Depuis plusieurs mois (voire des années), les IA génératives comme ChatGPT (ou Le Chat 😼) font beaucoup parler d’elles. Mais saviez-vous qu’elles ne représentent qu’une petite partie des technologies d’intelligence artificielle ? Selon les cas d’usage, l’IA générative n’est pas toujours la meilleure solution.
L’IA avant ChatGPT : Des décennies d’innovations
Les IA existent depuis plusieurs décennies. Même si elles n’étaient pas aussi sophistiquées que les modèles de langage d’aujourd’hui, elles ont révolutionné de nombreux secteurs :
- Waze utilise un algorithme de calcul d’itinéraire qui détermine non seulement les routes les plus courtes, mais aussi les moins encombrées, en tenant compte de la vitesse et de la consommation d’essence.
- Spotify vous recommande des morceaux en fonction de vos goûts musicaux, mais aussi en analysant les intonations, les sons et les rythmes.
- Google utilise des algorithmes de recherche avancés pour fournir des résultats pertinents en temps réel, il analyse le contenu des pages web, les requêtes des utilisateurs et même les tendances actuelles. Il intègre des algorithmes de machine Learning pour améliorer continuellement ses résultats de recherche.
Les trois grandes familles de l’intelligence artificielle
Machine Learning : Apprendre des données pour prendre des décisions
Le Machine Learning (ML) permet à un ordinateur d’apprendre à partir de données et d’améliorer ses décisions sans être lui détaillé. Il identifie des tendances et des corrélations, ce qui lui permet de faire des prédictions ou de prendre des décisions de manière autonome.
Par exemple dans ce graphique, l’algorithme va chercher à trouver la formule modélisant la courbe verte.
Trois sous-catégories du Machine Learning :
- Supervisé : Le modèle apprend à partir de données étiquetées (entrées avec sorties connues).
- Exemple : apprendre à reconnaître des races de chats😸 en lui indiquant la race à chaque image.
- Non supervisé : Le modèle détecte des motifs ou des structures dans des données non étiquetées.
- Par exemple, en analysant des photos d’animaux, il peut regrouper les images en catégories (comme les chats) sans que celles-ci ne lui aient été indiquées.
- Par renforcement : Le modèle apprend par essais, erreurs, et en recevant des récompenses ou des pénalités pour ajuster son comportement.
- Exemple : s’il identifie un tigre comme un chat, il reçoit une pénalité et ajuste son analyse.
Cas d’usage :
- Détection de fraudes : Utilisé dans les banques pour identifier les transactions suspectes.
- Maintenance prédictive : Employé dans l’industrie pour anticiper les pannes de machines.
- Recommandations personnalisées : Comme chez Netflix ou Amazon, où les produits ou films sont suggérés en fonction des habitudes de consommation.
- Filtrage d’e-mails : Pour distinguer les spams des courriels légitimes.
Environ 35 % des entreprises (source hostinger) intègrent des technologies de Machine Learning dans leurs processus, surtout dans les secteurs de la santé, de la finance et de la production industrielle.
2. Deep Learning : cerveau en boite
Le Deep Learning (DL) est une version avancée du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels, inspirés du fonctionnement du cerveau humain, pour analyser des données beaucoup plus complexes.
Cette image reprend notre exemple avec l’apprentissage supervisé. Quand on parle de pénalité ou récompense on ajuste les neurones pour réduire l’erreur.
Cas d’usage :
- Reconnaissance faciale, d’image et vocale : Utilisé par Facebook pour le marquage automatique des photos et par Apple pour la reconnaissance vocale de Siri.
- Diagnostic médical assisté : Pour détecter des maladies à partir d’images médicales (ex : cancer sur des radiographies).
- Conduite autonome : Exemple les Tesla.
- Détection d’anomalies : Identifier les comportements suspects (en cybersécurité par exemple).
3. IA Générative : La créativité artificielle
L’IA générative crée du contenu (texte, images, vidéos, musique…) en se basant sur des modèles avancés d’apprentissage. Elle peut générer de nouvelles données en s’inspirant des informations sur lesquelles elle a été entraînée.
Si vous voulez en savoir plus sur le fonctionnement de l’IA générative et des LLM vous pouvez lire notre suite d’articles : LLM
Cas d’usage :
- Génération de code : Outils comme GitHub Copilot.
- Création de contenu marketing : Rédaction d’articles, publicités ou scripts vidéo.
- Rédaction de documents : rapports financiers ou synthèses d’articles.
- Automatisation du service client : Chatbots capables de répondre aux questions des clients en utilisant une base de connaissance.
Aujourd’hui, c’est cette technologie qui attire le plus d’investissements, avec des sommes atteignant des centaines, voire des milliers de milliards de dollars.
- Meta prévoit d’investir jusqu’à 65 milliards de dollars dans l’IA en 2025.
- Google mise 75 milliards de dollars pour révolutionner son moteur de recherche grâce à l’IA générative.
En France, entre 30 et 40 % des entreprises utilisent des outils d’IA, principalement dans le service client. Mais, seulement 15 % des dirigeants de TPE et PME (source francenum.gouv) exploitent l’IA générative dans leur activité.
Conclusion : L’IA est à ses débuts
L’intelligence artificielle transforme déjà le monde des affaires, mais son potentiel est encore largement inexploité, notamment par les PME (et en France globalement). En fonction de vos besoins, le Machine Learning, le Deep Learning ou l’IA générative peuvent apporter des solutions adaptées pour automatiser, optimiser et innover.
Chez Edgework, nous aidons les entreprises à exploiter le potentiel de l’IA. Que ce soit pour optimiser vos processus, améliorer votre service client ou intégrer des solutions autonomes, nous sommes là pour vous accompagner.
Si d’aventure vous voulez collaborer avec nous ou juste parler d’IA, vous pouvez prendre RDV avec nous en cliquant sur le calendrier en bas à droite du site.