Différences entre les versions de « Intelligence Artificielle »

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== Définition ==
== Définition ==
L'intelligence artificielle (IA) est une discipline de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'accomplir des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Ces tâches comprennent la résolution de problèmes, l'apprentissage, la reconnaissance de la parole, la planification, la perception visuelle, la compréhension du langage naturel et la prise de décision.
L'intelligence artificielle (IA) est une discipline de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'accomplir des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Ces tâches comprennent la résolution de problèmes, l'apprentissage, la reconnaissance de la parole, la planification, la perception visuelle, la compréhension du langage naturel et la prise de décision.

Version du 12 novembre 2023 à 17:39

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Définition

L'intelligence artificielle (IA) est une discipline de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'accomplir des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Ces tâches comprennent la résolution de problèmes, l'apprentissage, la reconnaissance de la parole, la planification, la perception visuelle, la compréhension du langage naturel et la prise de décision.

L'objectif de l'intelligence artificielle est de développer des programmes informatiques et des systèmes qui peuvent imiter certaines fonctions cognitives humaines, en utilisant des algorithmes, des modèles et des techniques spécifiques. L'IA peut être classée en deux catégories principales : l'IA faible (ou étroite) et l'IA forte.

  1. IA Faible (Étroite) : L'IA faible est conçue pour effectuer une tâche spécifique sans montrer de compréhension ni de conscience générale. Cela inclut des systèmes tels que les filtres d'e-mails, les assistants virtuels, les systèmes de recommandation, et d'autres applications spécialisées.
  2. IA Forte : L'IA forte, en revanche, serait capable de comprendre et de performer n'importe quelle tâche intellectuelle humaine. Une IA forte serait dotée de conscience et de compréhension, capable de résoudre des problèmes variés de manière similaire à un être humain.

Sous domaines

Parmi les sous-domaines de l'intelligence artificielle, on trouve notamment :

  • L'apprentissage automatique (Machine Learning) : Il s'agit d'une approche de l'IA qui permet aux systèmes d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour améliorer la performance des systèmes au fil du temps.
  • Le traitement du langage naturel (NLP) : Il concerne la capacité des machines à comprendre, interpréter et générer un langage humain de manière naturelle. Les chatbots et les assistants vocaux sont des exemples d'applications NLP.
  • La vision par ordinateur : Elle se concentre sur l'enseignement aux machines à "voir" et à interpréter visuellement le monde, en analysant des images et des vidéos.
  • La robotique : Elle intègre des éléments d'IA pour permettre aux robots d'accomplir des tâches physiques ou cognitives complexes.
  • Les réseaux neuronaux et le deep learning : Ces techniques sont inspirées du fonctionnement du cerveau humain et sont utilisées pour résoudre des problèmes complexes, tels que la reconnaissance d'images et la traduction automatique.

L'intelligence artificielle a des applications dans de nombreux domaines, y compris la santé, les finances, la logistique, le commerce, l'éducation et bien d'autres. Bien que l'IA ait connu des progrès significatifs, certaines questions éthiques et sociales, telles que la confidentialité des données et l'impact sur l'emploi, suscitent également des préoccupations et font l'objet de débats.

Différence entre machine learning et deep learning
Différence entre machine learning et deep learning[1][2][3]

Deep Learning (Apprentissage Profond)

Intelligence artificielle et Gestion des connaissances

@todo : enrichir la partie IA Knowledge Management et Intelligence Artificielle : https://realkm.com/2023/01/23/how-artificial-intelligence-can-support-knowledge-management-in-organizations/

Figure 1. A symbiotic relationship between humans and AI in managing knowledge (source: Jarrahi et al. 2023).
A symbiotic relationship between humans and AI in managing knowledge[4] (source: Jarrahi et al. 2023).

Intelligence artificielle au service de l'intelligence collective

à 20 minutes 15 secondes

Voir aussi

Références

  1. ↑ Jedha, B. (2020, janvier 8). La vraie différence entre Machine Learning & Deep Learning |Jedha Bootcamp. https://www.jedha.co/blog/la-vraie-difference-entre-machine-learning-deep-learning
  2. ↑ Petersson, D. (2020). IA, machine learning, deep learning : Quelles différences ?
  3. ↑ Fichier:Mémoire master 2-MSIC-Elodie ORTIZ.pdf
  4. ↑ Jarrahi, M. H., Askay, D., Eshraghi, A., & Smith, P. (2023). Artificial intelligence and knowledge management: A partnership between human and AI. Business Horizons, 66(1), 87-99.
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