Intelligence artificielle classement des universités monde

L’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui vise à construire des machines capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. L’IA permet aux machines de simuler les capacités humaines, telles que l’apprentissage, la résolution de problèmes, la prise de décision et la compréhension. Les applications courantes de l’IA comprennent la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, la génération de contenu, les systèmes de recommandation et les voitures autonomes.

Alors que l’IA est une science interdisciplinaire avec de multiples approches, les progrès de la machine l’apprentissage et l’apprentissage profond en particulier changent pratiquement tous les secteurs, faisant de l’IA une partie de plus en plus intégrante de la vie quotidienne.

 

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle fait référence aux systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches traditionnellement associées à l’intelligence humaine, telles que faire des prédictions, identifier des objets, interpréter la parole et générer du langage naturel. Les systèmes d’IA apprennent à le faire en traitant d’énormes quantités de données et en recherchant des modèles à modéliser dans leur propre prise de décision. Dans de nombreux cas, les humains superviseront le processus d’apprentissage d’une IA, renforçant les bonnes décisions et décourageant les mauvaises, mais certains systèmes d’IA sont conçus pour apprendre sans supervision.

Au fil du temps, les systèmes d’IA améliorent leurs performances dans des tâches spécifiques, ce qui leur permet de s’adapter à de nouvelles données et de prendre des décisions sans être explicitement programmé pour le faire. Essentiellement, l’intelligence artificielle consiste à apprendre aux machines à penser et à apprendre comme les humains, dans le but d’automatiser le travail et de résoudre les problèmes plus efficacement.

 

Comment fonctionne l’IA ?

Les systèmes d’intelligence artificielle fonctionnent à l’aide d’algorithmes et de données. Tout d’abord, une quantité massive de données est collectée et appliquée à des modèles mathématiques, ou algorithmes, qui utilisent ces informations pour reconnaître des modèles et faire des prédictions dans un processus connu sous le nom d’entraînement. Une fois que les algorithmes ont été formés, ils sont déployés dans diverses applications, où ils apprennent et s’adaptent en permanence aux nouvelles données. Cela permet aux systèmes d’IA d’effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage et l’analyse de données avec une précision et une efficacité accrues au fil du temps.

L’apprentissage automatique

L’approche principale de la création de systèmes d’IA est l’apprentissage automatique (ML), où les ordinateurs apprennent à partir de grands ensembles de données en identifiant des modèles et des relations au sein des données. Un algorithme d’apprentissage automatique utilise des techniques statistiques pour l’aider à « apprendre » comment s’améliorer progressivement dans une tâche, sans nécessairement avoir été programmé pour cette tâche. Il utilise les données historiques comme entrée pour prédire de nouvelles valeurs de sortie. L’apprentissage automatique se compose à la fois de l’apprentissage supervisé (où la sortie attendue de l’entrée est connue grâce à des ensembles de données étiquetés) et de l’apprentissage non supervisé (où les sorties attendues sont inconnues en raison de l’utilisation d’ensembles de données non étiquetés).

L’apprentissage

automatique se fait généralement à l’aide de réseaux neuronaux, une série d’algorithmes qui traitent les données en imitant la structure du cerveau humain. Ces réseaux sont constitués de couches de nœuds interconnectés, ou « neurones », qui traitent l’information et la transmettent entre eux. En ajustant l’intensité de connexions entre ces neurones, le réseau peut apprendre à reconnaître des modèles complexes dans les données, faire des prédictions basées sur de nouvelles entrées et même apprendre de ses erreurs. Cela rend les réseaux neuronaux utiles pour reconnaître des images, comprendre la parole humaine et traduire des mots entre les langues.

