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On vous partageait récemment 4 catégories d’intelligence artificielle basées sur les fonctionnalités d’IA. De DeepBlue, ordinateur intelligent de la société IBM, qui bluffait les joueurs d’échecs dans les années 1990, jusqu’aux systèmes de recommandation d’aujourd’hui qui semblent tout connaître de nous grâce à nos données, l’IA a beaucoup évolué. On en distingue alors 4 types en fonction de leurs fonctions.

Mais il existe d’autres manières de catégoriser ces technologies. Parlons de 3 niveaux d’IA aux capacités différentes. Où en sommes nous aujourd’hui ?

L’IA faible : machine intelligente mais dépendante de l’humain

L’IA faible est un type d’intelligence artificielle non-sensible capable d’effectuer uniquement les tâches pour laquelle elle est programmée. Les technologies intégrant de l’IA aujourd’hui sont limitées à cet usage – les machines réactives et à mémoire limitée sont des IA faibles.

Elles disposent d’une capacité d’apprentissage pour améliorer leurs performances en se basant sur des données fournies par l’humain et ses propres résultats (machine learning). Mais cela ne veut pas dire qu’elles peuvent prendre seules des décisions pour lesquelles elles ne sont pas prévues.

L’IA apprend grâce à des données

ChatGPT est un exemple d’une intelligence artificielle qui se nourrit de données pour effectuer des tâches parfois complexes. Les développeurs de ce système lui ont d’abord fourni des données, puis ont permis à des utilisateurs de se servir de leur technologie gratuitement.

Qu’y ont-ils à gagner ? Les utilisateurs entraînent en réalité la machine en continu. C’est une sorte de test, l’IA apprend à comprendre de nouvelles formulations de question, à améliorer ses réponses en fonction du feedback des utilisateurs… L’humain et la machine ont un échange qui facilite la vie de l’utilisateur et améliore la performance de l’IA.

Bien qu’elle soit appelée « intelligence artificielle faible », ses applications ne le sont pas. Elle est capable de comprendre le langage humain, permettant à des utilisateurs d’interagir avec elle. Pensez aux assistants virtuels dans nos smartphones ou encore aux chatbots d’assistance en ligne. Sa capacité à traiter des données permet aussi le développement d’outils riches. Par exemple, chez Mandarine Academy, nous l’utilisons pour améliorer notre système de recommandation de contenu intelligent grâce à des algorithmes.

En apprendre plus sur la recherche et le développement chez Mandarine Academy

L’IA forte : des systèmes de plus en plus indépendants

L’intelligence artificielle générale ou IA forte est la prochaine étape que les chercheurs tentent de développer. Elle serait presque égale à l’intelligence humaine : cette IA sera capable d’apprendre, comprendre, s’adapter et ainsi agir en réaction à des circonstances et situations différentes de celles dans lesquelles elle a été programmée.

Elle va au-delà même du deep learning, qui utilise des réseaux de neurones pour résoudre des tâches complexes. Les machines intelligentes qui fonctionnent avec un système de deep learning restent limitées à l’usage pour lequel elles ont été programmées. L’IA forte pourrait commencer à prendre ses propres décisions, sans pour autant avoir de conscience.

Celle-ci sera utile pour optimiser toujours plus les fonctionnalités de l’IA sans effort supplémentaire de la part de l’humain – un gain de temps et de ressources.

La super IA : une question encore compliquée dans le domaine de la recherche

La superintelligence artificielle (ASI – artificial superintelligence) est une intelligence hypothétique. Elle n’existe pas encore, elle est une idée de ce que pourrait devenir l’IA au point culminant de la recherche. Elle serait consciente d’elle-même et surpasserait l’intelligence du cerveau humain, développant ses propres idées, opinions et souhaits. Arriver à ce point pourrait prendre des années, ou ne jamais se produire du tout.

En effet, l’ASI pose des questions d’éthique très complexes ! Certains voient cette possible technologie comme essentielle pour l’avenir, d’autres, comme une potentielle menace pour l’humanité. Il est possible que malgré la recherche, la super IA ne voie jamais le jour, ou prenne de très longues années, car ses applications soulèvent des problèmes complexes sur lesquels il sera difficile de trouver un consensus.

Comment se préparer pour faire face à l’évolution de l’intelligence artificielle ?

Il n’est pas nécessaire de se préparer à l’arrivée de la super IA pour le moment, pas d’inquiétude – mais l’IA forte est dans notre futur proche, et elle pourra être complexe à utiliser pour certaines personnes. L’ensemble des pratiques du quotidien se digitalisent, et ce phénomène va continuer d’accélérer.

L’IA ajoute une difficulté supplémentaire, car certains de ces usages requièrent une compréhension du numérique de base qui n’est pas accessible à tous. Certaines personnes n’ont pas les connaissances nécessaires pour bien utiliser les systèmes informatiques dont nous disposons déjà. 

L’illectronisme, une problématique dans laquelle s’engage Mandarine Academy

Alors pour s’y préparer, il est essentiel de faire de la formation une habitude. L’apprentissage tout au long de la vie est une idée qui se généralise. De nombreuses entreprises et organisations mettent en place de la formation professionnelle continue pour leurs collaborateurs. 

Les humains sont résistants au changement, notamment parce qu’il représente une menace pour leurs habitudes. Accompagner ce changement avec des ressources telles qu’une plateforme de formation permet de rassurer. Nous avons la solution…

Votre projet de formation a besoin d’une solution efficace, moderne et humaine : parlons-en !

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