"It sort of looked like a big surprise, like it came out of nowhere. And it’s actually been a very long process that you’re just seeing the output of right now […] around maybe 2012 or so, these systems hit the sort of crossover point”.
Adam Coates, directeur du laboratoire de recherche en IA de Baidu
Ce qu’explique Adam Coates c’est que la progression de la puissance de calcul des ordinateurs, et l’amélioration constante des algorithmes d’IA ont permis autour de 2012 d’appliquer efficacement les techniques d’apprentissage à la reconnaissance de la parole, la compréhension et la traduction de textes, la reconnaissance d’image ...
Il ne faut cependant pas en conclure que soudainement votre ordinateur peut voir, comprendre, et parler comme un être humain. Nous sommes très loin de l’intelligence artificielle dite « forte » qui génère tant d’agitation médiatique ! [1]
Nous disposons simplement aujourd’hui d’algorithmes qui peuvent, dans des situations très encadrées, soit reconnaître un objet sur une image, soit repérer un son spécifique, soit séquencer sémantiquement un texte, … et cela demande généralement beaucoup de travail : une base de données représentative, un entraînement surveillé, une puissance de calcul adaptée, etc.
Les géants d’internet commencent à fournir des services packagés, comme l’analyse sémantique et émotionnelle de texte, l’identification d’objets dans des images, des chatbots prêt à l’emploi ... mais l’IA « one size fits all » n’existe pas et elle ne va pas spontanément prendre la place de l’homme.
L’IA est donc une boite à outils de capacités cognitives faibles (perception, apprentissage, raisonnement, action) qu’il s’agit de combiner avec vos sources de données et intégrer dans vos processus
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