Comment construire une IA : un guide complet étape par étape

Si vous cherchez des informations sur la façon de construire une IA, vous êtes au bon endroit. Depuis le développement de l'ordinateur numérique dans les années 1940, il est apparu clairement que ces machines pouvaient être programmées pour accomplir des tâches incroyablement complexes, comme découvrir des théorèmes mathématiques ou jouer aux échecs. Avec la capacité d'effectuer des tâches généralement associées aux humains, l'intelligence artificielle est devenue un élément essentiel de la technologie moderne. Dans cet article, nous vous fournirons une compréhension de base de l'intelligence artificielle, de ses applications et des étapes nécessaires pour créer votre propre IA. Que vous soyez un programmeur débutant ou expérimenté, ce guide vous aidera à démarrer votre voyage vers la construction d'une IA. 

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est le domaine de l'informatique axé sur la création de machines intelligentes capables d'effectuer des tâches de type humain. Les technologies d'intelligence artificielle alimentent les assistants virtuels, les voitures autonomes, les recommandations intelligentes, etc.

L'intelligence artificielle (IA) est l'intelligence démontrée par les machines, par opposition à l'intelligence des humains et des autres animaux. Des exemples de tâches dans lesquelles cela est fait incluent la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, la traduction entre les langues (naturelles), ainsi que d'autres mappages d'entrées.

De wikipédia

Par exemple, des assistants virtuels comme Siri et Alexa comprennent la parole afin que vous puissiez contrôler les appareils avec votre voix. L'IA permet aux voitures autonomes de percevoir le monde qui les entoure et de parcourir les routes de manière indépendante. Les modèles d'apprentissage automatique recommandent des produits que vous aimerez en fonction de vos centres d'intérêt.

Le rêve de l'IA se prépare depuis des décennies. Cela a commencé avec les travaux fondateurs du mathématicien Alan Turing en 1950, y compris le test de Turing pour déterminer si une machine correspond à l'intelligence humaine. En termes simples, l'intelligence signifie l'acquisition, le traitement et le rappel d'informations en tant que connaissances. L'IA construit des systèmes intelligents avec ces compétences, en utilisant souvent des algorithmes et des statistiques pour apprendre et s'améliorer à partir de l'expérience au fil du temps.

Selon Shane Legg, cofondateur de DeepMind, « l'intelligence est la capacité d'un agent à atteindre des objectifs dans un environnement changeant. Pour les humains, cela inclut l'intelligence naturelle. Pour les machines, cela nécessite une intelligence artificielle.

En un mot, l'IA permet aux machines d'égaler et même de surpasser les capacités humaines de pensée intelligente et de résolution de problèmes. Les possibilités de l'IA ne font que commencer. 

En savoir plus: Qu'est-ce que l'IA autonome ?

Fonctionnement et application de l'IA

Construire une intelligence artificielle (IA) intelligente et utile est désormais plus facile et plus abordable que jamais. Le secret d'une excellente IA ? Nous utilisons la formation sur des tonnes de données.

Les systèmes d'IA sont des programmes ou des algorithmes qui aident l'IA à apprendre à repérer les modèles et les informations que les humains manquent. Plus vous fournissez de données de qualité à l'IA, plus elle devient intelligente pour analyser les informations et résoudre les problèmes.

Nous appelons donner à l'IA la capacité d'apprendre et de raisonner avec des données "apprentissage automatique". Par exemple, le "traitement du langage naturel" (TLN) donne à l'IA le pouvoir du langage humain de nous lire, de nous comprendre et de nous répondre naturellement. Certaines des IA les plus utiles aujourd'hui reposent sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, qui créent des réseaux de neurones qui imitent le fonctionnement du cerveau humain.

