Qu'est-ce que l'IA (intelligence artificielle) ?

L’IA est un terme générique qui englobe des outils et systèmes conçus pour effectuer des tâches nécessitant normalement une intelligence humaine, comme la compréhension du langage ou la reconnaissance de modèles. L'IA offre aux machines la capacité de comprendre, de communiquer, d'apprendre, de résoudre des problèmes et de créer. L'IA est le résultat de plusieurs disciplines, notamment l'informatique, la science des données, la linguistique, les neurosciences, la philosophie (en particulier la logique) et la psychologie.

>L'IA incarne un paradigme de transformation dans l'analyse de données, capable d’offrir des informations à une échelle et à une vitesse qui dépassent de loin les capacités humaines. Aujourd'hui, les entreprises du monde entier recourent à l’IA pour des tâches comme l’extraction, la corrélation et le traitement des données. Elle s’intègre dans des applications quotidiennes comme l’observabilité, la cybersécurité, l’expérience client et la gestion des risques.

C’est en 1950 qu'Alan Turing (le célèbre déchiffreur de codes de la Seconde Guerre mondiale) a publié « Computing Machinery and Intelligence », un ouvrage qui a fait avancer la notion d’intelligence des machines.¹ En 1956, John McCarthy a fondé le Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. C’est à cette occasion qu'il a inventé le terme « intelligence artificielle » et établi l'IA en tant que domaine d’étude.²

Le premier chatbot, ELIZA, a été créé en 1966 par Joseph Weizenbaum.³ ELIZA employait le traitement du langage naturel (TLN) pour imiter l’interaction humaine et faire croire aux utilisateurs qu’il s’agissait d’un psychothérapeute.

Puis sont arrivées les années 1980, une décennie connue pour le « boom de l'IA ».⁴ Cette période s'est concentrée sur les systèmes experts — des programmes basés sur des règles imitant la prise de décision — qui ont suscité l’enthousiasme quant au potentiel de l'intelligence des machines, bien que l’apprentissage profond et les grands modèles de langage (LLM) soient encore loin d'être développés.

Après une période de stagnation à la fin des années 80, due à des attentes trop élevées, à une puissance de calcul limitée et à des résultats décevants, l’enthousiasme et les financements se sont étiolés. Cette période, connue sous le nom d’« hiver de l’IA », a duré jusqu'au regain d'intérêt de la fin des années 1990 et du début des années 2000, qui a introduit les agents d'IA et amélioré les capacités d'automatisation. Des premiers Roomba de 2002 et des rovers de la NASA Spirit et Opportunity qui ont atterri sur Mars en 2004 aux moteurs de recommandation des plateformes de réseaux sociaux et de Netflix basés sur le Machine Learning, l'IA est devenue incontournable. 2011 a été marquée par deux avancées majeures dans le domaine de l'IA : Watson d’IBM et Siri d’Apple. C'est de cette façon que l'IA a fait son entrée dans la vie de tous les jours, tout en demeurant principalement sous le contrôle des ingénieurs et des entreprises.

En 2022, le lancement de ChatGPT par OpenAI a rendu l’IA générative à la fois simple et accessible au grand public. Le BERT5 de Google est sorti en 2018, mais c'est ChatGPT qui a vraiment changé la donne au niveau mondial, en déclenchant une nouvelle ère d'innovation. On pourrait qualifier cette période de nouveau boom de l’IA, qui marque une étape majeure dans son adoption.

L'IA est importante, car elle est le fondement d’une part significative de l’innovation technologique moderne. Bien que l'IA ne soit pas à la base de toutes les nouvelles technologies, elle est souvent utilisée en coulisse. Avec l’augmentation des données produites et consommées et la complexification des écosystèmes numériques, les entreprises peuvent avoir de la difficulté à voir clairement leurs opérations.

Utilisée correctement, l'IA peut s'avérer un outil inestimable pour aider les organisations à traiter, à grande échelle, des tâches complexes liées aux données. Une technologie d'IA sophistiquée peut améliorer la rapidité et l'exactitude des opérations liées aux données qui sous-tendent les décisions commerciales. Par exemple, pour la prévision de la demande, l'IA peut analyser des données de ventes passées pour prédire la quantité de stocks à commander. Dans ses meilleures applications, l'IA est un moteur d'innovation qui transforme profondément nos façons de travailler et de vivre.

