Think AI : une nouvelle série d’articles dédiée à l’Intelligence Artificielle, signée Seenovate. Chaque semaine, découvrez les rouages, les usages et les enjeux de l’IA pour mieux en comprendre les mécanismes.
L’Intelligence Artificielle (IA) fait désormais partie de notre quotidien. Que ce soit à travers les moteurs de recherches, les chatbots en lignes ou bien encore les traducteurs automatiques, nous interagissons régulièrement avec ces technologies, parfois même sans s’en rendre compte. Pourtant, leur fonctionnement reste souvent obscur et difficile à appréhender. Cet article a pour but d’éclaircir ce sujet en expliquant ce qu’est réellement l’IA, son fonctionnement ainsi que ses limites.
I. Qu’est-ce que l’IA ?
L’IA regroupe les modèles capables d’effectuer des tâches habituellement réservées aux humains. Par exemple, la catégorisation de textes, la reconnaissance d’images, la génération de voix, de texte, etc.
On peut distinguer deux types d’IA : l’IA “analyste ” et l’IA générative. Alors que la première est capable d’analyses complexes, la seconde vise à générer du contenu complètement nouveau. Ces dernières années, le développement des IA génératives, a suscité de plus en plus l’intérêt du grand public, démocratisant l’usage de l’IA dans la vie quotidienne.
Les objectifs de l’IA sont multiples, automatiser des tâches répétitives, améliorer et accélérer la prise de décision et augmenter les capacités humaines en sont des exemples. De plus, les avantages sont eux aussi nombreux, un gain d’efficacité en termes de rapidité et de résultats, une réduction des erreurs humaines et surtout un traitement de données massives.
II. Comment fonctionne l’IA ?
Malgré les apparences, l’intelligence artificielle ne « pense » toujours pas comme un humain. Elle fonctionne plutôt comme un élève très appliqué qui apprend en observant de nombreux cas (des milliers, des millions voire des milliards).
Par exemple, avant de pouvoir classer des documents dans plusieurs catégories prédéfinies, le modèle d’IA doit avoir vu de nombreux documents représentatifs de chacune de ces catégories. Si un humain n’a besoin que de quelques documents pour repérer des caractéristiques propres à chaque catégorie, l’IA a quant à elle une courbe d’apprentissage beaucoup plus lente.
Les données : le carburant de l’IA
Premier point clé : l’IA n’invente rien : elle apprend uniquement à partir des données qu’on lui fournit, en rapport avec ce qu’elle doit faire. Sans données, pas d’intelligence artificielle. Plus ces données sont nombreuses et variées, meilleure sera la performance du système. C’est pourquoi les géants du numérique collectent tant d’informations : chaque recherche Google, chaque photo publiée sur Instagram, chaque trajet GPS contribue à alimenter et à améliorer leurs systèmes d’IA. Ces données permettent aux IA d’identifier des patterns, des régularités, et de faire des prédictions de plus en plus précises. Il est donc important de garder à l’esprit que si l’on souhaite développer un modèle d’IA, il est nécessaire d’avoir les données nécessaires à disposition.
Pour reprendre l’exemple de catégorisation de documents, si l’on ne donne à l’IA que des factures d’un même fournisseur, elle aura du mal à reconnaître une facture d’un autre fournisseur. De même, une IA entraînée sur des données limitées ou biaisées aura des lacunes importantes.
L’IA n’est pas infaillible
Second point crucial : l’IA peut se tromper, et se trompe plus souvent qu’on ne pourrait le penser. Cette réalité est souvent occultée, mais elle est fondamentale à comprendre. L’IA peut commettre des erreurs pour plusieurs raisons. Parfois, les données d’entraînement contiennent des biais ou des inexactitudes. Par exemple, si un système de reconnaissance faciale a été entraîné majoritairement sur des visages de personnes à la peau claire, il aura plus de difficultés à identifier correctement les personnes à la peau foncée.
De son côté, l’IA Générative peut parfois donner des faits qui sont approximatifs ou complément faux, tout en argumentant en faveur de ce fait. On parle alors d’hallucination. Elle peut ainsi citer des études inexistantes ou attribuer des citations à des personnes qui ne les ont jamais prononcées, tout en ayant un discours plausible.
III. Une technologie puissante mais pas magique
En conclusion, l’intelligence artificielle représente une avancée technologique majeure qui transforme déjà de nombreux secteurs : médecine, transport, éducation, communication. Elle excelle dans des tâches spécifiques comme la reconnaissance d’images, la traduction ou l’analyse de grandes quantités de données.
Cependant, il faut garder à l’esprit que l’IA reste un outil créé par l’humain, dépendant de la qualité des données qui lui sont fournies et donc susceptible d’erreurs. L’utiliser intelligemment implique de connaître ses capacités autant que ses limites. Comprendre ces deux principes fondamentaux – l’importance des données et la possibilité d’erreurs – nous permet d’adopter une approche équilibrée face à cette technologie : ni rejet systématique, ni confiance aveugle, mais un usage éclairé et critique.
Rendez-vous la semaine prochaine pour un nouvel article !
