Fonctionnement des IA et Concepts Clés

Cette section présente comment les intelligences artificielles fonctionnent, en se concentrant sur leurs éléments fondamentaux, leurs processus d'apprentissage, et les concepts-clés qui les sous-tendent.

1. Structure d'une Intelligence Artificielle

L'IA repose sur une combinaison d'algorithmes, de modèles mathématiques et de données. Voici ses principaux composants :

1.1 Algorithmes

Définition

Les algorithmes sont des instructions permettant à une machine de résoudre un problème. Ils incluent des méthodes comme :

Apprentissage supervisé : L'IA apprend à partir de données étiquetées.
Apprentissage non supervisé : L'IA découvre des modèles dans des données non étiquetées.
Apprentissage par renforcement : L'IA apprend par essai et erreur, en recevant des récompenses ou des punitions.

1.2 Modèles de Machine Learning

Un modèle est la représentation d'un problème que l'IA essaie de résoudre.
Exemples de modèles :

Réseaux de neurones (ANN - Artificial Neural Networks) : Inspirés du cerveau humain.
SVM (Support Vector Machines) : Pour classer des données.
Arbres de décision : Modèles simples et efficaces.

1.3 Données

Les données sont la matière première de l'IA. La qualité et la quantité des données influencent directement les performances d'une IA.

A savoir

Pour entraîner GPT-3, OpenAI a utilisé 45 téraoctets de données textuelles, La totalité de Wikipédia version anglaise en faisant partie, elle ne représente que 3% des données utilisées."

2. Les Différents Types d'Apprentissage

Le fonctionnement d'une IA dépend du type d'apprentissage qu'elle utilise. Voici un aperçu des principaux types :

2.1 Apprentissage supervisé

Principe : L'IA apprend à partir d'exemples avec des entrées et sorties connues.
Exemple : Prédire le prix d'une maison en fonction de sa taille, de son emplacement, etc.

2.2 Apprentissage non supervisé

Principe : L'IA identifie des schémas dans des données non étiquetées.
Exemple : Grouper des clients en segments similaires pour le marketing.

2.3 Apprentissage par renforcement

Principe : L'IA apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou punitions.
Exemple : AlphaGo qui joue au Go pour s'améliorer.

3. Concepts Clés

Voici des termes importants pour comprendre l'IA :

3.1 Réseau de neurones

Définition : Un réseau de neurones artificiels est un modèle computationnel inspiré de la structure biologique du cerveau. Il est composé de couches de neurones interconnectés :
- une couche d'entrée pour recevoir les données brutes
- une ou plusieurs couches cachées où les données sont transformées grâce à des calculs pondérés et des fonctions d'activation
- une couche de sortie pour produire un résultat final (comme une classification ou une régression). Ces réseaux sont particulièrement efficaces pour modéliser des relations complexes dans les données.
Application : Reconnaissance d'images (par exemple, identifier des objets ou des visages), traduction automatique (conversion de textes entre langues).

Limites

Malgré les avancées en IA, il est souvent impossible de comprendre précisément ce qui se passe à l'intérieur des couches cachées des modèles complexes, car leurs calculs produisent des représentations abstraites difficiles à interpréter.

3.2 Machine Learning

Définition : Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmées. Il utilise des algorithmes pour construire des modèles capables de reconnaître des patterns et de faire des prédictions ou des décisions.
Exemple : Systèmes de recommandation (comme Netflix ou Amazon), détection de fraudes, prédictions météorologiques.

3.3 Deep Learning

Définition : Le deep learning est une sous-branche du machine learning (1) qui se concentre sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds, comportant de nombreuses couches cachées, pour analyser des ensembles de données volumineux et complexes. Grâce à sa capacité à apprendre des représentations hiérarchiques des données, il excelle dans les tâches comme l'analyse d'images, le traitement du langage naturel et l'apprentissage à partir de vidéos.
Exemple : Les voitures autonomes, qui utilisent le deep learning pour analyser l'environnement, ou les systèmes d'IA générative (comme la génération d'images ou de textes).

Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmées. Il utilise des algorithmes pour construire des modèles capables de reconnaître des patterns et de faire des prédictions ou des décisions.

3.4 Overfitting

Définition : L'overfitting survient lorsqu'un modèle apprend trop précisément les particularités ou le bruit des données d'entraînement, ce qui le rend inefficace pour traiter de nouvelles données. Cela résulte souvent d'une complexité excessive du modèle ou d'un jeu de données d'entraînement trop petit.
Solution : Techniques courantes pour éviter l'overfitting :
- Régularisation : Ajouter une pénalité sur les poids du modèle pour éviter des ajustements excessifs.
- Dropout : Désactiver aléatoirement des neurones pendant l'entraînement pour réduire la dépendance à certaines connexions.
- Augmentation des données : Générer davantage de données d'entraînement à partir des données existantes, par exemple en appliquant des transformations aux images.

3.5 Traitement du Langage Naturel (NLP)

Définition : Le NLP (Natural Language Processing) est une discipline de l'IA qui permet aux machines de comprendre, analyser, interpréter et générer du langage humain. Il repose sur des algorithmes et des modèles comme les réseaux de neurones récurrents (RNN), les transformers, et le deep learning pour traiter des tâches variées.
Exemple :
- ChatGPT : Génération de réponses conversationnelles cohérentes et naturelles.
- Traduction automatique : Conversion de texte entre différentes langues grâce à des modèles comme Google Translate ou DeepL.

Il est important de mentionner les LLM

Large Language Models (LLM)

Définition : Les LLM (Large Language Models) sont des modèles d’apprentissage automatique basés sur des réseaux de neurones profonds (notamment les transformers). Ils sont conçus pour traiter de grandes quantités de données textuelles et effectuer des tâches liées au langage naturel, comme répondre à des questions, résumer des textes, ou même générer du contenu original.
Caractéristiques :
- Taille : Ces modèles sont entraînés sur des milliards de paramètres (GPT-3 : 175 milliards).
- Multitâches : Ils peuvent accomplir une variété de tâches sans nécessiter un entraînement spécifique pour chaque tâche. (GPT, BERT, LaMDA)

À savoir

Les LLM, comme GPT-4, ne comprennent pas réellement le langage. Ils prédisent simplement la suite la plus probable d’un texte basé sur des modèles statistiques.

4. Applications Pratiques

Pour rendre ces concepts tangibles, voici quelques applications des IA :

Vision par ordinateur : Identifier des visages pour le déverrouillage des smartphones, détecter des tumeurs sur des images médicales (radiographies ou IRM).
Automatisation : Robots industriels pour assembler des voitures, robots aspirateurs comme Roomba, ou encore des chatbots pour répondre automatiquement aux clients en ligne.
Analyse prédictive : Prévision des ventes pour optimiser les stocks, détection de fraudes bancaires, ou encore modélisation du changement climatique.

📊 Résumé des Concepts Clés

Concept	Définition	Exemple
Réseau de neurones	Modèle inspiré du cerveau humain.	Reconnaissance d'images, comme détecter des objets sur des photos.
Machine Learning	Apprentissage à partir des données.	Systèmes de recommandation (Netflix, Amazon).
Deep Learning	Apprentissage utilisant des couches profondes.	Analyse de vidéos pour les voitures autonomes.
Overfitting	Suradaptation aux données d'entraînement.	Modèles prédisant mal les nouveaux clients sur un site web.
NLP	Compréhension du langage humain par une machine.	Assistants vocaux comme Siri ou Alexa.