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 fait appel à de multiples technologies pour doter les machines d'une intelligence comparable à celle de l'homme en matière de planification, d'action, de compréhension, d'apprentissage et de détection. Les systèmes d'IA peuvent percevoir des environnements, reconnaître des objets, prendre des décisions, résoudre des problèmes, apprendre par l'expérience et imiter des exemples. Ces capacités sont combinées pour accomplir des actions qui nécessiteraient autrement l'intervention d'un être humain, comme conduire une voiture ou accueillir un invité.

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

L'intelligence artificielle est peut-être entrée dans le langage courant depuis une dizaine d'années, mais elle existe depuis des décennies. Cette montée en puissance relativement récente n'est pas le fruit du hasard.

La technologie de l'IA, et en particulier l'apprentissage automatique, repose sur la disponibilité de vastes volumes d'informations. La prolifération de l'internet, l'expansion de l'informatique en nuage, l'essor des smartphones et la croissance de l'internet des objets ont créé une énorme quantité de données qui s'accroît chaque jour. Ce trésor d'informations, combiné aux progrès considérables de la puissance informatique, a rendu possible le traitement rapide et précis d'énormes quantités de données.

Aujourd'hui, l'IA complète nos conversations par chat, suggère des réponses aux courriels, fournit des itinéraires de conduite, recommande le prochain film que nous devrions regarder en streaming, passe l'aspirateur sur nos sols et effectue des analyses complexes d'images médicales.

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 électronique qui a fait de l'IA une possibilité réelle. Il convient de noter que ce qui est considéré comme de l'IA a changé au fur et à mesure de l'évolution de la technologie. Par exemple, il y a quelques décennies, les machines capables de faire de la reconnaissance optique de caractères (OCR) ou de l'arithmétique simple étaient considérées comme de l'IA. Aujourd'hui, l'OCR et les calculs de base ne sont pas considérés comme de l'IA, mais plutôt comme une fonction élémentaire d'un système informatique.

• Années 1950 - Alan Turing, célèbre pour avoir déchiffré le code ENIGMA utilisé par les nazis pendant la Seconde Guerre mondiale, publie l'article Computing Machinery and Intelligence dans la revue Mind. Il tente de répondre à la question de savoir si les machines peuvent penser. Il présente le test de Turing, qui permet de déterminer si un ordinateur présente la même intelligence qu'un être humain. Selon ce test, un système d'IA doit être capable de tenir une conversation avec un humain sans que ce dernier sache qu'il s'adresse à un système d'IA. La toute première conférence sur l'IA se tient au Dartmouth College. C'est là que le terme d'intelligence artificielle a été utilisé pour la première fois.
• Années 1960 - Le ministère américain de la défense, par l'intermédiaire de la DARPA, s'intéresse de près à l'IA et se lance dans 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 mène à bien divers projets de cartographie des rues.
• Années 1980 - Une vague d'IA plus complexe émerge. Les réseaux neuronaux dotés d'algorithmes de rétropropagation sont largement utilisés dans les systèmes d'intelligence artificielle.
• Années 1990 - Des volumes de données en croissance exponentielle sont produits. Des ordinateurs puissants traitent rapidement de grandes quantités de données. Le superordinateur Deep Blue bat à deux reprises le champion du monde d'échecs Garry Kasparov. Le projet de séquençage du génome et d'autres entreprises aussi complexes génèrent une grande quantité d'informations. Les progrès informatiques permettent de stocker ces données, d'y accéder et de les analyser.
• Années 2000 - La révolution de l'internet propulse l'IA vers des sommets sans précédent. Les Big Data font leur entrée dans le vocabulaire des entreprises. La DARPA a mis au point des assistants personnels intelligents bien avant qu'Alexa, Siri, Cortana et Google Assistant ne deviennent des noms familiers. Cela ouvre la voie au raisonnement et à l'automatisation qui font partie des ordinateurs personnels et des smartphones d'aujourd'hui. Cela inclut des systèmes de recherche intelligents et des systèmes d'aide à la décision qui augmentent et complètent les capacités humaines.
• Années 2010 - Le géant chinois de la recherche Baidu dévoile le superordinateur Minwa, qui s'appuie sur un réseau neuronal convolutif pour identifier, analyser et catégoriser des images avec une précision supérieure à celle d'un 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 ancien jeu chinois considérablement plus complexe que les échecs.
• Années 2020 - Cette période a vu des progrès rapides dans les capacités d'IA, en particulier dans les modèles de langage et l'IA générative. Cette période a également été marquée par une prise de conscience et un débat publics croissants sur les impacts potentiels de l'IA sur la société, le travail et la vie quotidienne. Parmi les faits marquants, on peut citer la publication par OpenAI de GPT-3, qui présente des capacités impressionnantes en matière de langage naturel, suivie de GPT-4, qui apporte des améliorations significatives. ChatGPT a également été lancé, mettant l'IA conversationnelle à la portée de tous, ainsi que DallE pour la création d'images. AlphaFold de DeepMind fait une percée dans la prédiction de la structure des protéines. L'Union européenne propose une loi sur l'IA visant à réglementer le développement et l'utilisation de l'IA. Les systèmes d'IA multimodaux (combinant texte, image et son) continuent de progresser et la recherche sur l'alignement et la sécurité de l'IA prend de plus en plus d'importance.

