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Gartner démystifie cinq idées fausses sur l'intelligence artificielle
Ou « IA », l'argument marketing du moment, d'après l'un des inventeurs de Siri

Le , par Patrick Ruiz

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D’après un récent sondage de la firme d’analytique Gartner, 37 % des organisations ont mis sur pied une intelligence artificielle sous une forme comme sous une autre. L’enquête s’appuyait sur les retours de 3000 directeurs informatiques impliqués dans des industries majeures dans 89 pays. Quatre années auparavant, la même organisation se prêtait au même exercice et relevait que seules 10 % des firmes impliquées dans le sondage avaient implémenté une intelligence artificielle. Qu’on le veuille ou non, il s’agit d’une augmentation. Il ne semble donc pas exagéré de conclure que la technologie (l’IA) a le vent en poupe.

Mais au fait, qu’est ce qu’une intelligence artificielle ? Un programme complexe ? Un algorithme de prise de décision ? Pour éclairer la lanterne des tiers désireux de s’appuyer sur la technologie, Gartner dresse une liste d’idées fausses reçues sur cette dernière.



Mythe n°1 : l’intelligence artificielle fonctionne de la même façon que le cerveau humain

Citation Envoyé par Gartner

L'intelligence artificielle est une discipline du génie informatique. Dans son état actuel, il s'agit d'outils logiciels destinés à résoudre des problèmes. Bien que certaines formes d'IA puissent donner l'impression d'être intelligentes, il serait irréaliste de penser que l'IA actuelle est similaire ou équivalente à l'intelligence humaine.

Certes, l’apprentissage machine – une catégorie d’IA – est inspiré du fonctionnement du cerveau, mais la firme d’analytique se veut claire : le cerveau reste le cerveau. « La règle avec l'IA aujourd'hui est qu'elle résout une tâche extrêmement bien, mais si les conditions ne changent que très peu, c’est l’échec », rapporte la firme d’analytique des propos d’un intervenant de la sphère.


Mythe n° 2 : les machines intelligentes apprennent d’elles-mêmes

Citation Envoyé par Gartner

Une intervention humaine est nécessaire pour développer une machine ou un système basé sur l'IA. La participation peut provenir de scientifiques expérimentés dans le domaine des données humaines qui exécutent des tâches telles que la définition du problème, la préparation des données, la détermination des ensembles de données appropriés, l'élimination des biais potentiels dans les données de formation et, surtout, la mise à jour continue du logiciel pour permettre l'intégration des nouvelles connaissances et données dans le prochain cycle de formation.
Mythe n° 3 : l’intelligence artificielle peut être exempte de biais

Citation Envoyé par Gartner
Chaque IA s'appuie sur des données, des règles et des contributions additionnelles venant d'experts humains. Il vient donc que l’IA peut exhiber des biais qu’elle tient de ceci que c’est l’humain (et ses préjugés) qui la conçoit.
Dans sa publication la firme d’analytique souligne qu’avec l’IA, l’un des axes de bataille est celui de l’élimination des biais. Tenez par exemple, en entraînant une intelligence artificielle uniquement avec des images morbides il est possible d’en faire une IA psychopathe. Cela s’est vu avec Norman, une intelligence artificielle mise sur pied par des chercheurs du Massachussets Institute Of Technology pour attirer l’attention sur ce problème. Gartner prescrit la diversification des jeux de données et même des équipes de développement pour minimiser les biais au maximum.

Mythe n° 4 : l'IA ne remplacera que les tâches répétitives qui n'exigent pas de diplôme d'études supérieures.

Citation Envoyé par Gartner
L’intelligence artificielle permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées au travers des prédictions, des classifications et des regroupements. Ces aptitudes ont permis aux solutions basées sur l’intelligence artificielle d’assurer la prise en charge des taches banales, mais dans le même temps de provoquer une augmentation des taches complexes.

