Vous êtes noyé par le flot d’acronymes et de terminologies propres à l’IA ? Vous êtes intéressé par le sujet et souhaitez porter de futurs projets dans votre entreprise ? Avant de plonger tête baissée dans cette grande aventure qu'est l'intelligence artificielle, il est crucial de dissiper les mythes qui l'entourent. L’IA n’est pas un outil magique que l’on peut associer à tout et n’importe quoi : de nombreux concepts se cachent derrière. Les experts d’Akuiteo vous aident à y voir plus clair !
Difficile de définir l’intelligence artificielle alors qu’elle est indéniablement en plein essor et qu’elle évolue chaque jour. Aujourd’hui, l’IA n’est plus une vaste chimère : elle s’invite dans les usages du quotidien et attire l’attention des entreprises en quête d’innovation, d’efficacité et de performance.
Pour preuve : 57 % des entreprises françaises B2B envisagent l’intégration de l’IA dans leurs logiciels de gestion interne. Mais pour en tirer pleinement parti, encore faut-il comprendre ce que recouvrent réellement ses principales notions.
Dans l’idée, l’intelligence artificielle englobe l’utilisation de technologies :
L’IA repose notamment sur des algorithmes et des modèles capables d’assimiler d’importants volumes de données pour s’améliorer, détecter des tendances, produire des résultats ou accompagner la prise de décision.
En réalité, depuis les années 80, de nombreuses techniques d’IA ont été développées et utilisées. Mais ce sont les récentes expérimentations qui ont abouti à des avancées significatives, notamment grâce à la montée en puissance des réseaux de neurones. Ces derniers, devenus de plus en plus complexes, sont entraînés via une quantité massive de données.
Par exemple, des modèles comme GPT-4 comporteraient entre 1 000 et 100 000 milliards d’entrées, propulsant les capacités des systèmes d’IA à des niveaux jamais atteints.
Cette distinction reflète la diversité et la complexité croissante des applications de l'IA dans différents domaines, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles possibilités dans un paysage technologique en constante évolution.
Entre ces termes souvent employés de manière interchangeable lorsqu’on parle de big data, d’analyse prédictive ou d’intelligence artificielle, la confusion est compréhensible. Mais en réalité, ils ne désignent pas la même chose.
Un algorithme est une suite d’instructions précises et ordonnées qui permet de résoudre un problème ou de réaliser une tâche de manière efficace et répétitive.
Dans le cadre de l’intelligence artificielle, les algorithmes peuvent prendre différentes formes selon l’objectif recherché : analyser une situation, classer des données, prédire un résultat, optimiser un parcours ou encore simuler un comportement.
Pour mieux comprendre le fonctionnement de l’IA, il est utile d’identifier quelques familles d’algorithmes et leurs principaux champs d’application :
Ces approches ne répondent pas toutes aux mêmes besoins. Certaines sont adaptées à des règles métier précises, d’autres à la prédiction, à la reconnaissance d’images, à la classification de documents ou encore à l’optimisation de décisions.
Sous-domaine de l’IA, le Machine Learning permet aux ordinateurs d’apprendre automatiquement à partir de données sans être explicitement programmés.
Il aide notamment à la reconnaissance faciale, au filtrage anti-spam, à la recommandation de produits ou encore à l’analyse de grands volumes de données.
L’objectif ? Traiter et analyser d’importants volumes de données pour améliorer la prise de décision et générer des prédictions en temps réel.
La régression utilise des algorithmes statistiques pour estimer une fonction mathématique qui permet de prédire la valeur de la variable cible. En cela, elle permet de comprendre la relation entre une valeur cible et une variable explicative.
Cette technique s’applique à la prédiction de prix, à l’analyse de risque mais aussi à la modélisation de phénomènes.
Outil du Machine Learning, le SVM est utilisé pour des tâches de classification ou de régression. Il est capable de gérer des données complexes dans le cas d’analyse d’images médicales, de classification de texte, de détection de fraude…
Le random forest est un algorithme de prédiction en Machine Learning qui combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging.
Il fonctionne en construisant plusieurs arbres de décision, chacun entraîné sur des sous-ensembles aléatoires du jeu de données. En bref, les prédictions sont combinées pour obtenir une prédiction finale plus stable et précise.
Traduction automatique, reconnaissance d’objets, conduite autonome… Le Deep Learning est un type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels ainsi que des données complexes. Dans les faits, c’est un sous-ensemble du Machine Learning.
La mise au point de nouveaux modèles de réseaux de neurones, notamment les LLM de type « transformeur », associée à l’augmentation de la puissance de calcul disponible, a permis l’émergence des outils génératifs capables de produire du texte, des images ou des contenus crédibles.
Avec un important volume de données mis à disposition, les machines sont mieux entraînées et les possibilités d’évolution et d’amélioration des performances sont multipliées.
C’est ce qui explique en partie la progression rapide de l’IA générative, mais aussi la nécessité de bien comprendre ses mécanismes avant de l’intégrer dans des processus métier.
L’IA ouvre de nombreuses perspectives pour les entreprises : automatisation, productivité, analyse de données, assistance à la décision, amélioration de l’expérience utilisateur… Mais ces bénéfices ne doivent pas faire oublier ses limites.
Avant de tester ou d’intégrer des outils d’intelligence artificielle dans un logiciel de gestion interne, plusieurs enjeux doivent être étudiés avec attention.
Lorsqu’une entreprise utilise un outil d’IA, certaines données peuvent être transmises à un modèle ou à un prestataire externe. Si le modèle est hébergé par un tiers, les données peuvent donc quitter l’environnement interne de l’entreprise.
Il est essentiel d’éviter la divulgation de données sensibles ou confidentielles, en particulier lorsqu’elles concernent des clients, des collaborateurs, des projets stratégiques ou des informations financières.
Le choix du fournisseur de système est également déterminant. Les données peuvent être transférées, stockées ou exploitées selon des règles qui varient d’un prestataire à l’autre et d’un pays à l’autre.
Avant de se lancer, il est donc important de vérifier :
Avec l’IA générative, la certitude d’une réponse unique et prévisible s’estompe. Des erreurs peuvent survenir, notamment dans les secteurs sensibles ou dans les usages liés à la sécurité, à la conformité ou à la prise de décision.
Dans le cas des IA génératives, on parle d’hallucinations : l’outil peut produire une réponse crédible dans la forme, mais incorrecte ou non vérifiée sur le fond.
Pour entraîner et utiliser des LLM, une infrastructure conséquente est nécessaire, avec des serveurs et des data centers particulièrement énergivores.
L’obtention de temps de réponse rapides requiert des serveurs puissants et des capacités de calcul importantes, ce qui soulève des questions sur l’empreinte carbone de ces opérations.
L'IA évolue à une vitesse folle, créant des agents de plus en plus intelligents et complexes pour automatiser des tâches sans intervention humaine. Mais avant de se lancer, une formation complète et une approche responsable sont nécessaires pour appréhender le sujet, sécuriser les usages et identifier les bons cas d’application.