Vous vous demandez ce qu’est réellement l’IA ? Voici les 7 choses qu'il peut faire pour vous

Vous savez que nous avons atteint un pic d'intérêt pour l'intelligence artificielle (IA) lorsqu'Oprah Winfrey anime une émission spéciale à ce sujet. L’IA est vraiment partout. Et nous aurons tous une relation avec lui, que ce soit en l’utilisant, en le construisant, en le gouvernant ou même en nous liant d’amitié avec lui.

Mais qu’est-ce que l’IA exactement ? Même si la plupart des gens n’ont pas besoin de savoir exactement comment cela fonctionne sous le capot, nous devrons tous comprendre ce qu’il peut faire. Dans nos conversations avec des dirigeants mondiaux du monde des affaires, du gouvernement et du monde des arts, une chose est ressortie (on ne peut plus faire semblant) : la maîtrise de l'IA, bien sûr.

L’IA ne concerne pas seulement les chatbots. Pour vous aider à comprendre de quoi il s'agit, nous avons développé un cadre qui explique le large éventail de fonctionnalités qu'il offre. Nous appelons cela la « pile de capacités ».

Nous considérons les systèmes d’IA comme ayant sept types de capacités de base, chacune s’appuyant sur celles situées en dessous dans la pile. Du moins complexe au plus complexe, ce sont : la reconnaissance, la classification, la prédiction, la recommandation, l'automatisation, la génération et l'interaction.

Reconnaissance

À la base, le type d’IA que nous observons aujourd’hui dans les produits de consommation identifie des modèles. Contrairement au codage traditionnel, dans lequel les développeurs programment explicitement le fonctionnement d'un système, l'IA « apprend » ces modèles à partir de vastes ensembles de données, lui permettant ainsi d'effectuer des tâches. Cet « apprentissage » consiste essentiellement en mathématiques avancées qui transforment des modèles en modèles probabilistes complexes, codés dans des réseaux de neurones dits artificiels.

Une fois appris, les modèles peuvent être reconnus, comme votre visage, lorsque vous ouvrez votre téléphone ou lorsque vous passez la douane à l'aéroport.

La reconnaissance de formes est omniprésente, qu'il s'agisse de la reconnaissance de votre plaque d'immatriculation lorsque vous garez votre voiture au centre commercial ou lorsque la police scanne votre immatriculation. Il est utilisé dans la fabrication pour le contrôle qualité, pour détecter les pièces défectueuses ; dans le domaine des soins de santé, pour identifier le cancer par IRM ; ou encore pour identifier les nids-de-poule en utilisant des bus équipés de caméras qui surveillent les routes de Sydney.

Classification

Une fois qu’un système d’IA peut reconnaître des modèles, nous pouvons l’entraîner à détecter des variations subtiles et à les catégoriser. C'est ainsi que votre application photo organise soigneusement les albums par membres de la famille, ou comment les applications identifient et étiquetent différents types de lésions cutanées. La classification par l’IA est également à l’œuvre en coulisse lorsque les compagnies de téléphone et les banques identifient les appels de spam et de fraude.

En Nouvelle-Zélande, l'organisation à but non lucratif Te Hiku a développé un modèle linguistique d'IA pour classer des milliers d'heures d'enregistrement afin de contribuer à revitaliser le Te Reo Māori, la langue autochtone locale.

Prédiction

Lorsque l’IA est entraînée sur des données passées, elle peut être utilisée pour prédire les résultats futurs. Par exemple, les compagnies aériennes utilisent l’IA pour prédire les heures d’arrivée estimées des vols entrants et pour attribuer les portes à temps afin que vous n’ayez pas à attendre sur le tarmac.

De même, Google Flights utilise l’IA pour prédire les retards de vol avant même que les compagnies aériennes ne les annoncent.

À Hong Kong, un modèle de prédiction basé sur l’IA permet d’économiser l’argent des contribuables en prédisant quand un projet nécessite une intervention précoce pour éviter de dépasser son budget et sa date d’achèvement. Et lorsque vous achetez des articles sur Amazon, le géant du commerce électronique utilise l'IA pour prédire la demande et optimiser les itinéraires de livraison, afin que vous receviez vos colis en quelques heures, et non en quelques jours.

