🤖 IA : pour que vous sachiez de quoi on parle quand on vous la vend ! 💡💼
Cheffe de projet web | Co-fondatrice et Présidente de Wexample
L’intelligence artificielle (IA) est un sujet qui revient sans cesse, et j’ai passé beaucoup de temps à explorer ses multiples usages. Que ce soit pour discuter de l’appropriation de l’IA au quotidien, notamment avec ChatGPT (Découvrez ChatGPT : votre guide pour débuter), pour apprendre à générer des images via des prompts (Créer des prompts pour générer des images), ou encore pour aborder des enjeux spécifiques comme le SEO (Mettre en place une stratégie GEO) et la conformité RGPD (RGPD et intelligence artificielle), le sujet est vaste et passionnant. Pourtant, j’ai réalisé que je n’avais jamais pris le temps d’expliquer une question fondamentale : c’est quoi, au juste, l’IA ?
Aujourd’hui, le terme « IA » est partout, sur tous les projets, présenté comme la solution à tout. On finit par s’y perdre, surtout quand on entend, dans des discussions intellectuelles, des tentatives de comparaison ou de positionnement de l’intelligence humaine face à l’intelligence artificielle. Par exemple, dans un épisode de France Culture, le physicien Étienne Klein explique à Alain Finkielkraut que l’IA n’est qu’un modèle et n’a rien à voir avec l’intelligence humaine (écouter ici).
Alors, pour éviter de mettre tout et n’importe quoi sous l’étiquette « IA », je vous propose de faire ensemble le tri. Nous allons découvrir plusieurs approches de ce concept, pour ensuite plonger un peu plus dans les aspects techniques. L’objectif ? Se construire une culture solide pour comprendre ce que veut vraiment dire « IA » quand un collaborateur ou un prestataire vous propose de l’intégrer à vos projets.
1. Les différentes visions de l’IA 🤖
Selon le contexte, le terme « intelligence artificielle » peut revêtir plusieurs significations. Voici quatre visions qui permettent de mieux comprendre ce que l’IA représente.
🤖 L’IA telle qu’on l’imagine
Dans sa définition stricte, l’IA désigne des systèmes qui reproduisent des tâches cognitives humaines avec une certaine autonomie, comme la reconnaissance de motifs et la prise de décision simple (Cf, introduction de l’article de Wikipédia).
📌 Exemples : les assistants vocaux comme :
👉 Siri (Apple)
👉 Alexa (Amazone)
👉 ou Google Assistant.
🤖 Ce qu’on appelle IA… mais qui n’en est pas toujours
Dans de nombreux discours, l’IA est utilisée pour décrire toute forme d’automatisation ou de traitement avancé de données, même si ces systèmes ne sont pas « intelligents » au sens strict.
📌 Exemples :
👉 les logiciels de gestion automatisée de processus (RPA),
👉 les systèmes de gestion de bases de données.
🤖 L’IA au sens large
Au sens large, l’IA regroupe toutes les méthodes permettant aux machines de « comprendre », d’« apprendre » ou de « raisonner », englobant le machine learning et le deep learning.
📌 Exemples :
👉 les systèmes de recommandation,
👉 les chatbots,
👉 ou encore les modèles prédictifs utilisés pour la gestion de stocks.
🤖 L’IA au sens de la réglementation
Sur le plan juridique, des cadres réglementaires en construction, comme le projet AI Act en Europe, définissent l’IA comme un ensemble de systèmes soumis à des obligations de transparence, de sécurité et d’éthique.
📌 Exemples :
👉 les systèmes de reconnaissance faciale,
👉 les IA appliquées aux décisions médicales.
2. Comprendre les bases de l’IA : une hiérarchie de méthodes imbriquées 🧠
L’intelligence artificielle regroupe trois niveaux de méthodes, chacun apportant des fonctions spécifiques.
🧠 L’intelligence artificielle : le concept global
L’intelligence artificielle (IA) est le terme général qui regroupe toutes les méthodes et technologies permettant aux machines de réaliser des tâches qui, normalement, nécessitent une intelligence humaine. Cela inclut des capacités comme comprendre des informations, percevoir l’environnement (via des images ou du son) et prendre des décisions en se basant sur des données.
