Chapitre 23

L'essor de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

La décennie 2010-2020 a été caractérisée par une accélération extraordinaire dans le domaine de de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) . Grâce à une combinaison de facteurs technologiques et méthodologiques, ces disciplines ont réalisé des progrès significatifs, passant des promesses futures à des réalités concrètes avec des applications dans divers secteurs.

23.1 Définition et concepts clés :
Apprendre aux machines à apprendre

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui traite de la conception et du développement de systèmes capables de simuler l'intelligence humaine, comme la capacité d'apprendre, de raisonner, de résoudre des problèmes et de percevoir l'environnement. L'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmés.

Certains concepts clés de l'apprentissage automatique comprennent :

• Algorithmes : Sont des ensembles de règles ou d'instructions qu'un ordinateur suit pour résoudre un problème ou effectuer une tâche. En ML, les algorithmes sont conçus pour identifier des modèles et des relations dans les données.
• Données : Elles sont la matière première de l'apprentissage automatique. De grandes quantités de données (souvent appelées « Big Data ») sont utilisées pour « former » des modèles ML.
• Formation : C'est le processus par lequel un algorithme ML analyse les données et apprend à faire des prédictions ou à prendre des décisions.
• Inférence : C'est la phase où le modèle entraîné est utilisé pour faire des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données qu'il n'a pas vues pendant l'entraînement.

Il existe différents types d'apprentissage automatique :

• Apprentissage supervisé : L'algorithme apprend à partir de données étiquetées, c'est-à-dire des données dans lesquelles la bonne réponse est déjà connue. L’objectif est que l’algorithme apprenne à mapper les entrées aux sorties correctes.
• Apprentissage non supervisé : L'algorithme apprend à partir de données non étiquetées, à la recherche de modèles et de structures cachés dans les données.
• Apprentissage par renforcement : L'algorithme apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des « récompenses » ou des « punitions » en fonction de ses actions. L’objectif est que l’algorithme apprenne à prendre des décisions qui maximisent la récompense au fil du temps.

23.2 Les facteurs clés de la hausse :
La tempête technologique parfaite

Plusieurs facteurs ont contribué à l’essor rapide de l’IA et du ML au cours de la décennie 2010-2020 : 

• Augmentation de la puissance de calcul (GPU) : Les progrès du matériel, en particulier dans le développement de GPU (Graphics Processing Units) de plus en plus puissants et efficaces , ont fourni la puissance de calcul nécessaire pour entraîner des modèles d'IA complexes, tels que les réseaux neuronaux profonds. Les GPU, initialement conçus pour les graphismes de jeux vidéo, se sont révélés bien adaptés aux opérations de calcul parallèle nécessaires à l’entraînement de ces modèles.

• Disponibilité du Big Data : L'explosion des données générées par Internet, les médias sociaux, les capteurs, les appareils mobiles et d'autres sources ont fourni la grande quantité de données nécessaires pour former des modèles d'apprentissage automatique efficaces. Sans données suffisantes, même les algorithmes les plus sophistiqués ont du mal à apprendre des modèles significatifs.
• Progrès des algorithmes : Parallèlement à l'augmentation de la puissance de calcul et de la disponibilité des données, des progrès importants ont été réalisés dans le développement d'algorithmes d'IA et de ML, en particulier dans le domaine de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux .

23.3 Développements et percées clés :
Jalons de l'IA moderne

La décennie 2010-2020 a été remplie de développements et de découvertes clés qui ont fait avancer le domaine de l’IA : 

• Apprentissage profond et réseaux de neurones : l'apprentissage profond est une branche de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones avec plusieurs couches (d'où le terme « profond ») pour analyser les données. Ces réseaux sont capables d'apprendre des représentations complexes de données, ce qui les rend particulièrement efficaces pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.
• Reconnaissance d'images : Les capacités de reconnaissance d'images ont fait d'énormes progrès grâce au deep learning. Les systèmes d’IA sont devenus capables d’identifier des objets, des personnes et des scènes dans des images avec une précision dépassant souvent celle des humains. Cela a conduit à des applications telles que la reconnaissance faciale , la détection d'objets dans la vidéo et les technologies pour la conduite autonome .
• Traitement du langage naturel (NLP) : Le traitement du langage naturel (NLP) a fait de grands progrès, permettant aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer la parole humaine. Cela a conduit à des améliorations significatives des traducteurs automatiques , chatbots et assistants virtuels .
• ​​​​​​ Reconnaissance vocale : La précision des systèmes de reconnaissance vocale s'est considérablement améliorée, rendant les interactions vocales avec les appareils numériques plus fluides et plus fiables. Cela a été fondamental pour le succès des assistants virtuels et des systèmes de commande vocale.
• Apprentissage par renforcement : L'apprentissage par renforcement a démontré son potentiel dans des domaines tels que les jeux (par exemple, le programme AlphaGo de DeepMind a vaincu les meilleurs joueurs humains de Go) et la robotique, où les agents d'IA ont appris à effectuer des actions optimales dans un environnement par essais et erreurs. et recevoir des commentaires sous forme de récompenses.