L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus présente dans notre quotidien, des suggestions 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 permettant aux machines d’apprendre à partir des données et de prendre des décisions.

Dans cet article, nous allons découvrir de manière simple le principe de fonctionnement de l’IA, en nous concentrant particulièrement sur les systèmes de machine learning, qui constituent le cœur de la plupart des IA modernes.

L’IA « apprend » et prend des décisions à partir des données

Fondamentalement, l’IA fonctionne en apprenant à partir des données. Plutôt que d’être programmée de façon fixe pour répondre à toutes les situations, les systèmes d’IA (notamment ceux utilisant le machine learning) reçoivent une grande quantité de données et identifient des motifs ou des règles cachées dans ces données.

Ensuite, ils utilisent ce qu’ils ont appris pour prédire ou prendre des décisions face à de nouvelles données. Ce processus est similaire à la façon dont les humains apprennent : nous observons de nombreux exemples, tirons des enseignements, puis appliquons ces connaissances à de nouvelles situations.

Par exemple, pour enseigner à une IA à différencier les images de chats et de chiens, on collecte des milliers d’images de chats et de chiens, puis on leur attribue des étiquettes (par exemple : cette image est un chat, celle-ci un chien). L’algorithme d’IA analyse cette immense base d’images pour identifier les caractéristiques qui permettent de distinguer un chat d’un chien – cela peut être la présence de moustaches, la forme du visage, etc. Au cours de l’apprentissage, le système ajuste progressivement ses paramètres internes afin d’améliorer la précision de la reconnaissance.

Au final, l’IA construit un modèle capable de reconnaître où se trouve un chat ou un chien. Lorsqu’une nouvelle image (jamais vue auparavant) est présentée, le modèle prédit s’il s’agit d’un chat ou d’un chien en se basant sur ce qu’il a appris. En cas d’erreur, l’IA peut être ajustée (grâce à l’algorithme d’apprentissage) pour améliorer sa précision lors des prochaines fois.

Pour résumer simplement, le processus d’apprentissage et de fonctionnement de l’IA comprend généralement les étapes principales suivantes :

• Collecte des données (Entrée)

Tout d’abord, l’IA a besoin de données d’entrée pour apprendre. Ces données peuvent prendre diverses formes : chiffres, textes, images, sons, etc., et sont souvent collectées et préparées avec soin. Par exemple, pour entraîner une IA à reconnaître les chats, il faut rassembler des dizaines de milliers d’images de chats (et d’autres images ne représentant pas des chats) avec des étiquettes correspondantes. La qualité et la quantité des données à cette étape sont cruciales – plus les données sont nombreuses et variées, meilleur est l’apprentissage de l’IA.

• Entraînement du modèle (Apprentissage)

Ensuite vient la phase où la machine apprend à partir des données. Les données d’entrée sont introduites dans un algorithme d’apprentissage (machine learning). Cet algorithme recherche des motifs ou des corrélations dans les données et ajuste progressivement les paramètres internes pour s’adapter aux données.

Dans le cas des réseaux de neurones artificiels (courants dans le deep learning), l’entraînement consiste à ajuster les poids des connexions entre neurones à travers de nombreuses itérations. L’IA fait continuellement des prédictions sur les données d’entraînement et corrige ses erreurs en fonction de l’écart entre la prédiction et le résultat réel (ce processus s’appelle la rétropropagation dans les réseaux de neurones).

L’essentiel est qu’à cette étape, l’IA apprend de l’expérience (des données d’exemple), à l’image d’un élève qui s’exerce : il fait des erreurs, en tire des leçons et ajuste sa méthode.

• Prédiction / Résultat (Inférence)

Une fois entraînée, l’IA dispose d’un modèle appris. Désormais, lorsqu’elle reçoit de nouvelles données d’entrée (qu’elle n’a jamais vues auparavant), elle peut appliquer ce modèle pour faire une prédiction ou prendre une décision.

Par exemple, après apprentissage, un modèle d’IA capable de différencier chats et chiens peut regarder une nouvelle image et prédire « c’est un chat » avec un certain degré de confiance. De même, une IA entraînée sur des données bancaires peut prédire si une nouvelle transaction est frauduleuse ; ou un modèle formé sur des données médicales peut suggérer un diagnostic pour un nouveau patient. Cette phase s’appelle l’inférence – l’IA applique ses connaissances à la réalité.

