L’intelligence artificielle, vous en avez certainement déjà entendu parler sans pour autant réellement savoir ce dont il est question. Alors, qu’entend-on exactement par intelligence artificielle ? Comment fonctionne-t-elle et quelles sont ses limites ? Nous allons tenter d’expliquer ce qu’il en est de manière claire et simple, afin de comprendre les concepts de base et de découvrir le champ de ses possibilités.
I – Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? (Définition de l’IA)
Il n’existe pas de définition universellement acceptée de l’intelligence artificielle. Tout d’abord, parce qu’il s’agit d’une science nouvelle, évolutive et expérimentale. Ensuite, parce que nous ne pouvons même pas définir exactement ce qu’est l’intelligence humaine… Dans sa forme la plus simple, l’IA est la tentative d’imiter l’intelligence humaine à l’aide d’un robot ou d’un logiciel afin de remplacer des tâches que l’Homme est en capacité de réaliser, mais également des tâches qui le surpassent.
A – Intelligence artificielle générale
Depuis les débuts de l’intelligence artificielle dans les années 1950, les ingénieurs imaginent des machines ou robots intelligents qui pourraient être capables d’effectuer toutes sortes de tâches, en passant aisément de l’une à l’autre. L’intelligence artificielle générale (IAG) désigne des systèmes capables de penser, d’apprendre, de raisonner, de planifier, de comprendre le langage humain et de faire preuve de logique à la hauteur des capacités humaines. Cependant, l’IAG fait aujourd’hui l’objet de débats dans la communauté scientifique et est encore loin de devenir une réalité dans la pratique.
B- Intelligence artificielle forte VS faible
Les experts ont divisé l’intelligence artificielle en deux catégories : l’intelligence artificielle forte et l’intelligence artificielle faible. La différence entre ces IA réside en partie dans le niveau de la capacité intellectuelle d’un programme informatique. L’intelligence artificielle faible est aussi dite étroite. Concrètement, face à un problème, cette dernière est capable d’agir d’une manière similaire au raisonnement humain. Elle peut réaliser des calculs, traiter un volume important de données, apprendre de manière automatisée, mais n’a pas de conscience propre. De son côté, l’intelligence artificielle forte ou IA générale, fait référence à un modèle conçu pour penser comme un humain et ne se limite pas à une seule tâche.
C – La superintelligence artificielle
Il existe également une autre forme d’IA : la superintelligence artificielle. Cette catégorie désigne un niveau qui surpasse le niveau intellectuel des humains. Toutefois, celle-ci est loin d’être atteinte, puisque l’IA générale ne l’est même pas encore. En effet, les systèmes développés à ce jour correspondent plutôt à une IA faible. Si certains programmes sont en capacité d’effectuer différentes tâches, ils ne peuvent pas encore le faire simultanément. Il s’agit du projet le plus ambitieux de l’IA.
II – Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
Tout comme l’intelligence humaine, l’intelligence artificielle fonctionne grâce à l’interconnexion d’un réseau de neurones. Les experts ont créé précisément des équations avec des paramètres variables. Les équations sont interconnectées ce qui permet alors une stimulation intellectuelle artificielle. Concrètement, le savoir de l’IA résulte de ces équations, que l’on appelle aussi unités de fonctionnements. Celles-ci s’enrichissent constamment et fonctionnent entre elles. Ainsi, ce réseau de neurones artificiels intègre les données que l’humain souhaite traiter.
Les équations permettent d’extraire les informations les plus importantes. Avec cette interconnexion de neurones artificiels, l’intelligence artificielle s’apparente au fonctionnement du cerveau humain. L’avantage, c’est que l’IA devient de plus en plus performante à mesure qu’elle expérimente, recense et analyse les données. Chaque seconde écoulée lui permet d’affiner ses capacités sensorielles ou motrices. C’est le principe même du Machine Learning, on parle alors d’apprentissage autonome.
A – Le Test Turing pour déterminer si une machine peut penser
Afin de déterminer si l’intelligence artificielle égale les capacités d’un humain, celle-ci devrait pouvoir nous faire croire qu’elle en est elle-même un. Ainsi, nous ne devrions pas pouvoir distinguer une solution fournie par un programme informatique de celle fournie par un humain. Le Test Turing, présenté par Alan Turing, a été conçu pour vérifier la faculté d’une machine à faire preuve de signes d’intelligence humaine.
