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Matthieu Dugal
Audio fil du samedi 9 septembre 2017

Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle « intelligente »?

Publié le

Une photo de Philippe Beaudoin dans le studio de La Sphère.
Philippe Beaudoin, vice-président recherche à Element AI.   Photo : Radio-Canada / Karl-Philip Vallée

Difficile de s'y retrouver avec tous les termes entourant l'intelligence artificielle. Entre « apprentissage profond », « réseaux neuronaux » et « apprentissage machine », ne s'improvise pas expert qui veut! Philippe Beaudoin, vice-président de la recherche à Element AI, nous offre un petit cours 101.

L’expression "intelligence artificielle" est aussi difficile à définir que le terme "intelligence" lui-même. La définition d’intelligence artificielle évolue au fur et à mesure que ce qui nous impressionne chez une machine change.

Philippe Beaudoin, vice-président recherche à Element AI

Ce qu’il faut retenir, c’est que l’intelligence artificielle englobe toute une panoplie de sous-catégories, à commencer par l’apprentissage automatique, qui retient beaucoup l’attention depuis quelques années. « Il s’agit de systèmes et d’algorithmes qui sont capables de regarder des données et d’apprendre automatiquement en les regardant, explique Philippe Beaudoin. Avant, les logiciels qu’on créait, une fois que le logiciel était écrit, c’était terminé : il faisait la tâche pour laquelle on l’avait conçu. Avec l’apprentissage automatique, on expose ce logiciel à des données, et son comportement change en fonction de celles-ci. »

Ces données sont au cœur de l’évolution prodigieuse de l’intelligence artificielle depuis une dizaine d’années, et ce changement n’est pas étranger au fait que l’informatique est devenue omniprésente dans nos vies plus ou moins à la même période. « Les algorithmes existaient déjà, mais on avait pratiquement abandonné l’idée de les voir fonctionner, raconte M. Beaudoin. Du jour au lendemain, on a commencé à voir des résultats vraiment impressionnants, et la raison pour laquelle on s’est rendus là, c’est grâce à la grande quantité de données et [à] la puissance de calcul. »

Mais les données brutes sont une force autant qu’une faiblesse pour l’intelligence artificielle, puisqu’elles peuvent introduire des erreurs dans la logique d’un système intelligent. « C’est intéressant de parler des [idées préconçues], parce que si ces [idées] se retrouvent dans les données, [elles] seront reflétées par le logiciel lors de son exécution. Tout est dans les données : leur qualité, leur quantité, leur diversité. »

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