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Introduction

L'intelligence artificielle sont l'ensemble des théories et des techniques permettant de mettre en oeuvre une simulation de l'intelligence dans une machine. Quand on parle d'un ensemble, c'est qu'il s'agit d'une domaine très large pouvant s'appliquer aussi bien à des puces électronique (TPU), qu'à des système dans une centrale nucléaire (Système expert), au jeu télévisé Jeopardy (IA Watson d'IBM) des système de traduction de langage humain et bien d'autres choses.

L'intelligence artificielle (IA) est au coeur des technologies émergentes transformant notre monde, notamment dans des domaines complexes comme les véhicules autonomes. Ces véhicules intelligents s'appuient sur une combinaison de sous-domaines de l'IA pour percevoir leur environnement, prendre des décisions, et s'adapter en temps réel. La vision par ordinateur (CV) permet de reconnaître les objets, les panneaux ou les piétons. En parallèle, la planification et l'optimisation sont essentielles pour calculer les trajectoires sûres et efficaces, tandis que les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) permettent au véhicule de s'améliorer avec le temps. L'apprentissage profond, plus spécialisé, permet notamment à ces systèmes d'identifier des patterns complexes dans des masses de données visuelles et sonores. En somme, les véhicules autonomes sont une démonstration concrète et spectaculaire de l'intégration de nombreuses branches de l'IA.

Autour de l'intelligence artificielle gravitent plusieurs domaines complémentaires enrichissant ses capacités et élargissent ses applications. Par exemple, les agents conversationnels (chatbots) utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et répondre au langage humain, intégrant aussi des fonctions de parole à texte et de texte à parole. Ces technologies sont utilisées dans des contextes variés : service client, assistance médicale, ou encore tutoriels guidés via des GuideBOTs. De plus, les systèmes experts sont conçus pour simuler le raisonnement humain dans des domaines très spécialisés, comme le diagnostic médical ou la maintenance industrielle. Ces systèmes peuvent être couplés à la robotique ou à des solutions de RPA (automatisation robotisée des processus), afin de créer des agents intelligents capables d'agir de manière autonome dans le monde réel ou dans des systèmes d'information.

Enfin, l'IA s'infiltre également dans des domaines comme l'intelligence sociale, la reconnaissance faciale, la traduction automatique et la personnalisation Web. Grâce à des techniques avancées comme l'analyse prédictive, la classification, ou encore l'extraction d'information, les systèmes peuvent anticiper les comportements, adapter les contenus et fournir des recommandations personnalisées. Cette intelligence se manifeste aussi sur le Web à travers des agents intelligents, des intelligences Web et des fonctions de personnalisation capables d'apprendre les préférences des utilisateurs. Ces technologies rendent les interactions plus naturelles, plus efficaces et surtout plus adaptées aux besoins spécifiques de chacun. Ainsi, l'IA ne se limite pas à des algorithmes, elle devient une infrastructure cognitive pénétrant tous les aspects de notre quotidien.

