L’intelligence artificielle est l’un des concepts les plus en vogue ces dernières années et sa complexité croissante la rend parfois difficile à appréhender. En termes simples, il s’agit de créer des programmes et des systèmes capables de prendre des décisions, de résoudre des problèmes et même de reconnaître des modèles sans avoir été explicitement programmés, donc par eux-mêmes. L’IA aide les ordinateurs à accomplir des tâches qui requièrent en général l’intelligence humaine, comme comprendre le langage, reconnaître des objets dans des images, jouer à des jeux, utiliser des modèles et des tendances dans de vastes quantités de données pour faire des prédictions, et bien d’autres choses encore. Pour la ramener à ses principales étapes, l’IA peut être comparée à la confection d’un gâteau : vous rassemblez les ingrédients, suivez une recette, mélangez le tout, faites cuire la pâte, puis vous regardez le résultat se déployer.
Ingrédients (données) : Tout comme il faut des ingrédients pour confectionner un gâteau, l’IA a besoin de données, beaucoup de données… comme des images, des textes, des chiffres, etc. Ces données aident l’IA à apprendre des modèles et à prendre des décisions.
Recette (algorithme) : Une recette vous guide à travers les étapes de la préparation d’un gâteau. Dans le cas de l’IA, un algorithme peut se comparer à une recette, soit un ensemble d’instructions indiquant à l’ordinateur ce qu’il doit faire avec les données, afin d’apprendre et de prendre des décisions.
Mélange et cuisson (formation) : C’est en mélangeant les ingrédients et en cuisant que le gâteau prend forme. Avec l’IA, l’algorithme traite les données, en tire des enseignements et s’améliore au fil du temps. Ce processus d’apprentissage répété est appelé formation.
Un gâteau génial (résultat de l’IA) : Après environ 30 minutes à 350°F… votre gâteau est prêt! Avec l’IA, après l’entraînement, vous obtenez un système capable de faire des prédictions, de reconnaître des choses ou de résoudre des problèmes sur la base de ce qu’il a appris à partir des données.
Amélioration (raffinement de l’IA) : Tout comme vous pouvez adapter votre recette pour le prochain gâteau, l’IA peut être affinée en modifiant l’algorithme ou en lui fournissant davantage de données pour qu’elle soit encore plus performante.
En résumé, comme pour la confection d’un gâteau dans la vie réelle, les résultats peuvent varier selon la qualité des données et de l’algorithme utilisé. Toutefois, à l’instar d’un boulanger qui perfectionne sa recette, les systèmes d’IA peuvent être améliorés et affinés, afin de se rapprocher des résultats souhaités, qui mettent l’eau à la bouche.
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