{"id":2215,"date":"2022-11-29T10:03:18","date_gmt":"2022-11-29T10:03:18","guid":{"rendered":"https:\/\/rfidunion.com\/?p=2215"},"modified":"2023-03-25T10:25:04","modified_gmt":"2023-03-25T10:25:04","slug":"autonomous-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/breaking-news\/autonomous-ai.html","title":{"rendered":"IA autonome : des robots qui pensent par eux-m\u00eames"},"content":{"rendered":"<p>L&#039;IA autonome n&#039;est plus un r\u00eave lointain. Des progr\u00e8s significatifs ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s dans le d\u00e9veloppement de robots capables de penser par eux-m\u00eames ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Avec les progr\u00e8s de l&#039;apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur, l&#039;IA autonome est devenue une r\u00e9alit\u00e9. Des voitures autonomes aux drones capables de naviguer dans des environnements complexes, ces machines intelligentes transforment notre fa\u00e7on de vivre et de travailler.<\/p>\n\n\n\n<h2>Qu&#039;est-ce que l&#039;IA autonome ?<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonome est une machine qui s&#039;appuie sur un programme int\u00e9gr\u00e9 pour communiquer ou servir un contenu d\u00e9fini. Il permet aux v\u00e9hicules et autres appareils d&#039;effectuer des s\u00e9quences de man\u0153uvres prolong\u00e9es de mani\u00e8re autonome sans guidage humain. L&#039;intelligence artificielle (IA) peut d\u00e9j\u00e0 nous aider \u00e0 effectuer de nombreuses t\u00e2ches simples. L&#039;IA autonome peut faire des choses dans le monde r\u00e9el sans intervention humaine. Les exemples incluent les voitures autonomes, les chatbots, etc.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>La loi nationale sur l&#039;intelligence artificielle de 2020 explique l&#039;intelligence artificielle (IA)\u00a0:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><p>&quot;Le terme&quot; intelligence artificielle &quot;signifie un syst\u00e8me bas\u00e9 sur une machine qui peut, pour un ensemble donn\u00e9 d&#039;objectifs d\u00e9finis par l&#039;homme, faire des pr\u00e9dictions, des recommandations ou des d\u00e9cisions influen\u00e7ant des environnements r\u00e9els ou virtuels.&quot;\u00a0<\/p><cite><strong>LOI NATIONALE SUR L&#039;INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DE 2020<\/strong><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Les voitures autonomes sont les plus connues. Mais il existe d&#039;autres endroits o\u00f9 les chercheurs utilisent l&#039;IA pour explorer les capacit\u00e9s des v\u00e9hicules. Au fur et \u00e0 mesure que l&#039;IA progresse \u00e0 pas de g\u00e9ant, l&#039;IA autonome peut prendre en charge encore plus d&#039;emplois. Il s&#039;agit notamment de piloter des avions, de livrer des marchandises et \u00e9ventuellement de faire fonctionner des ambulances. Certains chercheurs ont \u00e9galement d\u00e9couvert que l&#039;IA autonome peut faire le travail plus efficacement et en toute s\u00e9curit\u00e9 que les humains.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA en mode autonome est plus complexe que pr\u00e9vu. Les chercheurs doivent d\u00e9velopper et construire plus de strat\u00e9gies \u00e9tape par \u00e9tape pour obtenir plus d&#039;algorithmes pour plus de t\u00e2ches. C&#039;est le moyen d&#039;atteindre l&#039;objectif d&#039;\u00e9tendre cette fonctionnalit\u00e9. Nous pouvons acqu\u00e9rir plus de capacit\u00e9s gr\u00e2ce \u00e0 l&#039;IA que jamais auparavant.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonome n\u00e9cessite une r\u00e9flexion strat\u00e9gique. Cette approche de r\u00e9flexion couvre de nombreuses applications r\u00e9ussies diff\u00e9rentes de l&#039;IA. Il existe de nombreux exemples typiques. Les exemples incluent la vision artificielle ou les algorithmes de reconnaissance vocale. Ils se concentrent tous sur un moment pr\u00e9cis dans le temps. Les utilisateurs leur permettent \u00e9galement d&#039;acc\u00e9der \u00e0 des bases de donn\u00e9es et de trouver toutes les donn\u00e9es dont ils peuvent avoir besoin. \u00c0 notre connaissance, la plupart des applications d&#039;apprentissage automatique utilisent un ensemble de formation de presque tous les r\u00e9sultats possibles.