C’est quoi l’IA (partie 2) ? Applications concrètes et modèles d’apprentissage dans la vie quotidienne

L’intelligence artificielle (IA) est devenue omniprésente dans notre quotidien, souvent sans que nous nous en rendions compte. Des technologies comme ChatGPT, Face ID, ou les recommandations sur YouTube en sont des exemples évidents. Grâce au webinaire du 13 septembre « l’IA c’est quoi ? », nous explorerons en profondeur le fonctionnement de l’IA, à travers des exemples pratiques, en détaillant le processus d’apprentissage des modèles et en mettant en lumière un cas particulier : la reconnaissance d’espèces de fleurs.

La différence entre l’informatique traditionnelle et l’intelligence artificielle

L’informatique traditionnelle repose sur des modèles déterministes, où les règles sont clairement définies pour obtenir un résultat à partir d’une entrée donnée. Prenons par exemple la météorologie. Un modèle informatique classique prend des données d’entrée (comme la température ou la vitesse du vent) et applique des règles établies pour produire une prévision. Ce modèle ne s’adapte pas : il exécute simplement les instructions codées.
En revanche, l’IA apprend à partir d’exemples. Elle utilise des données historiques pour construire un modèle prédictif, sans qu’il soit nécessaire de lui indiquer explicitement chaque règle. Par exemple, pour reconnaître des fleurs comme des pissenlits ou des marguerites, l’IA est entraînée sur des milliers d’images étiquetées. À partir de ces données, elle développe la capacité de reconnaître ces fleurs dans des images qu’elle n’a jamais vues auparavant, démontrant ainsi son adaptabilité.

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Comment les modèles d’IA apprennent à partir de données

L’entraînement d’un modèle d’IA repose sur l’utilisation de données d’entraînement classifiées. Ces données permettent au modèle de « comprendre » les patterns et de s’améliorer en ajustant ses prédictions. Une fois l’entraînement terminé, le modèle est testé sur un nouvel ensemble de données pour mesurer sa précision et évaluer ses performances.
Prenons l’exemple de la reconnaissance de fleurs. Si nous avons 10 000 images de pissenlits et de marguerites, environ 90% des images serviront à entraîner le modèle et les 10% restants seront utilisés pour le tester. Si le modèle prédit correctement dans 90% des cas, il est considéré comme précis. Cependant, il est important de noter que l’IA n’est jamais 100% exacte, et des erreurs peuvent survenir, surtout avec des données imparfaites.

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Exemples d’IA dans la vie quotidienne : ChatGPT, Face ID et YouTube

L’IA est omniprésente dans des technologies courantes comme ChatGPT, Face ID, et les recommandations personnalisées sur des plateformes comme YouTube ou Netflix.
• ChatGPT utilise des données textuelles provenant d’Internet pour générer des réponses. Chaque interaction avec ChatGPT constitue une inférence, où la donnée d’entrée est la question posée, et la sortie est la réponse générée.
• Face ID, une fonctionnalité de reconnaissance faciale, repose sur des algorithmes de classification. Il compare l’image du visage prise à chaque utilisation avec les données stockées lors de la configuration initiale.
• Les recommandations de YouTube sont basées sur un algorithme d’IA qui analyse les comportements de visionnage des utilisateurs, générant ainsi des recommandations personnalisées.

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Les réseaux de neurones convolutifs dans la reconnaissance d’espèces de fleurs

Un exemple concret de l’utilisation de l’IA pour la classification d’images a été présenté à travers un modèle capable de reconnaître cinq espèces de fleurs. Ce modèle utilise des réseaux de neurones convolutifs, qui sont spécifiquement conçus pour analyser des images.
Les réseaux de neurones convolutifs fonctionnent en appliquant des filtres de convolution qui analysent chaque pixel de l’image. Ces filtres permettent d’extraire des caractéristiques visuelles importantes, comme les contours, les textures et les couleurs. Ces informations sont ensuite traitées par plusieurs couches de neurones, qui apprennent à classer les images en fonction de la probabilité qu’elles appartiennent à une catégorie donnée.
Vidéo : Réseau de neurone convolutif

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L’intelligence artificielle, à travers des outils comme ChatGPT, Face ID, ou encore les systèmes de recommandations de YouTube, démontre sa capacité à résoudre des tâches complexes et à s’intégrer dans notre quotidien. Des technologies comme les réseaux de neurones convolutifs sont particulièrement efficaces pour analyser des images et classer des objets. Ces systèmes continuent de s’améliorer à mesure qu’ils traitent davantage de données, mais il reste crucial de comprendre leurs limites et d’ajuster les modèles en fonction des besoins spécifiques.
Retrouvez très bientôt la suite de ce webinaire !