L’intelligence artificielle IA

1- Préambule

Depuis quelques années nous entendons beaucoup parler d’intelligence artificielle, mais peu de personnes savent vraiment de quoi il s’agit. Parfois elle fascine et suscite beaucoup d’enthousiasme et parfois elle fait carrément peur ! Alors voyons cela de plus près !

L’intelligence artificielle (IA ou AI en Anglais) désigne un ensemble de technologies qui permettent aux machines (ordinateurs, robots) d’imiter des comportements humains, tels que le raisonnement, la planification, l’apprentissage et la créativité. Elle repose sur des systèmes d’algorithmes, le machine learning (apprentissage automatique) et le deep learning (apprentissage profond).

Image générée par IA

2 – Les concepts clés de l’IA

Machine Learning (ML)
Une méthode utilisée dans l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche.

Deep Learning
Une sous-catégorie du ML qui utilise des réseaux neuronaux multicouches pour traiter des données complexes.

IA faible (ou étroite)
Conçue pour effectuer des tâches spécifiques, comme les assistants vocaux (Siri, Alexa) ou les chatbots.

IA forte (ou générale)
Théorique à ce jour, elle serait capable d’accomplir la majorité des tâches intellectuelles humaines et même de les dépasser !

3 – Comment fonctionne l’IA ?

L’IA fonctionne grâce à plusieurs éléments clés :

Bases de données : Fournissent des informations pour l’analyse et l’apprentissage.

Le rôle des Data Workers : Un data worker est une personne qui travaille avec des données (saisie, analyse, visualisation, nettoyage et classement de données). Ils utilisent des outils comme des tableurs, pour effectuer des calculs qui transformeront des données brutes en informations exploitables. Ainsi, les data workers sont des acteurs clés dans le monde de l’analyse de données et ils fournissent un travail fondamental pour le bon fonctionnement de l’IA.

Algorithmes avancés : Définissent les étapes nécessaires au traitement des données.

Systèmes informatiques : Ensembles de super calculateurs permettant de stocker et de traiter rapidement de grandes quantités de données au sein de data centers.

Data Centers et énergie : Ces infrastructures géantes consommant beaucoup d’énergie pour alimenter les systèmes et les climatiseurs. Cela dit, une requête sur ChatGPT consomme 10 fois plus d’énergie qu’une requête sur Google, d’où la nécessité de développer une énergie décarbonée.

4 – Quelles applications pour l’IA

L’IA est intégrée dans divers secteurs, notamment :

La Gestion Administrative : Exécution de taches administratives répétitives, mails, rapports, statistiques,

La Santé : Rapidité et précision de diagnostics complexes (80% de réussite contre 30% pour des médecins spécialistes) , analyse d’images médicales avec une grande précision (IRM, scanners, radiographies) pour identifier des tumeurs, des fractures ou des maladies cardiaques,

Les Transports : Gestion du trafic et optimisation des trajets, développement de véhicules autonomes (drones, voitures) pour limiter les gaz à effet de serre et limiter la consommation , perception de l’environnement par des caméras et des radars, prise de décision,

La Création artistique : Création de contenus visuels, création musicale, application de traitements pour la restauration d’archives sonores, capture de concert, assistants vocaux comme Siri ou Alexa,

Sécurité : Surveillance et détection de menaces potentielles, reconnaissance faciale pour le déverrouillage des smartphones.

5 – L’impact de l’IA sur la société

L’intelligence artificielle transforme les méthodes de travail, améliore l’efficacité des entreprises et optimise les services. Cependant, elle soulève également des défis, notamment en matière de protection des données et de risques liés à l’automatisation de certains emplois.

6 – Les risques liés au développement de l’IA

Impact la confidentialité des données

Exposition des données sensibles : Les algorithmes d’IA peuvent involontairement exposer des informations privées.

Extraction de données confidentielles : L’IA peut être programmée pour extraire des informations confidentielles, compromettant ainsi la vie privée des individus.

Impact sur la sécurité des données

Attaques malveillantes sophistiquées : L’IA peut être utilisée pour automatiser des processus malveillants, rendant les cyberattaques plus difficiles à détecter et à contrer.
Actions de Phishing avancé : Les techniques de phishing deviennent plus crédibles grâce à l’IA, rendant la détection plus complexe (appels téléphoniques avec voix de synthèse ou imitation de documents officiels). Il y a donc lieu d’être très attentif.

Biais et Manipulation 

Biais algorithmiques : Les résultats produits par l’IA peuvent refléter des biais présents dans les données utilisées pour les entraîner, ce qui peut mener à des décisions discriminatoires.
Manipulation de l’opinion publique : L’IA peut générer de fausses informations ou des deepfakes, influençant ainsi l’opinion publique de manière trompeuse.

Impact sur l’emploi

Automatisation : L’IA pourrait entraîner des pertes d’emplois massives, notamment dans des secteurs où les tâches peuvent être automatisées.

Chômage structurel : Le besoin d’une formation adaptée pour les travailleurs afin de s’adapter aux nouvelles technologies est crucial pour éviter un chômage prolongé.

Impact sur l’enseignement

L’intégration de l’IA dans l’enseignement ne doit pas se substituer à l’apprentissage de la  rédaction écrite et au raisonnement des élèves. Elle pose également des défis, tels que la protection de la vie privée des élèves, l’équité dans l’accès aux technologies et la nécessité de former les enseignants à utiliser ces nouveaux outils de manière efficace. Il est crucial de trouver un équilibre entre l’utilisation de l’IA et l’interaction humaine pour maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques.

Risques sécuritaires

Armes autonomes : Le développement d’armes basées sur l’IA pose des questions éthiques et de contrôle, notamment en ce qui concerne la responsabilité en cas de dommages.
Surveillance de masse : L’utilisation de l’IA pour la surveillance peut porter atteinte aux libertés civiles et à la vie privée.

Défis de la transparence

Difficulté à déterminer l’origine des décisions : Les systèmes d’IA peuvent agir de manière opaque, rendant difficile la compréhension de leurs décisions et de leurs impacts.