Comment fonctionne l'IA ?
L'IA fonctionne en apprenant de l'expérience (des données) tout comme les humains apprennent de l'expérience. Grâce au processus d'entraînement, les machines généralisent progressivement les connaissances à partir d'échantillons de données et forment des modèles à appliquer par la suite.
L'intelligence artificielle (IA) apparaît de plus en plus dans notre quotidien, des recommandations de films proposées par Netflix aux voitures autonomes comme celles de Waymo. Vous êtes-vous déjà demandé comment fonctionne l'IA ? Derrière chaque application intelligente se cache un processus qui permet aux machines d'apprendre à partir des données et de prendre des décisions.
Dans cet article, nous allons explorer une explication facile à comprendre des principes derrière le fonctionnement de l'IA, en nous concentrant particulièrement sur les systèmes de machine learning, qui sont au cœur de la plupart des IA modernes.
L'IA « apprend » et prend des décisions basées sur les données
Au fond, l'IA fonctionne en apprenant à partir des données. Au lieu d'être programmés avec des règles fixes pour chaque situation, les systèmes d'IA (en particulier ceux utilisant le machine learning) reçoivent de grandes quantités de données et découvrent automatiquement des motifs ou règles cachées dans ces données.
Puis, ils utilisent ce qu'ils ont appris pour prédire ou prendre des décisions lorsqu'ils rencontrent de nouvelles données. Ce processus est similaire à la façon dont les humains apprennent : nous observons de nombreux exemples, tirons des conclusions, puis appliquons cette expérience à de nouvelles situations.
Lors de l'entraînement, le système ajuste progressivement ses paramètres internes pour améliorer sa précision. En conséquence, l'IA forme un modèle capable de reconnaître si une image représente un chat ou un chien. Lorsqu'on lui présente une nouvelle image (jamais vue auparavant), le modèle prédit s'il s'agit d'un chat ou d'un chien en se basant sur ce qu'il a appris. Si la prédiction est erronée, l'IA peut être ajustée (à l'aide d'algorithmes mathématiques) pour améliorer la précision la prochaine fois.
Les quatre étapes clés du processus d'apprentissage de l'IA
En termes simples, le processus d'apprentissage et de fonctionnement de l'IA comprend généralement les étapes clés suivantes :
Collecte des données (Entrée)
Tout d'abord, l'IA a besoin de données d'entrée pour apprendre. Les données peuvent prendre plusieurs formes : nombres, textes, images, audio, etc., et sont généralement soigneusement collectées et préparées. Par exemple, pour entraîner une IA à reconnaître les chats, il faut rassembler des dizaines de milliers d'images de chats (et non-chats) et les étiqueter en conséquence.
Entraînement du modèle (Apprentissage)
Ensuite vient la phase où la machine apprend à partir des données. Les données d'entrée sont fournies à un algorithme d'apprentissage (algorithme de machine learning). Cet algorithme cherche des motifs ou corrélations dans les données et ajuste progressivement ses paramètres internes pour s'adapter aux données.
Dans le cas des réseaux de neurones artificiels (courants en deep learning), l'entraînement consiste à ajuster les poids des connexions entre neurones à travers de nombreuses itérations. L'IA essaie continuellement de prédire sur les données d'entraînement et se corrige elle-même en fonction de la différence entre sa prédiction et le résultat réel (ce processus s'appelle la rétropropagation dans les réseaux de neurones).
Faire des prédictions/résultats (Inférence)
Après l'entraînement, l'IA dispose d'un modèle entraîné. Maintenant, lorsqu'elle reçoit de nouvelles données d'entrée (qu'elle n'a jamais vues auparavant), l'IA peut appliquer le modèle appris pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
- Un modèle d'IA qui distingue chats et chiens peut regarder une nouvelle photo et prédire « c'est un chat » avec un certain degré de confiance
- Une IA entraînée sur des données de transactions bancaires peut prédire quelles nouvelles transactions sont frauduleuses
- Un modèle entraîné sur des données médicales peut suggérer des diagnostics pour de nouveaux patients
Cette phase s'appelle l'inférence – l'IA applique les connaissances apprises à des situations réelles.
Retour d'information & amélioration
Une caractéristique importante de l'IA (en particulier des systèmes de machine learning) est la capacité à s'améliorer avec le temps. Si l'IA produit des résultats et reçoit un retour d'information sur la précision (par exemple, des humains indiquent si la prédiction était correcte ou non), elle peut ajuster le modèle pour mieux correspondre aux données.
Pour revenir à l'exemple de la classification chat/chien : si le modèle classe mal certains cas (par exemple, confond un chien avec un chat), les ingénieurs peuvent ajouter plus de données sur les cas difficiles ou ajuster l'architecture/hyperparamètres du modèle pour que l'IA apprenne davantage. Grâce à ces mises à jour continues, l'IA devient de plus en plus précise et intelligente au fil du temps.
