Démystifier l’IA : qu’est-ce que l’intelligence artificielle et comment fonctionne-t-elle vraiment?
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Tous ces exemples nous montrent ce que peut faire l’intelligence artificielle (IA). Que vous en soyez conscient ou pas, nous interagissons avec cette technologie tous les jours. En règle générale, elle nous simplifie la vie (et elle la rend certainement instantanément plus divertissante). Elle nous permet de prétendre être capables d’orthographier « presbytie », nous aide à demeurer en santé et en sécurité, et assure notre confort.
Après tout, c’est l’IA qui a redonné sa voix à Val Kilmer après ses traitements contre un cancer de la gorge. En fait, des appareils utilisent l’IA pour aider à la détection précoce du cancer. Des technologies de reconnaissance faciale sont utilisées par certains guichets automatiques afin de sécuriser les transactions et de prévenir les fraudes. Des technologies dotées d’IA peuvent même rendre les systèmes de chauffage et de climatisation des bâtiments commerciaux intelligents et plus efficaces.
Mais qu’est-ce vraiment que l’intelligence artificielle?
« Intelligence artificielle » est un terme général utilisé pour décrire une machine programmée pour arriver rapidement à une conclusion à laquelle aurait abouti un être humain en faisant appel à sa logique, au temps et à la raison.
Loin de l’image que nous en donne Hollywood, l’IA n’est pas sur le point de conquérir le monde. La raison en est simple : elle a besoin des humains pour fonctionner. Les machines qui utilisent l’IA peuvent uniquement prendre des décisions et résoudre des problèmes en fonction des renseignements que nous leur fournissons. Autrement dit, si vous n’aviez pas appuyé sur le bouton « J’aime » quand vous avez vu la photo de ce carlin habillé en Yoda, vous ne seriez pas en train de regarder cette vidéo d’une de ces petites créatures au museau aplati prononçant un discours sur le changement climatique.
Comment fonctionne l’IA?
L’IA est dotée de trois particularités qui la rendent plus intelligente que la moyenne des grille-pain :
- Elle peut apprendre
- Elle peut raisonner
- Elle peut résoudre des problèmes
Prenons l’exemple d’un thermostat de base qui ne fait pas appel à l’IA. Avec cet appareil, vous réglez simplement la température voulue pour la pièce et il obéit en déclenchant le chauffage quand ses capteurs lui indiquent qu’il fait trop froid.
Même les systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation (CVC) des grands immeubles fonctionnent sur le même principe relativement simple. Cependant, ajoutez l’IA à tout ça et votre équipement de CVC obsolète devient instantanément plus efficace. En effet, la machine améliorée par l’IA que vous vous êtes procurée pour donner un coup de pouce à votre système peut :
- Apprendre. Imaginez que le hall de votre tour de bureaux a récemment été rénové et qu’on y a installé des portes tournantes qui laissent régulièrement entrer l’air de l’extérieur. Tandis que votre ancien système de CVC aurait gaspillé beaucoup d’énergie en peinant à remédier à la situation, votre nouvelle machine peut rapidement et facilement apprendre, s’adapter et demander à votre système de réagir de manière prévisible à son nouvel environnement.
- Raisonner. Disons que les travailleurs quittent leurs cubicules pour se précipiter dans l’aire commune tous les jours à l’heure du dîner. Avec un nombre suffisant d’incidences de ce type, la machine pourrait raisonner que l’aire commune se réchauffe généralement à un moment précis chaque jour de semaine, de sorte qu’elle peut prédire que du lundi au vendredi à 12 h 30, l’aire commune sera la pièce la plus chaude du bâtiment.
- Résoudre des problèmes. Sachant que l’aire commune sera plus chaude à 12 h 30, la machine peut régler la climatisation de manière préventive afin qu’à l’heure du dîner, la pièce rappelle davantage une journée printanière à San Diego que Saigon en juillet.
Que sont l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond?
L’apprentissage automatique est la façon dont une machine apprend, raisonne et résout des problèmes. Elle procède en recueillant des informations (ou des données) dans les limites que les humains lui ont fixées.
Revenons à notre exemple de système de CVC : disons que votre machine est programmée pour maintenir une température agréable située entre 18 et 22 °C dans le hall de votre tour de bureaux. Si vous lui dites de tenir compte des prévisions météorologiques, du nombre de personnes présentes dans l’immeuble et de la direction à laquelle fait face votre bâtiment, la machine peut prendre tous ces renseignements et générer les meilleures prédictions pour ensuite prendre des décisions qui lui permettront de maintenir la température au niveau voulu. Ce qui est bien avec l’apprentissage automatique, c’est que les machines deviennent plus intelligentes avec le temps. Plus elles collectent de données, meilleures elles deviennent à reconnaître des schémas et plus leurs décisions sont éclairées.
L’apprentissage profond est une technique qui pousse encore plus loin l’efficacité d’une machine, lui permettant de déceler encore plus de tendances dans les données qui lui sont présentées et de mieux apprendre, prédire et résoudre des problèmes.
Donc, si la température optimale de notre tour de bureaux se situe autour de 20 °C, et qu’au terme de l’heure du dîner, la température de l’aire commune atteint 24 °C, la machine fera tout ce qui est en son pouvoir pour abaisser la température le plus efficacement possible. Elle pourrait déterminer que réduire la température de la pièce à 18 °C une heure avant la pause-repas constitue la meilleure solution. Elle pourrait aussi conclure qu’un meilleur choix serait d’éteindre le chauffage dès le début du dîner. Bien qu’il s’agisse là seulement de deux possibilités, l’apprentissage profond prendrait l’information qui lui est donnée et les limites qui lui ont été fixées et aiderait la machine à trouver d’innombrables façons de maintenir des températures optimales, arrivant à la meilleure solution en quelques secondes.
Ce type d’autoréglage rapide et précis rend non seulement les gens qui se trouvent dans l’aire commune plus heureux et productifs, mais il allège le fardeau des personnes responsables de gérer le confort des travailleurs, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches plus pressantes.
Que nous réserve l’IA pour le futur?
Nous avons établi que l’IA est actuellement utilisée en tant qu’outil pour améliorer la durée et la qualité de nos vies. Nous ne pouvons qu’imaginer ce qu’elle nous réserve pour le futur. Peut-être des Starbucks autonomes, ouverts en tout temps? Des voitures autonomes? Des technologies destinées à aider à freiner le réchauffement climatique?
Une seule chose est sûre : l’IA n’ira nulle part. La façon dont nous choisissons de l’utiliser dépend de nous. Autrement dit, nous ne nous retrouverons ni avec l’IA de nos rêves ni avec celle de nos cauchemars – nous finirons avec celle que nous avons projetée.
Maintenant, si vous voulez bien nous excuser, nous avons une lizza à préparer.
