L’IA, ou intelligence artificielle, est une technologie dotée de capacités de résolution de problèmes similaires à celles des humains.L’IA en action semble simuler l’intelligence humaine : elle peut reconnaître des images, écrire des poèmes et faire des prédictions basées sur des données.Les entreprises modernes collectent de gros volumes de données provenant de sources diverses, telles que des capteurs intelligents, du contenu généré par les humains, des outils de surveillance et des journaux système.Les technologies d’intelligence artificielle analysent les données et les utilisent pour faciliter efficacement les opérations métier.Par exemple, la technologie d’IA peut répondre à des conversations humaines dans le cadre du service client, créer des images et du texte originaux pour le marketing et faire des suggestions intelligentes pour l’analytique.En fin de compte, l’intelligence artificielle vise à rendre les logiciels plus intelligents pour des interactions personnalisées avec les utilisateurs et la résolution de problèmes complexes.La génération d’images implique que l’IA crée de nouvelles images à partir de zéro ou en partant de descriptions.Par exemple, l’IA peut utiliser une simple invite textuelle telle que « un coucher de soleil sur les montagnes » pour générer une image réaliste ou artistique correspondante.Cette technologie est utilisée dans les domaines de l’art, du divertissement et du marketing, pour permettre aux créateurs de visualiser les concepts rapidement et efficacement.Génération de texte La génération de texte correspond à la capacité de l’IA de rédiger un texte automatiquement, en imitant l’écriture humaine.Tout type de texte peut être généré, de simples phrases, des articles entiers, des poèmes ou des histoires.Cette technologie est utilisée dans les chatbots, la création de contenu et la rédaction de courriels ou de rapports.Génération et reconnaissance vocales La génération vocale permet à l’IA de produire des paroles, à l’instar des assistants virtuels capables de vous parler (tels qu’Alexa).La reconnaissance vocale consiste en la compréhension et le traitement du langage humain par l’IA.Cette technologie est largement utilisée dans les appareils à commande vocale ou les lignes d’assistance téléphonique de service client et pour aider les personnes handicapées à communiquer plus efficacement.IA multimodale L’IA multimodale combine différents types de données, tels que du texte, des images et du son, pour créer une compréhension des informations plus complète.Par exemple, une IA multimodale est capable d’analyser une vidéo en reconnaissant les paroles et les objets et en lisant les textes qui apparaissent à l’écran.Cette forme avancée d’IA est utilisée dans des domaines tels que les véhicules autonomes, où la compréhension et l’interprétation simultanées de plusieurs types de données sont cruciales pour un fonctionnement en toute sécurité.L’histoire de l’IA Dans un article publié en 1950 intitulé « Computing Machinery and Intelligence », Alan Turing questionna la capacité des machines à penser.Dans cet article, Turing a d’abord inventé le terme intelligence artificielle et l’a présenté comme un concept théorique et philosophique.Cependant, l’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui est le résultat de l’effort de nombreux scientifiques et ingénieurs sur plusieurs décennies.En 1943, Warren McCulloch et Walter Pitts proposèrent un modèle de neurones artificiels, jetant ainsi les bases des réseaux neuronaux, la technologie de base de l’IA.Peu de temps après, en 1950, Alan Turing publia l’article « Computing Machinery and Intelligence » introduisant le concept du test de Turing pour évaluer l’intelligence des machines.S’ensuivit l’apparition de multiples avancées technologiques entre 1951 et 1969.Les étudiants Marvin Minsky et Dean Edmonds conçurent SNARC, la première machine à réseau neuronal.Frank Rosenblatt développa le Perceptron, un des premiers modèles de réseau neuronal, et Joseph Weizenbaum créa ELIZA, un des premiers chatbots, capable de simuler un psychothérapeute rogérien.Peu de temps après, démontrant les limites des réseaux neuronaux, Marvin Minsky entraîna, de 1969 à 1979, le déclin temporaire de la recherche sur les réseaux neuronaux.L’IA connut alors sa première période de ralentissement, en raison du tarissement des financements et des limites matérielles et informatiques.Dans les années 80, la recherche sur l’IA, principalement dans les domaines de la traduction et de la transcription, connut un regain d’intérêt et bénéficia de financements publics.Au cours de cette période, les systèmes experts, comme MYCIN, devinrent populaires, car ils simulaient les processus décisionnels humains dans des domaines spécifiques tels que la médecine.Simultanément au renouveau des réseaux neuronaux des années 80, David Rumelhart et John Hopfield publièrent des articles sur les techniques de deep learning expliquant que les ordinateurs pouvaient apprendre de leurs expériences De 1987 à 1997, en raison de divers facteurs socio‑économiques et de l’essor d’Internet, l’évolution de l’IA connut un deuxième ralentissement.La recherche sur l’IA se fragmenta, les équipes résolvant des problèmes spécifiques à des cas d’utilisation isolés.De 1997 à 2006 environ, l’IA connut de nombreux succès, notamment la victoire du logiciel d’échecs Deep Blue d’IBM face au champion du monde Garry Kasparov.Par ailleurs, Judea Pearl publia un livre sur la théorie des probabilités et des décisions dans la recherche sur l’IA, tandis que Geoffrey Hinton, entre autres, popularisa le deep learning et entraîna une résurgence des réseaux neuronaux.L’intérêt commercial resta toutefois limité.De 2007 à 2018, les