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L’intelligence artificielle (IA) permet aux machines d’apprendre de l’expérience des utilisateurs, de s’adapter aux nouvelles fonctionnalités et d’effectuer les tâches des humains.

L’intelligence artificielle (IA) permet aux machines d’apprendre de l’expérience des utilisateurs, de s’adapter aux nouvelles fonctionnalités et d’effectuer les tâches des humains. La plupart des exemples d’IA tel que les ordinateurs qui jouent aux échecs, dépendent fortement de l’apprentissage en profondeur du langage naturel. En utilisant ces technologies, les ordinateurs peuvent être formés pour accomplir des tâches spécifiques en traitant de grandes quantités de données et en reconnaissant les modèles dans les données.

Histoire de l’intelligence artificielle :

Le terme d’intelligence artificielle a été inventé en 1956, mais devenue plus populaire  grâce à l’augmentation des volumes de données, à des algorithmes avancés et à l’amélioration de la puissance de calcul et du stockage.

Les premières recherches sur l’IA dans les années 1950 ont exploré des sujets tels que la résolution de problèmes et les méthodes symboliques. Dans les années 1960, le département américain de la Défense s’est intéressé à ce type de travail et a commencé à former des ordinateurs pour imiter le raisonnement humain. Par exemple, l’Agence des projets de recherche avancée de la Défense (DARPA) a achevé des projets de cartographie routière dans les années 1970. Et DARPA a produit des assistants personnels intelligents en 2003, bien avant que Siri, Alexa ou Cortana ne soient des noms familiers.

Ces premiers travaux ont ouvert la voie à l’automatisation et au raisonnement formel que nous voyons aujourd’hui dans les ordinateurs, y compris les systèmes d’aide à la décision et les systèmes de recherche intelligente qui peuvent être conçus pour compléter et augmenter les capacités humaines.

Alors que les films hollywoodiens et les romans de science-fiction décrivent l’IA comme un robot humanoïde qui prend le dessus sur le monde, l’évolution actuelle des technologies de l’IA n’est pas si effrayante. Au lieu de cela, l’IA a évolué pour offrir de nombreux avantages spécifiques dans chaque industrie.

Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle importante?

L’IA automatise l’apprentissage et la découverte à l’aide de données. Mais l’IA est différente de l’automatisation robotisée basée sur le matériel. Au lieu d’automatiser les tâches manuelles, l’IA exécute des tâches informatisées fréquentes, à grand volume, de manière fiable. Pour ce type d’automatisation, la recherche humaine reste essentielle pour mettre en place le bon système et poser les bonnes questions.

AI ajoute de l’intelligence aux produits existants

Dans la plupart des cas, l’IA ne sera pas vendue comme une application individuelle.  Les produits utilisés seront améliorés avec des capacités IA, tout comme Siri a été ajouté en tant que fonctionnalité à une nouvelle génération de produits Apple. L’automatisation, les plates-formes conversationnelles, les bots et les machines intelligentes peuvent être combinées avec de grandes quantités de données pour améliorer de nombreuses technologies à la maison et sur le lieu de travail, du renseignement de sécurité à l’analyse d’investissement.

L’IA s’adapte à travers des algorithmes d’apprentissage progressif pour laisser les données faire la programmation.

L’IA trouve la structure et les régularités dans les données pour que l’algorithme acquière une compétence: L’algorithme devient un classificateur ou un prédicateur. Ainsi, tout comme l’algorithme peut apprendre à jouer aux échecs, il peut apprendre lui-même quel produit recommander en ligne. Et les modèles s’adaptent lorsqu’ils reçoivent de nouvelles données. La propagation en retour est une technique d’IA qui permet au modèle de s’ajuster, grâce à la formation et à l’ajout de données, lorsque la première réponse n’est pas tout à fait correcte.

L’IA analyse des données plus nombreuses et plus profondes en utilisant des réseaux de neurones qui ont beaucoup de couches cachées. Construire un système de détection de fraude avec cinq couches cachées était presque impossible il y a quelques années. Tout cela a changé avec une incroyable puissance informatique et de gros volumes de données. Vous avez besoin de beaucoup de données pour former des modèles d’apprentissage en profondeur parce qu’ils apprennent directement à partir des données. Plus vous pouvez les nourrir de données, plus elles deviennent précises.

L’IA atteint une précision incroyable grâce aux réseaux neuronaux profonds – ce qui était auparavant impossible. Par exemple, vos interactions avec Alexa, Google Search et Google Photos sont toutes basées sur l’apprentissage en profondeur – et elles deviennent de plus en plus précises au fur et à mesure que nous les utilisons. Dans le domaine médical, les techniques d’intelligence artificielle issues de l’apprentissage en profondeur, de la classification des images et de la reconnaissance d’objets peuvent désormais être utilisées pour détecter un cancer à l’IRM avec la même précision que les radiologues hautement qualifiés.

AI tire le meilleur parti des données. Lorsque les algorithmes sont des auto-apprentissages, les données elles-mêmes peuvent devenir propriété intellectuelle. Les réponses sont dans les données; il suffit d’appliquer l’IA pour les sortir. Puisque le rôle des données est maintenant plus important que jamais, cela peut créer un avantage concurrentiel. Si vous disposez des meilleures données dans une industrie compétitive, même si tout le monde applique des techniques similaires, les meilleures données seront gagnantes.

