Intelligence artificielle

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IBM Watson en 2011, elle était l'intelligence artificielle la plus développée à son époque.

L’intelligence artificielle est la recherche d'une solution à des problèmes complexes ou des actes difficiles pour l'être humain. Le terme « intelligence artificielle » est souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour Artificial Intelligence).

Ce champ d'étude parle de la création de système et d'équipement par les hommes qui possèdent une intelligence pour un thème spécifique ou avec un objectif. Le côté "artificiel" se matérialise par l'usage d'ordinateurs ou d'équipements électroniques professionnels, et le côté "intelligence" est associé au but de la création qui doit imiter le comportement humain.

Depuis 2022OpenAI a sorti son intelligence artificielle nommée ChatGPT, on retrouve de l'IA dans plus en plus de logiciels informatiques, ordinateurs, smartphones, etc. On parle également de l'ère de l'IA.

Définition[modifier | modifier le wikicode]

L’intelligence artificielle est définie par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme "la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique."

Cette imitation peut se faire dans le raisonnement, par exemple dans les jeux ou la pratique des mathématiques, dans la compréhension des langues naturelles, dans la perception : visuelle (interprétation des images), auditive (compréhension du langage parlé), par des robots aussi ou par d'autres capteurs.

Démonstration du robot NAO en Espagne en 2011.

À l'heure actuelle, les appareils les plus artificiels sont des choses qu'on utilise  quotidiennement telles que chercher des informations, appeler quelqu'un par téléphone ou aller quelque part. Par exemple, SIRI sur iPhone ou GPS.

L'intérêt est de rendre la vie des êtres humains plus facile et gagner du temps pour d'autres domaines qui conduisent à la recherche. Il y a encore beaucoup de tâches quotidiennes qui pourraient être beaucoup plus faciles à réaliser avec l'intelligence artificielle. La recherche technologique n'est cependant pas encore assez développée pour permettre ce genre de simplifications partout.

Pour les scientifiques, tout robot possède un certain degré d'" intelligence" à partir du moment où il est capable de s'adapter à l'environnement et résoudre des problèmes (peu importe la difficulté).

La technologie de l'intelligence artificielle a comme but de créer, chez les robots ou dans les logiciels, une intelligence qui ressemble ou est comparable à celle de l'homme. Les progrès sont en effet, une aide ou même un remplacement des décisions humaines. Ceci est quelque chose qui fait que des scientifiques s'inquiètent d'un possible détournement.

  • pour faire une machine capable de lire un texte (écrit à la main ou avec un ordinateur) ;
  • pour faire une machine capable d'écrire un texte ;
  • pour réaliser des traductions ;
  • pour comprendre le sens d'un texte, corriger les fautes, etc.

Par exemple, ChatGPT fonctionne à l'aide de l'intelligence artificielle.

Champs d'action[modifier | modifier le wikicode]

Analyse de la parole[modifier | modifier le wikicode]

  • pour comprendre ou reproduire une conversation de manière artificielle ;
  • pour traduire une conversation ;
  • pour avoir des robots qui parlent ;

Vision[modifier | modifier le wikicode]

  • pour qu'un robot soit en mesure de détecter et identifier des objets ;
  • pour qu'un robot puisse se déplacer en évitant des obstacles, pour qu'il trouve son chemin tout seul ;
  • pour reconnaître des personnes ;
  • pour qu'une machine soit capable d'analyser des expressions faciales (colère, joie, etc.).

Jeux vidéos[modifier | modifier le wikicode]

  • pour réaliser des adversaires simulés par l'ordinateur et qui s'approchent d'un adversaire humain ;
  • pour élaborer des stratégies intelligentes ;
  • pour simuler des éléments intelligents dans un monde virtuel qui évolue.

Apprentissage, décisions et domaine médical[modifier | modifier le wikicode]

  • pour avoir des machines qui prennent des décisions intelligentes (par exemple, si un problème qui n'était pas encore connu est détecté) ;
  • pour aider les humains à prendre les bonnes décisions (par exemple, un médecin qui doit établir un diagnostic pourrait se faire aider par un ordinateur) ;
  • pour avoir des machines capables d'apprendre et de s'améliorer avec l'expérience (un robot qui aurait pris une mauvaise décision pourrait s'en souvenir et éviter cette décision dans le futur) ;
  • pour avoir des machines qui cherchent de nouveaux traitements et médicaments pour des maladies actuellement incurables.