L'IA transforme notre monde de manière incroyable. En voici quelques-unes : 

• Reconnaissance de la parole. L'IA peut désormais traduire votre discours en texte. Des assistants comme Siri utilisent la reconnaissance vocale pour comprendre vos commandes vocales.
• Service client virtuel. De plus en plus d'entreprises utilisent des agents d'IA au lieu (ou à côté) d'agents humains. Selon Servion Global Solutions, l'IA devrait jouer un rôle majeur dans les interactions avec le service client d'ici 2025, avec plus de 95% d'interactions mettant en œuvre une forme d'IA. Cela met en évidence l'importance croissante de l'IA dans l'amélioration du service client et la nécessité pour les entreprises d'adopter les technologies de l'IA pour rester compétitives sur le marché. 
• Vision par ordinateur. L'IA permet aux logiciels et aux systèmes d'analyser des éléments visuels tels que des photos, des vidéos et des images pour obtenir des données et des informations utiles. Par exemple, le marquage d'amis sur des photos sur les réseaux sociaux utilise l'IA de vision par ordinateur. 
• Recommandations personnalisées. L'IA analyse votre comportement pour découvrir vos habitudes et vos intérêts, puis fournit des recommandations personnalisées. C'est ainsi que l'IA alimente les recommandations sur les sites d'achat et les logiciels "d'analyse prédictive" qui aident les entreprises à vous vendre plus de choses. 
• Prévention de la fraude. Les modèles d'IA repèrent les modèles qui détectent la fraude au paiement ou à l'information. De nombreuses entreprises utilisent désormais l'IA pour prévenir la fraude et protéger vos données. 
• Commerce automatisé. Les plateformes de trading d'IA prennent des décisions de trading en un clin d'œil, exécutant des millions de transactions quotidiennes. Aujourd'hui, la moitié de toutes les transactions boursières en Amérique sont entièrement automatisées. Les analystes affirment que le marché du trading de l'IA pourrait atteindre $31,2 milliards d'ici 2028. 

Vous pouvez également lire plus: L'IA auto-apprenante créera une nouvelle "ère du soi".

Comment construire une IA : que faut-il pour construire un système d'IA ?

Créer une excellente IA est plus facile et plus abordable que jamais. Un rapport de Gartner estime que les revenus mondiaux des logiciels d'IA atteindront $62,5 milliards d'ici 2022, en croissance de 21,3% à partir de 2021. 

Alors, comment créez-vous votre propre IA ? Voici les étapes de base: 

Étape 1 : Identifiez le problème 

Avant de créer un produit ou une fonctionnalité, concentrez-vous sur les principaux défis de vos utilisateurs et sur la manière dont vous contribuerez à les résoudre. Déterminez votre proposition de valeur : les principaux avantages que les clients retireront de l'utilisation de votre IA. Un accessoire de bonne valeur aide les clients à comprendre pourquoi ils devraient acheter chez vous par rapport à la concurrence. Quelques éléments à considérer : 

• Économies de coûts. Votre IA réduit-elle le temps/l'argent dépensé sur une tâche ? 
• Commodité ou personnalisation accrue. Votre IA offre-t-elle une expérience plus personnalisée et optimisée ? 
• Amélioration de la qualité ou de la précision. Votre IA fournit-elle de meilleurs résultats ou plus d'informations que les humains seuls ? 
• Évolutivité. Votre IA aide-t-elle les utilisateurs à obtenir un contrôle ou des informations qui seraient impossibles à des volumes ou à des vitesses importants ? 

En trouvant le problème central, vous pouvez créer une IA super utile qui apporte une réelle valeur. Lancez une première ébauche (MVP), puis résolvez rapidement les problèmes grâce aux commentaires des clients. 

Étape 2 : Obtenez les bonnes données et nettoyez-les 

Maintenant que vous connaissez le problème, trouvez des sources de données pour entraîner votre IA. Des données de haute qualité importent plus que des modèles d'IA sophistiqués. Les données sont de deux types : 

• Données structurées : Des informations clairement définies avec des modèles tels que des noms, des adresses, des âges et des numéros de téléphone. Facile à rechercher et à organiser. 
• Données non structurées : Manque de motifs, de cohérence ou d'uniformité. Ceux-ci incluent l'audio, les images, les infographies et les e-mails. 

