Décomposer les avantages et les inconvénients de l'intelligence artificielle – IBM Blog

L'intelligence artificielle (IA) fait référence aux domaines convergents de l'informatique et de la science des données axés sur la construction de machines dotées d'une intelligence humaine pour effectuer des tâches qui auraient auparavant nécessité un être humain. Par exemple, l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception, la compréhension du langage et bien plus encore. Au lieu de s’appuyer sur des instructions explicites d’un programmeur, les systèmes d’IA peuvent apprendre des données, ce qui leur permet de gérer des problèmes complexes (ainsi que des tâches simples mais répétitives) et de s’améliorer au fil du temps.

La technologie d’IA d’aujourd’hui présente une gamme de cas d’utilisation dans divers secteurs ; les entreprises utilisent l'IA pour minimiser les erreurs humaines, réduire les coûts d'exploitation élevés, fournir des informations sur les données en temps réel et améliorer l'expérience client, entre autres applications. En tant que tel, cela représente un changement significatif dans la façon dont nous abordons l’informatique, en créant des systèmes capables d’améliorer les flux de travail et d’améliorer les éléments de la vie quotidienne.

Mais même avec les innombrables avantages de l’IA, elle présente des inconvénients notables par rapport aux méthodes de programmation traditionnelles. Le développement et le déploiement de l’IA peuvent s’accompagner de problèmes de confidentialité des données, de suppressions d’emplois et de risques en matière de cybersécurité, sans parler de l’effort technique massif visant à garantir que les systèmes d’IA se comportent comme prévu.

Dans cet article, nous discuterons du fonctionnement de la technologie de l'IA et présenterons les avantages et les inconvénients de l'intelligence artificielle par rapport aux méthodes informatiques traditionnelles.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et comment fonctionne-t-elle ?

L’IA fonctionne sur trois éléments fondamentaux : les données, les algorithmes et la puissance de calcul. 

• Dates: Les systèmes d’IA apprennent et prennent des décisions sur la base de données, et ils nécessitent de grandes quantités de données pour s’entraîner efficacement, en particulier dans le cas des modèles d’apprentissage automatique (ML). Les données sont souvent divisées en trois catégories : les données de formation (aident le modèle à apprendre), les données de validation (ajustent le modèle) et les données de test (évaluent les performances du modèle). Pour des performances optimales, les modèles d'IA doivent recevoir des données provenant de divers ensembles de données (par exemple, du texte, des images, de l'audio, etc.), ce qui permet au système de généraliser son apprentissage à de nouvelles données invisibles.
• Algorithmes: Les algorithmes sont les ensembles de règles utilisées par les systèmes d’IA pour traiter les données et prendre des décisions. La catégorie des algorithmes d'IA comprend les algorithmes de ML, qui apprennent et font des prédictions et des décisions sans programmation explicite. L’IA peut également fonctionner à partir d’algorithmes d’apprentissage profond, un sous-ensemble du ML qui utilise des réseaux de neurones artificiels (ANN) multicouches – d’où le descripteur « profond » – pour modéliser des abstractions de haut niveau au sein des infrastructures Big Data. Et les algorithmes d'apprentissage par renforcement permettent à un agent d'apprendre un comportement en exécutant des fonctions et en recevant des punitions et des récompenses en fonction de leur exactitude, en ajustant de manière itérative le modèle jusqu'à ce qu'il soit complètement formé.
• Puissance de calcul: Les algorithmes d’IA nécessitent souvent d’importantes ressources informatiques pour traiter d’aussi grandes quantités de données et exécuter des algorithmes complexes, notamment dans le cas du deep learning. De nombreuses organisations s'appuient sur du matériel spécialisé, comme des unités de traitement graphique (GPU), pour rationaliser ces processus. 

Les systèmes d’IA ont également tendance à se répartir en deux grandes catégories :

• Intelligence artificielle étroite, également appelée IA étroite ou IA faible, effectue des tâches spécifiques comme la reconnaissance d'images ou de voix. Les assistants virtuels comme Siri d'Apple, Alexa d'Amazon, IBM Watson et même ChatGPT d'OpenAI sont des exemples de systèmes d'IA étroits.
• Intelligence Générale Artificielle (AGI), ou Strong AI, peut effectuer n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut effectuer ; il peut comprendre, apprendre, s’adapter et travailler à partir de connaissances dans tous les domaines. L’AGI n’est cependant encore qu’un concept théorique.

Comment fonctionne la programmation traditionnelle ?

Contrairement à la programmation de l'IA, la programmation traditionnelle nécessite que le programmeur écrive des instructions explicites que l'ordinateur doit suivre dans tous les scénarios possibles ; l'ordinateur exécute ensuite les instructions pour résoudre un problème ou effectuer une tâche. Il s'agit d'une approche déterministe, semblable à une recette, dans laquelle l'ordinateur exécute des instructions étape par étape pour obtenir le résultat souhaité.

