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EN L’intelligence artificielle (IA) permet aux systèmes d’apprendre en permanence à partir d’une multitude d’informations afin d’accomplir des tâches nécessitant des capacités de réflexion semblables à celles de l’homme. La plupart des exemples connus aujourd’hui sont principalement basés sur l’apprentissage profond. Cette technologie permet d’entraîner des systèmes à des tâches spécifiques en traitant de grandes quantités de données et en reconnaissant des modèles de données.
L’histoire de l’intelligence artificielle
Le terme « intelligence artificielle », également appelé « Artifical Intelligence », a été inventé dès 1956, mais ce n’est qu’aujourd’hui que l’IA prend de l’importance grâce à des volumes de données plus importants, des algorithmes sophistiqués et des améliorations de la puissance de calcul et du stockage des données. Ces premiers travaux ont ouvert la voie à l’automatisation et aux capacités de raisonnement formel des systèmes actuels. Les technologies d’IA ne sont ni effrayantes ni intelligentes. Au lieu de cela, elle se caractérise 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 entraînera des changements dans tous les secteurs, mais nous devons également connaître ses limites. La principale limite des systèmes d’IA est l’apprentissage basé sur les données. Il n’existe tout simplement pas d’autre moyen d’intégrer des connaissances dans de telles applications. Cela signifie également que les imprécisions dans les données se reflètent dans les résultats. De plus, toutes les couches supplémentaires de prédiction ou d’analyse doivent être ajoutées séparément. Les systèmes d’IA d’aujourd’hui sont formés à des tâches bien définies. Un système de détection des fraudes n’est pas en mesure de piloter une voiture ou de fournir des informations juridiques.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle?
De grandes quantités de données, combinées à des calculs rapides et itératifs 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
Aujourd’hui, l’IA est déjà utilisée au moyen d’un logiciel spécialisé pour le test automatique des logiciels. De plus, des fonctions d’IA sont utilisées dans le système de reporting. La prochaine étape est l’utilisation d’une technologie qui peut accéder aux données de BrokerStar. Les requêtes pourraient ainsi être effectuées plus facilement. Mais pour cela, il faut à nouveau une technologie spécialisée, car les applications mainstream comme ChatGPT, qui tirent des données de l’espace public, ne sont pas adaptées. WMC travaille intensivement sur ces développements qui seront intégrés dans le logiciel.
Source: SAS Institute
