Qu’est-ce que l’IA ?

Le problème

On appelle « IAintelligence artificielleIAEnsemble des techniques permettant à un programme d'accomplir une tâche qui demanderait de l'intelligence humaine. Le terme couvre aussi bien les systèmes à règles écrites que ceux qui apprennent de données.Voir dans le glossaire » trop de choses différentes. Filtre anti-spam. Copilote texte. Vision usine.

Sans vocabulaire commun, on achète des promesses.

Une définition utile

Un système d’IA accomplit une tâche qui demanderait de l’intelligence humaine.

Surtout : il améliore son comportement à partir de donnéesdonnéesIAEnsemble d'informations structurées ou non utilisées pour entraîner, évaluer ou alimenter un modèle. La qualité, la quantité et la représentativité des données sont les facteurs décisifs pour les performances en apprentissage automatique.Voir dans le glossaire, pas seulement de règles codées à la main.

Trois cercles

Intelligence artificielle contient l’apprentissage automatiqueapprentissage automatiqueIABranche de l'IA où le programme dégage lui-même ses règles à partir d'exemples, au lieu de les recevoir d'un développeur. C'est ce déplacement des règles écrites vers les régularités apprises qui définit l'IA moderne.Voir dans le glossaire.

L’apprentissage automatique contient souvent l’apprentissage profondapprentissage profondIASous-ensemble de l'apprentissage automatique fondé sur des réseaux de neurones à nombreuses couches. Chaque couche construit une abstraction plus élevée que la précédente.Voir dans le glossaire.

Deep learning = réseaux de neuronesréseau de neuronesIAFonction mathématique composée de neurones artificiels organisés en couches, dont les coefficients sont ajustés pendant l'entraînement. Malgré son nom, il n'a presque rien de commun avec un cerveau.Voir dans le glossaire à plusieurs couches.

Jugez une IA sur la tâche, les données et le coût d’une erreur.

Suite Sprint

Le cours long développe chaque thème. Ici, on garde l’essentiel pour NeuroLearn.