<\/p>\n\n\n\n<p>Ces op\u00e9rations autonomes d&#039;IA nous obligent \u00e0 imaginer les r\u00e9sultats potentiels qui pourraient se produire \u00e0 l&#039;avenir. Nous devons pr\u00e9voir les probl\u00e8mes possibles et d\u00e9finir le plan d&#039;action correspondant. De cette fa\u00e7on, cela nous aide \u00e0 r\u00e9duire les risques de danger. Cela peut \u00e9galement am\u00e9liorer la vitesse de l&#039;IA et d&#039;autres facteurs. Nous pourrions faire apprendre \u00e0 ces IA \u00e0 jouer aux \u00e9checs. Jouer aux \u00e9checs est la meilleure m\u00e9thode d&#039;entra\u00eenement pour l&#039;IA et les humains.<\/p>\n\n\n\n<p>De nombreux appareils autonomes sont devenus de bons assistants pour les humains. Les cartes num\u00e9riques des routes et les outils qui passent les tests en sont les meilleurs exemples. Nous pouvons les utiliser pour trouver le meilleur itin\u00e9raire vers un emplacement sp\u00e9cifique. L&#039;utilisation de capteurs sonar et de cam\u00e9ras aide les gens \u00e0 d\u00e9tecter les dangers potentiels.<\/p>\n\n\n\n<h2>L&#039;histoire de l&#039;IA autonome<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI.jpg\" alt=\"Les voitures avec IA automatis\u00e9e vous emm\u00e8neront partout o\u00f9 vous voulez aller\" class=\"wp-image-2263\" srcset=\"https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI.jpg 750w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-300x180.jpg 300w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-696x418.jpg 696w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-700x420.jpg 700w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption>Les voitures avec IA automatis\u00e9e vous emm\u00e8neront partout o\u00f9 vous voulez aller<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>L'histoire de l'IA autonome remonte aux ann\u00e9es 1950, lorsque le concept d'intelligence artificielle a \u00e9t\u00e9 introduit pour la premi\u00e8re fois. Cependant, ce n'est que dans les ann\u00e9es 1980 que les robots autonomes ont commenc\u00e9 \u00e0 \u00e9merger. Le premier robot autonome a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 en 1985 par Rodney Brooks, professeur au MIT. Ce robot, appel\u00e9 Genghis, pouvait naviguer dans son environnement et \u00e9viter les obstacles \u00e0 l'aide d'un simple ensemble de r\u00e8gles. Depuis lors, l'IA autonome n'a cess\u00e9 d'\u00e9voluer, les chercheurs d\u00e9veloppant des algorithmes de plus en plus complexes et des techniques d'apprentissage automatique pour entra\u00eener ces syst\u00e8mes. Aujourd'hui, l'IA autonome est utilis\u00e9e dans un grand nombre d'industries, des voitures auto-conduites aux drones en passant par les appareils m\u00e9dicaux.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Cette vid\u00e9o pr\u00e9sente le point de vue du secr\u00e9taire d'\u00c9tat am\u00e9ricain Anthony Blinken sur l'intelligence artificielle :<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Remarques du secr\u00e9taire Blinken&#039;lors du sommet mondial de la NSCAI sur les technologies \u00e9mergentes, \u00e0 Washington, D.C.\" width=\"696\" height=\"392\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/EwHOtVvJcU0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2>Comment fonctionne l&#039;Intelligence Artificielle Autonome ?<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works.jpg\" alt=\"Principe de fonctionnement de l&#039;intelligence artificielle autonome\" class=\"wp-image-2265\" srcset=\"https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works.jpg 750w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works-300x180.jpg 300w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works-696x418.jpg 696w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/How-Autonomous-Artificial-Intelligence-Works-700x420.jpg 700w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption>Principe de fonctionnement de l&#039;intelligence artificielle autonome<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>L&#039;intelligence artificielle autonome est encore un domaine tr\u00e8s nouveau pour nous. De nombreux chercheurs travaillent \u00e0 affiner leurs algorithmes et \u00e0 trouver des moyens de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes. Nous pouvons d\u00e9composer le travail de l&#039;IA autonome en ce qui suit.