Qu’est-ce que l’IA ?
L’Intelligence Artificielle (IA) n’est pas une technologie à proprement parler. C’est plutôt un domaine scientifique dans lequel des outils peuvent être classés lorsqu’ils respectent certains critères. L’IA est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des systèmes capables de simuler l’intelligence humaine. L’IA englobe un large éventail de techniques et d’approches, chacune avec ses propres caractéristiques et domaines d’application. Parmi eux :
- IA Symbolique : Elle repose sur la manipulation de symboles et de règles logiques afin de représenter et résoudre des problèmes.
- Apprentissage Automatique ou Machine Learning : Le Machine Learning implique la construction de modèles mathématiques et statistiques. Ces modèles permettent à un système informatique d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque tâche. Cela comprend des techniques telles les arbres de décision (Random Forest) et les SVM (Support Vector Machines).
- Apprentissage Profond ou Deep Learning : Le Deep Learning implique des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches, capables de découvrir et d’apprendre des caractéristiques hiérarchiques complexes dans les données. De plus, Il est particulièrement efficace pour le traitement du langage naturel et d’autres tâches nécessitant une compréhension sophistiquée des données non structurées.
- IA Évolutive : L’intelligence artificielle évolutive est inspirée par les principes de l’évolution biologique. Elle utilise ainsi des algorithmes évolutionnistes, des algorithmes génétiques et d’autres techniques. Le but ? Optimiser des solutions à des problèmes complexes en simulant des processus de sélection naturelle et de reproduction.
- IA Hybride : Les systèmes d’IA hybrides combinent plusieurs approches d’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes. Par exemple, un système peut combiner des techniques symboliques avec du Machine Learning pour tirer parti des avantages de chaque approche.
Enfin, ces types d’intelligence artificielle ne sont pas mutuellement exclusifs. De nombreux systèmes d’IA combinent plusieurs approches pour répondre aux besoins spécifiques des applications.