Les systèmes d'IA fonctionnent en combinant trois capacités principales : apprendre à partir des données, appliquer la logique pour inférer des résultats, et s'auto-corriger à partir des erreurs. Pendant la phase d'apprentissage, l'IA collecte et extrait des informations des données (créant du « savoir »). Pendant la phase d'inférence, l'IA utilise ce savoir pour gérer de nouvelles situations et produire des résultats. Et grâce à l'auto-correction, l'IA affine continuellement son fonctionnement pour améliorer la précision.
— Principes fondamentaux de fonctionnement de l'IA
Cette combinaison d'apprentissage, de raisonnement et d'auto-ajustement forme la puissance des systèmes d'IA modernes.
Un exemple simple illustrant le fonctionnement de l'IA
Considérons un exemple concret pour mieux illustrer le processus ci-dessus : un chatbot IA qui répond automatiquement aux messages. Supposons que vous souhaitiez créer un chatbot qui supporte les clients et peut répondre naturellement aux questions en vietnamien.
Collecte des données
Entraînement du chatbot
Réponse utilisateur
Amélioration dans le temps
Cet exemple montre clairement comment une IA pratique « apprend » et fonctionne : apprendre à partir des données passées pour appliquer aux situations futures. Que ce soit pour classer chats/chiens ou répondre aux questions clients, le principe fondamental reste le même.
Comment fonctionne l'IA générative ?
Une tendance récente marquante en IA est l'IA générative – des systèmes capables de créer du contenu nouveau comme du texte, des images ou de l'audio qui n'ont jamais existé auparavant. Alors, comment fonctionne l'IA générative, et qu'est-ce qui la différencie ?
Classification & Prédiction
- Reconnaît des motifs
- Fait des prédictions
- Classe les données
- Sélectionne parmi des options existantes
Création de contenu
- Crée du contenu nouveau
- Génère texte, images, audio
- Combine des motifs appris
- Produit des résultats originaux
En fait, l'IA générative repose aussi sur un apprentissage profond à partir de données massives, mais au lieu de simplement prédire ou classer, le modèle est entraîné à générer de nouvelles sorties basées sur les motifs appris.
Grands modèles de langage
Prenons l'exemple d'un grand modèle de langage comme ChatGPT : ce modèle est entraîné sur des milliards de mots de textes (livres, articles, sites web) pour apprendre les relations entre mots et phrases.
- Dizaines de milliards de paramètres
- Prédit le mot suivant dans une séquence
- Crée des réponses fluides et contextuelles
Générateurs d'art IA
Les générateurs d'art IA comme Midjourney et DALL-E fonctionnent en apprenant profondément le « langage » des images puis en créant de nouveaux produits visuels à la demande.
- Modèles de base entraînés sur des ensembles de données massifs
- Architecture Transformer
- Génération créative de contenu
Lorsqu'on les utilise, au lieu de répondre avec des réponses préenregistrées, ChatGPT crée de nouvelles réponses en sélectionnant chaque mot suivant selon des probabilités apprises. Le résultat est un texte fluide qui reflète le style linguistique des données d'entraînement mais avec un contenu entièrement nouveau.
Cela permet à des programmes comme ChatGPT ou Midjourney de générer du contenu nouveau (texte, images, musique, etc.) à partir des connaissances apprises, plutôt que de simplement sélectionner une réponse préexistante.
La particularité de l'IA générative est qu'elle ne se contente pas de reconnaître ou d'analyser, mais crée en quelque sorte. Bien sûr, cette créativité repose toujours sur ce que l'IA a appris – elle combine et transforme les motifs qu'elle a vus pour créer quelque chose de nouveau. Mais les résultats peuvent être très divers et riches, faisant de l'IA générative un outil puissant dans la création de contenu, le design, le divertissement et bien d'autres domaines.
— La puissance de l'IA générative
Points clés à retenir
En résumé, l'IA fonctionne en apprenant de l'expérience (des données) tout comme les humains apprennent de l'expérience. Grâce à l'entraînement, les machines généralisent progressivement les connaissances à partir d'échantillons de données et forment des modèles à appliquer par la suite.
Découverte de motifs
L'IA découvre des motifs cachés dans les données pour résoudre efficacement les problèmes
Apprentissage continu
Les systèmes s'améliorent par essais et erreurs, améliorant continuellement leurs performances
Applications pratiques
De la reconnaissance d'images à la génération automatique de texte et la création artistique
Bien que les algorithmes sous-jacents varient – des arbres de décision simples aux réseaux neuronaux profonds avec des milliards de paramètres – l'objectif commun de l'IA est de découvrir des motifs cachés qui aident à résoudre des problèmes. Grâce aux données massives et à la puissance de calcul actuelle, l'IA a atteint des résultats remarquables, de la reconnaissance précise d'images et de voix à la capacité d'écrire automatiquement des textes et créer de l'art.
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