Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est partout et tous les domaines et technologies l’utilisent pour de très nombreuses applications : médical, recherche, environnement, photographie, etc. On vous propose un petit tour d’horizon des différentes applications de l’intelligence artificielle par domaine.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Il s’agit de « l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence » (source Wikipédia).

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Lorsqu’on parle d’Intelligence Artificielle, on parle en général de Machine Learning, puis de Deep Learning, mais aussi de Reinforcement learning.

A. Le Machine Learning (ou IA faible) qui passe par un “apprentissage supervisé” par l’homme : en apprenant de manière très structurée, l’IA est ensuite capable d’inférer un objet, une situation, etc. Celle-ci est très utilisée dans les entreprises.

B. Le Deep Learning (ou apprentissage profond) appartient au Machine Learning et fonctionne grâce à des réseaux de neurones artificiels profonds simulés par un processus informatique. Celle-ci est de plus en plus utilisée, notamment dans le domaine de la recherche.

C. Le Reinforcement learning (ou apprentissage par renforcement) dont le principe est : un « agent » explore un espace, y fait une action et reçoit une récompense en fonction de cet environnement et de son action. Il en prend acte et apprend ainsi par essais/erreurs.

Exemple d’un cas d’apprentissage par renforcement : https://www.sciencealert.com/this-robot-leg-learned-to-walk-all-by-itself-without-any-programming

 

On distingue aussi trois types d’apprentissage :

A. « Supervisé : toutes les données sont étiquetées et les algorithmes apprennent à prédire le résultat des données d’entrée.

B. Non supervisé : toutes les données ne sont pas étiquetées et les algorithmes apprennent la structure inhérente à partir des données en entrée. [Son résultat est en quelque sorte inconnu mais sa moindre nécessité en termes de ressources humaines lui confère un avantage en terme d’implantation technologique rapide selon son “intelligence”.]

C. Semi-supervisé : Certaines données sont étiquetées mais la plupart d’entre elles ne sont pas étiquetées et un mélange de techniques supervisées et non supervisées peut être utilisé.” source machinelearningmastery.com – https://machinelearningmastery.com/supervised-and-unsupervised-machine-learning-algorithms/[/vc_column_text]

Quelques exemples d’utilisation de l’intelligence artificielle

D’après un rapport de Narrative Science, près de 38% des entreprises avaient recours à l’IA en 2016 ; en 2018, ce sont plus de 70% des entreprises qui s’en servent.

Parmi les utilisations infinies de l’intelligence artificielle selon les domaines, il est possible de lister :

  • Le domaine de la recherche médicale : des robots à intelligence artificielle sont capables d’établir un diagnostic sans aide humaine, mais aussi d’aider des personnes âgées ou malades, ou encore de dépister certaines cancers plus rapidement que par l’intervention humaine uniquement. Vous êtes curieux de tester Babylon, le “robot médecin” ? C’est par ici : https://www.babylonhealth.com/ask-babylon-chat
  • Le domaine de la préservation des espèces animales :

A. Une intelligence artificielle permet désormais de lutter contre le braconnage : en partenariat avec Intel, TrailGuard AI de l’ONG Resolv sera déployé d’abord dans les réserves africaines, puis en Asie et en Amérique du Sud, et permettra d’identifier les braconneurs avant qu’ils ne tuent un animal et d’alerter les gardes forestiers Pour en savoir plus sur TrailGuard : https://www.numerama.com/tech/452516-ces-cameras-melent-ia-et-reconnaissance-de-formes-pour-lutter-contre-les-braconniers.html

