L’apprentissage supervisé : cette approche forme le système IA sur des données étiquetées. En fournissant l'entrée et la sortie souhaitée, l'algorithme apprend à mapper les entrées aux sorties, à faire des prédictions basées sur les motifs qu'il découvre lors de l'entraînement. Vous voulez un exemple ? La classification des courriels indésirables, où l'algorithme apprend un motif à partir d'exemples étiquetés pour décider quels messages filtrer.

L’apprentissage non supervisé : cette approche implique d'enseigner aux systèmes IA sur des données non étiquetées. Ici, l'objectif de l'algorithme est de découvrir des motifs ou des structures cachés dans les données. Le regroupement et la réduction de la dimensionnalité sont des tâches courantes en apprentissage non supervisé.

L’apprentissage par renforcement : cette approche vise à former des agents IA à prendre des séquences de décisions dans un environnement pour maximiser une récompense. Ces agents apprennent par essais et erreurs, prenant des décisions et recevant des commentaires pour améliorer leurs performances. L'apprentissage par renforcement est crucial dans le développement de systèmes autonomes. Un bon exemple de ces usages ? Les voitures autonomes ou l’IA dans le jeu.

L’apprentissage semi-supervisé : cette approche combine des éléments d'apprentissage supervisé et non supervisé. Il utilise une petite quantité de données étiquetées et une grande quantité de données non étiquetées pour former le système IA. Cette approche est particulièrement utile lorsque l'obtention de données étiquetées est coûteuse ou prend du temps.

L’apprentissage profond (plus souvent utilisé avec le terme anglophone, le Deep Learning) : cette approche est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui se concentre sur les réseaux neuronaux avec plusieurs couches (réseaux neuronaux profonds). Ces réseaux peuvent apprendre des représentations complexes à partir de données, leur permettant d'exceller dans des tâches comme la reconnaissance d'images et de la parole. Les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont des exemples d'architectures d'apprentissage profond.

La collecte de données : la récolte d'un ensemble de données diversifié et représentatif est cruciale. Pour la reconnaissance d'images, cela peut impliquer de regrouper des milliers d'images avec divers objets et arrière-plan.

L’étiquetage des données : l'annotation des données avec la sortie correcte est nécessaire pour les algorithmes d'apprentissage supervisé. Cela revient à étiqueter des clips audio avec des transcriptions ou à associer des images à leurs objets correspondants.

Le pré-traitement des données : la préparation des données pour l'entraînement est souvent obligatoire. Elle peut inclure la normalisation, le nettoyage des données et l'extraction de caractéristiques.

Sélection du modèle : choisir un modèle d'apprentissage automatique approprié ou une architecture de réseau neuronal pour la tâche à accomplir.

Boucle d'entraînement : présentation itérative des données au modèle, ajustement des paramètres du modèle et évaluation de ses performances sur un ensemble de données de validation.

Réglage des hyperparamètres : affinement des hyperparamètres, tels que les taux d'apprentissage ou les infrastructures de réseau, pour affiner les performances du modèle.

Régularisation : application de techniques comme le dropout ou la régularisation L1/L2 pour prévenir le surapprentissage, où le modèle se comporte bien sur les données d'entraînement mais mal sur de nouvelles données inconnues.

Optimisation : utilisation d'algorithmes comme la descente de gradient stochastique (SGD) pour ajuster les paramètres du modèle pour de meilleures performances.

Le passage à l’échelle, pour s'assurer que le système IA peut gérer de grands volumes de données et faire des prédictions rapidement et efficacement.

L’inférence en temps réel : développer des systèmes IA avec la capacité d'inférence en temps réel. C'est une exigence lourde pour les infrastructures qui contrôlent les véhicules autonomes, car les décisions doivent être prises en millisecondes.

La surveillance et la maintenance : monitorer en continu les performances du système IA, prendre en compte les commentaires des utilisateurs et faire les mises à jour nécessaires est vital pour la cohérence et la fiabilité de l'application.

L’apprentissage profond ou Deep Learning : inspiré par la structure et la fonction du cerveau humain, ce sous-ensemble de l'apprentissage automatique a conduit à plusieurs avancées remarquables. En utilisant des modèles tels que les CNNs et RNNs, la reconnaissance d'images et de la parole a atteint des performances de niveau humain.

Le traitement du langage naturel (NLP) : porté par le développement de modèles basés sur les transformateurs, le NLP a connu des progrès notables. BERT, une famille de modèles de langage introduite en 2018, a révolutionné le NLP en comprenant le contexte des mots dans une phrase, conduisant à des améliorations significatives dans les moteurs de recherche et la compréhension du langage. En 2022, le Chat GPT-3 d'OpenAI, avec 175 milliards de paramètres, a démontré des capacités révolutionnaires dans la génération de texte semblable à celui des humains.

