Comment Faire Une IA (Expliqué Pour Débutants)

Vous vous demandez comment faire une IA ? 

Découvrez sans attendre les étapes clés pour transformer cette vision en réalité. 

Cet article vous guide à travers le processus de création d’une IA réussie, de l’importance cruciale de la puissance de calcul à la nécessité d’un suivi rigoureux, pour une intelligence artificielle à la hauteur de vos ambitions.

La réussite de votre IA dépend également de la puissance de calcul disponible pour son entraînement et d’un suivi minutieux de ses performances pour l’ajuster en continu.

L’Intelligence Artificielle, C’est Quoi ?

Il est important de commencer par définir clairement l’IA. D’un rêve littéraire à la réalité, comment est-elle née ? Revenons sur les premiers pas de cette technologie et ses déclinaisons disponibles à ce jour.

En effet, il existe plusieurs types d’intelligence artificielle.

Définition de l’Intelligence Artificielle

Prenons la définition du Parlement européen pour nous éclairer.

C’est une machine qui tend à « reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ».

L’IA désigne donc toute forme de technologie basée sur l’imitation des capacités cognitives de l’homme. Pour illustrer cette capacité, on peut citer la création des images par IA, qui montre comment cette technologie peut appliquer sa créativité à des tâches visuelles complexes.

L’IA correspond donc à toute forme de technologie se basant sur l’imitation des capacités cognitives des humains. Elle peut même parvenir à surpasser nos aptitudes comme l’a démontré, en 2016, l’IA AlphaGo, en battant le joueur de go de haut niveau Lee Sedol.

L’IA opère dans le domaine informatique et nécessite deux éléments essentiels à son bon fonctionnement. Elle a besoin de nombreuses données et des algorithmes pour les traiter.

Maintenant, que vous avez compris de quoi il s’agit, vous aimeriez savoir qui l’a inventé.

Histoire de l’Intelligence Artificielle

Bien avant qu’elle ne devienne réalité, l’IA a été imaginée et rêvée par des visionnaires littéraires comme l’écrivain de science-fiction russo-américain Isaac Asimov. Il a dépeint, cinquante ans en avance sur son temps, des sociétés faisant face à cette technologie fascinante notamment à travers sa série de romans « Fondation ».

Les humains ont toujours imaginé et fabriqué des machines qui pourraient les imiter ou du moins se rapprocher d’eux, à l’instar des automates. Il faudra toutefois attendre le XXème siècle, avec l’arrivée des premiers ordinateurs, pour que l’on puisse faire de cette idée une réalité prégnante.

Dans les années quarante, Norbert Wiener, mathématicien, se penche sur la cybernétique. Il s’agit de la science étudiant la communication et les systèmes de commandes chez les êtres vivants.

En 1950, Alan Turing, brillant mathématicien, met au point un test, baptisé test de Turing, permettant de mesurer l’intelligence d’une machine. Cette machine échange avec une personne via une messagerie textuelle. Si l’évaluateur ne parvient pas à déterminer qui est la machine, en conséquence, on considère cette dernière comme intelligente.

Le terme « intelligence artificielle » serait attribué à John Mc Carthy, organisateur de la conférence de Dartmouth en 1956, événement fondateur de l’intelligence artificielle comme domaine de recherche.

Dans les années soixante, toutefois, les machines n’avaient pas assez de mémoire pour procéder, puis dans les années quatre-vingt, les systèmes-experts prometteurs avaient toujours leurs limites.

Il faudra attendre l’année 2010 pour que l’IA se développe avec l’exploitation de données conséquentes et la performance de calcul décuplée des ordinateurs, grâce notamment aux nouveaux processeurs de cartes graphiques.

Pas étonnant que IBM, Google, Microsoft et bien d’autres acteurs investissent dans cette technologie. Des résultats impressionnants en découlent avec le changement d’approche : on parle de « machine learning ». Au lieu d’imposer un système de règles, on met à disposition à la machine des données massives et on la laisse apprendre par elle-même.

C’est l’âge d’or de l’IA qui démarre…

Types d’Intelligence Artificielle

On distingue trois formes d’IA.

L’ANI : l’intelligence artificielle étroite

Ce type d’IA étroite ou faible simule le comportement humain, elle est développée pour remplir une fonction précise et limitée. En bref, elle est programmée pour se concentrer sur une seule et unique tâche. C’est à date la seule forme d’intelligence artificielle développée.

