« En tant que spécialiste des technologies, je peux voir à quel point l'Intelligence Artificielle et la quatrième révolution industrielle vont impacter chaque aspect de la vie des individus ».
Fei Fei Li
« Une machine peut-elle penser ? » interrogeait Alan Turning en 1950 dans l'article fondateur « Computing Machinery and Intelligence ». C'est ici qu'apparaît pour la première fois une référence à l'intelligence artificielle (IA), bien avant l'invention de l'expression consacrée. Après une longue période jalonnée de déceptions, période qu'on appelle « l'hiver de l'IA », les conditions sont maintenant propices pour que l'IA tienne ses promesses : hausse fulgurante de la puissance informatique; explosion de la génération et de la collecte de données; progrès des sciences cognitives car sans connaissance suffisante du cerveau humain, celui-ci est impossible à imiter; et enfin forte croissance du nombre de datascientists formés par les universités dans le monde.
Grâce aux technologies, les machines sont désormais en mesure d'exécuter des fonctions de sensation (avec des capteurs), de conceptualisation (avec le Deep Learning) et d'intention (avec l'inférence). En quelques mots, l'intelligence artificielle est la science d'algorithmes d'auto-training qui exécutent des tâches habituellement accomplies par des êtres humains. Au fil du temps, ces machines seront dotées de moyens suffisants pour prendre davantage de décisions ce qui nous permettra de consacrer plus de temps à des réflexions de niveau supérieur.
L'intelligence artificielle est déjà partout autour de nous. Nous l'utilisons chaque jour sans y prêter attention : algorithmes de recherche Google, assistants vocaux Alexa et Siri dans la vie quotidienne ou encore Netflix et Spotify pour déterminer nos goûts musicaux et cinématographiques. Dans le secteur de la santé, l'intelligence artificielle permet déjà d'administrer des traitements et des soins plus personnalisés. La reconnaissance faciale, vocale et digitale devient aussi plus répandue à l'instar des nouveaux téléphones d'Apple. Nous verrons de plus en plus de véhicules autonomes dans un avenir proche d'abord dans des espaces fermés, puis sur les routes.
Avec les nouvelles dimensions que revêtira l'intelligence artificielle dans les prochaines années, son impact va devenir exponentiel, en particulier dans des domaines comme celui de l'emploi. Cette situation créera probablement de nouveaux enjeux de politique publique. Mais si l'on regarde le bon côté des choses, ces nouvelles technologies ont aussi le pouvoir de nous aider à résoudre des problèmes complexes qui empoisonnent la société.
Comme nous allons le voir, la communauté des investisseurs s'attend à ce que « Le Big Data et l'IA » deviennent les thèmes les plus influents/disruptifs au cours des cinq prochaines années.
Mais comment font les machines pour apprendre ? Pour l'instant, la méthode d'enseignement la plus connue pour les machines est un concept appelé « Deep Learning ». Le deep learning consiste à charger des volumes massifs de données pour instruire un réseau de neurones profond composé d'algorithmes dont la modélisation s'inspire du cerveau humain et qui sont conçus pour modéliser des phénomènes complexes). Lorsque le training du réseau de neurones est terminé, le concept appris peut être restitué et utilisé dans le cadre de l'inférence, ce qui correspond globalement au fait d'utiliser dans le monde numérique le concept enseigné, par exemple : reconnaître des images, des mots prononcés ou une maladie du sang ou encore proposer des chaussures susceptibles de plaire à un utilisateur.
L'intelligence Artificielle est donc en train de créer, comme l'a fait la machine à vapeur pour la révolution industrielle, un écosystème de compétences, une industrie de software/hardware et même une science, pour la faire participer à sa croissance et à son adoption.
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