III – Quel est le but de l’intelligence artificielle ?
Le but de l’intelligence artificielle est d’améliorer les performances et la productivité des entreprises en automatisant des processus ou des tâches qui nécessitent normalement des ressources humaines. La technologie de l’IA permet aussi d’exploiter des données, qu’aucun humain ne serait en mesure d’exploiter. Planifier, fixer des objectifs, les réaliser, résoudre des problèmes, exécuter des tâches complexes ou répétitives à faible valeur ajoutée, voilà ce qu’est supposé faire l’intelligence artificielle. L’objectif est aussi de développer une forte synergie entre l’IA et les humains, afin qu’ils puissent travailler ensemble et améliorer leurs capacités mutuelles.
A – Les techniques de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) prend en compte un ensemble de concepts et de technologies. Pour mieux comprendre comment fonctionne l’intelligence artificielle, découvrez quelles sont ses bases et matières associées.
B – Quelles sont les bases de l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est composée d’algorithmes, qui désignent des processus ou des ensembles de règles qu’un ordinateur est en capacité d’exécuter. Les algorithmes d’IA sont en mesure d’apprendre à partir de données.
C – Quelles sont les 3 thèmes scientifiques associés à l’intelligence artificielle ?
L’IA associe les matériels et logiciels et mobilise des connaissances multidisciplinaires. Elle fait notamment appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux Réseaux de Neurones), à la logique mathématique (modèles d’analyse des données) et informatiques (traitement de données, apprentissage profond). Elle utilise aussi les sciences humaines et sociales dans le but d’analyser l’impact sociétal induit par ces nouveaux usages.
IV – Exemples d’utilisations liés aux processus d’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle se répand à grande vitesse dans les activités humaines et modifie déjà la façon dont les entreprises fonctionnent. Elle se niche dans tous les domaines d’activités sans que l’on en ait vraiment conscience. Voici une liste d’exemples d’utilisations de l’IA à travers différents domaines.
A – Dans le secteur de l’informatique
Il vous est sans doute déjà arrivé de taper une recherche sur un moteur de recherche et de faire une faute de frappe (ou d’orthographe). Dans ce cas, vous avez dû voir apparaître le résultat avec la bonne orthographe. Ce sont en réalité les algorithmes de l’Intelligence Artificielle (IA) qui permettent cette correction en utilisant le Machine Learning avec le Deep Learning et le NLP.
B – Dans le secteur de la distribution et de la logistique
La chaîne logistique est dotée de plusieurs étapes qui peuvent parfois être complexes à gérer. L’utilisation d’une technologie comme l’IA permet alors d’optimiser ces étapes. Par exemple, connaître la localisation des produits permet aux équipes d’être plus rapides et efficaces. L’IA peut notamment assister l’humain dans la mise en place d’un meilleur management des stocks. Dans ce domaine, l’IA permet ainsi d’éviter les sources d’erreurs et d’obtenir un gain de temps et d’argent considérable.
C – Dans le secteur de la santé
La recherche médicale vit une révolution numérique face à la grande quantité de données, notre capacité à les collecter, à les stocker mais également à les traiter. Le fonctionnement de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé est ainsi très prometteur. Cette technologie permettrait notamment d’améliorer la qualité des soins. L’IA est au cœur de la médecine du futur, avec des opérations assistées, des programmes capables de détecter précocement des cancers ou encore des maladies mentales telles que la schizophrénie.
Découvrez notre article « Deep Learning in Medical Imaging » si vous souhaitez aller plus loin.
D – Dans le secteur de la relation client
Dans le secteur de la relation client, citons notamment les chatbots. Ces solutions privilégiées des entreprises permettent d’évoluer vers une relation client de plus en plus personnalisée. Les chatbots apprennent à imiter les styles de conversation des représentants des clients, en utilisant le traitement du langage naturel (NLP). Grâce au fonctionnement de l’intelligence artificielle, les chatbots peuvent alors répondre à des questions complexes, qui nécessitent des réponses détaillées.