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Couche de d\u00e9tection\u00a0:<\/strong>&nbsp;Les capteurs sont utilis\u00e9s pour construire un mod\u00e8le du monde en constante \u00e9volution. Les cam\u00e9ras sont souvent choisies comme capteurs pour \u00e9tudier cette direction. Ces cam\u00e9ras sont g\u00e9n\u00e9ralement toujours contr\u00f4l\u00e9es par l&#039;\u00e9clairage de lasers ou d&#039;autres sources. Les chercheurs peuvent \u00e9galement utiliser ces capteurs pour obtenir des informations de localisation du GPS ou d&#039;autres agences ind\u00e9pendantes.<\/li><li><strong>Couche de fusion\u00a0:<\/strong>&nbsp;Ces d\u00e9tails obtenus des diff\u00e9rents capteurs doivent \u00eatre organis\u00e9s en une vue unique et compl\u00e8te. Cette vue doit \u00e9galement repr\u00e9senter ce qui se passe autour du v\u00e9hicule. Dans ce cas, certaines images peuvent ne pas \u00eatre visibles en raison de l&#039;occlusion. Certains peuvent ne pas suivre des choses sp\u00e9cifiques. Ils peuvent avoir besoin de suivre des informations plus coh\u00e9rentes. C&#039;est alors que les algorithmes de fusion de capteurs sont la meilleure voie \u00e0 suivre. Ils classifieront les d\u00e9tails collect\u00e9s par les capteurs et construiront un mod\u00e8le fiable. Ce mod\u00e8le peut \u00eatre utilis\u00e9 \u00e0 des stades ult\u00e9rieurs de la planification.<\/li><li><strong>Couche perceptive\u00a0:<\/strong>&nbsp;Le syst\u00e8me doit identifier la zone sp\u00e9cifique pour laquelle le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 construit. Qu&#039;il s&#039;agisse d&#039;une route, d&#039;un chemin ou d&#039;un objet en mouvement sp\u00e9cifique.<\/li><li><strong>Couche de planification\u00a0:<\/strong>&nbsp;L&#039;IA autonome \u00e9tudiera le mod\u00e8le construit pour trouver la meilleure voie \u00e0 suivre. Il obtient \u00e9galement des informations suppl\u00e9mentaires via un logiciel de cartographie, des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques et des capteurs de trafic.<\/li><li><strong>Couche de contr\u00f4le\u00a0:<\/strong>&nbsp;Il doit \u00e9galement s&#039;assurer que les moteurs et le syst\u00e8me de direction ne sont d\u00e9tourn\u00e9s par aucun obstacle lorsqu&#039;il choisit et se d\u00e9place le long de ce chemin.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Les informations de d\u00e9cision prises par le syst\u00e8me autonome AI sont transmises via la couche sup\u00e9rieure de capteurs \u00e0 la couche de contr\u00f4le. Bien s\u00fbr, certaines boucles de r\u00e9troaction ram\u00e8nent les informations \u00e0 la couche sup\u00e9rieure via les couches inf\u00e9rieures. De cette fa\u00e7on, cela aide \u00e0 am\u00e9liorer les couches de d\u00e9tection, de planification et de perception ci-dessus.<\/p>\n\n\n\n<p>L'IA des syst\u00e8mes autonomes peut \u00e9galement apporter des donn\u00e9es provenant de sources externes. Les syst\u00e8mes autonomes sont particuli\u00e8rement utiles lorsque deux appareils communiquent entre eux. Ils \u00e9changent des informations dans le cadre d'un processus appel\u00e9 \"apprentissage en flotte\". Ils atteignent ainsi l'objectif de collecte d'informations et d'apprentissage. Les algorithmes de fusion de capteurs permettent aux appareils d'utiliser l'historique d'autres appareils situ\u00e9s au m\u00eame endroit. Ils peuvent \u00e9galement vous aider \u00e0 prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es. Prenons l'exemple de la d\u00e9tection d'objets en mouvement, tels que les pi\u00e9tons. Il est difficile d'utiliser quelques secondes de vid\u00e9o pour d\u00e9terminer la vitesse d'un objet en mouvement. En effet, il est possible que les personnes ne se d\u00e9placent pas pendant ce laps de temps. Mais si nous utilisons les donn\u00e9es du capteur pour les comparer \u00e0 des images similaires prises plus t\u00f4t dans la journ\u00e9e, nous pouvons facilement conclure. Nous pouvons facilement conclure.