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CONTENU ASSOCIÉ
Les réseaux de neurones
Exemples d’IA et conclusion
Exemples d’IA en simulation
Présentation
1. L’intelligence artificielle
Quel est la définition de l’intelligence artificielle, son histoire et à quoi sert-elle ?
1.1. Qu’est-ce que l’IA
Dans cette partie nous allons voir la définition de l’intelligence artificielle ainsi que son histoire.
1.1.1. Définition de l’Intelligence Artificielle :
Larousse :
Ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine.
L’internaute :
Imitation de l’intelligence humaine à l’aide de procédés informatiques.
Remarque :
C’est une imitation, cela simule l’intelligence. On est loin de la véritable intelligence similaire aux animaux voir aux hommes
1.1.2. Historique de l’Intelligence Artificielle :
1940 – Pendant la Seconde Guerre mondiale, le cryptologue Alan Turing développe une machine capable de déchiffrer le code d’Enigma, la machine de chiffrement des communications allemandes. On le considère comme le père de l’informatique moderne et de l’intelligence artificielle
1950 – Alan Turing va se demander si une machine peut penser. Il va développer une proposition de test permettant de vérifier si une machine est capable d’imiter la conversation humaine (Test de Turing)
1955 – Utilisation de transistor permettant la création de circuits imprimés
1960 – Arthur Samuel développe un jeu de dames avec une IA auto-apprenante qui a battu un champion américain
1970 – Chute des investissements dues à l’optimisme trop grand des chercheurs ayant sous-évalué les difficultés empêchant l’atteinte des résultats promis
1980 – Naissance du concept de machine learning, les programmeurs apprennent au système quoi faire et les corrigent si besoin
1990 – Le logiciel d’IBM DeepBlue bat le champion du monde d’échec
2000 – Naissance du concept de deep learning, divise la compréhension globale en différentes couches permettant de distinguer des caractéristiques. Ces dernières une fois associées permettent de répondre à des problématiques plus complexes
2010 et 2020 – Développement de la technologie avec l’accroissement du big data et du cloud permettant le déploiement de plus de puissance de calcul. Le logiciel de Google AlphaGo bat le champion du monde jeu de go
Remarque :
L’IA n’est pas une technologie récente, elle est seulement limitée par les capacités de son temps.
L’IA va exploser grâce aux nouvelles technologies de récolte de données et de calculs.
1.2. A quoi ça sert ?
Dans cette seconde partie nous allons voir à quoi sert l’IA.
1.2.1. Les deux types d’interactions :
Base de données :
L’agent va récupérer des données, les traiter et renvoyer des résultats
L’environnement :
L’agent va récupérer l’état de l’environnement, déterminer une action à exécuter dans ce dernier et obtenir une récompense en fonction du résultat de l’action.
Remarque :
Dans un cas l’IA va donner une information, dans l’autre elle va commander un environnement (ex: jeux vidéo, machines…).
En base de données on traite des informations fixes, en environnement en traite des informations en temps réel (plus lent pour l’apprentissage)
1.2.2. Les environnements de démonstrations :
Base de données :
Pour les exemples avec base de données on va se servir d’images de chiens et de chats
L’environnement :
Pour les exemples avec environnement on va se servir d’un petit labyrinthe
1.2.3. Prédire, Classifier et Contrôler :
Prédire :
Pour chaque élément de la Bdd (ex: chaque image), on fait une prédiction pour chaque résultat possible
Classifier :
On classe chaque élément de la Bdd (ex: chaque image) dans les différents résultats. Revient à restituer les résultats ayant les prédictions les plus importantes
Contrôler :
Pour chaque état de l’environnement (séquentielle, périodique, temporelle…), on détermine l’action à exécuter. Revient à restituer l’action ayant la prédiction la plus importante.