E – Dans le secteur automobile
L’IA intervient aussi de plus en plus dans le domaine des voitures intelligentes. De nombreux constructeurs envisagent de l’intégrer aux automobiles afin de fournir des services transparents de diverses technologies, comme les informations sur le trafic ou les mises à jour en temps réel sur les barrages routiers. L’IA est également à l’œuvre dans les véhicules autonomes.
F – Dans le secteur du streaming
Vous avez sans doute remarqué qu’au fil du temps, les listes de lecture suggérées sur votre application musicale ou bien les recommandations Youtube deviennent de plus en plus pertinentes, en lien avec vos goûts. Il s’agit bel et bien de l’IA, qui suit de près les vidéos et la musique que vous écoutez le plus afin de vous suggérer du contenu qui pourrait vous plaire.
G – Dans le secteur de la sécurité
Dans ce secteur, l’idée de l’intelligence artificielle est notamment la surveillance à plus grande échelle. Par exemple, la surveillance d’un flux important transmis par les caméras et autres appareils. L’IA utilise la reconnaissance faciale, d’objets et de lieux, afin de contrôler les entrées et les analyser (aéroports, stades, etc.).
H – Dans le secteur de la finance
Les banques et institutions financières utilisent l’IA pour détecter les activités frauduleuses, analyser les tendances d’investissement des clients ou encore proposer des services à la clientèle. Dans le secteur bancaire, cette technologie est aussi utilisée pour comprendre vos préférences, vos exigences et votre solidité financière, afin de vous suggérer des produits pertinents. L’intelligence artificielle, en plus de repérer les fraudes, est en capacité de détecter le blanchiment d’argent.
V – Quels sont les avantages des technologies de l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est comme un super assistant. Elle collecte, trie, analyse les données, apprend comme un humain et s’ajuste de façon autonome. Vous savez désormais comment fonctionne l’intelligence artificielle et quels sont ses domaines d’intervention. Découvrez à présent quels sont ses avantages !
A – L’IA limite les erreurs
Les systèmes basés sur des algorithmes d’intelligence artificielle fonctionnent sur la base d’enregistrements et de décisions antérieurs. En conséquence, les machines et les applications ont la capacité de résoudre les problèmes en moins de temps et avec un taux d’erreur plus faible. L’IA réduit également les défaillances dues aux limites humaines. Dans certaines lignes de production, l’IA est utilisée pour détecter, grâce à des capteurs infrarouges, de petites fissures ou des défauts dans les pièces qui sont indétectables par l’œil humain.
B – L’IA permet de travailler 24h/24h
Contrairement aux humains, les robots créés à l’aide de l’IA peuvent être conçus pour travailler dans des environnements normaux ou extrêmes sans avoir besoin de faire des pauses. Ils peuvent travailler seuls pendant de longues heures, sans interruption et sans distraction. Comme leur efficacité n’est pas influencée par des facteurs internes ou externes, ils peuvent exécuter des tâches difficiles et répétitives avec moins d’usure.
C – L’IA offre plus de rationalité
Un autre avantage de l’intelligence artificielle réside dans l’absence d’émotions et l’utilisation d’une plus grande rationalité. Cette caractéristique permet à ces systèmes de prendre des décisions efficaces sans hésitation. Comme ils n’ont pas de côté sentimental, ils peuvent développer une logique plus fine et produire plus efficacement. On peut en voir un exemple dans le secteur des soins de santé, où les outils d’IA ont amélioré les traitements et réduit le risque de faux diagnostics.
D – L’IA fait gagner du temps
L’intelligence artificielle réduit le temps consacré à l’analyse des données. Le fait de disposer de plus d’informations de manière structurée permet à chacun des responsables de prendre des décisions plus rapidement et plus efficacement. L’IA permet également d’imiter les actions humaines plus rapidement, ce qui permet aux hommes de se libérer de certaines tâches répétitives et fastidieuses.
E – Que retenir du fonctionnement de l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle est omniprésente dans nos vies et nous sommes actuellement au début d’une nouvelle ère dans laquelle les algorithmes se propagent dans tous les secteurs économiques. C’est sans conteste grâce au nombre massif de données disponibles que nous avons pu permettre à l’intelligence artificielle d’atteindre ses capacités actuelles.