Nettoyez vos données, traitez-les et stockez-les avant de former des modèles d'IA. Le « nettoyage des données » supprime les erreurs et les lacunes afin que vos données soient aussi précises que possible. 

Étape 3 : Créer des algorithmes 

Après avoir identifié le problème et préparé les données, il est temps de créer des algorithmes. Les algorithmes informatiques sont des instructions mathématiques qui indiquent à l'ordinateur quoi faire et comment le faire. Vous devez développer des algorithmes d'apprentissage automatique de prédiction ou de classification afin que le modèle d'IA puisse apprendre à partir de l'ensemble de données. 

Il existe plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique que vous pouvez utiliser pour former votre modèle d'IA. Certains des algorithmes les plus couramment utilisés dans le développement de l'IA incluent la régression linéaire, les arbres de décision et les réseaux de neurones. Le choix de l'algorithme dépendra du problème que vous essayez de résoudre et du type de données dont vous disposez. Il est important d'expérimenter différents algorithmes pour trouver le meilleur pour votre système d'IA. 

Étape 4 : Former les algorithmes 

Une fois que vous avez conçu les algorithmes de votre système d'IA, l'étape suivante consiste à les entraîner à l'aide des données pertinentes que vous avez collectées. La formation d'un modèle d'IA implique de lui fournir de grandes quantités de données et d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour ajuster les paramètres du modèle et améliorer sa précision. Au cours du processus de formation, le modèle apprend à reconnaître des modèles dans les données et à faire des prédictions basées sur cet apprentissage. Une formation efficace est essentielle pour obtenir des résultats précis et fiables et nécessite une sélection minutieuse des données, une optimisation des algorithmes et une surveillance continue pour s'assurer que le modèle apprend et s'ajuste correctement. En investissant du temps et des efforts dans le processus de formation, vous pouvez améliorer les performances et l'efficacité de votre système d'IA. 

L'établissement de la précision du modèle est essentiel. Vous devez définir un seuil minimal acceptable pour déterminer la précision de votre modèle. Si vous êtes une entreprise de réseautage social visant à identifier et à supprimer de faux comptes, vous pouvez utiliser un système de « score de fraude » pour vous aider à hiérarchiser les comptes qui nécessitent une enquête plus approfondie. En attribuant un score compris entre zéro et un à chaque compte en fonction de facteurs pertinents, vous pouvez rapidement identifier les comptes à forte probabilité de fraude. Par exemple, si vous définissez un seuil de 0,9, vous pouvez envoyer tous les comptes avec un score supérieur à ce niveau pour qu'ils soient examinés par l'équipe anti-fraude. Cela peut aider à rationaliser le processus d'identification et de suppression des faux comptes et à améliorer la sécurité et la fiabilité globales de votre plateforme. 

Étape 5 : Choisissez la bonne plateforme 

Outre la collecte et la préparation des données pour la formation de votre modèle d'IA, vous devez sélectionner une plate-forme pour répondre aux besoins de votre système. Vous pouvez choisir entre un framework interne ou cloud. La principale différence entre ces frameworks est que le cloud permet aux entreprises d'expérimenter et de se développer facilement au fur et à mesure que les projets entrent en production, ce qui permet une formation et un déploiement plus rapides des modèles ML. 

• Cadres internes 

Si vous préférez utiliser un framework interne pour développer des modèles d'IA, il existe plusieurs bibliothèques open source populaires à prendre en compte. Ces bibliothèques fournissent une gamme d'outils et de ressources pour prendre en charge l'apprentissage automatique et l'analyse de données, notamment Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch. Ces bibliothèques sont largement utilisées dans le développement de l'IA et offrent une gamme de fonctionnalités et de capacités pour prendre en charge différents types de modèles. Les cadres internes offrent un meilleur contrôle sur le processus de développement et offrent une meilleure sécurité et confidentialité, car ils peuvent être personnalisés pour répondre à vos besoins et exigences spécifiques. En tirant parti de la puissance de ces bibliothèques et frameworks, vous pouvez accélérer le développement de votre IA et obtenir de meilleurs résultats. 

