L'IA comporte deux grandes approches : l'approche symbolique (lire définition plus bas) et le machine learning (ou apprentissage machine, définition ci-dessous).
Piratage de voitures autonomes ou de drones militaires, attaques phishing ciblées, infox fabriquées de toutes pièces ou manipulation de marchés financiers...«L'expansion des capacités des technologies basées sur l'IA s'accompagne d'une augmentation de leur potentiel d'exploitation criminelle», avertit Lewis Griffin, ...
Les applications de l'IA incluent notamment moteurs de recherche, systèmes de recommandation, compréhension du langage naturel, voitures autonomes, chatbots, outils de génération d'images, outils de prise de décision automatisée et programmes compétitifs dans des jeux de stratégie.
Les traitements algorithmiques peuvent être classés, selon IBM, en quatre patterns types : engagement, découverte, décision et exploration.
De l'identification des objectifs à son exploitation, la mise en place d'une IA comprend 7 étapes : Définition des objectifs, choix du modèle, création du jeu de données, annotations, apprentissage, tests et enfin l'exploitation.
Naissance de l'intelligence artificielle 1943−1956. L'IBM 702 : un ordinateur utilisé par la première génération de chercheurs en IA.
Capacité de raisonner. Capacité de traiter de grandes quantités de données. Faculté de discerner des patterns et des modèles indétectables par un humain. Aptitude à comprendre et analyser ces modèles.
L'IA permet d'accomplir des tâches dangereuses sans mettre en péril les personnes. Dans les usines, l'automatisation permet de diminuer drastiquement le nombre d'accidents de travail.
Pour le Parlement européen, l'intelligence artificielle représente tout outil utilisé par une machine afin de « reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ».
L'intelligence artificielle (IA) est un processus d'imitation de l'intelligence humaine qui repose sur la création et l'application d'algorithmes exécutés dans un environnement informatique dynamique. Son but est de permettre à des ordinateurs de penser et d'agir comme des êtres humains.
L'intelligence artificielle faible reproduit un mode de fonctionnement humain sans conscience ni sensibilité. Il n'y a pas d'intelligence "vraie". L'intelligence artificielle forte a pour ambition de développer des modèles permettant la création de machines dotées d'esprit, de conscience et de sensibilité.
Q : Quel type d'IA est ChatGPT ? R : ChatGPT est une IA générative. Elle fait partie de la famille des modèles de langage génératifs. Ces modèles sont capables de générer du contenu textuel cohérent et pertinent en fonction du contexte de la conversation ou de la demande.
Quelle est l'IA la plus développée actuellement ? Aujourd'hui, il existe une multitude d'intelligences artificielles. Mais quelle est celle qui détrône les autres ? Il s'agit de GPT-3, un modèle de langage développé par l'entreprise OpenAI.
Amélioration de l'intelligence artificielle : ANI, AGI et ASI. Il existe trois types d'IA : l'intelligence artificielle étroite (ANI), l'intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).
Caractéristiques. Exemple de conversation. ChatGPT est un prototype d'agent conversationnel lancé le 30 novembre 2022 par OpenAI, une société valorisée à 29 milliards de dollars américains en 2023.
Le terme “intelligence artificielle” a été utilisé pour la première fois par John McCarthy lors du projet de recherche d'été de Dartmouth sur l'intelligence artificielle de 1956, également connu sous le nom d'atelier de Dartmouth.
L'intelligence est également fortement influencée par l'environnement. Les facteurs liés à l'environnement familial et à la parentalité, à l'éducation et à la disponibilité des ressources d'apprentissage, de même qu'à la nutrition, notamment, contribuent tous à l'intelligence.
Le Collégial international Sainte-Anne vous présente une série de capsules sur les cinq compétences clés à développer pour votre futur. Les thèmes de la créativité, de la collaboration, de la compassion, de la communication et de l'esprit critique seront abordés de manière si colorée que vous en redemanderez.
En général, deux principaux types d'algorithmes de machine learning sont utilisés aujourd'hui : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. La différence entre les deux se définit par la méthode employée pour traiter les données afin de faire des prédictions.
Le Machine Learning se décline sous différents types de modèles, qui emploient chacun des techniques algorithmiques différentes. Selon la nature des données et le résultat souhaité, l'un de ces quatre modèles d'apprentissage peut être utilisé : supervisé, non supervisé, semi-supervisé ou par renforcement.