Qu’est-ce que l’IA informatique ?

Ce processus essentiel pour de nombreuses technologies de pointe comme l’IA générative, l’edge computing et l’Internet des objets (IdO) repose sur le développement de modèles d’IA via l’entraînement d’un algorithme sur de grands ensembles de données.

Au cours des dernières années, l’IA est sans conteste devenue la technologie la plus transformatrice de notre époque, à l’origine d’avancées majeures dans de nombreux domaines comme la technologie, la finance, les soins de santé, la vente au détail, le divertissement et bien d’autres. L’IA informatique et les systèmes et processus sous-jacents sont au cœur de bon nombre de ces transformations.

L’IA informatique a de nombreuses applications dans le monde réel, et le marché de ses services connaît une croissance exponentielle. Selon Forbes, 64 % des entreprises ont déclaré en 2024 qu’elles s’attendaient à une augmentation de la productivité grâce à l’IA, et les prévisions de marché devraient atteindre le chiffre impressionnant de 407 milliards de dollars d’ici 2027.¹

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet aux ordinateurs et aux machines de simuler la façon dont les personnes apprennent et développent un grand nombre des mêmes compétences, notamment la résolution de problèmes et la prise de décision. 

Les applications qui utilisent l’IA peuvent voir et identifier des objets, comprendre et répondre aux prompts en langage humain, faire des recommandations aux utilisateurs et experts, et bien plus encore. L’IA informatique sous-tend les processus qui rendent l’IA et ses nombreuses applications possibles.

Le machine learning (ML) est le processus qui consiste à créer des modèles d’IA en entraînant des algorithmes à faire des prédictions ou à prendre des décisions fondées sur les données. Le ML englobe un large éventail de techniques qui permettent aux ordinateurs d’apprendre et de faire des inférences à partir des données sans être explicitement programmés pour des tâches spécifiques. Un modèle d’IA est un programme qui a été entraîné sur un ensemble de données pour reconnaître certains schémas et prendre des décisions à leur sujet sans assistance humaine.

L’IA informatique repose essentiellement sur deux concepts qu’il est important de comprendre avant d’envisager la technologie pour un cas d’utilisation : les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond.

Les réseaux neuronaux sont des programmes de machine learning qui ont été entraînés pour prendre des décisions de la même manière que les humains. Dans le cerveau humain, les neurones biologiques coopèrent pour identifier les phénomènes, examiner les options et prendre une décision. Les réseaux neuronaux imitent ce processus grâce à un réseau composé de nœuds, de neurones artificiels (également appelés couches d’entrée) et de couches de production.

Chaque nœud dans un réseau neuronal est connecté aux autres. Si un nœud individuel dépasse une valeur spécifiée en sortie, il s’active et transmet ses informations à une autre couche du réseau. De cette manière, les données circulent dans les couches du réseau, ce qui permet au réseau neuronal de fonctionner de la même manière qu’un cerveau humain.

L’apprentissage profond, un sous-ensemble de machine learning, utilise des réseaux neuronaux constitués de plusieurs couches, également appelés réseaux neuronaux profonds, pour simuler le processus de prise de décision des humains. Les réseaux neuronaux profonds sont constitués d’une couche d’entrée et d’une couche de sortie, ainsi que de centaines de couches cachées, ce qui les différencie des réseaux neuronaux standard (qui ne comportent généralement qu’une ou deux couches cachées).

Les multiples couches d’un réseau neuronal profond alimentent un processus appelé apprentissage non supervisé, qui permet aux machines d’extraire des informations à partir de grands ensembles de données non structurées. L’apprentissage non supervisé a permis le déploiement du machine learning à grande échelle. Il est plutôt destiné à de nombreuses tâches d’IA informatique parmi les plus complexes, telles que le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur, qui impliquent l’identification rapide et précise de schémas complexes dans de grandes quantités de données.

Le processus d’IA informatique se compose de trois étapes fondamentales : l’extraction/chargement/transformation (ETL), la sélection du modèle d’IA et l’analyse des données. Voici un aperçu de chaque étape.

