Comment fonctionne l’IA ? Une explication simple avec des exemples

L’IA peut vous aider à rédiger du contenu pour votre site web ou vos emails. Elle peut même vous aider à générer des images et à concevoir votre site web, mais comment fonctionne l’IA ?

Dans cet article, nous répondrons à cette question fondamentale : comment fonctionne l’IA ? Avec des exemples simples, nous l’expliquerons simplement pour que chacun puisse comprendre.

Comment fonctionne l’IA ?

L’intelligence artificielle, ou IA, désigne un programme informatique dont le comportement est similaire à celui de l’intelligence humaine. Il est capable d’apprendre, d’interpréter des langues vivantes et de communiquer d’une manière qui ressemble à celle d’un être humain.

Exemple :

• Une IA peut apprendre à écrire en reconnaissant des caractéristiques dans des textes humains. Elle peut répondre à des questions et à des requêtes en se rapprochant d’un être humain. Il peut s’agir d’un chatbot qui répond aux questions des clients ou d’une IA spécialisée qui répond à des questions techniques sur le lieu de travail.
• L’IA peut également être utilisée dans des équipements, comme les voitures autopilotées ou les voitures avec assistance au conducteur. L’IA peut interpréter l’infrastructure conçue par l’homme et contrôler le véhicule comme le ferait un humain.

Les limites de l’IA

Les technologies d’IA actuelles ne sont pas humaines et n’ont pas de conscience. Bien qu’elle soit capable d’imiter le comportement humain, l’IA n’a pas de conscience.

L’intelligence artificielle générale (AGI), qui pourrait présenter des caractéristiques plus proches de celles de l’homme, pourrait apparaître à l’avenir, mais cette technologie n’existe pas aujourd’hui et son développement est purement hypothétique.

Qu’est-ce que le machine learning et le deep learning ?

De nombreux systèmes d’IA utilisent la méthode du machine learning (apprentissage automatique). En résumé, cette technique est utilisée par l’IA pour identifier des caractéristiques spécifiques dans des thématiques, des langages ou des expressions. L’apprentissage automatique est souvent la façon dont l’IA traite les données qu’elle peut utiliser pour générer des réponses.

Le deep learning est une forme avancée d’apprentissage automatique utilisée par de nombreux systèmes d’IA modernes. Il utilise des réseaux neuronaux, qui permettent à l’IA de reconnaître des modèles d’une manière qui ressemble au cerveau humain.

Comment l’IA fonctionne-t-elle ?

L’IA est une technologie complexe, c’est pourquoi notre article se contentera des bases et des simplifications les plus importantes. Dans cette optique, voici comment l’IA est créée, comment elle fonctionne et comment elle peut être utilisée.

Collecte de données

Pour créer une IA, il faut disposer d’une grande quantité de données. L’une des raisons pour lesquelles l’IA s’est développée rapidement ces dernières années réside dans le progrès rapide de la capacité à collecter et à traiter les données. D’une manière générale, l’IA devient plus sophistiquée lorsqu’elle a accès à davantage de données. Il est donc essentiel de recueillir autant de données pertinentes et de qualité que possible.

Voici un exemple pour illustrer ce principe. Nous souhaitons créer une IA capable de générer des images d’animaux. Pour que l’IA apprenne à illustrer des animaux, nous devons d’abord rassembler une collection d’images d’animaux à partir desquelles elle pourra apprendre. Il ne suffit pas de rassembler quelques centaines ou même quelques milliers d’images. De nombreux systèmes d’IA utilisent des millions, des milliards et, dans certains cas, des billions de points de données.

Avec des millions ou des milliards d’images d’animaux, l’IA peut aller loin, mais il est essentiel que ces images soient de haute qualité. C’est là que la catégorisation et l’entraînement entrent en jeu.

Catégorisation et entraînement

Il existe principalement deux méthodes d’apprentissage de l’IA que vous devez connaître :

• Apprentissage supervisé
• Apprentissage non supervisé

Apprentissage supervisé

Dans l’apprentissage supervisé, l’IA apprend en étudiant à la fois les données d’entrée et le résultat attendu. Par exemple, si nous voulons que l’IA apprenne à reconnaître des animaux, nous lui donnons un grand nombre d’images d’animaux. Chaque image est accompagnée d’une réponse attendue, comme « éléphant ».

De cette manière, l’IA peut créer un lien entre l’image d’un éléphant et le mot « éléphant ». Lorsque ce processus est suffisamment répété, l’IA peut identifier une image d’éléphant.

Nous pouvons comparer cela à un parent assis avec son enfant, feuilletant un livre d’images d’animaux. Le parent pointe du doigt chaque animal et dit son nom. L’enfant peut alors associer l’image de l’animal au mot qui le désigne. Après un nombre suffisant de répétitions, l’enfant peut montrer un éléphant et dire « éléphant ».

L’apprentissage supervisé permet de créer une IA de haute qualité. Comme l’apprentissage se fait à partir de données ayant un résultat donné, il y a moins de risques d’identifier des caractéristiques non désirées ou d’aboutir à des malentendus. L’inconvénient de l’apprentissage supervisé est que la recherche de données de qualité est coûteuse. Il est plus facile de trouver des images d’animaux que des images dont chacune contient une description correcte et vérifiée de l’animal.

Les données pour l’apprentissage supervisé peuvent provenir de nombreuses sources. Vous avez probablement contribué à une source d’apprentissage supervisé lorsque vous vous êtes connecté à un site web et que l’on vous a demandé de cliquer sur des images montrant un bus, un passage piéton ou une bicyclette. Les données issues de ces questions permettent non seulement aux sites web de vérifier que vous êtes un être humain, mais aussi de valider le contenu des images utilisées dans l’apprentissage supervisé.