Agent conversationnel[modifier | modifier le wikicode]

Climat et environnement, catastrophes naturelles[modifier | modifier le wikicode]

Les événements météorologiques extrêmes se multiplient et deviennent de plus en plus intenses, mais l’IA peut aider les communautés mondiales à être mieux préparé aux catastrophes climatiques. Une prédiction plus précise de ces changements permettrait aux habitants et aux responsables d’adopter des stratégies efficaces pour s’adapter et réduire leurs impacts. Par exemple, l’application MyAnga au Kenya aide les éleveurs à être faire face aux périodes de sécheresse.

Dans les zones où beaucoup de tremblements de terre se produisent, l’IA associé à la cartographie peut aider les autorités locales à prévoir et les risques pour mettre en sécurité les populations.

L’IA peut aussi aider à produire des cartes sur la qualité de l’air en ville les vulnérabilités et prendre de meilleurs décisions sur la santé publique. Elle permet d’améliorer la gestion des trajets individuels et collectifs rendant les villes plus sobres en énergies fossiles polluantes et plus agréables à vivre. Enfin, L’IA peut également aider en termes de maintenance des installations génératrices d’électricités, favorisant la production d’énergie décarbonée.1

La gestion des catastrophes naturelles par les drones2[modifier | modifier le wikicode]

Prévention des catastrophes

Une catastrophe est un évènement qui arrive d’un coup, et fait beaucoup de dégât et beaucoup de morts :ouragan, tremblement de terre inondation…

Pour gérer efficacement les catastrophes, plusieurs groupes interviennent (le habitants, les institutions locales et les ONG)

La communication avec les drones

Les drones servent à la transmission visuelle, auditive et pour donner des instruction aux populations.

L’IA aides à prévenir les catastrophes

L’intelligence artificielle permet de localiser les endroits vulnérables et aide à trouver les victimes des catastrophes.

Chabots basé sur l’IA

Les chabots sont des applications logicielles qui tentent de de reproduire une conversation humaine. Ils aides à la recherche et au sauvetage. Un chabot peut, par exemple, être utilisé pour transmettre des consignes de sécurité aux personne bloquées dans une zone sinistrée et aider les secouristes à les localiser.

Drones pour la prévention des catastrophe

Les drones peuvent être utilisés dans la prévention des catastrophes car ils peuvent survoler les lieux que les hommes ne peuvent pas atteindre.

Ainsi l’IA et les drones permettent :

- de mieux comprendre la situation

- d’agir plus rapidement

- d’augmenter la sécurité des intervenants

- d’agir plus rapidement

L'exemple des inondations à Nîmes[modifier | modifier le wikicode]

Dans le cadre de sa politique innovante de prévention des risques, la ville de Nîmes utilise depuis 2004 son propre système de prévention des crues appelé Espada. Grâce à la collecte des données récoltées sur 20 ans, cet outil a pu évoluer afin d’aider la municipalité à prendre des décisions en cas de crues torrentielles. Le territoire sert de test au projet Hydr.IA mené par le laboratoire LabCom qui regroupe l’Unité de recherche HydroSciences de Montpellier et l’entreprise Synapse. Aujourd’hui ce dispositif est une référence nationale et internationale.3

La prévention des éboulements[modifier | modifier le wikicode]

Les risques naturels gravitaires (glissements de terrain, boues torrentielles, les éboulements rocheux, les avalanches) sont difficiles à prévoir car les matériaux impliqués sont différents et nombreux. Les matériaux suivant leur nature (solides, liquides, air , eau, roches, sable…) réagissent en interaction les uns avec les autres, et ces interactions sont variables dans le temps.

Pour prédire ces phénomènes, on utilise l’intelligence artificielle et des modèles de simulation.

Ces modèles sont alimentés par des données récupérées sur les sites à risque par des capteurs de plus en plus performants. Ces capteur ne sont pas très coûteux en énergie, ils peuvent surveiller un grand espace et résistent dans le temps. Ils mesurent de nombreux paramètres et utilisent même des scanner lasers de surface ou des radars.

Les points critiques de fissures, ruptures, tassements ou fuites d’eau sont ainsi analysés et des mesures de préventions peuvent être recommandées.4

Le projet Rina est un exemple d’utilisation de IA dans la gestion des risques naturelle d’origine géologique en France, spécifique au routes et lignes ferroviaires de montagne. Il permet de prévenir les risques d’éboulement pour préserver ces infrastructures.5

Une meilleure prédiction des canicules[modifier | modifier le wikicode]

Les extrêmes chaleurs sont rares, mais ont des conséquences importantes sur les êtres vivants et leur environnement. C’est pourquoi un équipe de scientifiques du CNRS, du CEA et de l’université de Lyon a créé une intelligence artificielle capable de prévoir les canicules.

