CATALOGUE Bien être et qualité de vie au travail Formation Soft skills Culture Digitale - Préparation au test TOSA DigComp

Les Promesses et Limites de l'Intelligence Artificielle

Retour à la formation
Chapitre 18 Leçon 3
Précédent
Suivant

Cette leçon présente une vue d'ensemble des promesses et des limites de l'intelligence artificielle, notamment le deep learning.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Comme pour toute technologie émergente, l'intelligence artificielle (IA) est souvent entourée de nombreuses promesses et spéculations. On nous promet que bientôt des machines pourront imiter la complexité du cerveau humain. Cependant, il est important de nuancer ces attentes. En réalité, l'IA, telle qu'elle est utilisée aujourd'hui dans les voitures autonomes ou les diagnostics médicaux, repose principalement sur le deep learning ou apprentissage profond. Cette technique permet aux machines d'apprendre par elles-mêmes au lieu d'exécuter des tâches prédéfinies, par exemple en reconnaissant des patterns dans des milliers de photos. Les assistants personnels comme Siri ou Alexa fonctionnent de cette manière, apprenant de nos habitudes.

Malgré les avancées, les IA actuelles n'ont pas la même capacité d'apprentissage et de prédiction que les humains ou même les animaux. Comme le souligne Yann LeCun, même les intelligences artificielles les plus avancées aujourd'hui ont moins de sens commun que des rats. Le développement d'une machine véritablement autonome est encore très éloigné. Actuellement, une part importante de ce processus d'entraînement repose sur des humains qui réalisent des micro-tâches pour entraîner ces IA. Des plateformes comme Amazon Mechanical Turk en sont un exemple. Si, à terme, les algorithmes pourront peut-être se passer de cette aide humaine, cela pose la question de l'impact sur l'emploi humain.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo sont de :

  • Comprendre les promesses et limitations actuelles de l'IA
  • Découvrir le fonctionnement du deep learning
  • Réfléchir aux implications futures de l'IA

Prérequis pour cette leçon

Les prérequis pour suivre cette vidéo sont :

  • Connaissance de base en technologie et informatique
  • Intérêt pour l'IA et ses applications

Métiers concernés

Les usages professionnels ou métiers liés à ce sujet sont :

  • Développeur IA
  • Ingénieur en apprentissage machine
  • Spécialiste en données

Alternatives et ressources

Les logiciels ou solutions alternatives pour comprendre l'IA incluent :

  • Apprentissage supervisé
  • Réseaux bayésiens
  • Algorithmes génétiques

Questions & Réponses

L'intelligence artificielle désigne l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre pour élaborer des machines capables de simuler l'intelligence humaine.
Le deep learning, ou apprentissage profond, consiste à entraîner une machine à apprendre par elle-même en identifiant des patterns dans de grandes quantités de données.
Contrairement aux humains et aux animaux qui peuvent apprendre par l'observation et la prévision, les IA actuelles n'ont pas la capacité d'apprendre de nouveaux comportements sans en faire l'expérience préalable.