• Cadres cloud

Pour accélérer le développement et le déploiement de modèles d'IA, vous pouvez envisager d'utiliser une plateforme d'apprentissage automatique basée sur le cloud ou une solution ML-as-a-Service. Ces plates-formes fournissent une gamme d'outils et de ressources pour vous aider à former et à déployer vos modèles plus efficacement. Par exemple, ils peuvent proposer des modèles prédéfinis, des modèles et des interfaces glisser-déposer qui facilitent le démarrage. 

De plus, de nombreuses plates-formes fournissent une variété de langages de programmation, d'IDE et de blocs-notes Jupyter pour s'adapter à différents niveaux de compétence et préférences. En tirant parti de la puissance de ces plates-formes, vous pouvez réduire le temps et les efforts nécessaires pour créer et déployer des modèles d'IA et vous concentrer sur la création de valeur pour vos clients. Les frameworks cloud offrent évolutivité, flexibilité et rentabilité puisque vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez. 

Étape 6 : Choisissez un langage de programmation

Choisir le bon langage de programmation est un facteur clé dans la construction d'un système d'IA efficace. Une fois que vous avez identifié le problème que vous souhaitez résoudre, préparé vos données et conçu vos algorithmes, vous devrez sélectionner un langage qui peut donner vie à votre système. Il existe de nombreux langages de programmation parmi lesquels choisir, chacun avec ses propres caractéristiques et avantages uniques. Certains choix populaires pour le développement d'IA incluent Python, Java, C++ et R. Les facteurs à prendre en compte lors de la sélection d'un langage incluent la complexité de votre projet, la disponibilité de bibliothèques et de frameworks pertinents et l'expertise de votre équipe. En choisissant le bon langage de programmation pour votre système d'IA, vous pouvez optimiser ses performances et obtenir des résultats précis et fiables. 

• Python est idéal pour les débutants car il a une syntaxe simple que les non-programmeurs peuvent apprendre rapidement. Il est également largement utilisé en science des données et possède d'excellentes bibliothèques pour l'apprentissage automatique. 
• C++ est un langage performant et efficace, ce qui le rend idéal pour l'IA dans les jeux et autres applications hautes performances. 
• Java est convivial, facile à déboguer et peut être utilisé sur la plupart des plates-formes. Il convient aux projets à grande échelle, en particulier ceux impliquant des algorithmes de moteur de recherche ou des applications de bureau. 
• R est conçu pour l'analyse prédictive et les statistiques, ce qui le rend idéal pour les tâches de science des données et d'apprentissage automatique. 

Le choix du bon langage de programmation dépend de vos objectifs, de vos besoins et de votre niveau d'expertise. Python est un excellent choix si vous débutez dans la programmation et que vous cherchez à apprendre un langage pour le développement de l'IA. Si vous êtes un programmeur expérimenté, C++ ou Java peuvent être plus appropriés pour leurs performances et leur flexibilité. 

Étape 7 : Déployer et surveiller 

Après avoir développé une solution durable et autonome, il est temps de déployer votre système d'IA. Le déploiement consiste à s'assurer qu'il fonctionne de manière efficace et efficiente dans des scénarios réels. Vous devez également surveiller vos modèles après le déploiement pour vous assurer qu'ils continuent de bien fonctionner. 

La surveillance implique le suivi des mesures de performance, telles que l'exactitude, la précision, le rappel et l'identification des problèmes. Surveillez les comportements inattendus, comme les préjugés ou le surajustement, et prenez des mesures correctives si nécessaire. 

Maintenir votre système d'IA à jour avec les dernières données et algorithmes est important pour son efficacité et son efficience. Une maintenance et des mises à jour continues sont nécessaires pour assurer le bon fonctionnement de votre système d'IA. 