<\/p>\n\n\n\n<p>On peut \u00e9galement classer ces syst\u00e8mes autonomes d&#039;IA. Sur la base de la quantit\u00e9 d&#039;interaction humaine requise pour son fonctionnement, il peut \u00eatre class\u00e9 dans les types suivants.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Syst\u00e8me informatique \u00e0 interaction directe :<\/strong>&nbsp;On peut dire que ce syst\u00e8me est contr\u00f4l\u00e9 presque enti\u00e8rement par l&#039;op\u00e9rateur. Nous pouvons \u00e9galement appeler ce processus op\u00e9r\u00e9 par l&#039;homme une op\u00e9ration \u00e0 distance. Ce processus n\u00e9cessite une intervention humaine pour changer de position, d&#039;attitude et d&#039;\u00e9tat. Nous voyons couramment des excavatrices, des grues et des drones op\u00e9rer des processus de ce type.<\/li><li><strong>Applications robotiques assist\u00e9es par op\u00e9rateur\u00a0:<\/strong>&nbsp;Les robots n\u00e9cessitent l&#039;aide d&#039;un op\u00e9rateur humain pour effectuer certaines t\u00e2ches haut de gamme. En m\u00eame temps, ces robots peuvent effectuer certaines activit\u00e9s et faire des choix. Cependant, ces syst\u00e8mes n\u00e9cessitent une intervention humaine supervis\u00e9e avant de terminer la t\u00e2che.<\/li><li><strong>Syst\u00e8mes enti\u00e8rement autonomes\u00a0:<\/strong>&nbsp;Ce syst\u00e8me permet de longues p\u00e9riodes de fonctionnement sans l&#039;aide de l&#039;op\u00e9rateur. Il est bien adapt\u00e9 pour une utilisation dans des r\u00e9gions \u00e9loign\u00e9es o\u00f9 il peut y avoir des retards, ou une supervision directe est impossible.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2>Autonomie vs IA<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI.jpg\" alt=\"Puissant ai automatis\u00e9\" class=\"wp-image-2264\" srcset=\"https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI.jpg 750w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI-300x180.jpg 300w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI-696x418.jpg 696w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomy-vs.-AI-700x420.jpg 700w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption>Puissant ai automatis\u00e9<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Les concepts d&#039;intelligence artificielle et d&#039;autonomie sont compl\u00e8tement diff\u00e9rents dans la pratique. Ils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s individuellement ou en concert. Vous pouvez exprimer la diff\u00e9rence entre eux de la mani\u00e8re suivante.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Autonomie de l&#039;Intelligence Artificielle = Intelligence Artificielle + Ach\u00e8vement des t\u00e2ches = R\u00e9solution de probl\u00e8mes<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Cette intelligence artificielle autonome peut \u00eatre qualifi\u00e9e de syst\u00e8me robotique autonome. Vous pouvez les utiliser dans des environnements pr\u00e9visibles. Ils nous aident \u00e0 effectuer des t\u00e2ches dans un environnement sp\u00e9cifique et pr\u00e9-planifi\u00e9. Des capteurs fournissent au robot des informations d\u00e9taill\u00e9es sur son emplacement. Les syst\u00e8mes robotiques autonomes peuvent effectuer des t\u00e2ches avec les donn\u00e9es collect\u00e9es par ces capteurs. On peut dire qu&#039;ils rassemblent tout le potentiel de chaque algorithme d&#039;intelligence artificielle avec lequel ils interagissent. De plus, nous pouvons obtenir les syst\u00e8mes et appareils autonomes souhait\u00e9s en combinant des logiciels traditionnels et des syst\u00e8mes d&#039;IA. La combinaison des deux peut les rendre capables d&#039;apprendre et de s&#039;adapter au travail.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.yale.