La santé : les algorithmes d'IA réglés peuvent comparer les données des patients à de vastes ensembles de données, aidant à détecter des maladies comme le cancer et le diabète à des stades précoces. Les mêmes types d'algorithmes peuvent identifier des candidats potentiels pour les médicaments et améliorer les résultats globaux des patients.

Le changement climatique : l'amélioration des modèles de changement climatique, créés par des machines analysant de vastes ensembles de données climatiques historiques, a abouti à des prédictions plus précises des tendances climatiques futures. Cette avancée est inestimable pour les décideurs politiques et les scientifiques qui s'efforcent de prendre des décisions plus éclairées en matière d'action climatique.

La finance et l’investissement : les algorithmes de trading alimentés par l'IA exécutent des transactions à la vitesse de l'éclair, exploitant les données et les informations en temps réel pour identifier des opportunités rentables. Ces algorithmes surpassent les traders humains en termes de vitesse et d'analyse, rendant les marchés financiers plus lucratifs.

Les systèmes autonomes : les voitures et les drones auto-dirigés deviennent de plus en plus fiables ; le système d'autopilotage de Tesla, avec l'IA à son cœur, se rapproche de plus en plus de la conduite entièrement autonome. Ces modes de transport ont la capacité de réagir instantanément, éliminant les erreurs humaines et augmentant l'efficacité.

Atténuation des biais de l'IA : l'adressage des biais dans l'IA deviendra une priorité absolue. Des techniques avancées, y compris les algorithmes d'apprentissage machine conscients de l'équité et la collecte de données diversifiées, seront employées pour réduire et, si possible, éliminer complètement les biais de l'IA à l'avenir.

Régulation de l'IA : la mise en œuvre de lois liées à la technologie a toujours été un jeu de rattrapage, mais alors que les gouvernements et les organismes de régulation prennent note des risques croissants de l'IA, ils sont censés prendre des mesures. Cela ressemblera à la création de régulations plus strictes pour aborder la transparence des algorithmes, le déplacement des emplois, et l'imprévisibilité inhérente de l'avenir de l'IA.

Créativité assistée par l'IA : la génération d'art, de musique et de littérature n'est que le début du rôle de l'IA en tant que partenaire créatif. On s'attend à ce que les designs et les sons de l'IA deviennent complètement indiscernables des créations humaines, mettant au défi les limites de l'imagination et suscitant des discussions qui remettent en question la définition de l'art et de l'expression humaine. Par exemple, en 2023, une chanson des Beatles a été recréée à partir de cassettes audio partielles de John Lennon. De plus, les notions existantes de propriété artistique, de droits d'auteur et de royalties évolueront à mesure que les systèmes d'IA deviendront des collaborateurs habituels.

IA-quantum computing : l'exploitation de la puissance des bits quantiques ou qubits va booster la capacité de résolution de problèmes de l'IA. Cette synergie alimentera les avancées dans les domaines de la santé, des sciences des matériaux, de la finance et de la cryptographie, car l'informatique quantique permet à l'IA de relever des défis complexes à des vitesses sans précédent.

Éducation alimentée par l'IA : en utilisant des données sur les styles et les besoins d'apprentissage individuels des étudiants, les plateformes éducatives pilotées par l'IA seront en hausse. Ces plateformes proposeront du contenu informatif sur mesure, des quiz et des recommandations qui simulent une expérience d'apprentissage individuelle. De plus, la croissance de la réalité virtuelle (VR) offre la possibilité d'explorations éducatives entièrement immersives ; les événements historiques, les phénomènes scientifiques et les concepts complexes peuvent être transformés en mondes numériques interactifs pour les étudiants à étudier.

Travail infusé par l’IA : posséder la capacité de manier les outils de l'IA deviendra une compétence indispensable dans plusieurs industries au-delà de la sphère technologique. Que ce soit les détaillants qui utilisent l'IA pour la gestion des stocks ou les agents immobiliers qui exploitent l'IA pour analyser les données sur les propriétés et les acheteurs de maisons, ceux qui savent comment commander les outils de l'IA se démarqueront en tant que candidats compétitifs dans leur domaine, et seront plus attrayants pour les entreprises tournées vers l'avenir.

Opportunités de carrière dans le secteur de l’IA : la prise de conscience croissante de l'IA et de sa valeur a fait exploser la demande pour les professionnels de l'IA. Les entreprises chercheront activement des experts en IA, y compris des data scientists, des ingénieurs en apprentissage machine et des développeurs d'IA, pour diriger les initiatives d'IA et créer les outils d'IA du futur. De plus, on s'attend à ce qu'il y ait une plus grande demande pour les experts en éthique de l'IA, qui joueront un rôle crucial dans la garantie que les technologies d'IA sont développées selon des normes éthiques et sont protégées contre les biais cognitifs — plusieurs affaires, notamment une où on avait démontré qu’une IA de recrutement avait reproduit un biais raciste, ont mis en lumière cette nécessité.