Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

 


Intelligence artificielle et apprentissage automatique

 

L’intelligence artificielle est partout: des stations de jeux vidéo au maintien des systèmes informatiques complexes en entreprise.

 

Les ingénieurs et les scientifiques travaillent à implémenter des comportements intelligents aux machines afin qu’elles réfléchissent et répondent en temps réel.

 

Par ailleurs, l’intelligence artificielle se transforme d’un sujet de recherche en une technologie progressivement adoptée par les entreprises.

 

Les géants de la tech comme Google et Facebook ont misé gros sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ou machine learning. Ils les utilisent déjà dans leurs produits.

 

Et ce n’est que le début car dans les années à venir, l’intelligence artificielle va progressivement se retrouver dans tous les produits, les uns après les autres.


L’intelligence artificielle

 

L’intelligence artificielle peut être définie comme étant la science et l’ingénierie permettant de rendre les machines intelligentes et plus spécifiquement les programmes informatiques.

 

On parle alors d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.

 

L’intelligence artificielle est associée aux tâches effectuées par un ordinateur pour comprendre l’intelligence humaine mais l’IA n’a pas à se limiter à des méthodes biologiquement observables.

 

On s’accordera toutefois à dire que l’objectif de l’intelligence artificielle est de rendre les ordinateurs et les programmes informatiques assez intelligents pour imiter le comportement de l’esprit humain.

 

L’ingénierie des connaissances est une partie essentielle des recherches portant sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.

 

Les machines et les programmes doivent disposer d’informations abondantes sur le monde afin d’agir et de réagir plus souvent comme les humains.

 

L’IA doit avoir accès aux biens, aux catégories, aux objets et aux différentes relations existantes entre eux afin de pouvoir implémenter l’ingénierie des connaissances.

 

L’intelligence artificielle effectue un travail fastidieux et initie des concepts complexes tels que :

 

  • Le bon sens
  • La résolution de problèmes
  • Le pouvoir de raisonnement analytique.


L’intelligence artificielle verticale

 

L’IA verticale consiste en des services concentrés sur une seule tâche ou travail tels que :

  • La planification
  • L’automatisation de tâches répétitives…

 

On pourra citer comme exemple les chatbots qui effectuent si bien leur travail qu’on pourrait se méprendre sur leur nature.


L’intelligence artificielle horizontale

 

L’IA horizontale porte sur les services prenant en charge des tâches multiples.

 

Cortana, Siri et Alexa sont des exemples de ce type d’IA horizontale.

 

Elles prennent en effet en charge plusieurs demandes/questions et les traitent.

 

Ce type d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique s’accomplit en analysant la manière dont le cerveau humain fonctionne tandis qu’il résout un problème.

 

Il utilise ensuite sa technique de résolution analytique des problèmes pour construire des algorithmes complexes qui effectueront cette tâche.

 

L’IA est un système de prise de décision automatisé qui est continuellement et de manière automatique en train de :

 

  • apprendre
  • s’adapter
  • suggérer 
  • agir.

 

A un niveau fondamental, cela requiert des algorithmes capables d’apprendre à partir de différentes expériences et c’est en ce point que l’apprentissage automatique s’avère pertinent.


L’apprentissage automatique

 

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont des termes en tendance tout en étant confondus alors que l’apprentissage automatique est une sous catégorie de l’intelligence artificielle.

 

L’apprentissage automatique est la science de la conception et de l’application d’algorithmes capables d’apprendre à partir d’expériences passées.

 

Si un comportement s’est déjà produit dans le passé, il est alors possible de prédire s’il va se reproduire.

 

De ce fait, s’il n’existe pas d'antécédent à un comportement, il est alors impossible de le prédire.

 

L’apprentissage automatique peut être appliqué à la résolution de problèmes avancés tels que :

 

  • La détection de fraude à la carte bancaire
  • La conduite automatique de véhicules 
  • La détection et la reconnaissance faciale.