Cette technologie est cependant l’imitation de la pensée humaine et si elle a énormément évolué ces dernières années, elle reste insuffisante, notamment en raison de l’absence de conscience de soi. En effet, pour l’instant, la machine ne pense pas comme un humain. Même si le développement et le perfectionnement de cette technologie soulèvent des questions éthiques et de sécurité, il ne faut pas oublier que l’un de ses objectifs majeurs reste de soutenir les individus dans l’accomplissement de tâches pénibles, voire de les remplacer, notamment lorsqu’il s’agit de tâches dites dangereuses.
Il n’y a donc aucune raison de s’inquiéter de l’intelligence artificielle, au contraire, celle-ci nous aide déjà dans bon nombre de domaines et continuera sans doute à le faire de mieux en mieux. Les chercheurs pensent que, tant que la finalité de l’IA et ses objectifs ne s’éloignent pas de ceux des êtres humains, cette technologie gardera tout son potentiel et ne pourra qu’être bénéfique pour l’humanité. Le défi majeur à relever est que l’IA doit être et rester au service de l’intelligence humaine.
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Vos commentaires
Quelques précisions me semblent être de mise.
L’IA basée sur un réseau de neurone n’est que la tendance actuelle. Auparavant il s’agissait avant tout de systèmes experts, basés sur des règles explicites fournies par des experts (le domaine médical l’utilise encore aujourd’hui par exemple). Cela les rendait capables d’expliquer leurs résultats (ce que ne sait pas faire un réseau de neurone encore aujourd’hui) mais incapables d’apprendre par eux-même et coûteux à mettre en place. Ce sont ces limites que les systèmes de neurones permettent de combler, au prix d’une incapacité à expliquer leurs résultats.
Quand on dit que l’IA limite les erreurs, c’est imprécis. L’IA, ou plutôt les systèmes de neurones dont il est question ici, reproduit les comportements trouvés dans l’ensemble de données qui a servit d’apprentissage. Si cet ensemble de données contient des biais/erreurs, il les reproduira. L’IA ne limite donc pas les erreurs, mais elle a un comportement qui est « représentatif » de ce qu’on lui a demandé d’apprendre. Si on lui fait apprendre de bonnes choses, elle fera de bonnes choses… Encore faut-il lui donner de bonnes choses à apprendre.
Il n’y a effectivement aucune raison de s’inquiéter de l’IA, qui n’est qu’un outil, de la même manière qu’il n’y a aucune raison de craindre un couteau, qui ne vous attaquera pas de lui-même. Tout dépend de l’utilisation qui en est faite.
Comment les applications déjà utilisées vont elles être modifiées et le lecteur prévenu des changements intervenusi
Mes notions d’IA d’il y’a 40 ans.
D’abord c’était le non procédural Vs le procédural. Autrement dit l’accès par un programme informatique à un résultat donné n’était plus le résultat de l’exécution de règles spécifiques (combinant conditions, itérations, calculs,…) implémentés dans ce programme.
Le principe de traitement était à l’inverse plus générique (moins spécifique au contexte précisément traité) grâce non pas à des structures algorithmiques classiques, mais à la formulation de prédicats de logique mathématique. « Le programme » dont découlera notre résultat sera alors constitué plutôt d’un moteur d’inférence, d’un ensemble de règles d’inférence, évaluées dans le moteur, et d’une base de connaissances, l’équivalent des BD relationnelles.
L’immense avantage étant le côté auto apprentissage du système, contrairement au « procédural », puisque la base de faits est enrichie automatiquement au fur et à mesure de la mise en oeuvre du système (expert comme on l’appelait). Prolog était un des langages d’expérimentation phares dans ce domaine.
L’intelligence artificielle peut elle remplacer un humain lors d’échanges de sentiments au cours d’une recherche amoureuse et tenir son interlocutaire en haleine pour rappeler suite aux nombreuses questions posées et lui faire dépenser ses crédits ?
