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Intelligence artificielle : définition et enjeux

Par Olivier Lhopital Développeur passionné, pragmatique et curieux

14 mai 2024

intelligence artificielle définition

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) n’est plus une vaste chimère, mais une alliée familière dans notre quotidien. Elle attise d’ailleurs la curiosité des professionnels en quête d’innovation et d’efficacité. Pour preuve : 57 % des entreprises françaises B2B envisagent l’intégration de l’IA dans leurs logiciels de gestion interne. Quels sont ses bénéfices ? Et quels défis soulève-t-elle ? Réponses dans cet article.

Intelligence artificielle : définition

L’IA est une réalité alimentée par des algorithmes et des modèles qui assimilent d’importantes quantités de données pour s'améliorer et performer.

Elle comprend de nombreuses branches, parmi elles :

  • l’apprentissage automatique (Machine Learning), où les algorithmes sont entraînés pour identifier des patterns et faire des liens dans de grands ensembles de données ;
  • le Deep Learning, qui utilise des réseaux de neurones (comme le cerveau humain) pour accomplir des tâches complexes.

IA générative vs. IA analytique : quelle différence ?

L’intelligence artificielle analytique génère des informations à partir d’un très grand nombre de données agrégées et entraînées. Elle permet de :

  • faire émerger des grandes tendances ;
  • faire des recommandations d’achat ;
  • catégoriser ou classifier les objets (factures…) ;
  • résoudre les problèmes…

L’intelligence artificielle générative, quant à elle, génère des données, des contenus ou encore des items artistiques (ex : ChatGPT, Dall-E…).

 

Les différents algorithmes de l’IA

Rappel : principes de base et champs d’application

Quels sont les différents algorithmes existants de l’intelligence artificielle ? Comment fonctionnent-ils ? Dans quel contexte peuvent-ils s’appliquer ? Pour y voir plus clair, il est crucial de maîtriser les fondamentaux de l’IA et d’identifier les bénéfices pour votre business.

  • Le système expert utilise des règles préétablies pour tirer des conclusions précises, par exemple le diagnostic ou l'évaluation des risques dans le domaine des prêts bancaires.
  • Le système de logique floue consiste à prendre des décisions selon des règles imprécises, sujettes à interprétation. Il est particulièrement intéressant pour les systèmes mécaniques contrôlés.
  • La recherche de chemin vise à calculer le meilleur itinéraire ou la meilleure série de mouvements. Elle trouve des applications variées, de la navigation GPS aux stratégies de jeu aux échecs.
  • Les algorithmes génétiques s'inspirent du processus évolutionnaire de la vie pour résoudre des problèmes complexes. Ils explorent des territoires où d'autres méthodes échouent en raison de la multitude de possibilités à tester ou de l'absence de solutions théoriques.
  • Les systèmes multi-agents consistent à simuler des déplacements de foule ou la recherche de chemins optimaux.
  • La régression linéaire ou polynomiale se charge de modéliser des phénomènes en utilisant des calculs matriciels.
  • L’algorithme glouton a pour objectif de rechercher la solution la plus optimale possible.
  • Les réseaux de neurones s’inspirent du fonctionnement du cerveau en reproduisant des neurones artificiels. Après une phase d’apprentissage utilisant un très grand volume de données, ils sont capables de produire un résultat basé implicitement sur ces données d’apprentissage, par exemple pour de la catégorisation d’image.
Des réseaux de neurones toujours plus performants

La mise au point de nouveaux modèles de réseaux de neurones – les LLM de type « transformeur » associés à l’augmentation de la puissance de calcul disponible – ont permis l’émergence des outils génératifs, c’est-à-dire capables de générer du textes ou des images 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.

 

Entreprises B2B : les limites de l’intelligence artificielle

Mais si les possibilités sont larges avec l’intelligence artificielle, les risques sont aussi grands ! Alors avant de vous plonger dans le sujet et de tester sans répit, prenez le temps d’en étudier les limites.

Des problèmes de confidentialité dans le traitement des données…

Vos données peuvent être utilisées et traitées par des modèles open source (par exemple ChaGPT). La possibilité de fuite ou d'exploitation de ces données par des utilisateurs externes est une préoccupation majeure.

Si le modèle est hébergé par un prestataire (OpenAI par exemple), alors cela signifie que les données d'entreprise « partent » vers cette entreprise. Elles peuvent donc être utilisées, par exemple pour entraîner des modèles, et ainsi être partagées à des personnes non habilitées.

Attention donc à ne pas divulguer de données sensibles ou hautement confidentielles, au risque de les voir exposées au grand public.

… et dans leur stockage

Pour bénéficier de l’IA au sein de votre entreprise, le choix du fournisseur de système n’est pas à prendre à la légère. Vos données seront transférées, stockées et exploitées chez eux. Les principaux se trouvent aux États-Unis, et ne sont pas soumis aux mêmes règles de conformité qu’en France.

Avant de vous lancer, vérifiez donc :

  • s’ils sont conformes au RGPD ;
  • comment ces tiers traitent-ils la donnée ;
  • comment la stockent-ils.

Hallucinations : les réponses erronées de l’intelligence artificielle

Avec l’IA générative, la certitude d'une réponse unique et prévisible s'estompe.

Des erreurs peuvent survenir, notamment dans les secteurs sensibles et dans le domaine de la sécurité. Dans le cas des IA génératives, on parle d’hallucinations.

Ces données peuvent être intégrées de manière implicite dans les systèmes, transformant ainsi un modèle entraîné en une boîte noire.

L’empreinte carbone des serveurs d’IA

Pour entraîner et utiliser des LLM, une infrastructure conséquente (des serveurs) est nécessaire, avec des Data Centers très énergivores.

L'obtention de temps de réponse rapides requiert des serveurs massifs et des processeurs très puissants, ce qui soulève des préoccupations quant à l'empreinte carbone de ces opérations.

Alors que l'IA continue de s'implanter dans nos vies et nos entreprises, gardons un œil vigilant sur ses défis et engageons-nous dans sa compréhension via la formation des équipes. Fuite de données sensibles, marge d’erreur importante dans les réponses, enjeux environnementaux… La clé réside dans une approche équilibrée, alliant innovation et responsabilité, pour naviguer avec succès dans les eaux agitées de l’intelligence artificielle.

 

 

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