Nombre de jeunes du Maroc poursuivent des études à l’étranger dans le domaine informatique. L’un des outils les plus remarquables en la matière est l’intelligence artificielle. Les champs d’application de ce processus technologique ne cessent de s’élargir. Zoom. 

L’intelligence artificielle, un processus technologique multi-usages

On définit l’intelligence artificielle comme étant le processus de simulation de l’intelligence humaine par des machines ou des programmes informatiques. Il s’agit de tout outil utilisé par une machine afin de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité. Ces processus se déroulent en trois phases : tout d’abord, l’apprentissage, c’est-à-dire l’acquisition de l’information et ses règles d’utilisation.

Puis, le raisonnement, soit l’utilisation de règles pour tirer des conclusions approximatives ou définitives. Enfin, l’autocorrection. Les applications particulières de l’IA comprennent la narrow AI, la reconnaissance faciale et la vision par ordinateur. L’intelligence artificielle est davantage liée au processus et à la capacité de réflexion et d’analyse de données approfondies au maximum qu’à un format ou une fonction particuliers.

Bien que l’intelligence artificielle évoque des images de robots ultraperformants ressemblant à des humains et envahissant le monde, l’intelligence artificielle n’est pas destinée à nous remplacer. Elle vise à améliorer de manière significative les capacités et les contributions humaines. Cela en fait un atout commercial très précieux. En fait, elle est à la croisée des sciences des données et des réseaux neuronaux en neurosciences. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’étend à de nombreux pans de notre société : pour n’en citer que deux, le domaine de la santé  pour l’aide à détection de cancer ou bien les cosmétiques pour développer des logiciels de reconnaissance de visages qui permettent de simuler les effets d’une crème sur la peau d’un client. L’intelligence artificielle se manifeste sous plusieurs formes. Voici quelques exemples :

Les chatbots, c’est-à-dire les agents conversationnels qui discutent avec un utilisateur sur une interface, utilisent l’IA pour comprendre les problèmes des clients plus rapidement et répondre plus efficacement.

Les assistants intelligents utilisent l’IA pour analyser les informations critiques à partir de grands ensembles de données en texte libre afin d’améliorer la planification.

Les moteurs de recommandation peuvent suggérer automatiquement des émissions télévisées en fonction des habitudes des téléspectateurs.

Exemples de technologies à partir de l’intelligence artificielle

L’automatisation

C’est ce qui fait qu’un système ou un processus fonctionne automatiquement. Par exemple, le RPA (Robotic Process Automation, pour automatisation robotique des procédés) peut être programmée pour exécuter des tâches répétitives plus rapidement que les humains.

 Le machine learning

L’apprentissage automatique ou machine learning est une science qui consiste à faire en sorte qu’un ordinateur agisse sans le programmer à l’aide d’algorithmes. Le deep learning en est un sous-ensemble, qui peut être considéré comme l’automatisation de l’analyse prédictive. Il en existe trois types différents. Tout d’abord, l’apprentissage supervisé, où les ensembles de données sont étiquetés pour que des modèles soient détectés puis réutilisés. Puis, l’apprentissage non supervisé, où les ensembles de données ne sont pas étiquetés, mais sont triés en fonction des similarités ou des différences. Et enfin, l’apprentissage renforcé, où les ensembles de données ne sont pas étiquetés, mais l’IA reçoit un feedback de rétroaction après avoir agi.

La vision par ordinateur

Il s’agit d’une technologie qui capture et analyse l’information visuelle à l’aide d’une caméra. On l’utilise dans l’identification de signature ou encore l’analyse d’images médicales.

Le NLP (Natural language processing)

Le traitement du langage naturel est le traitement du langage humain par un programme. La détection de spam en est un vieil exemple. Toutefois, les approches actuelles sont basées sur le machine learning. Elles comprennent donc la traduction de texte, l’analyse des sentiments et la reconnaissance vocale.

La robotique

La robotique consiste en la conception et la fabrication de machines automatiques et de robots. Dans le domaine industriel, la robotique produit des automates réalisant des fonctions précises sur des chaînes de montage. La robotique produit aussi des engins capables de se mouvoir dans différents milieux : dangereux (pollués, radioactifs…), aérien, sous-marins, spatiaux… Outre l’industrie, la robotique concerne ainsi aujourd’hui la recherche scientifique, les activités de défense militaire ou de maintien de l’ordre. Elle intéresse également le secteur médical, pour les prothèses, les assistances aux chirurgiens ou aux infirmiers. Ils sont ensuite utilisés dans les chaînes de montage pour la production automobile. La robotique concerne aussi le domaine sciences spatiales, par exemple la NASA afin de déplacer de gros objets dans l’espace. Les chercheurs tentent désormais d’intégrer le machine learning pour construire des robots qui peuvent interagir dans des contextes sociaux. 

Les voitures autonomes

Les  véhicules autonomes combinent la vision par ordinateur, la reconnaissance d’images et le deep learning. Ainsi, l’intelligence artificielle développe une habileté automatisée à piloter un véhicule. Et ce, tout en restant dans une voie donnée et en évitant les obstacles imprévus, tels que les piétons. Pour des études à l’étranger, en France, de nouveaux cursus et spécialisations sont apparues ces dernières années, particulièrement dans les écoles d’ingénieurs. Par exemple, à l’Ecole Supérieure des techniques Aéronautiques et de Construction Automobile-ESTACA, on propose une formation en « Véhicules, Systèmes autonomes et connectés ». L’objectif de ce parcours est de former des profils d’ingénieurs véhicules autonomes et connectés. Ce cursus répond à une demande forte des entreprises de disposer d’ingénieurs capables de concevoir des solutions innovantes pour répondre à l’évolution technologique du secteur des transports et de la mobilité urbaine notamment dans le domaine de l’internet des objets.