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11 janvier 2024 - 7 minutes

Avancées de l'Intelligence Artificielle: un regard sur 2024

Naviguer à la frontière de l'IA: impacts, tendances et opportunités en 2024.

Ironhack

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Intelligence Artificielle

L'intelligence artificielle (IA) a été une force de transformation dans notre monde, remodelant les industries, les économies et notre vie quotidienne. À l'aube de 2024, le paysage de l'IA s'apprête à connaître d'importantes percées qui promettent d'accélérer encore son intégration dans la société. Nous vous invitons à découvrir ce qu'est l'IA, l'évolution de son rôle dans la société et les prévisions pour son avenir.

L'intelligence artificielle (IA) progresse rapidement et impacte divers secteurs. Par exemple, dans le domaine de la santé, les diagnostics alimentés par l'IA atteignent des niveaux de précision comparables à ceux des médecins humains, améliorant ainsi de manière significative la détection précoce de maladies telles que le cancer. Les robots pilotés par l'IA révolutionnent la gestion de la chaîne d'approvisionnement dans la logistique en optimisant les itinéraires et en améliorant l'efficacité, ce que des entreprises comme Amazon exploitent actuellement.

Selon McKinsey, l'IA pourrait potentiellement générer un produit économique supplémentaire d'environ 13 billions de dollars d'ici 2030, augmentant le PIB mondial d'environ 1,2 % par an. De plus, Gartner prévoit qu'à partir de 2024, 75 % des entreprises passeront de la phase pilote à l'opérationnalisation de l'IA, entraînant une multiplication par cinq des infrastructures de données et d'analytique en streaming.

Comprendre l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle, souvent abrégée en IA, fait référence à la simulation de l'intelligence humaine dans des machines qui sont programmées pour penser et apprendre comme des humains. Les systèmes IA sont conçus pour effectuer des tâches qui nécessitent généralement de l'intelligence humaine, comme la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la résolution de problèmes. Ces systèmes sont alimentés par des algorithmes avancés et des ensembles de données massifs, leur permettant d'analyser, de prédire et de s'adapter à diverses situations. Avant de nous plonger dans les dernières avancées, comprenons d'abord les composantes clés qui font fonctionner l'IA et les processus qui lui donnent vie.

Comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique

Au cœur du développement de l'IA se trouvent les algorithmes d'apprentissage automatique. Ce sont les blocs de construction qui permettent aux systèmes IA d'apprendre à partir de données, de faire des prédictions et de s'adapter à de nouvelles informations. Voici un bref aperçu des principaux types d'algorithmes d'apprentissage automatique:

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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.

Collecte et prétraitement des données

Pour créer des systèmes IA robustes, des données de bonne qualité sont essentielles, car elles créent des algorithmes plus précis et hautement développés. Le processus implique généralement les étapes suivantes :

  • 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.

Formation et développement du modèle

Une fois les données collectées et pré-traitées, le modèle IA est se forme à travers les processus suivants :

  • 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.

Photo par Google DeepMind sur Unsplash

Inférence et déploiement

Une fois le modèle IA formé, il est prêt pour le déploiement. L'inférence est le processus d'utilisation du modèle formé pour faire des prédictions sur de nouvelles données ou des données non familières. Ces phases impliquent :

  • 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.

Comment l'IA évolue-t-elle dans la société ?

Maintenant que nous avons une compréhension de base du processus de développement de l'IA, il est temps de se plonger dans les progrès récents réalisés par l'IA. De la révolution des transports à la transformation du paysage de la santé, explorons les façons concrètes dont l'IA exerce déjà son influence :

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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.

  6. 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.

L'IA est-elle l'avenir ? Prédictions pour l'IA en 2024

En regardant vers 2024, il est clair que l'ère de l'IA et notre avenir seront de plus en plus liés. L'IA est prête pour des avancées encore plus extraordinaires, remodelant à la fois nos mondes technologiques et physiques. Bien que nous n'ayons pas de boule de cristal, voici quelques prédictions pour l'avenir de l'IA :

  • 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.

Étapes pour Préparer l'Implémentation de l'IA

  1. Évaluation : Évaluez la préparation de votre organisation pour l'IA.

  2. Projets Pilotes : Commencez par des projets d'IA à petite échelle pour tester la faisabilité.

  3. Sélection des Outils : Choisissez les bons outils et plateformes d'IA adaptés à vos besoins.

  4. Formation : Formez votre équipe sur les technologies de l'IA et leurs applications.

  5. Mise en Œuvre : Étendez les projets pilotes réussis et intégrez l'IA dans les processus commerciaux essentiels.

Alors que nous nous trouvons à l'aube de 2024, la trajectoire de l'IA est indéniablement ascendante, avec des percées à découvrir et des horizons à élargir. La question n’est pas de savoir si l'IA fait partie de votre avenir, mais plutôt comment vous pouvez contribuer à façonner son avenir. Si vous souhaitez être à l'avant-garde de cette révolution technologique, il n'y a pas de meilleur moment pour agir. Découvrez nos bootcamps et devenez un catalyseur de changement dans le monde de l'intelligence artificielle.

À Propos de l'Auteur :

Juliette Carreiro est une rédactrice technique, avec deux ans d'expérience dans la rédaction d'articles approfondis pour Ironhack. Couvrant tout, des conseils de carrière à la navigation dans l'échelle professionnelle, en passant par l'impact futur de l'IA dans le secteur technologique mondial, Juliette est la référence pour la communauté d'Ironhack composée de professionnels technologiques en herbe.

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