L’état de l’apprentissage automatique en intelligence artificielle

Publié le mercredi 24 avril 2019

Depuis plusieurs années, l’intelligence artificielle (IA) est en plein un essor. Son importance est semblable à l’invention de l’ordinateur; elle est là pour de bon et améliorera plusieurs aspects de nos vies dans un avenir rapproché. C’est d’ailleurs déjà commencé.

Le concept sous-jacent de l’IA existe depuis les années 40, mais c’est jusqu’à tout récemment que la puissance de calcul nécessaire est devenue facilement accessible. L’IA est un terme générique décrivant tous les programmes entièrement autonomes, incluant ceux qui n’existent pas encore.

Un des principaux champs d’intérêt actuels de l’IA est l’apprentissage automatique, c’est-à-dire la capacité d’un programme informatique de discerner des tendances parmi une grande quantité de données. L’apprentissage automatique peut prendre plusieurs formes. Par exemple, la reconnaissance d’images s’effectue en introduisant un algorithme contenant des millions d’images pour permettre à l’IA d’apprendre la signification de chacune. Une fois que l’algorithme a appris ce qu’il devait apprendre, l’IA est en mesure d’interpréter des images jamais vues auparavant. On s’en sert également en recherche pour aider les chercheurs à trouver des modèles dans une multitude de données et dans le domaine de la santé pour diagnostiquer certaines maladies. De plus, l’AI peut même comprendre des commandes grâce à la reconnaissance vocale. Siri, Google, Alexa vous disent quelque chose? Finalement, des voitures autonomes sont en mesure de reconnaître des panneaux de signalisation et des logiciels, traduire des menus.

En effet, l’IA est fortement utilisée dans le domaine de la traduction. Bien qu’il existe parfois des subtilités dans la signification des mots et leur contexte ainsi que des règles de grammaire souvent complexes, il est possible d’enseigner à l’IA à traduire correctement en envoyant des textes traduits à l’algorithme. Google Traduction est un parfait exemple d’outil de traduction utilisant l’IA. Il va sans dire que l’apprentissage automatique n’est pas parfait, car il détecte autant les modèles souhaitables que ceux qui ne le sont pas. Par exemple, dans Google Traduction, la traduction française de « the receptionist » et « the doctor » génère un nom féminin, dans le premier cas, et masculin, dans le deuxième. Ceci s’explique par un biais résultant des données recueillies (en anglais) par l’algorithme. Heureusement, comme le problème concerne les données récoltées et non l’algorithme, il peut facilement être corrigé (en anglais).

L’intelligence artificielle est un outil puissant. Notre quotidien regorge d’exemples de son utilisation : détection de pourriels, connexion aux appareils électroniques grâce à la reconnaissance faciale (FaceID) et recommandations d’émissions pour votre prochain marathon télévisuel nocturne (gracieuseté de Netflix). Bien que certaines utilisations en réjouissent plusieurs, d’autres peuvent être considérées comme une atteinte à la vie privée surtout lorsque les Facebook et Google de ce monde s’en servent pour créer des publicités ciblées basées sur nos recherches.

L’état de l’apprentissage automatique en intelligence artificielle uOttawa

 

Haut de page