Depuis l’Antiquité, on théorise des machines qui reproduisent l’intelligence humaine mais tel qu’on l’entend aujourd’hui, l’IA n’apprend pas comme une personne : elle est entrainée à reproduire les comportements humains. Les premiers travaux en IA se sont concentrés sur des tâches simples comme la résolution de problèmes, les jeux ou les échanges, le programme Eliza a été considéré comme le premier chatbot en 1966. La technologie informatique ayant beaucoup évolué depuis cette date et la puissance de calcul des ordinateurs ayant augmenté, nos ordinateurs nous permettent d’exploiter aujourd’hui toutes les capacités de l’IA.
En IA, on parle d’apprentissage machine (ou machine learning en anglais).
- L’apprentissage dit « supervisé » est une méthode d’entrainement où l’IA apprend grâce à des données préalablement étiquetées, cela veut dire que l’on annote par exemple des photos pour repérer des éléments conformes et non conformes. Les algorithmes apprennent ainsi à prédire des résultats basés sur des exemples fournis.
- L’IA apprend aussi via l’apprentissage dit « non supervisé ». L’algorithme explore les données mais sans exemples et peut construire lui-même des regroupements.
- Le troisième type d’apprentissage est dit « par renforcement ». Concrètement, cela implique un agent, c’est à dire un programme informatique conçu pour effectuer des tâches spécifiques de manière autonome et qui s’entraine à prendre des décisions en interagissant avec un environnement.
Ces trois techniques là permettent par exemple, dans le bâtiment, de suivre l’état d’avancement d’un chantier, contribuer à générer des plans de calepinage optimisés, aider à planifier et à gérer les projets pour prédire les délais et les coûts ou encore, à améliorer les démarches de prévention. Et dans les bureaux, on peut imaginer des outils qui classent les documents liés à un même chantier ou qui visent à les renommer.
Bien évidemment, toutes ces technologies ne sont pas infaillibles. Elles répondent à des calculs mathématiques et ne savent rien au sens de la connaissance, mais elles font des connexions et reproduisent, même les erreurs ou les biais. Les IA n’ont aucune notion de la vérité.
Il faut garder en tête trois points de vigilance quand on utilise des outils d’IA.
- Il est nécessaire d'avoir un regard critique, la compétence métier est essentielle.
- Il faut évaluer régulièrement l’outil.
- Il est important d’être vigilant sur les risques de ce qu’on appelle les hallucinations qui sont des informations fausses générées par l’IA, mais aussi des éléments erronés ou des biais qui viendraient s’insérer dans la base documentaire.
Quand une entreprise utilise ces technologies, elle doit mettre en place une gouvernance des données comme un suivi précis des projets. Il est important de garder la main et de guider l’intelligence artificielle, pour qu’elle puisse continuer à être le puissant outil d’aide qu’elle est déjà.
Dans la prochaine vidéo, nous évoquerons la question des données. Et n’oubliez pas les podcasts et masterclass qui complètent « la série IA 2024 ».
A suivre…