• Ajustement et amélioration (Retour d’information & amélioration)

Une caractéristique importante de l’IA (notamment des systèmes de machine learning) est sa capacité à s’améliorer avec le temps. Si l’IA produit un résultat et reçoit un retour sur sa précision (par exemple, un humain indique si la prédiction est correcte ou non), elle peut ajuster son modèle pour mieux correspondre.

Reprenons l’exemple de la classification chat/chien : si le modèle se trompe sur certains cas (confond un chien avec un chat), les ingénieurs peuvent ajouter des données supplémentaires sur ces cas difficiles ou modifier l’architecture/les 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.

Cette étape est comparable à la correction d’un devoir avec les remarques d’un professeur, permettant d’apprendre de ses erreurs. Pour certains systèmes d’IA spécifiques (comme le reinforcement learning dans les jeux), l’ajustement se fait en continu pendant l’exécution : l’IA teste des actions, évite celles qui donnent de mauvais résultats et renforce celles qui sont efficaces.

Globalement, les systèmes d’IA fonctionnent en combinant trois capacités principales : apprendre à partir des données, appliquer la logique pour déduire des résultats, et s’ajuster à partir des erreurs. Lors de la phase d’apprentissage, l’IA collecte et extrait des informations des données (créant ainsi une « connaissance »).

Lors de la phase d’inférence, l’IA utilise cette connaissance pour traiter de nouvelles situations et produire des résultats. Et grâce à la correction automatique, l’IA affine continuellement son fonctionnement pour améliorer sa précision. C’est cette combinaison d’apprentissage, de raisonnement et d’ajustement qui fait la force des systèmes d’IA modernes.

Exemple simple illustrant le fonctionnement de l’IA

Considérons un exemple concret pour mieux comprendre ce processus : un chatbot IA répondant automatiquement aux messages. Supposons que vous souhaitiez créer un chatbot capable de répondre naturellement en français aux questions des clients.

• Collecte des données : Vous avez besoin d’un grand volume de données de conversations pour apprendre au chatbot à comprendre la langue et à répondre. Ces données peuvent être des millions de questions-réponses types issues de conversations de service client précédentes, ou des données collectées sur Internet (forums, réseaux sociaux) nettoyées et compilées. Chaque question est associée à une réponse correcte (comme une étiquette) pour que le chatbot puisse apprendre.
• Entraînement du chatbot : Vous choisissez un modèle de langage IA (par exemple un grand réseau de neurones Transformer) et lui faites « lire » l’ensemble des données collectées. Le modèle apprend à associer les questions aux réponses appropriées, ainsi qu’à utiliser un langage naturel fluide. Progressivement, à chaque itération, le chatbot améliore sa capacité à comprendre le contexte et à répondre de manière pertinente. Il apprend par exemple que lorsque le client demande « J’ai oublié mon mot de passe, que faire ? », la réponse doit expliquer comment réinitialiser le mot de passe plutôt que de répondre à côté. Ce processus est très similaire à un nouvel employé qui lit des milliers de scripts de questions-réponses pour maîtriser son métier.
• Réponse à l’utilisateur : Une fois déployé, lorsqu’un client saisit une nouvelle question (jamais vue auparavant), le chatbot analyse la question, extrait l’intention principale (par exemple : le client demande comment récupérer son mot de passe) en se basant sur ce qu’il a appris, puis génère une réponse adaptée à partir des connaissances accumulées. Si l’entraînement est bien fait, la réponse sera naturelle et précise, comme si elle avait été rédigée par un humain.
• Amélioration continue : Après chaque interaction, vous pouvez indiquer au chatbot s’il a bien ou mal répondu (sur la base des retours clients ou des évaluations des agents). Si la réponse est insatisfaisante, les données d’interaction sont ajoutées au corpus d’entraînement pour la prochaine mise à jour. Ainsi, le chatbot perfectionne progressivement ses connaissances et ses réponses. C’est précisément ce mécanisme de retour d’information qui permet à l’IA de s’améliorer continuellement.

