Intelligence artificielle faible

Introduction :

L'IA faible est le type d'IA conçu pour accomplir une tâche précise, l'algorithme d'entraînement étant prévu pour réaliser une mission définie, certaines informations tirées de cet effort n'étant pas automatiquement applicables à d'autres tâches. La grande majorité des applications d'IA utilisées aujourd'hui peuvent être classées comme IA faible. L'IA faible, souvent appelée IA étroite, est un type fondé sur les capacités de l'intelligence artificielle dont la portée est limitée.

qu'est-ce que l'IA faible ou IA étroite ?

L'IA faible est le type d'intelligence artificielle limité à un domaine précis. L'IA faible, également appelée IA étroite, est une forme d'intelligence artificielle destinée à accomplir des tâches spécialisées telles que la reconnaissance faciale, la conduite automobile, la reconnaissance vocale et les assistants vocaux, ou la navigation sur le web. Elle est extrêmement rapide et précise pour la tâche pour laquelle elle a été créée.[1]

Elle est conçue pour imiter l'intelligence humaine. Elle peut bénéficier à la société en automatisant des opérations chronophages et en analysant des données d'une manière que les individus ne peuvent pas toujours faire. L'IA faible peut être comparée à l'IA forte, un type hypothétique d'intelligence informatique équivalent à l'intelligence sociale.

L'IA faible ne fait qu'obéir aux règles qui lui sont imposées et ne peut pas s'en écarter. Un excellent exemple d'IA limitée est celui des personnages d'un jeu vidéo qui agissent de façon réaliste dans le cadre de leur rôle, mais ne peuvent rien faire au-delà. L'IA étroite est un autre nom de l'IA faible.

Quels sont des exemples courants d'IA étroite ?

• Assistants vocaux numériques (Siri, Alexa) :

Les assistants vocaux numériques comme Siri et Alexa, parfois cités comme les meilleurs exemples d'IA faible, sont des modèles d'IA faible auxquels nous faisons confiance chaque jour. Pour fonctionner correctement, l'IA identifie les données et répond aux demandes à une vitesse fulgurante.

• Moteurs de recommandation :

Les moteurs de recommandation illustrent l'IA étroite. Que Netflix vous indique quel film regarder ensuite, ou qu'Amazon ou d'autres sites de vente vous donnent des informations utiles sur ce que vous pourriez vouloir acheter d'autre, ce sont des exemples d'IA étroite.

• Moteur de recherche :

Google et les autres moteurs de recherche sont d'autres exemples d'IA peu sophistiquée. Lorsque vous saisissez votre question dans le rectangle, l'algorithme se met au travail pour la classer et renvoyer des réponses issues de sa vaste base de données.

• Chatbots :

Vous avez sans doute déjà parlé à une IA si vous avez déjà échangé avec une entreprise, que ce soit votre banque, votre fournisseur d'accès internet ou votre site e-commerce préféré. La plupart du temps, les fonctions de chat reposent sur un algorithme d'IA qui traite les questions simples, ce qui permet aux personnes de se concentrer sur des tâches plus importantes.

• Véhicules autonomes :

L'IA faible est l'IA qui permet aux voitures de rouler sans conducteur humain. Des algorithmes sont utilisés pour exécuter des opérations préprogrammées. Comme une IA ne possède pas toutes les capacités intellectuelles d'un cerveau humain, la difficulté est de la programmer et de lui apprendre à distinguer tous les dangers ou conditions de route que la voiture peut rencontrer.

• Reconnaissance d'images et de la voix :

La reconnaissance d'images, qui aide les radiologues à détecter des maladies sur les examens des patients, est une méthode importante par laquelle l'IA étroite a un impact dans la santé. La reconnaissance d'images est aussi freinée par une IA médiocre dans d'autres secteurs. Les systèmes de reconnaissance vocale et de traduction comme Google Translate sont également concernés.

• Analytique et maintenance prédictive :

L'analyse prédictive emploie un type particulier d'intelligence artificielle. Elle utilise des données, des algorithmes et l'apprentissage automatique pour analyser des données passées et prédire un événement futur probable. Dans les entrepôts et autres lieux où l'on utilise des équipements lourds, l'IA peut aider à détecter des problèmes d'entretien à traiter avant qu'un mécanisme ne tombe en panne.

• ​Robots :

Pour le moment, les robots n'ont pas d'esprit propre. Les drones et les robots d'usine disposent d'une IA limitée et ne peuvent accomplir qu'un éventail restreint de tâches qui leur ont été programmées. Pendant la période de restrictions, les robots de livraison ont été extrêmement utiles pour respecter la distanciation sociale, de même que les robots de désinfection.[2]

Quels sont les avantages de l'IA étroite ou faible ?

