{"id":1258,"date":"2024-06-19T15:02:47","date_gmt":"2024-06-19T14:02:47","guid":{"rendered":"http:\/\/yanivad"},"modified":"2024-06-19T15:02:47","modified_gmt":"2024-06-19T14:02:47","slug":"les-differentes-types-dia-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/beta.reboot-conseil.com\/index.php\/2024\/06\/19\/les-differentes-types-dia-2\/","title":{"rendered":"Les diff\u00e9rentes types d’IA"},"content":{"rendered":"\n

R\u00e9cemment, j’ai eu l’occasion de lire une BD dessin\u00e9e en 2019, Intelligences Artificielles: Miroirs de nos vies<\/a>, qui abordait par des concepts simples le fonctionnement d’une IA. Je l’ai emmen\u00e9 au bureau et depuis, la BD passe de bras en bras.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Suite \u00e0 ce livre, j’ai eu l’id\u00e9e de r\u00e9diger un article synth\u00e9tique pour parler des diff\u00e9rentes sortes d’IA qui existent.<\/p>\n\n\n\n

Les IA faibles (ou \u00e9troites)<\/h2>\n\n\n\n

C’est ind\u00e9niablement le type d’IA le plus courant aujourd’hui. Elle est con\u00e7ue pour effectuer une t\u00e2che sp\u00e9cifique. Elle est souvent oppos\u00e9e au concept d’IA g\u00e9n\u00e9rale que nous verrons au prochain paragraphe.<\/p>\n\n\n\n

Par exemple, un assistant vocal comme Siri ou Alexa est une IA faible car il est sp\u00e9cialis\u00e9 dans la compr\u00e9hension et la g\u00e9n\u00e9ration de la parole. <\/p>\n\n\n\n

ChatGPT est aussi un exemple d’IA faible car elle est sp\u00e9cialis\u00e9e dans le traitement du langage, n’a aucune intention propre, est limit\u00e9e par ce qu’elle a appris et n’apprend pas en temps r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n

M\u00eame AlphaGo qui maitrise le jeu de Go sur le bout des ongles est une IA faible.<\/p>\n\n\n\n

Les IA g\u00e9n\u00e9rales<\/h2>\n\n\n\n

C’est une forme d’IA qui aurait toutes les capacit\u00e9s cognitives d’un humain, c’est cette forme d’IA qui nous fait fantasmer, voire flipper. <\/p>\n\n\n\n

Cela signifie qu’elle pourrait effectuer n’importe quelle t\u00e2che intellectuelle qu’un \u00eatre humain peut faire. A ce stade, nous n’avons pas encore atteint ce niveau d’IA mais la science-fiction regorge d’exemples de ce type comme dans les livres d’Asimov ou encore Data dans Star-Trek.<\/p>\n\n\n\n

Les IA superintelligentes<\/h2>\n\n\n\n

C’est une forme hypoth\u00e9tique d’IA qui surpasserait de loin l’intelligence humaine dans presque tous les domaines, des activit\u00e9s scientifiques \u00e0 la vie quotidienne. Elle serait capable d’am\u00e9liorer elle-m\u00eame ses capacit\u00e9s de mani\u00e8re autonome. Pour y arriver, il faudrait d\u00e9j\u00e0 une IA g\u00e9n\u00e9rale qui soit capables de surpasser dans tous les domaines.<\/p>\n\n\n\n

C’est ce que propose Skynet dans le film Terminator.<\/p>\n\n\n\n

Les IA bas\u00e9es sur les r\u00e8gles <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

C’est une approche ancienne de l’IA o\u00f9 les machines sont programm\u00e9es pour suivre des instructions et des r\u00e8gles sp\u00e9cifiques pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, comme un syst\u00e8me expert m\u00e9dical qui diagnostique des maladies. C’\u00e9tait relativement utilis\u00e9 dans les ann\u00e9es 80-90.<\/p>\n\n\n\n

Le Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

Apprentissage automatique ou Machine Learning est une sous-cat\u00e9gorie de l’IA o\u00f9 les machines apprennent \u00e0 partir de donn\u00e9es. Au lieu d’\u00eatre explicitement programm\u00e9es, elles utilisent des donn\u00e9es pour faire des pr\u00e9dictions ou prendre des d\u00e9cisions. Ce sont des IA tr\u00e8s r\u00e9pandues de nos jours.<\/p>\n\n\n\n

Les algorithmes de recommandation de Netflix ou Spotify qui sugg\u00e8rent des films ou des chansons bas\u00e9s sur vos pr\u00e9f\u00e9rences pass\u00e9es sont des exemples de Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

