Selon le Baromètre 2024 Ifop pour Talan « Les Français et les IA génératives », le nombre d’utilisateurs de l’IA a augmenté de 60 % ne s’agit donc pas d’un phénomène à négliger ou à sous-estimer.
L’appétence est particulièrement forte pour les jeunes avec près de 70 % des 18-24 ans qui les utilisent personnellement contre seulement 47 % des 25-34 ans et 22 % des 35 ans et plus.
Une notion à différencier de l’algorithme
L’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique. Elle se concentre sur la création de systèmes capables de réaliser des tâches qui exigent généralement l’intelligence humaine. Ces systèmes visent à imiter l’humain sous tous ses aspects. Elle ne se contente donc pas d’être un simple algorithme, une série d’instructions finies, logiques et précises permettant de résoudre un problème ou d’effectuer une tâche spécifique. Contrairement à un algorithme statique, une IA est souvent conçue pour être adaptative et apte à apprendre à partir de données, de reconnaître des schémas et d’améliorer ses performances au fil du temps.
L’intelligence artificielle fait peur
Un aspect préoccupant concerne l’augmentation de l’anxiété liée aux risques associés aux intelligences artificielles génératives. Ainsi, 79 % des Français âgés de 18 ans et plus déclarent être inquiets quant à l’émergence de ces technologies (contre 68 % en mai 2023). De plus, 62 % de la population française et 74 % des cadres et professions intermédiaires supérieures estiment qu’elle représente un risque important pour la sécurité des données, comparé à 53 % en mai 2023, soit une augmentation de 17 % en un an.
Principes de base de l’intelligence artificielle
Une chose est sûre : l’intelligence artificielle (IA) fascine et repose sur des principes fondamentaux qui guident le développement de systèmes et définissent leurs capacités. En effet, il existe cinq aspects essentiels à bien comprendre et qui façonnent son fonctionnement.
1 – L’apprentissage automatique
Il constitue l’un des piliers de l’IA moderne. Cette discipline permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés pour des tâches spécifiques. Grâce à des algorithmes sophistiqués, les systèmes d’apprentissage automatique sont à même d’identifier des modèles complexes dans les données et de les utiliser pour prendre des décisions ou faire des prédictions avec une précision remarquable.
2 – Le raisonnement et la résolution de problèmes
Ils sont également des aspects non négligeables de l’IA. Inspirée par le fonctionnement de l’esprit humain, cette discipline développe des systèmes à même de raisonner de manière similaire à un être humain pour résoudre des problèmes complexes. Néanmoins, cela implique souvent l’utilisation de techniques de logique symbolique et de recherche pour prendre des décisions efficaces dans des environnements dynamiques et incertains.
3 – La représentation des connaissances
Elle joue un rôle fondamental dans le fonctionnement des systèmes d’IA. Les systèmes sont capables de représenter et de manipuler des connaissances de manière à pouvoir les utiliser pour résoudre des problèmes ou prendre des décisions. Cependant, cela peut impliquer l’utilisation de structures de données sophistiquées telles que des graphes, des réseaux sémantiques ou des ensembles de règles.
4 – La perception et le traitement des données
Ce sont des aspects clés de nombreux systèmes d’IA. Ces systèmes peuvent percevoir et interpréter des données provenant de diverses sources, telles que des images, des vidéos, des textes ou des capteurs. Cependant, cela nécessite souvent l’utilisation de techniques avancées telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et le traitement du signal pour extraire des informations significatives des données brutes.
5 – L’adaptabilité
Il s’agit d’une caractéristique essentielle des systèmes d’IA. Ces systèmes doivent être aptes à s’adapter à des environnements changeants et d’apprendre de nouvelles informations au fil du temps. Cela peut impliquer l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage en ligne ou incrémental, ainsi que des techniques d’adaptation et d’optimisation continue pour maintenir des performances optimales dans des conditions variables.
En combinant ces principes fondamentaux, l’intelligence artificielle ouvre de vastes possibilités pour résoudre des problèmes complexes, automatiser des tâches fastidieuses et fournir des informations précieuses dans une multitude de domaines.