L'intelligence artificielle : amie ou ennemie ?
L’intelligence artificielle, tout le monde en parle, mais qui comprend réellement ce que c’est ?
Ce qu’elle peut ou ne peut pas faire ?
Comment affecte-t-elle notre quotidien ?
Se poser ces questions c’est être actif face à cette avancée technologique, comprendre ses atouts, identifier les opportunités qu’elle offre mais aussi les défis qu’elle représente et les points de vigilance quant à son utilisation.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle (IA) désigne la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'exécuter des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine. Ces tâches peuvent inclure diverses fonctions comme la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision, ou encore la traduction.
Concrètement, l'IA cherche à simuler des réponses humaines à des situations en utilisant des données en temps réel. L'objectif étant de reproduire les processus décisionnels humains, tout en apprenant et en s'adaptant continuellement pour s'améliorer en cas d'erreur.
Deux grandes branches structurent l'IA
Le Machine Learning (ML)
Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, permet de reproduire un comportement grâce à des algorithmes alimentés par une grande quantité de données. Face à de multiples situations, l'algorithme connaît la meilleure décision à prendre et crée un modèle. La machine peut ensuite automatiser des tâches en fonction des différents cas rencontrés.
À titre d’exemple, pour qu'une machine sache reconnaître un chat, un ingénieur collecte de nombreux exemples de l'animal et les intègre à un algorithme. Alors qu'autrefois, l'ingénieur devait définir les caractéristiques du chat (fourrure, moustaches, capacité à retomber sur ses pattes, etc.), et les intégrer dans un programme informatique. Il suffit désormais de rassembler ces données.
Le Deep Learning (DL)
Comme son nom l'indique, cet « apprentissage en profondeur » vise à comprendre des concepts avec une grande précision.
Il fonctionne grâce à une compréhension non linéaire, similaire à celle du cerveau humain. Dans un réseau de neurones, des couches successives de données sont combinées pour apprendre des concepts. Les réseaux les plus simples comportent seulement deux couches : une d'entrée et une de sortie. Chacune d’elle contient des centaines, des milliers, voire des millions de neurones. Plus le nombre de couches augmente, plus la capacité du réseau à apprendre des représentations abstraites et complexes se développe.
L'idée du Deep learning est de s'inspirer au maximum du cerveau humain.
L'IA au quotidien
L'intelligence artificielle s'invite dans notre quotidien, dans de nombreux secteurs d'activité, et beaucoup sont ceux qui ignorent l'utiliser.
Quelques exemples édifiants nous rappellent les enjeux fondamentaux qui se posent aujourd'hui autour de l'IA :
| Détection des fraudes | Les algorithmes d'apprentissage profond identifient des comportements suspects, comme des connexions inhabituelles, pour sécuriser nos comptes et mots de passe. |
| Service client | Les chatbots et assistants virtuels apprennent à répondre aux questions des clients, rendant le service client plus efficace et réactif. |
| Services financiers | L'apprentissage profond aide à gérer les portefeuilles d'investissement et à évaluer les risques liés à l'approbation des prêts grâce à des analyses prédictives. |
| Traitement du langage naturel | Cette technologie permet aux applications de comprendre et d'interpréter le texte et la parole, utilisée dans les chatbots et les traducteurs. |
| Reconnaissance faciale | Cette technique de vision par ordinateur permet aux systèmes d'identifier des individus en analysant leurs caractéristiques faciales uniques. |
| Véhicules autonomes | Les véhicules autonomes se servent du deep learning pour gérer divers scénarios de conduite, tels que la détection des feux de circulation et l'évitement des piétons. |
Rester vigilant
Si cette évolution ouvre la voie à des applications innovantes, elle nécessite néanmoins une attention particulière pour une mise en œuvre éthique et responsable. Certains comportements peuvent mener à de réelles dérives : désinformation, usurpation d'identité, menaces envers les personnes, impact environnemental...
Le biais dans les données
Utiliser des ensembles de données biaisés peut conduire à des résultats faux. Par exemple, si une IA est entraînée sur des données qui reflètent des stéréotypes, elle peut amplifier ces préjugés dans ses décisions.
Le manque de transparence
Développer des systèmes d'IA qui fonctionnent comme des "boîtes noires" rend difficile la compréhension des décisions qu'ils prennent. La transparence est nécessaire pour bâtir la confiance et permettre la prise de responsabilité en cas d'erreurs.
L'ignorance de la sécurité et de la confidentialité
Ne pas prendre en compte les enjeux de sécurité peut laisser les systèmes d'IA vulnérables aux cyberattaques. De plus, il est crucial de respecter la confidentialité des données des utilisateurs pour éviter les abus.
La négligence de l’impact environnemental
Ne pas considérer la consommation d'énergie et les ressources nécessaires pour exécuter des systèmes d'IA peut contribuer à des problèmes environnementaux. Il est important de rechercher des solutions plus durables.
La sous-estimation de l'intervention humaine
Déléguer entièrement les décisions à des systèmes d'IA sans supervision humaine peut entraîner de mauvais résultats et poser des questions d'éthique. L'IA doit être utilisée comme un outil d'assistance, et non comme un substitut complet à l'intelligence humaine.
Pour continuer à réfléchir sur le sujet, la Médiathèque départementale vous propose une sélection non exhaustive de documents liés à l'Intelligence Artificielle.