🧠 Les méthodes symboliques et l’apprentissage automatique (ML) : deux grandes approches de l’IA
Dans l’histoire de l’intelligence artificielle, deux grandes approches ont marqué les esprits et orienté le développement de cette discipline :
👉 Les méthodes symboliques : la première vague de l’IA
Dans les années 1970 et 1980, les méthodes symboliques étaient au cœur de la recherche en IA. Ces approches reposaient sur des règles explicites et des bases de connaissances soigneusement élaborées par des experts humains. Elles permettaient de créer des systèmes capables de résoudre des problèmes bien définis, comme le diagnostic médical ou la résolution de puzzles complexes.
- Leur apogée : Ces méthodes étaient considérées comme avant-gardistes à l’époque, car elles reproduisaient un raisonnement logique basé sur des faits connus. C’est ainsi que sont nés les systèmes experts, comme DENDRAL pour la chimie organique ou MYCIN pour les diagnostics médicaux.
- Leur déclin : Avec le temps, les méthodes symboliques ont montré leurs limites : elles nécessitent une énorme quantité de règles codées à la main, ce qui rend difficile leur adaptation à des environnements changeants ou à des problèmes mal définis.
👉 L’apprentissage automatique (ML) : la révolution des données
À partir des années 1990, un changement majeur s’opère. Le machine learning, basé sur l’analyse de données et les algorithmes statistiques, commence à prendre le pas sur les approches symboliques. Plutôt que de définir des règles précises, les systèmes de ML apprennent à partir de données, ce qui les rend beaucoup plus flexibles et évolutifs.
- Pourquoi cette transition ?
- L’émergence de grandes quantités de données numériques.
- Les progrès dans la puissance de calcul, permettant d’entraîner des modèles complexes.
- Une meilleure capacité à résoudre des problèmes mal définis ou ambigus, comme la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel.
- Aujourd’hui : l’ère des réseaux de neurones et du deep learning
Avec le développement des réseaux neuronaux et de l’apprentissage profond (deep learning), l’IA a franchi un nouveau cap. Ces technologies, basées sur des modèles inspirés du cerveau humain, dominent désormais les applications complexes comme la vision par ordinateur ou la génération de langage naturel (ChatGPT en est un exemple parfait).
👉 Une coexistence malgré tout
Malgré leur déclin relatif, les méthodes symboliques ne sont pas totalement dépassées. Elles restent utiles dans des contextes où les règles et les connaissances sont bien établies, comme dans les domaines réglementés (droit, fiscalité) ou pour expliquer les décisions prises par une IA (explicabilité).
🧠 L’apprentissage profond (deep learning) : un sous-ensemble du ML
L’apprentissage profond est une méthode avancée de machine learning, inspirée des réseaux de neurones du cerveau humain. Il est particulièrement efficace pour traiter de grandes quantités de données non structurées, comme les images et le son.
📌 Exemples d’utilisation :
👉 reconnaissance d’image dans le domaine médical,
👉 analyse vidéo pour la sécurité.
3. L’IA en entreprise : quelles méthodes pour quels besoins ? 🏢
Le groupe AI Watch propose de classifier l’IA en fonction de ses familles d’algorithmes, des fonctions exécutées, ou encore des capacités cognitives qu’elle reproduit. Cette classification permet aux entreprises d’identifier les méthodes d’IA les plus pertinentes pour leurs activités.
🏢 Classer les méthodes d’IA par type d’algorithme
Chaque méthode d’IA est liée à un type d’algorithme spécifique. Voici les principaux types d’algorithmes utilisés en entreprise :
- Algorithmes de régression : pour prédire des résultats numériques (par exemple, les ventes futures).
- Réseaux de neurones : pour le traitement des images, du son et du langage naturel.
- Arbres de décision : pour des décisions basées sur des conditions précises, comme l’évaluation des risques.
🏢 Les capacités cognitives reproduites par l’IA
Certaines méthodes d’IA reproduisent des capacités humaines spécifiques, telles que :
- La perception : avec des techniques de deep learning, les machines analysent des images et des sons.
- Le raisonnement : des systèmes d’IA basés sur la logique peuvent aider à la prise de décision.
- L’interaction : avec le traitement du langage naturel (NLP), les machines peuvent comprendre et générer du langage humain.
🏢 Les fonctions exécutées par l’IA
Les méthodes d’IA se différencient aussi par les fonctions qu’elles remplissent dans l’entreprise :
- Automatisation de tâches : par exemple, l’automatisation des processus répétitifs via le RPA.
- Analyse de données : pour extraire des informations stratégiques des données de l’entreprise.
- Assistance à la décision : pour aider les dirigeants à faire des choix éclairés grâce à des insights prédictifs.
