Introduction à l'intelligence artificielle

21 mai 2024

Sur les réseaux sociaux, à la télévision, dans les journaux, etc… L’intelligence artificielle (IA) est partout. Cette technologie est utilisée depuis longtemps dans des domaines tels que la médecine, la finance et la recherche et est également intégrée dans la plupart de nos appareils.

Sans s’en rendre compte, l’IA est devenue indispensable pour de nombreux domaines et l’innovation continue d’accélérer. Le grand public a découvert l’IA générative en 2022 avec la sortie de ChatGPT, véritable tournant dans l’univers de l’IA. C’est devenu un sujet commun et un enjeu pour de nombreuses personnes et organisations.

La diffusion de l’IA générative, comme ChatGPT de l’entreprise OpenAI, a montré qu’il était possible de faire effectuer des tâches très complexes à une IA, qui étaient traditionnellement réservées aux humains. C’est une révolution qui arrive très vite, voire beaucoup plus vite que celle des smartphones.

Aujourd’hui, comprendre l’IA demande de comprendre les notions, les définitions, mais aussi les enjeux et les opportunités de demain. Face aux nombreuses actualités sur le sujet de l’IA, nous vous proposons une série d’articles qui permettront de prendre du recul sur ce sujet.

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle en 2024 ?

L’intelligence artificielle est un système capable d’influencer son environnement en produisant des résultats, comme des prédictions ou des décisions, pour atteindre des objectifs définis. Cette définition issue de l’OCDE[i] souligne que l’IA peut fonctionner de manière autonome, s’adapter à de nouvelles situations et générer des résultats uniques en fonction des données et instructions reçues.

Exemple : presque tous les smartphones récents traitent les photos grâce à de l’intelligence artificielle. Ce dernier va appliquer automatiquement des paramètres en fonction du sujet de la photo et présenter une photo de meilleure qualité.

Par exemple, voici une comparaison entre une photo prise sur un ancien smartphone et un plus récent. S’il y a amélioration de la caméra, ce sont surtout les traitements et les paramètres optimisés avec l’IA qui rendent les photos plus détaillées et plus jolies.

L’IA générative est une branche récente dans le monde de l’IA. En plus des capacités évoquées ci-dessus, elle est spécialisée dans la génération de textes, d’images, et d’autres contenus. Elle est capable d’analyser des textes, des images et des contenus pour en déduire certaines informations afin de répondre à la demande. C’est une IA qui s’adapte au contexte qui lui est donné, qui est capable de retravailler ses propres réponses, permettant de produire des résultats extrêmement réalistes. À tel point qu’il est difficile de distinguer ce qui est produit par un humain de ce qui est produit par une IA générative[ii].

Exemple : une IA générative peut générer un CV ou une lettre de motivation personnalisés en fonction des informations données et même générer une image à partir d’une ou plusieurs phrases descriptives en quelques secondes.

C’est possible grâce aux réseaux de neurones (technique informatique qui simule le cerveau humain) et à l’apprentissage profond. Ce dernier permet à l’IA d’apprendre de ses erreurs et de s’entrainer sur une très grande quantité de données sans besoin de les structurer. Structurer les données prend énormément de temps et réduit les capacités de l’IA. Voici une œuvre créée à partir d’images générées par une IA, « Théâtre d’opéra spatial » qui a gagné un concours d’art aux États-Unis :

Historique et développement de l’IA

Depuis sa première définition en 1956, l’IA a connu une progression presque exponentielle. Le nombre de publications, les investissements dans de nouveaux modèles et les améliorations de performance témoignent de cette croissance rapide.

Les IA symboliques sont les premières IA développées. Elles sont capables d’effectuer des tâches « simples » comme jouer au jeu de dames. Le niveau de complexité est bas, car chaque prise de décision est anticipée et programmée par l’humain.

Plus tard est arrivé l’apprentissage automatique, permettant d’entrainer automatiquement l’IA, ce qui permet de proposer des IA plus performantes. C’est le cas de DeepBlue qui est capable de jouer aux échecs. Bien qu’il soit possible de programmer les prises de décision, il est obligatoire d’automatiser l’apprentissage des règles et des solutions pour que l’IA gagne contre les plus grands joueurs. En effet, il y a plus de coups possibles dans un jeu d’échecs que d’atomes dans l’univers !Enfin, l’IA générative rassemble toutes les dernières découvertes en matière d’IA. Elle utilise le plein potentiel des réseaux de neurones et de l’apprentissage automatique. Comme l’indique son nom, elle est capable de générer un contenu, à l’image de ChatGPT ou de Dall.E.

Ici, il s’agit de donner à l’IA la possibilité d’évoluer dans un cadre non contrôlé. Une partie d’échecs utilise des règles prévisibles, même si les solutions sont infinies. Ici, les règles sont dictées par les utilisateurs et donc l’IA doit être capable de s’y adapter sans tout reprogrammer.

Enjeux et Avenir de l’IA

L’IA offre de nombreuses possibilités pour augmenter la productivité et la créativité, mais elle pose aussi des questions sur la transparence de son fonctionnement et l’impact éthique de son utilisation.

La Commission pour l’IA, dans son rapport remis au gouvernement en mars 2024[iv], explique les bénéfices de l’IA pour la France :

L’IA, et notamment l’IA générative, a le potentiel d’être un outil permettant de doubler la croissance française dans les 10 prochaines années ;
Elle peut accélérer la recherche dans de nombreux domaines comme la médecine ;
Elle peut aider à combler les manques de services dans l’administration, l’éducation ou la santé ;
Elle peut aider à réduire les écarts de compétences et de productivité entre les personnes.

Le rapport fait aussi mention d’enjeux qu’il faut traiter pour instaurer une IA de confiance et en phase avec les valeurs de la société :

Maitriser toute la chaine de valeur de l’IA, allant de la conception des puces électroniques jusqu’à la conception d’outils IA en passant par la création de modèles IA ;
Dialoguer avec la société pour définir les usages et instaurer une confiance avec cette technologie ;
Informer les personnes sur le sujet et les former à la maitrise de cette technologie ;
Maitriser les données produites et utilisées pour entrainer l’IA afin de protéger les personnes ;
Combattre les utilisations non éthiques de l’IA ;
Réduire rapidement l’impact de l’IA sur l’environnement.

En raison de la structure économique de la France, les organisations publiques sont aux premières lignes face aux enjeux et aux opportunités de l’IA. Le gouvernement a présenté le 23 avril 2024 une feuille de route pour l’intégration de l’IA dans l’administration française[v].

Ce plan est très ambitieux, voulant utiliser l’IA comme un outil permettant de remettre l’humain au cœur des services publics en déchargeant les agents de certaines fonctions chronophages, complexes et qui les éloignent du contact humain.

Dans les prochains articles, il sera question de comprendre comment les organisations et les professionnels peuvent développer et exploiter efficacement l’intelligence artificielle pour répondre à leurs besoins actuels et futurs.