L'IA n’est pas une simple technologie, c’est un écosystème de disciplines interconnectées. Comprendre les sous jacents des disciplines de l'IA me semblent importants. Tout est interconnecté.
L'IA n’est pas une simple technologie, c’est un écosystème de disciplines interconnectées. Comprendre les sous jacents des disciplines de l'IA me semblent importants. Tout est interconnecté. L'objectif est bien de partager, car sans quitter le Web3, il me semble assez évident qu'IA et Blockchain sont en train de converger, j'en parlais dans mon dernier post sur le développement des agents IA autonomes sur la blockchain. Dans cette prolongation, je partage ici un post Linkedin qui a fait pas mal d'impressions, et j'en conclue qu'il a sûrement une utilité. Pourquoi ? Car comme je me suis formé l'année dernière à la DEFI, Blockchain et autres techno du Web3 , je me forme à l'IA, oui vous avez bien lu ;), je me suis même mis à Python, et attaque en ce moment un livre sur "construire une LLM from scratch", plus de 700 pages.
Pourquoi ? Car je pense que nous sommes à l'aube d'une révolution sans doute celle du prochain Web. On aura l'occasion d'en reparler dans un prochain post.
Revenons pour le moment aux composantes de l'IA. Je partage ici ma compréhension des 10 disciplines qui façonnent "l'écosystème IA" en donnant des exemples.
Les 10 Disciplines qui font l'IA
1️⃣ Algorithmes et Modèles Mathématiques : la base de tout. C’est ici que tout commence. Sans cette fondation, aucune IA ne pourrait fonctionner.
Exemple : Les modèles statistiques qui optimisent les moteurs de recherche.
2️⃣ Apprentissage Automatique (Machine Learning). Les systèmes apprennent à partir de données, identifient des "patterns" et prédisent. C’est l’une des pierres angulaires de l’IA moderne.
Exemple : Les recommandations sur Netflix.
3️⃣ Réseaux de Neurones Artificiels et Apprentissage Profond (Deep Learning). Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ils permettent de traiter des données très complexes et de résoudre des problèmes autrefois jugés impossibles.
Exemple : La reconnaissance vocale qui alimente des assistants comme Siri ou Alexa.
4️⃣ Traitement du Langage Naturel (NLP). Cette composante donne aux machines la capacité de comprendre, générer et interpréter "du langage humain".
Exemple : Les chatbots comme ChatGPT qui répondent à vos questions.
5️⃣ Vision par Ordinateur (Computer Vision). Elle permet aux machines de “voir” et d’interpréter des images et vidéos. Clef pour les applications de reconnaissance faciale ou de conduite autonome.
Exemple : L’analyse des photos sur les réseaux sociaux pour identifier des objets ou des personnes.
6️⃣ Systèmes de Raisonnement et Planification. Ils permettent aux machines de prendre des décisions, de raisonner logiquement et de planifier des actions.
Exemple : Les algorithmes de navigation GPS qui calculent les itinéraires optimaux.
7️⃣ Robots et IA Embarquée. Quand l’IA rencontre la robotique, cela donne des machines capables d’interagir avec leur environnement.
Exemple : Les robots de livraison autonome ou les robots chirurgicaux.
8️⃣ IA Distribuée et Systèmes Multi-Agents. Ici, plusieurs intelligences collaborent pour accomplir des tâches complexes.
Exemple : La gestion coordonnée des entrepôts par des robots.
9️⃣ Interfaces Homme-Machine (IHM). L’objectif ? Rendre l’interaction hommes / machines intuitive.
Exemple : Les casques de réalité augmentée qui fusionnent monde réel et virtuel.
🔟 Éthique de l'IA. C’est le garde-fou de l’IA : assurer des décisions transparentes, éviter les biais, et "garantir" que l’IA serve des objectifs responsables.
Exemple : Les systèmes de détection des biais dans les algorithmes de recrutement.
💡 L’IA, une révolution multidimensionnelle.Ces composantes ne sont pas isolées : elles se combinent pour résoudre des problèmes complexes, et nous n'en sommes qu'au début.
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