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Les 3 types d’intelligence artificielle : Le guide complet

L’intelligence artificielle ne se résume pas à une seule forme ou fonction. Elle englobe un éventail de technologies, chacune avec ses propres caractéristiques et domaines d’application. Découvrez dans cet article les différents types d’IA, leur potentiel et leur impact sur notre quotidien.

L’intelligence artificielle est devenue un pilier de la technologie moderne, transformant des industries entières et introduisant de nouvelles façons de travailler, d’apprendre et de vivre. Mais qu’entend-on exactement par « intelligence artificielle » ? Si l’on pourrait facilement penser à un robot ou à un assistant vocal, l’IA est bien plus vaste et diversifiée. Décryptons ensemble cette technologie en détaillant ses trois formes.

Sommaire :

Intelligence artificielle étroite (ANI) ou Intelligence artificielle faible

L’intelligence artificielle étroite ou Artificial Narrow Intelligence, souvent désignée sous le terme « IA faible », se réfère à des systèmes informatiques qui sont programmés pour réaliser une ou plusieurs tâches précises. Contrairement à l’intelligence artificielle générale, l’ambition de l’IA faible ne vise pas à reproduire l’ensemble des capacités cognitives humaines, mais plutôt à optimiser une fonction spécifique.

Une IA conçue pour simuler le comportement humain

Une IA est censée être une machine intelligente, toutefois, elles ont leur limite. C’est d’ailleurs pour cette raison que ce type d’intelligence artificielle est désigné comme faible. Elle n’est pas développée pour reproduire l’intelligence humaine. Sa fonction se limite à la simulation grâce à un ensemble restreint de contextes et de paramètres.

L’IA faible résulte de l’usage du traitement du langage naturel ou NLP. C’est aussi grâce à ce dernier qu’elle réalise des tâches. On trouve ces NLP dans les chatbots ou les autres technologies qui leur ressemblent. L’IA comprend la parole et le texte en langage naturel, ainsi il est disposé pour interagir avec les humains de façon personnelle et naturelle.

L’IA étroite peut disposer d’une mémoire limitée ou peut être réactive. Ce modèle est étonnamment basique. Plus précisément, ce type d’intelligence artificielle ne possède pas de capacité de mémoire ou de stockage. Elle ressemble à la faculté de l’esprit humain à donner suite aux divers stimuli même sans expérience.

Du fait de cette mémoire limitée, l’IA est plus avancée. Elle est capable de stocker des données et possède une capacité d’apprentissage permettant aux machines de faire usage des données historiques lors de la prise de décision.

ANI, le type d’intelligence artificielle indispensable au quotidien

L’intelligence artificielle faible a rencontré différentes percées depuis sa création, en raison des accomplissements en matière d’apprentissage profond et de machine learning. À titre d’exemple, ces systèmes sont d’une grande aide en médecine. Ils permettent de diagnostiquer des maladies comme le cancer de manière précise. Pour ce faire, l’IA utilise la reproduction d’une cognition et possède une faculté de raisonnement identique à celle des humains.

Par ailleurs, l’apprentissage profond propose une expérience d’IA personnalisée. On peut citer les assistants virtuels ou les moteurs de recherche qui sauvegardent les informations et déterminent les habitudes futures.

Des exemples d’intelligences artificielles faibles

Jusqu’à ce jour, les Intelligences artificielles qui existent sont de types faibles. Voici un classement de ces IA :

L’IA conversationnelle

C’est le type de technologie d’Intelligence artificielle la plus habituelle. Ce programme est capable de discuter grâce à l’usage du langage humain. Ils incluent aussi les assistants virtuels et les chatbots.

Les systèmes de reconnaissance automatique

Ce système est l’un des domaines les plus exploités en IA. Elle prend une place importante dans de nombreuses applications. La classification et reconnaissance d’image est utilisée dans le diagnostic médical. La reconnaissance automatique de textes permet de faciliter la classification de document comme les CV et le DME. Le IA faible peut être aussi utilisé pour l’identification biométrique comme la reconnaissance faciale, l’analyse des empreintes digitales, etc.

L’analyse prédictive

C’est une technique de data science permettant de réaliser des analyses d’un ensemble de données historiques. Elle sert à prédire des résultats futurs. Elle est utilisée pour prédire les futures ventes ou la maintenance prédictive.

Les systèmes de recommandation

Ce système est utilisé dans le domaine du marketing pour réaliser des recommandations. Les médias sociaux les plus connus comme TikTok, Facebook ou encore Instagram l’utilisent.

Les moteurs de recherche

On peut trouver également l’IA étroite dans les moteurs de recherche. Il est surtout utilisé pour contrôler la qualité des résultats et éviter la suroptimisation. On s’en sert aussi pour détecter les spams.

Les machines autonomes

Ces types d’intelligence artificielle désignent les robots, les véhicules autonomes. Ces outils disposent de computer vision leur conférant autonomie.

