L’intelligence artificielle : Une nouvelle ère de recherche  

L’intelligence artificielle se donne pour but de réaliser une machine capable d’imiter l’intelligence humaine. Elle est utilisée pour la traduction automatique de textes, l’identification d’images, en particulier la reconnaissance faciale, la publicité ciblée… L’objectif de la machine learning est plus spécifique. Il vise à enseigner un ordinateur à exécuter une tâche et à fournir des résultats en identifiant des correspondances dans un lot de données. Le ML écrit des algorithmes qui découvrent des motifs récurrents, des similarités dans des ensembles de données existantes qu’on va ensuite exploiter pour interpréter une nouvelle donnée. Ces données peuvent être des chiffres, des mots, des images… Les programmes informatiques du ML sont capables de prédire des résultats sans tenter d’analyser les détails des processus mis en jeu. Le réductionnisme de Descartes est clairement oublié. La technique des réseaux de neurones est l’un des outils de la méthode. Il s’agit d’algorithmes se présentant sous forme d’un réseau à plusieurs couches. La première permet l’ingestion des données à analyser sous forme d’un lot de paramètres (image d’un chien par exemple), une ou plusieurs couches cachées tirent des conclusions à partir des données dites « d’entraînement » antérieurement accumulées (images de milliers de chiens), et la dernière assigne une probabilité à l’image de départ. Comme le nom l’indique, les réseaux de neurones s’inspirent directement du fonctionnement du cerveau humain. Ils analysent la complexité en tenant compte de toutes les corrélations existant, comme peut le faire la vision globale de l’œil.