Le Deep Learning<\/h2>\n\n\n\n

C’est une sous-cat\u00e9gorie de l’apprentissage automatique bas\u00e9e sur des structures appel\u00e9es r\u00e9seaux de neurones. Ces structures sont inspir\u00e9es du cerveau humain et sont particuli\u00e8rement efficaces pour des t\u00e2ches comme la reconnaissance d’images ou de la parole. <\/p>\n\n\n\n

Quelques exemples:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Google Photos identifiant et classant automatiquement les images en fonction des personnes ou des lieux,<\/li>\n\n\n\n
  • Nos t\u00e9l\u00e9phones portables qui utilisent la reconnaissance faciale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Les IA r\u00e9actives<\/h2>\n\n\n\n

    Ce sont des machines qui ne stockent pas de m\u00e9moire de leurs exp\u00e9riences pass\u00e9es. Elles analysent les situations et r\u00e9agissent en fonction de cela. Les jeux d’\u00e9checs informatiques, comme IBM’s Deep Blue, sont des exemples d’IA r\u00e9active ou encore les jeux vid\u00e9o o\u00f9 les adversaires IA r\u00e9agissent aux actions du joueur en temps r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n

    Les IA bas\u00e9es sur la m\u00e9moire<\/h2>\n\n\n\n

    Contrairement \u00e0 l’IA r\u00e9active, cette forme d’IA peut prendre des d\u00e9cisions en se basant sur des exp\u00e9riences pass\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 une m\u00e9moire de ces exp\u00e9riences.<\/p>\n\n\n\n

    On les connait bien de nos jours, puisque les chatbots de service client sont des exemples de ce type d’IA : les chatbots peuvent se souvenir de vos interactions pr\u00e9c\u00e9dentes et y faire r\u00e9f\u00e9rence lors de conversations ult\u00e9rieures.<\/p>\n\n\n\n

    Les IA th\u00e9oriques ou symboliques<\/h2>\n\n\n\n

    Cette approche est revenue \u00ab\u00a0\u00e0 la mode\u00a0\u00bb r\u00e9cemment car elle semble tr\u00e8s prometteuse et bien moins gourmande en \u00e9nergie que les IA dites faibles. A voir ce que cela donnera. <\/p>\n\n\n\n

    Ce type d’IA repose sur la manipulation de symboles et de concepts pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, plut\u00f4t que sur des donn\u00e9es num\u00e9riques.<\/p>\n\n\n\n

    On les utilise surtout dans les programmes de r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques qui manipulent des symboles et des \u00e9quations pour trouver des solutions.<\/p>\n\n\n\n

    Les IA \u00e9volutionnaires<\/h2>\n\n\n\n

    Elles utilisent des algorithmes inspir\u00e9s de l’\u00e9volution biologique, comme la s\u00e9lection naturelle, pour trouver des solutions \u00e0 des probl\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n

    On peut les retrouver par exemple pour obtenir, via des algorithmes qui \u00ab\u00a0\u00e9voluent\u00a0\u00bb, la meilleure conception d’un objet, comme un composant de moteur d’avion.<\/p>\n\n\n\n

    Conclusion<\/h2>\n\n\n\n

    Ces diff\u00e9rentes types d’IA permettent de comprendre les possibilit\u00e9s qui s’offrent \u00e0 nous. Certaines IA sont de l’ordre de l’exp\u00e9rimentation mais beaucoup sont d\u00e9j\u00e0 partout dans nos vies.<\/p>\n\n\n\n

