Le guide complet des algorithmes d'IA

L'intelligence artificielle apparaît dans tous les secteurs et dans tous les processus, qu'il s'agisse de la fabrication, du marketing, du stockage ou de la logistique. Il existe de nombreux exemples d’IA dans le monde réel.

Cela inclut des cas d'utilisation techniques, comme l'automatisation de la main-d'œuvre humaine et des processus robotiques, jusqu'aux applications de base. Vous verrez l'IA dans les moteurs de recherche, les cartes et la navigation, les éditeurs de texte, etc.

Mais avez-vous déjà réfléchi au fonctionnement de ces machines ?

Les systèmes d’IA fonctionnent avec des algorithmes, mais tous les algorithmes d’IA ne sont pas identiques . Si vous comprenez le fonctionnement des algorithmes d’IA, vous pouvez faciliter vos processus métier et économiser des heures de travail manuel.

Cet article abordera les types d'algorithmes d'IA, leur fonctionnement et la manière de former l'IA pour obtenir les meilleurs résultats.

Que sont les algorithmes d’IA ?

Comment fonctionnent les algorithmes d’IA ?

Types d'algorithmes d'IA

Conseils pour entraîner votre IA

Les algorithmes d'IA sont des instructions qui permettent aux machines d'analyser des données, d'effectuer des tâches et de prendre des décisions. Il s'agit d'un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de fonctionner de manière indépendante.

Toutes les tâches exécutées par l’IA fonctionnent sur des algorithmes spécifiques. Du moment où vous allumez votre système jusqu’au moment où vous naviguez sur Internet, les algorithmes d’IA fonctionnent avec d’autres algorithmes d’apprentissage automatique pour effectuer et terminer chaque tâche.

Les algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique permettent aux ordinateurs de prédire des modèles, d’évaluer les tendances, de calculer la précision et d’optimiser les processus.

Cette vidéo explique le fonctionnement des algorithmes d'IA et les fonctions qu'ils peuvent remplir :

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Les algorithmes d’IA fonctionnent de cette façon : ils identifient les modèles, reconnaissent les comportements et permettent aux machines de prendre des décisions.

Supposons que vous demandiez à votre assistant vocal comme Alexa ou Google Home de diffuser votre musique préférée.

L'algorithme d'IA sur lequel il est basé reconnaîtra et mémorisera d'abord votre voix, se familiarisera avec votre choix de musique, puis se souviendra et jouera votre musique la plus écoutée simplement en la reconnaissant.

De même, les outils d’édition de contenu d’IA fonctionnent sur des algorithmes tels que les modèles de génération de langage naturel (NLG) et de traitement du langage naturel (NLP) qui suivent certaines règles et modèles pour obtenir les résultats souhaités.

Ce n’est pas sorcier mais une formule simple : « Plus vous apprenez, plus vous grandissez. » À mesure que vous fournissez aux systèmes informatiques des données riches, les algorithmes les utilisent pour acquérir des connaissances et effectuer des tâches plus efficacement.

Au niveau le plus élémentaire, un algorithme d’IA collecte les données pour la formation et les utilise ensuite pour modifier ses connaissances. Ensuite, il utilise ces connaissances pour accomplir les tâches et améliorer la précision.

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Tout comme un calcul mathématique comporte plusieurs formules donnant le même résultat, les algorithmes d’IA le font.

Différents cas d'utilisation commerciale ont des algorithmes et des catégories différents. Par exemple, l’algorithme utilisé dans divers chatbots diffère de ceux utilisés dans la conception de voitures autonomes.

Il existe trois grands groupes d’algorithmes d’IA sous lesquels tombent des centaines d’autres algorithmes : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. La différence réside dans la manière dont ils sont formés et dans leur fonctionnement.

1. Algorithmes d'apprentissage supervisé

La première forme d’algorithme la plus populaire est l’algorithme d’apprentissage supervisé. Cela implique de former un modèle sur des données étiquetées pour faire des prédictions ou classer des données nouvelles et invisibles.

