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L’intelligence artificielle et BrokerStar

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