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IA : défis et précisions

Sur le sujet de l'Intelligence Artificielle, on entend tout et son contraire. Et surtout (beaucoup) trop d’approximations. Dans cet ouvrage, Inetum a pour premier objectif d’être précis.

  • EditeurInetum
  • Version PDF - 152 pages - 2019 - Anglais
IA : défis et précisions

Introduction ou extrait du livre blanc

"Oubliez un instant l'IA forte et l'ordinateur quantique : pour aborder l'intelligence artificielle aujourd'hui, les deux concepts complémentaires sont les algorithmes déterministes et l'apprentissage automatique.

L'IA n'a pas été inventée il y a quelques années seulement, contrairement à ce que l'on pourrait croire depuis que l'on entend ce terme lancé dans les bureaux de toutes les entreprises depuis une demi-décennie. "Les algorithmes déterministes et les réseaux neuronaux sont des choses que nous apprenons à l'école - et dans mon l'école - et dans mon cas, cela fait un moment", plaisante Jean-François Gaudy, directeur de l'innovation et du numérique chez Gfi Informatique. "Aujourd'hui, la grande majorité des start-ups d'IA s'en tiennent à des algorithmes existants, pré-packagés et pré-entraînés. Pour atteindre les fondement de l'IA, il faut y consacrer (beaucoup) plus de temps et s'entourer de compétences de compétences bien plus importantes : notamment celles de docteurs en mathématiques".

De quoi s'agit-il alors ?

L'approche déterministe est l'approche originale originale : La machine de Turing en est un parfait exemple. Un algorithme déterministe produit un résultat qui peut être retracé depuis le début. Tout est prévisible et vérifiable. L'algorithme suit des étapes, accomplit des séquences de tâches définies par le programmeur et, en utilisant la même entrée obtient systématiquement le même résultat.

Avec l'apprentissage automatique, la machine apprend par l'exemple comment elle devrait trouver les réponses que nous attendons. Nous devons encore trouver comment la nourrir d'exemples. L'apprentissage automatique est automatisé et est est divisé en quatre catégories : supervisé, non supervisée, semi-supervisée et par renforcement.

L'apprentissage supervisé est exactement ce que nous faisons avec les enfants lorsque nous leur montrons des cartes représentant des animaux par exemple : "Ceci est un lapin, ceci est un cochon." Nous leur donnons les bonnes réponses. Nous enseignons en montrant les choses, à travers un processus d'étiquetage."

 

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