On la retrouve dans les assistants virtuels comme Siri ou Alexa. Elle est aussi présente dans les logiciels de reconnaissance d’images, de reconnaissance vocale ou faciale. La création de logo s’intègre également dans ses applications, où la précision et la créativité de l’IA peuvent transformer des idées en visuels percutants.

Le secteur automobile y a recours pour concevoir ses voitures dites « autonomes ». La Tesla avec son mode « autopilote » par exemple permet d’automatiser une partie de la conduite. Des robots ou des drones fonctionnent sur le même modèle.

Google Search se base sur cette IA, tout comme les outils de diagnostic de certaines maladies comme des cancers.

Les annonceurs aussi, évidemment, utilisent l’IA pour adapter leurs communications et personnaliser leurs offres au comportement de leurs utilisateurs.

De même, les filtres anti-spam ou des outils en place sur les réseaux sociaux parviennent par exemple à repérer le contenu illégal ou dangereux.

AGI : l’intelligence artificielle générale

L’IA forte est encore un défi. Il s’agit de réussir à mettre en marche une IA fondée sur la théorie de l’esprit, calquant le fonctionnement du cerveau humain. Cette technologie pourrait comprendre les personnes, percevoir leurs émotions, leurs besoins et les imiter. En bref, la machine devrait acquérir une conscience et être capable d’adapter son comportement en fonction de son expérience.

Fujitsu a conçu un ordinateur ultra puissant, le K, qui a permis de reproduire une seconde d’activité neuronale en 40 minutes… oui oui, 40 minutes ! Ce prototype est donc encore très loin de se rapprocher de l’IA forte.

ASI : la superintelligence artificielle

Cette IA est la plus terrifiante dans le sens où elle permettrait non pas d’imiter les humains ou d’appréhender leur comportement, mais de penser par elle-même et d’avoir conscience de sa propre existence. En bref, la machine serait capable de ressentir ses propres émotions, besoins ou encore désirs.

La fascination pour ce type d’IA ne cesse d’inspirer les histoires de science-fiction dystopiques. L’une des dernières en date, le film The Creator, sorti en 2023, qui met en scène la guerre que se livrent l’IA et les humains qui ont perdu le contrôle sur leur technologie et ont peur de disparaître.

De quoi seront capables les chercheurs dans ce domaine ? Les spéculations vont bon train, mais seul l’avenir nous le dira.

Processus de Création d’une IA

Maintenant, vous vous demandez comment créer une IA ?

Vous avez identifié un problème du quotidien qu’une IA pourrait régler en deux temps, trois mouvements et vous êtes déterminé à vous lancer dans ce processus de création. Il y a des étapes clés à suivre : dans un premier temps, vous devez définir votre objectif et le type d’IA que vous souhaitez développer.

Ensuite qui dit « IA », dit « base de données massives », il faut donc collecter beaucoup d’informations. Puis la phase d’entraînement de cette technologie démarre basée sur le « machine learning ». Enfin, il faut piloter cet outil !

Autant d’étapes qui méritent qu’on s’y arrête.

Choisir le Type d’IA

Vous voilà avec votre idée d’IA à développer. Vous avez défini votre objectif à atteindre ?

Avez-vous regardé les modèles existants ?

En effet, par exemple si dans le cadre de votre projet, vous avez besoin d’identifier des objets avec du contenu visuel, vous pourrez vous baser sur le système de programmation Yolo qui a déjà travaillé sur cette fonctionnalité.

Nul besoin de tout réinventer, il existe déjà de nombreux modèles à votre disposition sur lesquels vous pouvez vous appuyer !

À vous d’affiner ou de trouver le modèle d’IA qui saura le mieux répondre au problème que vous souhaitez adresser et résoudre.

Collecte de Données

Votre IA a besoin de données pour apprendre. De plus, il faut une masse de données de qualité, sans quoi son apprentissage sera biaisé et ses performances décevantes.

Où trouver ces données pour alimenter votre IA ? Il existe des données gratuites, internes ou payantes.

Celles qui sont gratuites sont accessibles via des sites en ligne ou des plateformes comme Kaggle ou encore les bases de données gouvernementales ouvertes par exemple. Il faudra traiter ces ressources manuellement : compiler, formater, annoter…

Restez vigilant concernant les licences d’exploitation de ces données et leurs limites quant à leur pertinence : il peut s’agir de données incorrectes voire biaisées. En bref, demandez-vous si ces données dites libres de droit respectent la propriété intellectuelle et la vie privée des internautes ?

