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Extrait - L’intelligence artificielle expliquée Des concepts de base aux applications avancées de l’IA
Extraits du livre
L’intelligence artificielle expliquée Des concepts de base aux applications avancées de l’IA
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Les applications de l'IA

Ce que nous allons découvrir

Dans ce nouveau chapitre, nous vous proposons d’explorer les multiples facettes des contextes d’applications de l’intelligence artificielle qui façonnent notre monde moderne. Avec ses capacités d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, l’IA a ouvert la voie à des avancées majeures et significatives dans de bien nombreux domaines. Dans ce chapitre, nous nous concentrerons sur pas moins de six domaines d’applications clés de l’intelligence artificielle qui prennent une importance toute particulière, à savoir :

  • la reconnaissance de la parole ;

  • la traduction automatique en IA ;

  • les voitures autonomes ;

  • les chatbots (https://fr.wikipedia.org/wiki/Chatbot) et autres assistants virtuels ;

  • les systèmes de recommandation ;

  • les robots permettant d’automatiser les processus métiers ;

  • l’IA et la santé.

Il convient également de souligner que ce chapitre ne prétend pas traiter de manière exhaustive l’ensemble du champ d’applications de l’intelligence artificielle, ce livre à lui seul ne suffirait pas. Le nombre de cas d’utilisation offert par l’intelligence artificielle est immense et en constante évolution, il ne serait pas raisonnable de considérer cette liste comme étant figée. Toutefois...

La reconnaissance de la parole et la traduction automatique

1. La reconnaissance de la parole

Selon les points de vue nous arrivons à un consensus d’environ 7000 langues dans le monde. Au risque de vous surprendre, seules 200 d’entre elles bénéficient de technologies linguistiques contemporaines telles que la transcription « voix-texte », ou bien encore le « sous-titrage automatique » comme Google Traduction. Tout cela met en évidence l’effort technologique considérable restant à réaliser pour couvrir l’entièreté de notre planète.

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L’exemple Google Traduction

La technologie de reconnaissance de la parole de son acronyme « ASR » pour Automatic Speech Recognition consiste comme son nom l’indique à permettre l’identification d’une conversation humaine avant de la convertir en texte afin de pouvoir l’interpréter.

Pour l’histoire, tout a débuté il y a plus de soixante-dix ans, dans le courant de l’année 1952.

C’est à cette période que fut découverte la technologie de reconnaissance vocale avec le système « Audrey » du nom de sa créatrice, elle-même pionnière de la reconnaissance de la parole. Ce système développé permettait de reconnaître les chiffres allant de un à neuf prononcés par une même voix, ce qui en soit était une vraie révolution pour l’époque.

Moins d’une décennie plus tard, dans le courant des années 1960, la désormais multinationale « IBM » (https://fr.wikipedia.org/wiki/IBM) lança « Shoebox », une technologie permettant de reconnaître et différencier pas moins de seize mots en anglais. Ce fut à cette époque considéré comme une véritable révolution technologique.

L’apprentissage des machines a ensuite suivi une courbe exponentielle, puisque l’arrivée dans les années 79 de la technologie « Harpy » de l’université Carnegie Mellon permettait déjà l’interprétation de plus de mille mots.

Début 2000, le taux d’exactitude atteignait déjà...

Les voitures autonomes

L’intelligence artificielle est d’ores et déjà considérée comme une vraie révolution dans de nombreux domaines, cela ne fait plus guère de doute. Si vous n’êtes toutefois toujours pas convaincus, sachez qu’il y a des domaines pour lesquels ce phénomène est plus marqué, voire même omniprésent. S’il y a bien un domaine dans lequel l’impact est déjà perceptible, c’est celui des transports. L’intelligence artificielle dans les transports est considérée comme l’une des innovations les plus prometteuses de notre époque. Vous allez comprendre.

Les voitures autonomes, qui semblaient jadis être issues d’un film de science-fiction, sont désormais une réalité en arrivant dans nos véhicules de série grâce aux avancées et aux prouesses de l’IA.

L’idée de voitures autonomes remonte à plusieurs dizaines d’années déjà avec les pionniers du genre comme Dean Pomerleau doctorant en informatique et robotique à l’Université américaine de Carnegie Mello et Ernst Dickmanns, tous deux spécialisés dans la recherche sur la thématique des véhicules autonomes. Les toutes premières démonstrations sur route furent ainsi réalisées dans le milieu des années 1980.