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 sur une machine. Le système utilise une puissance de calcul qui dépasse ce dont l'homme moyen est capable. La machine doit apprendre à répondre à certaines actions. Il s'appuie sur des données historiques et des algorithmes pour créer un modèle de propension. Les machines apprennent par l'expérience à effectuer des tâches cognitives qui sont normalement accomplies par le cerveau humain. Le système apprend automatiquement à partir des caractéristiques ou des modèles contenus dans les données.

L'IA repose sur deux piliers : l'ingénierie et les sciences cognitives. L'ingénierie consiste à construire les outils qui reposent sur une intelligence comparable à celle de l'homme. De grands volumes de données sont combinés à une série d'instructions (algorithmes) et à un traitement itératif rapide. La science cognitive consiste à imiter le fonctionnement du cerveau humain et apporte 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 à partir de connaissances.

Les systèmes d'IA sont-ils monolithiques ?

L'intelligence artificielle n'est pas un seul type de système. Il y a les systèmes d'IA simples, de bas niveau, qui se concentrent sur l'exécution d'une tâche spécifique, comme les prévisions météorologiques, l'analyse des données commerciales, les appels de taxis et les assistants numériques. C'est avec ce type d'IA, appelé "narrow AI," que le citoyen moyen est le plus susceptible d'interagir. Son objectif principal est l'efficacité de la conduite.

À l'autre extrémité du spectre, on trouve des systèmes avancés qui émulent l'intelligence humaine à un niveau plus général et peuvent s'attaquer à des tâches complexes. Il s'agit notamment de penser de manière créative, abstraite et stratégique. À proprement parler, ce type de machine véritablement sensible, appelée "intelligence générale artificielle" ou AGI, n'existe pour l'instant que sur grand écran, mais la course vers sa réalisation s'accélère.

Où l'intelligence artificielle est-elle utilisée ?

Les humains ont poursuivi l'intelligence artificielle en reconnaissant à quel point elle peut être inestimable pour l'innovation commerciale et la transformation numérique. L'IA permet de réduire les coûts et d'atteindre des niveaux de rapidité, d'évolutivité et de cohérence autrement hors de portée. Vous interagissez probablement avec une forme d'IA plusieurs fois par jour. Les applications de l'IA sont trop nombreuses pour être abordées ici de manière exhaustive. Voici un aperçu des plus importantes d'entre elles.