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Universit\u00e9 de Yale<\/a> a un point de vue unique sur l'intelligence artificielle. Elle estime que l'IA est \"un syst\u00e8me que vous pouvez construire pour r\u00e9soudre des t\u00e2ches complexes d'une mani\u00e8re qui n\u00e9cessite traditionnellement l'intelligence humaine\". L'IA traditionnelle d\u00e9tecte, organise et produit certains r\u00e9sultats en ing\u00e9rant un grand nombre de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es. L'apparence d'une voiture particuli\u00e8re en est un exemple. Un syst\u00e8me d'analyse vid\u00e9o doit examiner des milliers d'exemples de voitures pour en comprendre l'apparence. Tous ces r\u00e9sultats doivent \u00eatre fournis et \u00e9tiquet\u00e9s par des analystes de donn\u00e9es et des ing\u00e9nieurs en IA.<\/p>\n\n\n\n<p>En g\u00e9n\u00e9ral, l&#039;IA est utile pour produire des syst\u00e8mes robotiques autonomes. Ce sont des outils et des techniques efficaces pour produire cette technologie. L&#039;intelligence artificielle ex\u00e9cute automatiquement des t\u00e2ches hautement analytiques et \u00e9volutives. D&#039;autre part, l&#039;IA autonome effectue diverses actions pour produire les r\u00e9sultats souhait\u00e9s sans l&#039;aide d&#039;humains.<\/p>\n\n\n\n<h2>IA faible vs IA forte vs IA autonome<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#039;intelligence artificielle peut \u00eatre class\u00e9e en trois types : faible, forte et autonome. L&#039;intelligence artificielle faible, \u00e9galement connue sous le nom d&#039;IA \u00e9troite, est con\u00e7ue pour effectuer une t\u00e2che ou un ensemble de t\u00e2ches sp\u00e9cifiques. Ces syst\u00e8mes sont programm\u00e9s pour suivre des r\u00e8gles pr\u00e9d\u00e9finies et ne peuvent pas apprendre au-del\u00e0 de ces r\u00e8gles. Les exemples courants d&#039;intelligence artificielle faible incluent les chatbots, les assistants vocaux et les algorithmes de recommandation.<\/p>\n\n\n\n<p>En revanche, l&#039;IA forte est une forme hypoth\u00e9tique d&#039;IA qui peut effectuer n&#039;importe quelle t\u00e2che intellectuelle qu&#039;un humain peut effectuer. Ce type d&#039;IA pourrait apprendre et comprendre n&#039;importe quel concept intellectuel, tout comme un \u00eatre humain. Alors que l&#039;IA forte existe depuis des d\u00e9cennies, nous n&#039;avons pas encore d\u00e9velopp\u00e9 de syst\u00e8me qui r\u00e9ponde vraiment \u00e0 cette d\u00e9finition.<\/p>\n\n\n\n<p>Comme nous en avons discut\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, l&#039;IA autonome est un type de <a href=\"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/information\/self-learning-ai-will-create-a-new-self-era.html\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IA consciente de soi<\/a> qui peut prendre des d\u00e9cisions et agir de mani\u00e8re autonome sans intervention humaine. Il s&#039;appuie sur l&#039;apprentissage automatique, l&#039;apprentissage en profondeur et d&#039;autres techniques pour apprendre des donn\u00e9es et prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur cet apprentissage. L&#039;IA autonome est d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9e dans diverses industries, des voitures autonomes \u00e0 la fabrication.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;une des principales diff\u00e9rences entre l&#039;IA faible et l&#039;IA forte est leur niveau de flexibilit\u00e9. Une IA faible est programm\u00e9e pour effectuer des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, et bien qu&#039;elle puisse apprendre de l&#039;exp\u00e9rience, elle ne peut pas s&#039;adapter \u00e0 de nouvelles situations sans \u00eatre reprogramm\u00e9e. Une IA forte, en revanche, pourrait apprendre et comprendre toute nouvelle t\u00e2che ou tout nouveau concept, tout comme un humain.