jeudi 17 octobre 2024

Comment parler de l’”Intelligence Artificielle”

“Toute technologie suffisamment avancée est indiscernable de la magie” (Arthur C. Clark et Karl Schroeder). 

C’est humain. 

Mais pour se séparer des croyances et des mystifications, nous allons forger une approche rigoureuse basée sur l’observation des faits avérés et l’utilisation d’un vocabulaire exigeant.

Commençons par observer une liste des principales applications de l’IA 

Observons les activités et fonctionnalités de l'IA

 A. Traitement du texte et langage naturel

1. Automatisation des réponses aux questions – Chatbots

2. Compréhension et génération de langage naturel – Traitement du langage naturel (NLP)

3. Traduction automatique entre différentes langues – Traduction automatique

4. Analyse de sentiments dans des textes ou sur les réseaux sociaux – Analyse de sentiments

5. Création de textes et d’histoires automatisées – IA générative (textes)

6. Transcription de la parole en texte – Reconnaissance vocale

7. Simulation de conversation humaine – Agents conversationnels ou Assistants virtuels

8. Personnalisation des recommandations – Systèmes de recommandation


 B. Traitement d’images et vidéos

9. Reconnaissance d’images et de visages – Vision par ordinateur

10. Analyse de vidéos et résumés automatiques – Analyse vidéo automatique

11. Création d’images et de contenus visuels – IA générative (images)


12. Détection et modération automatique de contenus visuels en ligne – Modération de contenu assistée par IA

13. Surveillance et sécurité – Caméras intelligentes ou Systèmes de surveillance intelligents

14. Création d'avatars ou de personnages virtuels interactifs – Avatars virtuels ou Agents numériques

15. Conception graphique assistée – Design assisté par IA


 C. Analyse de données et prédictions

16. Analyse et traitement des données – Data mining ou Big Data Analytics

17. Prédiction de comportements utilisateurs – Modélisation prédictive ou Analyse prédictive

18. Optimisation de moteurs de recherche – Algorithmes de recherche ou Optimisation pour les moteurs de recherche (SEO)

19. Prédiction des pannes dans les systèmes industriels – Maintenance prédictive

20. Détection de tendances et anomalies dans les données – Détection d’anomalies ou Analyse de tendances

21. Gestion de processus logistiques – Optimisation logistique

22. Analyse de performances sportives – Analyse sportive assistée par IA

23. Création de modèles économiques ou statistiques – Modélisation économique ou Analyse statistique

24. Suivi et analyse des mouvements – Analyse vidéo sportive ou Suivi par IA

25. Détection de fraudes – Détection de fraude automatisée


 D. Santé et bien-être

26. Diagnostic médical à partir de données – IA médicale ou Diagnostic assisté par IA

27. Analyse de radiographies ou scanners – Analyse d’images médicales par IA

28. Détection de maladies précoces grâce aux analyses de données – Prédiction médicale ou Analyse prédictive en santé

29. Optimisation des performances énergétiques des systèmes de santé – Optimisation énergétique assistée par IA

30. Simulation et modélisation de traitements médicaux – Modélisation médicale ou Simulations en santé

31. Assistance dans la recherche et le développement pharmaceutique – Recherche pharmaceutique assistée par IA

32. Suivi de la santé via des appareils connectés – Wearables ou Dispositifs connectés de santé


 E. Transport et mobilité

33. Conduite autonome de véhicules – Véhicules autonomes ou Conduite autonome

34. Planification d’itinéraires optimisés – Algorithmes d’optimisation d’itinéraires ou GPS intelligent

35. Prévision de trafic et gestion des flux routiers – Gestion intelligente du trafic

36. Gestion intelligente des systèmes de transport public – Systèmes de transport intelligents


 F. Automatisation industrielle et domotique

37. Contrôle de systèmes robotiques – Robots industriels ou Automatisation robotique

38. Automatisation des tests logiciels – Tests logiciels automatisés