    A nous d’en faire quelque chose, mais toujours de la bonne fa\u00e7on !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    R\u00e9cemment, j’ai eu l’occasion de lire une BD dessin\u00e9e en 2019, Intelligences Artificielles: Miroirs de nos vies, qui abordait par des concepts simples le fonctionnement d’une IA. Je l’ai emmen\u00e9 au bureau et depuis, la BD passe de bras en bras. Suite \u00e0 ce livre, j’ai eu l’id\u00e9e de r\u00e9diger un article synth\u00e9tique pour parler des diff\u00e9rentes sortes d’IA qui existent. Les IA faibles (ou \u00e9troites) C’est ind\u00e9niablement le type d’IA le plus courant aujourd’hui. Elle est con\u00e7ue pour effectuer une t\u00e2che sp\u00e9cifique. Elle est souvent oppos\u00e9e au concept d’IA g\u00e9n\u00e9rale que nous verrons au prochain paragraphe. Par exemple, un assistant vocal comme Siri ou Alexa est une IA faible car il est sp\u00e9cialis\u00e9 dans la compr\u00e9hension et la g\u00e9n\u00e9ration de la parole. ChatGPT est aussi un exemple d’IA faible car elle est sp\u00e9cialis\u00e9e dans le traitement du langage, n’a aucune intention propre, est limit\u00e9e par ce qu’elle a appris et n’apprend pas en temps r\u00e9el. M\u00eame AlphaGo qui maitrise le jeu de Go sur le bout des ongles est une IA faible. Les IA g\u00e9n\u00e9rales C’est une forme d’IA qui aurait toutes les capacit\u00e9s cognitives d’un humain, c’est cette forme d’IA qui nous fait fantasmer, voire flipper. Cela signifie qu’elle pourrait effectuer n’importe quelle t\u00e2che intellectuelle qu’un \u00eatre humain peut faire. A ce stade, nous n’avons pas encore atteint ce niveau d’IA mais la science-fiction regorge d’exemples de ce type comme dans les livres d’Asimov ou encore Data dans Star-Trek. Les IA superintelligentes C’est une forme hypoth\u00e9tique d’IA qui surpasserait de loin l’intelligence humaine dans presque tous les domaines, des activit\u00e9s scientifiques \u00e0 la vie quotidienne. Elle serait capable d’am\u00e9liorer elle-m\u00eame ses capacit\u00e9s de mani\u00e8re autonome. Pour y arriver, il faudrait d\u00e9j\u00e0 une IA g\u00e9n\u00e9rale qui soit capables de surpasser dans tous les domaines. C’est ce que propose Skynet dans le film Terminator. Les IA bas\u00e9es sur les r\u00e8gles C’est une approche ancienne de l’IA o\u00f9 les machines sont programm\u00e9es pour suivre des instructions et des r\u00e8gles sp\u00e9cifiques pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, comme un syst\u00e8me expert m\u00e9dical qui diagnostique des maladies. C’\u00e9tait relativement utilis\u00e9 dans les ann\u00e9es 80-90. Le Machine Learning Apprentissage automatique ou Machine Learning est une sous-cat\u00e9gorie de l’IA o\u00f9 les machines apprennent \u00e0 partir de donn\u00e9es. Au lieu d’\u00eatre explicitement programm\u00e9es, elles utilisent des donn\u00e9es pour faire des pr\u00e9dictions ou prendre des d\u00e9cisions. Ce sont des IA tr\u00e8s r\u00e9pandues de nos jours. Les algorithmes de recommandation de Netflix ou Spotify qui sugg\u00e8rent des films ou des chansons bas\u00e9s sur vos pr\u00e9f\u00e9rences pass\u00e9es sont des exemples de Machine Learning. Le Deep Learning C’est une sous-cat\u00e9gorie de l’apprentissage automatique bas\u00e9e sur des structures appel\u00e9es r\u00e9seaux de neurones. Ces structures sont inspir\u00e9es du cerveau humain et sont particuli\u00e8rement efficaces pour des t\u00e2ches comme la reconnaissance d’images ou de la parole. Quelques exemples: Les IA r\u00e9actives Ce sont des machines qui ne stockent pas de m\u00e9moire de leurs exp\u00e9riences pass\u00e9es. Elles analysent les situations et r\u00e9agissent en fonction de cela. Les jeux d’\u00e9checs informatiques, comme IBM’s Deep Blue, sont des exemples d’IA r\u00e9active ou encore les jeux vid\u00e9o o\u00f9 les adversaires IA r\u00e9agissent aux actions du joueur en temps r\u00e9el. Les IA bas\u00e9es sur la m\u00e9moire Contrairement \u00e0 l’IA r\u00e9active, cette forme d’IA peut prendre des d\u00e9cisions en se basant sur des exp\u00e9riences pass\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 une m\u00e9moire