Introduction à l'intelligence artificielle

Aujourd'hui, l'IA est omniprésente dans le secteur des technologies de l'information. Mais comment fonctionne-t-elle ? Et comment créer soi-même une intelligence artificielle ?

Dans cet article, je vais vous expliquer tout ce que vous devez savoir pour vous lancer dans l'IA.

Histoire de l'IA

Depuis l'Antiquité, l'homme a toujours pensé à donner vie à des objets. Mais c'est surtout avec l'invention des ordinateurs que l'idée de machines pensantes a commencé à prendre forme.

En 1950, Alan Turing a inventé le test de Turing pour déterminer si une machine est intelligente ou non.

Le terme "intelligence artificielle" a été mentionné pour la première fois en 1956 lors d'une conférence au Dartmouth College.

Une invention importante en 1967 a été l'algorithme du plus proche voisin, qui joue un rôle important dans la classification des objets et la reconnaissance des formes.

Le premier chariot autonome a été développé en 1979. Il s'appelait Stanford Cart et pouvait détecter et esquiver les murs.

En 1985, l'IA NETtalk a été inventée. Elle utilisait l'apprentissage profond pour apprendre à parler.

En 1997, l'IA a vraiment commencé à décoller. Le super ordinateur Deep Blue d'IBM a réussi à battre Garry Kasparov, alors champion du monde d'échecs.

La NASA a développé les rovers d'exploration Spirit et Opportunity, qui se sont déplacés de manière autonome sur la surface de Mars en 2004.

En 2011, une IA nommée Watson a battu un humain dans le jeu télévisé "Jeopary !".

AlphaGo, de Google, a battu un joueur professionnel de Go en 2016. Le Go est considéré comme bien plus complexe que les échecs et la puissance de calcul n'est pas la seule chose requise pour réussir.

En 2019, une IA a même battu un joueur professionnel dans Starcraft II.

Aujourd'hui, l'IA est partout. Elle a résolu le problème du repliement des protéines et a même appris à créer de l'art ou à écrire du code.

Termes importants

Voici un aperçu des termes les plus importants liés à l'IA.

Le domaine de l'IA est vaste. Il couvre des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la robotique et l'automatisation, pour n'en citer que quelques-uns.

L'apprentissage automatique constitue une partie importante de l'IA. Il s'agit d'un ensemble de méthodes et d'algorithmes qui permettent à un ordinateur d'apprendre. Ces méthodes peuvent être divisées en trois catégories :

Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé et apprentissage par renforcement.

Dans l'apprentissage supervisé, l'IA utilise des données étiquetées pour s'entraîner. Ce n'est pas le cas de l'apprentissage non supervisé. L'apprentissage par renforcement est un moyen de former un agent virtuel. L'agent reçoit une récompense lorsqu'il fait ce qu'il est censé faire. Cela encourage le comportement souhaité.

Réseaux neuronaux

Une méthode spécifique d'apprentissage supervisé est l'apprentissage profond. L'apprentissage profond est le processus de formation d'un réseau dit "neuronal". Le réseau se compose d'innombrables nœuds (neurones). Ils sont connectés avec un poids spécifique et sont empilés en couches avec ce que l'on appelle un biais.

Pour calculer la valeur d'un neurone à partir du neurone précédent, il faut multiplier la valeur du neurone précédent par le poids entre les neurones et ajouter le biais.

Pour entraîner le réseau, vous devez écrire les données d'entraînement étiquetées dans la couche d'entrée. Le réseau propage les données à travers un nombre variable de couches cachées en fonction des poids et des biais.

Enfin, les données atteignent la couche de sortie. Le neurone de sortie ayant la valeur la plus élevée constitue la prédiction du réseau. Selon que la prédiction est correcte ou non, l'IA ajuste tous les poids et biais individuels. Ainsi, les prédictions deviennent de plus en plus précises, ce qui signifie que le réseau apprend.

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Applications de l'IA

Examinons quelques applications de l'IA. On pourrait dire que l'intelligence artificielle peut tout faire, à condition de disposer de suffisamment de temps et de puissance de calcul.

L'IA peut reconnaître des images et comprendre le langage humain. Nous connaissons tous des choses comme Alexa ou Siri.

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