L’intelligence artificielle. Les enjeux d’aujourd’hui et de demain (FUTURTECH).

Pour moi, il n’y a pas d’intelligence artificielle, il y a imitation de l’intelligence humaine par des moyens artificiels. L’IA se base donc sur plusieurs techniques et approches pour atteindre cet objectif.

L’apprentissage automatique, par exemple, consiste à utiliser des algorithmes et des masses de données pour que la machine puisse « apprendre » et s’améliorer sans être explicitement programmée par un être humain.

La robotique, quant à elle, vise à créer et à mettre en place des robots capables de percevoir et d’agir dans leur environnement de manière autonome.

La compréhension du langage naturel, enfin, consiste à faire en sorte que les machines puissent comprendre et répondre à des phrases et des questions écrites ou parlées, ceci de manière humaine.

L’analyse de données est l’un des domaines de l’IA qui permet de tirer des informations et des conclusions exploitables à partir de grands ensembles de données.

Les jeux vidéo utilisent l’IA pour créer des environnements de jeu immersifs et réalistes, en affichant des images de haute qualité. Ils peuvent créer des personnages qui s’améliorent et s’adaptent au fil du temps.

L’IA peut être utilisée pour analyser des images médicales, comme des radiographies ou des scanners, et pour détecter des anomalies qui pourraient être invisibles à l’œil humain.

L’IA peut être utilisée pour analyser des données financières et pour prendre des décisions d’investissement plus approfondies.

L’IA peut jouer un rôle important dans la création artistique en permettant aux artistes de s’appuyer sur des outils et des techniques qui leur permettent de produire de nouvelles œuvres de manière plus efficace et plus rapide. Mais attention de ne pas en arriver à se passer d’eux !

L’un des enjeux éthiques et sociaux de l’IA est son impact sur l’emploi. En effet, l’IA peut être utilisée pour automatiser certaines tâches ou fonctions, ce qui peut entrainer la suppression d’emplois ou la modification de leur nature.

La transparence et l’explicabilité sont des enjeux éthiques et sociaux à ne pas négliger, qui concernent la compréhension et la transparence des décisions prises par l’IA et de son fonctionnement.

Les systèmes experts sont des systèmes d’IA conçus pour simuler l’expertise humaine dans un domaine spécifique. Ils sont généralement utilisés pour prendre des décisions complexes. Ils sont construits à partir d’un grand nombre de règles et de connaissances précises sur un domaine donné.

La génétique et l’évolution artificielle sont des techniques de développement de l’IA qui s’inspirent du processus naturel de sélection et d’évolution, par exemple pour créer de nouvelles solutions à un problème donné.

La démocratie et la transparence sont deux valeurs fondamentales dans une société juste et équitable. Il est important de s’assurer que ces valeurs ne sont pas mises de coté avec cette progression très rapide de l’IA autour de nous.

La question de la coopération avec l’homme ou du remplacement de l’homme par l’IA est un débat récurrent. Mais l’IA ne peut pas remplacer certaines compétences humaines, telles que la créativité, l’empathie et la capacité de prendre des décisions complexes en gérant les conséquences de ces décisions.

La réglementation de l’IA est capitale pour assurer la sécurité, pour contribuer à protéger les droits de l’homme et la vie privée, pour aider à garantir la transparence et l’explicabilité de l’IA.

IL est donc important de mettre en place une gouvernance efficace de l’IA afin de s’assurer qu’elle est développée et utilisée de manière responsable et éthique.

En fin de compte, l’avenir de l’IA dépendra de la façon dont nous décidons de l’utiliser. Il est crucial de réfléchir aux implications éthiques et sociétales de cette technologie et de mettre en place des mesures pour garantir qu’elle soit utilisée de manière responsable et bénéfique pour tous.

 

L’Intelligence artificielle en 5 minutes par jour (Stéphane d’Ascoli).

Une IA est un algorithme dont le but est de prendre des décisions relevant d’une certaine forme d’intelligence.

Il y a des algorithmes à base de règles, mais aussi des algorithmes à base d’apprentissage.

Ces derniers ont besoin pour « apprendre » d’une grande puissance de calcul et d’une base de données très importante, car on apprend à partir d’une multitude d’exemples.

Pour concevoir un algorithme, il y a 3 étapes : choisir les caractéristiques de l’algorithme, passer à la phase d’entrainement durant laquelle on présente des données à l’algorithme, puis vient la phase de test.

Il y a des algorithmes incontournables comme la « régression linéaire » (par exemple, déterminer une droite à partir d’un ensemble de points), mais pour d’autres types de tâches il faut faire appel à des algorithmes complexes comme les réseaux de neurones artificiels.

Une première étape est d’éliminer les variables inutiles ou redondantes. L’étape suivante est de mettre les données sous une forme compréhensible par l’algorithme. Enfin, il faut séparer les données servant à l’entrainement et celles servant aux tests de fonctionnement.

Il existe aussi des problèmes de classification où l’on doit prédire l’appartenance à une catégorie.

Le « deep learning », c’est-à-dire l’apprentissage profond, est appelé ainsi parce que les réseaux de neurones artificiels sont constitués de couches de neurones en cascade. Chaque neurone d’une couche donnée récolte des informations des neurones de la couche précédente.

Si l’on veut donner des responsabilités à une IA, il est extrêmement important que l’on puisse comprendre ce qui l’a mené à prendre telle ou telle décision : c’est ce qui s’appelle faire preuve d’explicabilité.

Le test de Turing consiste à placer un être humain et un ordinateur dans des pièces séparées. Un « juge » pose des questions aux deux, et cherche à déterminer lequel des deux est l’ordinateur en se basant sur leurs réponses.