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Comment fonctionne l’intelligence artificielle et comment l’utiliser ?

comment fonctionne l'intelligence artificielle

De nos jours, il semble que l'intelligence artificielle (IA) soit omniprésente : elle fait la une des journaux, se retrouve sur pratiquement tous les blogs professionnels (il faut bien l’admettre) et s’invite même dans les discussions lors des réunions familiales. Et ce n’est pas sans raison. L’IA est en train de révolutionner notre façon d’appréhender le monde qui nous entoure.


Pour les petits entrepreneurs, l’IA présente des avantages quasiment illimités. Vous pouvez l'exploiter pour stimuler vos efforts marketing, optimiser vos opérations, et même créer un site internet de A à Z. Mais comment fonctionne l’intelligence artificielle ? Rejoignez-nous pour jeter un œil en coulisse et démystifier cette technologie fascinante.


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Intelligence artificielle : définition  


L’Intelligence artificielle (IA) représente la faculté d’une machine à imiter la manière dont notre cerveau traite l’information. Elle exploite des algorithmes et des règles pour analyser de vastes ensembles de données afin d'identifier des schémas qui servent de base à ses modèles de prise de décision.


Il ne s'agit pas simplement d'une technologie unique, mais plutôt d'un ensemble diversifié de technologies et de méthodologies qui participent au renforcement de l'intelligence des machines. À mesure que vous intégrez l'IA dans vos processus d'entreprise et vos flux de travail, cela peut vous aider à réellement comprendre comment fonctionne l’intelligence artificielle et à l’exploiter de manière plus efficace.



Qu’est-ce que l’intelligence artificielle : ses différents domaines expliqués simplement


L’intelligence artificielle est un concept général, un terme générique qui englobe un large éventail de domaines et de techniques spécialisés. Ces domaines ne sont pas entièrement indépendants, mais se recoupent et se complètent souvent. Pour une définition de l’intelligence artificielle complète, voici un aperçu des différents domaines qui la composent. 



les composantes de bases de l'intelligence artificielle


L’apprentissage automatique ou machine learning (ML) 


Comprendre comment fonctionne l’intelligence artificielle passe par la compréhension de l’apprentissage automatique. Ce dernier désigne la capacité des machines à apprendre de manière autonome et à améliorer leurs performances au fil du temps, sans intervention humaine. L’apprentissage automatique se fonde sur les données. C’est grâce à cette capacité d'apprentissage que votre service de streaming préféré sait ce que vous aimez, vous suggérant ainsi Christine and the Queens quand vous avez écouté Indochine en boucle toute la semaine.



Apprentissage profond ou deep learning (DL)


Aucune définition de l’intelligence artificielle ne saurait être complète sans l'apprentissage profond. Ce sous-domaine de l’apprentissage automatique exploite des réseaux neuronaux multicouches pour analyser les données et exécuter des tâches complexes. Alors que l'apprentissage automatique englobe des techniques générales permettant aux machines d'apprendre de manière autonome, l'apprentissage profond se distingue en tant qu'approche spécifique utilisant des réseaux neuronaux pour accomplir des tâches de type humain, telles que la vision, l'écriture ou la création artistique.



Réseau neuronal ou artificial neural network (ANN)


Le réseau neuronal, ou réseau de neurones artificiels, est essentiel au fonctionnement de l’intelligence artificielle. Ce composant de l’apprentissage profond imite la fonctionnalité de traitement des données du cerveau humain. Il se compose de plusieurs couches de neurones artificiels, appelés nœuds, qui sont utilisés pour traiter tout type de données. Les réseaux neuronaux sont complexes, nous allons donc les décomposer plus en détail ci-dessous.



Traitement automatique du langage naturel ou natural language processing (NLP) 


Le Traitement automatique du langage naturel est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines de comprendre, de traiter et d'imiter le langage humain. Les assistants vocaux tels qu'Alexa d'Amazon et l'Assistant de Google en sont les exemples les plus courants. Ils sont capables de réagir de manière appropriée lorsque nous leur donnons des ordres (par exemple, « Joue “La vie en rose” d’Edith Piaf sur Amazon Music »). C'est le NLP qui indique à l'assistant vocal de jouer une chanson plutôt que d'effectuer un autre type d'action. En résumé, le NLP permet aux machines de comprendre les commandes humaines et d'y répondre de manière naturelle. C’est grâce à ce dernier que l’on peut communiquer avec une intelligence artificielle. 



