L'IA ne programme pas. Elle transforme les données en modèles

Introduction

L'intelligence artificielle (IA) fascine souvent par ses capacités impressionnantes, parfois perçues comme de la magie. Cependant, derrière chaque application d'IA se cachent des principes scientifiques rigoureux, reposant sur l’utilisation de données et de modèles mathématiques. Dans cette leçon, nous allons démystifier le fonctionnement de l’IA en abordant les étapes qui permettent de transformer des données en modèles. Vous comprendrez ainsi comment l'IA utilise ces modèles pour prédire, classifier et prendre des décisions.

De la programmation classique à l’apprentissage automatique

Pendant longtemps, la programmation traditionnelle se basait sur des règles explicites : un ensemble d’instructions précises étaient codées par des programmeurs pour transformer une entrée en une sortie. Par exemple, pour calculer la moyenne de plusieurs nombres, on peut écrire un simple algorithme qui :

• Entrée : 7, 4, 1, 8, 5
• Processus : Additionner les valeurs [7 + 4 + 1 + 8 + 5], puis diviser par le nombre d'éléments [5].
• Sortie : 5

Ce type d’algorithme fonctionne pour des tâches simples, mais certaines tâches, comme conduire une voiture ou diagnostiquer une maladie, sont beaucoup plus complexes et ne peuvent pas être résolues avec un ensemble fixe de règles. Pour ces tâches, il est nécessaire que la machine "apprenne" à partir de données.

L’apprentissage automatique : comment ça marche ?

L'IA, et plus spécifiquement l’apprentissage automatique, repose sur un principe fondamental : au lieu de donner à l’ordinateur des règles explicites, nous lui fournissons des données pour qu'il apprenne par lui-même les relations entre les entrées et les sorties. Prenons un exemple simple pour illustrer ce processus.

Exemple : Prédire la durée d’un trajet au supermarché

Imaginons que vous notiez des informations sur vos trajets pour acheter du lait dans une feuille de calcul, avec les colonnes suivantes :

• Jour de la semaine
• Moment de la journée
• Conditions météo
• Distance jusqu’au supermarché
• Durée totale du trajet

Avec ces données, vous pouvez commencer à remarquer des tendances. Par exemple, il se peut que les trajets soient plus longs lorsqu’il pleut ou lorsqu’il s’agit d’un week-end. Le cerveau humain fait naturellement ces connexions, mais un ordinateur doit passer par un processus systématique d’apprentissage.

Étapes de création d’un modèle d’IA

L’entraînement d’un modèle suit une série d’étapes méthodiques, souvent appelées processus d’ajustement des pondérations :

1. Attribuer une pondération initiale : Chaque entrée (moment de la journée, météo, etc.) est assignée à une valeur qui représente son influence sur la sortie (durée du trajet).

2. Calculer une estimation : L’ordinateur fait une première estimation de la durée du trajet, basée sur ces pondérations initiales.

3. Comparer avec les données réelles : L’ordinateur compare son estimation avec la réalité (les données historiques).

4. Ajuster les pondérations : Si l’estimation est incorrecte, l’ordinateur ajuste les pondérations pour que certains facteurs aient plus ou moins d’influence.

5. Répéter le processus : Cette opération est répétée plusieurs fois, chaque ajustement rendant l’estimation plus précise, jusqu’à ce que le modèle soit suffisamment précis pour être utilisé dans des situations réelles.

Au final, ce modèle peut être utilisé pour estimer, à partir des nouvelles données, combien de temps un prochain trajet prendra. Ce processus d'entraînement est la clé de l'apprentissage automatique.

Différence entre données structurées et non structurées

Le type de données que vous possédez détermine la méthode d’entraînement :

• Données structurées : Organisées sous forme de tableaux ou de bases de données (comme dans l'exemple du supermarché). Ici, chaque entrée est claire et bien définie, ce qui permet de faire de l’apprentissage supervisé. Chaque donnée d’entrée est associée à une sortie attendue, ce qui facilite la vérification.

• Données non structurées : Ce sont des données comme des textes, des images ou des vidéos. Elles sont plus difficiles à organiser. Dans ce cas, on utilise souvent de l’apprentissage non supervisé, où l’IA cherche elle-même des relations dans les données sans qu’on lui fournisse de réponses.

Différentes méthodes d’entraînement

L’ajustement des pondérations n’est qu’une méthode d’entraînement parmi d’autres. Il existe des systèmes beaucoup plus complexes où de nombreuses variables interagissent entre elles. Dans ces cas, des méthodes plus avancées, comme les réseaux neuronaux, sont utilisées pour entraîner les modèles.

Conclusion

Transformer des données en modèles est l’une des étapes essentielles de l’intelligence artificielle. Cela permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes à partir des informations qu’elles reçoivent. Que ce soit avec des données structurées ou non, le principe reste le même : l’ordinateur ajuste ses prédictions au fur et à mesure de son entraînement, jusqu’à atteindre un niveau de précision satisfaisant.

Dans la prochaine leçon, nous approfondirons les méthodes avancées d’entraînement et verrons comment des algorithmes plus complexes permettent à l’IA de s’attaquer à des tâches encore plus difficiles.