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L'intelligence artificielle (IA) permet aux machines d'apprendre de l'expérience, de s'adapter aux nouveaux intrants et d'effectuer des tâches semblables à celles des humains. La plupart des exemples d'IA dont vous entendez parler aujourd'hui - de l'ordinateur de jeu d'échecs à l'auto-porteur - dépendent fortement de l'apprentissage approfondi et du traitement du langage naturel. En utilisant ces technologies, les ordinateurs peuvent être formés pour accomplir des tâches spécifiques en traitant de grandes quantités de données et en reconnaissant les modèles dans les données.

Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle importante ?

L'intelligence artificielle automatise l'apprentissage et la découverte répétitifs grâce aux données. Mais l'intelligence artificielle est différente de l'automatisation matérielle et robotique. Au lieu d'automatiser les tâches manuelles, l'intelligence artificielle exécute des tâches fréquentes, volumineuses et informatisées de façon fiable et sans fatigue. Pour ce type d'automatisation, l'enquête humaine reste indispensable pour mettre en place le système et poser les bonnes questions.

L'intelligence artificielle ajoute de l'intelligence aux produits existants. Dans la plupart des cas, l'IA ne sera pas vendue comme une demande individuelle. Au contraire, les produits que vous utilisez déjà seront améliorés grâce aux capacités d'IA, tout comme Siri a été ajouté comme une caractéristique à une nouvelle génération de produits Apple. L'automatisation, les plates-formes conversationnelles, les robots et les machines intelligentes peuvent être combinés avec de grandes quantités de données pour améliorer de nombreuses technologies à la maison et au travail, du renseignement de sécurité à l'analyse des investissements.

L'intelligence artificielle s'adapte à l'aide d'algorithmes d'apprentissage progressifs pour permettre aux données d'effectuer la programmation. L'IA trouve une structure et des régularités dans les données pour que l'algorithme acquière une compétence : L'algorithme devient un classificateur ou un prédicteur. Ainsi, tout comme l'algorithme peut s'apprendre à jouer aux échecs, il peut s'apprendre quel produit recommander en ligne. Et les modèles s'adaptent lorsqu'on leur fournit de nouvelles données. La propagation par le dos est une technique d'IA qui permet au modèle de s'ajuster, par la formation et l'ajout de données, lorsque la première réponse n'est pas tout à fait correcte.

L'intelligence artificielle analyse des données plus nombreuses et plus profondes à l'aide de réseaux neuronaux qui comportent de nombreuses couches cachées. Il y a quelques années, il était presque impossible de construire un système de détection des fraudes avec cinq couches cachées. Tout cela a changé avec une puissance informatique incroyable et de grandes données. Vous avez besoin de beaucoup de données pour former des modèles d'apprentissage en profondeur parce qu'ils apprennent directement à partir des données. Plus vous pouvez leur fournir de données, plus elles deviennent précises.

L'IA atteint une précision incroyable grâce aux réseaux neuronaux profonds - ce qui était auparavant impossible. Par exemple, vos interactions avec Alexa, Google Search et Google Photos sont toutes basées sur un apprentissage approfondi - et elles deviennent de plus en plus précises à mesure que nous les utilisons. Dans le domaine médical, les techniques d'IA issues de l'apprentissage approfondi, de la classification d'images et de la reconnaissance d'objets peuvent maintenant être utilisées pour trouver le cancer sur les IRM avec la même précision que les radiologistes hautement qualifiés.

L'IA tire le meilleur parti des données. Lorsque les algorithmes sont auto-apprentissage, les données elles-mêmes peuvent devenir propriété intellectuelle. Les réponses se trouvent dans les données ; il suffit d'appliquer l'IA pour les faire sortir. Comme le rôle des données est maintenant plus important que jamais, il peut créer un avantage concurrentiel. Si vous avez les meilleures données dans une industrie concurrentielle, même si tout le monde applique des techniques similaires, les meilleures données seront gagnantes.



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