L’apprentissage profond

est un sous-ensemble important de l’apprentissage automatique. Il utilise un type de réseau neuronal artificiel connu sous le nom de réseaux neuronaux profonds, qui contiennent un certain nombre de couches cachées à travers lesquelles les données sont traitées, permettant à une machine d’aller « en profondeur » dans son apprentissage et de reconnaître des modèles de plus en plus complexes, d’établir des connexions et de pondérer les entrées pour obtenir les meilleurs résultats. L’apprentissage profond est particulièrement efficace pour des tâches telles que la reconnaissance d’images et de la parole et le traitement du langage naturel, ce qui en fait un élément crucial dans le développement et l’avancement des systèmes d’IA.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) consiste à apprendre aux ordinateurs à comprendre et à produire un langage écrit et parlé de la même manière que les humains. Le NLP combine l’informatique, la linguistique, l’apprentissage automatique et les concepts d’apprentissage profond pour aider les ordinateurs à analyser des données textuelles ou vocales non structurées et à en extraire des informations pertinentes. Le NLP s’attaque principalement à la reconnaissance vocale et à la génération de langage naturel, et il est exploité pour des cas d’utilisation tels que la détection des spams et les assistants virtuels.

La vision

par ordinateur est une autre application répandue des techniques d’apprentissage automatique, où les machines traitent des images brutes, des vidéos et des médias visuels, et en extraient des informations utiles. L’apprentissage profond et les réseaux neuronaux convolutifs sont utilisés pour décomposer les images en pixels et les étiqueter en conséquence, ce qui aide les ordinateurs à discerner la différence entre les formes et les motifs visuels. La vision par ordinateur est utilisée pour la reconnaissance d’images, la classification d’images et la détection d’objets, et effectue des tâches telles que la reconnaissance faciale et la détection dans les voitures autonomes et les robots.

 

Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle importante ?

L’intelligence artificielle vise à fournir aux machines des capacités de traitement et d’analyse similaires à celles des humains, faisant de l’IA un homologue utile aux humains dans la vie quotidienne. L’IA est capable d’interpréter et de trier les données à grande échelle, de résoudre des problèmes complexes et d’automatiser diverses tâches simultanément, ce qui peut faire gagner du temps et combler les lacunes opérationnelles manquées par les humains.

L’IA sert de base à l’apprentissage informatique et est utilisée dans presque tous les secteurs, de la santé à la finance, en passant par la fabrication et l’éducation, pour aider à prendre des décisions basées sur les données et à effectuer des tâches répétitives ou gourmandes en calcul.

De nombreuses technologies existantes utilisent l’intelligence artificielle pour améliorer Capacités. Nous le voyons dans les smartphones dotés d’assistants IA, les plateformes de commerce électronique avec des systèmes de recommandation et les véhicules dotés de capacités de conduite autonome. L’IA contribue également à protéger les personnes en mettant à l’essai des systèmes de détection des fraudes en ligne et des robots pour les emplois dangereux, ainsi qu’en menant des recherches dans les domaines de la santé et des initiatives climatiques.

 

Types d’intelligence  artificielle

L’intelligence artificielle peut être classée de plusieurs manières différentes. 

IA forte et IA faible

L’IA peut être organisée en deux grandes catégories : l’IA faible et l’IA forte.

• L’IA faible (ou IA étroite) fait référence à l’IA qui automatise des tâches spécifiques. Il surpasse généralement les humains, mais il fonctionne dans un contexte limité et est appliqué à un problème étroitement défini. Pour l’instant, tous les systèmes d’IA sont des exemples d’IA faible, allant des filtres anti-spam de la boîte de réception aux moteurs de recommandation aux chatbots.
• L’IA forte , souvent appelée intelligence artificielle générale (AGI), est un point de référence hypothétique auquel l’IA pourrait posséder une intelligence et une adaptabilité semblables à celles de l’homme, résolvant des problèmes pour lesquels elle n’a jamais été formée. L’IAG n’existe pas encore, et il n’est pas certain qu’elle existe un jour.

Les 4 types d’IA L’IA

peut ensuite être classée en quatre types principaux : les machines réactives, la mémoire limitée, la théorie de l’esprit et la conscience de soi.

