L'intelligence artificielle est une technologie qui permet aux machines d'apprendre et de faire des choses qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine. Au lieu de suivre des instructions strictes, l'outil peut s'adapter et s'améliorer avec l'expérience.
C'est comme si on apprenait à un ordinateur à penser et à prendre des décisions comme une personne le ferait, mais en utilisant des algorithmes et des données (fournies par des humains) au lieu d'un cerveau.
Bien que l'IA soit un domaine vaste et diversifié qui englobe une variété d'approches et de techniques, la plupart ignorent que les types d'intelligence artificielle peuvent être classés en fonction de leurs capacités et de leurs applications.
Voici quelques catégories :
IA faible (étroite ou Narrow AI)
Il fait référence à des systèmes d'IA conçus pour effectuer des tâches spécifiques et limitées. Ces systèmes sont experts dans la résolution de problèmes spécifiques, tels que la reconnaissance vocale et faciale, le traitement d'images, le chatbot, les systèmes de recommandation, entre autres.
Cette technologie est hautement spécialisée et peut surpasser les humains dans des tâches spécifiques, mais elle manque de conscience et de capacités cognitives générales.
IA forte (IA générale ou AGI - Intelligence Générale Artificielle)
L'idée derrière une IA forte est qu'il s'agirait d'une machine capable d' égaler ou de surpasser l'intelligence humaine dans tous les aspects. Par exemple, l'utilisateur peut imaginer une machine capable de comprendre, d'apprendre et de raisonner dans divers domaines, de s'adapter à différentes situations et de résoudre des problèmes complexes similaires ou même meilleurs que les humains.
Cependant, jusqu'à présent, cela n'a pas été atteint et continue de faire l'objet de recherches, car il dépend toujours des informations fournies par l'homme. Sa réalisation pose des défis éthiques et techniques importants et est considérée comme un objectif à long terme dans ce domaine.
IA basée sur des règles
Il est basé sur un ensemble de règles prédéfinies et une logique formelle pour prendre des décisions et résoudre des problèmes. Ils sont créés par des experts humains et s'appliquent à des situations spécifiques. Il fonctionne bien dans des environnements bien structurés avec des règles claires, mais il peut devenir difficile à maintenir et à faire évoluer à mesure que la complexité de la situation augmente.
IA basée sur l'apprentissage automatique (Machine Learning)
C'est une branche de l'IA qui implique des algorithmes et des modèles qui permettent aux machines d'apprendre et de s'améliorer grâce à l'expérience avec les données.
Il existe trois catégories principales :
Apprentissage supervisé : les modèles sont formés sur des données étiquetées, ce qui leur permet de faire des prédictions ou des classifications précises.
Apprentissage non supervisé : Ici, ils s'entraînent sur des données non étiquetées, ce qui leur permet de découvrir des modèles et des structures cachés dans les données.
Apprentissage par renforcement : Ils apprennent en interagissant avec un environnement et sont récompensés ou punis en fonction de leur performance à la tâche.
IA basée sur les réseaux de neurones (Deep Learning)
Il s'agit d'une forme spécifique d' apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels multicouches pour apprendre des représentations hiérarchiques des données. L'apprentissage en profondeur a permis des avancées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, etc.
IA symbolique
Elle est basée sur la représentation des connaissances à travers des symboles et des relations , ce qui permet le raisonnement et l'inférence. Il est utilisé dans les systèmes experts et dans les problèmes logiques complexes, où les connaissances humaines sont codées sous forme de règles et de faits, et le système utilise ces informations pour prendre des décisions.
IA évolutive
Il s'inspire de l'évolution biologique qui cherche à optimiser les solutions aux problèmes. Il utilise des algorithmes et des stratégies génétiques pour créer et améliorer automatiquement des programmes ou des modèles. Il génère une population de ressources possibles en utilisant des opérateurs de sélection, de croisement et de mutation pour évoluer. Il est utile pour résoudre des situations complexes et non linéaires où il n'est pas possible d'avoir une réponse analytique directe.