Un exemple est celui de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’imagerie médicale. Une application de radiographie pulmonaire basée sur l'IA permet de détecter les maladies plus rapidement que les radiologues. Dans le secteur de la finance et de l'assurance, les robots-conseillers sont utilisés pour la gestion du patrimoine ou la détection des fraudes. Ces capacités n'éliminent pas la participation humaine à ces tâches, mais vont déplacer leur intervention vers des cas cas inhabituels. Avec la pénétration grandissante de l’intelligence artificielle dans le milieu du travail, les chefs d'entreprise et les responsables IT devraient adapter les profils d'emploi et la planification des capacités et offrir des options de recyclage au personnel en place.
De façon brossée, il est question pour Gartner de dire que l’intelligence artificielle va créer plus d’emplois qualifiés que ceux moins qualifiés qui sont appelés à disparaître. Un travailleur sur cinq affectés à des tâches non routinières aura besoin d’une intelligence artificielle pour accomplir son travail, d’après des prévisions de la firme pour 2020.

Mythe nº 5 : Les entreprises n'ont pas toutes besoin d'une stratégie d'IA

Citation Envoyé par Gartner
Chaque organisation devrait considérer l'impact potentiel de l'IA sur sa stratégie et examiner comment cette technologie peut être appliquée aux problèmes opérationnels de l'organisation. À bien des égards, éviter l'exploitation de l'IA revient à renoncer à la phase suivante de l'automatisation, ce qui, en fin de compte, pourrait désavantager les organisations sur le plan concurrentiel.
Voilà qui balise bien le chemin dans la compréhension de ce qu’il est possible de faire avec cet ensemble de techniques que l’on regroupe sous le nom d’IA. Dans un publication parue sur France TV en janvier, Luc Julia, l’un des inventeurs de l’assistant vocal Siri d’Apple, actuel vice-président innovation de Samsung Monde, et directeur du laboratoire de recherche en IA de Samsung, a lui aussi tenu à mettre les points sur les i. Il en ressortait que l’expert est d’avis que l’IA qu’on cite désormais à tous bouts de champs n’existe pas et relève plus de « l’argument marketing ». « La machine ne crée pas, ne réfléchit pas et les humains conservent pleinement la main sur ces techniques », avait-t-il lancé.

Source : Gartner

Et vous ?

Lequel de ces mythes sur l’IA est le plus pertinent ? Pourquoi ?

Y a-t-il un mythe sur l’intelligence artificielle qui manque à l’appel sur cette liste ?

« IA » : plus un sigle marketing qu’autre chose ?

Voir aussi :

Intelligence artificielle : vingt avocats expérimentés se font battre par un algorithme lors d'un test de détection de problèmes juridiques

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Avatar de eric44000
Membre à l'essai https://www.developpez.com
Le 15/02/2019 à 15:44
La réflexion est un réflexe biologique du système cérébral. C'est une réaction inconsciente de la conscience, une réponse neuronale involontaire à un stimulus. Au niveau psychologique, la réflexion est un processus mental qui donne l'apparence d'un comportement maitrisé par la conscience. Mais il n'en ai rien. Le cerveau cherche un équilibre quand il confronte des idées et la conscience n'est qu'un niveau virtuel qui n'existe pas physiquement. La conscience est un mirage de la matière.

Dès lors, l'IA forte est possible. Les transistors peuvent simuler un neurone pour permettre l'IA faible. Mais le cerveau humain contient des neurones selon une structure précise. Cela va du cerveau reptilien à la spiritualité. Les différentes couches se structurent comme des poupées russes (ou un oignon). Or l'IA faible à une structure linéaire. Il s'agit donc de reproduire les différentes couches pour reproduire le cerveau et pour avoir une IA qui fonctionne de la même façon. L'IA forte doit avoir pour constituant des IA élémentaires réparties en couches.

Le plus dur est d'identifier ces couches. L'étude du comportement animal et du développement du cerveau du fœtus devraient aider sans oublier l'imagerie cérébral bien sûr.
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