Les 4 types d’IA que vous pouvez rencontrer dans vos outils

Les outils d’intelligence artificielle ne se limitent pas aux chats conversationnels. Il existe 4 types d’IA majeurs, mais les connaissez-vous réellement ? Dans cet article, on fait le point sur les formes d’IA que vous pouvez rencontrer dans vos outils de data science. 

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Petits rappels : qu’est ce qu’une IA ?

Définition de l’Intelligence artificielle

Par définition, l'intelligence artificielle est la théorie et le développement de systèmes informatiques, capables d'accomplir un ensemble de tâches normalement réservées aux humains. Ces tâches, qui nécessitent jusqu’alors l'intelligence humaine, peuvent prendre plusieurs formes : 

• La perception visuelle
• La reconnaissance vocale
• La prise de décision
• La traduction

Concrètement, l'intelligence artificielle reproduit les processus humains de prise de décision, en utilisant des données en temps réel. L’objectif est simple : simuler une réponse humaine à une situation donnée. Bien que l’IA puisse sembler similaire à l'automatisation, la différence est majeure. L’automatisation exécute simplement les tâches préprogrammées sans s'adapter ni apprendre des erreurs. De son côté, l'intelligence artificielle utilise les données en temps réel pour détecter les erreurs et effectuer les ajustements nécessaires.

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Machine Learning et Deep Learning

Le Machine Learning (ML) est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Celui-ci permet de reproduire un comportement grâce à des algorithmes alimentés par une grande quantité de données. En s’exposant à de multiples situations, l'algorithme connaît la meilleure décision à prendre et crée un modèle. La machine peut ensuite automatiser des tâches en fonction des différentes situations rencontrées.

À titre d’exemple, pour qu'une machine sache reconnaître un chat, un ingénieur collecte de nombreux exemples de l'animal et les transmet à un algorithme. Alors qu'autrefois, l'ingénieur devait définir les caractéristiques d'un chat (fourrure, moustaches, capacité à retomber sur ses pattes, etc.), et intégrer ces règles dans un programme informatique, il suffit désormais de rassembler des données. Ceci rend la tâche bien plus simple et plus rapide.

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Le Deep Learning (DL), quant à lui, est un sous-ensemble du Machine Learning. Comme son nom l'indique, cet « apprentissage en profondeur » vise à comprendre des concepts avec une grande précision. 

Il fonctionne grâce à une compréhension non linéaire, similaire à celle du cerveau humain. Dans un réseau de neurones, des couches successives de données sont combinées pour apprendre des concepts. Les réseaux les plus simples comportent seulement deux couches : une d'entrée et une de sortie. Chacune d’elle contient des centaines, des milliers, voire des millions de neurones. Plus le nombre de couches augmente, plus la capacité du réseau à apprendre des représentations abstraites et complexes se développe.

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Quelques outils IA que vous utilisez surement 

ChatGPT

Développé par OpenAI, ChatGPT est un modèle de langage puissant basé sur l'architecture GPT (Generative Pre-trained Transformer). Cet outil IA excelle dans la génération de texte cohérent et contextuel. En tant que Data Scientist, vous pouvez lui déléguer un certain nombre de tâches : 

• Le nettoyage des données collectées.
• La rédaction du code avec Code Interpreter.
• Une meilleure visualisation des données.
• La rédaction de la documentation, etc.

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Utiliser ChatGPT en étant Data Analyst

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Claude Ai

Parmi les autres modèles de langage avancés, Claude AI permet de créer des systèmes à la fois utiles, honnêtes et sûrs. Disponible via une interface de chat et une API dans la console développeur, cet assistant IA nouvelle génération est polyvalent et capable d'accomplir diverses tâches, telles que la synthèse d'informations, la recherche, la rédaction créative et collaborative, la gestion de questions-réponses, ou encore la programmation. Il offre un haut niveau de fiabilité et de prévisibilité dans ses réponses.

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Midjourney

Qui n’a jamais rêvé de donner vie à ses idées, juste en appuyant sur un bouton ? C’est chose faite avec l’intelligence artificielle ! Conçue pour les créateurs et artistes désireux d'explorer toute la créativité visuelle, Midjourney s’affiche comme une plateforme très novatrice. Grâce à des modèles de Deep Learning, l’outil est capable d’analyser de grands ensembles de données d'images pour intégrer différents styles et compositions. 

Ce générateur d’images IA permet ainsi de créer des visuels à partir de descriptions textuelles. Plus le « prompt » est détaillé, plus le résultat sera précis et élaboré.

L'ia diffère de ChatGPT et de DALL-E 2 avec sa qualité d'image et son style graphique et se veut une alternative bien meilleure !