1. Les machines réactives perçoivent le monde devant elles et réagissent. Ils peuvent exécuter des commandes et des demandes spécifiques, mais ils ne peuvent pas stocker de mémoire ou s’appuyer sur leurs expériences passées pour éclairer leur prise de décision en temps réel. Cela rend les machines réactives utiles pour accomplir un nombre limité de tâches spécialisées. Parmi les exemples, citons le et Deep Blue d’IBM (utilisé pour jouer aux échecs).
2. L’IA a la capacité de stocker des données et des prédictions précédentes lors de la collecte d’informations et de la prise de décisions. Essentiellement, il se penche sur le passé à la recherche d’indices pour prédire ce qui pourrait arriver ensuite. L’IA à mémoire limitée est créée lorsqu’une équipe forme en permanence un modèle à l’analyse et à l’utilisation de nouvelles données, ou qu’un environnement d’IA est créé pour que les modèles puissent être automatiquement entraînés et renouvelés. Les exemples incluent ChatGPT et les voitures autonomes.
3. La théorie de l’esprit est un type d’IA qui n’existe pas encore, mais qui décrit l’idée d’un système d’IA capable de percevoir et de comprendre les émotions humaines, puis d’utiliser ces informations pour prédire des actions futures et prendre des décisions par lui-même.
4. L’IA consciente de soi fait référence à l’intelligence artificielle qui a une conscience de soi, ou un sens de soi. Ce type d’IA n’existe pas actuellement. En théorie, cependant, l’IA consciente d’elle-même possède une conscience semblable à celle de l’homme et comprend sa propre existence dans le monde, ainsi que l’état émotionnel des autres.

 

L’IA

est bénéfique pour automatiser les tâches répétitives, résoudre des problèmes complexes, réduire les erreurs humaines et bien plus encore.

Automatisation des tâches répétitives

Les tâches répétitives telles que la saisie de données et le travail en usine, ainsi que les conversations avec le service client, peuvent toutes être automatisées à l’aide de la technologie de l’IA. Cela permet aux humains de se concentrer sur d’autres priorités.

La

capacité de l’IA à traiter de grandes quantités de données à la fois lui permet de trouver rapidement des modèles et de résoudre des problèmes complexes qui peuvent être trop difficiles pour les humains, tels que la prédiction des perspectives financières ou l’optimisation des solutions énergétiques.

L’IA

peut être appliquée grâce à la personnalisation de l’utilisateur, aux chatbots et aux technologies de libre-service automatisées, ce qui rend l’expérience client plus transparente et augmente la fidélisation des clients pour les entreprises.

L’IA

contribue à faire progresser les soins de santé en accélérant les diagnostics médicaux, la découverte et le développement de médicaments et la mise en œuvre de robots médicaux dans les hôpitaux et les centres de soins.

La

capacité d’identifier rapidement les relations dans les données rend l’IA efficace pour détecter les erreurs ou les anomalies parmi des monticules d’informations numériques, réduisant ainsi l’erreur humaine et garantissant l’exactitude.

 

Inconvénients de l’IA

Bien que l’intelligence artificielle ait ses avantages, la technologie comporte également des risques et des dangers potentiels à prendre en compte.

Déplacement d’emplois

Les capacités de l’IA à automatiser les processus, à générer du contenu rapide et à travailler pendant de longues périodes peuvent entraîner des déplacements d’emplois pour les travailleurs humains.

Les

modèles d’IA peuvent être entraînés sur des données qui reflètent des décisions humaines biaisées, ce qui conduit à des résultats biaisés ou discriminatoires à l’égard de certains groupes démographiques. 

Hallucinations

Les

systèmes d’IA peuvent par inadvertance « halluciner » ou produire des résultats inexacts lorsqu’ils sont entraînés sur des données insuffisantes ou biaisées, ce qui entraîne la génération de fausses informations. 

Les données collectées et stockées par les systèmes d’IA peuvent l’être sans le consentement ou la connaissance de l’utilisateur, et peuvent même être consultées par des personnes non autorisées en cas de violation de données.