Comment l’intelligence artificielle est utilisée ?

Chaque industrie a une forte demande pour les capacités d’IA – en particulier les systèmes de réponse aux questions qui peuvent être utilisés pour l’assistance juridique, la recherche de brevets, la notification des risques et la recherche médicale. D’autres utilisations de l’IA comprennent :

Soins de santé : Les applications IA peuvent fournir des médicaments personnalisés. Les assistants personnels de santé peuvent agir en vous rappelant de prendre vos pilules, de faire de l’exercice ou de manger plus sainement.

Vente au détail : AI fournit des capacités d’achat virtuel qui offrent des recommandations personnalisées et discutent des options d’achat avec le consommateur. Les technologies de gestion des stocks et de mise en page du site seront également améliorées avec l’IA.

Fabrication : L’IA peut analyser les données  d’une usine à partir des équipements connectés pour prévoir la charge et la demande attendues en utilisant des réseaux récurrents, un type spécifique de réseau d’apprentissage en profondeur utilisé avec des données de séquence.

Sports : AI est utilisé pour capturer des images de jeu et fournir aux entraîneurs des rapports sur la façon de mieux organiser le jeu, y compris l’optimisation des positions sur le terrain et la stratégie.

Comment fonctionne l’intelligence artificielle

AI fonctionne en combinant de grandes quantités de données avec un traitement rapide des algorithmes intelligents, permettant au logiciel d’apprendre automatiquement à partir de modèles dans les données.

L’IA est un vaste domaine d’étude qui comprend de nombreuses théories, méthodes et technologies, ainsi que les principaux sous-domaines suivants:

L’apprentissage automatique automatise la construction de modèles analytiques. Il utilise des méthodes issues des réseaux neuronaux, des statistiques, de la recherche opérationnelle et de la physique pour trouver des informations cachées dans les données sans être explicitement programmé pour savoir où chercher ou quoi conclure.

Un réseau neuronal est un type d’apprentissage automatique composé d’unités interconnectées (comme des neurones) qui traitent les informations en répondant à des entrées externes, relayant les informations entre chaque unité. Le processus nécessite plusieurs passages sur les données pour rechercher des connexions et obtenir une signification à partir de données non définies.

L’apprentissage en profondeur utilise d’énormes réseaux de neurones avec de nombreuses d’unités de traitement, profitant des progrès de la puissance de calcul et des techniques de formation améliorées pour apprendre des modèles complexes dans de grandes quantités de données. Les applications communes incluent la reconnaissance d’image et de la parole.

L’informatique cognitive est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui vise une interaction naturelle et humaine avec les machines. En utilisant l’intelligence artificielle et l’informatique cognitive, l’objectif ultime est de simuler des processus humains grâce à la capacité d’interpréter des images et des paroles et ensuite de parler de façon cohérente en réponse.

La vision par ordinateur repose sur la reconnaissance des formes et l’apprentissage en profondeur pour reconnaître ce qu’il y a dans une image ou une vidéo. Lorsque les machines peuvent traiter, analyser et comprendre les images, elles peuvent capturer des images ou des vidéos en temps réel et interpréter leur environnement.

Le traitement du langage naturel (PNL) est la capacité des ordinateurs à analyser, comprendre et générer le langage humain, y compris la parole. La prochaine étape de la PNL est l’interaction en langage naturel, qui permet aux humains de communiquer avec les ordinateurs en utilisant un langage normal et courant pour effectuer des tâches.

De plus, plusieurs technologies soutiennent l’IA:

Les unités de traitement graphiques sont la clé de l’intelligence artificielle, car elles fournissent la puissance de calcul importante requise pour le traitement itératif. La formation des réseaux de neurones nécessite de grandes quantités de données plus la puissance de calcul.

L’Internet des Objets génère des quantités massives de données à partir d’appareils connectés, la plupart non analysés. L’automatisation des modèles avec AI nous permettra d’en utiliser davantage.

Des algorithmes avancés sont développés et combinés de nouvelles façons pour analyser plus de données plus rapidement et à plusieurs niveaux. Ce traitement intelligent est essentiel pour identifier et prévoir des événements rares, comprendre des systèmes complexes et optimiser des scénarios uniques.

Les API, ou interfaces de traitement d’applications, sont des paquets de code portables qui permettent d’ajouter des fonctionnalités AI aux produits et progiciels existants. Ils peuvent ajouter des fonctionnalités de reconnaissance d’images aux systèmes de sécurité résidentiels et aux fonctions Q & A qui décrivent les données, créent des légendes et des titres, ou appellent des modèles et des aperçus intéressants dans les données.

En résumé, l’objectif de l’IA est de fournir un logiciel capable de raisonner en entrée et d’expliquer en sortie. L’IA fournira des interactions humaines avec des logiciels et offrira un support de décision pour des tâches spécifiques, mais ce n’est pas un remplacement pour les humains – et ce ne sera pas le cas dans un avenir proche.