Retour aux fondamentaux : l’intelligence artificielle, c’est quoi exactement ?

Je vous ai beaucoup parlé d’IA dernièrement, plus spécifiquement de GEO. Normal vu la déferlante : l’IA est désormais partout : dans les médias, au travail, sur les réseaux. Et on en dit beaucoup de choses, parfois fantaisistes. On oublie surtout les fondamentaux, et parmi ces fondamentaux, le socle, la base : «  c’est quoi exactement une IA ? ».

LA question à poser car beaucoup ignorent de quoi il s’agit. Un robot ? Un ordinateur super intelligent ? Une voix comme Siri ? C’est le grand flou. Tâchons d’éclaircir un peu la chose.

Une machine qui apprend à faire une tâche

Revenons à la source. Pendant longtemps, les ordinateurs n’ont fait que ce qu’on leur a dit strictement de faire, avec des instructions du type : « Si il y a ça → fais ça. Sinon → fais autre chose. » Simple.

L’intelligence artificielle change la donne : on ne programme plus une machine pour exécuter une suite d’ordres, on lui apprend à apprendre. Comment ? On lui montre des exemples, beaucoup d’exemples, et elle finit par reconnaître des motifs et les reproduire.

Un peu comme un humain :

• un enfant apprend à reconnaître un chat en voyant plusieurs photos.
• une IA apprend à reconnaître un chat en analysant des milliers d’images.

C’est ça, l’intelligence artificielle : une machine qui apprend à partir de données (et si on lui file les mauvaises données, elle apprend mal).

Il n’y a pas “une” mais plusieurs IA

Et c’est là que beaucoup de gens se perdent. On emplie le terme au singulier alors qu’il faudrait impérativement le décliner au pluriel. Car la grande famille de l’IA comprend 4 ramifications.

L’IA “classique” (ou IA symbolique)

Celle des débuts, fondée sur des règles, la manipulation de symboles, de graphes, d’heuristiques.
On lui dit : « Si la température est < 0°, alors givre ». Elle applique des logiques précises.

À quoi ça sert ? A créer des systèmes d’aide à la décision, des programmes de diagnostic simples, des calculs, de la planification.

Imaginez un ordinateur très organisé, très logique.

Le machine learning (ML)

Dans ce cas, l’IA apprend à partir de données. On ne lui dit pas « comment faire », on lui donne des exemples. Elle déduit les règles elle-même.

Cela permet par exemple de :

• reconnaître des emails spam
• prédire des ventes
• recommander des films (Netflix)

Visualisez un élève qui devient bon grâce aux exercices.

Le deep learning (DL)

C’est la version “musclée” du machine learning. Basée sur des “réseaux de neurones”, inspirés du cerveau humain, elle apprend des choses très complexes : images, sons, langues…

Ses applications :

• reconnaissance d’images (médical, sécurité, photos)
• traduction automatique
• assistants vocaux
• voitures autonomes…

C’est une sorte de cerveau artificiel qui reconnaît, comprend, repère des motifs très fins.

L’IA générative (celle dont tout le monde parle)

Elle crée du contenu. Elle ne se contente pas de prédire ou reconnaître : elle génère du texte, des images, de la vidéo, du code…

Quelques exemples : ChatGPT (texte) ; Midjourney (images) ; Runway (vidéo) …

À quoi ça sert ?

• écrire des emails, des contenus, des idées
• créer des images ou des maquettes graphiques
• optimiser des tâches administratives
• coder plus vite …

C’est en gros une machine capable d’imiter la créativité humaine, à partir de ce qu’elle a appris.

Pourquoi on confond tout ?

Parce que les médias utilisent le mot “IA” comme un grand sac où ils mettent :

• les robots
• les algorithmes
• les assistants vocaux
• les modèles génératifs
• les outils automatiques
• les calculateurs avancés

En réalité, le bon terme serait « des intelligences artificielles », au pluriel. Chaque type d’IA sert à quelque chose de différent.

Attention : l’IA n’est pas “intelligente” comme un humain

Bon on a évoqué un élève qui apprend, un gros cerveau… Pourtant, l’IA ne pense pas. Elle ne comprend pas le monde comme nous.
Elle analyse des données, calcule des probabilités, prédit la suite la plus logique.

Certes, elle peut produire un texte cohérent, reconnaître une image, prédire une tendance…

Mais elle ne peut pas :

• avoir une conscience
• ressentir
• décider par elle-même
• vouloir quelque chose

Elle imite l’intelligence, elle ne la remplace pas.

Pour un entrepreneur, à quoi ça sert concrètement ?

Résumons ses usages en 4 super-pouvoirs :

1) Automatiser

• réponses aux questions fréquentes
• organisation
• rédaction de mails

2) Clarifier

• résumer des documents
• structurer des idées
• préparer des dossiers

3) Créer

• visuels
• textes
• contenus pédagogiques

4) Décider mieux

• analyser des données
• détecter des tendances
• planifier

Ce n’est pas une baguette magique. C’est un co-pilote, un assitant.

Comment ne plus se tromper entre les IA ?

Voici un mémo simple :

Type d’IA	Fonction	Exemple
IA symbolique	applique des règles	thermostats, logiques
Machine Learning	apprend à partir de données	Netflix, anti-spam
Deep Learning	reconnaît des motifs complexes	vision, voix
IA générative	crée du contenu	ChatGPT, Midjourney

N’oubliez surtout pas : l’IA n’est pas magique, elle est multiple

Il n’existe pas une intelligence artificielle mais une famille de technologies.
Certaines sont simples, d’autres très avancées.
Certaines analysent, d’autres créent.
Certaines calculent, d’autres prédisent.

L’essentiel à retenir : si elle l’assiste dans son travail, si elle le soulage de certaines tâches, l’IA ne remplace pas l’humain.

Et pour un entrepreneur, c’est une opportunité considérable à condition de savoir ce qu’elle fait (et ne fait pas).