À mesure de son adoption, l’IA pourrait automatiser les tâches monotones et répétitives, libérant les humains pour qu’ils se consacrent à des tâches plus importantes qui nécessitent de la créativité et un esprit critique. Néanmoins, l'IA est le reflet des données sur lesquelles elle a été entraînée et de la sophistication de sa technologie.

Le fonctionnement de l’IA repose sur le Machine Learning, le deep learning, le traitement du langage naturel et les réseaux neuronaux, qui lui permettent d’analyser les données, de reconnaître des formes et de simuler des aspects de la cognition humaine.

Machine Learning

Le machine learning se sert d’algorithmes pour apprendre des données en reconnaissant les modèles et les relations entre les points de données, ce qui lui permet d’améliorer ses performances au fil du temps. Ce principe de base permet aux ordinateurs de faire des prévisions dans de nouveaux contextes. C’est le Machine Learning qui confère à l’IA sa capacité à reconnaître les sentiments et à y répondre, ainsi qu'à s'adapter aux nouvelles données ou aux environnements qui évoluent. Il est responsable des capacités d’IA comme l’analyse des sentiments, la détection des anomalies, la reconnaissance d'images et l’analyse prédictive.

Les organisations ont la possibilité de se servir de modèles de machine learning pré-entraînés sur de nouvelles données ou de former leurs propres modèles de A à Z.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une forme d’IA qui utilise le Machine Learning, le deep learning et la linguistique informatique pour permettre aux ordinateurs de comprendre le langage humain (ou naturel). Le traitement du langage naturel est une couche technologique fondamentale qui rend possibles la reconnaissance vocale, la recherche sémantique, les chatbots, et d'autres applications linguistiques.

Grâce au traitement du langage naturel (TALN), les ordinateurs peuvent reconnaître, traiter, comprendre et générer le langage humain.

Réseaux de neurones

Les réseaux neuronaux sont un type d'algorithme de Machine Learning qui permet le deep learning. Ces algorithmes sont inspirés de la structure du cerveau humain (d'où le terme « neuronal ») et présentent une fonctionnalité avancée de reconnaissance des formes. Des couches de nœuds analysent des ensembles de données vastes et complexes.

Les multiples couches entre les couches d'entrée et de sortie d'un réseau de neurones profond permettent le deep learning. Cela permet d’extraire automatiquement les fonctionnalités des données. Bien qu’ils ne soient pas des répliques exactes du cerveau, les réseaux neuronaux sont des modèles informatiques simplifiés inspirés de sa structure et de sa fonction, permettant une reconnaissance puissante des formes.

Deep learning

Le deep learning est un sous-ensemble du Machine Learning qui utilise des réseaux neuronaux multicouches pour apprendre et extraire automatiquement des fonctionnalités à partir de grandes quantités de données. Ces modèles s’inspirent de la structure du cerveau humain et excellent dans la reconnaissance de motifs complexes.

Entraînement et réglage fin de l'IA

L’entraînement de l’IA est le processus de formation des algorithmes de Machine Learning, qui consiste à leur faire apprendre des modèles statistiques à partir de données. Le réglage fin apprend aux modèles à effectuer des tâches spécifiques.

Tout d’abord, on entraîne l'IA, ce qui consiste à fournir un ensemble de données à l’algorithme. Celui-ci apprend ensuite à faire des prédictions en utilisant l’une des techniques d’entraînement suivantes :

• L’apprentissage supervisé est un processus de reconnaissance de formes. Un algorithme de Machine Learning est alimenté avec des données étiquetées pour qu’il identifie les relations entre les points de données et leurs étiquettes. En apprenant les associations statistiques qui existent entre ces relations, l'algorithme peut prédire les étiquettes correspondantes pour des points de données similaires.
• L'apprentissage non supervisé est le fait d’entraîner des algorithmes sur des données non étiquetées afin qu'ils découvrent des modèles ou des structures cachées. Les tâches incluent le clustering (comme l'association d'éléments similaires) et la réduction de la dimensionnalité (comme la simplification de données tout en préservant les fonctionnalité spécifiques).
• L’apprentissage semi-supervisé est un mélange d’apprentissage supervisé et non supervisé, où un modèle est entraîné avec des données étiquetées et non étiquetées. L'objectif est d'améliorer les performances du modèle sur des tâches comme la classification ou la régression.

