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Intelligence artificielle : quelles sont les grandes avancées dans ce secteur ?

Intelligence Artificielle

L’Intelligence Artificielle (IA) a connu un essor considérable depuis quelques années grâce à d’importantes avancées technologiques. Ces avancées offrent de nouvelles perspectives en termes d’automatisation dans les situations de travail et d’innovation technologique. Avec ces différentes avancées, l’Intelligence Artificielle est en voie de devenir incontournable au fil des années. Tour d’horizon sur les grandes évolutions observées dans le domaine de l’Intelligence Artificielle !

La « machine learning », une technologie impressionnante de l’intelligence artificielle

La machine learning est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Elle peut reproduire un comportement identique à celui d’un homme grâce à des algorithmes alimentés par des données. Cette machine a la capacité d’automatiser les tâches en fonction des données qu’elle traite. Cette avancée dans le secteur de l‘intelligence artificielle s’exploite aujourd’hui à des fins diverses. Notamment en matière d’achat en ligne, d’utilisation des réseaux sociaux ou encore lorsque nous interagissons avec les banques. 

Google Now est considérée actuellement comme l’application de Machine Learning la plus avancée. Cet assistant vocal, développé par Google affiche des informations utiles en tenant compte des préférences de l’utilisateur, de son calendrier, de sa position géographique, etc.

Cette impressionnante technologie de l’intelligence artificielle offre de grandes perspectives, que ce soit pour les particuliers ou pour les entreprises. Certaines entreprises n’hésitent pas à s’appuyer sur l’énorme potentiel de la machine learning pour se mettre en valeur sur le plan commercial.

La théorie de l’apprentissage profond avec les réseaux neuronaux

Lorsqu’on parle d’Intelligence Artificielle, l’apprentissage profond demeure un mystère en ce qui concerne les modes d’apprentissage des réseaux de neurones. Cette théorie n’est rien d’autre qu’un ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique qui visent à modéliser des données par le biais des architectures articulées.

Elle a notamment été à la base de nombreux progrès dans les domaines de la reconnaissance faciale, du traitement automatisé du langage. Elle s’avère également très pratique pour la reconnaissance vocale. Dans le domaine de l’apprentissage profond, les réseaux à capsules ne sont pas à négliger. Ces réseaux sont en effet un système de machines learning traitant les informations visuelles quasiment comme le cerveau.

Contrairement à certains réseaux neuronaux, ils peuvent entretenir des relations hiérarchiques. Les réseaux à capsules sont aujourd’hui indispensables dans de nombreux domaines comme les tâches servant à identifier une personne. 

L’Intelligence Artificielle et la programmation probabiliste

Ici, il est question d’un ensemble de langages de programmation de haut niveau. Ils permettent la spécification et la résolution des modèles probabilistes de manière automatique. Grâce à ce système de programmation, il est désormais possible de manipuler des variables aléatoires.

Cette avancée de l’intelligence artificielle favorise de ce fait les inférences génériques efficaces dans les classes de modèles universelles. A titre d’information, les langages de programmation ont la possibilité de traiter toute forme d’information, qu’elle soit incertaine ou incomplète. Ce type de programmation représente d’ailleurs un outil très prisé dans les entreprises.

Le deap learning

Le deap learning fait également partie des grandes avancées du secteur de l’Intelligence Artificielle. Il s’agit d’un système avancé qui s’appuie sur un réseau de neurones artificiels. Ce réseau de neurones artificiels est inspiré du cerveau humain. Les neurones sont interconnectés en vue de traiter et de mémoriser des informations. Ils peuvent également réaliser des comparaisons entre diverses situations.

Avec la technologie du deep learning, il est possible d’apprendre par exemple à reconnaître les lettres avant de s’attaquer aux mots dans un texte. Cette avancée de l’intelligence artificielle s’utilise aujourd’hui dans plusieurs domaines. Parmi ceux-ci, nous avons la traduction automatique, le diagnostic médical, l’identification des pièces défectueuses, les chatbots, les robots intelligents, etc.