Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Définition, utilisations et types

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L'intelligence artificielle (IA) désigne les systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches complexes que seul un être humain pouvait réaliser par le passé, comme raisonner, prendre des décisions ou résoudre des problèmes.

Aujourd'hui, le terme « IA » décrit un large éventail de technologies qui alimentent de nombreux services et biens que nous utilisons tous les jours - des applications qui recommandent des émissions de télévision aux chatbots qui fournissent une assistance à la clientèle en temps réel. Mais toutes ces technologies constituent-elles vraiment l'intelligence artificielle telle que la plupart d'entre nous l'envisageons ? Et si ce n'est pas le cas, pourquoi utilisons-nous ce terme si souvent ?

Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur l'intelligence artificielle, son rôle et ses différents types. Enfin, vous découvrirez certains de ses avantages et de ses dangers, ainsi que des cours flexibles qui peuvent vous aider à approfondir vos connaissances de l'IA.

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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui, historiquement, nécessitaient l'intelligence humaine, telles que la reconnaissance de la parole, la prise de décisions et l'identification de modèles. L'IA est un terme générique qui englobe une grande variété de technologies, notamment l'apprentissage machine (machine learning), l'apprentissage profond (deep learning), et le traitement du langage naturel (NLP).

Bien que le terme soit couramment utilisé pour décrire une série de technologies différentes utilisées aujourd'hui, nombreux sont ceux qui ne s'accordent pas sur la question de savoir si ces technologies constituent réellement de l'intelligence artificielle. Certains affirment au contraire qu'une grande partie de la technologie utilisée dans le monde réel d’aujourd'hui constitue en fait un apprentissage automatique très avancé qui n'est qu'une première étape vers la véritable intelligence artificielle, ou « intelligence artificielle générale » (IAG).

Pourtant, malgré les nombreux désaccords philosophiques sur l'existence de « vraies » machines intelligentes, lorsque la plupart des gens utilisent le terme IA aujourd'hui, ils font référence à une série de technologies basées sur l'apprentissage automatique, telles que ChatGPT ou la vision par ordinateur, qui permettent aux machines d'effectuer des tâches que seuls les humains pouvaient auparavant réaliser, comme la production de contenu écrit, la conduite d'une voiture ou l'analyse de données.

Exemples d'intelligence artificielle

Bien que les robots humanoïdes souvent associés à l'IA (pensez à Data, de Star Trek: The Next Generation ou au T-800 deTerminator) n'existent pas encore, vous avez probablement déjà interagi à de nombreuses reprises avec des services ou des appareils alimentés par l'apprentissage automatique.

Au niveau le plus simple, l'apprentissage automatique utilise des algorithmes formés sur des ensembles de données pour créer des modèles d'apprentissage automatique qui permettent aux systèmes informatiques d'effectuer des tâches telles que recommander des chansons, identifier le chemin le plus rapide pour se rendre à une destination ou traduire un texte d'une langue à l'autre. Parmi les exemples les plus courants d'IA utilisés aujourd'hui, citons :

• ChatGPT : Utilise de grands modèles de langage (LLM) pour générer du texte en réponse aux questions ou commentaires qui lui sont soumis.

• Google Translate : Utilise des algorithmes d'apprentissage profond pour traduire un texte d'une langue à une autre.

• Netflix : Utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des moteurs de recommandation personnalisés pour les utilisateurs en fonction de leur historique de visionnage.

• Tesla : Utilise la vision par ordinateur pour doter ses voitures de fonctions de conduite autonome.

L'accessibilité croissante des outils d'IA générative en a fait une compétence recherchée pour de nombreux postes techniques. Si vous souhaitez apprendre à travailler avec l'IA pour votre carrière, vous pouvez envisager un programme en ligne gratuit et adapté aux débutants comme Introduction to Generative AI, de Google.