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Premier type d’IA : Intelligence artificielle Réactive

Conçue pour répondre à des situations spécifiques en suivant des règles prédéfinies, l'intelligence artificielle réactive constitue la forme la plus élémentaire d'IA. Ces systèmes, dépourvus de mémoire, traitent les entrées en temps réel sans utiliser des expériences passées pour influencer leurs décisions actuelles. 

Malgré sa simplicité, l'IA réactive se révèle particulièrement efficace dans des contextes précis, où des réponses déterminées et rapides sont nécessaires. Bien que limitée par son incapacité à évoluer ou à apprendre de ses interactions passées, cette forme d'IA est précieuse pour des applications nécessitant une gestion stricte et prédictive des données en temps réel.

[Exemple d’IA réactive : pour servir le support technique, ce chatbot répond à des questions spécifiques en suivant des règles prédéfinies. Par exemple, s'il reçoit une demande concernant le réinitialisation d'un mot de passe, il guide l'utilisateur à travers les étapes nécessaires selon un script fixe, sans ajuster ses réponses en fonction des interactions passées ou de l'historique de l'utilisateur. ]

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Les biais algorithmiques dans l'IA

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Second type d’IA : Intelligence Artificielle Limitée à la Mémoire

Second type d’IA : l'intelligence artificielle limitée à la mémoire marque un progrès notable par rapport à l'IA réactive. Elle permet effectivement aux systèmes d'apprendre et d'évoluer en tenant compte des données passées. Contrairement à l'intelligence artificielle réactive, qui ne répond qu'à des situations immédiates sans se référer à l'historique, ce type d'IA exploite bel et bien les expériences antérieures pour affiner ses performances et fournir des réponses plus adaptées. 

Si l'IA limitée à la mémoire améliore la personnalisation par rapport aux systèmes réactifs, elle dépend fortement de la qualité des données collectées et ne peut pas toujours s'adapter en temps réel aussi efficacement que les systèmes plus avancés. Elle représente néanmoins une avancée significative dans l'amélioration de l'expérience utilisateur et l'optimisation des interactions basées sur des données historiques.

[Exemple d’IA limitée à la mémoire : pour recommander des produits en e-commerce, ces systèmes analysent les historiques d'achat et les préférences des utilisateurs dans le but de suggérer des produits pertinents. Si un utilisateur achète souvent des livres de science-fiction, l'IA utilise ces données pour recommander d'autres titres dans ce genre. Cela améliore ainsi l'expérience d'achat, en proposant des recommandations personnalisées basées sur les comportements passés.]

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Troisième type d’IA : Intelligence Artificielle Auto-Consciente

L'intelligence artificielle autoconsciente est sans conteste le Saint Graal de la recherche en IA et une tendance à suivre obligatoirement. En théorie, elle désigne une machine qui posséderait une véritable conscience de soi, capable de comprendre ses propres états mentaux et émotionnels. 

Parmi tous les types d’IA, celui-ci ne se contenterait pas seulement de traiter des informations et d'exécuter des tâches, mais il serait conscient de son propre « moi ». Autrement dit, l’IA d’auto conscience présenterait l'incroyable faculté d’apprendre, de réfléchir et de s'adapter en toute autonomie. Ce niveau de sophistication lui permettrait de prendre des décisions basées sur une compréhension profonde d'elle-même et de son environnement.

Bien que des avancées significatives dans le domaine du Deep Learning aient permis des développements impressionnants en matière de traitement de données et d'apprentissage automatique, la création d'une conscience de soi artificielle reste un défi colossal. Les recherches en cours continuent d'explorer les limites de l'intelligence artificielle, mais la réalisation d'une machine véritablement autoconsciente nécessite non seulement des percées technologiques majeures, mais aussi une compréhension plus profonde des fondements mêmes de la conscience humaine.

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Quatrième type d’IA : la théorie de l’esprit

La théorie de l'esprit en intelligence artificielle constitue une avancée conceptuelle ambitieuse, qui reste largement théorique pour l'instant. Ce concept envisage une IA capable de comprendre et d'interpréter les émotions, les intentions et les croyances des autres. Celui-ci est semblable à la manière dont les humains perçoivent et interagissent entre eux. Une telle IA pourrait améliorer significativement l'interaction avec les humains en lui, en facilitant des échanges plus naturels et empathiques. 

Ce domaine soulève toutefois d'importantes questions éthiques. Les implications pour la vie privée, le consentement et la manipulation émotionnelle nécessitent une réflexion approfondie, pour garantir que ces technologies soient utilisées de manière éthique et responsable. 

[Exemple d’IA théorie de l’esprit : dans un contexte d’analyse des émotions dans les interactions client, cette IA analyse les sentiments exprimés dans les communications des clients (messages, appels…), afin de comprendre des émotions comme la frustration ou la satisfaction. Dans un service client, l'IA peut détecter un ton agacé dans un message et ajuster automatiquement les réponses pour calmer le client. On constate alors une expérience plus empathique et adaptée aux besoins émotionnels des utilisateurs.]

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