Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

L'intelligence artificielle (IA) est la capacité d'une machine ou d'un ordinateur à imiter les capacités de l'esprit humain. L'IA exploite de multiples technologies pour doter les machines de capacités de planification, d'action, de compréhension, d'apprentissage et de perception semblables à celles de l'homme. Les systèmes d'IA peuvent percevoir leur environnement, reconnaître des objets, prendre des décisions, résoudre des problèmes, apprendre de l'expérience et imiter des exemples. Ces capacités sont combinées pour accomplir des actions qui, autrement, nécessiteraient l'intervention d'humains, comme conduire une voiture ou accueillir un invité.

Pourquoi l'IA gagne-t-elle en popularité ?

L'intelligence artificielle a peut-être fait son entrée dans les conversations quotidiennes au cours de la dernière décennie, mais elle existe depuis des décennies. Sa montée en puissance relativement récente n'est pas le fruit du hasard.

La technologie de l'IA, et en particulier l'apprentissage machine, repose sur la disponibilité de grands volumes d'informations. La prolifération d'Internet, l'expansion de l'infonuagique, l'essor des téléphones intelligents et la croissance de l'Internet des objets ont créé une quantité énorme de données qui augmente chaque jour. Cette mine d'informations, combinée aux progrès considérables réalisés en matière de puissance de calcul, a rendu possible le traitement rapide et précis d'énormes quantités de données.

Aujourd'hui, l'IA complète nos conversations par clavardage, suggère des réponses par courriel, fournit des itinéraires, recommande le prochain film à regarder en continu, passe l'aspirateur sur nos planchers et effectue des analyses d'images médicales complexes.

Quelle est l'histoire de l'IA ?

L'histoire de l'intelligence artificielle remonte à la Grèce antique. Cependant, c'est l'essor de l'informatique qui a rendu l'IA vraiment possible. Il est à noter que la définition de l'IA a évolué au fil du temps, en fonction des évolutions technologiques. Par exemple, il y a quelques décennies, les machines capables d’effectuer une reconnaissance optique de caractères (OCR) ou des calculs arithmétiques simples étaient classées comme IA. Aujourd'hui, la reconnaissance optique de caractères et les calculs de base ne sont plus considérés comme de l'IA, mais plutôt comme une fonction élémentaire d'un système informatique.

