ChatGPT, Siri, Midjourney... vous avez sûrement entendu parlé ou même utilisé ces applications d'intelligence artificielle. Capable de simuler l'intelligence humaine et d'apprendre par elle-même, l'IA repose sur la collecte, le traitement et l'analyse de données.
Rédiger un article, une lettre de motivation, un poème ou un exposé, créer des photo-montages, des sons ou de courtes vidéos, générer du code, analyser des scanners ou des images de vidéo surveillance…les usages de l’IA semblent illimités et démontrent chaque jour un peu plus leur puissance.
Définie par ChatGPT comme « un domaine de l’informatique qui vise à créer des systèmes capables de simuler l’intelligence humaine », l’IA tient sa force dans sa capacité à traiter une quantité infinie de données. Pour simplifier, le fonctionnement de l’intelligence artificielle repose sur la collecte, le traitement et l’analyse d’importantes quantités de données (plusieurs milliards), et ce de façon continue. Plus la qualité des informations fournies pour alimenter l’IA est bonne, plus la réponse apportée par l’application sera de qualité.
La première étape, fondamentale pour qu’elle soit opérationnelle, est le traitement de la donnée. L’IA va collecter, stocker et analyser de la data pour acquérir des connaissances (machine learning). Avec des techniques comme l’analyse statique, elle va être en capacité de résumer, d’organiser et de tirer des conclusions grâce aux données reçues. De cette manière, elle pourra ensuite entraîner un modèle, puis le tester et enfin le déployer.
Sous-catégorie de l’IA utilisé notamment par les chatbots et assistants voaux, le traitement du langage naturel (aussi appelé par l’acronyme anglais NLP pour Natural Language Processing), permet de segmenter des phrases, extraire des relations ou encore étiqueter des parties de discours pour être capable de réaliser des tâches comme la reconnaissance de la parole, la génération de textes ou encore la traduction automatique.
La puissance de l’IA repose aussi sur le data mining. Comme l’explique le site Le Big Data, ce terme désigne l’analyse de données depuis différentes perspectives et le fait de transformer ces données en informations utiles, en établissant des relations entre les données ou en repérant des patterns (schémas).
L’autre pilier de l’apprentissage automatique est le réseau de neurones et ce que l’on appelle « l’apprentissage profond » ou deep learning. La CNIL définit ce processus comme étant « un ensemble organisé de neurones interconnectés permettant la résolution de problèmes complexes ».
Machine learning, data mining, deep learning, les applications de l’IA touchent toutes les activités humaines et soulèvent de nombreuses questions éthiques, sociétales, juridiques et économiques. Discipline informatique étudiée depuis une soixantaine d’année, l’IA ou plutôt les IA font déjà partie de notre réalité et sont utilisées dans de nombreux secteurs (finance, logistique, industrie, art) pour créer des blockchains, des NFT ou des cryptomonnaies. Elle est présente dans nos outils de communication (assistants vocaux, chatbots, traducteurs automatiques…). Les professionnels de santé s’en servent comme aide au diagnostic, les météorologues pour leurs prévisions météo et les services de sécurité pour assurer la surveillance grâce à la computer vision et la reconnaissance faciale.
L’IA représente-t-elle un danger ou progrès pour l’humanité ? Faut-il l’interdire aux internautes l’utilisation de plateforme telle que ChatGPT ? Luc Julia, co-créateur de Siri répond sur le plateau de BFM Business que c’est « la pire des choses à faire ». Selon lui, « il faut surtout s’éduquer et comprendre comment ça marche. » Face aux craintes autour des IA, Luc Julia conseille de « réguler à un moment donné. Il va falloir comprendre ce que nous voulons collectivement avec ces IA. »
Pour aller plus loin : Dossier réalisé par le Journal du CNRS : Comment l’intelligence artificielle va changer nos vies ?
L’intelligence artificielle n’existe pas, de Luc Julia, éditions First.