Que ce soit via les moteurs de recherche, les traducteurs automatiques, les assistants vocaux comme l’assistant Google ou Alexa, les tondeuses robotisées ou encore les systèmes de conduite assistée pour les voitures, l’intelligence artificielle a aujourd’hui imprégné notre quotidien.
Si nous sommes loin encore des intelligences artificielles évoluées des œuvres populaires de science-fiction, le monde de l’intelligence artificielle regorge de possibilités pour simplifier notre vie de tous les jours, que ce soit dans la vie privée ou dans le monde des affaires. Mais qu’est-ce qui se cache derrière le terme intelligence artificielle ? Quelles sont les formes d’intelligence artificielle existantes les plus répandues ? Et comment l’intelligence artificielle est-elle exploitée par MCA Concept pour mieux servir les entreprises ?
Qu’est-ce que l’intelligence artificelle?
L’intelligence artificielle, ou IA, se définit comme un ensemble de théories et techniques visant à donner à une machine la capacité de simuler l’intelligence humaine. On qualifie en général une machine capable de résoudre des problèmes en suivant le raisonnement et la logique humaine d’intelligence artificielle.
La recherche autour de l’intelligence artificielle a débuté autour des années 50, des chercheurs commençant à s’interroger sur la limite entre l’humain et la machine et sur la possibilité qu’une machine soit capable de penser par elle-même.
L’étude de l’IA englobe un certain nombre de disciplines comme la robotique, les statistiques, la logique ou encore la neurobiologie.
Fameux algorithmes
Pour fonctionner, l’intelligence artificielle repose sur des algorithmes plus ou moins évolués. Un algorithme consiste en une succession d’instructions données dans un certain ordre dans le but de réaliser une tâche de manière automatique. Ainsi un algorithme indique à une machine comment résoudre un problème qui lui a été soumis, c’est ce qui permet à la machine de traiter des données.
Vous avez sûrement déjà entendu parler de la série d’algorithme de Google, qui permet au moteur de recherche de définir pour chaque requête de recherche les résultats pertinents à proposer à partir de la base de données existante.
Afin de mieux illustrer le concept, un algorithme est souvent apparenté à une recette de cuisine : par exemple, une recette de spaghettis carbonara (algorithme) fournit les étapes à suivre (instructions) pour obtenir un plat de spaghettis carbonara (résultat) à partir de certains ingrédients (données).
Différentes approches de l’IA
Les recherches sur l’IA tentant de reproduire l’intelligence humaine chez une machine ont donné naissance à deux approches différentes : l’IA symbolique et l’IA connexionniste. Ces approches se basent chacune sur différentes méthodes d’apprentissage de l’être humain :
1) L’apprentissage par la transmission de savoir, c’est-à-dire de connaissances, de règles, de procédures, ce qu’on qualifie en somme de savoir « scolaire ».
Prenons un problème de maths par exemple : On peut expliquer le cheminement pour résoudre un problème mathématique étape par étape à une autre personne, qui saura alors comment résoudre ce problème sans qu’elle ait elle-même eu besoin de toucher à ce problème. Cette approche vise à imiter le raisonnement logique de l’être humain (AI symbolique).
2) L’apprentissage par l’expérimentation, le savoir que l’on acquiert en observant le monde et par tâtonnement, par essais et erreurs, jusqu’au succès (AI connexionniste).
Prenons l’apprentissage de la nage par exemple : il ne suffit pas qu’on explique à quelqu’un comment nager pour que celui-ci ait acquis cette compétence, il devra nager pour savoir nager.
IA Symbolique
Comme mentionné plus haut, l’IA symbolique tente d’imiter le raisonnement logique de l’être humain. Un système d’IA symbolique va donc tenter de réaliser une tâche qui lui a été soumise en suivant une liste de règles explicites implémentée par le programmeur.
Cette méthode est à l’origine de ce qu’on appelle les « systèmes experts », outils visant à simuler le raisonnement et le savoir-faire d’experts. Un système expert va déduire des informations sur la base de faits et de règles logiques qui lui ont été transmises.
Ce genre d’outils peut notamment être utilisé dans le domaine médical pour poser un diagnostic. Par exemple, il peut déduire la probabilité qu’un patient soit atteint d’une certaine maladie en fonction des symptômes observés et des anomalies présentes dans l’organisme grâce à la programmation de la série de règles suivante : « si un patient a symptôme X et que son organisme a une anomalie Y, alors la probabilité pour que celui-ci ait la maladie Z est de N%. ».
La programmation de tels systèmes demande passablement d’effort, plus d’une centaine de règles devant être introduites dans le système. En outre, s’ils fonctionnent bien dans des situations très simples, les systèmes experts peuvent vite s’avérer inefficaces dans une situation réelle où il y a une profusion de faits et de règles à prendre en compte puisqu’il lui faudra énormément de temps pour analyser toutes les réponses possibles.
Un système d’IA symbolique est limité par des règles définies explicitement par le programmeur. En effet, il ne peut agir que selon des scénarios prédéfinis, par conséquent, il n’improvise pas.
L’IA symbolique s’avère utile dans les domaines des sciences, mais sont limités lorsqu’il est question de traitement de langage ou de reconnaissance d’image.
IA Connexionniste
L’approche connexionniste quant-à-elle cherche plutôt à simuler l’intelligence humaine chez la machine en lui « apprenant à apprendre ». Dans ce cas de figure, les algorithmes apprennent à partir d’exemples au lieu de simplement recevoir des instructions spécifiques pour résoudre un problème donné. Elles développent des compétences de manières autonome en quelque sorte. C’est ce qu’on nomme le machine learning, ou apprentissage automatique en français.