• Années 1950 – Alan Turing, célèbre pour avoir décrypté le code ENIGMA utilisé par les nazis pendant la Seconde Guerre mondiale, publie l'article « Computing Machinery and Intelligence » dans la revue Mind. Il essaie de répondre à la question à savoir si les machines peuvent penser. Il décrit le test de Turing qui permet de déterminer si un ordinateur fait preuve de la même intelligence qu'un être humain. Le test stipule qu'un système d'IA doit être capable de tenir une conversation avec un humain sans qu'il sache qu'il parle à un système d'IA. La toute première conférence sur l'IA a lieu au Dartmouth College. C'est ici que le terme intelligence artificielle a été utilisé pour la première fois.
• Années 1960 – Le ministère américain de la Défense, par le biais de la DARPA, s'intéresse de près à l'IA et entreprend le développement de programmes informatiques imitant le raisonnement humain. Frank Rosenblatt construit l'ordinateur Mark 1 Perceptron, basé sur un réseau neuronal qui apprend par l'expérience.
• Années 1970 – La DARPA termine divers projets de cartographie routière.
• Années 1980 – Une vague d'IA plus complexe émerge. Les réseaux neuronaux avec des algorithmes de rétropropagation trouvent une application généralisée dans les systèmes d'IA.
• Années 1990 – Les volumes de données produits augmentent de façon exponentielle. Les ordinateurs puissants traitent rapidement de grandes quantités de données. Le superordinateur Deep Blue a vaincu deux fois le champion du monde d'échecs Garry Kasparov. Le projet de séquençage du génome et d'autres entreprises tout aussi complexes génèrent une quantité considérable d'informations. Les progrès de l'informatique permettent de stocker, d'accéder et d'analyser ces données.
• Années 2000 – La révolution Internet propulse l'IA à des sommets sans précédent. Les mégadonnées font partie du vocabulaire des entreprises. La DARPA a déployé des assistants personnels intelligents bien avant qu'Alexa, Siri, Cortana et l'Assistant Google ne deviennent des noms familiers. Cela ouvre la voie au raisonnement et à l'automatisation qui font partie intégrante des ordinateurs personnels et des téléphones intelligents actuels. Cela inclut les systèmes de recherche intelligents et les systèmes d'aide à la décision qui augmentent et complètent les capacités humaines.
• Années 2010 – Le géant chinois de la recherche Baidu dévoile le supercalculateur Minwa, qui utilise un réseau neuronal convolutif pour identifier, analyser et catégoriser des images avec une précision supérieure à celle de l'être humain moyen. Le programme de réseau neuronal profond AlphaGo de DeepMind bat le champion du monde de go, Lee Sodol, dans un match en cinq parties. Le go est un jeu chinois ancien, considérablement plus complexe que les échecs.
• Années 2020 – Cette période a été marquée par des progrès rapides dans les capacités de l'IA, notamment en matière de modèles de langage et d'IA générative. Cette période a également été marquée par une sensibilisation accrue du public et par des discussions croissantes sur les impacts potentiels de l'IA sur la société, le travail et la vie quotidienne. Parmi les faits saillants, mentionnons la sortie par OpenAI de GPT-3, qui présente d'impressionnantes capacités en langage naturel, suivie de GPT-4 avec des améliorations significatives. ChatGPT a également été lancé, démocratisant l'IA conversationnelle, ainsi que DallE pour la création d'images. AlphaFold de DeepMind représente une avancée majeure dans la prédiction de la structure des protéines. L’Union européenne propose le Règlement sur l’IA, visant à réglementer le développement et l’utilisation de l’IA. On observe des progrès continus dans les systèmes d'IA multimodaux (combinant texte, image et audio) et une attention croissante portée à l'alignement de l'IA et à la recherche en matière de sécurité.

Comment fonctionne l'IA ?

L'intelligence artificielle affirme qu'il existe des principes régissant les actions des systèmes intelligents. Elle repose sur la rétro-ingénierie des capacités et des caractéristiques humaines appliquées à une machine. Le système utilise une puissance de calcul supérieure à celle dont l'humain moyen est capable. La machine doit apprendre à réagir à certaines actions. Il s'appuie sur des données historiques et des algorithmes pour créer un modèle de propension. Les machines apprennent de l'expérience à accomplir des tâches cognitives normalement effectuées par le cerveau humain. Le système apprend automatiquement à partir des caractéristiques ou des modèles présents dans les données.

L'IA repose sur deux piliers : l'ingénierie et les sciences cognitives. L'ingénierie consiste à concevoir des outils qui reposent sur une intelligence comparable à celle de l'être humain. De grands volumes de données sont combinés à une série d'instructions (algorithmes) et à un traitement itératif rapide. Les sciences cognitives consistent à imiter le fonctionnement du cerveau humain et apportent à l'IA de multiples domaines, notamment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux, l'informatique cognitive, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et le raisonnement sur les connaissances.

Les systèmes d'IA sont-ils monolithiques ?

L'intelligence artificielle n'est pas un système unique. Il existe des systèmes d'IA simples et de bas niveau, axés sur l'exécution d'une tâche spécifique comme les prévisions météorologiques, l'analyse des données commerciales, la réservation de taxis et les assistants numériques. C’est ce type d’IA, appelé « IA étroite », avec lequel le consommateur moyen est le plus susceptible d’interagir. Son objectif principal est d'améliorer l'efficacité.

À l'autre bout du spectre se trouvent des systèmes avancés qui imitent l'intelligence humaine à un niveau plus général et peuvent s'attaquer à des tâches complexes. Cela inclut la pensée créative, abstraite et stratégique. À proprement parler, ce type de machine véritablement consciente, appelée « intelligence artificielle générale » ou IAG, n'existe pour l'instant que sur grand écran, même si la course vers sa réalisation s'accélère.

Où l'intelligence artificielle est-elle utilisée ?