39. Automatisation des processus dans les usines – Automatisation industrielle ou Systèmes d’automatisation avancée

40. Optimisation des processus industriels – Optimisation industrielle par IA

41. Gestion des appareils domestiques connectés – Domotique ou Systèmes intelligents pour la maison


 G. Finance et économie

42. Réalisation d’opérations financières automatisées – Trading automatisé ou Algorithmes de trading

43. Création de profils financiers personnalisés – Conseil financier automatisé ou Profilage financier

44. Prédiction des tendances financières – Prédiction de marché ou Modélisation financière

45. Détection de fraudes dans les transactions bancaires – Détection de fraude bancaire


 H. Éducation et divertissement

46. Simulation de jeux et prise de décisions en temps réel – IA dans les jeux vidéo ou IA de gameplay

47. Interaction en temps réel dans les jeux vidéo – Personnages non-joueurs (PNJ) intelligents

48. Personnalisation des expériences d'apprentissage – E-learning personnalisé ou Enseignement assisté par IA

49. Aide à la rédaction et à la recherche documentaire – Assistants de rédaction ou IA générative pour le texte

50. Création d’avatars ou personnages virtuels interactifs – Personnages virtuels intelligents ou Avatars numériques


 I. Environnement et agriculture

51. Gestion des ressources agricoles – Agriculture de précision

52. Optimisation de l’utilisation de l’eau et de l’énergie en agriculture – Optimisation agricole par IA

53. Suivi des conditions climatiques et environnementales – Prévisions climatiques ou Analyse environnementale

54. Surveillance des forêts et gestion des risques environnementaux – Surveillance environnementale par IA


 J. Exploration scientifique et technique

55. Simulation et modélisation scientifiques – Simulations scientifiques par IA

56. Aide à la conception et à l’ingénierie – Conception assistée par IA (CAO)

57. Exploration et traitement de données spatiales – Exploration spatiale assistée par IA

58. Aide à la recherche en biologie et sciences de la vie – Recherche biologique assistée par IA


Et on pourrait continuer cette liste qui s’allonge chaque jour.


En conclusion de cet examen, ne pensons-nous pas qu’on doit parler des IA et non d’une seule et même IA partout. 

Et voici pourquoi et quels avantages, nous allons en tirer : 

Des IA et non “l’IA”


Parler des IA au pluriel, plutôt que de l'IA au singulier, reflète une réalité importante : il n'existe pas une seule intelligence artificielle capable de tout faire, mais de multiples systèmes d'IA spécialisés dans différentes tâches et applications

Chaque IA est conçue pour accomplir une tâche précise ou un ensemble de tâches, et ces tâches sont généralement appelées des fonctionnalités.


Pourquoi parler des IA ?


1. Spécialisation des IA :

Chaque IA excelle dans une tâche ou un domaine spécifique. Par exemple, une IA utilisée pour la reconnaissance d'images (vision par ordinateur) est très différente d'une IA utilisée pour la traduction de texte (traitement du langage naturel).

Elles reposent sur des algorithmes, des données et des méthodes distincts

   

2. Diversité des applications :

Comme nous l'avons vu dans la liste, les IA sont utilisées dans des domaines aussi variés que la santé, la finance, le transport, l'éducation, etc. Une IA qui optimise la gestion de la circulation routière n'a pas les mêmes fonctions qu'une IA qui analyse des radiographies.

Il est donc plus précis de parler des IA en fonction du processus qu'elles automatisent ou de la fonctionnalité qu'elles remplissent.


3. Technologies sous-jacentes différentes : 

Selon la tâche à accomplir, les technologies qui sous-tendent les IA sont différentes. 

Par exemple, une IA pour la conduite autonome utilise des réseaux de neurones profonds et des techniques de contrôle robotique, tandis qu'une IA pour la modération de contenu en ligne repose sur l'analyse sémantique des textes et des images.

