Intelligence artificielle : 7 min pour vraiment comprendre
De ses origines à son essor actuel, découvrez comment l’intelligence artificielle fonctionne et ce qu’elle change concrètement dans nos vies et notre façon de travailler.
À travers des exemples concrets, comprenez ce qu’elle sait faire, ses limites et comment elle trouve sa place dans notre quotidien et dans les entreprises.
Au programme
01. Ses origines et son histoire
02. Son fonctionnement, simplement
03. Les raisons de son accélération
04. Ses possibilités et ses limites
05. Ses applications dans les entreprises
Une idée ancienne, des progrès récents.
En 1950, le mathématicien Alan Turing s’interroge : une machine peut-elle penser ? En 1956, au Dartmouth College, à Hanover aux États-Unis, John McCarthy et d’autres chercheurs posent les bases de l’intelligence artificielle, avec le soutien financier de la fondation Rockefeller.
Les premiers programmes apprennent à jouer, résolvent des problèmes de logique ou appliquent des règles définies par des experts. Mais leurs capacités restent limitées : les machines manquent de puissance et les méthodes peinent à gérer les situations imprévues. Les résultats déçoivent, les financements ralentissent.
À partir des années 2010, davantage de données, des processeurs plus puissants et de meilleures méthodes d’apprentissage permettent des avancées majeures. Fin 2022, ChatGPT rend ces progrès accessibles au grand public à travers une simple conversation.
L’IA existait bien avant ChatGPT.
Dès les années 1960, le robot Shakey pouvait analyser son environnement et planifier ses déplacements.
01. Ses origines et son histoire
02. Son fonctionnement, simplement
Mais au fond, c’est quoi, l’intelligence artificielle (IA) ?
Pour le dire simplement, une Intelligence Aartificielle est un système informatique conçu pour accomplir des tâches qui demandent habituellement de l’intelligence humaine : reconnaître une voix, interpréter une consigne ou résoudre un problème.
Vous en utilisez peut-être déjà sans y penser : quand votre téléphone transforme un message dicté en texte, que votre messagerie filtre les spams ou qu’une application traduit un texte dans une autre langue.
Mais comment savent-elles faire tout ça ?
Une grande partie des IA utilisées aujourd’hui apprend à partir d’exemples. Derrière cet apprentissage, des humains préparent les données, organisent l’entraînement et évaluent les résultats.
Les modèles de langage, notamment, sont entraînés sur d’immenses collections de contenus : pages web, livres, documents et autres sources. Ils s’appuient donc sur une grande quantité de connaissances produites par des humains. Certains échanges avec les utilisateurs peuvent aussi contribuer aux améliorations, selon les outils et leurs réglages.
Pendant l’entraînement, le système fait des prédictions et ses réglages sont ajustés pour réduire ses erreurs. Il utilise ensuite ce qu’il a appris pour traiter de nouvelles demandes, sans réapprendre automatiquement à chaque utilisation.
Qu’est-ce qui distingue le fonctionnement d’une IA de celui d’un humain ou d’un programme informatique traditionnel ?
Prenons une question concrète : combien de croissants préparer demain ?
Le boulanger s’appuie sur son expérience : « Le samedi, je vends davantage, mais pendant les vacances, le quartier est plus calme. »
Un logiciel IT métiers applique une consigne programmée : « Le samedi, prévoir 20 % de croissants supplémentaires. »
Une IA entraînée sur les ventes passées apprend à combiner plusieurs indices pour calculer une estimation (jour, vacances, météo, etc.).
Quelles sont les types d'IA qu'il existent ?
Il existe de nombreuses formes d’intelligence artificielle, chacune conçue pour accomplir des tâches différentes. Pour simplifier, on peut regrouper leurs principaux usages en quatre grandes familles :
Analyser et reconnaître : comprendre un document, identifier un objet ou transcrire une conversation.
Prévoir et préconiser : anticiper des ventes, évaluer un risque ou proposer une action.
Créer du contenu : rédiger un texte, générer une image, produire une vidéo ou écrire du code.
Planifier et agir : organiser les étapes d’une mission, utiliser des logiciels et mettre à jour des informations.
Qu’est-ce qu’un modèle d’IA ?
Un modèle d’IA, c’est un peu le cerveau entraîné de l’IA : il a appris à reconnaître des schémas pour savoir quoi faire.
Il existe différents types de modèles, selon la tâche : comprendre du texte, reconnaître une image, générer une photo, prédire une valeur ou encore analyser du son.
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’IA conçu pour comprendre et générer du langage. C’est notamment ce type de modèle qui permet à ChatGPT de comprendre une demande et de générer une réponse.
Il ne va pas chercher une réponse toute faite : il la construit progressivement, en prédisant à chaque étape le mot (ou morceau de mot) le plus probable à venir ensuite.
Pourquoi l’IA accélère maintenant ?
L’intelligence artificielle existe depuis plusieurs décennies. Mais ces dernières années, plusieurs ruptures se sont combinées.
Des modèles beaucoup plus performants, notamment grâce à de nouvelles architectures comme les Transformers, ont permis de mieux comprendre le langage, les images, le code et des situations complexes.