 

L’apprentissage automatique utilise des algorithmes complexes en constante itération à travers de larges ensembles de données, analysant des schémas et permettant aux machines de répondre à différentes situations pour lesquelles elles n’ont pas forcément été programmées.


L’apprentissage supervisé

 

En apprentissage supervisé, le système est alimenté en ensembles de données pour la formation/exercice.

 

Les algorithmes d’apprentissage supervisé analysent les données et produisent des fonctions déduites.

 

Les solutions correctes ainsi produites peuvent être utilisées pour schématiser d’autres exemples.


L’apprentissage non supervisé

 

Les algorithmes d’apprentissage non supervisé sont beaucoup plus complexes car les données à entrer ne sont pas regroupées comme pour les ensembles de données.

 

Il s’agit en effet d’un apprentissage automatique autonome et sans aucune supervision.

 

Aucune solution à un problème n’est donnée et l’algorithme repère seul les schémas dans les données.


L’apprentissage par renforcement

 

Ce type d’algorithme d’apprentissage automatique permet aux agents logiciels et aux machines de déterminer automatiquement le comportement idéal dans un contexte spécifique afin de maximiser les performances.

 

L’apprentissage par renforcement est défini en caractérisant un problème d’apprentissage au lieu d’une méthode d’apprentissage.

 

N’importe quelle méthode bien adaptée à la résolution du problème est considérée comme étant une méthode d’apprentissage renforcée.

 

L’apprentissage par renforcement considère que l’agent logiciel, le robot, le programme informatique ou le bot se connecte avec un environnement dynamique pour atteindre un but précis.

 

Cette technique sélectionne l’action qui pourrait donner le résultat escompté de manière efficiente et rapide.


apprentissage automatique et intelligence artificielle dans l’industrie

 

L’industrie est considérée comme étant le secteur qui utilise le plus le potentiel offert par les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.

 

En effet, les usines intelligentes ou industries 4.0, bénéficient de :

 

  • La réduction des temps d’arrêt imprévus
  • L’amélioration de la conception de produits
  • L’amélioration de la productivité et des temps de transition
  • L’optimisation de la qualité globale des produits
  • La fiabilisation de la sécurité des employés.

 

Voici les 4 grands domaines de l’industrie que les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique améliorent.


La maintenance

 

Partie intégrante de chaque opération liée à la production, la maintenance des équipements fait également partie des grandes dépenses des industries suite à des temps d’arrêt non planifiés.

 

De ce fait, la maintenance prédictive devient une solution vitale permettant d’économiser de gros montants d’argent.

 

Les algorithmes complexes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique génèrent des prédictions fiables concernant l’état des produits et des machines de production.


Le développement de produits

 

La conception générative est une méthode permettant d’ajouter dans un algorithme un brief détaillé créé par un opérateur humain.

 

Le brief d’informations peut contenir différents paramètres tels que :

 

  • Les ressources de production disponibles
  • Le budget
  • Les délais.

 

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique examinent toutes les variations possibles et génèrent quelques solutions optimales.

 

Cet ensemble de solutions peut être évalué par un modèle de deep learning préformé permettant d'ajouter plus d’informations et choisir des options plutôt que d’autres.


L'amélioration de la qualité

 

Dans un monde moderne marqué par des délais courts et la croissance du niveau de complexité des produits, il est encore plus difficile de se conformer aux plus hauts standards et aux régulations en termes de qualité.

 

Les clients attendent des produits impeccables et les défaillances au niveau de produits résultent en des retraits du marché tout en impactant négativement la réputation de la marque.

 

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique permettent de produire des alertes lorsqu’il y a des problèmes au niveau de la ligne de production qui affectent la qualité des produits.

 

Qu’il s’agisse d’erreurs majeures ou discrètes, l’influence sur le niveau global de la production est tangible et peut être éliminée à des stades avancés.


CONCLUSION


Intelligence artificielle et apprentissage automatique évoluent parallèlement aussi bien en termes d’intégration dans les usages de tous les jours qu’en termes de développement de technologies impliquant l’une et l’autre.

 

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