Explications complètes sur ce qu’est l’Intelligence Artificielle

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Au bureau, aux terrasses des cafés, bientôt sur la plage... tout le monde en parle, mais au fond que se cache-t-il dans cette notion un peu fourre-tout qu'est l'Intelligence Artificielle ? On vous explique tout !

Qu'entend-on par Intelligence Artificielle ?

L’Intelligence Artificielle, abrégée IA, est un concept technologique qui consiste à permettre aux machines d’imiter l’intelligence humaine de façon totalement autonome. Ce mimétisme s’applique à la compréhension, au raisonnement, à la communication, à l’adaptation… et même jusqu’à l’apprentissage autonome.

Le concept d’Intelligence Artificielle se développe depuis les années 50 grâce aux travaux d’Alan Turing et notamment de son Test de Turing qui évalue l’aptitude d’une machine à imiter une conversation humaine.

Dans les années 90-2000, le développement de la puissance de calcul informatique a donné un nouveau souffle aux recherches sur l’Intelligence Artificielle, mais c’est également l’explosion des quantités de données que nous connaissons depuis quelques années qui a permis un développement exponentiel de cette technologie.

Pour vous aider à y voir plus clair, nous vous présentons dans cet articles des concepts et exemples concrets d’utilisation d’Intelligence Artificielle. Comme ça, l’IA n’aura plus aucun secret pour vous ! 

Les notions qui gravitent autour de l'intelligence artificielle

Lorsqu’on parle d’Intelligence Artificielle, on entend souvent les termes Big DataMachine LearningDeep LearningChatbotAnalyse Prédictive etc… Pas toujours facile de s’y retrouver parmi toutes ces notions !

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Le Big Data

Le Big Data signifie littéralement « Grosses données », mais on peut le retrouver sous le terme « Mégadonnées ». Il s’agit d’un concept développé il y a quelques années suite à l’explosion quantitative des données numériques. Ces informations (bases de données, emails, documents, images, vidéos… mais aussi toutes les informations que vous publiez sur les réseaux sociaux par exemple 🙂 ) sont si volumineuses qu’aucun humain ne peut les traiter et aucun outil de base de données informatique ne peut les stocker. Le Big Data, c’est donc cette énorme quantité de données qui implique de trouver de nouveaux moyens de capture, stockage, analyse… pour la traiter.

Le Machine Learning

Le Machine Learning est un processus d’apprentissage automatique qui permet à une Intelligence Artificielle d’effectuer des tâches plus ou moins complexes de façon autonome. Il existe différents types d’apprentissages. Le premier est l’apprentissage supervisé, où la machine s’appuie sur des éléments et des faits qui lui sont donnés par l’humain. Le second apprentissage est dit non-supervisé : la machine catégorise elle-même les données.

Le Deep Learning

Le Deep Learning, dit « Apprentissage Profond » est un dérivé du Machine Learning. Son principe est basé sur un réseau de neurones artificiels répartis en couches inter-reliées. Ce fonctionnement permet à la machine d’analyser les informations de façon logique, par strates. Grâce à cette méthode, une machine pourra par exemple faire de façon autonome la différence entre un parasol et un parapluie sur une photo.

Les Chatbot

Un Chatbot, ou assistant virtuel, est un agent conversationnel dont le but est de répondre instantanément à la demande de l’utilisateur. Cette demande peut être orale ou écrite et aboutir à une réponse textuelle ou encore à une action plus concrète. On retrouve le plus souvent les chatbot sur des sites internet ou des sites de services en ligne pour renseigner les utilisateurs dans leurs démarches.

L'analyse prédictive

L’analyse prédictive, c’est le fait d’analyser des données pour prévoir des comportements, des évènements, des situations… L’Intelligence Artificielle se base sur les données précises qui lui sont fournies par l’humain. En les analysant, elle est capable de prédire les évolutions liées à ces données et donc de fournir des indications spécifiques (mesures, prix, usure, températures…).

