Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'intelligence artificielle (IA) a révolutionné de nombreux secteurs grâce à ses capacités de traitement des données et de prise de décision. Dans cette leçon, nous aborderons les domaines d'application majeurs de l'IA ainsi que les limites
Santé: L'IA est utilisée pour le diagnostic médical, l'analyse d'images (comme les rayons X et les IRM), et la prédiction des maladies. Des algorithmes de machine learning aident à personnaliser les traitements et à améliorer les soins aux patients.
Finance: Les algorithmes de trading utilisent l'IA pour analyser les marchés financiers et prendre des décisions d'investissement. De plus, l'IA aide à détecter les fraudes et à évaluer les risques de crédit.
Transport: L'IA joue un rôle crucial dans le développement des véhicules autonomes. Des systèmes de navigation intelligents et des assistants de conduite améliorent la sécurité et l'efficacité des transports.
Service à la clientèle: Les chatbots et les assistants virtuels, comme Siri et Alexa, utilisent l'IA pour comprendre et répondre aux questions des utilisateurs, offrant ainsi un support client 24/7.
Industrie: Les robots équipés d'IA automatisent les processus de fabrication, augmentant la productivité et réduisant les erreurs. Les systèmes de maintenance prédictive permettent de prévenir les pannes machine.
Données et biais: L'efficacité des algorithmes d'IA dépend en grande partie de la qualité des données utilisées pour les entraîner. Les biais dans les données peuvent entraîner des décisions injustes ou inexactes.
Interprétabilité: Les modèles d'IA, particulièrement ceux basés sur les réseaux neuronaux profonds, sont souvent des "boîtes noires". Il est difficile d'interpréter comment ces systèmes arrivent à certaines décisions, ce qui peut poser des problèmes de confiance et d'éthique.
Ressources: Entraîner des modèles d'IA sophistiqués nécessite des ressources informatiques significatives et de l'énergie, ce qui peut être coûteux et avoir un impact environnemental.
Éthique et réglementation: L'utilisation de l'IA soulève des questions éthiques, comme la confidentialité des données, la surveillance, et le remplacement des emplois humains par des machines. Les cadres réglementaires sont encore en cours de développement pour adresser ces préoccupations.
Robustesse: Les systèmes d'IA peuvent être vulnérables aux attaques adversariales, où des entrées spécifiquement conçues peuvent tromper les modèles d'IA et leur faire prendre des décisions erronées.
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