4. Faire les bons choix : les questions à poser avant d’intégrer l’IA 🤔
Avec l’engouement autour de l’intelligence artificielle, il est facile de se laisser convaincre par des solutions d’IA qui semblent prometteuses mais qui, au final, n’apportent pas forcément de réelle valeur ajoutée. Avant d’investir dans un projet d’IA, voici quelques questions et axes de réflexion pour évaluer sa pertinence dans votre contexte professionnel.
🤔 Quel problème spécifique l’IA va-t-elle résoudre ?
- Réflexion : L’IA est un outil, pas une solution universelle. Clarifiez d’abord quel problème vous cherchez à résoudre. Est-ce un processus répétitif à automatiser ? Une analyse prédictive ? La mise en place d’une IA doit répondre à un besoin clair et précis.
- Exemple de question : « L’IA va-t-elle nous aider à mieux anticiper la demande client ou à réduire les coûts ? »
🤔 Dispose-t-on des données nécessaires et d’une gouvernance de la donnée adaptée ?
- Réflexion : L’IA, en particulier le machine learning, a besoin de grandes quantités de données pour être efficace. Assurez-vous d’avoir une gouvernance des données solide pour garantir la qualité, la mise à jour, et la sécurité des données nécessaires au projet.
- Exemple de question : « Nos données sont-elles structurées, disponibles et conformes aux régulations ? A-t-on mis en place une stratégie pour gérer la qualité et la sécurité des données sur le long terme ? »
🤔 Quels sont les coûts, et le retour sur investissement est-il réaliste ?
- Réflexion : Un projet d’IA peut être coûteux à déployer et entretenir. Évaluez les coûts en termes d’infrastructure, de compétences nécessaires et de maintenance pour éviter de vous lancer dans un projet à perte.
- Exemple de question : « Quel retour sur investissement peut-on attendre, et dans quel délai ? Les coûts d’infrastructure et de maintenance sont-ils raisonnables ? »
🤔 L’IA est-elle la seule solution ?
- Réflexion : Avant de se tourner vers l’IA, il est parfois plus simple et plus rentable d’explorer d’autres solutions d’automatisation ou d’analyse. Demandez-vous si une IA est nécessaire ou si une approche plus traditionnelle pourrait suffire.
- Exemple de question : « Peut-on résoudre ce problème avec des outils existants sans l’IA ? L’IA est-elle vraiment indispensable ici ? »
🤔 Le projet respecte-t-il les contraintes légales et éthiques ?
- Réflexion : Certaines applications de l’IA, comme la reconnaissance faciale ou l’analyse de données sensibles, sont soumises à des régulations strictes (RGPD, AI Act). Assurez-vous que votre projet d’IA respecte les exigences légales et éthiques.
- Exemple de question : « Sommes-nous conformes aux réglementations en vigueur ? Avons-nous pris en compte les aspects éthiques et la protection de la vie privée ? »
🤔 Quelle est l’expertise réelle des prestataires ?
Exemple de question : « Le prestataire possède-t-il des projets IA réussis et documentés ? Peut-il démontrer une expertise technique solide et adaptée à notre secteur ? Dispose-t-il des certifications ou d’un portfolio prouvant ses compétences ? »
Réflexion : Dans le contexte de la « hype » autour de l’IA, de nombreux prestataires s’improvisent experts sans réelle compétence technique. Il est essentiel d’évaluer l’expertise réelle des consultants ou fournisseurs pour éviter les projets mal exécutés ou décevants.
❓ Quiz : testez vos connaissances sur l’IA !
1. L’intelligence artificielle est :
🔵 a) Une technologie qui imite l’intelligence humaine.
🔵 b) Un ensemble de méthodes permettant aux machines de réaliser des tâches cognitives.
🔵 c) Un ordinateur très puissant.
🔵 a) Une technologie qui imite l’intelligence humaine.
🔵 b) Un ensemble de méthodes permettant aux machines de réaliser des tâches cognitives.
🔵 c) Un ordinateur très puissant.
👉 Réponse :
🔵 b) Un ensemble de méthodes permettant aux machines de réaliser des tâches cognitives.
L’IA regroupe diverses approches, comme l’apprentissage automatique et les méthodes symboliques.
2. Quelles sont les deux grandes approches de l’IA ?
🟠 a) L’apprentissage automatique et l’apprentissage manuel.
🟠 b) Les méthodes symboliques et l’apprentissage automatique.