de ces exp\u00e9riences. On les connait bien de nos jours, puisque les chatbots de service client sont des exemples de ce type d’IA : les chatbots peuvent se souvenir de vos interactions pr\u00e9c\u00e9dentes et y faire r\u00e9f\u00e9rence lors de conversations ult\u00e9rieures. Les IA th\u00e9oriques ou symboliques Cette approche est revenue \u00ab\u00a0\u00e0 la mode\u00a0\u00bb r\u00e9cemment car elle semble tr\u00e8s prometteuse et bien moins gourmande en \u00e9nergie que les IA dites faibles. A voir ce que cela donnera. Ce type d’IA repose sur la manipulation de symboles et de concepts pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, plut\u00f4t que sur des donn\u00e9es num\u00e9riques. On les utilise surtout dans les programmes de r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques qui manipulent des symboles et des \u00e9quations pour trouver des solutions. Les IA \u00e9volutionnaires Elles utilisent des algorithmes inspir\u00e9s de l’\u00e9volution biologique, comme la s\u00e9lection naturelle, pour trouver des solutions \u00e0 des probl\u00e8mes. On peut les retrouver par exemple pour obtenir, via des algorithmes qui \u00ab\u00a0\u00e9voluent\u00a0\u00bb, la meilleure conception d’un objet, comme un composant de moteur d’avion. Conclusion Ces diff\u00e9rentes types d’IA permettent de comprendre les possibilit\u00e9s qui s’offrent \u00e0 nous. Certaines IA sont de l’ordre de l’exp\u00e9rimentation mais beaucoup sont d\u00e9j\u00e0 partout dans nos vies. 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Je l’ai emmen\u00e9 au bureau et depuis, la BD passe de bras en bras. Suite \u00e0 ce livre, j’ai eu l’id\u00e9e de r\u00e9diger un article synth\u00e9tique pour parler des diff\u00e9rentes sortes d’IA qui existent. Les IA faibles (ou \u00e9troites) C’est ind\u00e9niablement le type d’IA le plus courant aujourd’hui. Elle est con\u00e7ue pour effectuer une t\u00e2che sp\u00e9cifique. Elle est souvent oppos\u00e9e au concept d’IA g\u00e9n\u00e9rale que nous verrons au prochain paragraphe. Par exemple, un assistant vocal comme Siri ou Alexa est une IA faible car il est sp\u00e9cialis\u00e9 dans la compr\u00e9hension et la g\u00e9n\u00e9ration de la parole. ChatGPT est aussi un exemple d’IA faible car elle est sp\u00e9cialis\u00e9e dans le traitement du langage, n’a aucune intention propre, est limit\u00e9e par ce qu’elle a appris et n’apprend pas en temps r\u00e9el. M\u00eame AlphaGo qui maitrise le jeu de Go sur le bout des ongles est une IA faible. Les IA g\u00e9n\u00e9rales C’est une forme d’IA qui aurait toutes les capacit\u00e9s cognitives d’un humain, c’est cette forme d’IA qui nous fait fantasmer, voire flipper. Cela signifie qu’elle pourrait effectuer n’importe quelle t\u00e2che intellectuelle qu’un \u00eatre humain peut faire. A ce stade, nous n’avons pas encore atteint ce niveau d’IA mais la science-fiction regorge d’exemples de ce type comme dans les livres d’Asimov ou encore Data dans Star-Trek. Les IA superintelligentes C’est une forme hypoth\u00e9tique d’IA qui surpasserait de loin l’intelligence humaine dans presque tous les domaines, des activit\u00e9s scientifiques \u00e0 la vie quotidienne. Elle serait capable d’am\u00e9liorer elle-m\u00eame ses capacit\u00e9s de mani\u00e8re autonome. Pour y arriver, il faudrait d\u00e9j\u00e0 une IA g\u00e9n\u00e9rale qui soit capables de surpasser dans tous les domaines. C’est ce que propose Skynet dans le film Terminator. Les IA bas\u00e9es sur les r\u00e8gles C’est une approche ancienne de l’IA o\u00f9 les machines sont programm\u00e9es pour suivre des instructions et des r\u00e8gles sp\u00e9cifiques pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, comme un syst\u00e8me expert m\u00e9dical qui diagnostique des maladies. C’\u00e9tait relativement utilis\u00e9 dans les ann\u00e9es 80-90. Le Machine Learning Apprentissage automatique ou Machine Learning est une sous-cat\u00e9gorie de l’IA o\u00f9 les machines apprennent \u00e0 partir de donn\u00e9es. Au lieu d’\u00eatre explicitement programm\u00e9es, elles utilisent des donn\u00e9es pour faire des pr\u00e9dictions ou prendre des