Vous pouvez avoir recours à des données internes à votre entreprise ou structure : votre CRM, les statistiques de vos différents canaux, les informations de vos utilisateurs et de votre site web… Cela demande évidemment d’avoir déjà un pied dans votre domaine de recherche.

Cela ne sera sans doute pas suffisant et vous pourrez avoir besoin de données payantes. Ces ressources sont fournies par des entreprises spécialisées qui vous fourniront des données structurées et donc plus qualitatives que des données accessibles gratuitement. De plus, elles seront prêtes à l’emploi pour l’entraînement de votre IA. Cela a évidemment un coût.

Entraînement de l’IA

Votre IA a de la matière pour démarrer son entraînement et apprendre par elle-même grâce au principe du machine learning.

Vous avez à ce stade divisé vos données en deux groupes : l’un dédié à l’entraînement et l’autre aux tests à réaliser en fin de processus. L’ensemble dédié à l’entraînement permet de former le modèle tandis que le second mesure ses performances.

Vous aurez probablement besoin d’une bonne puissance de calcul. À cet effet, vous pouvez par exemple envisager des outils tels que les clouds d’Azure Machine Learning, d’OVH ou bien de Google.

Durant cette phase d’entraînement, un modèle référent va émerger. Ensuite, vous allez pouvoir tester votre modèle avec les données prévues à cet effet.

Une fois que vous obtiendrez des résultats fiables, vous pourrez enfin passer à l’étape du pilotage !

Pilotage de l’IA

Votre modèle d’IA est abouti. Vos résultats sont concluants. Vous pouvez exploiter votre IA.

Assurez un suivi des résultats de votre IA pour continuer à affiner son fonctionnement, ses paramètres et ses performances au quotidien.

Pensez également à la diffusion de votre IA, au cadre légal et à sa plus-value sur le marché. En effet, les règles en matière de législation de l’IA sont en pleine mutation : l’objectif est de protéger les données personnelles et la propriété intellectuelle.

L’IA est en plein essor, demandez-vous en quoi votre projet se distingue des autres et répond à une demande.

Ajustez et améliorez votre produit avec les retours de vos utilisateurs !

Outils Nécessaires pour Créer une IA

Vous avez saisi le processus de création d’une IA. Vous aurez sans doute besoin d’une équipe avec des compétences informatiques et structurelles sachant utiliser des outils incontournables.

Vous choisirez le langage de programmation adapté à votre projet ainsi que les logiciels ou autres ressources matérielles qui vous aideront à mettre sur pied votre IA.

C’est parti !

Langages de Programmation

Il n’y a pas de secret, pour développer une IA, la maîtrise de technologies de programmation est indispensable. Ceci étant dit, vous avez aujourd’hui de nombreux langages de programmation à votre disposition. Reste à voir le ou lesquels sont les plus adaptés à votre projet.

Python

Impossible de parler développement d’IA sans parler de Python. Ce langage présente de nombreux avantages pour le développement d’une IA. Vous aurez accès à de très nombreuses bibliothèques de données, notamment Matplotlib permettant de réaliser des représentations graphiques.

En plus d’être polyvalent, simple et accessible, Python est compatible avec de nombreuses plateformes.

Java

Java fait partie également du top 3 des langages de programmation privilégiés pour la création d’une IA. Compatible avec de nombreuses plateformes, il est facile à utiliser, mais aussi à déboguer.

La mise à disposition pour ses utilisateurs d’une mine d’information et de tutoriels explicatifs pour concevoir une IA est un atout majeur.

C++

C++ est un langage très rapide. Son temps de réponse est assez court et en plus il propose des librairies de fonctions très larges.

Notez qu’il faut être un codeur aguerri pour l’utiliser.

N’hésitez pas à explorer d’autres langages avant de jeter votre dévolu sur le langage de programmation qui vous convient : R, Julia ou encore LISP par exemple.

Logiciels

De plus en plus de logiciels intègrent l’IA pour booster l’utilisation et l’efficacité des résultats.

PyTorch

Proposé par Facebook, PyTorch utilise le langage Python et donne la possibilité d’automatiser de nombreuses actions pour un gain de temps dans le développement de votre IA. La communauté active sur cette interface donne accès à de nombreuses ressources sur le sujet.

Google AI Platform

Le géant Google propose aussi un outil pour concrétiser votre projet d’IA en utilisant notamment Kubeflow, sa plateforme open source : vous pourrez entraîner votre modèle et le piloter.