🟠 c) Les réseaux neuronaux et les algorithmes de tri.
🟠 a) L’apprentissage automatique et l’apprentissage manuel.
🟠 b) Les méthodes symboliques et l’apprentissage automatique.
🟠 c) Les réseaux neuronaux et les algorithmes de tri.
👉 Réponse :
🟠 b) Les méthodes symboliques et l’apprentissage automatique.
Les méthodes symboliques reposent sur des règles explicites, tandis que l’apprentissage automatique utilise des données pour entraîner des modèles.
3. ChatGPT est un exemple de :
🔴 a) Méthode symbolique.
🔴 b) Apprentissage automatique (machine learning).
🔴 c) Apprentissage profond (deep learning).
🔴 d) Intelligence artificielle générale (IA forte).
🔴 a) Méthode symbolique.
🔴 b) Apprentissage automatique (machine learning).
🔴 c) Apprentissage profond (deep learning).
🔴 d) Intelligence artificielle générale (IA forte).
👉 Réponse :
🔴 c) Apprentissage profond (deep learning).
ChatGPT repose sur un modèle de deep learning appelé transformer, qui lui permet de comprendre et de générer du langage naturel. Il s’agit d’une sous-branche de l’apprentissage automatique.
4. Le machine learning (ML) est basé sur :
🟢 a) Des règles fixes définies par des humains.
🟢 b) L’analyse de données pour apprendre et améliorer les performances.
🟢 c) La simulation exacte du cerveau humain.
🟢 d) Un système d’intelligence générale capable de tout faire.
🟢 a) Des règles fixes définies par des humains.
🟢 b) L’analyse de données pour apprendre et améliorer les performances.
🟢 c) La simulation exacte du cerveau humain.
🟢 d) Un système d’intelligence générale capable de tout faire.
👉 Réponse :
🟢 b) L’analyse de données pour apprendre et améliorer les performances.
Le machine learning utilise des données pour entraîner des modèles à reconnaître des schémas et à prendre des décisions, sans être explicitement programmé pour chaque tâche.
5. Pourquoi la gouvernance des données est-elle cruciale pour un projet d’IA ?
🟣 a) Pour éviter les biais dans les résultats.
🟣 b) Pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.
🟣 c) Pour respecter les réglementations et optimiser les performances.
🟣 d) Toutes les réponses ci-dessus.
🟣 a) Pour éviter les biais dans les résultats.
🟣 b) Pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données.
🟣 c) Pour respecter les réglementations et optimiser les performances.
🟣 d) Toutes les réponses ci-dessus.
👉 Réponse :
🟣 d) Toutes les réponses ci-dessus.
Une bonne gouvernance des données est essentielle pour un projet d’IA réussi et conforme aux normes.
☕ Conclusion : pourquoi il est essentiel de comprendre les bases de l’IA
J’espère sincèrement que cet article vous aura donné les bases nécessaires pour mieux comprendre ce qu’est (et ce que n’est pas) l’intelligence artificielle. L’objectif était de vous offrir un bagage solide pour aborder le sujet avec plus de clarté, surtout dans un contexte où l’on parle d’IA à toutes les sauces.
Si vous avez des questions, des remarques ou même des désaccords (ça arrive !), n’hésitez pas à les partager en commentaire. Vos retours sont toujours précieux, car ils m’aident à affiner mes réflexions… et qui sait, peut-être à préparer un prochain article avec vos idées !
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Merci pour votre lecture, et à très bientôt pour continuer à explorer ensemble ce fascinant univers de l’intelligence artificielle. 😊
Carole
Bonjour,
Vous mentionnez dans votre article des modèles capables d’interpréter des images. Est-ce que ce sont les mêmes qui sont capables d’en créer ?
Bonjour,
Merci pour votre question ! Les modèles capables d’interpréter des images (comme identifier ce qu’elles contiennent) ne sont pas nécessairement les mêmes que ceux utilisés pour en créer.
👉 Les modèles qui interprètent des images, comme ceux utilisés en reconnaissance d’objets ou en classification, reposent sur des architectures comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN).
👉 En revanche, les modèles qui génèrent des images, comme DALL·E ou Stable Diffusion, s’appuient sur des architectures spécifiques à la génération, comme les réseaux antagonistes génératifs (GAN) ou les modèles de diffusion.
Ces deux catégories de modèles peuvent partager des principes communs, mais leur entraînement et leur objectif sont très différents. Si le sujet vous intéresse, je pourrais envisager de détailler cela dans un futur article !