L’humanité s’est tournée vers l’intelligence artificielle en reconnaissant son potentiel inestimable pour l’innovation commerciale et la transformation numérique. L'IA peut réduire les coûts et introduire des niveaux de vitesse, d'évolutivité et de cohérence qui seraient autrement inaccessibles. Vous interagissez probablement plusieurs fois par jour avec une forme d'IA. Les applications de l'IA sont trop nombreuses pour être couvertes de façon exhaustive ici. Voici un aperçu général de certains des plus importants.

1. Cybersécurité

Face à l'augmentation de l'ampleur, de la sophistication et de la fréquence des cyberattaques, les défenses cybernétiques reposant sur l'intervention humaine ne sont plus suffisantes. Traditionnellement, les applications anti-programme malveillant étaient conçues pour répondre à des menaces spécifiques. Les signatures virales seraient mises à jour à mesure que de nouveaux logiciels malveillants seraient identifiés.

Mais faire face à l'ampleur et à la diversité des menaces finit par devenir une tâche quasi impossible. Cette approche était réactive et dépendait de l'identification d'un logiciel malveillant spécifique pour son ajout à la mise à jour suivante.

Les systèmes antipourriel, pare-feu, de détection/prévention d'intrusion et autres systèmes de cybersécurité basés sur l'IA vont au-delà de la stratégie archaïque fondée sur des règles. L'identification, l'analyse, l'atténuation et la prévention des menaces en temps réel sont les maîtres mots. Ils déploient des systèmes d'IA qui détectent les caractéristiques des logiciels malveillants et prennent des mesures correctives même sans identification formelle de la menace.

Les systèmes de cybersécurité basés sur l'IA s'appuient sur un flux continu de données pour reconnaître les schémas et retracer les attaques. En alimentant les algorithmes avec de grands volumes d'informations, ces systèmes apprennent à détecter les anomalies, à surveiller les comportements, à répondre aux menaces, à s'adapter aux attaques et à émettre des alertes.

2. Reconnaissance vocale et traitement du langage naturel

Aussi appelée reconnaissance vocale (ou transcription vocale), la reconnaissance vocale est une technologie qui reconnaît la parole et la convertit en texte numérique. Elle est au cœur des applications de dictée vocale, ainsi que des GPS à commande vocale et des menus vocaux.

Le traitement automatique du langage naturel (TALN) repose sur une application logicielle pour déchiffrer, interpréter et générer un texte lisible par l'homme. Le traitement automatique du langage naturel (TALN) est la technologie qui sous-tend Alexa, Siri, les chatbots et autres assistants textuels. Certains systèmes de traitement automatique du langage naturel (TALN) utilisent l'analyse des sentiments pour identifier l'attitude, l'humeur et les qualités subjectives d'un langage.

3. Reconnaissance d'images

Aussi connue sous le nom de vision industrielle ou vision par ordinateur, la reconnaissance d'images est une forme d'intelligence artificielle qui permet de classer et d'identifier des personnes, des objets, du texte, des actions et des écrits présents dans des images fixes ou animées. Généralement basée sur des réseaux neuronaux profonds, la reconnaissance d'images a trouvé des applications dans les voitures autonomes, l'analyse d'images/vidéos médicales, les systèmes d'identification par empreintes digitales, les applications de dépôt de chèques, et bien plus encore.

4. Recommandations en temps réel

Les sites Web et les applications de commerce électronique et de divertissement exploitent les réseaux neuronaux pour recommander des produits et des contenus multimédias susceptibles de plaire au client en fonction de son activité passée, de l'activité de clients similaires, de la saison, de la météo, de l'heure de la journée, et plus encore. Ces recommandations en temps réel sont personnalisées pour chaque utilisateur. Pour les sites de commerce électronique, les recommandations permettent non seulement d'accroître les ventes, mais aussi d'optimiser les stocks, la logistique et l'aménagement du magasin.

5. Commerce automatisé d'actions

Le marché boursier peut être extrêmement volatil en période de crise. Pourtant, il est pratiquement impossible pour un être humain de réagir assez rapidement aux événements qui influencent le marché. Les systèmes de négociation à haute fréquence (HFT) sont des plateformes axées sur l'IA qui effectuent des milliers ou des millions de transactions automatisées par jour pour optimiser les portefeuilles d'actions des grandes institutions.

