Si elle fait parler d’elle depuis de nombreuses années, l’intelligence artificielle (IA) occupe de plus en plus l’actualité. La technologie est en perpétuelle progression, et les systèmes d’IA sont en passe de bouleverser de nombreux secteurs… Pour comprendre les enjeux de cette technologie d’avenir, il est essentiel de bien comprendre son fonctionnement et d’en maîtriser les contours.
Alors qu’est-ce qu’un système d’intelligence artificielle exactement ? Quelle est la différence entre IA et système d’IA ? Et quel est l’impact de cette technologie sur notre société ?
À l’origine, l’intelligence artificielle…
Un système d’intelligence artificielle (SIA ou AI System en anglais) est un système informatique complet, dont certains composants font appel à l’intelligence artificielle. Si les termes sont parfois utilisés de manière interchangeable, il est important de distinguer IA et système d’IA. L’IA est en réalité le fondement théorique sur lequel repose les SIA.
L’IA, ou comment imiter l’intelligence humaine
Le concept de l’« intelligence artificielle » émerge dans les années 1950, lorsque trois mathématiciens créent le premier langage d’intelligence artificielle. Entrainé à résoudre des problèmes mathématiques, leur programme devient capable d’expliquer clairement certains théorèmes établis. Les scientifiques se penchent alors sur le développement d’une technologie d’auto-apprentissage : le machine learning. À partir d’un volume important de données, le système s’entraîne lui-même à reproduire l’intelligence humaine. Dès le début des années 1980, les premières applications de l’IA émergent. Et depuis l’accélération du big data, on assiste à une véritable révolution dans ce domaine.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) fait référence à un domaine scientifique qui regroupe un ensemble de technologies informatiques. Elle consiste à créer des systèmes capables de produire des raisonnements qui imitent l’intelligence humaine, via des algorithmes et des programmes spécifiques. En d’autres termes, il s’agit de permettre à un système informatique d’apprendre, de réfléchir et d’agir comme un être humain. L’IA peut synthétiser des informations et modéliser des données, reconnaître des éléments sur une image ou prédire des tendances. Et elle livre tous ses résultats avec un langage clair et compréhensible.
On distingue plusieurs types d’IA. Celle qui s’introduit de plus en plus dans toutes les sphères de notre quotidien correspond à ce que l’on appelle l’IA « faible ». Le système peut réaliser une tâche de manière quasi parfaite, sans être supervisé par l’homme. L’IA « forte » – qui pourrait avoir des sentiments et une véritable conscience d’elle-même – reste pour l’instant du domaine de la fiction…
Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle repose sur un processus en trois étapes :
- l’assimilation des informations : des algorithmes captent et décryptent toutes les informations générées par chaque interaction sur le web. Ces unités de calcul reproduisent l’apprentissage humain, par mimétisme. D’autres programmes permettent ensuite de transmettre ces données aux programmes d’IA ;
- l’analyse des données et le machine learning : l’IA analyse et traite les informations qu’elle reçoit. Et plus elle en reçoit, plus elle évolue. Elle comprend, apprend et développe un réseau de « neurones » de plus en plus sophistiqué. C’est le principe de l’apprentissage automatique (ou machine learning), qui permet à l’IA d’être de plus en plus précise et de s’améliorer avec l’expérience ;
- la mise en place d’une réponse adaptée : après avoir analysé les données reçues, l’intelligence artificielle réagit de la manière la plus appropriée en reproduisant un raisonnement humain. Traduire un texte ou garer une voiture autonome, reconnaître un visage sur des photos ou automatiser certaines tâches répétitives… Elle peut offrir plusieurs types de réponses selon le contexte.
Les systèmes d’IA, des applications concrètes de l’IA
Un système d’IA est une application concrète du concept général et des principes de l’IA. Le SIA est conçu pour imiter le comportement humain et exécuter des tâches plus ou moins complexes, dans un domaine spécifique.
Dans la version officielle et définitive de l’AI Act, la définition du système d’IA est la suivante :
« système d’IA », un système automatisé conçu pour pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie, qui peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des données d’entrée qu’il reçoit, la manière de générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels. »
Un ensemble complexe qui intègre des composantes de l’IA
Un SIA est un système complexe, qui fonctionne à partir de différentes composantes de l’IA :
- des algorithmes : à la base de l’IA, les algorithmes permettent d’analyser et d’interpréter un ensemble de données, pour ensuite générer un résultat (résoudre un problème ou accomplir une action) ;
- des données : essentielles à tout système d’IA, elles alimentent son système d’apprentissage et permettent d’entraîner les algorithmes. Plus les données sont nombreuses et précises, plus le système devient performant ;
- des modèles d’apprentissage (ou machine learning) : c’est la faculté qu’à le système d’IA à apprendre de lui-même à partir de simples données, et à s’améliorer progressivement sans être spécifiquement programmé pour. Le système d’IA peut aussi intégrer des modèles prédictifs. Ils lui permettent d’analyser des données antérieures pour anticiper les tendances à venir ;
- une infrastructure informatique : pour pouvoir stocker et analyser un nombre infini de données, le SIA doit reposer sur une infrastructure solide et performante. L’interface utilisateur du système permet également aux utilisateurs d’interagir avec les résultats, et donc de communiquer avec le système d’intelligence artificielle.
