Vous avez probablement entendu parler de l’Intelligence Artificielle communément appelée IA (ou AI pour les anglophones). Mais il faut savoir qu’il existe une pléthore de termes qui la désigne tels que “l’apprentissage machine” (dit “machine learning”), réseau de neurones artificiels (ANN), apprentissage profond (DL), régression linéaire… Tous ces termes désignent (parfois maladroitement) l’Intelligence Artificielle.
Il existe des subtilités dans ces différentes appellations que nous n’aborderons pas dans cet article. Nous sommes ici pour parler de l’IA de manière globale et dégrossir un peu le tableau.
Alors avant toute chose : Attention à ne pas confondre “Intelligence Artificielle” et “Conscience Artificielle” ! Ne lançons pas de débats de science-fiction sur la révolte des machines ou les lois de la robotique. Si vous confondez les deux voici un exemple très simple :
Voici de l’IA :
“Analysez les pixels d’une image pour en déterminer le contenu”
Ça, c’est le scénario d’un film qui fait plusieurs millions au box office :
Nous parlons ici d’une équation mathématique dans le style f(x) = ax + b et non de programmes dotés de conscience déterminés à se révolter contre l’humain en cherchant les codes nucléaires sur internet.
Pour faire simple, l’IA est une équation mathématique qui essaie de déterminer l’influence que peuvent avoir un ensemble de facteurs sur un résultat final.
Voici un cas pratique assez simple du fonctionnement de l’IA : déterminer le prix d’une maison.
Le prix d’une maison n’est pas une science exacte, mais beaucoup de facteurs influent sur celui-ci, et une estimation judicieuse de chacun de ces facteurs permet une estimation plus ou moins précise.
Si je vous dis : Combien vaut votre maison de 120m² ?
Vous allez me rétorquer : Cette question n’a aucun sens ! Où habitez-vous ? Avez-vous un jardin ? Quelle est votre classe énergétique ?… Vous avez besoin de plus d’informations, de facteurs, pour déterminer le prix de ma maison.
Prenons un autre exemple : J’ai réuni toutes les informations possibles et imaginables sur ma maison, cependant je ne vous pose plus la question à vous mais à votre neveu de 14 ans qui n’a jamais cherché un bien immobilier de sa vie. Il va sûrement me répondre… “Je n’en sais rien… 5 000€ ?”
Il s’agit là d’une différence d’expérience entre une personne “entraînée”, qui a vu de nombreuses offres immobilières dans sa vie et une personne qui ne l’est pas.
Eh bien voilà, nous avons ici les 2 grands principes fondamentaux de l’IA :
- Déterminer les paramètres à fournir à l’algorithme : S’il manque des facteurs cruciaux (comme la localisation géographique ou la surface), l’estimation sera faussée. De la même manière, fournir des données inutiles (comme la couleur des rideaux par exemple) va inutilement complexifier la tâche de notre algorithme.
- Recueillir suffisamment d’exemples : afin que notre algorithme puisse trouver une corrélation judicieuse entre les paramètres.
Nous appelons ce procédé : “la construction d’un ensemble de données”
Voici à quoi ressemble un ensemble de données
| surface | code postal | nb de chambres | … | PRIX DE VENTE | |
| maison 1 | 120m² | 76430 | 3 | … | 180 000€ |
| maison 2 | 70m² | 91720 | 1 | … | 355 000€ |
| … | … | … | … | … | … |
| maison 500 000 | 254m² | 14130 | 5 | … | 255 000€ |
Nous allons entraîner notre IA à déterminer le prix de vente de chacune de ces 500 000 maisons compte tenu de chacun des paramètres fournis, et grâce à cela, lorsque nous lui présenterons une nouvelle maison, notre IA sera capable d’estimer le prix de vente de celle-ci.
C’est là la grande force de l’IA : Sa capacité à analyser des centaines de milliers, voire des millions d’offres immobilières, ce qui lui permettra de déterminer avec précision l’impact de chacun des facteurs sur le prix final.
Voilà, j’espère que cette petite introduction grossière sur ce qu’est l’Intelligence Artificielle vous aura été profitable. Nous comptons publier très prochainement un nouvel article expliquant le fonctionnement d’IA un peu plus complexes (tel que la reconnaissance d’images) avant d’effectuer la publication d’articles sur ce que nous avons développé au sein de Green Systèmes, dans l’analyse de consommation énergétique et dans le traitement de la donnée. (Ne vous inquiétez pas, aucune de nos IA n’a à ce jour encore attaqué d’humains… du moins, à notre connaissance).