d\u00e9cisions. Ce sont des IA tr\u00e8s r\u00e9pandues de nos jours. Les algorithmes de recommandation de Netflix ou Spotify qui sugg\u00e8rent des films ou des chansons bas\u00e9s sur vos pr\u00e9f\u00e9rences pass\u00e9es sont des exemples de Machine Learning. Le Deep Learning C’est une sous-cat\u00e9gorie de l’apprentissage automatique bas\u00e9e sur des structures appel\u00e9es r\u00e9seaux de neurones. Ces structures sont inspir\u00e9es du cerveau humain et sont particuli\u00e8rement efficaces pour des t\u00e2ches comme la reconnaissance d’images ou de la parole. Quelques exemples: Les IA r\u00e9actives Ce sont des machines qui ne stockent pas de m\u00e9moire de leurs exp\u00e9riences pass\u00e9es. Elles analysent les situations et r\u00e9agissent en fonction de cela. Les jeux d’\u00e9checs informatiques, comme IBM’s Deep Blue, sont des exemples d’IA r\u00e9active ou encore les jeux vid\u00e9o o\u00f9 les adversaires IA r\u00e9agissent aux actions du joueur en temps r\u00e9el. Les IA bas\u00e9es sur la m\u00e9moire Contrairement \u00e0 l’IA r\u00e9active, cette forme d’IA peut prendre des d\u00e9cisions en se basant sur des exp\u00e9riences pass\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 une m\u00e9moire de ces exp\u00e9riences. On les connait bien de nos jours, puisque les chatbots de service client sont des exemples de ce type d’IA : les chatbots peuvent se souvenir de vos interactions pr\u00e9c\u00e9dentes et y faire r\u00e9f\u00e9rence lors de conversations ult\u00e9rieures. Les IA th\u00e9oriques ou symboliques Cette approche est revenue \u00ab\u00a0\u00e0 la mode\u00a0\u00bb r\u00e9cemment car elle semble tr\u00e8s prometteuse et bien moins gourmande en \u00e9nergie que les IA dites faibles. A voir ce que cela donnera. Ce type d’IA repose sur la manipulation de symboles et de concepts pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, plut\u00f4t que sur des donn\u00e9es num\u00e9riques. On les utilise surtout dans les programmes de r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques qui manipulent des symboles et des \u00e9quations pour trouver des solutions. Les IA \u00e9volutionnaires Elles utilisent des algorithmes inspir\u00e9s de l’\u00e9volution biologique, comme la s\u00e9lection naturelle, pour trouver des solutions \u00e0 des probl\u00e8mes. On peut les retrouver par exemple pour obtenir, via des algorithmes qui \u00ab\u00a0\u00e9voluent\u00a0\u00bb, la meilleure conception d’un objet, comme un composant de moteur d’avion. Conclusion Ces diff\u00e9rentes types d’IA permettent de comprendre les possibilit\u00e9s qui s’offrent \u00e0 nous. Certaines IA sont de l’ordre de l’exp\u00e9rimentation mais beaucoup sont d\u00e9j\u00e0 partout dans nos vies. 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Intelligences Artificielles: Miroirs de nos vies, qui abordait par des concepts simples le fonctionnement d’une IA. Je l’ai emmen\u00e9 au bureau et depuis, la BD passe de bras en bras. Suite \u00e0 ce livre, j’ai eu l’id\u00e9e de r\u00e9diger un article synth\u00e9tique pour parler des diff\u00e9rentes sortes d’IA qui existent. Les IA faibles (ou \u00e9troites) C’est ind\u00e9niablement le type d’IA le plus courant aujourd’hui. Elle est con\u00e7ue pour effectuer une t\u00e2che sp\u00e9cifique. Elle est souvent oppos\u00e9e au concept d’IA g\u00e9n\u00e9rale que nous verrons au prochain paragraphe. Par exemple, un assistant vocal comme Siri ou Alexa est une IA faible car il est sp\u00e9cialis\u00e9 dans la compr\u00e9hension et la g\u00e9n\u00e9ration de la parole. ChatGPT est aussi un exemple d’IA faible car elle est sp\u00e9cialis\u00e9e dans le traitement du langage, n’a aucune intention propre, est limit\u00e9e par ce qu’elle a appris et n’apprend pas en temps r\u00e9el. M\u00eame AlphaGo qui maitrise le jeu de Go sur le bout des ongles est une IA faible. Les IA g\u00e9n\u00e9rales C’est une forme d’IA qui aurait toutes les capacit\u00e9s cognitives d’un humain, c’est cette forme d’IA qui nous fait fantasmer, voire flipper. Cela signifie qu’elle pourrait effectuer n’importe quelle t\u00e2che intellectuelle qu’un \u00eatre