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L’intelligence artificielle pour les nuls: première partie
 
Le 05-09-2018

Ces dernières décennies ont été notamment marquées par les progrès de l’intelligence artificielle (IA). Il y a un peu plus de vingt ans, le superordinateur Deep Blue d’IBM a battu Gary Kasparov aux échecs. En 2011, la même entreprise a gagné au jeu télévisé Jeopardy avec Watson. Quelques années plus tard, Google DeepMind’s a battu les champions du monde de Go à l’aide d’AlphaGo. Puis en 2017, une équipe de l’Université Carnegie Mellon a réussi l’exploit de battre des champions du monde au poker avec Libratus.

Aujourd’hui, le marché est submergé d’outils informatiques tels que TensorFlow, de langage comme Python, de concept comme les réseaux de neurones ou encore de domaine de développement comme le machine learning. Tout le monde ou presque peut faire de l’IA. Mais les GAFA mènent le bal…les chinois ne sont pas loin…les européens un peu à la traîne sauf quelques entreprises notamment dans l’industrie 4.0.

Tous ce remue-ménage nous amène à penser que cette technologie est aujourd’hui assez mature pour en parler sérieusement. Cependant, il faut se rappeler que pendant longtemps ceci n’était pas le cas. En effet, les premières tentatives dans le domaine n’ont pas été très fructueuses. La puissance de calcul des ordinateurs faisait défaut. Les outils logiciels aussi. Aujourd’hui, le cloud computing permet à n’importe quelle entreprise d’accéder à des ressources IA. Par ailleurs, cet engouement pour l’IA est aussi attribué à l’existence de données de qualité et en quantité (Big Data). Comme on verra par la suite, cette ressource est critique pour presque tous les algorithmes notamment de machine learning. Heureusement, on produit maintenant des données pertinentes en abondances. Entre les systèmes d’informations modernes et l’Internet of Things il y a tout le nécessaire pour faire carburer ces algorithmes dit auto-apprenants. Les implémentations récentes de ces algorithmes utilisent de manière efficace la puissance de calcul disponible et sont assez standardisés pour être aisément déployés presque n’importe où.

Rappelons que la notion d’intelligence a été étudiée intensivement depuis le début du XXe siècle par une multitude de chercheurs. Bien que le concept pose encore beaucoup de questions, les psychologues de l’APA (American Psychological Association) s’accordent à définir l’intelligence comme étant la capacité mentale à apprendre de ses expériences, à s’adapter à de nouvelles situations, à comprendre et manipuler des concepts abstraits ainsi que d’utiliser ses connaissances pour influencer son environnement. L’IA se définit quant à elle, comme étant la capacité d’un ordinateur à effectuer des tâches généralement associées à des êtres intelligents. Ainsi jouer aux échecs, conduire une voiture, reconnaître des personnes sur des images, répondre automatiquement au client, tel est un aperçu du large champ d’application de cette technologie aujourd’hui.

Quel va être l’impact de cette technologie dans les entreprises? Comment est-ce que l’industrie 4.0 va utiliser l’IA dans leurs processus? A quoi va ressembler le tissu économique de demain muni de cette technologie? On va revenir sur ces différents aspects de l’IA dans nos prochains articles mais le tout a été abordé de manière complète dans le livre Entreprise Augmentée aux éditions G D’Encre qui paraîtra tout prochainement.

Xavier Comtesse Et Lev Kiwi
Mathématiciens


AGEFI

 



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