Si vous voulez savoir comment construire un système d'IA, vous devez suivre quelques étapes clés. Cela comprend l'identification d'un problème spécifique, la collecte de données propres et pertinentes, la conception d'algorithmes capables d'analyser les données, la formation de votre modèle d'IA, la sélection d'une plate-forme appropriée, le choix du bon langage de programmation, ainsi que le déploiement et la surveillance de votre système. Construire un système d'IA puissant nécessite une planification minutieuse, une attention aux détails et une concentration sur la précision et l'efficacité. 

---

À propos de la création d'un problème d'IA

1. Quelles sont les étapes clés impliquées dans la construction d'un système d'IA ?

   Les étapes clés de la construction d'un système d'IA comprennent l'identification d'un problème à résoudre, la collecte et le nettoyage des données, la conception d'algorithmes, la formation du modèle d'IA, la sélection d'une plate-forme, la programmation du système, ainsi que le déploiement et la surveillance du système. 

2. Quels sont les différents types de systèmes d'IA et en quoi diffèrent-ils en termes de conception et de fonctionnalité ?

   Certains types de systèmes d'IA comprennent des systèmes basés sur des règles, des arbres de décision, des réseaux de neurones et des systèmes d'apprentissage en profondeur. Ils diffèrent par leur conception et leurs fonctionnalités, certains systèmes étant mieux adaptés à certaines tâches que d'autres. 

3. Quels sont les meilleurs langages de programmation pour créer des systèmes d'IA ?

   Certains des langages de programmation les plus populaires pour la construction de systèmes d'IA incluent Python, Java, C++ et R. Le choix du langage dépendra de la tâche spécifique et de l'expertise du programmeur. 

4. Comment collectez-vous et nettoyez-vous les données d'un système d'IA ?

   La collecte et le nettoyage des données pour un système d'IA impliquent l'identification des sources pertinentes, la collecte des données, leur nettoyage et leur transformation, et leur préparation pour l'analyse. 

5. Quelles sont les considérations les plus importantes lors du choix d'une plateforme pour déployer un système d'IA ?

   Lors du choix d'une plate-forme pour le déploiement d'un système d'IA, il est important de prendre en compte le coût, l'évolutivité, la facilité d'utilisation et la compatibilité avec les systèmes existants. 

6. Comment choisir le bon algorithme d'apprentissage automatique pour une tâche spécifique ?

   Le choix du bon algorithme d'apprentissage automatique pour une tâche spécifique dépend du type de données, de la taille de l'ensemble de données et du résultat souhaité. Certains algorithmes d'apprentissage automatique populaires incluent la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision et les forêts aléatoires. 

7. Quels sont les pièges les plus courants à éviter lors de la construction d'un système d'IA ?

   Les pièges courants à éviter lors de la construction d'un système d'IA incluent la mauvaise qualité des données, le surajustement, le sous-ajustement et le manque d'interprétabilité ou de transparence du système. 

8. Comment pouvez-vous vous assurer qu'un système d'IA est précis et efficace pour résoudre les problèmes ?

   S'assurer qu'un système d'IA est précis et efficace pour résoudre les problèmes nécessite des tests minutieux, une surveillance continue et une amélioration continue. 

9. Quelles sont les considérations éthiques lors de la construction d'un système d'IA, et comment peuvent-elles être traitées ?

   Lors de la construction d'un système d'IA, les considérations éthiques incluent la confidentialité des données, les biais algorithmiques et l'impact potentiel sur l'emploi et les inégalités sociales. 

10. Quelles sont les techniques permettant de réduire les biais dans un système d'IA, et quelle est leur efficacité ?

    Les techniques de réduction des biais dans un système d'IA comprennent le prétraitement des données, les ajustements algorithmiques et les mesures de transparence telles que l'interprétabilité du modèle. Cependant, l'élimination des biais peut être difficile, et une surveillance et des mises à jour continues sont nécessaires.