Les principales branches de l'intelligence artificielle : 

 

L'intelligence artificielle a fait d'énormes progrès dans une grande variété d'industries. Les systèmes qui imitent des comportements et des caractéristiques similaires à ceux de l'intelligence humaine peuvent apprendre, raisonner et comprendre des tâches pour agir. Il est important de comprendre les différents concepts de l'intelligence artificielle qui contribuent à résoudre des problèmes concrets. Cela peut être réalisé en mettant en œuvre des processus et des techniques tels que l'apprentissage automatique.

 

 

1-Vision numérique : 

La vision par ordinateur, une branche populaire de l'intelligence artificielle, cherche à développer des techniques pour aider les ordinateurs à interpréter des images et des vidéos numériques. En utilisant des modèles d'apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent identifier des objets, des visages et d'autres éléments visuels. Les algorithmes aident les ordinateurs à apprendre de manière autonome à partir des données visuelles, leur permettant de distinguer des images les unes des autres. Un réseau neuronal convolutionnel, intégré au modèle, analyse les images en pixels, leur attribue des balises, effectue des convolutions mathématiques pour produire des prédictions sur le contenu visuel.

 

La vision par ordinateur a des applications dans diverses industries, telles que :

-Suivi d'objets:Suivre ou traquer des objets détectés.

-Classification d'images :Une image est classée et prédite avec précision comme appartenant à certaines catégories.

-Reconnaissance faciale :La reconnaissance faciale sur les smartphones déverrouille les appareils en cartographiant et en comparant les caractéristiques du visage.

 

2. Logique floue : 

La logique floue est une technique résolvant des problèmes à énoncés vrais ou faux. En imitant les décisions humaines, elle considère toutes les possibilités entre 'oui' et 'non', mesurant le degré de véracité d'une hypothèse. Employée dans l'intelligence artificielle pour le raisonnement sur des sujets incertains, elle offre une méthode pratique et souple pour appliquer le machine learning tout en reproduisant logiquement la pensée humaine.

 

L'architecture de la logique floue est composée de quatre parties :

1.Base de règles : Contient toutes les règles et conditions du type si-alors.

2.Fuzzification: Aide à convertir les entrées.

3.Moteur d'inférence : Détermine le degré de correspondance entre les règles et les entrées floues.

4.Défuzzification :  Convertit les ensembles flous en valeurs nettes.

 

Des entreprises comme Nissan utilisent la logique floue pour contrôler les freins dans des situations dangereuses, qui dépendent de l'accélération, de la vitesse individuelle de la voiture et de la vitesse des roues.

 

 

3.Système expert :

Un système expert, similaire à un expert humain dans sa spécialisation, est conçu pour résoudre des problèmes complexes en utilisant des règles d'inférence définies par une base de connaissances alimentée par des données. À travers des notions logiques du type si-alors, ces systèmes contribuent à la gestion de l'information, à la détection de virus, à l'analyse de prêts, etc. Apparu dans les années 1970, le premier système expert a joué un rôle clé dans le succès de l'intelligence artificielle, et un exemple notable est CaDeT, un système de soutien au diagnostic médical précoce du cancer.

 

4.Robotique : 

Les robots sont des machines programmées pour accomplir automatiquement des séries d'actions complexes, contrôlées par des dispositifs externes ou avec des systèmes intégrés. Ils assistent les humains dans des tâches répétitives, et ceux équipés d'intelligence artificielle sont particulièrement utiles dans des domaines tels que l'exploration spatiale, comme pour la NASA. Les robots humanoïdes représentent les dernières avancées de la robotique, comme le modèle Sophia de Hanson Robotics. Ce robot utilise l'intelligence artificielle et les réseaux neuronaux pour reconnaître les visages, comprendre les émotions, et interagir avec les gens. Les applications robotiques dans la vie quotidienne incluent divers secteurs tels que la fabrication, les soins de santé, la vente au détail, et bien d'autres.

 

 

 

5.Apprentissage automatique : 

L'apprentissage automatique, une branche exigeante de l'intelligence artificielle, donne aux machines la capacité d'apprendre automatiquement à partir de données et d'algorithmes. En tirant parti des expériences passées, il améliore les performances et peut prendre des décisions sans une programmation spécifique. Le processus débute par la collecte de données historiques, telles que des instructions et des expériences directes, pour construire des modèles logiques destinés à des inférences futures. La précision des résultats dépend de la taille des données, une plus grande quantité permettant de construire un modèle plus performant, augmentant ainsi sa précision.

 

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont classés en trois types :

1. Apprentissage supervisé : Les machines sont entraînées avec des données étiquetées pour prédire le résultat.

2. Apprentissage non supervisé : Les machines sont entraînées avec des données non étiquetées, le modèle extrayant des informations de l'entrée pour identifier des caractéristiques et des motifs, afin de générer un résultat.

3. Apprentissage par renforcement : Les machines apprennent par essais et erreurs, utilisant des retours d'information pour former des actions.

 

6. Réseaux neuronaux/apprentissage profond : 

Les réseaux neuronaux, également appelés réseaux neuronaux artificiels (RNA) ou réseaux neuronaux simulés (RNS), sont au cœur des algorithmes d'apprentissage profond, s'inspirant du cerveau humain et imitant la manière dont les neurones biologiques communiquent. Les RNA comprennent des couches de nœuds, avec une couche d'entrée, une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie. Chaque nœud, ou neurone artificiel, se connecte à d'autres neurones avec un seuil et un poids associés. Lorsqu'une sortie de nœud individuel dépasse une valeur seuil spécifiée, le nœud s'active pour envoyer des données à la couche suivante du réseau. Les réseaux neuronaux nécessitent des données d'entraînement pour apprendre et améliorer leur précision.

 

 

7. Traitement du langage naturel : 

Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre le texte et la parole, en combinant l'apprentissage automatique, la linguistique et des modèles d'apprentissage profond. Cela permet aux ordinateurs de saisir pleinement le sens, l'intention et le sentiment du langage humain dans des données vocales ou textuelles. Par exemple, dans la reconnaissance vocale, les données vocales sont converties de manière fiable en données textuelles malgré les variations d'intonations, d'accents et d'emphases. Les programmeurs doivent instruire les ordinateurs avec des applications basées sur le langage naturel pour qu'ils puissent comprendre et reconnaître les données dès le départ.

 

Quelques cas d'utilisation du traitement du langage naturel comprennent :

1. Chatbots virtuels. Ils peuvent reconnaître des informations contextuelles pour offrir aux clients des réponses améliorées au fil du temps.

2. Détection de spam. La classification du texte par traitement du langage naturel peut analyser le langage dans les e-mails pour détecter le phishing ou le spam.

3. Analyse de sentiment. L'analyse du langage utilisé sur les plateformes de médias sociaux permet d'extraire les émotions et les attitudes à l'égard des produits.

 

 

Conclusion : 

Les systèmes d'intelligence artificielle cherchent à devenir de plus en plus performants en augmentant leur taille et leur complexité. Les analystes en intelligence artificielle s'efforcent continuellement de développer des systèmes logiciels pour diverses applications telles que l'apprentissage automatique, la gestion des connaissances, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.