Quelles sont les applications possibles de l’IA?



Imaginons que vous soyez un cardiologue, et que vous deviez prédire le risque de récidive d’un patient qui vient d’avoir un infarctus du myocarde. Pour ce faire, vous allez regarder son sexe, son âge, son surpoids éventuel, sa tension artérielle, son mode de vie, ses antécédents familiaux… Puis vous allez faire une prédiction. Si vous disposez d’une base de données assez large, vous pourriez créer un gros modèle mathématique qui mettrait en équation les facteurs de risque d’un côté, et les récidives observées de l’autre. Cela peut être une solution si vous avez une dizaine d’informations à prendre en compte, mais si vous avez des milliers ou des dizaines de milliers, spécifier un modèle mathématique de manière structurée est quasiment impossible.

Les réseaux de neurones artificiels: à quoi ça sert?

C’est là que les réseaux de neurones artificiels entrent en jeu. Plutôt que de construire un gros modèle mathématique très compliqué, on va utiliser plein de toutes petites équations mathématiques extrêmement simples en même temps, et en parallèle, on va les faire communiquer entre elles. Et ce réseau, constitué de petites unités très simples, va être capable d’apprendre des relations très complexes à partir des données qu’on va lui fournir.

Big data, deep learning… 

C’est ainsi qu’à partir de 2012, grâce aux progrès scientifiques dans le domaine, aux capacités de calculs toujours plus rapides, et à des données d’apprentissage de plus en plus massives (sous l’essor du big data), on a réussi à faire fonctionner ce qu’on appelle des réseaux de neurones « profonds », autrement baptisé le deep learning en anglais. C’est une réelle révolution parce qu’à partir du moment où on est capable de faire fonctionner des réseaux de neurones très complexes, on est du coup capable de résoudre des problèmes très complexes également.

En marketing, en cybersécurité, en médecine, en détection des fraudes, en prédiction des risques, en business en général, ces réseaux de neurones profonds ont des retombées extraordinaires. Ceci étant dit, quand on parle d’intelligence artificielle, on ne parle pas que de réseaux de neurones. En réalité, le domaine de l’intelligence artificielle est beaucoup plus vaste que cela. Mais comme c’est avec les réseaux de neurones et leur applications dans le domaine de l’apprentissage supervisé qu’on a rencontré les succès les plus fulgurants ces dernières années, quand on parle d’intelligence artificielle aujourd’hui, c’est souvent à ce domaine que l’on fait implicitement référence.



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