Plus les données sont nombreuses, plus efficace sera l’IA
Bien des personnes considèrent l’IA comme une technologie futuriste qui n’exerce que peu d’impact sur leur vie quotidienne. Rien n’est plus faux ! Les technologies actuelles de deep learning par exemple, découlent de travaux effectués par Frank Rosenblatt dès 1954 !
Deux ans plus tard seulement, une machine conçue par Arthur Samuel se montrait déjà capable de battre un grand maître au jeu de dames. Les machines ont mis plus de temps pour devenir plus performantes pour des jeux plus complexes comme les échecs et le go, mais elles ont fini par détrôner l’être humain dans ces disciplines aussi, respectivement en 1998 et 2016.
IA symboliques, IA statistiques
De manière générale, une IA est un programme informatique qui analyse des données et prend seul des décisions revêtant un caractère « intelligent ». On distingue deux grandes classes d’IA : les symboliques et les statistiques. Les IA symboliques résolvent des problèmes sur la base d’une série de règles encodées par un être humain. Cela peut être une machine qui joue aux échecs, des chatbots, des moteurs de jeu vidéo… ou même un régulateur de température, de pression ou de vitesse. Globalement, elles fonctionnent sur le mode « si… alors » : « si » un joueur pénètre dans telle zone de jeu, « alors » tel événement va se produire. Les recherches sur ce type d’IA n’ont guère évolué depuis les années 1970.
À l’heure actuelle, ce sont les IA statistiques qui concentrent toute l’attention. Elles sont capables de prendre des décisions sur la base d’une étude statistique de données. Ce sont les données elles-mêmes qui font émerger les règles de fonctionnement de ces IA. Plus les données sont nombreuses, plus e£ficace sera l’IA. Ces données peuvent être de toutes natures : images, données des clients d’une entreprise, valeurs de mesure dans le cadre d’une recherche scientifique, etc. Les voitures autonomes telles que la Google Car utilisent par exemple une IA statistique opaque pour assurer leur pilotage.
Des applications très concrètes
L’IA est aujourd’hui utilisée à l’échelle mondiale dans un grand nombre de secteurs d’activité : grande distribution, télécoms, banques, industries, etc. À titre d’exemple, l’outil d’IA de notre société a permis de détecter et prévenir les complications post-natales, de réduire de 20 % le nombre de nourrissons nécessitant des soins intensifs et de détecter, avec 95 % de précision, les personnes susceptibles de souffrir de problèmes cardiaques endéans les 6 mois. À l’avenir, le déploiement d’outils conviviaux en self-service comme TIMi fera progressivement disparaître la nécessité de consacrer du personnel humain à des tâches répétitives et fastidieuses telles que la manipulation de fichiers Excel.
Et TIMi dans tout ça ?
TIMi est le leader mondial incontestable dans le domaine de l’Automatic Machine Learning. Développé depuis 2007, il permet de créer des IA sans lourde infrastructure et en quelques minutes à peine. D’une complexité comparable à Excel, c’est un outil en self-service qui n’est pas réservé aux spécialistes IT, mais utilisable par n’importe quel professionnel au sein d’une entreprise.
Une des di£cultés souvent rencontrées par nos clients est de manipuler les gros volumes de données qui permettent à ces outils de déployer leurs pleines capacités. Ces volumes se mesurent en bases de données en millions, voire milliards de lignes. Cette grande volumétrie peut impliquer des coûts importants. C’est pourquoi TIMi intègre un outil de manipulation de données (ETL), gratuit et aujourd’hui reconnu comme le meilleur du marché dans le cadre des problématiques Big Data.