Page 1 Intelligence artificielle Intelligence artificielle (IA) Intelligence artificielle(IA) Robotique Robotique Robotique Lien dynamique Machine à apprendre, apprentissage automatique, apprentissage machine, ML, Machine Learning,... Apprentissage automatique (ML) Apprentissage automatique(ML) Traitement de langage naturel (TLN ou NLP) NLP (Traitement de langage naturel) NLP(Traitement de langage naturel) Système expert Système expert Système expert Automatisation des processus robotisés (RPA) RPA RPA Lien dynamique.8 Vision par ordinateur, Computer Vision, CV Vision (CV) Vision(CV) Parler Parler Parler Planification / optimisation Planification / optimisation Planification / optimisation Lien dynamique.12 Lien dynamique.14 Lien dynamique.15 Lien dynamique.16 Lien dynamique.17 Lien dynamique.19 Lien dynamique.20 Apprentissage profond Apprentissage profond Apprentissage profond Analyse prédictive Analyse prédictive Analyse prédictive Lien dynamique.23 Lien dynamique.24 Texte à parler Texte à parler Texte à parler Parler à texte Parler à texte Parler à texte Lien dynamique.27 Lien dynamique.28 Reconnaissance faciale Reconnaissance faciale Reconnaissance faciale Reconnaissance d'image Reconnaissance d'image Reconnaissance d'image Vision par machine Vision par machine Vision par machine Lien dynamique.32 Lien dynamique.33 Lien dynamique.34 Traduction Traduction Traduction Extraction de l'information Extraction de l'information Extraction de l'information Lien dynamique.37 Lien dynamique.38 Reconnaissance vocale Reconnaissance vocale Reconnaissance vocale Lien dynamique.40 Intelligence sociale Intelligence sociale Intelligence sociale Lien dynamique.42 Classification Classification Classification Lien dynamique.46 Intelligence Web Intelligence Web Intelligence Web Lien dynamique.48 Agents Web Agents Web Agents Web Lien dynamique.50 Personnalisation Web Personnalisation Web Personnalisation Web Lien dynamique.52 GuideBOT GuideBOT GuideBOT Lien dynamique.54 Agent conversationnel Agent conversationnel (Chatbots) Agent conversationnel (Chatbots) Lien dynamique.56 Lien dynamique.57 Voitures autonomes, voiture sans conducteur (Google Car, Apple Car, Tesla autopilot,...) Véhicule autonome Véhicule autonome Lien dynamique.59

Problème pratique

Dans le domaine industriel, l'intelligence artificiel permet de réduire les coûts de fabrications des produits, car les robots fabriquant les produits réclame un environnement stable et une fabrication d'un produit uniquement avec des quantités énormes pour être rentable (RPA). La combinaison de l'étape de production avec celle de l'intelligence artificiel amènera donc une dimension de réduction des coûts du produit et la possibilité de réduire les quantités de produit demandé. Ainsi, pour des produits comme des maisons et des avions, le coût de fabrication pourrait s'en trouvé grandement diminué.

Logiciel

Voici une liste de quelques programmes informatiques ayant provoqué une évolution en intelligence artificielle :

Année Nom Langage ou Machine Auteur Description
1956 Logic Theory Machine IPL Allen Newell, Herbert A. Simon et Cliff Shaw Permet d'imiter les compétences d'un être humaine
1957 General Problem Solver IPL Herbert Simon, Allen Newell, Herbert A. Simon et Cliff Shaw Solveur de problèmes universel
1964 à 1966 ELIZA Snobol Joseph Weizenbaum Agent conversationnel permettant des simulations d'un psychothérapeute rogérien
1965 DENDRAL LISP Edward Feigenbaum1, Bruce Buchanan, Joshua Lederberg Spectrographie de masse
1971 AML LISP AML International Diagnostic médical sur ordinateur
1974 MYCIN LISP Stanford Projet de Programmation Heuristique (HPP) : Diagnostique méthodique des infections bactériennes et recommandation d'un régime thérapeutique.
1976 IAGO PDP-10 / Fortran Université Caltech de Pasadena Simulateur de jeu Othello
1982 Projet Cinquième génération Prolog / Machines parallèles Ministère japonais l'Industrie et du Commerce Acquisition du savoir de manière humaine
1993 Deep Blue Système IBM RS/6000 / C++ IBM Simulateur de joueur d'échec.
1996 Hannibal C++ Martin Piotte et Louis Geoffroy Simulateur de jeu Othello
1996 à 1999 Darwersi C++ Olivier Arsac Simulateur de jeu Othello
1997 Keyano C++ Mark Brockington Simulateur de jeu Othello
1997 Logistello C++ Michael Buro Simulateur de jeu Othello
2005 Blue Brain Superordinateur Blue Gene / C++ EPFL Simulation d'un cerveau des mammifères.
2011 IA Watson IBM Power7 / Java, UIMA IBM Simulation d'un joueur dans le jeu télévisé Jeopardy
2015 AlphaGo TensorFlow / Python Google Simulation du jeu Go.
2017 DeepCoder .NET / Python Microsoft Développeur des programmes à partir de bouts de codes
2017 Libratus Supercalculateur Bridges / C++ Université Carnegie Mellon de Pittsburgh Simulation du jeu Poker.