Une fois qu’un modèle a été entraîné, les équipes peuvent commencer à l’affiner. Des tâches comme la détection des anomalies ou l’analyse des sentiments sont souvent abordées en affinant les modèles pré-entraînés existants. C’est plus rapide, moins gourmand en ressources et plus rentable.

Bien que l’IA s’appuie sur sa formation et son réglage fin pour obtenir des résultats exacts et pertinents, elle repose avant tout sur la qualité des données avec lesquelles elle est entraînée. Voilà pourquoi l’entraînement et le réglage fin commencent par la collecte et le prétraitement des données. Plus ce processus est complet, plus les résultats de l’IA sont de qualité.

Bien que l'IA englobe plusieurs technologies, il existe également de nombreux types d'IA.

Intelligence artificielle affinée

L'IA étroite est entraînée pour accomplir des tâches très spécifiques. C'est le type d'IA le plus utilisé aujourd'hui. Pensez aux systèmes de reconnaissance vocale et de la parole, aux chatbots de base (généralement basés sur des règles ou sur la recherche, contrairement aux modèles génératifs qui créent du contenu original) et aux systèmes de recommandation (tels que ceux utilisés par les services de streaming).

IA générale

L'IA générale est un type théorique d'IA capable d'apprendre, de comprendre et de s'adapter afin d'effectuer différentes tâches dans un ensemble large ou général de cas d'utilisation.

Nous pouvons mieux illustrer le concept d'IA générale en le comparant à la robotique, où la plupart des systèmes sont encore limités à des capacités étroites et prédéfinies. Les robots capables d’adapter et d’ajuster leurs actions en fonction de leur environnement s’appuient sur la vision par ordinateur et sur une certaine formation préalable pour comprendre leur environnement, mais ils sont limités à des circonstances, des paramètres et des réglages familiers.

Par exemple, un bras robotisé programmé pour verser le contenu d'une canette de soda dans une tasse ne peut le faire qu'avec des paramètres fixes (c'est-à-dire le même type de canette de soda, dans la même pièce, avec un volume de liquide constant). Si on lui donnait une bouteille en verre, si on la plaçait dans une autre pièce avec une table plus haute, ou si on lui donnait une flûte à champagne plutôt qu'une tasse, elle échouerait. L’IA générale permettrait au bras robotique de comprendre conceptuellement la tâche consistant à verser une boisson et d’adapter son comportement à de nouveaux conteneurs, environnements et contraintes.

IA générative

L'IA générative se distingue par sa capacité à générer ou à créer du texte, du code, des logiciels, des images et des vidéos nouveaux et originaux. L’IA générative s’appuie sur le machine learning pour s’adapter et apprendre de ses interactions avec les utilisateurs. Il utilise également des modèles de langage à grande échelle (LLM), le traitement du langage naturel (NLP), des réseaux neuronaux, des bases vectorielles et plusieurs types d'algorithmes pour analyser les invites et générer des réponses.

Les modèles d'IA générative sont entraînés sur de grands ensembles de données afin d'apprendre les relations entre divers points de données. Ce type de reconnaissance de formes permet aux modèles d’IA générative de faire des prédictions lorsqu’ils sont invités ou interrogés. Ainsi, lorsque l'IA générative génère une réponse sous la forme d'un nouveau contenu, cette réponse est le résultat d'une prédiction très sophistiquée.

Plongez dans 15 cas d’utilisation de l’IA générative.

Lorsqu’elle est bien entraînée, l'IA présente des avantages considérables pour les entreprises et les particuliers, tous secteurs d’activité confondus. Grâce à ses puissantes capacités d'automatisation, l'IA accroît l'efficacité et la précision de diverses applications, améliore l'expérience client par la personnalisation et aide les organisations à maîtriser leurs coûts en optimisant leurs opérations.