Le terme « supervisé » signifie travailler sous la supervision d’ensembles d’entraînement. Il fonctionne simplement en utilisant le résultat souhaité pour effectuer une validation croisée avec les entrées données et l'entraîner à apprendre au fil du temps.

Cet algorithme d'apprentissage est créé sous la supervision d'une équipe d'experts et de data scientists dédiés pour tester et vérifier les erreurs.

Les développeurs entraînent les données pour atteindre des performances optimales, puis choisissent le modèle offrant le rendement le plus élevé.

Les algorithmes d’apprentissage supervisé résolvent le plus souvent les problèmes de classification et de régression. Les exemples incluent les réseaux de neurones, les arbres de décision, la régression linéaire Random Forest, la régression de séries chronologiques et la régression logistique.

Cas d'utilisation : les spécialistes du marketing utilisent cet algorithme d'IA pour prédire les ventes dans le temps, cartographier les sentiments des clients, suivre les cours des actions, etc. D'autres cas d'utilisation d'algorithmes supervisés impliquent la reconnaissance de texte, la catégorisation d'objets et la détection de spam.

Ce que nous aimons : L'apprentissage supervisé crée et entraîne l'algorithme de manière évolutive. Pour les organisations, cela évite le travail manuel des employés et crée une expérience personnalisée.

L’avantage de cet algorithme est son processus simple qui fournit des résultats élevés et tire des informations précises.

2. Algorithmes d'apprentissage non supervisés

L'apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées pour alimenter et entraîner les algorithmes. Alors que l'apprentissage supervisé comporte des classes prédéfinies, les classes non supervisées s'entraînent et grandissent en identifiant les modèles et en formant des clusters au sein de l'ensemble de données donné.

En termes simples, l’apprentissage supervisé se fait sous supervision humaine, contrairement à l’apprentissage non supervisé. L'algorithme d'apprentissage non supervisé utilise des données brutes pour dessiner des modèles et identifier des corrélations, en extrayant ainsi les informations les plus pertinentes.

Les exemples les plus marquants d’apprentissage non supervisé incluent la réduction de dimension et le clustering, qui visent à créer des clusters d’objets définis.

Cas d'utilisation : le clustering et la réduction des données ont des applications plus larges en biologie, en chimie et en exploration de données.

En marketing et en affaires, l'apprentissage non supervisé est mieux utilisé pour la segmentation des clients, c'est-à-dire pour comprendre les groupes de clients et leur comportement.

L'apprentissage non supervisé trouve des applications dans la génétique et l'ADN, la détection d'anomalies, l'imagerie et l'extraction de caractéristiques en médecine.

Même Google utilise l’apprentissage non supervisé pour catégoriser et afficher des actualités personnalisées aux lecteurs. Premièrement, il collecte des millions d’actualités sur des sujets variés.

Ensuite, le moteur de recherche utilise l'analyse groupée pour définir les paramètres et les catégoriser en fonction de la fréquence, des types, des phrases et du nombre de mots.

L'IA générative dessine des modèles et des structures à l'aide de modèles de réseaux neuronaux. Cependant, cela ne se limite pas à utiliser uniquement cette approche.

Il exploite différents modèles d'apprentissage (à savoir l'apprentissage non supervisé et semi-supervisé) pour former et convertir des données non structurées en modèles de base.

Ce que nous aimons : Les algorithmes d'apprentissage non supervisé découvrent les modèles et les structures cachés dans les données, facilitant l'apprentissage non supervisé des fonctionnalités et la détection des anomalies.

Le meilleur, c’est qu’il ne nécessite aucune donnée étiquetée, ce qui, à son tour, s’avère plus rentable.

3. Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement fonctionne de la même manière que les humains. L'algorithme s'entraîne et apprend de l'environnement et reçoit des retours sous forme de récompenses ou de pénalités pour finalement ajuster ses actions en fonction des retours.

