L’intelligence artificielle consiste au développement de systèmes matériels et logiciels dotés de compétences spécifiques typiques de l’être humain et capables de poursuivre de manière indépendante un objectif défini. Quelles sont les principales techniques d’IA et comment assurer son inclusion dans votre entreprise ?
Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
Il existe de nombreuses divisions d’intelligence artificielle dont en voici les principales :
- IA simple (ou faible) : elle est conçue pour accomplir des tâches spécifiques prédéfinies. Par exemple : les assistants virtuels vocaux de nos smartphones.
- IA complexe (ou forte) : elle consiste à imiter les capacités cognitives humaines. Ce type d’IA plus avancé implique de pouvoir trouver des solutions à des tâches inconnues, sans avoir préalablement défini des solutions pour ces tâches.
Par ailleurs, l’intelligence artificielle est basée sur des données et des algorithmes qui fonctionnent à travers le processus suivant :
- identifier le problème important;
- analyser les situations passées et étudier toutes les variables possibles liées au problème que vous souhaitez analyser;
- grâce à un système statistique, il prédit l’issue future de ce problème, toujours à partir de données connues.
- une fois que le système dispose de toutes les données, il fournit la solution la plus réaliste au problème. Ainsi, telle que le propose DATAVALORIS sur https://www.datavaloris.com/fr, l’IA apprend à résoudre le problème pour la prochaine situation similaire qu’elle rencontrera.
Machine learning et deep learning : les principales techniques d’IA
Ce qui caractérise l’intelligence artificielle d’un point de vue technologique et méthodologique, c’est la méthode ou le modèle d’apprentissage avec lequel l’intelligence devient compétente dans une tâche ou une action. Ces modèles d’apprentissage sont ce qui distingue le Machine Learning et le Deep Learning.
- Machine Learning : ce sont des systèmes qui servent à former le logiciel afin qu’en corrigeant les erreurs, il puisse apprendre à effectuer une tâche ou une activité de manière autonome.
- Deep Learning : il s’agit de modèles d’apprentissage récemment développés (à partir de 2012) inspirés de la structure et du fonctionnement de notre cerveau, qui imitent l’esprit humain. Dans ce cas, le Deep Learning nécessite des réseaux de neurones artificiels ad hoc et une capacité de calcul très puissante capable de supporter différentes couches de calcul et d’analyse.
Comment intégrer l’intelligence artificielle dans ma startup ?
L’intégration de l’intelligence artificielle dans votre entreprise est un processus qui prend du temps. Vous pourrez voir et évaluer les résultats progressivement. S’il s’agit de machine learning, considérez que vous devrez attendre un peu pour qu’il apprenne le langage spécifique de votre produit et l’interaction avec les utilisateurs.
Si vous envisagez de développer un outil spécifique, considérez que tout nécessite un processus. Évaluez dans quel domaine il sera intégré, effectuez une analyse pour comprendre le développement et les besoins internes de l’équipe, créez-la, effectuez des tests, lancez-la et soyez suffisamment dynamique pour réparer rapidement en cas de panne. Même après cela, une deuxième ou une troisième version sera sûrement faite pour l’optimiser.
Mais, l’important à propos de l’inclusion technologique est d’avoir des processus plus efficaces, résolvant à tout moment une situation en faveur de tous vos utilisateurs et de l’entreprise. Cela vous donnera le grand avantage d’émerger dans un monde hautement concurrentiel plein d’options. Il ne s’agit pas de remplacer la main-d’œuvre par des outils robotiques et intelligents. Il s’agit plutôt de trouver un point médian où les deux mondes convergent en tirant le meilleur parti de chacun d’eux.