Les

systèmes d’IA peuvent être développés d’une manière qui n’est pas transparente ou inclusive, ce qui entraîne un manque d’explication pour les décisions d’IA potentiellement préjudiciables ainsi qu’un impact négatif sur les utilisateurs et les entreprises.

Les

systèmes d’IA à grande échelle peuvent nécessiter une quantité substantielle d’énergie pour fonctionner et traiter les données, ce qui augmente les émissions de carbone et la consommation d’eau.

 

L’intelligence artificielle

a des applications dans de nombreux secteurs, ce qui contribue à rationaliser les processus et à améliorer l’efficacité de l’entreprise.

L’IA dans le domaine de la santé

est utilisée dans le secteur de la santé pour améliorer la précision des diagnostics médicaux, faciliter la recherche et le développement de médicaments, gérer des données de santé sensibles et automatiser l’expérience des patients en ligne. C’est aussi un facteur moteur derrière les robots médicaux, qui travaillent pour fournir une thérapie assistée ou guider les chirurgiens lors d’interventions chirurgicales.

L’IA

dans le commerce de détail amplifie l’expérience client en alimentant la personnalisation de l’utilisateur, les recommandations de produits, les assistants d’achat et la reconnaissance faciale pour les paiements. Pour les détaillants et les fournisseurs, l’IA permet d’automatiser le marketing de détail, d’identifier les produits contrefaits sur les places de marché, de gérer les stocks de produits et d’extraire des données en ligne pour identifier les tendances des produits.

Dans

le secteur du service client, l’IA permet une assistance plus rapide et plus personnalisée. Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent traiter les demandes de routine des clients, fournir des recommandations de produits et résoudre les problèmes courants en temps réel. Et grâce au NLP, les systèmes d’IA peuvent comprendre et répondre aux demandes des clients d’une manière plus humaine, améliorant ainsi la satisfaction globale et réduisant les temps de réponse. 

L’IA dans

le secteur manufacturier peut réduire les erreurs d’assemblage et les temps de production tout en augmentant la sécurité des travailleurs. Les usines peuvent être surveillées par des systèmes d’IA pour aider à identifier les incidents, suivre le contrôle de la qualité et prédire les défaillances potentielles des équipements. L’IA pilote également des robots d’usine et d’entrepôt, qui peuvent automatiser les flux de travail de fabrication et gérer les tâches dangereuses. 

Finance

Le secteur financier utilise l’IA pour détecter la fraude dans les activités bancaires, évaluer la solvabilité financière, prédire les risques financiers pour les entreprises et gérer les transactions d’actions et d’obligations en fonction des modèles de marché. L’IA est également mise en œuvre dans les applications fintech et bancaires, afin de personnaliser les services bancaires et de fournir un service client 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Marketing

Dans le secteur du marketing, l’IA joue un rôle crucial dans l’amélioration de l’engagement des clients et la conduite de campagnes publicitaires plus ciblées. L’analyse avancée des données permet aux spécialistes du marketing d’obtenir des informations plus approfondies sur le comportement, les préférences et les tendances, tandis que les générateurs de contenu IA les aident à créer un contenu et des recommandations plus personnalisés à grande échelle. L’IA peut également être utilisée pour automatiser des tâches répétitives telles que le marketing par e-mail et la gestion des médias sociaux.

Les

développeurs de jeux vidéo utilisent l’IA pour rendre les expériences de jeu plus immersives. Les personnages non jouables (PNJ) dans les jeux vidéo utilisent l’IA pour réagir en conséquence aux interactions des joueurs et à l’environnement environnant, créant ainsi des scénarios de jeu qui peuvent être plus réalistes, agréables et uniques à chaque joueur. 

L’IA militaire

assiste les forces armées sur et en dehors du champ de bataille, que ce soit pour aider à traiter plus rapidement les données de renseignement militaire, détecter les attaques de cyberguerre ou automatiser l’armement militaire. systèmes de défense et véhicules. Les drones et les robots en particulier peuvent être imprégnés d’IA, ce qui les rend applicables aux opérations de combat autonome ou de recherche et de sauvetage.

