8 concepts à connaître dans le domaine de l’intelligence artificielle

Le nombre de ressources sur l’intelligence artificielle (IA) peut être écrasant. Si vous voulez commencer à en apprendre davantage à ce sujet, vous commencerez probablement à utiliser des acronymes et des termes déroutants tels que ML, PNL, Deep Learning ou Reinforcement Learning qui vous feront vous demander pourquoi vous avez commencé à apprendre l’IA en premier lieu.
Mais ne vous inquiétez pas, il y a 8 concepts et applications de base que vous devez connaître dans le domaine de l’intelligence artificielle et ils sont résumés dans cet article.

1.Machine learning (ML)

L’apprentissage automatique permet aux machines «d’apprendre» une tâche à partir de l’expérience sans les programmer spécifiquement pour cette tâche. (en bref, les machines apprennent automatiquement sans tenir la main humaine!) Ce processus commence par leur fournir des données de bonne qualité, puis par la formation des machines en construisant divers modèles à l’aide de différents algorithmes. Le choix des algorithmes dépend du type de tâche que nous essayons d’automatiser.

Cependant, de manière générale, les algorithmes d’apprentissage automatique sont divisés en 3 types, à savoir l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

2 Deep Learning

Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning. Il permet le traitement des données et la création de prédictions à l’aide de réseaux de neurones. Ces réseaux de neurones sont connectés dans une structure similaire à celle du Web, comme les réseaux du cerveau humain.

Cette structure de type web des réseaux de neurones artificiels signifie qu’ils sont capables de traiter des données dans une approche non linéaire, ce qui est un avantage significatif par rapport aux algorithmes traditionnels.

Un exemple de réseau neuronal profond est RankBrain, l’un des facteurs de l’algorithme de recherche Google.

3. Apprentissage par renforcement (Reinforcement learning)

L’apprentissage par renforcement fait partie de l’intelligence artificielle dans laquelle la machine apprend quelque chose d’une manière similaire à la façon dont les humains apprennent. À titre d’exemple, supposons que la machine est un étudiant. Ici, l’étudiant hipothétique apprend de ses propres erreurs au fil du temps par essais et erreurs.

Cela signifie que l’algorithme décide de la prochaine action en apprenant des comportements basés sur son état actuel et qui maximiseront la récompense à l’avenir.

Un exemple célèbre d’apprentissage par renforcement est le programme informatique alpha Go de Google qui a réussi à battre le champion du monde dans le jeu de Go en 2017.

4. Robotique

La robotique est un domaine qui traite de la création de machines humanoïdes qui
peut se comporter comme des humains et effectuer certaines actions comme des humains
êtres. Désormais, les robots peuvent agir comme des humains dans certaines situations, mais peuvent-ils aussi penser comme des humains? C’est là que l’intelligence artificielle
entre! Al permet aux robots d’agir intelligemment dans certaines situations.
Ces robots peuvent être capables de résoudre des problèmes dans une sphère limitée ou
apprenez même dans des environnements contrôlés.

Un exemple de ceci est Kismet, qui est un robot d’interaction sociale
développé au laboratoire d’intelligence artificielle du MIT. Il reconnaît le
langage corporel humain et aussi notre voix et interagit avec les humains
par conséquent. Un autre exemple est Robonaut, qui a été développé par
La NASA travaille aux côtés des astronautes dans l’espace.

5. Traitement du langage naturel (NLP)

Il est évident que les humains peuvent converser entre eux en utilisant la parole, mais maintenant les machines le peuvent aussi! Ceci est connu sous le nom de traitement du langage naturel où les machines analysent et comprennent le langage et la parole tels qu’ils sont parlés (maintenant, si vous parlez à une machine, elle peut simplement répondre!). Il existe de nombreuses sous-parties de la PNL qui traitent du langage, telles que la reconnaissance vocale, la génération du langage naturel, la traduction du langage naturel, etc.

La PNL est actuellement extrêmement populaire pour les applications de support client, en particulier le chatbot. Ces chatbots utilisent ML et NLP pour interagir avec les utilisateurs sous forme textuelle et résoudre leurs requêtes. Ainsi, vous obtenez la touche humaine dans vos interactions avec le support client sans jamais interagir directement avec un humain.

Certains des exemples les plus populaires d’applications PNL sont Alexa d’Amazon et Siri d’Apple.

6. Systèmes de recommandation

Lorsque vous utilisez Netflix, obtenez-vous une recommandation de films
et des séries basées sur vos choix passés ou les genres que vous aimez? Ceci est fait par Recommender Systems qui vous fournit des conseils sur ce qu’il faut choisir ensuite parmi les vastes choix disponibles en ligne.

Un système de recommandation peut être basé sur une recommandation basée sur le contenu ou même sur un filtrage collaboratif. La recommandation basée sur le contenu est effectuée en analysant le contenu de tous les éléments. Par exemple, vous pouvez être recommandé des livres qui pourraient vous plaire en fonction d’une description de l’article et de votre propre profil de base. D’autre part, le filtrage collaboratif est effectué en analysant le comportement de lecture passé de personnes similaires à vous, puis en recommandant des livres sur cette base.

7. Vision par ordinateur

Internet regorge d’images! C’est l’ère du selfie, où prendre un
l’image et la partager n’a jamais été aussi simple. En fait, des millions d’images
sont téléchargés et consultés chaque jour sur Internet. Pour faire le
meilleure utilisation de cette énorme quantité d’images en ligne, il est important que
les ordinateurs peuvent voir et comprendre les images. Et tandis que les humains peuvent
faites cela facilement sans réfléchir, ce n’est pas si facile pour les ordinateurs! C’est
là où la vision par ordinateur entre en jeu.

Computer Vision utilise l’intelligence artificielle pour extraire des informations à partir d’images. Ces informations peuvent être une détection d’objet dans l’image,
identification du contenu de l’image pour regrouper diverses images, etc.

Une application de la vision par ordinateur est la navigation pour
véhicules en analysant les images de l’environnement comme AutoNav utilisé
dans les rovers Spirit et Opportunity qui ont atterri sur Mars.

8. Internet des objets

L’intelligence artificielle traite de la création de systèmes capables d’apprendre
pour émuler les tâches humaines en utilisant leur expérience antérieure et sans aucune
intervention manuelle. L’Internet des objets, quant à lui, est un réseau de divers appareils connectés via Internet et qui peuvent collecter et échanger des données entre eux.

Désormais, tous ces appareils loT génèrent beaucoup de données qui doivent être
collectés et exploités pour des résultats exploitables. C’est là qu’artificiel
L’intelligence entre en jeu. L’Internet des objets est utilisé pour collecter
et gérer l’énorme quantité de données requise par le
Algorithmes d’intelligence. À leur tour, ces algorithmes convertissent les données en résultats exploitables utiles qui peuvent être mis en œuvre par les dispositifs loT.