Le document traite de l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur divers secteurs, soulignant à la fois les opportunités et les défis qu'elle pose. Il met en avant l'évolution technologique continue de l'IA, illustrée par des exemples comme les voitures autonomes et les systèmes de reconnaissance faciale, et insiste sur la capacité d'apprentissage de l'IA face à des réglementations complexes. Enfin, il aborde le continuum entre l'intelligence humaine et artificielle, en précisant que l'IA doit être vue comme un outil d'optimisation et non comme un substitut à l'intelligence humaine.

1. e
Alain Ndedi, PhD
Charisma University
Email: ndediaa@gmail.com
Artificial Intelligence

2.  L’intelligence artificielle est l’un des sujets de bouleversements majeurs qui
affectent notre époque. Rarement une évolution technologique n’aura
engendré autant d’opportunités de résolutions de problèmes, autant de
changements dans les usages, autant de peurs.
 Pourtant, il ne s’agit absolument pas d’une rupture technologique.
L’intelligence artificielle s’inscrit dans la continuité de l’informatique dont
puissance de calcul ne cesse de croître, augmentée par la disponibilité de
grandes masses de données que le monde Internet sait agréger.
 L’intelligence artificielle permet maintenant aux voitures de rouler sans
conducteurs, aux robots de devenir de plus en plus autonomes, aux médecins
de faire des diagnostics plus fins, aux avocats de faire des contrats plus précis

4. La combinaison d’algorithmes de plus en plus
sophistiqués, de puissances de calcul croissantes, de
données qualifiées disponibles dans des bases reliées
entre elles grâce à des réseaux de plus en plus rapides, le
tout étant disponible sur des smartphones connectés en
permanence, va avoir un impact énorme. La révolution
du numérique est encore devant nous. Nous n’en
sommes qu’aux balbutiements.

5. Pendant longtemps, dans les hautes fonctions de
l’administration publique, on s’est protégé en
changeant constamment les règles, avec un coût
informatique de reprogrammation élevé.
L’intelligence artificielle est non seulement capable de
digérer des milliers de pages de réglementation, mais
elle peut aussi apprendre en continu. À l’inverse, un
être humain ne peut à lui seul absorber, pour citer un
exemple parmi tant d’autres, l’indigeste code du travail
et ses variations.

6. Quiconque a eu la chance de rentrer dans un cockpit d’un avion a
probablement été surpris de la présence d’un objet assez inhabituel
dans ce lieu : un clavier d’ordinateur entre le pilote et le tableau
de bord.
Dans cet avion, beaucoup de phases de vol sont programmées en
rentrant des données. Le pilote programme ainsi la bretelle de
sortie de la piste d’atterrissage, et l’avion n’a plus qu’à calculer la
trajectoire, le point de toucher, le freinage et, in fine, la bretelle de
sortie.
Le gain premier est l’accroissement de la capacité d’accueil des
avions atterrissant à l’aéroport, tout cela sans engendrer de stress
supplémentaire pour les pilotes, l’ordinateur les soulageant de
tâches très complexes.

7. Deux enseignements sont à tirer de cette observation.
Tout d’abord, cela ne serait pas possible sans la capacité croissante
de calcul des ordinateurs, sans la possibilité d’avoir des
commandes de vol entièrement électriques, sans des langages de
programmation puissants permettant d’élaborer des programmes
parfaits, et surtout sans une approche systémique de gestion de
projets rendant opérable un avion de 800 passagers muni de 530
kilomètres de câbles comme système nerveux de vol.
Mais, surtout, le pilote n’a pas été remplacé : il reste toujours le
maître à bord et peut brancher ou débrancher tel ou tel niveau
d’automatisation car il sait effectuer aussi la même manœuvre
manuellement.

8. Il n’y a pas de séparation franchement nette entre ce qui est de
l’intelligence artificielle et ce qui ne l’est pas ; il y a de fait un
continuum entre les ordinateurs qui réalisent des tâches
ceux qui réalisent des tâches complexes.
Le monde est vaste mais continu, depuis le distributeur de billets de
banque dont le rôle est de vérifier le code du client et de délivrer
le nombre de billets nécessaires pour atteindre le montant désiré,
au système de reconnaissance facial de Facebook qui tague
toutes les photos de votre mur et retrouve automatiquement toutes
les personnes qui ont déjà un profil Facebook (fonctionnalité
actuellement interdite en Europe).

9. Les modèles d’IA de Facebook
 Au cœur de la plateforme, les familles d’algorithme les plus utilisées sont
le maching learning (l’apprentissage automatique) et le deep
learning (l’apprentissage profond) qui interviennent dans l’accomplissement de
tâches visibles ou non, imperceptibles par l’internaute.
Les modèles d’IA les plus exploités peuvent être déclinés de la manière suivante :
 Le Réseau de neurones convolutifs : il permet la reconnaissance faciale et
l’étiquetage des contenus.
 Le Gradient Boosting d’arbres de décision : il orchestre la détection des contenus
inappropriés et des accès non autorisés.
 Le Perceptron multitouche : il favorise la personnalisation du newsfeed et des
publicités des résultats de recherche.
 Le Réseau de recherche récurrent : il intervient lors des traductions, de la
reconnaissance vocale et de la compréhension du langage.
 La Machine à vecteurs de support : elle facilite le matching des utilisateurs.