Construite sur le « Deep Learning », les scientifique ont entraîné l’IA sur des donnée de 8000 ans. Ainsi, cette technique n’est plus basée sur la physique mais sur des probabilités. Mais pour que l’IA soit fiable, elle a besoin d’un grand nombre de données et d’informations pour s’enrichir. Or, ces événements sont rares ; les scientifiques sont donc obligés d’utiliser des algorithmes de simulation.

L’IA a également l’avantage de fournir une prédiction en quelques secondes, et d’avoir un usage complémentaire aux prévisions météorologiques ou aux modèles climatiques pour prévoir les phénomènes rares. 6

Cartographier les changements climatiques rapides[modifier | modifier le wikicode]

l’IGN (Institut géographique National) a décidé de réaliser des cartes de l’anthropocène, c’est à dire de la période géologique actuelle où l’espèce humaine provoque par ses activités et sa présence des changements considérable sur l’environnement et le climat.7

Ces cartes montrent comment est occupé le territoire et l’impact de l’homme sur ce dernier. Grâce à l’intelligence artificielle et aux photos prises par des drones, on pourra surveiller la part des sols occupée par les agglomérations humaines, l’évolution des cours d’eau, l’érosion des reliefs et la santé des forêts.

les données récupérées par les drones sont traitées par l’intelligence artificielle qui apprend petit à petit a reconnaître plus facilement les objets ou les zones au sols. Cet entraînement progressif de l’IA s’appelle le Deep learning.

Une première carte du Gers a été realisée sur laquelle ont différencie les bâtiments, les cours d’eau, les routes, les vignes, les forêts de feuillus et les forets de conifères,… L’IA rencontre encore des difficultés à distinguer un champs cultivé d’un pré. La France entière, métropole et DROM, sera couverte en 2024.8

Pollution générée par l’IA[modifier | modifier le wikicode]

L’IA est utilisée pour réduire les émissions de gaz à effet de serre mais elle-même est polluante.

Dans sa phase d’entraînement, elle consomme beaucoup d’énergie, des métaux rares, d’eau. Et engendre de nombreux déchets électroniques. Plus les quantités d’informations injectée pour entraîner les modèles sont importantes, plus l’IA pollue.

Les entraînements sont réalisés au sein de data centers qui stockent et traitent les données, et dont le bilan carbone est mauvais. Par mesure d’économie, les data center tentent d’être le moins énergivores, mais la pollution dépend des sources d’énergie utilisées dans les pays concernés.9

Trollage anti-IA[modifier | modifier le wikicode]

Des personnalités comme Brigitte Lecordier trollent les pro-IA sur Instagram et propose de interdire les voix IA, faisant parti de ce même trollage.

Notes et références[modifier | modifier le wikicode]

  1. [1]ONU Info 4 novembre 2023 Climat et environnement
  2. [2]Moez Krichen. Les avancées dans la gestion des catastrophes naturelles basées sur l’IA et les drones :une enquête. 2022. hal-04140256
  3. [3]
  4. [4]Encyclopédie Environnement, le 12 février 2021
  5. [5]
  6. 03 avril 2023 Freddy Bouchet Chercheur CNRS Les chercheurs travaillent au sein du Laboratoire de physique de l’ENS de Lyon (CNRS/ENS de Lyon), du Laboratoire de météorologie dynamique (CNRS/ENS-PSL/Ecole polytechnique/Sorbonne Université) et du Laboratoire des sciences du climat et de l’environnement (CNRS/CEA/UVSQ). Ces deux derniers laboratoires font partie de l’Institut Pierre-Simon-Laplace.
  7. https://www.ign.fr/institut/ia-pour-cartographier-les-changements-climatiques-rapides
  8. https://www.ign.fr/espace-presse/l-ia-pour-une-description-plus-rapide-de-loccupation-du-sol
  9. https://www.france24.com/fr/%C3%A9co-tech/20230809-face-aux-d%C3%A9fis-environnementaux-l-intelligence-artificielle-est-un-formidable-outil interview Publié le : 09/08/2023 – 17:13 Par : Sophian AUBIN Décryptage avec Dejan Glavas, professeur associé de finance à l'école de commerce ESSCA. Il a travaillé comme expert en finance durable auprès de la Commission européenne
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