6. Services de covoiturage et voitures autonomes

Lyft, Uber et d'autres applications de covoiturage utilisent l'IA pour jumeler les passagers demandeurs et les chauffeurs disponibles. La technologie d'IA minimise les détours et les temps d'attente, fournit des estimations d'arrivée réalistes et calcule les majorations tarifaires lors des pics de demande.

Les voitures autonomes ne sont pas encore la norme dans la plupart des pays du monde, mais des efforts concertés ont déjà été déployés pour intégrer des fonctions de sécurité basées sur l'IA afin de détecter les situations dangereuses et de prévenir les accidents.

7. Technologie de pilotage automatique

Contrairement aux véhicules terrestres, la marge d'erreur pour les aéronefs est extrêmement réduite. Les fabricants d'aéronefs ont dû renforcer les systèmes de sécurité et devenir parmi les premiers à adopter l'intelligence artificielle.

Pour minimiser la probabilité et l'impact des erreurs humaines, les systèmes de pilotage automatique équipent les avions militaires et commerciaux depuis des décennies. Ils utilisent une combinaison de technologies GPS, de capteurs, de robotique, de reconnaissance d'images et d'évitement des collisions pour faire voler les avions en toute sécurité dans le ciel, tout en tenant les pilotes et le personnel au sol informés en fonction des besoins.

8. Automatisation des tests logiciels

L'intelligence artificielle accélère et simplifie la création, l'exécution et la maintenance des tests grâce à une automatisation intelligente des tests basée sur l'IA. L'apprentissage automatique basé sur l'IA et la reconnaissance optique de caractères (OCR) avancée permettent une reconnaissance d'objets avancée et, lorsqu'ils sont combinés à l'identification de maquettes basée sur l'IA, à l'enregistrement basé sur l'IA, à la correspondance de texte basée sur l'IA et à l'automatisation basée sur l'image, les équipes peuvent réduire le temps de création des tests et les efforts de maintenance des tests, et améliorer la couverture des tests et la résilience des ressources de test.

9. Essais fonctionnels

L'intelligence artificielle vous permet de tester plus tôt et plus rapidement grâce aux produits d'automatisation des tests fonctionnels OpenText ™ . Elle combine un soutien technologique étendu avec des capacités basées sur l'IA pour offrir la rapidité et la résilience nécessaires aux changements rapides d'applications au sein d'un pipeline de livraison continue.

10. Gestion des services aux entreprises

Les services informatiques et les entreprises sont tous deux confrontés aux défis suivants : trop de flux de travail manuels et sujets aux erreurs, un volume de demandes sans cesse croissant, des employés insatisfaits du niveau et de la qualité du service, et bien plus encore. L'intelligence artificielle et les technologies d'apprentissage machine peuvent faire passer la gestion des services au niveau supérieur :

• Les fonctions de recherche intelligente permettent aux employés de trouver des réponses facilement et rapidement.
• Les agents virtuels ou robots peuvent effectuer des tâches en utilisant le traitement automatique du langage naturel (TALN).
• L'analyse intelligente permet l'optimisation et l'automatisation des flux de travail.
• Les indicateurs provenant de données non structurées, par exemple des sondages auprès des utilisateurs, peuvent être recueillis et analysés plus efficacement.

Ce qui est vrai pour le soutien informatique l'est également pour la gestion des services d'entreprise (ESM) ; l'IA améliore les opérations et les résultats.

Comment se lancer dans le domaine de l'intelligence artificielle ?

Il existe de nombreuses façons d'exploiter l'intelligence artificielle pour que votre entreprise reste compétitive, stimule sa croissance et crée de la valeur. Cependant, votre organisation n'a pas de ressources illimitées, vous devez donc établir des priorités. Commencez par définir les valeurs et les objectifs stratégiques de votre organisation. À partir de là, évaluez les applications possibles de l'IA en fonction de ces valeurs et objectifs. Choisissez la technologie d'IA qui aura le plus grand impact sur votre entreprise.

