Comprendre l’Intelligence Artificielle en 5 mots-clés

Par Lorène Lichy Le mardi 3 octobre 2017

Si son origine date de plus d’un demi-siècle (avec les travaux d’Alan Turing dans les années 50 en particulier), l’Intelligence Artificielle (IA) est aujourd’hui sur toutes les lèvres et connaît un développement sans précédent. Elle trouve aujourd’hui son application dans tous les secteurs d’activité, elle fait partie de notre quotidien et de nombreuses entreprises, dont les fameux GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), multiplient les investissements dans ce domaine. La santé n’est pas en reste, bien au contraire, l’Intelligence Artificielle ouvrant de nouvelles perspectives en la matière.

Pour vous familiariser avec le « jargon » de l’Intelligence Artificielle, nous vous proposons ici des définitions simples de quelques-uns des termes les plus couramment utilisés dans ce domaine.

 

Intelligence Artificielle (IA ou AI en anglais pour Artificial Intelligence)

Elle peut être définie comme la simulation de processus, normalement associés à l’intelligence humaine, par des machines (systèmes informatiques, programmes, robots, …). L’objectif est de permettre à ces dernières d’accomplir des tâches ou résoudre des problèmes jusqu’alors réservés aux humains.

Algorithme

Un algorithme est une suite d’opérations ou d’instructions qui vont permettent de résoudre un problème, d’obtenir un résultat. Les programmes développés en Intelligence Artificielle s’appuient sur des algorithmes, plus ou moins complexes.

Machine Learning (ou Apprentissage automatique)

Il s’agit d’un processus qui permet à la machine d’affiner l’exécution de ses tâches en tirant les leçons de ses expériences passées. Les algorithmes utilisés par la machine vont alors évoluer et devenir de plus en plus performants à mesure que les données disponibles pour l’apprentissage augmentent. Les systèmes de recommandations de produits des sites d’e-commerce en sont un exemple : plus les données de navigation ou d’achat des consommateurs seront importantes, plus les recommandations seront fines et pertinentes.

Deep Learning (ou Apprentissage profond)

Le deep learning est une technique du machine learning. On parle de machine learning non supervisé car le principe est que la machine apprend seule. En « imitant » le fonctionnement du cerveau – un réseau des neurones artificiels est recréé au travers de milliers d’ordinateurs – la machine doit être capable d’apprendre à reconnaître toute seule des représentations (images, sons, textes ,…) ou de comprendre le langage naturel par exemple.

Chatbot (ou Agent conversationnel)

C’est une des applications de l’Intelligence Artificielle. Il s’agit d’un programme informatique capable de simuler une conversation entre la machine et l’homme. Le système interprète les formulations de l’utilisateur et y apporte des réponses, elles aussi en langage naturel. Ils sont par exemple utilisés sur Internet pour les services clients ou pour les assistants personnels que proposent notamment Apple (Siri), Google (Google Now) ou Amazon (Lex).

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