FR 
DE 
IT 
EN L’intelligence artificielle (IA) permet aux systèmes d’apprendre à partir d’une multitude d’informations afin d’accomplir des tâches qui requièrent des capacités cognitives similaires à celles des êtres humains. Grâce au deep learning, les systèmes peuvent être entraînés à traiter de grandes quantités de données et à reconnaître des modèles dans ces données.
L’histoire de l’intelligence artificielle
Le terme « intelligence artificielle », également appelé « Artificial Intelligence », a été inventé dès 1956. Ce n’est qu’aujourd’hui que l’IA gagne en importance grâce à des volumes de données plus importants, des algorithmes sophistiqués et des améliorations en matière de puissance de calcul et de stockage des données. Les technologies d’IA ne sont ni effrayantes ni intelligentes. Elles se distinguent plutôt par de nombreux avantages spécifiques dans de nombreux secteurs.
- L’IA automatise l’apprentissage par la répétition et la connaissance à partir des données. L’IA exécute de manière fiable des tâches commandées par logiciel sur la base de grandes quantités de données. Cependant, l’intelligence humaine reste indispensable pour la mise en place du système et la détermination des bonnes questions.
- L’IA rend les produits existants plus intelligents. Il est rare qu’une application d’IA autonome soit disponible à l’achat. Au lieu de cela, des capacités d’IA seront ajoutées à des produits que vous utilisez déjà. L’automatisation, les chatbots et les machines intelligentes peuvent améliorer de nombreuses tâches ou produits, de la sécurité aux diagnostics médicaux en passant par l’analyse des installations.
- L’IA est capable de se transformer grâce aux algorithmes d’apprentissage génératifs. De la même manière que l’algorithme peut apprendre à jouer aux échecs, les programmes et les produits peuvent absorber en permanence de telles instructions.
- L’IA permet d’analyser de plus grandes quantités de données. Il y a quelques années encore, il aurait été presque impossible de mettre en place un système de détection des fraudes avec l’IA. Grâce à l’énorme puissance de calcul et au Big Data, la situation est différente aujourd’hui. Plus les données mises à disposition pour ces modèles sont nombreuses, plus ils deviennent précis..
- L’IA atteint une précision maximale grâce aux réseaux neuronaux. Ainsi, les interactions avec Alexa, Google sont basées sur le deep learning. Plus nous utilisons ces fonctions, plus elles deviennent précises. En médecine, les procédés d’IA atteignent aujourd’hui une précision comparable à celle de radiologues bien formés.
- L’IA exploite tout le potentiel des données. Avec les algorithmes d’auto-apprentissage, les réponses se trouvent dans les données. L’IA aide à les trouver. Comme les données jouent aujourd’hui un rôle plus important qu’auparavant, elles donnent aux entreprises un avantage concurrentiel. Les entreprises qui disposent des meilleures données prennent une longueur d’avance, même si leurs concurrents utilisent des méthodes similaires.
Quels sont les défis que nous pose l’utilisation de l’intelligence artificielle?
L’intelligence artificielle entraîne des changements partout. Les données sont la condition préalable la plus importante pour l’apprentissage des systèmes d’IA. Elles seules permettent d’acquérir des connaissances. Mais cela signifie également que les inexactitudes dans les données se reflètent dans les résultats. Les systèmes d’IA actuels sont formés pour des tâches clairement définies. Un système de détection des fraudes n’est pas en mesure de saisir une police d’assurance.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle?
De grandes quantités de données, combinées à des calculs itératifs rapides et à des algorithmes intelligents, permettent au logiciel d’apprendre automatiquement à partir de modèles ou de caractéristiques présents dans les données. L’IA est un vaste domaine de recherche qui englobe de nombreuses théories, méthodes et technologies.
L’IA et BrokerStar
L’IA est déjà utilisée dans le cadre d’un logiciel spécialisé pour les tests automatiques de logiciels. De plus, des fonctions d’IA sont utilisées dans le système de reporting. Actuellement, elle est utilisée pour accéder aux données BrokerStar. Cela permettrait par exemple de faciliter les requêtes via l’interface utilisateur. Une technologie spécialisée est également nécessaire à cet effet, car les applications grand public telles que ChatGPT, qui obtiennent des données dans l’espace public, ne sont pas adaptées. WMC travaille intensivement à ces développements, qui sont intégrés de manière fluide dans le logiciel.
Source: SAS Institute