Une puissance de calcul massive permet désormais d’entraîner et d’utiliser des modèles bien plus puissants qu’auparavant.
L’utilisation est devenue extrêmement simple. Avec ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini, il suffit désormais de parler à l’IA en langage naturel pour exploiter des capacités qui étaient autrefois réservées à des spécialistes.
Enfin, et c’est essentiel pour les entreprises, l’IA peut désormais être connectée directement à vos outils, vos documents et vos processus. Elle n’est donc plus seulement un outil de confort ou une technologie que l’on expérimente : elle peut devenir un investissement directement productif.
En faisant gagner du temps, en augmentant la capacité des équipes, en réduisant certaines tâches chronophages ou en améliorant les processus commerciaux, l’IA peut générer davantage de valeur qu’elle n’en coûte.
03. Les raisons de son accélération
Plus de connaissances, plus de temps pour ce qui compte.
Comprendre un sujet, explorer une idée, apprendre à son rythme… L’IA rend les connaissances plus accessibles et aide à se lancer dans de nouveaux projets. Elle peut aussi prendre en charge une partie des tâches chronophages : chercher des informations, trier des documents ou préparer un compte rendu. Ce temps retrouvé permet de consacrer davantage notre intelligence à la réflexion, à la créativité et aux relations humaines, là où nous apportons une vraie valeur.
Mais jusqu’où lui faire confiance ?
Ces capacités ne garantissent pas que ses résultats soient justes. Une IA peut inventer une référence, reproduire un préjugé ou manquer un élément de contexte, tout en répondant avec assurance. Lui déléguer du travail demande donc des consignes claires et une supervision adaptée aux conséquences possibles d’une erreur. Cette préparation, les abonnements et la vérification ont aussi un coût, à comparer aux gains réels. Et avant de lui transmettre des informations confidentielles, il faut vérifier comment elles seront conservées et utilisées.
Garder du recul concerne aussi nos habitudes. L’IA peut nous aider à apprendre, mais demander systématiquement la solution réduit les occasions de chercher par soi-même. Sur les sujets personnels, ses réponses peuvent apporter du soutien tout en confortant notre point de vue sans connaître toute la situation. L’enjeu est de développer nos capacités tout en gardant notre jugement et la maîtrise de nos décisions.
04. Ses possibilités et ses limites
Intégrer l’IA dans son entreprise, qu’est-ce que cela veut vraiment dire ?
Utiliser ChatGPT ou Copilot est un premier pas. L’intégration va plus loin lorsque l’IA est reliée à vos informations, à vos logiciels et à vos méthodes de travail. Trois solutions peuvent alors se compléter :
L’assistant IA vous accompagne à la demande. Retrouver une clause, analyser un dossier, préparer une proposition commerciale : il s’appuie sur les sources auxquelles vous lui donnez accès (fichiers, Drive, documents internes, ...) et peut aussi rechercher sur le web si cette fonction est activée. Vous échangez avec lui pour avancer.
L’automatisation prend en charge un parcours répétitif. Une facture arrive : ses informations sont extraites, enregistrées dans votre outil et les éléments manquants sont signalés. Vous définissez les étapes, le système les exécute à chaque déclenchement.
L’agent IA peut jouer le rôle d’un « collaborateur virtuel » sur une mission délimitée. Bien configuré, il peut réaliser des tâches complexes propres à vos processus : vérifier que les dossiers reçus sont complets, envoyer des relances, répondre aux demandes du service après-vente ou produire des rapports et des comptes rendus. Il choisit les étapes utiles, utilise les outils autorisés et sollicite les validations prévues. Vous lui donnez un objectif, vos méthodes et un cadre d’action.
Sur les tâches confiées, le rôle de vos équipes peut évoluer de l’exécution vers la supervision : donner la direction, contrôler les résultats et traiter les exceptions. Moins de manipulations répétitives, davantage de temps pour les clients et les décisions. Ces « collaborateurs virtuels » restent toutefois des outils dont la fiabilité doit être testée et suivie.
L’IA ouvre-t-elle une nouvelle ère, comme Internet et le Numérique ?
Internet, et plus largement le numérique, ont profondément transformé le monde de l’entreprise, en ouvrant de nouvelles façons de travailler et de créer de la valeur. Les entreprises qui ont su les adopter suffisamment tôt ont changé d’échelle, conquis de nouveaux marchés et relégué leurs concurrents loin derrière. Avec l’IA, un nouvel écart peut se creuser entre celles qui l’utilisent peu et celles qui l’intègrent pleinement à leurs fonctionnement, via des automatisations ou des agents IA.
Les grands groupes ont déjà largement investi dans l’IA. Les TPE et PME commencent à leur tour à l’adopter. L’IA sera le standard des prochaines années. Ceux qui l’intègrent dès aujourd’hui prennent de l’avance et bénéficient, tant qu’ils sont encore peu nombreux à le faire, d’un avantage concurrentiel considérable sur leur marché.
05. Ses applications dans les entreprises
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