Décryptage IA : Comprenez (enfin) l’Intelligence Artificielle !

L’Intelligence Artificielle est une branche de l’informatique qui vise à créer des machines capables d’apprendre et de réagir comme des êtres humains. En vous disant ça, je suis presque certain que vous avez en tête des images de robots futuristes.

L’IA repose sur l’idée que les machines peuvent être dotées d’une sorte d’intelligence. Une intelligence leur permettant d’exécuter des tâches qui nécessitent une compréhension humaine. Quelques exemples :

• L’apprentissage ; 
• La prise de décision ;
• La résolution de problèmes ;
• La reconnaissance de la parole.

Mais l’IA ne s’arrête pas là aujourd’hui. Elle englobe également des domaines tels que le traitement du langage naturel (permettant aux machines de comprendre et de répondre au langage humain) et la vision par ordinateur (leur donnant la capacité de « voir” et d’interpréter le monde qui les entoure). Ces technologies sont déjà présentes partout dans notre quotidien, des assistants vocaux intelligents dans nos smartphones aux systèmes de reconnaissance faciale utilisés pour la sécurité.

Les applications de l’Intelligences Artificielle sont quasiment infinies tant il existe de possibilités. Car l’IA n’est pas une entité unique, mais un ensemble de technologies en constante évolution (surtout ces dernières années !).

Cette “intelligence” est principalement créée grâce à des algorithmes complexes et des modèles de données, permettant aux machines de traiter et d’analyser d’énormes quantités d’informations (à une vitesse et une précision inégalées par l’homme !).

L’un des concepts clés de l’IA est l’apprentissage automatique (Machine Learning), où les machines améliorent leur performance en apprenant de leurs expériences passées. Nous pouvons comparer cela avec la manière dont nous, humains, apprenons de nos erreurs. Plus une IA est exposée à des données riches et précises, plus elle devient précise dans ses prédictions et ses actions.

Pour obtenir une Intelligence Artificielle qui fonctionne bien, il est donc essentiel de bien “nourrir” l’IA avec des données précises et de l’“entraîner” sur des tâches très spécifiques.

Les détracteurs de l’IA ont pour principal argument que cette technologie n’a rien à voir avec l’intelligence (car elle est incapable de “résonner” par elle-même). Et qu’il ne faudrait pas l’appeler ainsi. Pourtant, on appelle bien “pomme de terre” un aliment qui n’a pas grand-chose en commun avec la “pomme”…

Plus sérieusement, l’IA travaille de façon plutôt « étroite » (à date, en 2024) . Cela signifie qu’elle est conçue pour effectuer des tâches spécifiques et ne possède pas une compréhension et une conscience globales comme un être humain. C’est pourquoi, même si elle peut exceller dans certaines tâches, elle est encore loin de remplacer complètement l’intelligence humaine.

En fait, nous pouvons distinguer 3 niveaux d’Intelligence Artificielle :

• L’IA étroite : elle est spécialisée dans un contexte restreint de paramètres ou de situations (comme la reconnaissance vocale ou les voitures sans conducteur).
• L’IA générale : encore en développement, elle travaille à un niveau supérieur, avec une approche plus globale, qui la rapproche de l’intelligence humaine.
• La Superintelligence Artificielle : pas encore développée, l’ASI (Artificial Superintelligence) désigne les machines qui seraient devenues plus intelligentes que les humains (ce qui pourrait arriver un jour, qui sait ?).

L’histoire de l’Intelligence Artificielle est jalonnée de figures emblématiques dont les contributions ont été fondamentales dans son évolution. Deux noms se détachent particulièrement : Alan Turing et John McCarthy, souvent considérés comme les pères de l’IA.

Alan Turing, un mathématicien britannique, est célèbre pour ses travaux sur l’ordinateur Turing, considéré comme le précurseur de l’ordinateur moderne. Turing est surtout connu pour son “test de Turing” : une méthode proposée en 1950 pour déterminer si une machine peut être considérée comme “intelligente”. 

Selon Turing, si une machine pouvait mener une conversation avec un humain sans que celui-ci puisse distinguer s’il interagit avec une machine ou un être humain, alors cette machine pourrait être considérée comme possédant une forme d’intelligence. Cette idée a été fondamentale dans le développement de l’intelligence artificielle, car elle a ouvert la voie à la conceptualisation de machines “pensantes”.

John McCarthy, quant à lui, est un informaticien américain crédité pour avoir introduit le terme même d’”Intelligence Artificielle” lors de la conférence de Dartmouth en 1956 (un événement historique où les fondations de l’IA ont été posées). 

McCarthy a également développé le langage de programmation LISP, devenu un outil standard pour la recherche en IA (en raison de sa capacité à traiter efficacement les données symboliques, une caractéristique cruciale pour le traitement du langage naturel).

Beaucoup plus récemment, nous pouvons aussi citer Sam Altman, l’un des fondateurs d’OpenAI (et du fameux ChatGPT). OpenAI a réussi le pari de mettre les LLM entre les mains du grand public. Les LLM sont des modèles d’apprentissage automatique capables de comprendre et de générer des textes en langage humain.

En effet, le succès de ChatGPT a été fulgurant : 1 million d’inscriptions en 5 jours après avoir été dévoilé au monde (le 30 novembre 2022). Et 100 millions d’inscrits au bout de 2 mois (alors qu’il en avait fallu 9 à TikTok). Cette IA est immédiatement devenue un phénomène de société, suscitant des débats enflammés sur les chaînes de télévision.

Avec ses avancées récentes, l’Intelligence Artificielle suscite autant d’enthousiasme que de malentendus sur ses capacités réelles. C’est un outil puissant, capable de réaliser des tâches impressionnantes. Mais elle est toujours limitée par ses algorithmes, ses données et surtout par les intentions humaines derrière son utilisation.

Passons en revue quelques exemples de ce que peut faire ou non l’IA (à date, en 2024). Comme vous l’imaginez, cette liste est loin d’être exhaustive.

L’Intelligence Artificielle a ouvert un boulevard d’opportunités dans le marketing et la gestion de la Relation Clients. En utilisant l’IA, les entreprises peuvent transformer leur approche, gagner en efficacité et offrir une expérience utilisateur plus personnalisée que jamais.

Au-delà de la SGE (Search Generative Experience) qui vient injecter de l’IA dans les pages de résultats de Google (rebattant au passage les cartes du référencement web), c’est tout un ensemble d’outils et de cas d’usage qui sont à prendre en compte. Si bien qu’il est facile de s’y perdre !

Justement, plutôt que de vous décrire ici tous les usages possibles dans les domaines du marketing et de la Relation Clients (il y en a beaucoup !), je vous renvoie à la lecture des pages spécifiques que nous avons documentées pour chacun de ces sous-domaines (sous forme de use cases dédiés) :

• IA et Gestion des Données
• IA et Service Client
• IA et CRM Marketing
• IA et CRM Sales

Il y a d’autres use cases possibles (et il y en aura de nouveaux vu la rapidité avec laquelle se déploie l’Intelligence Artificielle dans ces domaines !). C’est pourquoi nous produisons régulièrement des analyses détaillées pour chaque cas d’usage. Nous vous invitons à vous inscrire à notre newsletter pour ne rien louper !

L’IA est donc un sujet passionnant, en constante évolution, capable de transformer notre manière de vivre et de travailler. Alors, la prochaine fois que vous interagissez avec un assistant vocal ou que vous recevez des recommandations personnalisées en ligne, souvenez-vous : c’est sans doute une IA qui est à l’œuvre.