1. Extraction/transformation/chargement (ETL) : les data scientists préparent un ensemble de données à l’aide d’un processus d’intégration de données appelé extraction/transformation/chargement (ETL) qui combine, nettoie et organise les données provenant de plusieurs sources. Une fois l’ETL effectué, les données sont stockées dans un entrepôt de données, un data lake ou un autre système cible. L’ETL prépare les données pour les flux de travail d’analytique et de ML essentiels pour l’IA et les applications d’IA. Les pipelines ETL sont souvent utilisés pour extraire et affiner les données des systèmes existants, nettoyer et améliorer la qualité des données et les rendre plus cohérentes.
2. Sélection d’un modèle d’IA : la deuxième étape du processus d’IA informatique consiste à sélectionner un modèle d’IA adapté à l’application métier concernée. Différents modèles sont appropriés pour différents cas d’utilisation métier. Voici quelques questions qui vous aideront à choisir le bon modèle d’IA : Sur quelles données le modèle d’IA a-t-il été entraîné ? Qui l’a développé ? Et quels types de mécanismes de sécurité ou de garde-fous sont en place ?
3. Analyse des données : l’analyse des données, également appelée inférence, est la dernière étape du processus d’IA informatique. Dans cette étape, les data scientists transmettent les données via le modèle d’IA qu’ils ont choisi pour générer des informations exploitables et de Business Intelligence. Il s’agit de la partie la plus critique de l’IA informatique, car c’est à ce stade que la valeur métier est véritablement créée.

Les processeurs graphiques (GPU) sont devenus un composant vital de l’IA informatique depuis que NVIDIA a conçu le premier en 1999. Conçus à l’origine pour accélérer l’infographie et le traitement d’images, les GPU offrent des performances élevées et la possibilité d’accélérer les calculs mathématiques et de les résoudre plus rapidement que sur les processeurs traditionnels. Les GPU contribuent à réduire le temps nécessaire à un ordinateur pour exécuter plusieurs programmes, accélérant ainsi les workloads d’IA et de ML.

Aujourd’hui, les GPU alimentent de nombreuses applications d’IA de premier plan, telles que le supercalculateur d’IA cloud natif d’IBM Vela, qui nécessitent des vitesses élevées pour s’entraîner sur des ensembles de données de plus en plus volumineux. Les modèles d’IA s’entraînent et fonctionnent sur des GPU de centres de données, généralement exploités par des entreprises menant des recherches scientifiques ou d’autres tâches à forte intensité de calcul.

Aujourd’hui, un type d’IA en particulier fait la une des journaux plus que les autres : l’ IA générative, ou GenAI. Capable de créer du texte, des images, des vidéos et d’autres contenus originaux, l’IA générative repousse les limites des cas d’utilisation de l’IA dans de nombreux secteurs.

L’IA générative est à l’origine de nombreuses avancées récentes dans le domaine de l’IA informatique, notamment le développement de ChatGPT par OpenAI de Microsoft en 2022. Elle offre de nombreux avantages en matière de productivité que les entreprises modernes sont désireuses d’appliquer aux besoins métier. Selon McKinsey, un tiers des organisations utilisent déjà régulièrement l’IA générative dans au moins une fonction de l’entreprise.²

L’entraînement de l’IA générative implique la génération de modèles d’apprentissage profond qui servent de fondation à différents types d’applications d’IA générative. Les grands modèles de langage (LLM), une catégorie de modèles de fondation entraînés sur d’immenses quantités de données, jouent un rôle important. Il existe également des modèles de fondation appelés modèles de fondation multimodaux, ou simplement IA multimodale, capables de prendre en charge plusieurs types de génération de contenu.

L’IA informatique est essentielle pour les initiatives de transformation numérique de nombreuses entreprises modernes performantes, car elle facilite l’intégration fluide des technologies numériques dans les processus et les opérations existants. Voici cinq des principaux avantages de l’IA informatique pour les entreprises.

L’IA permet d’automatiser les tâches de routine et répétitives, d’accroître l’efficacité et de réduire l’épuisement professionnel. Elle facilite notamment la collecte et le traitement des données, le stockage et le suivi des entrepôts, l’exécution de tâches répétitives dans la fabrication et la gestion des systèmes et équipements à distance. L’IA informatique joue un rôle clé en permettant aux travailleurs de se concentrer sur des tâches plus créatives et exigeant davantage de compétences.

L’IA informatique peut améliorer la prise de décision grâce aux informations de valeur extraites des données, ou automatiser entièrement le processus en fonction de ses propres capacités décisionnelles fondées sur les données. En combinant puissance de calcul, support et automatisation, l’IA aide les entreprises de toutes tailles à prendre des décisions plus intelligentes et à répondre à des problèmes complexes en temps réel, sans intervention humaine.