 

Outils

d’IA générative

Les

outils d’IA générative, parfois appelés chatbots d’IA - y compris ChatGPT, Gemini, Claude et Grok - utilisent l’intelligence artificielle pour produire du contenu écrit dans une gamme de formats, des essais au code et des réponses à des questions simples.

Les

assistants personnels d’IA, comme Alexa et Siri, utilisent le traitement du langage naturel pour recevoir des instructions des utilisateurs afin d’effectuer diverses « tâches intelligentes ». Ils peuvent exécuter des commandes telles que la définition de rappels, la recherche d’informations en ligne ou l’extinction des lumières de votre cuisine.

Les

voitures autonomes sont un exemple reconnaissable d’apprentissage profond, car elles utilisent des réseaux neuronaux profonds pour détecter les objets autour d’elles, déterminer leur distance par rapport aux autres voitures, identifier le trafic signaux et bien plus encore.

De

nombreux capteurs et appareils portables utilisés dans le secteur de la santé appliquent l’apprentissage profond pour évaluer l’état de santé des patients, notamment leur taux de sucre dans le sang, leur tension artérielle et leur fréquence cardiaque. Ils peuvent également dériver des modèles à partir des données médicales antérieures d’un patient et les utiliser pour anticiper tout problème de santé futur.

Les

filtres utilisés sur les plateformes de médias sociaux comme TikTok et Snapchat s’appuient sur des algorithmes pour faire la distinction entre le sujet d’une image et l’arrière-plan, suivre les mouvements du visage et ajuster l’image à l’écran en fonction de ce que fait l’utilisateur.

 

L’essor de l’IA générative L’IA générative

décrit des systèmes d’intelligence artificielle capables de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, de la vidéo ou de l’audio, en fonction d’une invite utilisateur donnée. Pour fonctionner, un modèle d’IA générative est alimenté massivement ensembles de données et entraînés pour identifier les modèles qu’ils contiennent, puis génèrent ensuite des sorties qui ressemblent à ces données d’entraînement.

L’IA générative a gagné en popularité au cours des dernières années, en particulier avec l’arrivée des chatbots et des générateurs d’images. Ces types d’outils sont souvent utilisés pour créer des textes écrits, du code, de l’art numérique et des conceptions d’objets, et ils sont exploités dans des secteurs tels que le marketing, le divertissement, les biens de consommation et la fabrication.

L’IA générative présente cependant des défis. Par exemple, il peut être utilisé pour créer de faux contenus et des deepfakes, ce qui pourrait propager de la désinformation et éroder la confiance sociale. Et certains contenus générés par l’IA pourraient potentiellement enfreindre les droits d’auteur et les droits de propriété intellectuelle des personnes.

 

À mesure que l’IA devient de plus en plus complexe et puissante, les législateurs du monde entier cherchent à réglementer son utilisation et à la rendre plus puissante. développement.

La première étape majeure de la réglementation de l’IA a eu lieu en 2024 dans l’Union européenne avec l’adoption de sa loi sur l’intelligence artificielle, qui vise à garantir que les systèmes d’IA déployés dans ce pays sont « sûrs, transparents, traçables, non discriminatoires et respectueux de l’environnement ». Des pays comme la Chine et le Brésil ont également pris des mesures pour régir l’intelligence artificielle.

Pendant ce temps, la réglementation de l’IA aux États-Unis est toujours en cours. L’administration Biden-Harris a présenté une déclaration des droits de l’IA non exécutoire en 2022, puis le décret sur l’IA sûre, sécurisée et digne de confiance en 2023, qui vise à réglementer l’industrie de l’IA tout en maintenant le statut du pays en tant que leader du secteur. Le Congrès a tenté à plusieurs reprises d’établir une législation plus solide, mais elle a largement échoué, ne laissant aucune loi en place qui limite spécifiquement l’utilisation de l’IA ou réglemente ses risques. Pour l’instant, toutes les IA aux États-Unis, la législation n’existe qu’au niveau des États.