10.  Pourquoi Facebook dispose d’autant d’IA ?
 Une panoplie d’intelligence artificielle est exploitée par le réseau social
Facebook, et pour cause, plus d’un milliard d’abonnés s’y connectent chaque
jour. Hyperactifs, ils y mènent des activités diversifiées et parfois
complexes. Chaque action menée sur Facebook n’est possible que par la
des IA et chacune des actions requiert l’intervention d’une IA bien précise.
 De plus, il y a tellement de contenus postés et téléchargés par jour, que c’est
impossible pour Facebook d’exister sans intelligence artificielle. Exploitées non
seulement pour rendre l’application plus performante, les IA permettent la
conception de nouvelles fonctionnalités très attractives, qui révolutionnent le
monde virtuel. De quoi avoir un coup d’avance sur la concurrence, émerveiller
internautes, et augmenter par la même occasion le flux d’abonné. La plateforme
dispose même d’un des laboratoires de recherche en IA les plus
impressionnants du monde. Il est évident que Facebook n’a pas fini
d’augmenter le nombre de ses IA.

11. Dans le cas du distributeur de billets
l’intelligence se résume à des règles simples, qui sont des
inférences logiques de type si-alors: si le code rentré est faux,
alors le signaler ; si c’est la troisième fois, alors avaler la
carte, etc. Mais la logique étant une forme d’intelligence, il est
alors facile d’argumenter que tout programme informatique
relève, quelque part, de l’intelligence artificielle.

12. L’intelligence Artificielle
Si vous avez un compte Gmail, vous avez certainement remarqué que
certains courriels sont automatiquement redirigés vers la valise
des spams, avec parfois de faux positifs, mais rarement de faux
négatifs.
Si vous avez un compte Amazon, vous avez constaté qu’Amazon vous
propose des produits en lien avec vos achats, mais aussi avec
votre historique de navigation, et ce de manière très pertinente.

13. Si vous lisez Le Monde ou Les Échos en version électronique, vous
avez peut-être été surpris de la rapidité avec laquelle les résultats
des élections législatives ou municipales vous ont été présentés
en détail.
Le point commun entre tous ces exemples est un moteur
d’intelligence artificielle. Bien entendu, il est totalement
d’un produit à l’autre, plus ou moins sophistiqué, mais dans tous
les cas il s’agit d’algorithmes censés reproduire ce qu’un être
humain aurait fait, mais justement ici sans intervention humaine,
avec une qualité très proche et sur de grands ensembles.

14.  Intelligence Artificielle : Facebook annonce le lancement de son projet Ego4D

15. What is Intelligence?
Le mot intelligence est dérivé du latin intellegere ou
intelligere (choisir entre).
Notons qu’Internet, en amplifiant les mécanismes de
renforcement d’informations entre les êtres humains, a
fortement contribué à installer le concept d’intelligence
collective.
L’intelligence est la capacité dynamique de pouvoir faire des
inférences entre des stimuli, d’en déduire des abstractions,
de créer un langage qui permet de nommer, d’échanger et de
faire des liens entre ces abstractions.

16. Human intelligence….
Let us consider another problem. Consider the sequence of numbers
below: 1, 3, 7, 13, 21, ___
If you were asked to find the next number in the sequence what
would be your answer?
Just to help you out in the answer let us solve it by ‘adding the next
even number to the” i.e. if we add 2 to 1 we get 3, then we add 4 to 3
we get 7, then we get 6 to 7 we get 13, then we add 8 to 13 we get
21 and finally if we’ll add 10 to 21 we’ll get 31 as the answer.
Again answering the question requires a little bit intelligence.

17. Prof Dr Ernest Ngassa Ketcha
“…AI is an autonomous process where
algorithms & models perform reasoning
and processing through rules and
heuristics….“

18.  The exciting new effort to make computers think … machines with minds, in the
full and literal sense (Haugeland, 1985)
 The art of creating machines that perform functions that require intelligence
when performed by people (Kurzweil 1990)
 The automation of activities that we associate with human thinking, activities
such as decision making, problem solving, learning … (Bellman, 1978)
 The study of how to make computers do things at which, at the moment, people
are better (Rich and Knight, 1991)
 The study of mental faculties through the use of computational models (Charniak
and McDermott)
 A field of study that seeks to explain and emulate intelligent behavior in terms of
computational processes (Schalkoff, 1990)
 The study of computation that make it possible to perceive reason and act
(Winston 1992)
 The branch of computer science that is concerned with the automation of
intelligent behavior (Luger and Stubblefield, 1993)

19. Problem Solving
In the first part, we discussed a few factors that demonstrate
intelligence. Problem solving was one of them when we referred to
many examples and the next number in the sequence problem.
Historically people viewed the phenomena of intelligence as
strongly related to problem solving. They used to think that the
person who is able to solve more and more problems is more
intelligent than others.
In order to understand how exactly problem solving contributes to
intelligence, we need to find out how intelligent species solve
problems.

20. Classical Approach
Given a problem at hand use hit and trial method to
check for various solutions to that problem.
This hit and trial approach usually works well for trivial
problems and is referred to as the classical approach to
problem solving.

21. Generate and Test
This is a technical name given to
the classical way of solving
problems where we generate
different combinations to
solve our problem, and the one
which solves the problem is
taken as the correct solution.
The rest of the combinations
that we try are considered as
incorrect solutions and hence
are destroyed.

22. Problem Representation
 All the problems that we have seen till now were trivial in nature. When the
magnitude of the problem increases and more parameters are added, e.g.
the problem of developing a time table, then we have to come up with
procedures better than simple
Generate and Test approach.
 Before even thinking of developing techniques to systematically solve the
problem, we need to know one more thing that is true about problem
solving namely problem representation. The key to problem solving is
actually good representation of a problem. Natural representation of
problems is usually done using graphics and diagrams to develop a
clear picture of the problem in your mind.