Intelligence générale artificielle (AGI), IA forte ou IA profonde

L’Intelligence générale artificielle AGI ou IA forte se réfère à une machine apte à réaliser toute tâche intellectuelle que l’homme est capable de faire. La différence de ce type d’intelligence artificielle contrairement aux IA spécialisées actuelles est qu’elle serait polyvalente et adaptative similaire à l’intelligence humaine. Par contre, les IA actuelles sont conçues pour effectuer une tâche spécifique.

La différence entre IA forte et IA faible

L’IA forte, souvent comparée à l’AGI, est une forme d’intelligence artificielle qui dispose d’une faculté de réflexion et de compréhension semblables à celles de l’homme. Ce type d’intelligence artificielle peut comprendre, apprendre et fonctionner de façon autonome sans aide humaine. Par contre, l’IA faible est développée pour exécuter une tâche précise et ne possède pas de conscience ou de compréhension d’elle-même.

L’Intelligence Artificielle profonde

L’expression « IA profonde » désigne en général les réseaux neuronaux profonds. Il s’agit de l’une des branches du machine learning. Ces algorithmes essaient de simuler la manière dont le cerveau humain traite les données en s’usant d’un grand nombre de niveaux de neurones artificiels.

Ces modèles d’IA sont très puissants pour de nombreuses tâches, à titre d’exemple la reconnaissance d’images et la traduction automatique. Toutefois, on ne peut pas dire qu’ils sont en ce moment perçus comme des exemples d’AGI ou d’IA forte.

L’Avenir de l’Intelligence Artificielle forte : Mythes et Réalités

La question de la possibilité d’une intelligence artificielle forte, capable de comprendre, de raisonner, d’apprendre et de fonctionner de manière autonome à l’instar de l’intelligence humaine, est l’un des débats les plus polarisants dans le monde de la technologie et de la science.

D’un côté, certains experts estiment que les progrès rapides dans le domaine de l’intelligence artificielle, couplée à une meilleure compréhension des neurosciences, pourraient éventuellement conduire à la réalisation d’une IA forte. Ils voient cela comme une extension naturelle des avancées actuelles, bien que cela puisse prendre des décennies, voire plus.

D’un autre côté, il y a des sceptiques qui arguent que l’intelligence humaine est intrinsèquement unique, façonnée par des millions d’années d’évolution et de complexités biologiques qui pourraient ne jamais être pleinement reproduites artificiellement. De plus, ils soulèvent des préoccupations éthiques et philosophiques sur les implications d’une telle création.

En fin de compte, bien que la technologie avance à un rythme impressionnant, la réalisation d’une IA forte reste encore dans le domaine de la spéculation et de l’exploration théorique. Aucun chercheur et scientifique expert dans l’IA n’a réussi jusqu’à ce jour à atteindre une IA forte.

Pour atteindre ce but, ces spécialistes doivent trouver une solution pour créer des machines conscientes. Pour ce faire, ils doivent programmer entièrement des capacités cognitives. Les outils qui fonctionnent par l’apprentissage par expérience doivent monter à un niveau supérieur. Il doit ainsi améliorer l’efficacité de quelques tâches et acquérir la faculté d’appliquer les connaissances reçues grâce à l’expérience dans plusieurs situations et problèmes.

Superintelligence Artificielle ASI

La Superintelligence Artificielle ou ASI, représente un stade théorique de l’évolution de l’intelligence artificielle où celle-ci surpasserait de loin les capacités cognitives humaines. Ce type d’intelligence artificielle est donc une entité artificielle qui ne se contente pas de rivaliser avec l’intelligence humaine, mais qui la surpasse dans tous les domaines imaginables. On peut citer par exemple le domaine de la créativité artistique, de la prise de décision, des émotions, la compréhension émotionnelle, la science ou même des compétences sociales.

Potentiel de la surperintelligence artificielle

Une ASI serait capable d’améliorer son propre code, d’innover de manière autonome, et de résoudre des problèmes bien au-delà des capacités actuelles de l’humanité. Alors que l’IA forte vise à égaler l’intelligence humaine, l’ASI la transcenderait complètement.

Une ASI offre des horizons presque illimités. Elle pourrait, en théorie, concevoir des solutions aux problèmes les plus énigmatiques de notre époque, optimiser nos systèmes économiques, médicaux et éducatifs, et même éclairer des aspects mystérieux de l’univers que nous n’avons pas encore découvert.

L’avenir de la surperintelligence artificielle

Cette perspective soulève des questions fascinantes, mais aussi alarmantes. D’un point de vue positif, une ASI pourrait nous aider à résoudre des enjeux mondiaux majeurs, de la faim dans le monde au changement climatique. Cependant, son existence pose également de sérieux dilemmes éthiques et des risques potentiels.

Comment contrôler une entité qui nous dépasse en intelligence ? Comment garantir que ses objectifs restent alignés avec ceux de l’humanité ? La course vers l’ASI nécessite donc non seulement des avancées technologiques, mais aussi une profonde réflexion sur les implications et les garde-fous à mettre en place.

L’émergence potentielle d’une ASI nécessite une préparation minutieuse. Alors que nous nous efforçons de repousser les frontières de l’IA, il est impératif de réfléchir parallèlement à la manière dont nous allons encadrer, guider et, si nécessaire, contraindre cette superintelligence pour garantir la sécurité et le bien-être de tous.

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