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L'apprentissage par renforcement est un cycle continu de feedback et d'actions qui ont lieu. Un agent numérique est placé dans un environnement pour apprendre et reçoit des commentaires sous forme de récompense ou de pénalité.

Tout au long du processus, l’agent essaie de décider et d’obtenir le résultat souhaité, qui constitue la base du feedback. Si le feedback est reçu en récompense, l’agent répète et utilise les mêmes tactiques lors du cycle suivant, améliorant ainsi son comportement.

Des exemples d'apprentissage par renforcement incluent le Q-learning, les Deep Adversarial Networks, la Monte-Carlo Tree Search (MCTS) et les agents acteurs-critiques asynchrones (A3C).

Cas d'utilisation : l'apprentissage par renforcement est un algorithme largement utilisé qui trouve ses applications dans les domaines du marketing, de la santé, des systèmes de jeux, du contrôle du trafic et du traitement d'images.

Même Netflix utilise des formations d’apprentissage par renforcement pour recommander la série à ses utilisateurs et apporter de la personnalisation. Amazon gagne 35% des achats des consommateurs grâce aux recommandations faites par apprentissage par renforcement.

Ce qu'on aime : Le principe de l'apprentissage par renforcement réside dans la prise de décision. Grâce au système de récompenses et de pénalités, l’algorithme commet moins d’erreurs dans les étapes ultérieures.

Il suit ensuite un modèle basé sur la récompense ou le score numérique obtenu.

Le succès de vos algorithmes d’IA dépend principalement du processus de formation qu’ils entreprennent et de la fréquence à laquelle ils sont formés. Il y a une raison pour laquelle les géants de la technologie dépensent des millions pour préparer leurs algorithmes d’IA.

Cependant, le coût de la formation de l’IA est important. Par exemple, former un grand modèle d'IA tel que GPT-3 s'élevait à 4 millions de dollars, comme le rapporte CNBC.

Même l'algorithme sur lequel est basé le moteur de recommandation de Netflix a été estimé à environ 1 million de dollars.

Après tout, il s’agit de la partie la plus importante du cycle de vie de votre système d’IA. Les processus et les meilleures pratiques pour entraîner votre algorithme d'IA peuvent varier légèrement selon les algorithmes.

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Voici les meilleurs conseils pour entraîner et mettre en œuvre vos algorithmes d’IA.

Déterminez les cas d’utilisation.

La base de la création et de la formation de votre modèle d'IA est le problème que vous souhaitez résoudre. Compte tenu de la situation, vous pouvez déterminer de manière transparente le type de données dont ce modèle d’IA a besoin.

Le géant de l'alimentation McDonald's recherchait une solution permettant de créer des menus numériques à prix variables en temps réel. Au fur et à mesure que le client passe sa commande, le prix de chaque produit dépendra des conditions météorologiques, de la demande et de la distance.

Un autre cas d’utilisation dans lequel ils ont intégré l’IA est celui des recommandations basées sur les commandes. Disons que quelqu'un passe une commande d'une salade. Le modèle d’IA détecte et suggère d’inclure une boisson saine au repas.

Il est impératif de voir comment vos pairs ou concurrents ont exploité les algorithmes d'IA pour résoudre des problèmes afin de mieux comprendre comment vous pouvez également le faire.

Collectez et préparez vos données.

Les systèmes d’IA ont besoin de données pour prospérer et se développer autant que les humains ont besoin d’air.

La condition préalable à la formation aux algorithmes d’IA est la collecte et la préparation de vos données. Par données, nous entendons les données brutes qui serviront de base à l’entraînement de votre algorithme d’IA.

La plupart des organisations qui adoptent des algorithmes d’IA s’appuient sur ces données brutes pour alimenter leurs systèmes numériques. Les entreprises adoptent des méthodes de collecte de données telles que le web scraping et le crowdsourcing, puis utilisent des API pour extraire et utiliser ces données.

Mais la simple collecte de données ne suffit pas. La prochaine étape cruciale est le prétraitement et la préparation des données, qui impliquent le nettoyage et le formatage des données brutes.

