Savez-vous en quoi consiste l’intelligence artificielle? Avez-vous une idée de son parcours? Des domaines dans lesquels elle est utilisée? Connaissez-vous sa branche la plus prometteuse et ce qu’elle peut réaliser? Savez-vous sur quels terrains elle peut se mesurer à l’être humain et le surpasser? Testez vos connaissances en répondant aux cinq questions suivantes.

1.Vrai ou faux? L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des technologies mises en œuvre pour développer des machines ou des logiciels capables de simuler des fonctions cognitives associées en général à l’intelligence humaine, comme l’apprentissage et le raisonnement.

RÉPONSE

VRAI

Dans son sens plus large, l’IA renvoie aussi aux théories élaborées dans ce domaine.

Pour en savoir plus :

2. Laquelle des affirmations suivantes concernant l’intelligence artificielle est inexacte?

A) Elle a fait des pas de géant dans les dernières années grâce à l’amélioration de la capacité de calcul des ordinateurs, à la mise au point d’algorithmes adaptés ainsi qu’à la disponibilité des mégadonnées (Big Data). 

B) L’un des trois plus grands experts mondiaux dans ce domaine est Montréalais.

C) À l’heure actuelle, elle n’est intégrée qu’à quelques domaines de pointe.

D) Elle a fait son incursion dans le monde de l’art, notamment en produisant de l’art visuel et de la musique.

RÉPONSE

C.

Loin de n’être intégrée qu’à quelques domaines de pointe, l’IA est présente de nombreux secteurs. On l’utilise, par exemple, en santé pour l’analyse d’imagerie médicale, dans le commerce en ligne pour proposer des produits spécifiques aux clients ou pour répondre à leurs questions à l’aide d’agents conversationnels, dans les transports pour détecter des problèmes sur la route ou rendre la conduite autonome, en éducation notamment avec l’apprentissage adaptatif, etc. Au quotidien, on la côtoie à travers nos assistants intelligents, nos courriels, les réseaux sociaux, les moteurs de recherche, et bien plus.

L’IA peut permettre à des programmes informatiques d’effectuer des tâches spécifiques, mais dans sa version la plus développée, l’apprentissage profond — basé sur un réseau de neurones artificiels —, elle permet en quelque sorte aux ordinateurs d’apprendre à percevoir, en analysant des signaux sonores et visuels, et de raisonner, en cherchant à résoudre par eux-mêmes des problèmes d’une très grande complexité logique ou algorithmique. Parmi les technologies qui en découlent, on compte notamment la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale, le traitement automatisé du langage et la vision par ordinateur.

Pour en savoir plus :

3. Dans laquelle des sphères suivantes l’IA n’a-t-elle pas encore surpassé l’être humain?

A) Au jeu d’échecs

B) À Jeopardy

C) Au jeu de go

D) En humour

RÉPONSE

D.

Et cela ne risque pas de survenir de sitôt…

Précisons néanmoins que la première intelligence artificielle humoriste s’est produite en 2017 au festival international d’humour de Melbourne. LOL-BOT, de son petit nom, conte des blagues en recoupant des données de textes et d’images provenant des milliers de serveurs sur lesquels elle est branchée. Avouons que si son auditoire s’est déridé, c’est sans doute davantage en raison de l’effet de surprise qu’elle a créé que pour sa performance de stand-up comique.

Aussi naturel qu’il paraisse au genre humain, l’humour représente tout un défi pour l’IA, le plus grand, selon plusieurs.

Pour en savoir plus :

4. Sélectionnez le bon terme pour compléter chacune des affirmations suivantes portant sur l’apprentissage profond.

Termes : résoudre un problème, règles ou d’indications, couches, mégadonnées, calculs, neurones artificiels

L’apprentissage profond est la branche la plus prometteuse de l’IA. Le principe de cette technologie consiste à laisser l’ordinateur trouver par lui-même la meilleure façon de ________. Il permet de traiter les ________à l’aide de réseaux de ________ inspirés du réseau neuronal du cerveau humain.

Optimisés par des algorithmes d’apprentissage — qui représentent un ensemble de ________ sur le résultat attendu —, ces réseaux effectuent des ________ et fonctionnent selon un système de ________ : les résultats de chaque couche servent aux couches successives, d’où le qualificatif « profond ». Les premières couches extraient des caractéristiques simples que les couches subséquentes combinent pour former des concepts de plus en plus complexes.

RÉPONSE

Les affirmations correctes complètes sont les suivantes :

L’apprentissage profond est la branche la plus prometteuse de l’IA. Le principe de cette technologie consiste à laisser l’ordinateur trouver par lui-même la meilleure façon de résoudre un problème. Il permet de traiter les mégadonnées à l’aide de réseaux de neurones artificiels inspirés du réseau neuronal du cerveau humain.

Optimisés par des algorithmes d’apprentissage — qui représentent un ensemble de règles ou d’indications sur le résultat attendu —, ces réseaux effectuent des calculs et fonctionnent selon un système de couches : les résultats de chaque couche servent aux couches successives, d’où le qualificatif « profond ». Les premières couches extraient des caractéristiques simples que les couches subséquentes combinent pour former des concepts de plus en plus complexes.

5. Vrai ou faux? À partir de la naissance de l’apprentissage profond dans les décennies 1970-1980, le développement de l’IA n’a jamais cessé de progresser de façon fulgurante.

RÉPONSE

FAUX

Le développement de l’IA a connu plusieurs creux de vagues, auxquels on a d’ailleurs donné le nom d’« hivers de l’IA ». Bien que l’apprentissage profond aura plus tard un impact majeur sur le développement de l’IA, il a été délaissé durant plusieurs années alors que la puissance de calcul et la masse de données étaient insuffisantes.

On peut d’ailleurs faire remonter le parcours de l’IA aux années 1950 :

En 1951, Marvin Minsky et Dean Edmonds, deux doctorants en mathématiques construisent à Harvard le simulateur de réseau neuronal, le SNARC (pour stochastic neural analog reinforcement calculator), mettant en application la règle de Hebb, qui stipule que lorsque deux neurones sont activés en même temps leur synapse (contact fonctionnel) est renforcée.

En 1957, le psychologue et ingénieur de projet américain Frank Rosenblatt invente le perceptron, premier algorithme d’apprentissage machine et forme de réseau de neurones artificiels la plus simple. Ce classificateur linéaire et binaire permettant de faire des classements de données sera le premier modèle pour lequel un processus d’apprentissage peut être défini, une innovation capitale pour le développement de l’apprentissage machine ou apprentissage automatique, un sous-domaine de l’IA (voir Mini glossaire de l’intelligence artificielle).

Pour en savoir plus : L’étonnant parcours de l’apprentissage profond

Nos articles pour faciliter votre transition vers l’apprentissage en ligne

en savoir plus
Catherine Meilleur

Auteure:
Catherine Meilleur

Rédactrice de contenu créatif @KnowledgeOne. Poseuse de questions. Entêtée hyperflexible. Yogi contemplative.

Catherine Meilleur possède plus de 15 ans d’expérience en recherche et en rédaction. Ayant travaillé comme journaliste, vulgarisatrice scientifique et conceptrice pédagogique, elle s’intéresse à tout ce qui touche l’apprentissage : de la psychopédagogie aux neurosciences, en passant par les dernières innovations qui peuvent servir les apprenants, telles que la réalité virtuelle et augmentée. Elle se passionne aussi pour les questions liées à l’avenir de l’éducation à l’heure où se pointe une véritable révolution, propulsée par le numérique et l’intelligence artificielle.