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonome est une forme d&#039;IA forte, car elle peut apprendre et s&#039;adapter \u00e0 de nouvelles situations sans \u00eatre sp\u00e9cifiquement programm\u00e9e pour elles. Cependant, il est important de noter que l&#039;IA autonome est encore limit\u00e9e par sa programmation et les donn\u00e9es sur lesquelles elle a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>Alors que l&#039;IA faible et l&#039;IA forte ont leurs propres applications et d\u00e9fis uniques, l&#039;IA autonome est la forme d&#039;IA la plus pertinente et la plus pratique dans un avenir pr\u00e9visible. Elle peut potentiellement r\u00e9volutionner les industries et changer notre fa\u00e7on de vivre et de travailler, mais elle soul\u00e8ve \u00e9galement d&#039;importantes pr\u00e9occupations \u00e9thiques qui doivent \u00eatre prises en compte.<\/p>\n\n\n\n<h2>Applications de l&#039;IA autonome<\/h2>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonome a le potentiel de r\u00e9volutionner de nombreuses industries, et ses applications sont d\u00e9j\u00e0 explor\u00e9es et mises en \u0153uvre de diverses mani\u00e8res. L&#039;une des applications les plus importantes de l&#039;IA autonome se situe dans le domaine des transports. Des voitures autonomes sont d\u00e9j\u00e0 d\u00e9velopp\u00e9es et test\u00e9es pour r\u00e9duire les accidents et am\u00e9liorer la fluidit\u00e9 du trafic.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonome est utilis\u00e9e dans l&#039;industrie manufacturi\u00e8re pour am\u00e9liorer l&#039;efficacit\u00e9 et la productivit\u00e9. Les syst\u00e8mes robotiques peuvent effectuer des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives avec un haut degr\u00e9 de pr\u00e9cision et travailler 24 heures sur 24 sans se fatiguer. Cela peut aider \u00e0 r\u00e9duire les co\u00fbts et \u00e0 augmenter la production.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;industrie de la sant\u00e9 explore \u00e9galement l&#039;utilisation de l&#039;IA autonome, en particulier dans l&#039;imagerie m\u00e9dicale. Les syst\u00e8mes d&#039;IA peuvent analyser les images m\u00e9dicales avec un haut degr\u00e9 de pr\u00e9cision, aidant \u00e0 d\u00e9tecter les maladies et les blessures plus t\u00f4t et plus pr\u00e9cis\u00e9ment.<\/p>\n\n\n\n<p>En finance, l&#039;IA autonome est utilis\u00e9e pour analyser les donn\u00e9es financi\u00e8res et prendre des d\u00e9cisions d&#039;investissement. Cela peut aider les investisseurs \u00e0 prendre de meilleures d\u00e9cisions sur la base d&#039;informations bas\u00e9es sur des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans l&#039;arm\u00e9e, les syst\u00e8mes d&#039;IA autonomes peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour la reconnaissance et la surveillance ainsi que pour la planification et l&#039;ex\u00e9cution d&#039;op\u00e9rations complexes. L&#039;IA autonome peut contr\u00f4ler des rovers et d&#039;autres \u00e9quipements sur des plan\u00e8tes \u00e9loign\u00e9es lors de l&#039;exploration spatiale.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#039;IA autonome a des applications potentielles dans l&#039;\u00e9ducation, le divertissement et m\u00eame l&#039;art. Par exemple, la musique et l&#039;art g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l&#039;IA sont d\u00e9j\u00e0 en cours de cr\u00e9ation et pourraient devenir plus sophistiqu\u00e9s avec le d\u00e9veloppement de l&#039;IA autonome.<\/p>\n\n\n\n<h2>L&#039;IA autonome a des limites<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" width=\"750\" height=\"450\" src=\"http:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations.jpg\" alt=\"L&#039;IA automatis\u00e9e a une puissance de traitement tr\u00e8s puissante\" class=\"wp-image-2266\" srcset=\"https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations.jpg 750w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations-300x180.jpg 300w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations-696x418.jpg 696w, https:\/\/rfidunion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Autonomous-AI-has-Limitations-700x420.jpg 700w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><figcaption>L&#039;IA automatis\u00e9e a une puissance de traitement tr\u00e8s puissante<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>L'IA autonome est encore une technologie relativement