Cette famille d’approches a dominé les premières décennies de la recherche en IA. Elle repose sur l’idée qu’il est possible de représenter le savoir et le raisonnement sous forme de symboles et de règles logiques. Ainsi, le système doit être capable de manipuler ces symboles pour déduire de nouvelles informations ou prendre des décisions en fonction de critères prédéfinis.
Les approches symboliques incluent notamment :
- Les systèmes experts, qui utilisent des bases de connaissances et des mécanismes d’inférence pour résoudre des problèmes spécifiques,
- La programmation logique, qui permet de représenter des faits et des règles sous forme de clauses logiques,
- Les langages formels et les automates, qui sont utilisés pour modéliser et analyser des systèmes de calcul.
Cependant, ces approches ont montré leurs limites pour traiter des problèmes complexes, en particulier lorsqu’il s’agit de gérer l’incertitude, la variabilité et l’imprécision des données. De plus, elles nécessitent souvent un travail laborieux d’encodage des connaissances et des règles, ce qui rend difficile leur adaptation à de nouveaux domaines ou contextes.
Les approches connexionnistes
Inspirées par le fonctionnement du cerveau humain, les approches connexionnistes se basent sur des réseaux de neurones artificiels – des structures composées de noeuds (ou « neurones ») interconnectés par des liens pondérés. Le but est de reproduire certains aspects de l’apprentissage, de la mémoire et du traitement de l’information réalisés par les réseaux de neurones biologiques.
Il existe plusieurs types de réseaux de neurones, dont les plus connus sont :
- Les réseaux perceptron multicouches,
- Les réseaux de Hopfield,
- Les machines à vecteurs de support (SVM),
- Les réseaux convolutifs,
- Les réseaux récurrents, comme les LSTM (Long Short-Term Memory).
L’apprentissage dans un réseau de neurones consiste à ajuster les poids des liens entre les neurones en fonction des erreurs commises par le réseau lors de la présentation d’exemples d’apprentissage. Cette mise à jour des poids est généralement réalisée par des algorithmes d’optimisation, tels que la rétropropagation du gradient ou l’apprentissage par renforcement.
Les approches connexionnistes ont permis de réaliser des avancées spectaculaires dans des domaines tels que la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la synthèse vocale et la conduite autonome. Toutefois, elles présentent également des défis, notamment en termes de complexité computationnelle, de manque d’interprétabilité et de vulnérabilité aux biais des données d’apprentissage.
Les différentes branches de l’intelligence artificielle
Le domaine de l’IA englobe un large éventail de techniques et d’applications, parmi lesquelles on peut citer :
- Le traitement automatique du langage naturel (TALN), qui vise à enseigner à une machine à comprendre, analyser et générer des textes écrits ou parlés en langage humain,
- La vision par ordinateur, qui consiste à extraire des informations pertinentes à partir d’images ou de vidéos,
- L’apprentissage automatique (machine learning), qui est un sous-domaine de l’IA axé sur le développement d’algorithmes capables d’apprendre à partir de données,
- L’apprentissage profond (deep learning), qui est une branche spécifique de l’apprentissage automatique basée sur des architectures de réseaux de neurones complexes et hiérarchiques,
- L’intelligence artificielle embarquée, qui concerne l’intégration de l’IA dans des dispositifs électroniques et des systèmes cyber-physiques, tels que les robots, les drones ou les véhicules autonomes,
- La robotique cognitive, qui vise à doter les robots d’une certaine capacité d’autonomie et d’adaptation, en leur permettant de percevoir leur environnement, de planifier leurs actions et de résoudre des problèmes.
En conclusion, l’intelligence artificielle est un domaine en constante évolution, qui repose sur une multitude d’approches, de méthodes et de technologies. Son fonctionnement est étroitement lié aux progrès réalisés en matière de modélisation, d’algorithme et de puissance de calcul. Les défis futurs concernent notamment l’amélioration de l’éthique, de la sécurité, de la robustesse et de la transparence des systèmes d’IA, ainsi que la création de synergies entre les différents domaines de recherche.
