IA : les performances sont là, reste à les exploiter !

On observe ces dernières années une hausse spectaculaire des investissements dans l’intelligence artificielle, avec à la clé des logiciels de reconnaissance vocale et de classification visuelle qui dépassent les performances humaines. Des capacités qui ne devraient pas tarder à se traduire par des bénéfices concrets dans tous les secteurs.

L’augmentation des capacités de calcul des ordinateurs est souvent avancée comme le motif des récents progrès de l’intelligence artificielle. En réalité, il n’est qu’un facteur parmi d’autres. En premier lieu, de nouvelles techniques de développement logiciel ont vu le jour comme le machine learning qui consiste à entraîner le programme à développer lui-même ses propres règles. Parallèlement, on assiste à une croissance continue de la production de données digitales : rien qu’en 2016, le nombre de données échangées sur Internet a augmenté de 22 %, un taux qui devrait doubler d’ici la fin de la décennie, grâce, notamment, au développement des objets connectés. Enfin, à cela s’ajoute un troisième facteur : le recours aux processeurs graphiques, contenant des milliers de cœurs de processeurs capables d’accomplir des tâches simultanément.

 

Reconnaissance vocale et visuelle : quelles applications ?

 

Autant d’éléments qui, cumulés, expliquent ainsi les performances de l’IA, notamment en matière de classification des images et de reconnaissance vocale, deux domaines où la machine a dépassé l’homme en 2015. Les applications concrètes se dessinent progressivement dans tous les secteurs. Dans les transports, on compte par exemple sur l’IA pour traiter en temps réel les informations (signalisation, obstacles…) transmises par les capteurs placés dans les véhicules autonomes. Mêmes enjeux dans la santé, où des outils de diagnostic et d’imagerie médicale reposant sur l’IA ont déjà permis le repérage de tumeurs à un stade très précoce.

 

La sécurité représente un autre secteur critique pour l’IA : la reconnaissance faciale est déjà utilisée dans le trafic aérien et pour le maintien de l’ordre public, alors que des logiciels de cybersécurité s’appuient sur l’IA pour traquer les comportements inhabituels sur le réseau. Dans l’électronique, le machine learning améliore la reconnaissance vocale et l’identification des photos. Parallèlement, les distributeurs sont de plus en plus nombreux à investir dans des chatbots pour automatiser leur service client. Enfin, dans la robotique, le traitement de données collectées par des capteurs ou des caméras permet d’accélérer et d’optimiser les processus, avec des applications dans l’agriculture, l’industrie, etc.

 

 

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