B. Une intelligence artificielle pour compter les animaux d’une même espèce grâce à NVIDIA (Source NVIDIA) : 

  • L’assistanat de personnes grâce assistants vocaux type Google Home, Amazon Alexa, etc. : au travers d’un écosystème de produits “intelligents” et/ou connectés, l’utilisateur n’a plus à effectuer lui même les recherches ou manipulations choisies mais ces assistants le font ou le font réaliser à sa place.
  • La sécurisation des plateformes communautaires : sur sa plateforme YouTube, Google a par exemple mis en place des outils d’intelligence artificielle capables de détecter du contenu violent et/ou extrémiste pour ensuite le bloquer.
  • Le droit d’auteur : depuis plusieurs années déjà, grâce à l’intelligence artificielle, AmazonWebServices ou encore YouTube peuvent détecter automatiquement du contenu visuel et/ou audio intégré à une vidéo afin d’avertir son publicateur que celle-ci contient des œuvres sous droit d’auteur.
  • Le streaming musical personnalisé : grâce à du machine learning réalisé lors des écoutes musicales des différents utilisateurs, la plupart des applications de streaming musical sont capables de proposer des playlists personnalisées selon les goûts de leurs utilisateurs.
  • La transition écologique et notamment en agriculture : “[l’IA] permet de rationaliser les exploitations agricoles, d’optimiser le rendement et de contribuer à la diminution ou suppression des produits insecticides et produits chimiques en détectant les proliférations de maladies ou d’insectes au plus tôt. Elle permet également de mieux mesurer et prédire les désastres écologiques afin de tenter de les prévenir et de réduire les risques de dégâts.” source ActuIA.com – https://www.actuia.com/domaine/environnement/
  • (Source NVIDIA)

“Using intelligence to make the world a better place” (en français : “Utiliser l’intelligence pour rendre le monde meilleur”) est le slogan de DeepMind, l’intelligence artificielle créée par Google. Toutefois, l’intelligence artificielle n’a pas toujours de vocation philanthropique…

La face cachée de l’intelligence artificielle

L’utilisation de l’intelligence artificielle est parfois contestée pour des raisons éthiques notamment en raison de son important potentiel…

Parmi ces questionnements éthiques, il est possible de citer :

  • La question du remplacement de l’homme par la machine qui nous invite à nous demander s’il s’agit d’évolution et d’adaptation ou parfois simplement de rentabilité au détriment du travail des hommes.
  • Le profilage de la personnalité et de la vie privée pour nourrir le Big Data et offrir aux entreprises qui l’utilisent une force de frappe commerciale sans précédent.
  • L’impact des erreurs des machines avec IA ou encore l’apprentissage faussé à des fins mal intentionnées : des étudiants du MIT ont d’ailleurs créée une IA “psychopathe” baptisée Norman par l’intermédiaire d’un apprentissage “négatif” (à partir d’une base de données de photos violentes et morbides uniquement récupérées sur Reddit). Pour découvrir Norman ou pour l’aider à modifier sa conception, c’est par ici : http://norman-ai.mit.edu/#inkblot
  • La prise de décisions “intelligentes”, c’est à dire sans aucune intervention humaine qui pourrait présenter un risque notamment si elle est appliquée au domaine militaire.
  • Le hacking intelligent des données personnelles à des fins mal intentionnées.
  • Le hacking des bases d’apprentissage à des fins mal intentionnées : par exemple pour confondre l’intelligence des voitures autonomes et rendre les véhicules dangereux lorsqu’ils sont en circulation. 

(Source Keen Security Lab)

  • Son application au domaine militaire (notamment pour l’envoi de robots intelligents et la prise de décision sans intervention humaine).

Plus de 1000 chefs d’entreprise, dont Elon Musk, et chercheurs, dont Stephen Hawking, ont d’ailleurs écrit en 2015 une lettre ouverte afin de bannir complètement l’utilisation de l’IA dans le domaine de l’armement autonome. Pour plus d’information sur cette lettre : https://www.theguardian.com/technology/2015/jul/27/musk-wozniak-hawking-ban-ai-autonomous-weapons ou pour la lire : https://futureoflife.org/ai-open-letter/?cn-reloaded=1

Dans le prochain article, nous allons nous intéresser plus spécifiquement à l’IA dans le domaine de la photographie/vidéo/timelapse.

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