Microsoft Azure AI

Microsoft met à votre disposition une palette d’outils pour créer et entraîner votre IA de A à Z. Vous pourrez même personnaliser vos applications.

IBM Watson

Cette solution permet aux entreprises de façonner leur IA. Ses fonctionnalités incluent notamment des options de reconnaissance vocale et de chatbots à greffer à votre système.

À vous de piocher en fonction de votre projet !

Ressources Matérielles

De nombreuses bibliothèques sont mises à disposition gratuitement en ligne et permettent de développer votre IA.

Keras, par exemple est une API de réseaux de neurones pour les utilisateurs de Python qui permet d’accélérer la phase de développement de votre IA.

Pour alimenter votre banque de données et entraîner votre IA, n’hésitez pas à utiliser les ressources en ligne telles que UCI Machine Learning Repository, data.gouv, data.world ou encore Kaggle déjà cité plus haut.

Éthique et Légalité en IA

L’IA est fascinante. C’est une véritable source de solutions d’efficacité au quotidien dans de nombreux domaines. Toutefois, la technologie n’est pas sans faille, ni écueil.

Au vu des évolutions impressionnantes de cet outil, des questions sociétales, légales et éthiques se posent pour établir un cadre légal garantissant un usage respectueux de tous, sans danger, ni dérive possible.

Respect de la Vie Privée

L’IA dépend évidemment de l’exploitation massive de données. Or, certaines données privées peuvent parfois se retrouver par mégarde dans le domaine public.

Par exemple, beaucoup de données proviennent des activités des internautes en ligne afin de prédire les comportements, les préférences.

Le RGPD a été mis en place en France et en Europe, mais n’est pas toujours simple à faire respecter. Un cadre légal pour protéger les utilisateurs est en train de se mettre en place progressivement.

Impacts Sociaux

L’IA est une véritable révolution dans nos vies au quotidien. Elle permet un gain de temps dans l’accomplissement de certaines tâches. En médecine, de compiler un plus grand nombre de données plus rapidement, par exemple et d’accélérer les recherches.

De nombreux métiers sont amenés à évoluer avec cet outil : les illustrateurs, les rédacteurs, les créateurs de façon générale.. Et évidemment, de nouveaux métiers apparaissent : prompt engineer, ingénieur IA ou encore responsable d’éthique en IA, etc.

L’IA est en revanche sujette à certains biais. Les bases de données de mauvaise qualité utilisées pour l’entraînement ne sont pas toujours le reflet de la diversité de la société et reproduisent parfois des discriminations raciales ou sexistes, par exemple.

On observe également des dérives liées à l’IA exploitée par la cybercriminalité manipulant ses technologies à mauvais escient. La désinformation est un un autre phénomène préoccupant, l’apparition et la diffusion de deepfakes et de fake news floutent la réalité.

L’appel à la vigilance et surtout au renforcement de l’encadrement légal de ces pratiques est important pour le bon fonctionnement de cette technologie.

Législation de l’IA

Le cadre légal autour de l’intelligence artificielle est encore assez léger.

Cependant, l’Union européenne montre la voie et donne l’exemple en signant un accord historique pour réglementer l’IA en décembre 2023.

Ces lois seront votées au Parlement européen en 2024 et devraient entrer en vigueur d’ici 2025.

C’est une grande première !

Les règles à mettre en place se basent sur le niveau de risques encourus par la société et ses individus. Par exemple, les IA cherchant à instaurer un système de notation sociale seront interdites de même que les applications d’IA visant à manipuler le comportement humain notamment celui des populations les plus vulnérables comme les enfants ou les personnes en situation de handicap.

Certains types d’IA classifiés à hauts risques devront alors se soumettre à un cahier des charges strict afin de trouver leur place sur le marché. C’est le cas des systèmes d’identification biométrique.

Tout comme l’IA, la législation est en mutation afin de suivre les changements technologiques et leurs impacts sociétaux.

Pour Résumer

Après lecture de cet article, faire une IA vous semble presque à portée de main !

Vous devez avoir cerné les grandes étapes dans la conception d’un projet d’intelligence artificielle.

Si vous avez une idée qui pourrait faciliter ou transformer le quotidien, pourquoi ne pas tenter de l’exploiter grâce à l’IA ?

Formez-vous et entourez-vous d’une équipe solide.

Restez à l’écoute des avancées technologiques et de la législation afin de faire les meilleurs choix et de respecter la société et les utilisateurs.

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