Qu’est-ce qu’une application IA ?

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L’intelligence artificielle (IA) fait référence aux systèmes conçus pour effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine, comme le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception et la compréhension du langage. IA responsable : met l’accent sur l’équité, la transparence et l’utilisation éthique des technologies IA.

Charges de travail d’IA clés :

  • IA générative
  • Agents et automatisation
  • Speech
  • Analyse de texte
  • Computer Vision
  • Extraction d’informations

Toutes ces charges de travail reposent sur la base du Machine Learning.

Image montrant les charges de travail répertoriées ci-dessus.

L’IA est l’objectif plus large : créer des systèmes qui imitent l’intelligence humaine. Machine Learning (ML) est la méthode principale que nous utilisons pour atteindre l’IA et est rendue possible par les algorithmes pilotés par les données. En général, ML permet aux machines d’apprendre des modèles à partir de données et d’améliorer les performances sans programmation explicite.

Types d'apprentissage automatique :

  • Apprentissage supervisé et non supervisé : comme la régression (supervisée) pour prédire les prix, la classification (supervisée) pour la détection du courrier indésirable et le clustering (non supervisé) pour la segmentation des clients.
  • Deep Learning : branche spécialisée de ML utilisant des réseaux neuronaux avec plusieurs couches pour des tâches telles que la reconnaissance d’images et la synthèse vocale. Le Deep Learning fournit la base via des réseaux neuronaux qui apprennent des modèles complexes à partir de jeux de données massifs.
  • IA Générative : utilise des fonctionnalités d’apprentissage profond pour créer du contenu ( texte, images, audio, code) au lieu de classer ou de prédire les résultats.

Applications d’IA

Une application IA est une solution logicielle qui utilise des techniques d’IA, telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et l’extraction d’informations, pour effectuer des tâches qui nécessitent généralement une intelligence de type humain. Ces applications peuvent comprendre, raisonner, apprendre et répondre aux entrées d’une manière qui se sent plus adaptative et intelligente que les logiciels traditionnels.

Les applications IA sont les suivantes :

  • Propulsé par des modèles : ils utilisent des modèles entraînés pour traiter les entrées et générer des sorties, comme du texte, des images ou des décisions.
  • Dynamique : contrairement aux programmes statiques, les applications IA peuvent s’améliorer au fil du temps par le biais d’un réentraînement ou d’un réglage précis.

Voici quelques-unes des façons courantes dont les utilisateurs interagissent avec des applications IA :

  • Interfaces conversationnelles : les utilisateurs interagissent via des chatbots ou des assistants vocaux (tels que : poser des questions, obtenir des recommandations).
  • Fonctionnalités incorporées : l’IA est intégrée aux applications pour les tâches telles que la saisie semi-automatique, la reconnaissance d’images ou la détection des fraudes.
  • Prise de décision : les applications IA fournissent des insights ou des prédictions pour aider les utilisateurs à faire des choix éclairés (tels que : achats personnalisés, diagnostics médicaux).
  • Automatisation : ils gèrent des tâches répétitives, telles que le traitement des documents ou le service client, ce qui réduit les efforts manuels.

Voici quelques exemples d’applications IA pour différents secteurs d’activité :

  • Soins de santé : outils de diagnostic basés sur l’IA qui analysent les images médicales (telles que les rayons X ou les IRM) pour aider les médecins à détecter les maladies plus précisément et rapidement.
  • Finance : systèmes de détection des fraudes qui utilisent l’IA pour surveiller les transactions en temps réel et identifier les activités suspectes, ce qui contribue à prévenir les crimes financiers.
  • Vente au détail : moteurs de recommandation personnalisés qui analysent le comportement et les préférences des clients pour suggérer des produits, améliorant ainsi l’expérience d’achat.
  • Fabrication : solutions de maintenance prédictive qui utilisent l’IA pour surveiller l’équipement et prévoir quand les machines sont susceptibles d’échouer, ce qui réduit les coûts de temps d’arrêt et de maintenance.
  • Éducation : systèmes de tutorat intelligents qui s’adaptent au style d’apprentissage et au rythme de chaque étudiant, fournissant des commentaires et un soutien personnalisés pour améliorer les résultats d’apprentissage.

Examinons ensuite chaque composant d’une application IA en relation avec les technologies Microsoft.