L’Intelligence Artificielle : le fruit d’un dur labeur et d’une grande précision

La popularité des intelligences artificielles (IA) ne cesse de croître. Pourtant, plusieurs personnes ne connaissent pas encore les efforts nécessaires pour qu’une IA soit opérationnelle. En effet, le développeur d’IA doit passer par un processus d’apprentissage ardu pour y arriver.

L’éducation d’une IA nécessite un travail extrêmement pointilleux. Puisque l’élément le plus important de cet apprentissage n’est autre que les informations, celles-ci doivent être sélectionnées avec soin. Leur qualité est de rigueur et c’est la raison principale pour laquelle l’entraînement d’une IA requiert beaucoup de précision. Afin d’être utile, cette technologie doit suivre un apprentissage rigoureux. Pour y parvenir, les développeurs de cette technologie ont mis au point deux grandes méthodes dont le Machine Learning et le Deep Learning.

Les principales méthodes d’apprentissage d’une intelligence artificielle

Actuellement, pour l’entraînement de l’intelligence artificielle, les experts ont instauré le Machine Learning et le Deep Learning.

Machine Learning

Le Machine Learning ou apprentissage automatique est une manière de donner à l’ordinateur la capacité de s’instruire automatiquement. Pour ce faire, il doit essentiellement avoir accès aux données dont il a besoin pour évoluer. 

Dans les faits, l’éducation de l’IA se base sur l’observation et l’acquisition d’informations. Ce qui permet à la machine d’améliorer progressivement son intelligence.

Deep Learning

En ce qui concerne le Deep Learning ou l’apprentissage profond, le travail est beaucoup plus qualitatif. Il consiste à construire des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux ont pour but d’imiter la façon dont le cerveau humain traite les données qu’il reçoit. 

Afin d’évoluer, l’IA a besoin d’une appréciation positive ou négative venant des utilisateurs de ses travaux, comme la traduction d’un texte. En d’autres termes, elle alimente son intelligence avec l’intelligence collective (IC). De ce fait, elle s’améliore pas à pas avec cette méthode.

Les liens entre les neurones peuvent changer et se développer lorsque la machine intègre de nouvelles données. Elle peut ainsi apprendre sans une intervention directe de l’homme. En fait, plus elle absorbe d’informations, plus elle devient intelligente. Ce qui améliore les résultats des tâches que réalise l’ordinateur. Quant aux réseaux de neurones artificiels, ils analysent les informations reçues.

La démarche à suivre pour éduquer une intelligence artificielle 

Pour entraîner une intelligence artificielle, les responsables doivent passer par 3 stades : l’entraînement, la validation et le testing. Ce processus s’applique avec le Machine Learning et le Deep Learning. 

Lors de la première étape, l’ordinateur doit se nourrir d’une énorme quantité d’informations. Evidemment, la qualité de ces dernières est importante. Le but avec cette étape est d’apprendre à l’IA à décider et à prédire avec plus de précision. 

La seconde étape est en quelque sorte un examen. Le calculateur doit passer par la validation de données pour déterminer si les informations qu’il avait reçues ont été triées convenablement. Si l’IA réussit le test, elle passe à l’étape suivante. Sinon, elle revient à la case de départ pour un ajustement de ses défauts.

La dernière étape consiste à tester la machine avec des données qui lui sont encore nouvelles. Pour être plus précis, il s’agit d’une évaluation de son efficacité dans des conditions réelles (traduction de texte inconnu). Si l’IA réussit l’épreuve, cela veut dire qu’elle est opérationnelle. Sinon, elle recommence le processus depuis le début.

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur médiatique 

L’intelligence artificielle devient une nécessité dans plusieurs domaines, surtout pour  l’automatisation des procédés de production dans les manufactures. Cependant, elle a encore du mal à s’imposer dans les médias. En réalité, il est question de problème de budget, car son éducation peut coûter très cher. En outre, des gens s’opposent à l’utilisation de cette technologie, parce qu’elle pourrait occuper leurs postes de travail. 

Parmi les applications de l’IA dans le domaine médiatique figurent : l’automatisation de la vérification des informations, l’optimisation du partage de contenus et plus encore. 

Dans la communication des informations, Flint est un exemple concret de l’utilisation de l’IA, particulièrement dans l’envoi de newsletters. Pour suggérer des articles à ses utilisateurs, Flint utilise trois intelligences, dont l’IA, l’IC et l’intelligence du client. La dernière permet de personnaliser l’expérience utilisateur grâce aux appréciations de l’adhérent. Ainsi, Flint peut envoyer des newsletters plus adaptées aux besoins du client au fil du temps.

Bref, l’entraînement d’une IA est un processus ardu. Cependant, cela en vaut la peine parce que c’est très utile, surtout pour le monde professionnel. Malheureusement, dans les médias, l’évolution de cette technologie reste restreinte pour des raisons financières et politiques.

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