humain peut faire. A ce stade, nous n’avons pas encore atteint ce niveau d’IA mais la science-fiction regorge d’exemples de ce type comme dans les livres d’Asimov ou encore Data dans Star-Trek. Les IA superintelligentes C’est une forme hypoth\u00e9tique d’IA qui surpasserait de loin l’intelligence humaine dans presque tous les domaines, des activit\u00e9s scientifiques \u00e0 la vie quotidienne. Elle serait capable d’am\u00e9liorer elle-m\u00eame ses capacit\u00e9s de mani\u00e8re autonome. Pour y arriver, il faudrait d\u00e9j\u00e0 une IA g\u00e9n\u00e9rale qui soit capables de surpasser dans tous les domaines. C’est ce que propose Skynet dans le film Terminator. Les IA bas\u00e9es sur les r\u00e8gles C’est une approche ancienne de l’IA o\u00f9 les machines sont programm\u00e9es pour suivre des instructions et des r\u00e8gles sp\u00e9cifiques pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, comme un syst\u00e8me expert m\u00e9dical qui diagnostique des maladies. C’\u00e9tait relativement utilis\u00e9 dans les ann\u00e9es 80-90. Le Machine Learning Apprentissage automatique ou Machine Learning est une sous-cat\u00e9gorie de l’IA o\u00f9 les machines apprennent \u00e0 partir de donn\u00e9es. Au lieu d’\u00eatre explicitement programm\u00e9es, elles utilisent des donn\u00e9es pour faire des pr\u00e9dictions ou prendre des d\u00e9cisions. Ce sont des IA tr\u00e8s r\u00e9pandues de nos jours. Les algorithmes de recommandation de Netflix ou Spotify qui sugg\u00e8rent des films ou des chansons bas\u00e9s sur vos pr\u00e9f\u00e9rences pass\u00e9es sont des exemples de Machine Learning. Le Deep Learning C’est une sous-cat\u00e9gorie de l’apprentissage automatique bas\u00e9e sur des structures appel\u00e9es r\u00e9seaux de neurones. Ces structures sont inspir\u00e9es du cerveau humain et sont particuli\u00e8rement efficaces pour des t\u00e2ches comme la reconnaissance d’images ou de la parole. Quelques exemples: Les IA r\u00e9actives Ce sont des machines qui ne stockent pas de m\u00e9moire de leurs exp\u00e9riences pass\u00e9es. Elles analysent les situations et r\u00e9agissent en fonction de cela. Les jeux d’\u00e9checs informatiques, comme IBM’s Deep Blue, sont des exemples d’IA r\u00e9active ou encore les jeux vid\u00e9o o\u00f9 les adversaires IA r\u00e9agissent aux actions du joueur en temps r\u00e9el. Les IA bas\u00e9es sur la m\u00e9moire Contrairement \u00e0 l’IA r\u00e9active, cette forme d’IA peut prendre des d\u00e9cisions en se basant sur des exp\u00e9riences pass\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 une m\u00e9moire de ces exp\u00e9riences. On les connait bien de nos jours, puisque les chatbots de service client sont des exemples de ce type d’IA : les chatbots peuvent se souvenir de vos interactions pr\u00e9c\u00e9dentes et y faire r\u00e9f\u00e9rence lors de conversations ult\u00e9rieures. Les IA th\u00e9oriques ou symboliques Cette approche est revenue \u00ab\u00a0\u00e0 la mode\u00a0\u00bb r\u00e9cemment car elle semble tr\u00e8s prometteuse et bien moins gourmande en \u00e9nergie que les IA dites faibles. A voir ce que cela donnera. Ce type d’IA repose sur la manipulation de symboles et de concepts pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, plut\u00f4t que sur des donn\u00e9es num\u00e9riques. On les utilise surtout dans les programmes de r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques qui manipulent des symboles et des \u00e9quations pour trouver des solutions. Les IA \u00e9volutionnaires Elles utilisent des algorithmes inspir\u00e9s de l’\u00e9volution biologique, comme la s\u00e9lection naturelle, pour trouver des solutions \u00e0 des probl\u00e8mes. On peut les retrouver par exemple pour obtenir, via des algorithmes qui \u00ab\u00a0\u00e9voluent\u00a0\u00bb, la meilleure conception d’un objet, comme un composant de moteur d’avion. Conclusion Ces diff\u00e9rentes types d’IA permettent de comprendre les possibilit\u00e9s qui s’offrent \u00e0 nous. Certaines IA sont de l’ordre de l’exp\u00e9rimentation mais beaucoup sont d\u00e9j\u00e0 partout dans nos vies. 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