Contrairement aux humains, l’IA ne fait pas de pause pour dormir, manger ou se reposer. Elle est toujours active et disponible. Les outils d’IA comme les chatbots et les assistants virtuels aident les entreprises à fournir des services à leurs clients 24h/24 et 365 jours par an. Dans d’autres types d’applications, tels que les outils de fabrication et de gestion d’entrepôt, l’IA informatique contribue à maintenir le contrôle qualité et les niveaux de production, ainsi que la surveillance des stocks.

L’IA informatique permet de réduire la probabilité d’interruptions des opérations dues à l’erreur humaine. Qu’il s’agisse de fournir une assistance et des informations pour aider les employés à améliorer leurs performances, d’alerter le personnel en cas de problèmes potentiels ou d’automatiser entièrement les processus critiques, l’IA informatique est en première ligne pour créer des processus métier plus efficaces et efficients. De plus, de par leur nature flexible et adaptative, les modèles d’IA peuvent apprendre et s’améliorer en permanence, réduisant ainsi le risque d’erreur lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles données.

L’IA informatique permet d’automatiser les travaux dangereux comme l’élimination des munitions ou la réparation d’équipements dans des zones éloignées et périlleuses. Par exemple, les drones embarquant l’IA peuvent réparer un oléoduc en eau profonde ou un satellite en orbite à des kilomètres de la Terre, où il est difficile et dangereux d’envoyer un être humain. De même, de nombreux véhicules autonomes, tels que les drones télécommandés, les voitures et les véhicules militaires, s’appuient largement sur l’IA pour effectuer leurs tâches les plus critiques.

Voici quelques-unes des applications métier les plus intéressantes fournies par l’IA informatique.

Les plateformes d’IA alimentent le cloud computing de plusieurs manières. Tout d’abord, les systèmes d’IA sont idéaux pour les écosystèmes informatiques en raison de leurs solides capacités de prise de décision. Les fournisseurs de cloud utilisent l’IA pour automatiser un large éventail d’opérations critiques dans les centres de données. L’IA permet de provisionner et d’adapter la capacité des services, de détecter les problèmes et de repérer les menaces potentielles de cybersécurité. 

Alors que les cas d’utilisation de l’IA informatique augmentent avec l’introduction de nouvelles applications alimentées par l’IA telles que l’IdO et l’IA générative, l’IA dans le cloud devient rapidement un moyen d’intégrer des services d’IA dans les solutions métier. 

L’une des applications les plus courantes de l’IA informatique est le support client, où les chatbots et les assistants virtuels traitent les demandes des clients, les tickets d’assistance, etc. Les outils d’IA informatique s’appuient sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) et l’IA générative pour résoudre les problèmes des clients rapidement et intégralement. De plus, contrairement aux employés, les chatbots et les assistants virtuels sont disponibles 24/7, libérant ainsi les employés pour des tâches plus appropriées.

Les outils d’informatique basés sur l’IA comme le ML et les algorithmes d’apprentissage profond peuvent repérer les anomalies dans les transactions et d’autres sources de données volumineuses, aidant ainsi les entreprises à découvrir des activités frauduleuses potentielles. Les banques, par exemple, utilisent des outils informatiques basés sur l’IA pour signaler les schémas de dépenses inhabituels et les connexions des clients à partir d’emplacements non reconnus. En outre, les organisations qui utilisent une protection contre la fraude optimisée par l’IA peuvent détecter les menaces et y répondre plus facilement, ce qui en limite l’impact sur les clients.

De nombreuses entreprises s’appuient de plus en plus sur l’IA informatique pour créer des expériences client davantage personnalisées et des campagnes plus susceptibles de trouver un écho auprès d’un public spécifique. En utilisant les données des historiques d’achat et de navigation des clients, l’IA peut recommander des produits et des services adaptés aux intérêts d’une personne plutôt qu’à un groupe démographique plus large.

Les services des ressources humaines utilisent des outils d’IA informatique pour rationaliser le processus de recrutement. L’IA informatique contribue à optimiser les ressources, notamment l’analyse des CV et la mise en correspondance des candidats avec les employeurs. De plus, les systèmes d’IA permettent d’automatiser les étapes du processus d’embauche, réduisant ainsi le temps nécessaire pour informer les candidats de l’état de leur candidature.

L’IA informatique améliore les processus de développement des applications les plus innovantes d’aujourd’hui. La génération de code par l’IA peut raccourcir le processus de codage et accélérer la modernisation des applications existantes. L’IA informatique permet également d’assurer la cohérence du code et de réduire le risque d’erreur humaine dans le processus de développement.