IA faible : en quoi ça consiste ?

L’IA faible, également appelée intelligence artificielle étroite, weak IA ou narrow IA, décrit les algorithmes d’intelligence artificielle permettant de réaliser un ensemble de fonctions limitées. C’est actuellement la forme d’IA qui est présente dans notre quotidien. Les enceintes connectées, montres, assistants virtuels intelligents sont conçus pour accomplir des tâches spécifiques. Le terme d’IA faible vient également en opposition à l’IA forte, qui représente des machines et programmes dotés de leurs propres « réflexions » et pouvant prendre des décisions. Pourtant, même si ces deux types d’intelligence fonctionnent et ont des buts différents, elles sont encore souvent confondues dans le domaine IT. Découvrez dans cet article en quoi consiste concrètement l’IA faible et quelle est sa différence avec l’IA forte.

IA forte et IA faible : quelles différences ?

Le meilleur moyen de comprendre ce que représente l’IA faible est de la distinguer de l’IA forte. Si ces deux technologies reposent sur l’apprentissage automatique, le machine learning et le big data, elles conservent des fonctionnements et objectifs bien spécifiques.

Qu’est-ce que l’IA forte ?

L’intelligence artificielle forte est d’abord une philosophie qui considère qu’il n’y a pas de différences entre les capacités des machines intelligentes et celles d’un cerveau. Dans ce concept, les algorithmes permettent d’imiter le pouvoir de compréhension et même la conscience d’un humain. L’IA forte englobe :

l’intelligence artificielle générale : c’est-à-dire qu’une machine doit être capable de résoudre n’importe quel type de problème et pas une problématique limitée et spécifique ;
l’intelligence au niveau humain : les machines et assistants virtuels doivent atteindre une intelligence similaire à un être humain moyen ;
la « superintelligence » où les machines doivent cette fois être dotées d’une intelligence largement supérieure à celle d’un être humain ;
la « conscience artificielle » où les machines développent une sensibilité et un esprit critique.

Aujourd’hui l’IA forte en est encore au stade de la recherche et des essais. L’exemple qui s’approche le plus d’une utilisation de l’IA forte est les voitures autonomes qui peuvent prendre plusieurs décisions et éviter les accidents, mais ces concepts sont encore largement perfectibles. Dans notre vie personnelle et professionnelle, ce sont les technologies d’IA faibles qui sont largement exploitées.

La weak ou narrow IA

L’IA faible ou étroite est, comme son nom l’indique, une intelligence qui se concentre sur une tâche ou une problématique « étroite », c’est-à-dire bien délimitée. La weak IA est notamment utilisée pour collecter et analyser d’importants volumes de données (big data). Elle repose sur des fonctions et paramètres prédéfinis et programmés par un être humain et ne prend pas ses propres décisions.

Ces systèmes ne sont pas destinés à simuler entièrement l’intelligence humaine, mais plutôt à automatiser des tâches spécifiques à l’aide :

de machine learning (apprentissage automatique) qui permet aux machines d’apprendre à partir d’expériences répétées ;
de deep learning (apprentissage en profondeur) qui permet d’apprendre aux IA à prédire des résultats ;
du traitement du langage naturel (NLP) qui aide les assistants intelligents, notamment les chatbots, à comprendre les intentions d’un utilisateur.

IA faible : les cas d’utilisations

Même s’ils n’ont pas de capacités de raisonnement propres, les systèmes d’IA faibles peuvent surpasser les facultés des humains lorsqu’ils sont programmés sur des tâches particulières. Ils restent largement exploités dans les technologies innovantes et émergentes de l’IT.

Les assistants vocaux et chatbots

Les assistants virtuels intelligents et les bots de conversation sont souvent les premiers systèmes qui viennent à l’esprit lorsqu’on parle d’IA. Les meilleurs exemples d’IA faibles sont d’ailleurs Siri, Alexa, ou encore Google Search.

La plupart du temps, les fonctionnalités basiques de chat et discussions sont gérées par un algorithme d’IA qui se charge de répondre aux questions courantes. Avec les évolutions de l’IA, des modèles plus avancés permettent également de faire de l’assistance prédictive. Les outils peuvent notamment collecter des informations sur le correspondant (demandes en cours, historiques, etc.) afin de « deviner » le motif du contact.

L’IoT

L’internet Of things est indissociable de l’IA, car elle représente l’ensemble des équipements et surtout des objets connectés. Les algorithmes d’apprentissage et de deep learning vont analyser et exploiter les milliards de données collectées par ces équipements. On parle d’ailleurs parfois d’intelligence artificielle des objets ou IAoT notamment dans les domaines industriels où ces systèmes sont utilisés pour :

l’automatisation et l’optimisation des processus de fabrication ;
l’envoi d’alertes et la maintenance prédictive ;
le contrôle de la qualité ;
le suivi et la gestion d’inventaires.

Les systèmes de recommandations

Une autre utilisation majeure de l’IA, beaucoup moins perceptible, est les systèmes de recommandations. Il s’agit là aussi d’algorithmes prédictifs que les moteurs de recherche emploient pour diffuser aux internautes des propositions personnalisées. Les résultats de recherche prennent en compte la requête tapée, mais également des informations sur le visiteur comme sa position géographique, sa langue, sa tranche d’âge, ses précédentes recherches, etc.

Les algorithmes de recommandations peuvent encore évaluer les similarités entre plusieurs services, produits ou offres afin de proposer aux internautes des éléments proches de ce qu’ils ont déjà consulté, ou acheté.

La programmation informatique

L’IA faible fait de plus en plus parler d’elle dans le domaine du codage et de la programmation. Le dernier exemple en date est AlphaCode, le nouveau modèle d’IA de Google qui est capable de générer automatiquement du code source.

Même si pour l’instant ces usages se limitent à la programmation compétitive, il pourrait bien devenir un véritable atout pour les développeurs et autres professionnels de l’IT. Cette IA pourrait être exploitée pour créer des assistants de coding, voire écrire en autonomie ses propres logiciels, se rapprochant ainsi des objectifs de l’IA forte.

L’IA faible désigne l’ensemble de technologies qui permettent aux machines d’accomplir des tâches spécifiques de résolution de problèmes ou de raisonnement à un rythme nettement plus rapide qu’un humain. C’est ce type d’IA qui représente la majorité des opportunités d’emploi et de missions pour les professionnels de l’IT. L’objectif de l’IA forte est d’atteindre un niveau où elle peut être confondue avec une véritable pensée et une intelligence humaine. L’IA forte n’a pas encore d’existence concrète, ni d’utilisation commerciale mais fait l’objet d’importants travaux de recherche et développement.

Et vous en tant que professionnel de l’IT, avez vous déjà travaillé sur des projets d’IA faible ? Que pensez-vous des évolutions et innovations dans ce domaine ? Partagez-nous vos avis sur le forum IT !

Par Laura Pouget, Rédactrice Web SEO & Développeuse Informatique.

Sources et liens utiles :

L’intelligence artificielle par IBM

L’AIoT