Instagram utilise le processus d'exploration de données en prétraitant les données fournies en fonction du comportement de l'utilisateur et en envoyant des recommandations basées sur les données formatées.

Sélectionnez votre modèle d'IA.

Les développeurs doivent choisir leur modèle en fonction du type de données disponibles – le modèle qui peut résoudre efficacement leurs problèmes. Selon Oberlo, environ 83 % des entreprises mettent l’accent sur la compréhension des algorithmes d’IA.

La sélection du modèle dépend du fait que vous disposez de données étiquetées, non étiquetées ou que vous pouvez utiliser pour obtenir des commentaires de l'environnement.

Cependant, d’autres facteurs déterminent l’architecture du modèle d’IA. Le choix du modèle d’IA dépend également :

• La taille et la structure des données.
• Complexité de l'ensemble de données disponible.
• Niveau de précision souhaité.

En fonction de ces facteurs et du type de problème à résoudre, il existe différents modèles d'IA tels que la régression linéaire, l'IA des arbres de décision, Naive Bayes, Random Forest, les réseaux de neurones, etc.

Ainsi, si le problème est lié à la résolution du traitement d’image et de l’identification d’objets, le meilleur choix de modèle d’IA serait les réseaux de neurones convolutifs (CNN).

Entraînez votre modèle d'IA.

La base de votre algorithme d'IA repose sur la formation, les tests et la validation de l'ensemble de données. Il s’agit donc de l’étape la plus cruciale dans la formation de votre algorithme d’IA.

La première étape est le processus de formation initiale. Les données préparées sont introduites dans le modèle pour vérifier les anomalies et détecter les erreurs potentielles.

L’erreur prédominante dans le modèle d’IA est le surapprentissage. Cela signifie que l'erreur se produit lorsqu'un ensemble de données entraîné particulier devient trop biaisé.

Un exemple de surajustement est observé dans les voitures autonomes avec un ensemble de données particulier. Les véhicules fonctionnent mieux par temps clair et sur route car ils ont été davantage formés sur cet ensemble de données.

Par conséquent, les véhicules ne parviennent pas à fonctionner dans des conditions météorologiques extrêmes et dans des endroits très fréquentés. Lorsqu’il est alimenté avec un nouvel ensemble de données, le modèle d’IA ne parviendra pas à reconnaître l’ensemble de données.

Les étapes suivantes du processus de formation sont la validation et les tests.

Tandis que la validation réexamine et évalue les données avant qu'elles ne soient poussées vers l'étape finale, l'étape de test implémente les ensembles de données et leurs fonctionnalités dans des applications réelles.

La phase de test est celle où les roues d'entraînement se détachent et où le modèle est analysé en fonction de ses performances dans le monde réel à l'aide de données non structurées.

S’il ne parvient pas à produire les résultats souhaités, l’algorithme d’IA est renvoyé à l’étape de formation et le processus est répété jusqu’à ce qu’il produise des résultats satisfaisants.

Mesurez et suivez les résultats.

Le test final constitue la base du suivi de votre modèle d'IA. Les algorithmes d'IA sont mesurés à l'aide de métriques spécifiques pour obtenir les résultats.

Calculez les mesures d'évaluation pertinentes, telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1 ou l'erreur quadratique moyenne, en fonction de votre type de problème.

Définissez un objectif ou une valeur seuil pour chaque métrique afin de déterminer les résultats. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, répétez et affinez votre algorithme en fonction des informations obtenues grâce à la surveillance et à l'analyse.

Testez toujours votre algorithme dans différents environnements et entraînez-le à la perfection.

Commencer

L’intelligence artificielle devrait être multipliée par vingt d’ici 2030, passant de 100 milliards de dollars à 2 000 milliards de dollars. Chaque entreprise, quelle que soit sa taille, a besoin d’un algorithme d’IA pour améliorer son efficacité opérationnelle et tirer parti des avantages de la technologie.