Comprendre l’IA (1/4) : 10 termes pour briller en réunion

L’intelligence artificielle désigne l’ensemble des techniques permettant à des machines d’imiter certaines capacités humaines : apprendre, raisonner, percevoir, comprendre le langage ou prendre des décisions.

Ce n’est pas une technologie unique, mais un champ entier regroupant plusieurs approches comme le Machine Learning ou le Deep Learning.

Un algorithme est une suite d’instructions logiques conçue pour résoudre un problème ou accomplir une tâche.

En IA, les algorithmes servent à analyser les données, en tirer des enseignements et produire des prédictions.

Ce sont les “recettes” qui permettent à la machine d’apprendre à partir des données.

Un agent intelligent est un programme capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’agir pour atteindre un objectif.

Il apprend de ses expériences pour s’améliorer.

Exemple : un robot autonome qui ajuste sa trajectoire pour éviter un obstacle.

(Apprentissage automatique)

Le Machine Learning est une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque situation.

Le modèle découvre des motifs dans les données et s’en sert pour prédire ou décider.

Non supervisé :
il découvre seul des structures cachées dans les données (ex. regrouper des clients selon leur comportement).

Supervisé :
le modèle apprend à partir d’exemples étiquetés (ex. une image “chat” ou “chien”).

Le premier apprend avec des réponses, le second apprend à les deviner.

(Apprentissage profond)

Le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches.

Ces réseaux extraient automatiquement des caractéristiques complexes des données (images, sons, textes).

C’est ce qui se cache derrière la reconnaissance vocale, ChatGPT ou la conduite autonome.

Inspiré du cerveau humain, un réseau de neurones est composé de “neurones artificiels” reliés entre eux.

Chaque neurone traite une petite partie de l’information et la transmet aux autres couches.

En multipliant les couches, le modèle apprend à reconnaître des motifs de plus en plus abstraits.

Un modèle est le résultat de l’apprentissage d’un algorithme sur des données.

Les données d’entrée (input) sont les informations reçues, les données de sortie (output) sont les prédictions produites.

Exemple : image en entrée → étiquette “chat” en sortie.

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le modèle apprend à partir d’un grand volume de données.

C’est comme un élève : d’abord il étudie, ensuite il met en pratique.

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Une fois entraîné, il applique ce qu’il a appris pour prédire de nouvelles réponses.