• Efficacité améliorée : l’automatisation optimisée sur l’IA constitue une avancée majeure pour les entreprises qui cherchent à améliorer leur efficacité. Utilisée par des ingénieurs en fiabilité de site (SRE) pour surveiller et optimiser les performances ou par des représentants du service client pour gérer les requêtes et permettre aux employés de se concentrer sur les cas prioritaires, la capacité de l'IA à traiter de grandes quantités de données est la clé de l'amélioration de l'efficacité.
• De meilleures décisions commerciales : Lorsqu’il est utilisé avec un modèle sophistiqué et bien entraîné, l’analyse des données à grande échelle par l’IA peut grandement soutenir les capacités humaines. Pour l'analyse des causes premières ou la gestion des risques, l'IA est capable de fournir des informations plus précises et de minimiser les erreurs humaines. Cela se traduit par de meilleures décisions commerciales basées sur les données.
• Expériences client améliorées : la recherche optimisée par l'IA peut offrir aux clients des expériences de recherche conversationnelles et sophistiquées qui fournissent des résultats pertinents. Des chatbots disponibles en permanence aux capacités de personnalisation activées par l'IA, les clients profitent d'un service accéléré, d'expériences sur mesure et d'une résolution des problèmes plus efficace, ce qui améliore leur satisfaction générale et leur fidélité à la marque. Découvrez comment créer une stratégie d'expérience client numérique optimisée par l'IA.
• Réduction des coûts : en améliorant l’efficacité et la précision, en optimisant les opérations et en créant une plus grande fidélité à la marque grâce à de meilleures expériences client, l’IA a au bout du compte un impact positif sur le résultat final. En fait, 82 % des responsables informatiques pensent qu'ils peuvent augmenter leur chiffre d'affaires grâce à la capacité d'ingérer des données en temps réel, d'utiliser des outils d'analyse de données pour la prise de décisions commerciales, et d'utilisation de l'IA pour obtenir des informations basées sur les données.

Malgré ses nombreux atouts pour les organisations et les utilisateurs, et le rythme rapide de son développement et de son adoption au cours des dernières années, l'IA a encore des limites et soulève des défis qui nécessitent un débat.

• Biais : la qualité de l'IA est directement liée à celle des données utilisées pour son entraînement. De plus, il existe un danger intrinsèque à entraîner l’IA avec des données biaisées, en particulier avec celles que les gens ne perçoivent pas comme telles. Cela peut renforcer les biais inconscients et, dans la pratique, avoir des conséquences désastreuses. Pensez aux organismes de santé qui ont recours à l'IA pour traiter les réclamations, ou aux services de police qui l’utilisent dans le cadre d'enquêtes criminelles. Certains systèmes d’IA de sélection des CV ont fait preuve de partialité, en défavorisant les CV qui contiennent des termes associés aux femmes et en déclassant les candidatures issues d'universités réservées aux femmes.
• Préoccupations éthiques : l'IA soulève de nombreuses questions éthiques. L’IA a-t-elle été entraînée sur des données personnelles ou sur de la propriété intellectuelle dont les particuliers n’ont pas expressément autorisé l’utilisation ? Le modèle de reconnaissance faciale a-t-il été entraîné sur des images de caméras de surveillance de rue sans le consentement des personnes ? L'IA générative, plus spécifiquement, a soulevé de nombreuses interrogations concernant la contrefaçon et l’usurpation de ressemblance. Pour les organismes de réglementation et les organisations, l’utilisation responsable et éthique de l’IA est un enjeu permanent.
• Suppression d'emplois : Bien que l'IA soit destinée à servir d'outil pour augmenter les compétences humaines, ses capacités d’automatisation sont déjà à l’origine de suppressions d’emplois dans de nombreux secteurs, du monde du divertissement à la production industrielle.
• Explicabilité : les modèles de deep learning sont des algorithmes très complexes. Ils fonctionnent comme des boîtes noires. Il est ainsi difficile de comprendre la logique qui sous-tend leurs décisions et de vérifier la validité ou la précision de leurs réponses.

