Tout sur l’intelligence artificielle
Qu’est-ce que l’IA ?
De nos jours, l’intelligence artificielle est de plus en plus répandue. Mais il faut d’abord comprendre de quoi il s’agit. Pour faire court et simple, une IA est un programme informatique capable de traiter de grandes quantités de données, de raisonner ou même de discerner des modèles que les humains ne peuvent pas détecter.
Une IA peut être purement réactive, c’est le stade 1. Dans ce cas, il n’a pas de mémoire, pas d’expérience, il est juste capable de percevoir le monde à un moment donné.
Dans la phase 2, l’IA aura une mémoire limitée, c’est-à-dire qu’elle conservera des informations et saura faire l’expérience du passé. En bref, une IA de niveau 2 fait déjà beaucoup de choses.
Chez NOVO SENSO, notre mission est de développer une IA qui aide les personnes qui s’occupent des animaux plutôt que de les remplacer. Pour réussir cette mission, il est important de comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle présente en effet de multiples facettes et la reconnaissance d’images, également appelée « étiquetage », est une étape importante du processus d’apprentissage de l’intelligence artificielle.
En quoi consiste donc cette reconnaissance d’images ?
L’étiquetage est un ensemble de méthodes de détection et d’analyse d’images visant à automatiser une tâche spécifique. Il s’agit d’une technologie de vision par ordinateur capable d’identifier des lieux, des personnes, des objets et de nombreux autres types d’éléments dans une image et de tirer des conclusions en les analysant.
La reconnaissance de photos ou de vidéos peut être effectuée avec un degré de précision variable, en fonction du type d’information ou de concept recherché. En effet, un modèle ou un algorithme est capable de détecter un élément spécifique, tout comme il peut facilement classer une image dans une grande catégorie. Pour automatiser une tâche spécifique, l’algorithme doit être formé, ce qui représente une tâche considérable. Cependant, la constitution d’un ensemble de données étiquetées pour l’apprentissage de l’algorithme est une étape essentielle de ces projets de « vision par ordinateur ».
Si l’on prend l’exemple des algorithmes de détection d’objets, l’entraînement de l’algorithme à partir de zéro nécessite des millions d’images pour obtenir des résultats précis, alors que les algorithmes déjà entraînés peuvent être adaptés à une tâche spécifique à l’aide d’un ensemble d’images relativement plus restreint. Ce processus de réentraînement et de réglage d’un algorithme est appelé apprentissage par transfert.
Mais même avec l’apprentissage par transfert, une quantité importante de travail humain est nécessaire pour les faire fonctionner. En moyenne, entre 1 500 et 2 000 images étiquetées sont nécessaires pour automatiser cette tâche particulière. Une mission longue et fastidieuse, mais néanmoins nécessaire au bon fonctionnement de l’algorithme !
La reconnaissance d’images n’est toutefois qu’une des nombreuses tâches de l’intelligence artificielle. Ce terme d’IA est utilisé pour désigner chaque fois qu’un ordinateur effectue une tâche qui imite l’intelligence humaine. Nous avons vu l’identification et la localisation d’un objet dans une vidéo, mais il y a d’autres possibilités :
- Traduire un texte ou un discours à partir d’une langue étrangère (traitement du langage naturel).
- Déterminer si vous dormez suffisamment et si vous faites de l’exercice (reconnaissance de l’activité).
Comme vous pouvez le constater, le monde de l’intelligence artificielle est très vaste et varié, mais nous espérons que cet article vous aidera à comprendre un peu mieux ce qui se cache derrière le terme « intelligence artificielle ».