L'IA sur le marché du travail

L'intelligence artificielle est répandue dans de nombreux secteurs d'activité. L'automatisation des tâches qui ne nécessitent pas d'intervention humaine permet d'économiser de l'argent et du temps, et peut réduire le risque d'erreur humaine. Voici quelques exemples d'utilisation de l'IA dans différents secteurs d'activité :

• Secteur financier : La détection des fraudes est un cas d'utilisation notable de l'IA dans l'industrie financière. La capacité de l'IA à analyser de grandes quantités de données lui permet de détecter des anomalies ou des modèles qui signalent un comportement frauduleux.

• Secteur de la santé : La robotique pourrait profiter de l'IA pour faciliter les interventions chirurgicales à proximité d'organes ou de tissus très délicats, afin de limiter les pertes de sang ou les risques d'infection.

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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générale (IAG) ?

L'intelligence artificielle générale (IAG) désigne un état théorique dans lequel les systèmes informatiques seront capables d'atteindre ou de dépasser l'intelligence humaine. En d'autres termes, l'IAG est la « véritable » intelligence artificielle telle qu'elle est décrite dans d'innombrables romans de science-fiction, émissions de télévision, films et bandes dessinées.

En ce qui concerne la signification précise de l'IA elle-même, les chercheurs ne sont pas tout à fait d'accord sur la manière de reconnaître la « véritable » intelligence artificielle générale lorsqu'elle apparaîtra. Toutefois, l'approche la plus célèbre pour déterminer si une machine est intelligente ou non est connue sous le nom de « test de Turing » ou « jeu d'imitation », une expérience décrite pour la première fois par l'influent mathématicien, informaticien et cryptanalyste Alan Turing dans un article de 1950 sur l'intelligence informatique. Turing y décrit un jeu à trois joueurs dans lequel un « interrogateur » humain est invité à communiquer par texte avec un autre humain et une machine et à juger qui a composé chaque réponse. Si l'interrogateur ne peut pas identifier de manière fiable l'humain, alors Turing affirme que la machine peut être considérée comme intelligente [1].

Pour compliquer les choses, les chercheurs et les philosophes ne parviennent pas non plus à se mettre d'accord sur la question de savoir si nous commençons à atteindre l'IAG, si nous en sommes encore loin ou si c'est tout simplement impossible. Par exemple, alors qu'un document récent de Microsoft Research et OpenAI affirme que ChatGPT-4 est une forme précoce d'IAG [2], de nombreux autres chercheurs sont sceptiques quant à ces affirmations [3].

Quelle que soit la distance qui nous sépare de l'IAG, vous pouvez supposer que lorsque quelqu'un utilise le terme d'intelligence générale artificielle, il fait référence au type de programmes informatiques et de machines capables de ressentir que l'on trouve couramment dans la science-fiction populaire.

IA forte et IA faible

Lors de vos recherches sur l'intelligence artificielle, vous avez peut-être rencontré les termes d'IA « forte » et d'IA « faible ». Bien que ces termes puissent sembler déroutants, vous avez probablement déjà une idée de ce qu'ils signifient.

L'IA forte est essentiellement une IA capable d'une intelligence générale de niveau humain. En d'autres termes, c'est juste une autre façon de dire « intelligence artificielle générale »

L'IA faible, quant à elle, fait référence à l'utilisation restreinte d'une technologie d'IA largement disponible, comme l'apprentissage automatique ou l'apprentissage profond, pour effectuer des tâches très spécifiques, telles que jouer aux échecs, recommander des chansons ou diriger des voitures. Également connue sous le nom d'intelligence artificielle étroite (ANI), l'IA faible est essentiellement le type d'IA que nous utilisons quotidiennement.

Les 4 types d'intelligence artificielle

Alors que les chercheurs tentent de construire des formes plus avancées d'intelligence artificielle, ils doivent également commencer à formuler des compréhensions plus nuancées de ce que l'intelligence ou même la conscience signifient précisément. Pour tenter de clarifier ces concepts, les chercheurs ont défini quatre types d'intelligence artificielle.