Ces enjeux nécessitent un examen attentif de la part des utilisateurs individuels, des organisations et des gouvernements. L'IA pourrait grandement favoriser la démocratisation et l'inclusivité. Pour profiter de tous ces bénéfices, les décideurs se doivent de promouvoir et de faire appliquer une utilisation de l'IA à la fois responsable et éthique.

L’IA a été mise en application par les organisations dans de nombreux secteurs et pour divers cas d'utilisation.

Applications d'IA d'entreprise

Au sein des entreprises, l'IA transforme en profondeur les opérations, la cybersécurité et le processus de prise de décision.

• Analyse des données : l’analyse de données assistée par l'IA est le moteur de l'observabilité et de la cybersécurité. La capacité de l'IA à analyser des ensembles de données vastes et diversifiés permet aux organisations de corréler des informations provenant de différents domaines afin d'obtenir de meilleures informations commerciales et d'améliorer la détection des anomalies et l'analyse des causes profondes.
• Service client : les chatbots et les assistants virtuels assistent les agents du service client dans le tri des tickets et offrent un service personnalisé 24 heures sur 24. L’IA peut être utilisée pour les moteurs de recommandation ou les fonctionnalités de recherche conversationnelle qui améliorent l’engagement client et la pertinence globale des résultats.

Utilisations de l'IA spécifiques à un secteur

Alors que l’IA est utilisée depuis des décennies dans certains secteurs, d’autres, comme le secteur manufacturier et les soins de santé (notamment les soins directs aux patients), commencent tout juste à la mettre en œuvre pour résoudre leurs défis uniques.

• Santé : L'IA est utilisée pour le diagnostic, la planification personnalisée des traitements et l'accélération des processus de découverte de médicaments.
• Finance : Les systèmes de détection des fraudes, le trading algorithmique et les évaluations du risque de crédit sont tous améliorés par la capacité de l'IA à traiter et à analyser des données financières complexes.
• Fabrication : L’IA soutient la robotique pour prendre en charge les tâches dangereuses et répétitives et permet la maintenance prédictive, le contrôle qualité et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.
• Commerce de détail : L'IA fournit des recommandations personnalisées sur les produits et des prévisions de la demande, améliorant ainsi l'expérience client et rationalisant les opérations.

Applications d'IA pour les consommateurs

De « Hey, Siri ! » à « Alexa, joue... », l'IA est devenue une partie intégrante de la vie quotidienne des gens. Derrière eux : l'IA.

• Appareils domestiques intelligents : qu'il s'agisse de naviguer sur Internet ou d'allumer ou éteindre les lumières, les appareils domestiques dotés d'une intelligence artificielle, tels que Google Home et Amazon Echo, offrent une automatisation directe aux consommateurs.
• Streaming personnalisé : Des Platforms telles que Netflix et Spotify utilisent des algorithmes de recommandation basés sur l'IA pour adapter le contenu aux préférences individuelles.
• Applications de fitness et de santé : Des outils basés sur l'IA proposent du coaching, un suivi de l'activité et des plans de fitness personnalisés pour aider les utilisateurs à atteindre leurs objectifs de bien-être.

À mesure que les organisations continuent d'intégrer l'IA traditionnelle et d'adopter l'IA générative, l'avenir regorge de possibilités : nouvelles capacités, nouveaux produits et avancées technologiques nouvelles et transformatrices. L'avenir appelle également à un développement responsable de l'IA, garantissant une utilisation éthique, équitable et transparente à mesure que son adoption s'accélère à l'échelle mondiale.

L’IA générative, en particulier, est prête à redéfinir la création de contenu, la conception de produits et la résolution de problèmes. Pendant ce temps, l’IA générale — encore un objectif lointain — reste l’aspiration ultime des scientifiques et des innovateurs, qui envisagent un « cerveau » d’IA unifié capable d’exécuter diverses tâches et de contrôler plusieurs machines.

