L’explosion de l’IA

Personne ne découvre l’IA aujourd’hui. On ne peut pourtant pas nier que son usage a explosé avec l’essor de l’IA générative auprès du grand public. L’arrivée de ChatGPT a en effet révolutionné le marché, en présentant l’IA comme un chat plutôt que comme une notion IT complexe à appréhender. Cette accessibilité nouvelle a permis à la discipline entière de revenir sur le devant de la scène. Elle a aussi permis à toute forme d’IA d’émerger et de révolutionner de nombreux process.

Le boom de l’informatique a permis la digitalisation des informations, puis celle des process. Le boom de l’IA va plus loin : il rend ces process intelligents, et surtout plus efficaces.

Les intelligences artificielles

Il existe de nombreuses formes d’intelligence artificielle. Les développeurs codent des algorithmes, aussi complexes soient-ils, depuis aussi longtemps que l’informatique existe. Certains les considèrent d’ailleurs déjà comme des intelligences artificielles.

Généralement, on parle plutôt d’intelligence artificielle dès lors qu’un développeur ne définit pas lui-même le résultat attendu. On parle alors de Machine Learning, dès que l’on entraîne des algorithmes sur des jeux de données afin d’obtenir des résultats qui s’affinent et s’améliorent au fil du temps. Cet entraînement peut être guidé, on parle alors d’approche déterministe, ou non guidé. On utilise ces algorithmes depuis très longtemps, par exemple dans les moteurs de recommandation d’Amazon ou dans la reconnaissance d’image.

Dans les outils de machine learning, on distingue encore une sous-catégorie : le deep learning. Cette approche utilise des réseaux neuronaux artificiels pour résoudre des problèmes complexes. Elle sert par exemple à la reconnaissance d’image, à la traduction ou à la reconnaissance vocale.

En poussant très loin les stratégies de deep learning, sur des volumes de données très importants, les chercheurs ont récemment créé un nouveau sous-ensemble : l’IA générative. Les volumes de données y sont si importants que l’on ne peut plus retracer le « raisonnement » de l’algorithme. On obtient alors ce que l’on appelle des œuvres uniques générées.

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