Recommandation

Une fois que nous avons prédit, nous pouvons formuler des recommandations sur la marche à suivre.

Si vous êtes allé au concert de la tournée Eras de Taylor Swift au stade Accor de Sydney, vous avez été protégé grâce aux recommandations de l'IA. Un système financé par le gouvernement de la Nouvelle-Galles du Sud a utilisé des données provenant de plusieurs sources pour analyser les mouvements et l'humeur des 80 000 personnes, fournissant ainsi des recommandations en temps réel pour garantir la sécurité de tous.

Les recommandations basées sur l'IA sont partout. Les réseaux sociaux, les plateformes de streaming, les services de livraison et les applications d'achat utilisent tous des modèles de comportement antérieurs pour vous présenter leurs pages « pour vous ». Même les élevages porcins utilisent la reconnaissance faciale et le suivi des porcs pour alerter les agriculteurs de tout problème et recommander des interventions particulières.

Automation

Il n'y a qu'un petit pas entre la prédiction et la recommandation et l'automatisation complète.

En Allemagne, de grandes éoliennes utilisent l’IA pour assurer la sécurité de l’aigle nain. Un algorithme d'IA détecte les oiseaux qui s'approchent et ralentit automatiquement les turbines, leur permettant de passer indemnes.

Plus près de chez nous, Melbourne Water utilise l’IA pour réguler de manière autonome son système de contrôle de pompes afin de réduire les coûts énergétiques d’environ 20 % par an. Dans l’ouest de Sydney, les bus locaux sur les itinéraires clés sont dotés de l’intelligence artificielle : si un bus est en retard, le système prédit son arrivée à la prochaine intersection et donne automatiquement son feu vert à son trajet.

Génération

Une fois que nous pouvons coder des modèles complexes dans des réseaux neuronaux, nous pouvons également utiliser ces modèles pour en générer de nouveaux, similaires. Cela fonctionne avec toutes sortes de données : images, texte, audio et vidéo.

La génération d'images est désormais intégrée à de nombreux nouveaux téléphones. Vous n'aimez pas l'expression du visage de quelqu'un ? Changez-vous en sourire. Tu veux un bateau sur ce lac ? Ajoutez-le simplement. Et cela ne s’arrête pas là.

Des outils tels que Runway vous permettent de manipuler des vidéos ou d'en créer de nouvelles avec une simple invite texte. ElevenLabs vous permet de générer des voix synthétiques ou de numériser des voix existantes à partir de courts enregistrements. Ceux-ci peuvent être utilisés pour raconter des livres audio, mais comportent également des risques tels qu’une usurpation d’identité profonde.

Et nous n'avons même pas mentionné les grands modèles de langage tels que ChatGPT, qui transforment la façon dont nous travaillons avec le texte et dont nous développons du code informatique. Une étude menée par McKinsey a révélé que ces modèles peuvent réduire jusqu'à 50 % le temps nécessaire aux tâches de codage complexes.

Interaction

Enfin, l’IA générative permet également d’imiter les interactions de type humain.

Bientôt, les assistants virtuels, les compagnons et les humains numériques seront partout. Ils assisteront à votre réunion Zoom pour prendre des notes et planifier des réunions de suivi.

Des assistants IA interactifs, comme le bot AskHR d'IBM, répondront à vos questions RH. Et lorsque vous rentrerez chez vous, votre application AI Friends vous divertira, tandis que les humains numériques sur les réseaux sociaux sont prêts à vous vendre n'importe quoi, à tout moment. Et avec le mode vocal activé, même ChatGPT participe à l'interaction.

Au milieu de l’enthousiasme suscité par l’IA générative, il est important de se rappeler que l’IA est bien plus que des chatbots. Cela affecte bien des choses au-delà des outils conversationnels tape-à-l’œil, souvent d’une manière qui améliore discrètement les processus quotidiens.