jeune et d\u00e9pend de l'exactitude des donn\u00e9es qui lui sont fournies. La prise de d\u00e9cision et le comportement de la machine peuvent \u00eatre compromis si les donn\u00e9es sont corrompues ou inexactes. En outre, les machines peuvent ne pas \u00eatre capables de \"sortir des sentiers battus\" autant que les humains, et il peut y avoir certains sc\u00e9narios dans lesquels une perspective humaine est n\u00e9cessaire. Enfin, certains pensent que la technologie de l'IA autonome pourrait conduire au remplacement d'emplois. En effet, il est possible d'utiliser des machines pour remplacer certains emplois humains.<\/p>\n\n\n\n<p>Ces IA capables d&#039;\u00eatre ind\u00e9pendantes du guidage humain sont inadapt\u00e9es \u00e0 toutes les applications. En effet, certaines applications ont besoin d&#039;aide pour quantifier les meilleurs r\u00e9sultats. Dans ce cas, l&#039;IA est apte \u00e0 agir en tant que notre conseiller automatique. Parce que nous devons \u00e9galement tenir compte de ces facteurs intangibles lorsque nous effectuons cette t\u00e2che. Nous devons \u00e9galement \u00eatre responsables des d\u00e9cisions que nous prenons. Il serait donc facile que des accidents se produisent si tout \u00e9tait effectu\u00e9 de mani\u00e8re autonome par l&#039;IA. Apr\u00e8s tout, il prend toujours des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des faits sans tenir compte des cons\u00e9quences que nous devons supporter.<\/p>\n\n\n\n<h2>L&#039;\u00e9thique de l&#039;IA autonome et son impact sur la soci\u00e9t\u00e9<\/h2>\n\n\n\n<p>Alors que l&#039;IA autonome devient plus r\u00e9pandue, des pr\u00e9occupations \u00e9thiques concernant son impact sur la soci\u00e9t\u00e9 sont soulev\u00e9es. L&#039;une des principales pr\u00e9occupations est le d\u00e9placement d&#039;emplois, car de nombreuses industries commencent \u00e0 remplacer les travailleurs humains par des robots autonomes. De plus, on s&#039;inqui\u00e8te du potentiel de dysfonctionnement de ces syst\u00e8mes ou de prise de d\u00e9cisions qui vont \u00e0 l&#039;encontre des valeurs humaines ou de l&#039;\u00e9thique. Par exemple, quelle d\u00e9cision prendra-t-il si un v\u00e9hicule autonome est confront\u00e9 \u00e0 une situation o\u00f9 il doit choisir entre heurter un pi\u00e9ton ou sortir de la route et potentiellement blesser ses passagers ? Ces questions \u00e9thiques complexes doivent \u00eatre abord\u00e9es \u00e0 mesure que l&#039;IA autonome continue de progresser.<\/p>\n\n\n\n<p>Avec ce qui pr\u00e9c\u00e8de, vous avez une meilleure compr\u00e9hension de l&#039;intelligence artificielle autonome. Les progr\u00e8s de l&#039;intelligence artificielle ont un impact positif sur nous. Vous pouvez utiliser des syst\u00e8mes d&#039;intelligence artificielle autonomes pour les travaux ennuyeux, dangereux et salissants. De cette fa\u00e7on, vous pouvez consacrer plus de temps aux travaux qui vous sont n\u00e9cessaires.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Si vous souhaitez en savoir plus sur l&#039;apprentissage automatique, vous pouvez lire : <\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/applications\/revolutionizing-machine-learning-in-agriculture.html\/\" target=\"_blank\">Apprentissage automatique dans l&#039;agriculture<\/a><\/strong><\/li><li><strong><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/rfidunion.com\/fr\/applications\/machine-learning-in-robotics.html\/\" target=\"_blank\">R\u00f4le de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la robotique<\/a><\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<h2>Glossaire de l&#039;Intelligence Artificielle<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Apprentissage automatique (ML)<\/strong>: Un sous-ensemble d&#039;IA qui implique la formation d&#039;algorithmes pour faire des pr\u00e9dictions ou des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Intelligence Artificielle G\u00e9n\u00e9rale (IAG)<\/strong>: Le futur d\u00e9veloppement hypoth\u00e9tique de l&#039;IA qui pourrait pr\u00e9senter une intelligence et des capacit\u00e9s de raisonnement de type humain.