Mais c'est quoi exactement l'IA ?

Aujourd’hui, on va voir les bases : qu’est ce que l’intelligence artificielle ? Tout le monde en parle, mais de quoi ils parlent ? On va démêler tout ça ensemble, et vous allez voir, c’est fascinant.

🤔 C’est quoi exactement l’IA ?

L’IA, c’est avant tout un domaine scientifique. Le but de la discipline c’est de créer des ordinateurs et des machines capables de raisonner et d’apprendre. Un peu comme nous, les humains. C’est une branche de l’informatique qui essaie d’imiter certaines fonctions de notre cerveau, comme l’apprentissage ou le raisonnement.

L’IA, c’est un mélange de plusieurs choses :

• L’informatique bien sûr
• Les statistiques
• Les neurosciences
• Et même la philosophie !

L’IA est basée sur deux grands concepts : l’apprentissage automatique (ou machine learning) et l’apprentissage profond (ou deep learning). On va voir plus en détail ce que c’est dans un moment.

Ce qui caractérise aussi les systèmes d’IA, c’est leur capacité à apprendre à partir de données. Ils s’améliorent à force d’être exposés à de grandes quantités d’informations. Ils peuvent repérer des patterns, des relations que nous, pauvres humains que nous sommes, on pourrait facilement rater.

🕰️ Petite histoire de l’IA

L’histoire de l’IA commence vraiment dans les années 50 avec Alan Turing, un mathématicien brillant qui se demandait : “Est-ce qu’une machine peut penser ?” C’est lui qui a proposé le fameux test de Turing qui est encore une référence aujourd’hui.

En 1956, il y a un moment clé : la Conférence de Dartmouth. C’est là que le terme “intelligence artificielle” est utilisé pour la première fois. Cette conférence a réuni une vingtaine de scientifiques. Ils sont devenus des acteurs majeurs du domaine, comme John McCarthy ou Marvin Minsky.

En 1957, Frank Rosenblatt invente le Perceptron, c’est le premier réseau neuronal artificiel. C’était une tentative d’imiter les mécanismes du cerveau. Je vous met pas le lien vers wikipedia, c’est incompréhensible si vous êtes pas mathématicien (je ne suis pas mathématicien).

Depuis, avec des ordinateurs de plus en plus puissants et l’accès à des tonnes de données, l’IA a fait des progrès incroyables. On va voir plus en détail comment ça fonctionne juste après mais d’abord…

🧠 Les différents types d’IA

On peut classer l’IA en trois catégories :

1. L’IA étroite (Narrow AI) : C’est toute l’IA qui existe actuellement. Elle ne peut faire que des tâches spécifiques pour lesquelles elle a été programmée et entraînée. Traduire un texte, créer une image, conduire une voiture…

2. L’IA générale (AGI) : Une machine qui pourrait “sentir, penser et agir” exactement comme un humain. Personnellement je pense qu’on en est loin, mais certains y croient.

3. L’IA superintelligente (ASI) : Ce serait le niveau ultime, le boss final, une machine plus intelligente qu’un humain dans tous les domaines. Pour l’instant, c’est de la science-fiction.

🛠️ Comment ça marche concrètement ?

Les modèles d’apprentissage

L’apprentissage automatique, c’est un peu le moteur de l’IA moderne. On peut distinguer trois grands types d’apprentissage :

1. L’apprentissage supervisé : C’est comme apprendre avec un prof. On donne à l’algorithme des données déjà étiquetées. Par exemple, pour lui apprendre à reconnaître des chats, on lui montre plein d’images de chats en lui disant “ça, c’est un chat”.

2. L’apprentissage non supervisé : Là, c’est comme apprendre tout seul. L’algorithme reçoit des données sans étiquettes et doit trouver lui-même des patterns, des groupes. Il va classer les choses selon leurs ressemblances.

3. L’apprentissage par renforcement : C’est “apprendre en faisant”. L’algorithme essaie, se trompe, recommence, et à chaque fois qu’il fait bien, il reçoit une “récompense”.

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones c’est une architecture informatique inspirée de notre cerveau. Ce sont des systèmes de “neurones artificiels” organisés en couches.

L’information entre dans la première couche, chaque neurone prend une petite décision, puis passe l’info à la couche suivante. Quand on a plus de trois couches, on parle de “réseaux de neurones profonds” ou de “deep learning”.

Certains réseaux actuels ont des centaines ou même des milliers de couches !

Il existe différents types de réseaux :

• Les réseaux à propagation avant (FF) où l’info va toujours dans un seul sens
• Les réseaux récurrents (RNN) qui ont une forme de “mémoire”
• Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) où deux réseaux sont en compétition, l’un génère et l’autre critique

🚀 À quoi ça sert dans la vraie vie ?

