L’intelligence artificielle est un ensemble de techniques et approches qui vise à construire des machines ou des systèmes capables de reprendre et imiter tous ce que l’être humain pourrait faire.
Cette approche est basée sur une étude des capacités cognitives de l’être humain afin de traduire ça sous forme de programmes informatiques capable de donner une interprétation intelligente face à d’éventuelles circonstances.
Ces programmes informatiques, généralement appelés algorithmes, sont capables d’analyser un ensemble de données d’entrées afin de pouvoir dégager un ensemble d’informations qui vont permettre à l’être humain lui-même de prendre de décisions et faire des prédictions dans son domaine d’activité.
L’intelligence artificielle est devenu de plus en plus un sujet en vogue qui ne cesse de faciliter la vie des êtres humains. Cela pourrait se manifester par la panoplie et la diversité d’axes sur lesquels intervient l’IA.
On peut citer l’exemple de l’industrie des robots intelligents qui remplacent de plus en plus l’être humain sur ses différentes tâches quotidiennes ordinaires comme :
Aussi bien que sur des tâches avec des risques un peu plus importants voire critiques comme :
Tous les exemples cités précédemment des machines intelligentes sont développés sur la base de divers types d’algorithmes d’intelligence artificielle avec une spécification technique qui est défini par le contexte de l’usage, l’objectif recherché, la mission associé et la nature des données utilisées.
C’est à ce niveau qu’on peut présenter les différentes catégories ou types d’algorithmes d’IA qui seront utilisés selon le besoin et la nature des données d’entrées utilisées.
Cette classe appartient à la catégorie des algorithmes d’apprentissage automatique supervisé.
Cela veut dire que l’algorithme est guidé par le chercheur (être humain) sur la voie de l’apprentissage en lui fournissant un ensemble de données déjà étudiées et étiquetées avec les résultats attendus associés.
Ces algorithmes sont utilisés pour diviser la variable soumise en différentes classes déjà connues qui représente une entité d’éléments avec des caractéristiques communes.
Ces classes seront par la suite la base de prédiction pour la nouvelle combinaison de données d’entrée qu’on veut classifier.
Par exemple, les algorithmes de classifications peuvent nous aider à classifier des emails comme des spams ou non.
Cette classe appartient également à la catégorie des algorithmes d’apprentissage automatique supervisé.
Ces algorithmes sont capables de prédire les données de sortie en fonction des données d’entrée imputées dans le système d’apprentissage.
Cette classe appartient à la catégorie des algorithmes d’apprentissage automatique non supervisé.
Cette catégorie désigne le cas où les données ne sont pas étiquetées ceci dit qu’il s’agit de découvrir les structures sous-jacentes à des données non étiquetées.
Ces algorithmes permettent de partitionner et de regrouper les données en sous-groupes, ou autrement appelés clusters.
Ces sous-groupes regroupent des observations ou des caractéristiques similaires.
Cette notion de similarité définie au préalable et qui est également relative au domaine d’application sera la base du fonctionnement de ces algorithmes.
En guise de conclusion, personne ne peut nier l’importance de l’intelligence artificielle en tant que discipline qui ne cesse de présenter des valeurs ajoutées dans divers domaines.
Cette valeur ajoutée sera sans doute encore plus cruciale, si on imagine la combinaison et l’interopérabilité de cette approche avec d’autres technologies, et approches.
Mais la question qui reste toujours problématique et sujet de débat, est ce qu’un jour l’intelligence artificielle pourrait dépasser la capacité humaine et ces compétences cognitives pour parler d’un monde contrôlé par les robots et les machines ?
