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L’intelligence artificielle (IA) est la simulation de l’intelligence humaine par une machine. L’IA n’est pas une technologie unique, mais plutôt un terme général qui englobe un large éventail de technologies encore émergentes, notamment le machine learning (ML), le deep learning, les réseaux neuronaux, le traitement automatique du langage naturel (natural language processing, ou NLP), la reconnaissance vocale et la vision artificielle. De nouveaux types d’IA sont développés et améliorés en permanence.
L’IA peut être classée en plusieurs catégories. Par exemple, l’IA peut être « étroite » (Narrow AI) ou « générale » (General AI). L’IA étroite est conçue pour accomplir des tâches spécifiques, comme répondre aux questions du service client ou conduire une voiture. L’IA générale peut s’adapter et apprendre à effectuer toute tâche cognitive qu’on lui demande. Cette dernière IA est un objectif encore ambitieux à l’heure actuelle.
Les systèmes d’IA peuvent également être classés en fonction des techniques qu’ils utilisent pour obtenir leurs réponses. Voici quelques-unes des techniques les plus courantes :
Il existe plusieurs types d’IA qui font actuellement l’objet de discussions ou de références. Nous en examinerons plusieurs ici, notamment :
L’IA conversationnelle simule les conversations humaines grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP) et à d’autres techniques connexes, notamment les transformeurs. Elle peut interpréter les entrées utilisateur et générer des réponses appropriées d’après sa compréhension de l’intention de l’utilisateur. Les réponses peuvent être textuelles, vocales, ou autres, en fonction de l’application (assistants virtuels, chatbots, assistants vocaux, etc.). C’est probablement ce que la plupart des gens connaissent de l’IA conversationnelle, grâce à la popularité rapide du ChatGPT d’OpenAI.
Entraîner les systèmes d’IA conversationnelle sur de grandes quantités de données améliore leur capacité à comprendre et à répondre aux entrées utilisateur. Ils peuvent également utiliser le contexte pour générer des réponses plus personnalisées, adaptées aux besoins spécifiques et aux préférences de l’utilisateur. L’IA conversationnelle est un domaine qui évolue rapidement : les chercheurs et les développeurs cherchent constamment de nouvelles façons d’améliorer les capacités de la technologie et d’étendre ses applications.
L’IA conversationnelle peut changer radicalement la façon dont les entreprises interagissent avec leurs données, leurs systèmes et leurs flux de travail. Elle permet ainsi de créer des expériences plus personnalisées et plus intuitives, avec des connaissances approfondies et plus de valeur. Grâce aux nouvelles avancées dans les domaines du NLP, du machine learning (ML) et d’autres domaines connexes, on peut s’attendre à ce que l’IA conversationnelle prenne encore plus de place au sein des entreprises dans les années à venir.
L’IA générative, quant à elle, utilise des algorithmes pour générer de nouveaux contenus (images, textes, musique, etc.). Contrairement aux algorithmes ML traditionnels, qui sont conçus pour classer ou prédire des données existantes, les modèles d’IA générative sont entraînés à générer de nouvelles données qui ressemblent à un jeu de données spécifique. L’IA générative utilise des algorithmes spéciaux pour apprendre à partir d’exemples existants, puis génère un nouveau contenu qui ressemble à ce qu’il a appris.
L’IA générative peut par exemple servir à créer de nouvelles œuvres d’art inspirées d’œuvres existantes. Elle peut également générer des images réalistes de choses qui n’existent pas, ou écrire des histoires ou des articles qui semblent avoir été rédigés par une personne.
L’IA cognitive cherche à reproduire les capacités cognitives humaines (perception, raisonnement, résolution de problèmes et prise de décision). Elle utilise le ML, le NLP et d’autres techniques connexes pour créer des systèmes intelligents, capables d’apprendre et de s’améliorer en fonction de leurs interactions avec les utilisateurs et l’environnement.
L’objectif de l’IA cognitive est non seulement de réaliser des tâches, mais aussi d’en comprendre le contexte et la signification. L’IA cognitive peut analyser de grandes quantités de données, identifier des modèles et faire des prédictions sur la base de ces données, mais aussi apprendre de ses erreurs et adapter son comportement pour mieux atteindre ses objectifs.
L’IA cognitive peut être utilisée dans de nombreux domaines, notamment la santé, la finance, les transports et l’éducation. Elle peut par exemple servir à élaborer des plans de santé personnalisés en fonction des antécédents médicaux et de l’état actuel d’un patient, ou à optimiser des stratégies d’investissement financier en fonction des tendances du marché et de l’évaluation des risques.
L’IA d’extraction consiste à chercher et à récupérer des informations à partir de grands jeux de données. Elle utilise des techniques telles que les algorithmes de NLP et de ML pour comprendre l’intention de la requête d’un utilisateur et extraire les résultats les plus pertinents d’une base de données (à l’instar des moteurs de recherche).
L’IA d’extraction est utilisée dans diverses applications, notamment les chatbots, les systèmes de service client et les moteurs de recherche. Par exemple, lorsque vous posez une question à un chatbot, celui-ci utilise l’IA d’extraction pour chercher la réponse la plus pertinente dans une base de données de réponses préexistantes. L’IA d’extraction des moteurs de recherche peut permettre aux utilisateurs de trouver les résultats les plus pertinents en fonction de leur requête.
L’IA d’extraction est une technologie puissante, qui peut aider les entreprises à améliorer leur service client, à être plus efficaces et à améliorer l’expérience utilisateur en fournissant des informations précises et pertinentes. C’est un élément essentiel de nombreuses applications d’intelligence artificielle qui reposent sur l’extraction et le traitement de grandes quantités de données.
Le modèle RAG est une technique de NLP qui combine les avantages des approches basées sur l’extraction et des approches génératives pour améliorer la qualité des tâches de génération de texte, notamment la réponse aux questions, la synthèse et l’IA conversationnelle.
Les modèles génératifs sont traditionnellement utilisés pour les tâches de génération de texte, qui consistent à créer un nouveau texte à partir d’une entrée ou d’une invite donnée. Les modèles génératifs peuvent cependant parfois produire des résultats de piètre qualité, en particulier lorsqu’ils traitent de sujets complexes ou spécialisés. Les modèles basés sur l’extraction, quant à eux, s’appuient sur des données textuelles existantes pour générer des réponses, mais sont limités par leur qualité et leur disponibilité.
RAG combine les forces des deux approches : il utilise des modèles basés sur l’extraction pour sélectionner les informations pertinentes dans un ensemble de textes existants, puis se sert de modèles génératifs pour créer un nouveau texte à partir de ces informations. Les modèles RAG peuvent ainsi générer des textes plus précis et plus cohérents, même pour des sujets complexes ou spécialisés, en exploitant les connaissances contenues dans un vaste ensemble de textes.
Tous ces types d’IA dépendent fortement d’une chose : les données.
