Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
L’Intelligence Artificielle (ou IA) est la science qui s’intéresse à la création, dans des systèmes informatiques, d’intelligences comparables aux intelligences humaine ou animale. On parle d’IA forte lorsque les objectifs sont d’élaborer des systèmes capables de produire un comportement intelligent, autonome et adaptatif, tout en étant capables de se représenter dans leur environnement et d’avoir conscience d’eux-mêmes. L’IA aborde donc des problématiques de raisonnement, de dialogue et de perception.
Dans le domaine de l’ingénierie, on parle d’IA faible : ce sont les techniques qui permettent de traiter des problèmes complexes qui ne peuvent pas être résolus par l’être humain (fouille de données et extraction de connaissances dans des bases volumineuses et hétérogènes, détection de pannes ou d’anomalies, re-planification de missions en temps réel en cas d’incidents ou d’aléas…), de déléguer des tâches dangereuses ou infaisables par l’homme (drones de combats, robots démineurs, rovers d’exploration de planètes…), de faciliter les dialogues entre l’homme et la machine, robot ou ordinateur (traitement du langage naturel, de la parole ou d’images, reconnaissance des formes…).
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Quelles sont les différentes familles d’IA ?
Recherche Opérationnelle
La recherche opérationnelle recouvre des méthodes et techniques mathématiques permettant de trouver des solutions (recherche) à des (vrais) problèmes (opérationnelle). Ces méthodes de résolution (algorithmes) permettent de construire des solutions sur des problèmes bien formulés (modèles).
Les principales méthodes sont les suivantes :
► Optimisation : gradient, BFGS, Newton, moindres carrés…
► Programmation Mathématique & Programmation Linéaire
► Programmation Par Contraintes
► Algorithmes de Graphes
► Heuristiques & Méta-heuristiques
► Processus de Markov
► Analyse multicritère
Parmi les domaines d’application, on trouve :
- Planification, ordonnancement et allocation de ressources :
- Planification de la production
- Planification des ressources humaines
- Optimisation de la supply chain
- Dimensionnement de systèmes : détermination de la capacité optimale des systèmes pour répondre aux exigences opérationnelles.
IA Symbolique
L’IA symbolique repose sur la manipulation de symboles et de règles pour modéliser et résoudre des problèmes complexes. Cette approche inclut :
Les principales méthodes sont les suivantes :
► Prolog (Programmation en Logique) : langage de programmation logique déclarative (base de faits et règles, interrogée via des requêtes)
► Lisp (LISt Processing) : langage basé sur l’évaluation d’expressions
► BRMS (Business Rules Management Systems): système de gestion des règles métier qui permet de définir, déployer, exécuter, surveiller et maintenir des règles métier séparément du code de l’application
► Ontologies : structures formelles qui définissent un ensemble de concepts et les relations entre eux dans un domaine spécifique
Les principales applications sont les suivantes :
- Gestion des connaissances : structuration et utilisation des connaissances pour améliorer les processus décisionnels.
- Formalisation et automatisation du raisonnement d’experts
- Automatisation de procédures « métier »
- Vérification de réglementaires « métier »
IA Connexionniste / IA Statistique
Il s’agit de techniques analytiques. L’IA Connexionniste est inspirée du fonctionnement des réseaux de neurones biologiques. Elle se concentre principalement sur le développement de modèles de réseaux de neurones artificiels pour réaliser des tâches d’apprentissage automatique.
Les principales méthodes sont les suivantes :
► Apprentissage supervisé (sur des données étiquetées)
– Statistiques : régression linéaire, linéaire multiple, polynomiale, logistique
– Machine Learning : réseaux de neurones, SVM, CART, random forest
– IA générative (traduction automatique, légende d’images…)
► Apprentissage non supervisé (sur un ensemble de données qui n’a pas de labels ou de sorties préalablement définies)
– Statistiques : analyse en composantes principales, analyse factorielle des correspondances
– Machine Learning : cartes de kohonen, nuées dynamiques, k-means
– IA générative (modèles de langue, Generative Adversial Networks)
► Apprentissage par renforcement
Les principales applications :
- Recherche de facteurs explicatifs, de corrélations : identification des relations causales et des corrélations entre les différentes variables ;
- Prévision à partir d’historiques : utilisation des données passées pour prédire les tendances futures ;
- Diagnostic : détection des anomalies et identification des causes sous-jacentes ;
- Clustering / Segmentation : regroupement des données en segments homogènes pour des analyses plus fines.
IA Collective / IA Distribuée
L’IA collective se concentre sur les interactions entre agents multiples pour simuler des systèmes complexes et coordonner les processus décisionnels.
Les principales méthodes sont les suivantes :
► Systèmes multi-agents
► Méta-heuristiques à base de populations (biomimétisme)
– Algorithmes génétiques
– Essaims de particules
– Colonies de fourmis
Les principales applications :
- Interactions entre agents : modélisation des interactions entre plusieurs agents pour simuler des comportements collectifs ;
- Simulation de systèmes complexes : utilisation de simulations pour comprendre et prédire le comportement de systèmes complexes ;
- Supervision, coordination, synchronisation de processus décisionnels : pour assurer une coordination efficace entre les différentes composantes du système.
Conclusion
L’IA au sens large offre des outils puissants pour améliorer l’efficacité des entreprises. En combinant optimisation et approches symboliques, statistiques, connexionnistes et collectives, les organisations peuvent non seulement optimiser leurs opérations mais aussi anticiper et s’adapter aux évolutions futures. Ces technologies permettent de créer des solutions innovantes, garantissant ainsi une compétitivité durable et une réussite à long terme.