Grâce aux importantes avancées technologiques de ces dernières années, les systèmes d’intelligence artificielle sont de plus performants et sophistiqués. Ils peuvent traiter un nombre exponentiel de données, résoudre des problèmes complexes et fournir des résultats en temps réel. Et ils sont aujourd’hui utilisés dans de nombreux contextes.
Des applications variées, dans de nombreux domaines
Aujourd’hui, plusieurs systèmes d’IA sont parfaitement intégrés à notre quotidien : les assistants virtuels (Alexa, Siri ou Google Assistant), les algorithmes de recommandation de contenu sur les plateformes de streaming, les systèmes de reconnaissance faciale ou les services de traduction automatique… En plus de plusieurs capteurs et caméras, les voitures autonomes utilisent également des systèmes d’IA pour percevoir leur environnement et conduire seules en toute sécurité.
Polyvalents, les systèmes d’IA sont aussi conçus et développés pour résoudre des tâches ou améliorer des processus dans d’autres domaines variés :
- la santé : grâce à des algorithmes de reconnaissance visuelle et à une analyse prédictive, les SIA peuvent faciliter le dépistage et le diagnostic de certaines maladies. En regroupant des milliers de rapports scientifiques, le data mining permet aussi d’améliorer certains aspects de la prise en charge médicale (identifier les traitements les plus efficaces, anticiper certaines contre-indications, personnaliser les soins selon le profil de chaque patient…) ;
- la logistique et la grande distribution : les systèmes d’IA permettent de répondre à plusieurs problématiques essentielles de ces secteurs. Des algorithmes prédictifs permettent par exemple d’anticiper la demande selon les périodes, et donc d’optimiser la gestion des denrées et des stocks en temps réel ;
- la finance : les systèmes d’IA peuvent être utilisés pour établir des prévisions et détailler les tendances du marché. Ils permettent aussi d’analyser des données financières pour optimiser la gestion de portefeuille, ou d’identifier des schémas de fraude et les activités suspectes pour une meilleure gestion des risques ;
- le marketing : analyse prédictive et identification des segments de clients, recommandations de produits et personnalisation de l’expérience client, automatisation de certaines tâches marketing, chatbots et assistants virtuels… Les systèmes d’IA révolutionnent depuis plusieurs années les stratégies marketing des entreprises.
Quels enjeux pour les systèmes d’IA ?
Véritable levier de transformation pour les entreprises, l’intelligence artificielle et les systèmes qui l’exploitent vont continuer à se développer dans les mois et les années à venir. Et si cette technologie offre de nombreuses opportunités, elle soulève aussi un certain nombre de questions.
Protection de la vie privée et sécurité des données personnelles, diffusion d’erreurs et de fausses informations, impact sur certains emplois et sur l’économie… Grâce à sa capacité d’adaptation et d’apprentissage, l’IA pourrait potentiellement surpasser et remplacer l’homme dans certains domaines. Selon l’OCDE, un tiers des emplois devraient changer radicalement au cours des 20 prochaines années.
Le déploiement de systèmes d’IA nécessite donc la mise en place d’un véritable cadre réglementaire. Pionnière dans ce domaine, l’Union européenne vient de voter l’adoption de la loi européenne sur l’intelligence artificielle (AI Act), qui vise à réguler l’intelligence artificielle en Europe. Le texte prévoit notamment de classer les systèmes d’IA en trois catégories, selon les risques qu’ils peuvent générer (risques minimes, élevés ou inacceptables). Les solutions jugées « à risques élevés » seront alors soumises à certaines règles et contraintes. L’objectif ? Mieux réguler l’IA et garantir une intelligence artificielle saine, éthique et responsable.
Premier AIMS® du marché en Europe, Naaia permet de convertir la contrainte règlementaire en une opportunité stratégique pour l’entreprise. Solution de pilotage de la conformité et de la gestion des risques des systèmes d’IA, elle permet notamment de répondre aux besoins de mise en conformité et transforme les obligations réglementaires en actions concrètes pour les clients.
