L’intelligence artificielle (IA), est un procédé qui cherche à reproduire l’intelligence humaine en élaborant et en mettant en œuvre des algorithmes au sein d’un environnement informatique évolutif. Il vise à permettre aux ordinateurs de réfléchir et d’agir à l’image des humains. Pour réaliser cela, trois éléments sont indispensables : des systèmes informatiques, des données relatives aux systèmes de gestion, ainsi que des algorithmes d’intelligence artificielle sophistiqués (code). Pour imiter au mieux le comportement humain,
l’intelligence artificielle requiert un volume important de données et une puissance de traitement élevée.
Depuis au moins le premier siècle avant notre ère, l’homme s’est penché sur la création de machines capables d’imiter le raisonnement humain. Le terme « intelligence artificielle » a été créé plus récemment, en 1955, par John McCarthy. En 1956, John McCarthy et ses collaborateurs ont organisé une conférence intitulée « Dartmouth SummerResearch Project on Artificial Intelligence » qui a donné naissance au machine learning, au deeplearning, à l’analytique prédictive et, depuis peu, à l’analytique prescriptive. Depuis 2010,
le développement de l’intelligence artificielle a été accéléré par le big data. D’après John McCarthy, « la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes ». L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui cherche à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine. Toutefois, l’intelligence artificielle est généralement perçue comme un concept large et multidimensionnel, complexe à définir avec précision du fait de sa portée étendue et en perpétuel changement. Par exemple, des technologies qui vontdes simples algorithmes de suggestion employés par Netflix. Cette variété rend le champ à la fois captivant et mystérieux, avec des définitions qui se transforment au fil de l’avancement technologique. L’AI fonctionné grâce à des algorithmes sophistiqués capables de traiter d’immenses volumes de données afin de reproduire des comportements humains. Les systèmes d’intelligence artificielle utilisent l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
pour se perfectionner constamment grâce aux données qu’ils reçoivent. Une IA, par le biais de réseaux neuronaux artificiels, peut assimiler les liens entre les données d’entrée et les résultats escomptés, réviser ses paramètres internes et optimiser sa précision. Ce procédé, appelé backpropagation, est essentiel pour l’amélioration de la performance des modèles d’intelligence artificielle. La formation d’une intelligence artificielle débute par l’assemblage de grandes quantités de données. Selon la méthode d’algorithme employed, que ce soit dans le cadre de l’apprentissage supervisé ou non, le modèle sera alimenté avec ces informations pour identifier des schémas. Au cours de cette formation, les erreurs produites par les prédictions sont évaluées à l’aide de fonctions de coût. Le modèle modifie ses paramètres internes à travers une méthode dénommée descente de gradient afin de réduire ces erreurs et augmenter sa capacité à effectuer des prédictions exactes. Les méthodes contemporaines, telles que l’emploi de réseaux de neurones profonds, offrent
la possibilité de réaliser des performances exceptionnelles dans des domaines tels que la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel.
Souhil Touhami