L'approche traditionnelle est bien adaptée aux problèmes clairement définis avec un nombre limité de résultats possibles, mais il est souvent impossible d'écrire des règles pour chaque scénario lorsque les tâches sont complexes ou exigent une perception humaine (comme dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, etc.). C’est là que la programmation de l’IA offre un net avantage sur les méthodes de programmation basées sur des règles.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l’IA (par rapport à l’informatique traditionnelle) ?

Le potentiel réel de l’IA est immense. Les applications de l'IA incluent le diagnostic des maladies, la personnalisation des flux de médias sociaux, l'exécution d'analyses de données sophistiquées pour la modélisation météorologique et l'alimentation des chatbots qui traitent nos demandes d'assistance client. Les robots alimentés par l’IA peuvent même assembler des voitures et minimiser les radiations provenant des incendies de forêt.

Comme pour toute technologie, l’IA présente des avantages et des inconvénients par rapport aux technologies de programmation traditionnelles. Outre les différences fondamentales dans leur fonctionnement, l’IA et la programmation traditionnelle diffèrent également considérablement en termes de contrôle du programmeur, de traitement des données, d’évolutivité et de disponibilité.

• Contrôle et transparence : La programmation traditionnelle offre aux développeurs un contrôle total sur la logique et le comportement des logiciels, permettant une personnalisation précise et des résultats prévisibles et cohérents. Et si un programme ne se comporte pas comme prévu, les développeurs peuvent remonter dans la base de code pour identifier et corriger le problème. Les systèmes d’IA, en particulier les modèles complexes comme les réseaux neuronaux profonds, peuvent être difficiles à contrôler et à interpréter. Ils fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », où les entrées et les sorties sont connues, mais le processus utilisé par le modèle pour passer de l’une à l’autre n’est pas clair. Ce manque de transparence peut être problématique dans les secteurs qui privilégient l’explicabilité des processus et des prises de décision (comme les soins de santé et la finance).
• Apprentissage et traitement des données : La programmation traditionnelle est rigide ; il s'appuie sur des données structurées pour exécuter des programmes et a généralement du mal à traiter des données non structurées. Afin « d’enseigner » de nouvelles informations à un programme, le programmeur doit ajouter manuellement de nouvelles données ou ajuster les processus. Les programmes traditionnellement codés ont également des difficultés avec les itérations indépendantes. En d’autres termes, ils ne seront peut-être pas en mesure de s’adapter à des scénarios imprévus sans une programmation explicite pour ces cas. Étant donné que les systèmes d’IA apprennent à partir de grandes quantités de données, ils sont mieux adaptés au traitement de données non structurées telles que des images, des vidéos et des textes en langage naturel. Les systèmes d’IA peuvent également apprendre continuellement de nouvelles données et expériences (comme dans l’apprentissage automatique), ce qui leur permet d’améliorer leurs performances au fil du temps et les rend particulièrement utiles dans des environnements dynamiques où la meilleure solution possible peut évoluer au fil du temps.
• Stabilité et évolutivité : La programmation traditionnelle est stable. Une fois qu’un programme est écrit et débogué, il effectuera les opérations exactement de la même manière, à chaque fois. Cependant, la stabilité des programmes basés sur des règles se fait au détriment de l’évolutivité. Étant donné que les programmes traditionnels ne peuvent apprendre que grâce à des interventions de programmation explicites, ils nécessitent que les programmeurs écrivent du code à grande échelle afin d'étendre les opérations. Ce processus peut s’avérer ingérable, voire impossible, pour de nombreuses organisations. Les programmes d'IA offrent plus d'évolutivité que les programmes traditionnels mais avec moins de stabilité. Les fonctionnalités d’automatisation et d’apprentissage continu des programmes basés sur l’IA permettent aux développeurs de faire évoluer les processus rapidement et avec une relative facilité, ce qui représente l’un des principaux avantages de l’IA. Cependant, la nature improvisée des systèmes d’IA signifie que les programmes ne fournissent pas toujours des réponses cohérentes et appropriées.
• Efficacité et disponibilité : Les programmes informatiques basés sur des règles peuvent assurer une disponibilité 24 heures sur 7 et XNUMX jours sur XNUMX, mais parfois seulement s'ils disposent de travailleurs humains pour les faire fonctionner XNUMX heures sur XNUMX.

Les technologies d'IA peuvent fonctionner 24 heures sur 7 et XNUMX jours sur XNUMX sans intervention humaine, afin que les opérations commerciales puissent s'exécuter en continu. Un autre avantage de l'intelligence artificielle est que les systèmes d'IA peuvent automatiser des tâches ennuyeuses ou répétitives (comme la saisie de données), libérant ainsi la bande passante des employés pour des tâches de travail à plus forte valeur ajoutée et réduisant les coûts salariaux de l'entreprise. Il convient toutefois de mentionner que l’automatisation peut entraîner d’importantes pertes d’emplois pour la main-d’œuvre. Par exemple, certaines entreprises ont opté pour l’utilisation d’assistants numériques pour trier les rapports des employés, au lieu de déléguer ces tâches à un service des ressources humaines. Les organisations devront trouver des moyens d’intégrer leur main-d’œuvre existante dans de nouveaux flux de travail rendus possibles par les gains de productivité résultant de l’intégration de l’IA dans les opérations.

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