Il est donc logique de les désigner selon leur domaine d'application ou leur fonctionnalité.


Importance de désigner les IA par leur fonctionnalité


Chaque IA peut être définie par la fonctionnalité qu’elle accomplit, c’est-à-dire ce qu’elle fait réellement pour l’utilisateur. 

Une fonctionnalité, en termes simples, désigne une tâche spécifique qu’une IA est capable d’automatiser ou d’accomplir de manière autonome. 


Par exemple :

- Traduction automatique :

Cette fonctionnalité permet à une IA de traduire un texte d'une langue à une autre. On parlera d’une IA de traduction.

- Reconnaissance faciale :

Cette fonctionnalité permet à une IA d’identifier des visages sur des photos ou des vidéos. On parlera d’une IA de reconnaissance faciale.

- Prédiction des pannes :

Dans les usines, une IA peut prédire les moments où des machines risquent de tomber en panne. C'est une IA de maintenance prédictive.


Ces exemples montrent que les IA sont souvent nommées en fonction de ce qu’elles font. Par conséquent, parler d'IA de traduction ou d'IA de diagnostic médical est plus précis et aide à comprendre directement l’utilité de cette IA.


Ce qu'il faut entendre par "fonctionnalité"


Une fonctionnalité désigne une capacité spécifique d’une IA à accomplir une tâche définie.

Cela va au-delà de la simple capacité technique : une fonctionnalité reflète un processus automatisé qui répond à un besoin ou résout un problème.


Voici quelques caractéristiques d'une fonctionnalité :

- Automatisation d’un processus :

Une IA remplace ou assiste une action humaine en automatisant un processus (ex. : lecture de textes, analyse de données, détection de visages).

- Résolution d’un problème spécifique :

Une IA est créée pour résoudre un problème précis, et sa fonctionnalité reflète cette mission (ex. : prédire le trafic, classer des images, générer du texte).

- Interaction avec l'utilisateur :

Souvent, une IA est utilisée pour rendre un service à l’utilisateur (ex. : répondre à des questions via un chatbot, recommander des produits, diagnostiquer une maladie).


Avantages de cette approche

1. Clarté pour les utilisateurs :

Désigner une IA par sa fonctionnalité permet aux utilisateurs de mieux comprendre ce que l’IA fait réellement. Par exemple, le terme « IA de modération de contenu » est immédiatement plus compréhensible que simplement parler d’IA de manière générale.

   

2. Meilleure communication des compétences :

Les entreprises ou les chercheurs peuvent expliquer plus clairement les capacités d’une IA en parlant de ses fonctionnalités spécifiques.

Cela permet de mieux cibler les publics intéressés et de montrer concrètement l’impact de l’IA dans un domaine donné.


3. Évolution et modularité :

L'IA évolue constamment.

Les systèmes peuvent être composés de plusieurs IA spécialisées, chacune avec sa propre fonctionnalité.

Par exemple, dans une voiture autonome, il y a des IA pour la reconnaissance d’objets, d’autres pour la planification d’itinéraire, et encore d’autres pour la prise de décisions.

Parler des IA en fonction de leurs fonctionnalités permet de mieux comprendre cette modularité.


 En conclusion


Parler des IA, et non de l'IA au singulier

Parler des IA, et non de l'IA au singulier, reflète la diversité et la spécialisation des systèmes d'intelligence artificielle


Désigner chaque IA par la fonctionnalité qu’elle accomplit

Désigner chaque IA par la fonctionnalité qu’elle accomplit permet de clarifier son rôle et ses capacités pour le grand public, les entreprises et les chercheurs


Cela met en évidence le fait que l’intelligence artificielle n’est pas une entité monolithique, mais une collection de technologies différentes, chacune avec un objectif spécifique, automatisant un processus particulier pour rendre la vie plus simple, plus efficace ou plus sécurisée.