progrès du cloud computing rendirent la puissance de calcul et l’infrastructure d’IA plus accessibles.Il en résulta une adoption croissante, davantage d’innovation et de nombreuses avancées dans le domaine du machine learning.Parmi les avancées, citons l’architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) nommée AlexNet, développée par Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey Hinton, qui remporta le concours ImageNet et mit en exergue la puissance du deep learning en matière de reconnaissance d’images.De son côté, le logiciel AlphaZero de Google réussit à maîtriser les échecs, le shogi et le jeu de go, sans apport de données humaines, en s’appuyant uniquement sur son propre jeu.En 2022, les chatbots utilisant l’intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel (NLP) pour tenir des conversations similaires à celles des humains et effectuer des tâches (comme ChatGPT d’OpenAI) se font largement connaître pour leurs capacités conversationnelles, renouvelant ainsi l’intérêt pour l’IA et favorisant son développement.Les technologies actuelles de l’intelligence artificielle fonctionnent toutes selon un ensemble de paramètres prédéterminés.Par exemple, les modèles d'IA entraînés à la reconnaissance et à la génération d'images ne peuvent pas créer de sites Web.L'intelligence générale artificielle (AGI) est un domaine de recherche théorique sur l'IA qui tente de créer des logiciels dotés d'une intelligence similaire à celle des humains et capables d'autodidacte.L’objectif est que le logiciel soit capable d’effectuer des tâches pour lesquelles il n’est pas nécessairement entraîné ou conçu.L’IAG est une quête théorique visant à développer des systèmes d’IA capables de se contrôler de façon autonome, dotés d’une conscience de soi raisonnable et de la capacité d’acquérir de nouvelles compétences.Elle peut résoudre des problèmes complexes dans des situations et des contextes qui ne lui ont pas été enseignés au moment de sa création.L'IAG dotée de capacités humaines reste un concept théorique et un objectif de recherche.De ce fait, elle représente l’une des évolutions possibles de l’IA.En savoir plus sur l’intelligence générale artificielle » L’IA est à l’œuvre chaque fois que vous vous connectez à votre service de streaming préféré.Les plateformes de streaming utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle pour analyser vos habitudes de visionnage ou d’écoute et vous recommander du contenu adapté à vos préférences.Les algorithmes prennent en compte des facteurs tels que vos sélections passées, les tendances en matière de contenu et les préférences d’utilisateurs à profil similaire.Ils vous garantissent un accès permanent à du contenu intéressant à regarder ou à écouter.Expériences d’achat personnalisées Les commerçants en ligne utilisent l’IA pour personnaliser votre expérience d’achat.L’IA suggère des articles qui correspondent à vos intérêts en analysant votre historique de navigation, vos habitudes d’achat et le temps que vous passez à regarder certains produits.Ainsi, vous trouvez ce que vous recherchez plus rapidement et découvrez de nouveaux produits susceptibles de vous intéresser.Santé L’IA révolutionne les soins de santé en facilitant le diagnostic, la planification des traitements et le suivi des patients.Par exemple, les systèmes optimisés par l’IA analysent les images médicales pour détecter les premiers signes de maladies comme le cancer.Les systèmes d’IA intègrent les données des appareils portables intelligents, des dossiers des patients et des antécédents familiaux pour aider les médecins à personnaliser les plans de traitement de maladies chroniques.Prévisions Les prévisions par IA consistent à prévoir des événements ou des tendances futurs sur la base de données historiques.Par exemple, les systèmes de prévisions météorologiques utilisent l’IA pour prévoir les conditions météorologiques.Les populations peuvent ainsi mieux se préparer aux tempêtes ou à d’autres événements météorologiques.Les prévisions par IA aident les entreprises à anticiper la demande de produits pour simplifier la gestion des stocks et minimiser les pénuries et les excédents.Gestion du trafic Les systèmes d’IA analysent les données géospatiales en temps réel pour prévoir les tendances de trafic, optimiser les itinéraires et suggérer des trajets alternatifs en cas d’embouteillage.L’IA vous aide à atteindre votre destination plus rapidement tout en réduisant le volume d’émissions et la consommation de carburant pour favoriser la qualité de l’environnement.Exemples d’intelligence artificielle pour les entreprises L'intelligence artificielle dispose d'un large éventail d'applications.Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, voici une sélection d’exemples qui met en lumière différentes utilisations de l’IA dans le monde de l’entreprise.Les chatbots et les assistants intelligents alimentés par l’IA mènent des conversations plus sophistiquées et plus semblables à celles des humains.Ils peuvent comprendre le contexte et générer des réponses cohérentes à des questions complexes en langage naturel et à des demandes de clients.Ils se distinguent en matière de soutien à la clientèle, d’assistance virtuelle et de génération de contenu afin d’offrir des interactions personnalisées.La capacité d’apprentissage continu de ces modèles leur permet d’adapter leurs performances et de les améliorer au fil du temps, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et l’efficacité.Par exemple, Deriv, l’un des plus grands courtiers en ligne au monde, a rencontré des difficultés pour accéder à de vastes quantités de données réparties sur diverses plateformes. 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