Bonjour, je retiens à la lecture du document les points suivants qui arrivent en fin de lecture, limite les erreurs, travaille 24h sur 24 est plus rationnelle et fait gagner du temps. L’être humain est contradictions, émotions relations etc… j’en déduit que libérer l’homme des taches fastidieuses répétitives etc… mène directement à France emploi sauf pour les déployeurs et autres taches induites par le développement le suivi et la maintenance. Pour être plus sérieux l’intelligence artificielle ne fait que recouper synthétiser donc rentabiliser l’existant et ne deviens créatif qu’à la marge à savoir point d’émotions, d’horaires etc… Le progrès n’a de valeur qu’en intégrant l’espèce humaine dans sa globalité, sa dualité et ses contradictions. Me prouver le contraire permettrait de m’inclure dans votre optimiste. Merci.
Bonjour.
Vous rédigez un très bel article, mais a aucun moment vous ne parlez pas des problèmes de l’IA.
Je comprends que vous êtes optimistes sur la question des IA, certes. Mais ne dites plus jamais qu’il n’y a pas de risque. Le risque 0 existe t-il? Jamais!
Une question toute bête pour vous. Programme t’on l’IA de A à Z?
Avec le deep learning c’est impossible.
Ça veut dire que vous nous proposez quelque chose qui ne se contrôle pas a 100% et vous nous parlez de risque zéro ?
On ira jusqu’à comparer les IA aux ordinateurs ?
Non, mais …
Vous dites que l’on ne saurait définir l’intelligence humaine, mais l’IA essaye de la reproduire.
Il n’y a t’il pas une contradiction dans tout ça.
Bonjour,
Tout d’abord je vous remercie pour votre intervention.
Vous abordez plusieurs questions auxquelles on ne peut répondre dans un même article.
Personne n’a nié que l’IA présente également quelques enjeux et risques qui peuvent faire l’objet d’un article à part. Si ça vous intéresse, vous pouvez consulter un de nos articles qui met en évidence plusieurs limitations de l’IA générative : https://meritis.fr/blog/comment-ia-generative-est-en-train-de-remodeler-notre-avenir-en-bien-et-en-mal/
Par rapport à la première question, non, on ne peut pas programmer ce que fait l’IA de bout en bout, pour la simple raison qu’il faudrait disposer d’un algorithme avec une complexité pas trop importante pour qu’on puisse le faire. Or, l’humain est incapable de rédiger ce type d’algorithme à cause de la complexité de ces tâches. L’IA vient donc, compenser cette faiblesse en offrant une solution capable de réaliser les tâches que l’humain ne peut pas faire ou peut faire difficilement. Il faut savoir également, que l’humain a tenté durant plusieurs années de programmer plusieurs choses étapes par étape mais les résultats étaient limités. On peut prendre comme exemple, la traduction automatique, il n’y a qu’après avoir impliquer le deep-learning qu’on est passé à des solutions efficaces.
Par rapport au contrôle, les ingénieurs bossent sur ça justement. La preuve quand vous interrogez ChatGPT, vous allez vous rendre compte qu’il y a des filtres mis en place afin d’interdire le modèle de faire sortir certains types de réponses (dangereuses, propos raciste, …). Cela prouve qu’il y a moyen d’avoir un contrôle sur les modèles à déployer.
Pour la dernière question, tout le monde pense que l’IA générative est intelligente, alors qu’il n’y aucune intelligence derrière. En effet, l’IA n’est dotée d’aucune intelligence, encore moins une intelligence similaire à celle de l’humain. Les modèles actuels ne font que comparer une représentation des entrées (les embeddings) et calculer des probabilités pour trouver les termes les plus probables pour aboutir à des réponses. On peut assimiler l’IA à une personne qui a pu lire tous les livres d’une bibliothèque gigantesque et qui est devenu capable de répondre efficacement à des questions alors qu’il ne maîtrise pas du tout le contenu de ces livres.
Une autre preuve est que GPT est toujours limité dans tout ce qui a relation avec les sujets complexes en mathématiques, parce que ce domaine est complexe et exige une vraie intelligence et un raisonnement très poussé.