1. La cybersécurité

Alors que les cyberattaques gagnent en ampleur, en sophistication et en fréquence, les cyberdéfenses dépendantes de l'homme ne sont plus suffisantes. Traditionnellement, les applications anti-programmes malveillants ont été conçues pour répondre à des menaces spécifiques. Les signatures de virus seraient mises à jour au fur et à mesure de l'identification de nouveaux logiciels malveillants.

Mais faire face au nombre et à la diversité des menaces devient une tâche presque impossible. Cette approche était réactive et dépendait de l'identification d'un logiciel malveillant spécifique pour qu'il soit ajouté à la prochaine mise à jour.

Les systèmes antispam, pare-feu, de détection/prévention des intrusions 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 le mot d'ordre. 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 grandes quantités 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

Également appelée "speech-to-text" (STT), la reconnaissance vocale est une technologie qui reconnaît la parole et la convertit en texte numérique. Elle est au cœur des applications de dictée informatique, ainsi que des GPS à commande vocale et des menus à commande vocale.

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

3. Reconnaissance d'images

Également connue sous le nom de vision artificielle ou vision par ordinateur, la reconnaissance d'images est une intelligence artificielle qui permet de classer et d'identifier des personnes, des objets, du texte, des actions et des écrits sur des images animées ou fixes. Généralement alimentée par 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 d'empreintes digitales, les applications de dépôt de chèques, etc.

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 médias qui intéresseront le 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, etc. Ces recommandations en temps réel sont personnalisées pour chaque utilisateur. Pour les sites de commerce électronique, les recommandations permettent non seulement d'augmenter les ventes, mais aussi d'optimiser les stocks, la logistique et l'agencement des magasins.

5. Négociation automatisée des actions

Le marché boursier peut être extrêmement volatil en période de crise. Pourtant, il est pratiquement impossible pour un être humain de réagir suffisamment vite aux événements qui influencent le marché. Les systèmes de négociation à haute fréquence (HFT) sont des plateformes pilotées par l'IA qui effectuent des milliers ou des millions de transactions automatisées par jour afin d'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 mettre en relation les demandeurs et les conducteurs disponibles. La technologie de l'IA minimise les détours et les temps d'attente, fournit des ETA réalistes et calcule des prix de pointe en cas d'augmentation de la demande.

Les voitures auto-conduites ne sont pas encore la norme dans la plupart des pays du monde, mais il y a déjà eu un effort concerté pour intégrer des fonctions de sécurité basées sur l'IA afin de détecter les scénarios dangereux et de prévenir les accidents.

7. Technologie de pilotage automatique

Contrairement aux véhicules terrestres, la marge d'erreur des aéronefs est extrêmement étroite. Les constructeurs aéronautiques ont dû pousser les systèmes de sécurité et devenir l'un des premiers à adopter l'intelligence artificielle.

Afin de minimiser la probabilité et l'impact d'une erreur humaine, des systèmes de pilotage automatique équipent les avions militaires et commerciaux depuis des décennies. Ils utilisent une combinaison de technologie GPS, de capteurs, de robotique, de reconnaissance d'images et d'évitement des collisions pour faire naviguer les avions en toute sécurité dans le ciel tout en tenant les pilotes et le personnel au sol au courant de l'évolution de la situation.

8. Automatisation des tests de logiciels

L'intelligence artificielle accélère et simplifie la création, l'exécution et la maintenance des tests grâce à l'automatisation intelligente des tests alimentée par l'IA. L'apprentissage automatique basé sur l'IA et la reconnaissance optique de caractères (OCR) avancée permettent une reconnaissance avancée des objets 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 augmenter la couverture des tests et la résilience des actifs de test.

9. Essais fonctionnels

L'intelligence artificielle vous permet de tester plus tôt et plus rapidement avec les produits d'automatisation des tests fonctionnels d'OpenText™. Il associe un support technologique étendu à des capacités pilotées par l'IA pour offrir la vitesse et la résilience nécessaires à la prise en charge des changements rapides d'application au sein d'un pipeline de livraison continue.

