Dans cette leçon, nous allons explorer les différentes approches de l'Intelligence Artificielle (IA) qui sont au cœur de son fonctionnement et de son développement et les illustrer avec des exemples de la vie courante pour mieux comprendre leur application. Comprendre ces approches vous aidera à mieux appréhender comment les systèmes d'IA sont conçus.
2.1Approches Symboliques vs. Approches Basées sur les Données
Approches Symboliques : Ces approches de l'IA utilisent des règles explicites et des connaissances symboliques pour résoudre des problèmes. Les concepteurs d'un système symbolique définissent manuellement les règles et les relations entre les symboles. L'IA symbolique est comme un ensemble d'instructions précises pour résoudre un problème, tout comme une recette de cuisine.
Exemple : Dans un système expert de diagnostic médical, si un patient a de la fièvre, des frissons et une toux, le système peut déduire qu'il pourrait avoir une infection respiratoire.
Approches Basées sur les Données : Ces approches reposent sur l'apprentissage à partir de données. Au lieu de programmer des règles explicites, les systèmes d'IA basés sur les données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des modèles à partir de grandes quantités de données. Cela permet aux systèmes de s'améliorer avec l'expérience, comme un enfant qui apprend en observant et en expérimentant.
Exemple : Les recommandations de films sur Netflix sont basées sur ce que vous avez regardé précédemment, ainsi que sur ce que d'autres personnes ayant des préférences similaires ont aimé.
2.2Apprentissage Automatique (Machine Learning) vs. Règles Programmées
Apprentissage Automatique (Machine Learning) : L'apprentissage automatique est une sous-discipline de l'IA qui se concentre sur la création de modèles capables d'apprendre à partir de données. Les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés à reconnaître des schémas et à prendre des décisions en se basant sur ces schémas. Cela permet aux systèmes de s'améliorer avec l'expérience.
Exemple : L'application de reconnaissance vocale sur votre smartphone s'améliore avec le temps, car elle apprend à comprendre votre voix spécifique.
Règles Programmées : Dans cette approche, les concepteurs de systèmes d'IA définissent explicitement les règles et les procédures que le système doit suivre pour effectuer des tâches.
Exemple : Un système de contrôle de la climatisation dans une maison est programmé pour maintenir la température à un certain niveau en suivant des règles spécifiques.
2.3IA Faible vs. IA Forte
IA Faible (ou Étroite) : L'IA faible se limite à des tâches spécifiques et ne possède pas de compréhension générale ou de conscience. Elle excelle dans des tâches restreintes, mais ne peut pas effectuer d'autres types de tâches.
Exemple : Les chatbots des sites web de service client répondent aux questions courantes des clients, mais ils ne comprennent pas des concepts complexes.
IA Forte (ou Générale) : L'IA forte est conçue pour avoir une compréhension générale, similaire à l'intelligence humaine. Elle serait capable de comprendre et de résoudre n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un être humain peut accomplir. Cependant, l'IA forte reste un domaine de recherche en cours, et de telles capacités ne sont pas encore atteintes.
Exemple : L'IA forte serait capable de discuter de n'importe quel sujet, de résoudre des problèmes complexes et d'acquérir de nouvelles compétences de manière autonome.
Ces différentes approches et catégories d'IA montrent la diversité du domaine et les nombreuses manières dont les systèmes d'IA peuvent être conçus et utilisés et les exemples illustrent comment les différentes approches de l'IA sont appliquées dans notre vie quotidienne. Les approches basées sur les données et l'apprentissage automatique sont de plus en plus courantes, contribuant à des avancées telles que la reconnaissance faciale, les recommandations de produits, et la personnalisation des expériences en ligne.
Dans les leçons à venir, nous explorerons plus en détail les techniques spécifiques utilisées dans l'IA, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique et ses applications pratiques.