Définition intelligence artificielle

Intelligence artificielle : définition

L’intelligence artificielle (IA) permet aux machines de modéliser, voire d’améliorer, les capacités de l’esprit humain. Du développement de voitures à conduite autonome à la prolifération d’assistants intelligents comme Siri et Alexa, l’IA fait de plus en plus partie de la vie quotidienne. Par conséquent, de nombreuses entreprises de divers secteurs investissent dans les technologies d’intelligence artificielle.

Concrètement, l’intelligence artificielle est la capacité d’une machine ou d’un ordinateur à imiter les capacités de l’esprit humain. L’IA exploite de multiples technologies pour permettre aux machines de planifier, d’agir, de comprendre, d’apprendre et de détecter avec une intelligence de type humain. Les systèmes d’IA peuvent percevoir des environnements, reconnaître des objets, prendre des décisions, résoudre des problèmes, apprendre par l’expérience et imiter des exemples. Ces capacités sont combinées pour accomplir des actions qui, autrement, nécessiteraient des humains, comme conduire une voiture par exemple.

La technologie de l’IA, et en particulier l’apprentissage automatique (machine learning), repose sur la disponibilité de vastes volumes d’informations. La propagation d’Internet, l’expansion du cloud computing, l’essor des smartphones et la croissance de l’Internet des objets ont créé d’énormes quantités de données qui augmentent chaque jour. Ce trésor d’informations combiné aux énormes gains réalisés en matière de puissance de calcul ont rendu possible le traitement rapide et précis de grands volumes de données.

L’intelligence artificielle part du postulat qu’il existe des principes régissant les actions des systèmes intelligents. Elle est basée sur la rétro-ingénierie des capacités et des caractéristiques humaines sur une machine. Le système utilise la puissance de calcul pour dépasser les capacités des humains. La machine doit apprendre à répondre à certaines actions. Elle s’appuie sur des données historiques et des algorithmes pour créer un modèle de propension. Les machines apprennent par l’expérience à effectuer des tâches cognitives qui sont normalement l’apanage du cerveau humain. Le système apprend automatiquement à partir de caractéristiques ou de modèles dans les données.

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