Intelligence artificielle - une évolution permanente

Intelligence artificielle - une évolution permanente

Avant de commencer cet article, il est important de rappeler que l'intelligence artificielle est un domaine très large qui se définit (selon l'Encyclopédie Larousse) comme "l'ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence".
Il y a peu de temps, un record atypique a été battu : un robot de Google a gagné contre le champion du monde du jeu de "Go". Pourquoi ce record est notable? tout simplement du fait que le Go est le plus ancien jeu de stratégie combinatoire connu.
L'intelligence artificielle est aujourd'hui au centre des préoccupations des départements R&D des géants du WEB.

IA - Intelligence artificielle - une évolution permanente


Les débuts de l'intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est née de deux découvertes réalisées dans les années 1940 :
- d'une part, des recherches en neurologie mettant en avant le fonctionnement binaire des neurones
- d'autre part, la théorie du calcul d'Alan Turing (fondateur de l'informatique avec sa "machine de Turing") montrant que toute forme de calcul peut être représentée numériquement.

Ces deux découvertes laissent alors imaginer la possible création d'un "cerveau artificiel".

Le concept d'intelligence artificielle voit le jour en 1956 à la conférence de Dartmouth.
Un point de cette conférence énonçait la chose suivante : « chaque aspect de l'apprentissage ou toute autre caractéristique de l'intelligence peut être si précisément décrit qu'une machine peut être conçue pour le simuler ».

L'intelligence artificielle se développe ensuite jusqu'aux années 1970 où elle rencontre alors certaines difficultés :
La "lourdeur" des algorithmes ainsi que la limite de calcul des machines de l'époque rendent très limitées les possibilités de ces nouveaux programmes.

En 1980, les recherches reprennent avec un nouveau concept : "les systèmes experts".
L'idée est alors de faire appel à des experts dans un domaine afin qu'ils "partagent" leurs connaissances avec une machine. Cette machine peut alors répondre à des questions de manière autonome.
Pour exemple : On apprend à un programme qu'une voiture a 4 roues, qu'une roue est un élément circulaire, on enseigne au programme les différentes formes possibles pour une voiture etc... Parallèlement à cela, on fournit à ce programme des milliers de photos de voitures. A la fin, le programme sera capable d'identifier si une image en entrée correspond ou non à une voiture.

Une nouvelle forme d'intelligence artificielle

Un gros frein présent dans les méthodes ci-dessus vient de l'apprentissage qui est une étape très longue et surtout limitée.
Jusqu'à présent, un expert était indispensable pour "expliquer" à une machine comment (et ce qu'elle doit) apprendre.

Le Deep Learning (ou apprentissage profond), une nouvelle révolution dans l'IA !

Pour schématiser cette nouvelle ère de l'intelligence artificielle, il faut imaginer un apprentissage par couche.
Notre machine est composée d'une grande quantité de neurones artificiels. Chaque neurone doit répondre à un problème simple.
L'ensemble des réponses est ensuite traité par un autre groupe de neurones qui en fait à son tour son interprétation.

Un exemple simple pour comprendre (source Le Monde):
« Comment reconnaître une image de chat ?
Les points saillants sont les yeux et les oreilles.
Comment reconnaître une oreille de chat ?
L'angle est à peu près de 45°.
Pour reconnaître la présence d'une ligne, la première couche de neurones va comparer la différence des pixels au-dessus et en dessous : cela donnera une caractéristique de niveau 1.
La deuxième couche va travailler sur ces caractéristiques et les combiner entre elles.
S'il y a deux lignes qui se rencontrent à 45°, elle va commencer à reconnaître le triangle de l'oreille de chat. Et ainsi de suite. »


Aujourd'hui, le deep learning est par exemple utilisé par Facebook pour reconnaître les visages sur une photo ou, par Siri pour comprendre les instructions vocales faites à un appareil Apple.

Ces nouvelles méthodes ont permis d'améliorer considérablement les résultats de l'intelligence artificielle et offrent des perspectives prometteuses pour les années qui viennent. Il y a quelques jours, Facebook faisait la une avec deux "de ses robots" qui ont inventé leur propre langage.

Nous sommes donc rentrés depuis quelques années dans une nouvelle ère d'intelligence artificielle. Comme pour chaque révolution, seul les usages qui sont faits de ces découvertes permettront ou non d'apporter un nouveau confort à notre société l'IA servira-t-elle pour en apprendre plus sur nous ou pour nous rendre service? La réponse d'ici quelques années...
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