Voici un résumé de chaque type d'IA, selon le professeur Arend Hintze de l'université du Michigan [4] :

1. Les machines réactives

Les machines réactives constituent le type le plus élémentaire d'intelligence artificielle. Les machines construites de cette manière ne possèdent aucune connaissance des événements antérieurs et se contentent de « réagir » à ce qui se présente à elles à un moment donné. Par conséquent, elles ne peuvent effectuer que certaines tâches avancées dans un cadre très étroit, comme jouer aux échecs, et sont incapables d'effectuer des tâches en dehors de leur contexte limité.

2. Machines à mémoire limitée

Les machines à mémoire limitée ont une compréhension limitée des événements passés. Elles peuvent interagir avec le monde qui les entoure davantage que les machines réactives. Par exemple, les voitures autonomes utilisent une forme de mémoire limitée pour prendre des virages, observer les véhicules qui s'approchent et ajuster leur vitesse. Toutefois, les machines dotées d'une mémoire limitée ne peuvent pas se faire une idée complète du monde, car leur mémoire des événements passés est limitée et n'est utilisée que dans un laps de temps restreint.

3. Machines dotées d'une théorie de l'esprit

Les machines qui possèdent une « théorie de l'esprit » représentent une forme précoce d'intelligence artificielle générale. En plus d'être capables de créer des représentations du monde, les machines de ce type auraient également une compréhension des autres entités qui existent dans le monde. À l'heure actuelle, cette réalité ne s'est toujours pas concrétisée.

4. Machines conscientes d'elles-mêmes

Les machines dotées d'une conscience de soi constituent le type d'IA théoriquement le plus avancé et possèdent une compréhension du monde, des autres et d'elles-mêmes. C'est ce que la plupart des gens veulent dire lorsqu'ils parlent de réaliser l'IAG. Pour l'instant, il s'agit d'une réalité lointaine.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générative ?

L'IA générative est un type d'intelligence artificielle capable de produire un contenu original, tel qu'un texte écrit ou des images, en réponse à des entrées ou à des "invites" de l'utilisateur. Les modèles génératifs sont également connus sous le nom de large language models (LLMs) car il s'agit essentiellement de modèles d'apprentissage profond complexes formés sur de grandes quantités de données avec lesquelles il est possible d'interagir en utilisant un langage humain normal plutôt qu'un jargon technique.

L'IA générative devient de plus en plus courante dans la vie quotidienne, alimentant des outils tels que ChatGPT, Google Gemini et Microsoft Copilot. Alors que d'autres types de modèles d'apprentissage automatique sont bien adaptés à l'exécution de tâches étroites et répétitives, l'IA générative est capable de répondre aux entrées de l'utilisateur par des sorties uniques qui lui permettent de réagir dynamiquement en temps réel. Elle est donc particulièrement utile pour alimenter des programmes interactifs tels que les assistants virtuels, les chatbots et les systèmes de recommandation.

Cela dit, si l'IA générative peut produire des réponses qui la font ressembler à une IA consciente d'elle-même, ses réponses sont en réalité le résultat d'une analyse statistique plutôt que de la sensibilité.

Avantages et dangers de l’intelligence artificielle

L'IA possède un large éventail d'applications susceptibles de transformer notre façon de travailler et notre vie quotidienne. Si nombre de ces transformations sont passionnantes, comme les voitures autonomes, les assistants virtuels ou les dispositifs portables dans le secteur des soins de santé, elles posent également de nombreux défis.

L’intelligence artificielle offre un tableau complexe qui évoque souvent des images contradictoires : une utopie pour certains, une dystopie pour d'autres. La réalité sera probablement beaucoup plus complexe. Voici quelques-uns des avantages et des dangers possibles de l'IA :

Ce ne sont là que quelques-uns des avantages et des dangers de l’IA pour la société. Lorsque l'on utilise de nouvelles technologies comme l'IA, il est préférable de garder l'esprit clair sur ce qu'elle est et ce qu'elle n'est pas. Les grands pouvoirs s'accompagnent de grandes responsabilités, après tout.

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