🤖 L'Intelligence Artificielle : comment ça fonctionne ?
#01 Sans stress, une explication simple pour de bonnes bases.
Hello, friend.
Depuis mes débuts dans la tech et l’informatique j’applique un process : comprendre, approfondir, se documenter, expérimenter. Dans cet ordre. Et tout ça, on va l’explorer ensemble.
→ Objectif : plus aucun secret concernant ces secteurs.
Today, on va parler d’Intelligence Artificielle.
C’est par là que ça se passe 👇
Le process
Explorer : l’I.A. • Comprendre : c’est quoi ? • Approfondir : quelles utilités ? • Se documenter : aller plus loin • Expérimentation.
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Explorer : l’I.A. (Intelligence Artificielle).
Tu l’as sûrement vu de partout, car cela fait le buzz depuis des mois maintenant avec l’avènement de chatGPT… On va tailler le bout de gras sur l’I.A. → L’Intelligence Artificielle. Et se l’approprier d’une manière simple afin de bien utiliser les outils après.
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Comprendre : c’est quoi l’Intelligence Artificielle ?
L’Intelligence Artificielle (I.A.) est une technologie permettant aux machines d’analyser, de raisonner et d’agir comme le ferait un être humain. Elle utilise des algorithmes (que je décris souvent comme une recette) et apprend à partir de ce qu’on lui donne. Elle peut être utilisée pour : traiter des informations à grande échelle, résoudre des problèmes complexes, automatiser des tâches répétitives. Pour cela, elle utilise des règles prédéfinies, afin de déterminer les meilleures actions à exécuter.
→ En résumé :
L’intelligence artificielle aide les machines à penser et agir comme les humains. Elle peut résoudre des problèmes compliqués et faire des tâches répétitives en suivant des règles spécifiques.
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Approfondir : ce qu’apporte l’I.A.
L’I.A. aide à résoudre des problèmes compliqués et à rendre les choses plus efficaces, on l’a vu. Elle est utile pour tout le monde, les entreprises comme les particuliers. C’est là, aussi, toute sa polyvalence : c’est accessible à tous. Elle peut automatiser des tâches, prendre des décisions rapidement en analysant des données, trouver des erreurs cachées, aider les entreprises à être plus performantes, les chercheurs à étudier des informations, les médecins à mieux soigner, les gouvernements à assurer la sécurité et les particuliers à trouver des services adaptés à leurs besoins.
→ En résumé :
L’intelligence artificielle est un outil qui rend les choses plus faciles et rapides pour tout le monde. Elle peut aider les entreprises et les gens dans divers domaines. Grâce à l’I.A., on peut trouver des réponses adaptées à nos besoins.
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Approfondir : quels sont les enjeux de l’I.A. à l’avenir ?
L’I.A. est importante pour notre futur et peut nous aider dans plusieurs domaines. Pour la santé, elle peut détecter les maladies, prévoir les épidémies, surveiller les patients et créer de nouveaux médicaments. Pour le travail elle peut procéder à des tâches répétitives pour que l’on se concentre sur des choses plus créatives. Enfin, pour l’argent, elle peut prévoir les changements du marché, trouver les fraudeurs, automatiser les transactions, gérer les risques… Et encore, là, ce n’est que sur trois catégories spécifiques.
→ En résumé :
L’intelligence artificielle est un outil qui peut nous aider dans plein de domaines. Elle peut aider à soigner, à mieux travailler et mieux gérer notre argent. C’est comme un super-pouvoir pour résoudre des problèmes.
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Approfondir : quels sont les 4 piliers de l’I.A. ?
L’I.A. fonctionne avec quatre choses importantes : voir, comprendre, choisir et apprendre. 1. L’apprentissage automatique (“Machine Learning”) permet à l’ordinateur d’apprendre sans qu’on lui dise quoi faire. 2. Le traitement du langage naturel (“Natural Language Processing”) aide l’ordinateur à comprendre et parler notre langue. 3. La vision par ordinateur (“Computer Vision”) donne à l’ordinateur des « yeux » pour voir les images et vidéos. 4. Enfin, la robotique permet à l’ordinateur de contrôler des machines qui pensent et agissent seules.