 

L’avenir de l’intelligence  artificielle

est extrêmement prometteur, avec le potentiel de révolutionner les industries, d’améliorer les capacités humaines et de résoudre des défis complexes. Il peut être utilisé pour développer de nouveaux médicaments, optimiser les chaînes d’approvisionnement mondiales et alimenter des robots avancés, transformant ainsi notre façon de vivre et de travailler.

À l’avenir, l’une des prochaines grandes étapes pour l’intelligence artificielle est de dépasser l’IA faible ou étroite et d’atteindre l’intelligence artificielle générale (AGI). Avec l’AGI, les machines seront capables de penser, d’apprendre et d’agir de la même manière que les humains, brouillant ainsi la frontière entre l’intelligence organique et l’intelligence artificielle. Cela pourrait ouvrir la voie à une automatisation accrue et à des capacités de résolution de problèmes dans les domaines de la médecine, de la fabrication, des transports et plus encore, ainsi qu’à une IA sensible sur toute la ligne. Dans un essai de 2024 sur les promesses de la technologie, le PDG d’Anthropic, Dario Amodei, spécule que l’IA puissante pourrait accélérer l’innovation dans les sciences biologiques jusqu’à dix fois en permettant de mener un plus grand nombre d’expériences à un moment donné, et en raccourcissant l’écart entre les nouvelles découvertes et les recherches ultérieures s’appuyant sur ces découvertes.

D’autre part, la sophistication croissante de l’IA soulève également des inquiétudes quant à l’augmentation des pertes d’emplois, à la désinformation généralisée et à la perte de vie privée. Et des questions persistent sur le potentiel de l’IA à dépasser la compréhension et l’intelligence humaines – un phénomène connu sous le nom de singularité technologique qui pourrait entraîner des risques imprévisibles et d’éventuels dilemmes moraux.

Pour l’instant, la société se tourne principalement vers les réglementations fédérales et commerciales sur l’IA pour aider à guider l’avenir de la technologie.

 

Histoire de l’IA

L’intelligence artificielle en tant que concept a commencé à décoller dans les années 1950 lorsque l’informaticien Alan Turing a publié en 1950 l’article « Computing Machinery and Intelligence », qui se demandait si les machines pouvaient penser et comment on pouvait tester l’intelligence d’une machine. Cet article a ouvert la voie à la recherche et au développement de l’IA et a été la première proposition du test de Turing, une méthode utilisée pour évaluer l’intelligence artificielle. Le terme « intelligence artificielle » a été inventé en 1956 par les informaticiens John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude E. Shannon lors d’une conférence universitaire du Dartmouth College.

Après la conférence du Dartmouth College et tout au long des années 1970, l’intérêt pour la recherche en IA s’est accru de la part des institutions universitaires et du financement du gouvernement américain. Les innovations en informatique ont permis d’établir plusieurs bases d’IA au cours de cette période, notamment l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel. 

Malgré ses progrès, les technologies d’IA sont finalement devenues plus difficiles à mettre à l’échelle que prévu et ont perdu en intérêt et en financement, ce qui a entraîné le premier hiver de l’IA jusque dans les années 1980.

Au milieu des années 1980, l’intérêt pour l’IA s’est réveillé à mesure que les ordinateurs devenaient plus puissants, que l’apprentissage profond se popularisait et que les « systèmes experts » alimentés par l’IA étaient introduits. Cependant, en raison de la complication des nouveaux systèmes et de l’incapacité des technologies existantes à suivre, le deuxième hiver de l’IA s’est produit et a duré jusqu’au milieu des années 1990.

Au milieu des années 2000, les innovations en matière de puissance de traitement, de mégadonnées et de techniques avancées d’apprentissage profond ont résolu les précédents obstacles de l’IA, permettant d’autres percées de l’IA. Les technologies d’IA modernes telles que les assistants virtuels, les voitures sans conducteur et l’IA générative ont commencé à se généraliser dans les années 2010, faisant de l’IA ce qu’elle est aujourd’hui.