Vision par ordinateur ou computer vision (CV)


Les ordinateurs dotés de la capacité de comprendre des données visuelles telles que des photos et des vidéos sont quelque peu Terminatoresques, mais revêtent également une importance cruciale lorsqu'il s'agit d'imiter la manière dont les êtres humains traitent l'information. Souvent questionnée pour comprendre comment fonctionne l’intelligence artificielle, la vision par ordinateur interprète les données visuelles, telles que les photos et les vidéos, afin de prendre des décisions. Lorsque votre plateforme sociale préférée vous identifie automatiquement sur la photo de famille prise à Noël par votre mère, c'est la vision par ordinateur qui est à l'œuvre. 



Raisonnement et résolution de problèmes


Qui ne s’est jamais demandé comment fonctionne l’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes et établir un raisonnement construit ? Pour ce faire, l’IA imite le raisonnement humain. Le mot clé ici est « imiter », en effet, à l'heure actuelle, les ordinateurs ne sont pas capables de raisonner comme les humains. Ils s'appuient plutôt sur des données, des algorithmes et des probabilités pour prendre leurs décisions. Cela peut se manifester par un ordinateur jouant aux échecs, élaborant une stratégie pour son prochain coup, ou par ChatGPT, répondant à une question en se basant sur la façon dont il a répondu à des questions précédemment.



Perception


La perception est une notion clé dans la définition de l’intelligence artificielle. Les systèmes d'IA utilisent des capteurs pour percevoir des situations du monde réel et transmettre des idées et des informations aux humains. C'est ainsi que votre voiture sait qu'elle doit vous avertir lorsqu'un objet est trop proche. Les voitures autonomes vont encore plus loin en utilisant des capteurs et la perception pour naviguer et éviter les obstacles.



Informatique cognitive


L'informatique cognitive est une notion qui peut paraître complexe dans la définition de l’intelligence artificielle mais c’est en réalité simplement l'équivalent du cerveau de cette dernière. Elle émule les processus de pensée humaine en utilisant des algorithmes et des données, en prenant des décisions, en formulant des prédictions et en fournissant des informations. Les systèmes d'informatique cognitive ne peuvent pas reproduire parfaitement la pensée humaine (du moins, pas encore), mais ils sont entraînés à comprendre le contexte en plus du contenu. Par exemple, si vous évoquiez « Apple » dans le contexte de la technologie, un système cognitif ne s'égarerait pas à parler de fruits.



IA forte, IA faible et superintelligence artificielle


La définition de l'intelligence artificielle a connu une évolution considérable (. Cependant, nous ne disposons encore que de ce que l'on appelle communément l'IA faible ou l'IA étroite. L'IA faible désigne les systèmes d'IA conçus et formés pour des tâches ou des domaines spécifiques. Bien qu'excellant dans leur contexte prédéfini, ces systèmes ne possèdent pas l'intelligence générale de l'être humain. Par exemple, l'IA des constructeurs de sites web est une forme d'IA faible, car son seul objectif est de faciliter la création de nouveaux sites web. De même, ChatGPT est une forme d'IA faible, car sa seule tâche consiste à générer des réponses textuelles en langage naturel.


Par ailleurs, la communauté de recherche et de développement en matière d'IA aspire toujours à parvenir à une IA forte (c'est-à-dire à une intelligence artificielle générale). Elle espère pouvoir un jour reproduire une intelligence générale de type humaine, capable de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances à un large éventail de tâches et de domaines.


L'idée d'une superintelligence artificielle est vertigineuse. Ce terme représente un niveau hypothétique d'intelligence de l'IA dépassant les capacités humaines dans tous les domaines. Plus avancée et plus performante que l'IA forte, son développement est purement théorique à l'heure actuelle.