Les modèles

Voici une liste des quelques modèles populaires utilisés en IA :

Modèle Type / Famille Objectif principal Pré-entraînement
BERT Modèle de langage bidirectionnel (Encoder) Compréhension, classification, NER Masquage de mots (MLM)
Claude (Anthropic) Modèle conversationnel autoregressif (type GPT) Assistant IA, réponse contextuelle Dialogue et complétion
GPT (OpenAI) Modèle de langage autoregressif (type GPT) Génération de texte, conversation, complétion Prédire le mot suivant
Gemini (Google) Modèle multimodal basé sur Transformer Multimodalité (texte, image, code,...) Pré-entraînement varié
LEGAL-BERT Variante de BERT entraînée sur textes juridiques Analyse de texte juridique MLM sur documents légaux
ProphetNet Encodeur-décodeur avec prédiction multiple Résumé, génération structurée Prévision de plusieurs jetons

Centre de recherche

Voici une liste de quelqu'un des centres de recherches d'intelligence artificielle à travers le monde :

Nom Nom long Pays Description
AI2 Allen Institute for AI États-Unis Créé par Paul Allen, cet institut produit des recherches avancées en NLP, IA responsable et vision par ordinateur.
AIP RIKEN Center for Advanced Intelligence Project Japon Centre de recherche japonais de pointe dédié à l'IA avancée, notamment l'apprentissage automatique et la science des données.
BAIR Berkeley Artificial Intelligence Research États-Unis Situé à l'université de Berkeley, il regroupe chercheurs en robotique, apprentissage automatique, vision, et linguistique computationnelle.
CEA Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives France Le CEA est un organisme de recherche français qui se concentre sur les technologies de rupture, y compris l'intelligence artificielle. Il participe au PEPR IA (Programme d'Investissement d'Avenir en IA), visant à faire de la recherche française un champion mondial de l'IA.
CNRS Centre National de la Recherche Scientifique France Le CNRS est l'un des plus grands organismes de recherche en Europe. Il pilote plusieurs initiatives en IA, notamment le centre IA pour la Science et Science pour l'IA (AISSAI), qui vise à structurer les actions transverses impliquant l'ensemble des instituts du CNRS aux interfaces avec l'IA.
DFKI German Research Center for AI Allemagne Plus grand centre de recherche en IA appliquée en Europe. Travaille en partenariat avec l'industrie et les universités.
Inria Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique France Basé en France, Inria est un institut de recherche public dédié aux sciences et technologies du numérique. Il joue un rôle clef dans le Programme National de Recherche en IA, qui vise à promouvoir l'excellence scientifique en IA et à soutenir les collaborations public-privé.
LoiZéro Québec, Canada Fondé par Yoshua Bengio, s'inscrit dans une volonté de mettre l'intelligence artificielle (IA) au service du bien commun.
Mila Montreal Institute for Learning Algorithms Québec, Canada Fondé par Yoshua Bengio, il est un des plus grands centres de recherche universitaire en apprentissage profond.
SAIL Stanford AI Lab États-Unis L'un des plus anciens laboratoires d'IA, pionnier dans la robotique, l'IA médicale, et les réseaux de neurones.
Shanghai AI Laboratory Chine Centre national chinois soutenu par le gouvernement, focalisé sur les grands modèles de langage, la vision, et l'IA appliquée à l'industrie.
Turing Institute Royaume-Uni Centre national de recherche en science des données et IA basé à Londres. Focalisé sur les applications sociétales et industrielles.
Vector Institute Canada Basé à Toronto, ce centre est un pilier du "Pan-Canadian AI Strategy" et travaille étroitement avec l'industrie et l'académie.


Dernière mise à jour : Samedi, le 16 juin 2018