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Des exemples concrets d'utilisation

Certains de ces concepts sont d’ores et déjà présents dans nos quotidiens : enceintes connectées, assistants « Google » et « Siri », voitures autonomes… l’Intelligence Artificielle nous entoure, parfois sans que nous en ayons conscience. Et sa présence ne cesse de se renforcer, notamment dans le monde des entreprises auquel elle apporte en permanence de nouvelles possibilités. Tout de suite, un petit top des exemples concrets d’utilisation !

1. L'Intelligence Artificielle pour alléger sa gestion d'agenda

La gestion des agendas professionnels en entreprise est souvent un réel casse-tête. La strat-up Julie Desk a développé un assistant virtuel qui allège les tâches de gestion d’agendas et de rendez-vous, qu’ils soient internes ou externes à l’entreprise. L’objectif étant d’automatiser à 100% le processus de gestion des agendas afin de faire gagner du temps aux collaborateurs.

Afin de programmer cette Intelligence Artificielle, les équipes de la société ont, durant plusieurs mois, planifié eux-mêmes les demandes de rendez-vous qui leur étaient envoyées. Cet exercice leur a permis de comprendre les problématiques et erreurs récurrentes dans l’organisation des rendez-vous, et de les apprendre à leur programme.

Julie (l’assistante virtuelle) est maintenant capable de détecter les demandes de réunion dans un message textuel. Elle les programme, les annule et les déplace automatiquement dans les agendas des participants en fonction des différents échanges et sollicitations.

 

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2. L'Intelligence Artificielle pour la détection de pannes

En 2017, la SNCF a lancé sa société Altamétris, spécialisée dans l’industrialisation de l’exploitation de drones. Ces drones sont notamment utilisés pour repérer des pannes ou dégradations sur les caténaires du réseau ferroviaire grâce à l’Intelligence Artificielle. L’objectif étant de détecter des pannes en toute sécurité pour les équipes humaines (principalement sur les portions de rails dangereuses), tout en maintenant le trafic des trains

Un système d’Intelligence Artificielle a été conçu spécifiquement pour les drones. Ceux-ci parcourent les lignes ferroviaires et détectent et situent les équipement abîmés. Les images filmées par les caméras intégrées aux drones sont analysées par l’Intelligence Artificielle, qui a été programmée pour reconnaître les caténaires en mauvais état.

Cette technologie est basée sur le principe du Machine Learning : l’Intelligence Artificielle a été « nourrie » avec des images d’équipements en bon et en mauvais état. Elle a été programmée pour reconnaître les éléments visuels qui indiquent une panne ou du matériel abîmé. Actuellement, cette analyse se fait uniquement après avoir récupéré manuellement les données, mais l’objectif d’Altamétris est de réaliser ce processus en temps réel.

 

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3. L'Intelligence Artificielle pour prévoir les prix de l'immobilier

La FNAIM (Fédération Nationale de l’Immobilier) a elle aussi utilisé l’Intelligence Artificielle dans le cadre de son activité. L’immobilier est un secteur dont les prix des biens sont très différents en fonction des secteurs. L’objectif de la FNAIM était de pouvoir prévoir l’évolution des coûts des locations à des périodes et pour des lieux précis.

Une Intelligence Artificielle a donc été conçue dans ce but. Son apprentissage s’est basé sur les données qui lui ont été fournies, à savoir les prix des locations sur le secteur de Grenoble sur une période de 2 ans, ainsi qu’un ensemble d’informations issues de l’IGN et de l’INSEE.

Suite à l’analyse de ces données et de leur évolution dans le temps, l’Intelligence Artificielle a été en mesure de fournir un prix de location estimatif en fonction du type de biens sur le secteur de Grenoble, avec une fourchette de précision de 30€. La mise en place de ce système permet aujourd’hui à la FNAIM d’avoir une visibilité sur l’évolution de son activité. On parle donc ici d’analyse prédictive.

4. Et beaucoup d'autres !

L’Intelligence Artificielle, c’est la réponse à de nombreuses problématiques non résolues des entreprises. Ces quelques exemples d’utilisation sont le reflet de cette technologie : un concept dont les possibilités sont considérables, et qui ne cesse de se développer !

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