10. Gestion des services d'entreprise

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 en constante augmentation, des employés insatisfaits du niveau et de la qualité du service, et bien d'autres encore. L'intelligence artificielle et la technologie d'apprentissage automatique peuvent faire passer la gestion des services au niveau supérieur :

• Des fonctions de recherche intelligentes permettent aux employés de trouver des réponses facilement et rapidement.
• Les agents virtuels ou bots peuvent effectuer des tâches en utilisant le traitement du langage naturel (NLP).
• L'analyse intelligente permet d'optimiser et d'automatiser le flux de travail
• Les mesures provenant de données non structurées, par exemple les enquêtes auprès des utilisateurs, peuvent être recueillies et analysées plus efficacement.

Ce qui est vrai pour l'assistance informatique l'est aussi pour l'ESM ; l'IA améliore les opérations et les résultats.

Comment se lancer dans l'intelligence artificielle ?

Il existe de nombreuses façons d'exploiter l'intelligence artificielle pour votre entreprise afin de rester compétitif, de stimuler la croissance et de dégager de la valeur. Néanmoins, votre organisation ne dispose pas de ressources infinies et 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 de ces 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 exploitent l'IA avant leurs pairs pourraient bénéficier d'un avantage concurrentiel significatif. C'est en élaborant et en poursuivant une stratégie d'IA bien définie que tout commence. Il vous faudra peut-être expérimenter un peu avant de savoir ce qui vous convient le mieux.

Comment OpenText aide-t-elle les entreprises avec l'intelligence artificielle ?

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

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

Garder les données privées et sécurisées : Vos données exclusives ne devraient pas se trouver dans le domaine public pour faire fonctionner les LLM. Expérimentez des LLM approuvés dans un environnement de type "bac à sable" pour tester de nouveaux cas d'utilisation tout en sécurisant vos ensembles de données privées.

Employer le bon modèle d'IA pour le bon travail : Il n'y a pas de taille unique. Nous aidons à évaluer les LLM en fonction des cas d'utilisation et nous disposons d'un escadron modèle pour vous aider à démarrer. Il s'agit des résultats que vous attendez de l'IA et de la manière dont nous pouvons vous aider à les atteindre.

Faites le pivot de l'IA avec un partenaire de confiance : Les transformations commerciales et technologiques ne s'arrêtent jamais. OpenText™ Professional Services vous aide à explorer les cas d'utilisation et les modèles d'IA qui s'appliquent à votre entreprise et à naviguer en toute sécurité dans les complexités de l'IA.

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

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

OpenText™ IT Operations Aviator : Redéfinir les fonctions de support métier de niveau 1 avec des capacités de libre-service issues de l'IA générative pour les opérations informatiques.

OpenText™ Experience Aviator : Transformez les communications avec l'IA générative privée pour la réussite des clients.

OpenText™ Business Network Aviator : Révolutionner la connectivité sur l'internet des nuages grâce à l'IA pour les chaînes d'approvisionnement.

OpenText™ DevOps Aviator : Élever des millions de développeurs grâce à l'IA pour DevOps.

OpenText™ Content Aviator : Optimisez les espaces de travail intelligents grâce à la gestion du contenu par l'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 propose également OpenText Aviator for Technologists, des plateformes et des outils d'ingénierie de l'IA pour aider votre organisation à établir des flux d'informations et à orchestrer les données de manière transparente : 

OpenText™ Aviator Platform : Permettre des décisions plus intelligentes grâce à des 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 avec 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 explorez ce que vous pouvez faire avec l'IA dans l'OpenText Private Cloud.

OpenText™ Aviator Search : Permettez aux utilisateurs d'accéder aux réponses dont ils ont besoin, plus rapidement et plus facilement, grâce à une recherche multiréférentiel basée sur l'IA qui vous permet de tout personnaliser, des clics aux conversations.

OpenText™ Aviator Thrust : Créez votre propre solution avec les API OpenText Cloud AI qui créent des flux d'informations en temps réel pour permettre la création d'applications et de flux de travail personnalisés.