Utilisations courantes : Identification d’images, analyse de textes et réponse à des questions.

Apprentissage non-supervisé

Dans le cadre de l’apprentissage non supervisé, l’IA se voit confier un vaste ensemble de données afin d’identifier des caractéristiques sans instructions claires ni accès aux réponses. Ces modèles peuvent être utilisés, par exemple, pour imiter la créativité humaine. Une IA qui lit des milliers de livres fantastiques peut identifier un modèle de rédaction de ces livres et recréer des textes apparemment créatifs en imitant les mécanismes qu’elle a appris.

L’avantage de l’apprentissage non supervisé est qu’il peut être réalisé avec des données plus faciles et moins coûteuses à collecter. Il est donc plus rentable et plus simple de mener l’apprentissage sur un ensemble de données plus important, ce qui peut améliorer à la fois la qualité et la portée de l’apprentissage.

Utilisations courantes : Production de textes, d’images, de musique et de voix.

Apprentissage semi-supervisé

Beaucoup de systèmes d’intelligence artificielle sont formés à l’aide de l’apprentissage semi-supervisé, qui combine les méthodes d’apprentissage. Dans notre exemple d’animaux, la base de données d’apprentissage peut comprendre un total d’un million d’images d’animaux, dont 100 000 sont accompagnées d’une description et 900 000 sont dépourvues de toute description.

Grâce à cette méthode, l’IA peut, par exemple, apprendre des descriptions correctes pour différents animaux tout en accédant à une vaste bibliothèque d’images à utiliser pour générer des images d’éléphants.

Comment l’IA écrit-elle ?

L’IA peut générer des résultats sous de nombreuses formes : il peut s’agir d’une image, d’un texte pour un email, d’une conception pour un site web, d’une feuille de calcul, et bien d’autres choses encore. Une caractéristique commune à toutes les applications de l’IA est qu’un certain type d’entrée est nécessaire pour produire un résultat. Il peut s’agir, par exemple, d’un prompt IA, c’est-à-dire d’un texte soumis à l’IA sous la forme d’une question.

La manière dont l’IA génère une réponse dépend de ce qui est créé, mais si nous prenons l’exemple de ChatGPT, notre assistant d’écriture IA, cela commence toujours par un prompt. Supposons que vous écriviez « Écris une courte description d’un éléphant ». L’assistant d’écriture commence par analyser le prompt de l’utilisateur et la décompose en tokens. Un token peut être un mot, une partie d’un mot ou plusieurs mots. Ces tokens permettent d’identifier des caractéristiques qui peuvent être utilisées pour générer un nouveau texte.

En réponse à un prompt, l’assistant d’écriture génère un token qu’il considère comme la suite la plus probable du texte. Il répète ensuite cette analyse et génère le token suivant en se basant sur le prompt de l’utilisateur ainsi que sur le token généré précédemment. Ce processus se poursuit, générant de nouveaux tokens dans l’ordre.

Exemple

ENTRÉE (PROMPT) : Décris brièvement un éléphant.

RÉPONSE : Un

ENTRÉE 2 : Décris brièvement un éléphant. Un

RÉPONSE : Un mammifère

ENTRÉE 3 : Décris brièvement un éléphant. Un mammifère

RÉPONSE : Un mammifère avec

ENTRÉE 4 : Décris brièvement un éléphant. Un mammifère avec

RÉPONSE : Un mammifère de grande taille

ENTRÉE 5 : Décris brièvement un éléphant. Un mammifère avec de grandes

RÉPONSE : Un mammifère avec de grandes oreilles.

Dans cet exemple, nous pouvons voir comment l’IA construit une réponse sur la base du prompt de l’utilisateur et de tous les tokens qu’elle a précédemment générés. Les tokens sont générés de manière séquentielle, chaque nouveau token étant la suite la plus probable du texte précédent.

Un assistant d’écriture ne comprend pas ce qu’il écrit. Il ne sait pas ce qu’est un éléphant. Il tente simplement de générer un résultat probable qui s’inscrit dans la continuité du prompt qu’il a reçu. De grandes quantités de données et un apprentissage avancé permettent à l’IA de créer des résultats qui ressemblent à ceux d’un être humain.

L’IA pour les images, les sites web et plus encore

L’IA peut être utilisée pour beaucoup plus que des textes. Si vous utilisez le bon système d’IA, vous pouvez générer des images, des vidéos, de la musique, des documents, des sites web, etc.

Le même principe peut être appliqué aux sites web. L’IA peut apprendre à concevoir un site web en analysant un grand nombre de sites web, en identifiant des modèles de conception, de mise en page, de navigation, de texte, etc.

Vous pouvez également utiliser l’IA pour rédiger vos emails promotionnels. L’assistant de rédaction peut rédiger des emails en fonction de vos besoins, écrire des emails professionnels à vos clients et rédiger des réponses appropriées aux emails entrants. Vous pouvez ainsi gagner en efficacité et vous assurer que vos emails sont bien rédigés et professionnels.

Bien entendu, l’IA a de nombreuses autres utilisations. Dans Microsoft Teams, vous pouvez utiliser l’IA pour transcrire les réunions avec vos clients, et d’autres fonctionnalités d’IA dans Microsoft 365 vous permettent de rechercher et de gérer des documents d’une nouvelle manière.

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