Il existe différentes manières d’entrainer des algorithmes de machine learning :
1) Apprentissage supervisé : Une quantité importante de données « d’entraînement » est transmise à l’algorithme, ces données sont associées à des étiquettes afin que l’algorithme puisse savoir à quoi elles correspondent. Cela permet à l’algorithme de comprendre le problème à résoudre : reconnaître un certain élément dans les données qu’il reçoit. Au fur et à mesure, l’algorithme pourra déduire quelles caractéristiques permettent de reconnaître l’élément étiqueté et sera ensuite capable de le repérer dans des données non-étiquetées.
L’algorithme s’entraine à partir de ces données jusqu’à ce qu’il soit capable d’indiquer si un élément spécifique est présent ou non dans une donnée avec un certain niveau de précision.
Prenons l’exemple d’un algorithme de reconnaissance d’image :
Objectif : l’algorithme doit être capable de faire la différence entre un merle et une poule pour qu’il puisse classifier automatiquement des photographies de ces oiseaux sans intervention humaine nécessaire.
Procédure d’apprentissage : Un ensemble d’images de merles et de poules préalablement étiquetées sont données à l’algorithme comme base d’entrainement. La machine analyse ensuite ces images et apprend à reconnaître les signes distinctifs des merles et des poules.
Par la suite, lorsque l’algorithme analyse des images non-étiquetées, le programmeur donne un feedback à l’algorithme pour lui indiquer si certaines de ses observations sont erronées, par exemple si une image a été catégorisée en tant que merle alors que c’était une poule.
Résultat : l’algorithme est capable de repérer automatiquement si une image contient un merle ou une poule avec un certain degré de précision.
2) Apprentissage non-supervisé : Une quantité importante de données d’entrainement sans étiquettes associées est donnée à l’algorithme. Ce dernier doit alors de lui-même repérer les tendances sous-jacentes à ces données, il regroupera les données selon des caractéristiques communes.
3) Apprentissage semi-supervisé : L’algorithme reçoit des données d’entrainement mélangeant des données étiquetées et non étiquetées.
Deep learning
Le deep learning, ou apprentissage profond en français, résulte du machine learning. Il repose sur des réseaux de neurones artificiels, à l’image des réseaux de neurones du cerveau humain, combinant différents algorithmes. Plusieurs couches de neurones sont superposées et fonctionnent plus ou moins à la manière d’un filtre en partant d’une analyse brute qui s’affinera à chaque nouvelle couche jusqu’à atteindre un résultat précis. Chaque couche analyse les informations transmises par la couche précédente.
Dans le cas de la reconnaissance d’image, chaque couche neuronale sera chargée d’identifier une caractéristique de l’élément qu’il est censé reconnaître. Si le système doit identifier un oiseau par exemple, une couche cherchera sur l’image un bec, une autre des ailes, etc. Autre exemple, un traducteur automatique cherchera d’abord à reconnaitre les lettres dans une phrase présentée, avant de passer à l’analyse des mots et ainsi de suite.
Ces réseaux de neurones peuvent ainsi apprendre à identifier des structures dans les données et à classer des informations. Ils donnent aux systèmes de deep learning des capacités plus avancées que les systèmes de machine learning. Les systèmes de deep learning sont ainsi à même de gérer des tâches plus complexes et d’analyser une masse plus importante de données, tandis que les systèmes de machine learning auront tendance à ne plus s’améliorer passé un certain volume de données.
Comme mentionné plus haut, les systèmes de deep learning sont particulièrement performants pour les tâches de reconnaissance d’image ou de traduction automatique. Mais également pour les systèmes de conduite assistée, les recommandations personnalisées sur les sites web ou les systèmes d’assistants virtuels. Il existe même des algorithmes capables de recréer le style de peintures d’artistes comme Van Gogh sur d’autre images, technique que l’on appelle le transfert de style ou style neural.
L’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs ces dernières années ainsi que l’accès à un volume massif de données a grandement contribué au développement des IA, notamment dans la reconnaissance d’images. Les algorithmes sont aujourd’hui plus rapidement assimilés par les machines.
Et les entreprises dans tout ça ?
Mais, vous demanderez-vous peut-être, quel rapport entre intelligence artificielle, algorithmes et gestion d’entreprise ? Eh bien, figurez-vous que les intelligences artificielles, spécifiquement l’IA symbolique, peuvent être mises au service des entreprises. En effet, elles ont leur rôle à jouer dans l’optimisation de processus au sein d’une entreprise. Ce sont des algorithmes qui permettent de standardiser et automatiser des processus opérationnels, comme la création d’une facture ou l’envoi d’un rappel de paiement par exemple. Le logiciel exécute les tâches selon les instructions qui ont été programmées par les développeurs.
Ainsi les programmeurs de l’équipe de MCA Concept ont développé une variété d’algorithmes pour le logiciel de gestion MCA Kale (et ses déclinaisons métier) afin de simplifier les processus et automatiser les tâches redondantes de l’activité de toute entreprise.
Ces algorithmes basés sur l’intelligence artificielle symbolique vous assistent dans vos tâches quotidiennes et allègent le fardeau administratif alimenté par des tâches répétitives, souvent peu complexes mais gourmandes en temps.
Les algorithmes permettent au logiciel MCA Kale d’accomplir efficacement ces tâches, en réduisant les erreurs de saisie ou de calcul puisqu’ils suivent à la lettre les instructions qui leur ont été données.
Cette technologie d’intelligence artificielle permet également au logiciel d’exploiter une importante masse de données pour des rapports d’activités et des analyses statistiques en un coup de main. Ce qui prendrait des jours et des jours pour un être humain est accompli en un clin d’œil par les algorithmes.
Grâce au soutien des algorithmes dans les tâches fastidieuses, vous êtes libre de vous consacrer à des activités a plus forte valeur.