Tout a réellement commencé au début de notre siècle, période durant laquelle la recherche sur le sujet s’est étroitement intensifiée. Dès le début des années 2000, les premières versions de prototypes de voitures...

Les chatbots

Parmi les avancées les plus remarquables dans l’univers de l’intelligence artificielle, nous retrouvons les chatbots et assistants virtuels. Ces outils basés sur l’IA offrent aujourd’hui des solutions d’interactions innovantes dans un objectif clair : améliorer l’expérience utilisateur en simplifiant les interactions et en fournissant une réponse instantanée.

Dans cette partie consacrée aux chatbots, nous allons explorer comment l’intelligence artificielle a révolutionné les outils de communication, en mettant particulièrement l’accent sur les chatbots alimentés par l’IA. Vous pourriez vous demander ce qu’est précisément un chatbot alimenté par l’intelligence artificielle et comment il se distingue d’un chatbot classique, c’est-à-dire sans IA.

Les chatbots alimentés par l’IA sont des programmes informatiques capables de simuler une conversation humaine. Ils ne se contentent pas de répondre aux questions des utilisateurs, mais ils ont également la capacité de fournir des informations pour orienter les utilisateurs dans leurs interactions. Ce qui distingue l’intelligence artificielle, ce sont les algorithmes d’apprentissage automatique associés. Le machine learning leur permet de comprendre le sens de votre demande et de vous proposer...

Les systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation, vous y êtes toutes et tous confrontés dans votre quotidien. Ils ont une raison d’être plutôt simple à comprendre : vous proposer tout type de recommandations susceptible de vous intéresser, le tout en fonction de votre profil, de qui vous êtes.

Dans les faits, ces systèmes ne sont ni plus ni moins que des algorithmes d’intelligence artificielle qui ont pour mission d’analyser les données recueillies à travers votre parcours utilisateur afin d’en permettre l’exploitation et de vous offrir une expérience unique grâce à ces recommandations personnalisées.

Les systèmes de recommandation se servent de vos données de navigation pour apprendre et vous offrir ainsi un contenu personnalisé.

L’IA associée à ces systèmes de recommandation utilise tout un panel d’informations préalablement récoltées telles que votre historique d’achat de vêtements, d’évaluation sur le site internet en question, de films et séries visionnés, ce qui peut sembler glaçant puisqu’il n’y a pas vraiment de limite. Cela peut aller très loin car l’IA va en fait apprendre vos préférences et vos habitudes individuelles par le biais de ces informations et estimer la probabilité que vous aimiez tel ou tel produit grâce à ces recommandations précises.

Il existe plusieurs typologies de systèmes de recommandation.

1. Popularité de contenu

Il s’agit du système de recommandation le plus simple que nous trouvons et qui est basé sur l’idée que plus vous aurez d’utilisateurs, plus la probabilité sera élevée pour que le contenu vous convienne. L’exemple de Netflix ci-dessous en témoigne, qui pour sa page d’accueil ne fait intervenir aucun mécanisme d’intelligence artificielle ni aucun mécanisme de machine learning. Mais...

L’exemple « RPA » et l’évolution vers les systèmes cognitifs

Cinquième élément de ce chapitre, concernant les champs d’application de l’intelligence artificielle (et pour lequel l’auteur à une affection toute particulière) concerne le domaine du « RPA (Robotic Process Automation) » acronyme de : automatisation des processus robotiques.

Un RPA que nous qualifierons de traditionnel (avant l’apport de l’intelligence artificielle) consiste tout simplement en l’automatisation de tâches manuelles informatiques que vous répétez à fréquence régulière. En soi, c’est un robot logiciel.

Qui n’a jamais fait ou bien même vu des actions de recopie de données d’un document Excel vers un logiciel de comptabilité ou même de bascule de données d’un CRM vers un autre ERP ? Voici concrètement des cas les plus basiques et factuels qui se produisent dans toutes les entreprises du monde et qui peuvent être résorbés par la déclinaison d’un système RPA.

Bien entendu il s’agit de cas certes fréquents mais simples. Cependant, des cas complexes d’automatisation peuvent également être traités avec ce type de produit, en automatisant des pans entiers de processus métier.

Tout d’abord, pour savoir si vos tâches quotidiennes sont automatisables, rien de plus simple : si vous respectez l’ensemble des prérequis de la figure ci-dessous, félicitations, vous pouvez les remplacer par un robot.