Cet exemple illustre clairement comment une IA « apprend » et fonctionne : elle apprend des données passées pour s’appliquer à des situations futures. Que ce soit pour classer des images de chats et chiens ou répondre aux questions des clients, le principe de base reste le même.

Comment fonctionne l’IA générative ?

Une tendance récente majeure dans le domaine de l’IA est l’IA générative – des systèmes capables de créer du contenu nouveau comme du texte, des images ou des sons jamais vus auparavant. Alors, comment fonctionne l’IA générative et en quoi est-elle différente ?

En réalité, l’IA générative repose aussi sur l’apprentissage profond à partir de vastes données, mais au lieu de simplement prédire ou classer, le modèle est entraîné à générer de nouvelles sorties basées sur les motifs appris.

Prenons l’exemple d’un grand modèle de langage comme ChatGPT : ce modèle est entraîné sur des milliards de mots issus de textes (livres, articles, sites web) pour apprendre les relations entre les mots et les phrases. Sa structure est un réseau de neurones très profond (des dizaines de milliards de paramètres) capable de prédire le mot suivant dans une phrase.

Lorsqu’on l’utilise, au lieu de répondre par un texte préenregistré, ChatGPT génère une réponse nouvelle en choisissant chaque mot suivant selon la probabilité apprise. Le résultat est un texte fluide, reflétant le style linguistique des données d’entraînement, mais avec un contenu original.

Autrement dit, les systèmes de Generative AI comme ChatGPT ou les IA de création d’images (Midjourney, DALL-E) fonctionnent en apprenant en profondeur le « langage » spécifique à leur domaine (langue humaine, images, musique…) puis en créant un produit nouveau sur demande, basé sur leur compréhension. Ils sont équipés de modèles d’apprentissage profond très vastes – appelés modèles de base (foundation models) ou grands modèles de langage (LLM) – entraînés sur d’énormes volumes de données avec des algorithmes spécifiques (comme le Transformer en traitement du langage).

Cela permet à des programmes comme ChatGPT ou Midjourney de créer du contenu inédit (texte, images, musique…) à partir des connaissances acquises, au lieu de simplement sélectionner une réponse préexistante. Par exemple, si vous demandez « écris une histoire sur un chat programmeur », ChatGPT s’appuiera sur sa compréhension du langage et des innombrables histoires qu’il a « lues » pour inventer une histoire entièrement nouvelle selon votre demande.

Ce qui distingue particulièrement l’IA générative, c’est qu’elle ne se contente pas de reconnaître ou d’analyser, mais qu’elle crée à un certain degré. Bien sûr, cette créativité repose sur ce que l’IA a appris – elle assemble et transforme des motifs connus pour en faire du neuf. Mais le résultat peut être très varié et riche, faisant de l’IA générative un outil puissant pour la création de contenu, le design, le divertissement et bien d’autres domaines.

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Histoire de la formation et du développement de l’IA

Les types d’intelligence artificielle courants

En résumé, l’IA fonctionne en apprenant de l’expérience (des données), tout comme l’être humain apprend de ses expériences. Grâce au processus d’entraînement, la machine généralise progressivement les connaissances à partir des données d’exemple et construit un modèle à appliquer par la suite.

Même si les algorithmes sous-jacents peuvent varier – des arbres de décision simples aux réseaux de neurones profonds comptant des milliards de paramètres – l’objectif commun de l’IA est de découvrir des règles cachées permettant de résoudre des problèmes. Grâce à l’énorme volume de données et à la puissance de calcul actuelle, l’IA a accompli des avancées impressionnantes, allant de la reconnaissance précise d’images et de voix à la capacité d’écrire automatiquement des textes ou de créer des images.

Nous espérons qu’avec ces explications, vous avez désormais une vision claire et intuitive de la manière dont l’IA « pense » et fonctionne derrière l’écran. L’IA n’est plus une « boîte noire » mystérieuse – c’est en réalité le résultat d’un processus d’apprentissage à partir des données et d’essais-erreurs, en constante amélioration, très proche de la façon dont nous, humains, acquérons connaissances et compétences.

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