Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

L’intelligence artificielle (IA) désigne un ensemble de technologies et de méthodes visant à créer des systèmes capables d’accomplir des tâches qui nécessitent habituellement l’intelligence humaine.

Ces tâches incluent :

• la perception (voir, entendre, comprendre le monde),
• le raisonnement (analyser des situations, faire des choix),
• l’apprentissage (tirer des leçons des données ou de l’expérience),
• la résolution de problèmes et la prise de décision.
  
  

L’IA est un domaine large, qui se divise en plusieurs sous-domaines :

Comment fonctionne l’IA ?

Le fonctionnement d’un système d’IA suit généralement quatre grandes étapes :

1. La collecte et la préparation des données
   Tout commence par les données : textes, images, sons, chiffres, etc.
   Exemple : pour apprendre à reconnaître des visages, on fournit au modèle des milliers de photos annotées.
   
   
2. La conception du modèle
   Des spécialistes (data scientists, ingénieurs) choisissent un algorithme adapté au problème — par exemple, un modèle de classification ou de régression.
   
   
3. L’entraînement du modèle
   Le modèle apprend à partir des données. Il ajuste ses paramètres pour mieux prédire ou comprendre les schémas dans les données.
   
   
4. Le déploiement du modèle (inférence)
   Une fois entraîné, le modèle est utilisé dans une application pour effectuer des prédictions ou générer du contenu.
   
   

Exemple : un modèle de reconnaissance d’images entraîné sur des photos de chats et de chiens sera intégré dans une application capable d’identifier automatiquement l’animal présent sur une nouvelle image.

L’apprentissage automatique (Machine Learning)

Le Machine Learning (ML) est une branche de l’IA qui permet à une machine d’apprendre à partir de données, sans qu’on lui programme explicitement les règles.
L’algorithme observe les données, en détecte les motifs, puis fait des prédictions.

Exemple 1 — Régression :

Prédire le prix d’une maison à partir de variables comme la surface, l’emplacement, ou le nombre de chambres.

Exemple 2 — Classification :

Déterminer si un email est spam ou non, ou si une image contient un chien ou un chat.

L’apprentissage profond (Deep Learning)

L’apprentissage profond est un sous-domaine du Machine Learning inspiré du fonctionnement du cerveau humain.
Il repose sur des réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches :

• une couche d’entrée (les données brutes),
  
  
• des couches cachées (où s’effectue le traitement),
  
  
• une couche de sortie (le résultat ou la prédiction).
  
  

Exemple :

Pour reconnaître un chiffre manuscrit :

• une couche détecte les lignes verticales,
  
  
• une autre détecte les courbes,
  
  
• Le modèle combine ces éléments pour reconnaître le chiffre « 8 » ou « 4 ».
  
  

Le Deep Learning est la base de nombreuses avancées modernes :

• Vision par ordinateur : voitures autonomes, détection d’objets, imagerie médicale.
  
  
• Traitement du langage naturel (NLP) : assistants vocaux, analyse de sentiments, traduction automatique.
  
  

Ces modèles nécessitent souvent de grandes quantités de données et une puissance de calcul élevée, d’où l’utilisation des GPU (unités de traitement graphique).

En résumé

L’intelligence artificielle générative (Generative AI)

L’IA générative (ou GenAI) est une forme avancée de Deep Learning.
Elle ne se contente pas de comprendre les données : elle peut en créer de nouvelles.

Ces modèles sont appelés modèles de fondation ou LLM (Large Language Models).
Ils sont pré-entraînés sur d’immenses volumes de textes, d’images ou de sons, puis affinés (fine-tuned) pour des usages spécifiques.

Exemples de modèles génératifs :

• ChatGPT (OpenAI) : génération de texte, traduction, résumé, code.
  
  
• DALL·E / Stable Diffusion : génération d’images à partir de texte.
  
  
• Claude, Gemini, Mistral : modèles multimodaux capables de comprendre texte, image, et son.