Les différents niveaux d’intelligence artificielle


Impossible de comprendre comment fonctionne l'intelligence artificielle sans comprendre ses différents niveaux. Ces derniers peuvent être catégorisés en fonction de leurs capacités et de leurs attributs. Voici les classifications les plus courantes :



differents niveaux d'intelligence artificielle


Intelligence artificielle réactive


L'IA réactive fonctionne uniquement sur la base de données actuelles, en se concentrant sur des tâches spécifiques sans avoir la capacité d'apprendre par expérience. L'IA réactive excelle dans des domaines tels que les moteurs de recommandation et les filtres antispam, mais ses capacités sont limitées. Elle manque de prévoyance et ne peut pas s'adapter à des événements imprévus ou les anticiper.



Intelligence artificielle à mémoire limitée


L'IA à mémoire limitée a la capacité de stocker temporairement des données issues d'expériences passées, ce qui lui permet d'apprendre et de s'améliorer progressivement. AlphaStar de Google est un exemple d'IA à mémoire limitée. AlphaStar a appris à jouer aux échecs en jouant contre lui-même à plusieurs reprises. En 2019, une étude a révélé qu'il était meilleur joueur d'échecs que 99,8 % des joueurs officiellement classés. Comme son nom l'indique, l'IA à mémoire limitée a des limites. Elle a besoin de grandes quantités de données pour apprendre des tâches simples, et toute modification de son environnement d'entraînement nécessite un réapprentissage complet.



Intelligence artificielle de la théorie de l’esprit


L'IA de la théorie de l'esprit désigne la capacité d'une machine à comprendre les émotions, les croyances et les modes de pensée de l'être humain. Pour l’heure, ce type d’intelligence artificielle est toujours en cours de développement. Un jour, elle pourrait être capable de reconnaître les émotions humaines, ce qui lui permettrait d'y répondre et de s'y adapter de manière appropriée. Cette idée vous paraît effrayante ? Attendez de découvrir l'IA consciente.



IA consciente


Les IA conscientes, ou machines conscientes, ont conscience de leur propre état interne et de l'état interne des autres. Ce type d'IA serait à la hauteur de l'intelligence humaine, imitant les émotions, les désirs ou les besoins humains. N’ayez crainte, pour l'instant, l'IA consciente relève entièrement du domaine des films de science-fiction et des scénarios dystopiques, et elle ne vous aidera en rien à comprendre comment fonctionne l’intelligence artificielle que nous utilisons aujourd'hui. 



Comment les entreprises utilisent-elles l’intelligence artificielle ?


Aujourd'hui, les entreprises utilisent activement l'intelligence artificielle pour développer leurs capacités existantes et rationaliser tous les aspects de leur activité, du service client au développement de produits. Voici comment vous pourriez exploiter l'IA :



Intelligence artificielle générative


Ce sous-ensemble de l'IA est axé sur la création ou la génération de nouveaux contenus, données ou informations plutôt que sur la simple analyse ou le traitement de données existantes. Les modèles d'IA générative sont conçus pour produire des résultats nouveaux et pertinents sur le plan contextuel, souvent sous la forme de textes, d'images, de sons ou d'autres types de contenu. Ces modèles peuvent être entraînés à générer des contenus qui imitent la créativité humaine et peuvent être utilisés dans diverses applications. L'intelligence artificielle de conception de Wix, par exemple, est une forme d'IA générative. On peut l'utiliser pour créer des sites internet avec l’IA, pour générer des textes grâce au Générateur de texte par l’IA, ou encore pour générer des logos avec l’IA. 



intelligence artificielle generative




Chatbots


L'IA des chatbots utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les requêtes des utilisateurs et y répondre. Vous vous souvenez que nous avons parlé des assistants vocaux comme Alexa ? Les chatbots fonctionnent de la même manière en interprétant les requêtes en langage humain et en apportant des réponses pertinentes. Vous pouvez intégrer des chatbots pour votre service client sur votre site web professionnel, vos comptes de médias sociaux et les activer par SMS pour aider vos clients en temps réel. Selon une enquête menée auprès de 600 entrepreneurs, le service client est l'application la plus populaire de l'IA, 56 % d'entre eux déclarant qu'ils utilisent actuellement cette technologie ou qu'ils prévoient de le faire.