L’automatisation et l’efficacité

L’IA peut automatiser des tâches répétitives. Par exemple, en cybersécurité, elle peut surveiller en permanence le trafic réseau pour détecter des anomalies. Dans une usine, des robots équipés de vision par ordinateur peuvent inspecter les produits pour trouver des défauts.

Moins d’erreurs, plus d’optimisation

En automatisant certaines tâches, l’IA élimine les erreurs humaines dans le traitement des données ou l’analyse.

Création de contenu

De nombreux créateurs utilisent déjà l’IA pour générer du contenu, certaines chaînes YouTube sont 100% générées par IA (s’il vous plait ne faîtes pas ça). Je ne m’en cache pas, je m’en sert énormément. Pour l’écriture elle m’aide à générer le premiers jet de mes articles, à corriger mes fautes de frappe. Je ne publierais jamais un article directement sorti de l’IA, les articles manquerait cruellement de personnalité, je dois réécrire et corriger énormément, mais elle me fait gagner un temps fou.

Des exemples concrets

Vous utilisez déjà l’IA tous les jours, peut-être sans le savoir :

• La reconnaissance vocale (quand vous parlez à votre téléphone)
• La reconnaissance d’images (quand votre appareil photo détecte un visage)
• La traduction automatique
• Les recommandations sur les sites de streaming ou d’e-commerce

⚠️ Les risques et défis de l’IA

Mais derrière la magie, l’IA pose aussi pas mal de questions :

Impact sur l’emploi

L’automatisation, c’est bien, mais jusqu’où ? Certains métiers vont probablement disparaître. Historiquement, les innovations technologiques ont plutôt transformé le travail que supprimé totalement l’emploi. Mais la transition risque d’être difficile.

Ce qu’on observe déjà :

• Des tâches répétitives qui sont automatisées
• De nouveaux métiers qui apparaissent
• Une évolution des compétences demandées sur le marché du travail

Si tu veux en savoir plus, on a fait un article sur le sujet avec plein de chiffres.

Problèmes éthiques et droits d’auteur

Alors là, c’est un peu le Far West ! Les IA génératives comme ChatGPT ou Midjourney ont été entraînées sur des œuvres protégées. Du coup, ça pose des questions :

• Qui détient les droits sur une image générée par IA ?
• Est-ce légal d’utiliser des œuvres protégées pour entraîner une IA ?
• Comment rémunérer les créateurs originaux ?

L’innovation va toujours plus vite que la législation, mais beaucoup de personnes travaillent dessus.

Consommation d’énergie et impact environnemental

Vous vous doutez bien que faire tourner ces modèles géants, ça consomme énormément d’énergie. Selon un rapport de l’Agence internationale de l’énergie, les centres de données vont doubler leur consommation d’électricité d’ici 2026 à cause de l’IA et des cryptos – on passe de 460 TWh en 2022 (2% de la demande mondiale) à 1050 TWh. On parle d’un bond énorme, équivalent à ajouter un pays comme l’Allemagne sur la facture mondiale !

Comment rendre l’IA plus verte ? Les modèles sont de plus en plus optimisés, comme DeepSeek, bien moins gourmands en énergie. Mais ça reste un défi majeur pour les années à venir.

Biais et discrimination

L’IA apprend à partir de données existantes, et devinez quoi ? Ces données sont souvent biaisées. Résultat : on peut se retrouver avec des systèmes qui perpétuent ou amplifient les discriminations.

Les risques :

• Des algorithmes de recrutement qui favorisent certains profils
• Des systèmes de reconnaissance faciale moins performants avec certaines ethnies
• Des décisions automatisées qui désavantagent certaines catégories sociales

Beaucoup de gens travaillent également sur ce sujet, mais on tombe quand même régulièrement sur des pépites. Comme cette IA sensée vous confronter à des idées politiques différentes de la vôtre, et qui a défendu le Klu Klux Klan au bout d’à peine 24H d’existence. Ceci dit, est-ce que le débat politique est une bonne utilisation de l’IA ? Pas sûr…

Impact sur la créativité humaine

Est-ce que l’IA va nous rendre paresseux ? Nous qui combattons déjà la procrastination. Quand on peut générer un texte ou une image en quelques secondes, va-t-on encore prendre le temps d’écrire ou de dessiner ?

Je pense qu’on va voir deux tendances :

• Une valorisation nouvelle des créations “100% humaines”
• Une évolution de la créativité où l’humain utilise un nouvel outil pour créer des œuvres plus complexes

La créativité ne va pas disparaître, mais elle va probablement se transformer.

🔮 Pour conclure

Voilà, j’espère que cette petite exploration du monde de l’IA vous a plu et que vous y voyez un peu plus clair maintenant. L’IA actuelle est un outil puissant et son apparition n’a pas fini de changer notre façon de vivre. Mais pas d’inquiétude, ce n’est qu’un outil et on est loin des robots qui se questionnent sur le sens de l’existence.

N’hésitez pas à vous promener sur le blog pour en apprendre plus, on explique plein de choses ! Salut !