Pour résumer, il faut voir l’IA comme un outil performant pouvant réaliser des tâches complexes mais qui n’est en aucun cas intelligent. D’autre part, l’IA présente également des enjeux et des risques qui restent maitrisables. Jusqu’à ce jour, l’IA est loin d’être un outil hyper dangereux car on est toujours face à de l’IA faible (étroite). Il suffit donc, de mitiger ces enjeux et risques afin de profiter des grandes opportunités qu’elle nous offre, et à la fin, les risques et les dangers identifiés ne viennent pas de la technologie elle-même mais de l’usage que nous en faisons.
Bonjour et merci pour vos commentaires intéressants.
En effet, les réseaux de neurones sont devenus la tendance depuis que le deep-learning a prouvé sa suprématie sur le reste des approches d’IA. Les systèmes experts sont également intéressants mais présentent plusieurs limitations dont par exemple, le problème de scalabilité et la rigidité des solutions. D’autre part, leur champs d’application reste limité comparés par aux approches d’IA actuelles. On ne peut par exemple pas développer un système efficace de traduction automatique. Le besoin de leur fournir des règles les rend très limité comparés aux approches d’IA actuelles.
Concernant le problème d’explicabilité, il faut savoir qu’il y a également d’autres approches d’IA où il est possible d’expliquer les modèles, par les méthodes SHAP et LIME, par exemple. En effet, les arbres de décisions et les forêts aléatoires peuvent facilement s’expliquer. D’autres part, les chercheurs accentuent leurs efforts pour trouver un moyen d’expliquer les modèles basées sur les réseaux de neurones. On n’est pas à un niveau d’explicabilité très abouti mais les résultats sont très intéressants et encourageants.
Je ne sais pas si j’ai bien compris votre question mais les modifications vont avoir lieu de manière douce. En plus, les entreprises essaient d’intégrer de l’IA dans leurs outils de manière transparente pour l’utilisateur. Par exemple, Microsoft a déjà développé des modules utilisant GPT dans tous ses outils collaboratifs (teams) et MS 365 (Word, PowerPoint, …). Leur utilisation est très simple, elle consiste en une boite de dialogue à partir de laquelle on pourrait dialoguer avec le modèle avec du langage naturel.
Effectivement, on n’est plus dans le même type de problématique et d’objectifs. L’IA apporte de nouveaux avantages et caractéristiques, notamment la capacité de se mettre à jour sans avoir à fournir de nouvelles règles car les modèles sont capables à identifier eux même les règles à utiliser pour réaliser les tâches contrairement aux systèmes experts où on devait fournir plusieurs inputs comme pour prolog : la base de faits, les règles, les clauses de prédicats, etc.
Le sujets des sentiments est très complexe. A l’heure actuelle, on constate un énorme progrès pour la reconnaissance des sentiments à partir de textes, mais les résultats ne sont pas parfaits. De plus, l’histoire de sentiments est beaucoup plus complexe et le texte ne suffit pas pour reconnaitre les sentiments. En effet, bien qu’il est possible d’exprimer des sentiments via du texte, les sentiments dépendent de l’interprétation. On peut par exemple interprété en lisant un message que l’émetteur de ce message est fâché alors qu’il ne l’est pas. D’autre part, le progrès en vision par ordinateur permet aux machine d’étudier le comportement des yeux pour identifier et même des détails poussés sur l’iris pour reconnaitre certaines émotions. Pour résumer, pour l’instant, l’IA est incapable de remplacer un humain dans un échange de sentiments mais il y a des travaux en cours qui pourraient aboutir à de bons résultats, mais une machine restera une machine, même si elle arrive à comprendre des sentiments elle ne pourra les ressentir.
Vous avez tout raison. A l’heure actuelle, le niveau de performance de l’IA la qualifie pour jouer uniquement le rôle d’assistant pour réaliser les tâches chronophages qui ne nécessite pas une intelligence ou un raisonnement très poussé. Si on prend par exemple un système de surveillance vidéos basé sur l’IA, le rôle de la machine est de détecter des cibles (personnes recherchée, …). C’est l’humain qui va prendre le relai par la suite, pour vérifier le résultat et prendre les mesures nécessaires. L’IA actuelle s’inscrit dans la catégorie de l’IA faible (ou étroite), il n’y aucune notion d’intelligence mais juste une illusion d’intelligence. L’IA qui pourrait remplacer les humains (l’IA forte : l’IA générale et la super intelligence) reste théorique à l’heure actuelle.