L’intelligence artificielle est mentionnée partout, à toutes les sauces, dans tous les contextes. Je jasais avec mon copain et il me disait que je devais absolument vulgariser l’intelligence artificielle, mais comme je n’y connais pas grand-chose (pour ne pas dire rien), j’étais réticente. J’avais déjà tenté le coup, en lisant des articles et tout, mais ce genre de contenu est souvent très technique, donc pas pour les débutants. C’est du jargon et les non initiés s’y perdent rapidement! Il m’a donc illustré le concept avec une usine de tartes aux pommes. De mon côté, j’aime mieux le pain aux bananes, ce sera donc ma base pour vous expliquer (de façon très simplifiée) l’intelligence artificielle (IA).

Partons du début, de l’entrée de la machine à pain aux bananes. Pour rendre la machine intelligente, on doit quand même lui donner une recette de base. La machine va donc produire le pain, selon la recette qu’on lui a donnée (quantité, temps de cuisson, température). Jusque là, c’est intéressant, mais pas tout à fait intelligent. L’intelligence se développe au fil du temps, comme pour l’humain. En fait, c’est un processus d’essais et d’erreurs. Cependant, la machine ne peut pas dire quand il s’agit d’une erreur et c’est à nous, humains, de lui dire. Par exemple, on reçoit beaucoup de plaintes de clients, disant que leur pain aux bananes n’était pas bon. On dit alors à la machine que le pain qui a été produit à la date x n’est pas bon et c’est de cette façon que l’intelligence artificielle apprend.

Mais pourquoi, à la date x, le pain était-il différent? À cause de l’essai-erreur! L’intelligence artificielle modifie tout plein de paramètres, dans le but ultime d’obtenir le meilleur des meilleurs pains aux bananes, dans ce cas-ci. Au début, on se doute que les erreurs seront plus fréquentes, comme la machine est au début de son apprentissage. Par exemple, l’IA pourrait doubler la quantité de sel. On dira alors à la machine que ce pain est de mauvaise qualité, le message sera enregistré et cette modification ne se reproduira plus. À l’inverse, l’IA pourrait décider d’augmenter la quantité de pépites de chocolat, ce qui mènera à un pain de qualité supérieure et cette modification sera conservée.

Faisons un bref parallèle avec l’humain. La première fois que vous utilisez un marteau, le risque de vous cogner le doigt est grand, jusqu’à ce que vous vous cogniez réellement le doigt. Après, la douleur vous a appris que vous devez revoir votre méthode de travail. Même chose quand vous décidez de prendre place dans un kayak à partir d’un quai, vous ne le ferez qu’une seule fois…

Jusqu’à présent, je n’ai illustré que des modifications majeures, mais l’intelligence artificielle peut faire des changements beaucoup plus fins, au fur et à mesure qu’elle apprend. Prenons l’exemple d’un chapeau dans lequel vous pigez une action à faire. Au début de l’apprentissage, le chapeau sera très gros et contiendra beaucoup d’actions. Au fur et à mesure que l’apprentissage se fera, le chapeau sera plus petit et le nombre d’actions possibles sera moins grand ou, du moins, les actions possibles seront de moins grandes envergures (quelques grains de sel plutôt que le doubler).

Là où ça devient intéressant, c’est que, à un certain point, l’IA est en mesure d’adapter la recette selon la qualité ou la provenance des ingrédients de base. Par exemple, on doit changer les pépites de chocolat parce que celles qui sont utilisées habituellement sont en rupture de stock. Les premiers pains avec ces pépites ne seront pas les meilleurs, mais les paramètres seront ajustés pour obtenir le même résultat qu’à l’habitude. Donc, dans l’avenir, on pourra interchanger ces pépites de chocolat, sans influencer la qualité du pain aux bananes. Même chose pour le type de farine, la provenance des bananes, leur niveau de mûrissement, vraiment tout, tout, tout peut-être analysé et modifié. Ces analyses et ces prises de données ce font par différents instruments de mesure, intégrés dans la machine.

Donc, si on résume, l’IA n’est pas complètement autonome, on doit encore lui dire ce qui est bon et ce qui ne l’est pas. Toutefois, l’IA fait son apprentissage de façon complètement autonome, en analysant les modifications qui ont mené à des réussites ou à des échecs!

Vulgarisation par Ariane Langlois

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