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Schéma de décision : éligibilité du système RPA

Dites-vous qu’ensuite il n’y a pas véritablement de limites à la réalisation d’un robot, à peu près tout s’automatise : du navigateur internet aux fichiers Excel, de mails aux bases de données, de terminaux utilisateurs jusqu’aux applications accessibles sur des environnements virtualisés plus difficilement interprétables par nos robots.

La difficulté...

L’IA pour la santé

L’intelligence artificielle a dévoilé son potentiel en permettant de révolutionner de nombreux secteurs, et la santé n’y fait évidemment pas exception.

Dans ce chapitre, nous vous proposons d’explorer comment l’intelligence artificielle a d’ores et déjà transformé le paysage médical en améliorant considérablement les diagnostics, la recherche médicale et la prestation des soins de santé. Préparez-vous à découvrir comment la puissance des algorithmes et des mathématiques peut sauver des vies grâce aux promesses offertes par l’IA.

Imaginez un médecin ayant un accès immédiat à une quantité massive de données médicales et de connaissances associées. Cela peut sembler futuriste  mais l’IA rend cette vision possible.

L’apport technologique de l’intelligence artificielle ouvre de nouvelles frontières dans le domaine de la santé en améliorant considérablement les diagnostics, en accélérant la recherche médicale et en personnalisant les soins. Ce dernier point est essentiel à comprendre puisque chaque individu est unique, et l’IA porte la capacité à personnaliser les traitements en fonction des caractéristiques génétiques et des antécédents médicaux.

Elle permet la prise de décisions en fonction des antécédents qui lui seront mentionnés.

La DATA est une nouvelle fois au cœur du sujet et ainsi l’enjeu sous-jacent des données collectées sur les patients. L’IA permet d’analyser afin de soigner, mais également de prédire les risques de maladies. Les traitements seront alors ajustés en temps réel des soins.

Pour ce faire, notre intelligence artificielle bénéficie d’algorithmes capables d’analyser des quantités massives et exponentielles de données médicales, d’identifier des schémas complexes pour fournir des informations utiles aux médecins et aux chercheurs. À mesure que les technologies de l’IA continuent de progresser, le potentiel pour améliorer la santé et le bien-être de l’humanité...

La vision par ordinateur

La vision par ordinateur (Computer Vision) est une discipline informatique qui se concentre essentiellement sur l’analyse, l’interprétation et l’extraction d’informations à partir d’images ou de vidéos. Sa raison d’être est de permettre aux machines tels que des smartphones ou des caméras de vidéosurveillance de reconnaître des objets, des formes, des visages, de détecter des mouvements, de comprendre des scènes visuelles et bien plus encore.

Tout a commencé là aussi dans les années 1960, période durant laquelle les chercheurs ont commencé à explorer des méthodes pour extraire des informations à partir d’images. De façon très basique, les premières applications rédigées furent principalement tournées sur la reconnaissance de formes géométriques simples.

Une décennie plus tard dans les années 1970, une nouvelle avancée majeure a fait son apparition puisque ces mêmes chercheurs ont su développer des algorithmes permettant la reconnaissance d’objets spécifiques dans des images, tels que des chiffres manuscrits. Toutefois, vous noterez que ces approches étaient limitées en termes de généralisation et de capacité à reconnaître des objets...

Conclusion

Dans ce chapitre consacré aux applications de l’intelligence artificielle, nous avons exploré un vaste éventail de domaines où cette technologie révolutionne notre quotidien. De la reconnaissance de la parole à la vision par ordinateur, des chatbots aux voitures autonomes, en passant par les systèmes de recommandation et son impact dans le domaine médical, l’intelligence artificielle se déploie à une vitesse fulgurante, redéfinissant la manière dont nous interagissons avec la technologie et comment elle interagit avec nous.

Nous avons découvert comment l’IA peut donner la parole à ceux qui l’avaient perdue, offrir une vue exceptionnelle aux machines, simplifier nos interactions avec la technologie, améliorer la sécurité routière, et même sauver des vies grâce à des diagnostics médicaux plus précis. Les applications de l’intelligence artificielle se multiplient, nous offrant un aperçu de l’avenir où l’IA deviendra un compagnon omniprésent dans notre quotidien.

Le chapitre Les étapes de création d’une IA nous emmènera dans les coulisses, où nous explorerons les étapes de création d’une intelligence artificielle, de la collecte des données à l’entraînement des modèles...