→ En résumé :
L’I.A. est comme un cerveau d’ordinateur qui peut voir, comprendre, choisir et apprendre. Elle peut parler notre langue, voir des images, et contrôler des machines qui pensent par elles-mêmes.
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Approfondir : quels sont les dangers potentiels ?
L’I.A. est une technologie puissante, mais elle peut aussi causer des problèmes. Dans l’histoire de l’Humanité, chaque révolution technologique a fini par en connaître. Il y a plusieurs dangers, comme des machines devenant incontrôlables et plus intelligentes que les humains (c.f. Terminator), pouvant aussi remplacer nos emplois et être utilisées par des personnes malveillantes pour causer des attaques informatiques ou créer de robots tueurs. Enfin, l’I.A. peut aussi donner de mauvais conseils parce qu’elle n’a pas toutes les informations nécessaires données par les humains.
→ En résumé :
L’I.A. est une technologie qui peut aider les gens, mais elle peut aussi causer des problèmes, comme prendre nos emplois ou être utilisée pour faire des choses malveillantes. L’Homme doit donc faire attention et bien l’utiliser.
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Se documenter : goodies
Cet article (certes en anglais) m’a permis de cerner pas mal de choses :
→ Machine Learning explained, par Sara Brown, MIT
Cette playlist de vidéos m’a éclairé sur les thèmes abordés :
→ Vidéos signées TED
Quelques noms à retenir :
→ Geoffrey Hinton • Professeur à l’Université de Toronto et chercheur chez Google Brain. Un des pères fondateurs du deep learning. Contributions majeures dans la reconnaissance d’image et la traduction automatique. Co-lauréat du prix Turing en 2018, la plus haute distinction en informatique.
→ Yann LeCun • Directeur de l’IA chez Facebook et professeur à l’Université de New York, il est également connu pour ses contributions majeures au domaine du deep learning et à la reconnaissance d’image. Co-lauréat du prix Turing en 2018, la plus haute distinction en informatique.
→ Andrew Ng • Personnalité influente dans le domaine de l'I.A. Travail pionnier en matière d'apprentissage automatique et d'éducation en ligne. Fondateur et co-fondateur de DeepLearning.AI, Coursera et Landing AI). Nombreux articles de recherche à son actif et professeur à l’Université de Stanford.
→ Yoshua Bengio • Professeur à l’Université de Montréal. Contributions majeures au développement du deep learning. Co-lauréat du prix Turing en 2018, la plus haute distinction en informatique.
→ Fei-Fei Li • Professeure à l’Université de Stanford, co-fondatrice de la startup de reconnaissance d’image ImageNet, co-directrice du HAI et du SVL, elle est également connue pour son travail sur la compréhension visuelle et la perception des machines.
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Expérimenter
Pour compléter l’apprentissage, il est important d’expérimenter. Cette étape, c’est la phase pratique. On a vu le théorique jusqu’ici. (C’est mon coté filière/formation pro qui ressort). Si le sujet t’intéresse, c’est à toi de jouer. Sinon, no pression bien sûr. La phase d’expérimentation là, consiste à trouver des informations complémentaires. Comme un exercice (des liens au-dessus sont dispos pour t’aider) : tu vas te créer ta base de connaissances.
→ En résumé :
Tu as apprécié la manière dont j’ai abordé l’I.A. ? Et tu souhaites garder le lien avec les sujets présentés (le prochain → chatGPT), mais aussi l’objectif de lever les principaux mystères concernant la tech ? J’ai une super news pour toi : c’est juste en dessous que ça se passe👇
→ Un like, un “restack”, un p’tit com’, ça fait toujours plaisir, et me confirme que ce que je t’apporte te convient !