Le monde va devenir de plus en plus dépendant de l'IA. La question n'est plus de savoir s'il faut adopter l'IA, mais quand. Les organisations qui tirent parti de l'IA avant leurs concurrentes pourraient acquérir un avantage concurrentiel significatif. Tout commence par l'élaboration et la mise en œuvre d'une stratégie d'IA bien définie. Il vous faudra peut-être un peu d'expérimentation avant de savoir ce qui vous conviendra.

Comment OpenText aide-t-il les entreprises grâce à l'intelligence artificielle ?

Les clients font déjà confiance aux solutions de gestion de l'information d'OpenText pour les aider à gérer leurs ensembles de données privées, qu'il s'agisse de transactions B2B, de contenu opérationnel, de code d'application ou de propriété intellectuelle. Maintenant, sans avoir à déplacer vos données, vous pouvez utiliser les capacités d'IA d'OpenText Aviator pour tirer le meilleur parti de vos informations.

Voici quelques avantages de l'IA conçue pour les entreprises :

Préservez la confidentialité et la sécurité de vos données : vos données confidentielles ne devraient pas être accessibles au public pour l'exécution des LLM. Expérimentez avec des LLM validés dans un environnement de test pour essayer de nouveaux cas d'utilisation tout en préservant la sécurité de vos ensembles de données privés.

Utilisez le bon modèle d'IA pour la bonne tâche : il n'existe pas de solution universelle. Nous vous aidons à évaluer les LLM en fonction des cas d'utilisation et nous avons une escadrille modèle pour vous aider à démarrer. Il s'agit des résultats que vous attendez de l'IA et de la façon dont nous pouvons vous aider à les atteindre.

Faites pivoter votre IA avec un partenaire de confiance : les transformations commerciales et technologiques sont un processus continu. Les services professionnels d'OpenText ™ vous aident à explorer les cas d'utilisation et les modèles d'IA qui s'appliquent à votre entreprise et à naviguer en toute sécurité dans la complexité de l'IA.

Quels sont les principaux domaines de l'intelligence artificielle abordés par OpenText ?

Voici les fonctionnalités d'IA d'entreprise offertes par le logiciel OpenText Aviator for Business :

OpenText ™ IT Operations Aviator : Redéfinir les fonctions de soutien métier de niveau 1 grâce à des capacités de libre-service issues de l’IA générative pour les opérations informatiques.

OpenText™ Experience Aviator : Transformez vos communications grâce à une IA générative privée pour le succès de vos clients.

OpenText™ Business Network Aviator : Révolutionnez la connectivité sur l’Internet des nuages grâce à l’IA pour les chaînes d’approvisionnement.

OpenText ™ DevOps Aviator : Améliorez le travail de millions de développeurs grâce à l’IA pour le DevOps.

OpenText™ Content Aviator : Optimisez les espaces de travail intelligents grâce à la gestion de contenu par IA pour moderniser le travail.

OpenText™ Cybersecurity Aviator : Améliorez votre posture de sécurité grâce à la puissance de la détection des menaces par l’IA.

OpenText offre également OpenText Aviator for Technologists, des plateformes et des outils d'ingénierie IA pour aider votre organisation à établir des flux d'informations et à orchestrer les données en toute transparence : 

OpenText™ Aviator Platform : Prenez des décisions plus intelligentes grâce aux plateformes d’IA d’entreprise pour traiter, organiser et analyser de grands ensembles de données de tous types.

OpenText™ Aviator IoT : Connectez les personnes, les systèmes et les objets grâce à l’IA IoT pour mieux gérer les actifs de grande valeur et accélérer votre activité.

OpenText ™ Aviator Lab : Expérimentez l’IA avec nos experts en services professionnels et découvrez ce que vous pouvez faire avec l’IA dans le nuage privé OpenText.

OpenText™ Aviator Search : Offrez aux utilisateurs un accès plus rapide et plus facile aux réponses dont ils ont besoin grâce à une recherche multiréférentiels basée sur l’IA qui vous permet de tout personnaliser, des clics aux conversations.

OpenText™ Aviator Thrust : Créez-le à votre façon grâce aux API d’IA du nuage OpenText qui créent des flux d’informations en temps réel pour permettre des applications et des flux de travail personnalisés.