TOUT SAVOIR SUR
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
MAIS EN FAIT, UNE IA C'EST QUOI ?
De nos jours, l’intelligence artificielle est de plus en plus présente. Mais il faut d’abord comprendre ce que c’est. Une IA c’est un programme informatique capable de traiter de grandes quantités de données, de raisonner, ou encore de discerner des patterns et des modèles indétectables par l’humain. Un peu compliqué dit comme ça, alors dans cet article, nous allons essayer de vous éclairer sur cette notion.
Tout d’abord, une IA peut avoir différents stades, différentes évolutions. Une IA peut se contenter d’être purement réactive, c’est le stade 1, dans ce cas, elle n’aura pas de mémoire, pas d’expérience, elle saura simplement percevoir le monde à un instant donné.
Au stade 2, l’IA aura une mémoire limitée, elle retiendra donc les informations, et saura se faire une expérience du passé. Une IA de niveau 2 fait donc, en somme, déjà beaucoup de choses.
Chez NOVO SENSO, développer des IA pour assister les personnes qui s’occupent des animaux et non les remplacer est notre mission. Pour mener à bien cette mission, il est important de comprendre tout ce qui peut se cacher derrière l’intelligence artificielle.
En effet, l’IA a plusieurs facettes et la reconnaissance d’images autrement appelée « labellisation » est une phase importante du processus d’apprentissage de l’intelligence artificielle.
MAIS ALORS, EN QUOI CONSISTE CETTE RECONNAISSANCE D'IMAGES ?
La labellisation représente un ensemble de méthodes de détection et d’analyse d’images pour permettre l’automatisation d’une tâche spécifique. Il s’agit d’une technologie de vision par ordinateur qui est capable d’identifier des lieux, des personnes, des objets et plusieurs autres types d’éléments au sein d’une image et d’en tirer des conclusions en les analysant.
La reconnaissance photo ou vidéo peut être réalisée à des degrés de précision différents, par rapport au type d’information ou de concept recherché. En effet, un modèle ou algorithme est capable de détecter un élément spécifique, tout comme il peut simplement attribuer une image à une grande catégorie. Pour permettre l’automatisation d’une tâche spécifique, l’algorithme doit être entrainé et c’est une tâche considérable. Cependant, construire un jeu de données étiqueté pour l’apprentissage de l’algorithme est une étape essentielle à ces projets de « computer vision », ou vision par ordinateur.
Si nous prenons les algorithmes de détection d'objets, l’entraînement de l’algorithme à partir de zéro nécessite des millions d'images pour obtenir des résultats précis, mais des algorithmes déjà entraînés peuvent être réglés pour une tâche spécifique en utilisant un ensemble d'images comparativement plus petit. Ce processus de recyclage et de mise au point d'un algorithme est appelé apprentissage par transfert.
Mais même avec l'apprentissage par transfert, une quantité considérable de travail humain est nécessaire pour les faire démarrer. En moyenne, au moins 1 500 et 2 000 images étiquetées sont nécessaires pour permettre cette automatisation de tâches spécifiques. Une mission longue et chronophage mais néanmoins obligatoire pour un bon fonctionnement de l'algorithme !
Cependant la reconnaissance d’images n’est qu’une tâche parmi tant d’autres de l’intelligence artificielle. Ce terme d’IA est utilisé pour décrire chaque fois qu’un ordinateur exécute une tâche qui imite l’intelligence humaine. Nous avons vu l’identification et la localisation d’un objet dans une vidéo mais il en existe d’autres, il est également possible de :
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Traduire des textes ou des paroles à partir d’une langue étrangère (avec le traitement du langage naturel)
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Déterminer si vous dormez sainement et faites de l’exercice (avec la reconnaissance d’activité)
Comme vous pouvez le constater, le monde de l’intelligence artificielle est très vaste et varié mais nous espérons qu’avec cet article, vous comprendrez un peu mieux ce qui se cache derrière la notion « d’intelligence artificielle ».