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L’intelligence artificielle est de plus en plus présente dans toutes les sphères de la société. Les définitions et appellations sont variées en termes d’initiatives et de stratégies marketing afin de positionner des produits. Il n’en demeure pas moins que le concept fondamental de base se résume à la capacité de transformer une machine afin que son raisonnement soit aussi complexe que les capacités cognitives d’un être humain. Afin d’en arriver à ce résultat, les chercheurs en informatique cognitive ne se contentent pas de maîtriser la programmation de logiciels, mais également étudier le fonctionnement biologique du cerveau humain, de l’interprétation des 5 sens (la vue, l'ouïe, le toucher, le goût et l'odorat) et les réactions appropriées sur l’information capturée.

Reconnaissance faciale par des concepts de vision par ordinateur
Figure 1. Reconnaissance faciale par des concepts de vision par ordinateur

Les 5 sens sont pour l’être humain des capteurs d’information. Ces informations sont ensuite transférées au cerveau et analysées par un réseau de neurones. Suite à cette analyse, le cerveau décide d’une réaction à générer en conséquence de l’information reçue. À titre d’exemple, un humain regardant un panneau d’affichage dynamique affichant des informations de places disponibles dans un stationnement, le sens sollicité est la vue. Le capteur d’information de ce sens sont les yeux, qui eux s’occupent de capturer l’information présente sur l’écran. Les informations concernant le nombre de places disponibles sont ensuite transférées au cerveau pour des fins d’analyse. Dans le cas où le cerveau détermine qu’il n’y a plus de places disponibles, la commande envoyée au corps humain sera de continuer sa route vers un autre stationnement. Dans le cas contraire, la commande sera d’entrer dans le stationnement afin d’y garer son véhicule.

Représentation d’un réseau de neurones sous forme d’un cerveau humain
Figure 2. Représentation d’un réseau de neurones sous forme d’un cerveau humain

D’un point de vue plus technique, la différence fondamentale entre les algorithmes traditionnels et l’intelligence artificielle est qu’un algorithme traditionnel se résume en une séquence d’opérations mathématiques afin d’arriver à un résultat voulu. Dans le cas de l’intelligence artificielle, les algorithmes traditionnels sont certes utilisés, mais les résultats reposent sur un ensemble de données massives. Cette méthode permet donc une adaptabilité temporelle des comportements d’un algorithme. Par exemple, prévoir les effectifs d’un bureau médical en fonction de son taux d’occupation d’une salle d’attente donnera des résultats différents en été et en hiver, car en hiver, le taux de contamination de maladies telle que l’influenza est beaucoup plus élevée. Des systèmes informatiques permettent ce genre d’analyse sans le support de l’intelligence artificielle. La valeur ajoutée de l’intelligence artificielle dans ce contexte serait l’installation de caméras capturant les symptômes visibles chez chaque individu par des concepts de vision par ordinateur. Lorsque le médecin posera ses diagnostics, il sera possible de faire la corrélation entre des symptômes visibles et les maladies associées. Il y a donc une notion de capture d’information visuelle, l’interprétation de ce qui a été vu ainsi que la confirmation par les médecins de la situation réelle. Cette chaîne permet donc à la machine d’apprendre les bons résultats basés sur ses observations. Il s’agit du concept de l’apprentissage machine. Lorsque suffisamment de données seront collectées et validées, la machine sera en mesure de poser ses propres diagnostics préliminaires et d’en faire des suggestions, par exemple, placer chaque personne suspectée d’avoir la grippe ensemble afin d’éviter de contaminer les gens présents pour une foulure de cheville.

La chaîne devient donc très complexe contenant des étapes multiples. Il importe donc dès le départ de déterminer un but que nous voulons atteindre avec l’intelligence artificielle. Le but étant donné, la collecte des données et d’information seront donc pertinentes avec le but à atteindre qui représente la recommandation et/ou action que le système posera.

Représentation d’un réseau de traitement d’information
Figure 3. Représentation d’un réseau de traitement d’information

Le concept primitif de l’intelligence artificielle fut établi par le créateur du processeur Alan Turing lors de ses travaux pour l’armée britannique lors de la Deuxième Guerre mondiale. Le concept de validation de la qualité d’une intelligence artificielle est très simpliste: un être humain conversant avec une machine ne doit pas se rendre compte qu’il s’agit d’une machine. Plus connu dans le domaine comme étant le “Test de Turing”. Il n’existe pas de preuves que ce test fut réussi depuis l’invention de l’ordinateur. Avec l’évolution de la capacité de calcul des machines de concert aux recherches en intelligence artificielle, il reste à voir qui sera la première équipe de chercheurs qui sera en mesure d’atteindre l’objectif de concevoir une machine qui pourra imiter parfaitement un humain, et ce, sans que ce dernier en soit conscient.

L’inventeur du processeur: Alan Turing
Figure 4. L’inventeur du processeur: Alan Turing



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Références

Britannica - Alan Turing - British mathematician and logician. Récupéré le 19 novembre 2020 du site: https://www.britannica.com/biography/Alan-Turing

The Next Web - A glossary of basic artificial intelligence terms and concepts. Récupéré le 19 novembre 2020 du site: https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2017/09/10/glossary-basic-artificial-intelligence-terms-concepts/

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