Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'intelligence artificielle (IA) peut se diviser en deux grandes catégories : symbolique et subsymbolique. Les systèmes d'IA symboliques utilisent des règles explicites et des représentations logiques pour traiter les informations. Par exemple, ils bénéficient de bases de connaissances et d'algorithmes pour prendre des décisions. Historiquement, cette approche a connu beaucoup de succès dans des domaines comme les jeux d'échecs ou la démonstration de théorèmes mathématiques.
En revanche, les systèmes subsymboliques se basent sur des réseaux de neurones et autres techniques d'apprentissage automatique pour interpréter et analyser des données brutes. Ils utilisent des modèles statistiques pour apprendre de grands ensembles de données. Cette catégorie a révolutionné des applications telles que la reconnaissance d'image et de parole.
L'IA se divise également en IA faible et IA forte. L'IA faible est conçue pour réaliser des tâches spécifiques, comme la classification d'images ou la reconnaissance vocale. Elle n'a aucune compréhension ou conscience des tâches qu'elle effectue. Siri et Alexa sont des exemples de ce type d'IA.
À l'inverse, l'IA forte, parfois appelée intelligence artificielle générale (IAG), vise à posséder une compréhension et une conscience similaires à celles des humains. Elle pourrait potentiellement comprendre, apprendre et s'adapter à n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut effectuer. Actuellement, l'IA forte reste un concept théorique et un objectif pour le futur.
Les domaines d'application de l'IA sont extrêmement variés. Elle est utilisée dans la santé pour diagnostiquer des maladies, dans la finance pour détecter des fraudes, dans les transports avec les voitures autonomes, et dans la divertissement avec des recommandations personnalisées.
Cependant, les limitations actuelles de l'IA incluent des défis en matière de transparence, d'éthique et de dépendance excessive aux données. Les biais dans les jeux de données peuvent entraîner des décisions injustes. Par exemple, une IA utilisée dans le recrutement pourrait discriminer involontairement certains candidats.
En conclusion, bien que l'IA ait déjà transformé de nombreux secteurs, il reste des défis à surmonter pour atteindre une IA plus éthique et équitable.