Recommandations de produits


Principalement utilisées par les sites d’e-commerce ou de vente au détail, les recommandations de produits générées par l'IA permettent de personnaliser facilement l'expérience d'achat en ligne de vos clients. Ces outils d'intelligence artificielle analysent les données de l'acheteur, notamment son comportement, ses préférences et son historique d'achat, afin de lui fournir des recommandations pertinentes lorsqu'il navigue sur votre site ou votre application.

Cette fonctionnalité d’IA est également disponible sur votre boutique en ligne Wix. 



Analyse prédictive


Lorsque vous donnez à une intelligence artificielle de nombreuses données à traiter, à catégoriser et à analyser, telles que les tendances météorologiques, les tendances d'achat et les comportements d'achat, vous créez les conditions idéales pour prédire les tendances et faire des prévisions. Les propriétaires de boutiques en ligne peuvent utiliser l'intelligence artificielle prédictive pour prévoir quels produits seront à la mode la saison prochaine et les fabricants peuvent prévoir quand les machines sont susceptibles de tomber en panne.



Automatisation du marketing


Les outils d'automatisation du marketing permettent d'analyser le comportement des clients, de segmenter les audiences, puis d'utiliser ces données pour formuler des recommandations ou fournir des informations sur la manière d'allouer plus efficacement vos dépenses de marketing. Par exemple, le rapport d'analyse comparative de Wix Analytics offre une analyse approfondie de votre site, le comparant à des sites similaires et fournissant des informations précieuses pour l'améliorer.



automatisation du marketing par l'intelligence artificielle


Automatisation opérationnelle


L'automatisation opérationnelle est un ensemble de technologies que vous pouvez utiliser pour rationaliser et optimiser les tâches répétitives, manuelles et chronophages au sein d'une organisation. Son principal objectif est d'améliorer l'efficacité, de réduire les erreurs, de diminuer les coûts et de libérer des ressources humaines pour un travail plus stratégique et créatif.



Amélioration de l'accessibilité


Les outils d'intelligence artificielle destinés à l'amélioration de l'accessibilité sont conçus pour faciliter l'utilisation du contenu numérique par les personnes en situation de handicap. Par exemple, l'assistant d'accessibilité de Wix fournit des conseils sur la manière de rendre un site web accessible. Wix a conçu cet outil pour que ses utilisateurs puissent facilement créer des sites web inclusifs et conformes aux normes d'accessibilité.



Comment fonctionne l'intelligence artificielle : explication simple ?

L'intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet aux machines d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Pour résumer, l'IA fonctionne en 6 étapes : 

  1. Collecte de données : l'IA commence par collecter des données provenant de diverses sources. Ces données peuvent être des images, des textes, des vidéos, etc. Elles serviront de base d'apprentissage à l'IA.

  2. Apprentissage : l'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser et apprendre à partir des données collectées. Il existe différents types d'apprentissage, dont l'apprentissage supervisé (avec des données étiquetées) et l'apprentissage non supervisé (sans étiquette).

  3. Modélisation : sur la base des données apprises, l'IA crée des modèles qui sont essentiellement des représentations mathématiques des schémas et des relations présents dans les données.

  4. Prédiction/Action : une fois que le modèle est créé, l'IA peut l'utiliser pour effectuer des prédictions ou prendre des actions en fonction des nouvelles données qu'elle rencontre. Par exemple, elle peut identifier des objets dans une image, traduire des langues, recommander des produits, etc.

  5. Rétroaction : l'IA utilise la rétroaction obtenue après avoir effectué des prédictions ou des actions pour ajuster ses modèles. Cela contribue à améliorer ses performances au fil du temps.

  6. Répétition : l'IA s'améliore de manière continue en répétant le cycle d'apprentissage, de modélisation, de prédiction et de rétroaction avec plus de données et d'expérience.

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