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>L&#039;apprentissage en profondeur<\/strong>: Un type de ML qui utilise des r\u00e9seaux de neurones \u00e0 plusieurs couches pour extraire des caract\u00e9ristiques de plus en plus complexes des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Traitement du langage naturel (TAL)<\/strong>: Une branche de l&#039;IA qui permet aux machines de comprendre, d&#039;interpr\u00e9ter et de g\u00e9n\u00e9rer le langage humain.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>R\u00e9seau neuronal<\/strong>: Il s&#039;agit d&#039;un ensemble d&#039;algorithmes mod\u00e9lis\u00e9s d&#039;apr\u00e8s la structure du cerveau humain utilis\u00e9 pour reconna\u00eetre des mod\u00e8les dans les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Analyses pr\u00e9dictives<\/strong>: Il fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 l&#039;utilisation de mod\u00e8les statistiques et d&#039;algorithmes d&#039;apprentissage automatique pour analyser des donn\u00e9es et pr\u00e9dire des \u00e9v\u00e9nements ou des tendances futurs.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Robotique<\/strong>: C&#039;est une branche de l&#039;IA qui s&#039;occupe de la conception, de la construction et de l&#039;exploitation de robots.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Enseignement supervis\u00e9<\/strong>: Il s&#039;agit d&#039;un type de ML qui implique la formation d&#039;un syst\u00e8me sur des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es pour pr\u00e9dire les r\u00e9sultats de nouvelles donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Vision par ordinateur<\/strong>: Une branche de l&#039;IA qui permet aux machines d&#039;interpr\u00e9ter et d&#039;analyser les informations visuelles du monde qui les entoure.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Singularit\u00e9<\/strong>: Un point hypoth\u00e9tique dans le futur o\u00f9 l&#039;IA surpasse l&#039;intelligence humaine et devient capable de s&#039;am\u00e9liorer au-del\u00e0 du contr\u00f4le humain.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Informatique cognitive<\/strong>: Une branche de l&#039;IA qui se concentre sur la construction de syst\u00e8mes capables de comprendre et de raisonner comme les humains.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>S\u00e9curit\u00e9 de l&#039;IA<\/strong>: Le domaine de la recherche s&#039;est concentr\u00e9 sur la garantie que les syst\u00e8mes d&#039;IA avanc\u00e9s restent s\u00fbrs et b\u00e9n\u00e9fiques pour les humains \u00e0 mesure qu&#039;ils deviennent plus capables et autonomes.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Explicabilit\u00e9<\/strong>: La capacit\u00e9 d&#039;un syst\u00e8me d&#039;IA \u00e0 fournir des explications claires et compr\u00e9hensibles pour ses processus de prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00c9thique en IA<\/strong>: Un domaine en pleine croissance qui aborde les implications \u00e9thiques du d\u00e9veloppement et du d\u00e9ploiement de l&#039;IA, y compris les probl\u00e8mes li\u00e9s aux pr\u00e9jug\u00e9s, \u00e0 la vie priv\u00e9e et \u00e0 l&#039;autonomie humaine.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Singularit\u00e9<\/strong>: Un point hypoth\u00e9tique dans le futur o\u00f9 l&#039;IA surpasse l&#039;intelligence humaine et devient capable de s&#039;am\u00e9liorer au-del\u00e0 du contr\u00f4le humain.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Transparence<\/strong>: La mesure dans laquelle les processus d\u00e9cisionnels d'un syst\u00e8me d'IA sont visibles et compr\u00e9hensibles pour les utilisateurs humains.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Exploration de donn\u00e9es<\/strong>: Le processus de d\u00e9couverte de mod\u00e8les et d&#039;informations dans de grands ensembles de donn\u00e9es \u00e0 l&#039;aide d&#039;algorithmes d&#039;apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Perception des machines<\/strong>: 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