L'IA au-delà des bases : un guide pour les experts en technologie

AI beyond the basics

Si vous cherchez des informations plus approfondies sur l'IA sans vouloir vous noyer dans un océan de jargon, vous êtes au bon endroit.

Entrons dans le vif du sujet.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Les réseaux de neurones sont un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui constitue le cœur des algorithmes d'apprentissage profond. 


Les réseaux de neurones sont composés de plusieurs couches. 

  1. Couche d'entrée : reçoit l'entrée.
  2. Une ou plusieurs couches de traitement cachées : elles traitent l'entrée à l'aide de « neurones », une façon fantaisiste de dire « fonctions mathématiques spéciales ».
  3. Couche de sortie : émet la sortie.


Chaque neurone d'une couche applique une fonction mathématique, appelée fonction d'activation , qui calcule un résultat en fonction des entrées et de certains poids. Le neurone transmet ensuite le résultat à la couche suivante.


Chaque couche possède des poids et des seuils (plus précisément des biais) dérivés de données d'apprentissage initiales et étiquetées. Lors de la formation continue, le modèle, les poids et les seuils sont ajustés de manière itérative jusqu'à ce que le réseau fournisse davantage de réponses plus précises.


Il existe plusieurs architectures de neurones différentes, chacune permettant de réaliser des tâches spécifiques mieux que d'autres.

Le super-ensemble de l'IA


L'IA désigne tout système qui effectue une activité généralement considérée comme relevant du domaine de l'homme. Dans son sens le plus strict, un filtre anti-spam qui apprend à partir des e-mails envoyés et reçus est une forme d'IA.

L'IA est le super-ensemble de nombreux sous-ensembles technologiques, tels que :

  • la vision par ordinateur,
  • la robotique,
  • la synthèse vocale,
  • l'apprentissage automatique,
  • l'apprentissage en profondeur,
  • le traitement automatique du langage naturel (TALN).

Apprentissage automatique ou Machine Learning (ML)


L'apprentissage automatique fait référence à la capacité des machines à s'ajuster et à s'adapter en fonction des données d'entrée, également connue sous le nom d'« apprentissage ». L'apprentissage automatique est de plus en plus souvent appliqué à des ensembles massifs de données à mesure que la puissance de calcul augmente.


Contrairement aux solutions codées, les solutions d'apprentissage automatique reposent sur des algorithmes qui s'améliorent d'eux-mêmes. Il n'est pas nécessaire de modifier le code du système pour en changer le fonctionnement, car les algorithmes sont programmés pour s'ajuster en fonction de l'évolution des données.

Apprentissage profond ou Deep Learning


L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui exploite les réseaux neuronaux multicouches pour des processus d'apprentissage plus profonds. Les scientifiques ne savent pas toujours comment les solutions d'apprentissage profond produisent leurs résultats parce qu'elles fonctionnent dans un environnement caché, une boîte noire. Il s'agit là d'un problème plutôt que d'une caractéristique, et la compréhension de cette boîte noire pourrait ouvrir d'énormes possibilités pour l'IA.

Traitement automatique du langage naturel (TALN)


Le traitement automatique du langage naturel consiste à traiter et à comprendre le langage naturel à l'aide d'ordinateurs. L'un des concepts fondamentaux du TALN consiste à transformer un langage non structuré en un langage structuré.


Le TALN est largement utilisé dans les solutions modernes d'intelligence artificielle. Voici quelques exemples d'utilisation du TALN dans l'IA :

  • la traduction de textes,
  • l'analyse des sentiments,
  • résumer un texte,
  • générer du texte.


Python dispose d'un support intégré étendu pour le TALN, tel que scikit-learn, Natural Language Toolkit, PyNLPl et d'autres bibliothèques, ce qui en fait un langage de programmation populaire pour le développement d'applications d'IA.


La combinaison d'outils d'IA et TALN avec d'autres logiciels peut s'avérer particulièrement puissante. Voici quelques-uns des outils que vous pouvez créer.


  • Moteur de recherche d'entreprise : vous pouvez combiner des fonctions d'IA et de TALN à la base de connaissances de votre entreprise et fournir des réponses aux utilisateurs qui recherchent des données spécifiques à l'entreprise. Pour créer le frontend, vous pouvez trouver des développeurs freelances sur Fiverr pour vous aider.
  • Chatbots : de même, vous pouvez créer des chatbots alimentés par l'IA et le TALN qui s'intègrent au site web de votre entreprise.
  • Surveillance des réseaux sociaux : grâce à l'IA et au TALN, vous pouvez déterminer ce que les gens pensent de votre marque et écrire un logiciel pour déclencher des alertes en cas de chute soudaine de la popularité.

Vision par ordinateur


La vision par ordinateur est un domaine multidisciplinaire qui a de vastes applications en IA. L'une des principales utilisations de la vision par ordinateur est la compréhension du contenu des images.


Les outils de vision par ordinateur travaillent généralement sur des réseaux neuronaux construits à l'aide d'une architecture différente de celle des réseaux neuronaux pour les modèles de langage.


L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont essentiels pour les fonctionnalités avancées de la vision par ordinateur.


Les outils d'IA générative pour la génération d'images sont deux outils populaires basés sur la vision par ordinateur : Midjourney et DALL-E 2. Ces outils combinent la fonctionnalité TALN avec la technologie de vision par ordinateur pour générer des images IA spectaculaires.


DALL-E propose une API publique permettant d'intégrer la génération d'images d'IA dans votre produit ou service. Si vous n'êtes pas programmeur, vous pouvez trouver des experts qualifiés pour vous aider à lancer votre produit de génération d'images d'IA.

Prochaine étape : créer votre application


Il existe de nombreuses possibilités d'utiliser l'IA en combinaison avec d'autres technologies. Les outils que vous pouvez développer ne sont limités que par vos compétences et votre imagination. Avec toutes ces connaissances avancées sur l'IA, la prochaine étape est de commencer à créer votre propre application. Vous avez besoin d'aide ? Trouvez un expert en codage d'IA qui vous apportera ses compétences. Il ne vous restera plus qu'à faire preuve d'imagination

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