Search AI, la fusion de la technologie de recherche et de l'intelligence artificielle, promet d'améliorer le partage des connaissances et l'efficacité opérationnelle, en rationalisant les processus internes et l'expérience client. Si la recherche a révolutionné la récupération d’informations grâce à sa capacité à renvoyer instantanément des résultats pertinents à partir d’ensembles de données massifs, elle peut encore avoir du mal à bien comprendre le contexte et à générer des informations plus approfondies. Et bien que l’IA excelle dans l’analyse de modèles complexes et la génération d’informations, elle peut manquer de précision dans la recherche et l’accès à des informations spécifiques dans de vastes magasins de données. En combinant l'IA et les technologies de recherche, vous bénéficiez du meilleur des deux mondes et obtenez une capacité unique à transformer des données non structurées sous-exploitées en réponses pertinentes.

La Plateforme Search AI d'Elastic, une solution de bout en bout, transforme la croissance exponentielle des données non structurées sous-exploitées en réponses exactes, en actions percutantes et en résultats concrets, permettant aux organisations de prendre de meilleures décisions, de maximiser l'efficacité, de stimuler l'innovation, d'améliorer l'expérience client, de renforcer la résilience opérationnelle et de réduire les risques de sécurité.

La Plateforme Search AI est à la base des deux solutions prêtes à l'emploi d’Elastic : Elastic Observability et Elastic Security. C’est la plateforme que choisissent les développeurs qui souhaitent créer des applications et des services basés sur l’IA générative de nouvelle génération. La plateforme est ouverte par nature, conçue pour la performance et prête pour l’innovation.

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• Qu'est-ce que Search AI ?
• Qu'est-ce que l'IA générative ?
• Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?

Quel est l'usage de l'IA pour la recherche et la découverte ?

Grâce à l’IA, les systèmes de recherche modernes ne se limitent plus à la correspondance par mots-clés et analysent la sémantique, le contexte et le comportement des utilisateurs. Les modèles d’IA hiérarchisent les résultats pertinents et révèlent des informations qui pourraient rester inaperçues, ce qui est crucial dans les applications grand public et les environnements d’entreprise.

En outre, l’IA améliore la recherche en interprétant le langage de façon plus précise, en prenant en compte le contexte, la formulation et le comportement de l’utilisateur. L’IA permet aux systèmes de faire émerger des informations pertinentes, y compris lorsque les requêtes sont incomplètes ou ambiguës. Cette fonctionnalité est particulièrement intéressante pour les ensembles de données volumineux ou complexes.

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Quelle est la différence entre l’IA et le Machine Learning (ML) ?

Bien que l'IA couvre un ensemble de technologies, allant des systèmes basés sur des règles à la robotique, le machine learning utilise plus spécifiquement des méthodes statistiques pour apprendre des données. L'IA est un champ d'étude plus large qui regroupe toutes les méthodes de simulation d'une intelligence de type humain dans des machines. Dans l’IA, le machine learning est une approche pilotée par les données, qui permet aux algorithmes d’apprendre par l’expérience plutôt que de s’appuyer sur des règles codées en dur. 

Examen approfondi des différences entre le Machine Learning et l'IA.

Qu’est-ce que l’IA générative et en quoi est-elle différente de l’IA traditionnelle ?

Contrairement à l’IA traditionnelle, qui identifie ou répond en fonction des entrées, l'IA générative produit des sorties entièrement nouvelles. Elle apprend la structure, le style et les relations à partir des données et les met à profit pour générer des résultats originaux. L'IA traditionnelle se concentre généralement sur l'analyse, la classification ou la prédiction. Les modèles génératifs étendent le rôle de l'IA au-delà de l'aide à la décision pour inclure la création de contenu.

1. A. M. Turing, « Computing Machinery and Intelligence », Mind 49 : 433–460, 1950.

2. Dartmouth, « L’intelligence artificielle inventée à Dartmouth », 1956.

3. Joseph Weizenbaum, Communications of the ACM, « ELIZA, un programme informatique pour l'étude de la communication en langage naturel entre l'homme et la machine », 1966.

4. Thomas Haigh, « Réflexions historiques : comment le boom de l'IA s'est effondré », 2024.

5. Devlin, Jacob, « BERT : Pré-entraînement de transformateurs bidirectionnels profonds pour la compréhension du langage », 2019.