• Les systèmes d'IA étroite peuvent exceller dans une tâche précise, surpassant souvent les humains. Par exemple, un système d'IA faible conçu pour détecter le cancer sur des radiographies ou des échographies peut repérer une masse maligne sur des images plus vite et plus précisément qu'un radiologue expérimenté.
• Par ailleurs, une plateforme de maintenance prédictive peut évaluer en temps réel les données de capteurs entrantes, ce qu'il serait presque impossible à une seule personne ou à un groupe de personnes de faire, et prévoir quand un composant de machine tombera en panne.

Quels sont les inconvénients de l'IA étroite ou faible ?

• Les systèmes d'IA étroite ne peuvent faire que ce pour quoi ils sont programmés et prennent des décisions à partir de leurs données d'entraînement. Par exemple, le chatbot du service client d'un détaillant peut répondre à des questions sur les horaires du magasin, le prix des articles et les politiques de retour. Toutefois, à moins que les concepteurs du bot n'aient pris la peine de lui apprendre explicitement à répondre à de telles questions, une question sur les raisons pour lesquelles un produit est supérieur à un produit comparable déconcerterait certainement le bot.
• Par ailleurs, les systèmes d'IA sont sujets aux biais et fournissent souvent des résultats inexacts difficiles à expliquer. Les modèles complexes sont fréquemment entraînés sur d'énormes volumes de données, bien plus que leurs développeurs humains ne peuvent en traiter. Les biais ou les erreurs sont courants dans de grands volumes de données.
• L'un des problèmes de l'IA faible, outre ses compétences limitées, est le risque de dommages si le système défaille. Prenons une voiture autonome qui calcule mal la position d'un véhicule qui approche, provoquant une collision tragique. Un terroriste utilisant une voiture autonome pour faire exploser des bombes ou tirer dans un lieu public illustre la façon dont la technologie pourrait servir à nuire si elle est détournée.
• L'un des problèmes liés à une IA insuffisante est en effet le manque d'emplois causé par l'automatisation d'un nombre croissant de tâches. Le chômage va-t-il augmenter, ou la civilisation trouvera-t-elle de nouveaux moyens pour les gens de gagner de l'argent ? Même si la perspective qu'un grand nombre de personnes perdent leur emploi est préoccupante, les partisans de l'IA affirment que, à mesure que l'IA est plus largement utilisée, de nouvelles professions apparaîtront que nous ne pouvons pas encore imaginer.
• La pénurie d'emplois provoquée par la numérisation d'un nombre croissant de tâches est l'une des préoccupations liées à une IA insuffisante. Le chômage va-t-il augmenter, ou la société inventera-t-elle de nouvelles façons pour les individus de gagner leur vie ? Même si l'idée qu'un grand nombre de personnes perdent leur emploi est inquiétante, les partisans de l'IA affirment que, à mesure que l'IA se généralise, de nouveaux métiers que nous ne pouvons pas encore prévoir verront le jour.

Conclusion :

L'intelligence artificielle fondée sur l'apprentissage automatique est une vaste discipline de l'informatique qui s'intéresse à la capacité d'une machine à générer un comportement logique en réponse à des entrées externes. L'IA vise à développer des ordinateurs capables d'effectuer des activités qui nécessiteraient autrement l'intelligence humaine.

1. Narrow Artificial Intelligence (Narrow AI). July 19, 2021; Available from: https://www.techopedia.com/definition/32874/narrow-artificial-intelligence-narrow-ai.
2. What is Weak (Narrow) AI? Here Are 8 Practical Examples. May 27,2021; Available from: https://www.linkedin.com/pulse/what-weak-narrow-ai-here-8-practical-examples-bernard-marr.

 

Exemples d'IA faible

• Assistants vocaux comme Siri, Alexa et Google Assistant.
• Systèmes de recommandation sur les sites de streaming et d'achat.
• Filtres anti-spam des e-mails et détection de fraude.
• Traduction automatique et reconnaissance vocale (synthèse vocale vers texte).
• Déverrouillage facial et classement des photos.
• Chatbots d'entreprise, prévision de la demande et lecture de factures ; découvrez nos services de développement d'IA.

Tous ces exemples relèvent de l'IA étroite : performante dans un domaine, sans compréhension générale. Comparez-la avec l'IA forte dans IA faible vs IA forte.

Réponses rapides

L'IA faible est-elle la même chose que l'IA étroite ?

Oui. Les termes sont utilisés de manière interchangeable.

Siri est-il une IA faible ?

Oui. Siri est une IA étroite qui gère des tâches précises comme les rappels, les appels et les recherches.