Comment expliquer l’IA, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel

L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (PNL) sont trois des technologies les plus puissantes auxquelles notre société moderne a accès. Ils peuvent traiter des données en quantités énormes d’une manière qu’aucun être humain ne pourrait espérer atteindre, et ils révolutionneront la façon dont nous considérons tous les aspects de notre vie.

En même temps, ils peuvent être assez compliqués à comprendre, en particulier pour les personnes qui n’ont pas l’habitude de travailler avec les nouvelles technologies.

Le problème est que vous ne pouvez pas simplement vous enterrer la tête dans le sable et espérer que l’IA, le ML et la PNL disparaîtront. Parce que la société évoluera sans vous et vous finirez par être laissé pour compte.

Comment expliquer l’IA, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel

La bonne nouvelle est que tant que vous utilisez un langage simple et des exemples accessibles, il n’y a aucune raison pour que vous ne puissiez pas les expliquer, même aux personnes les plus démodées et les plus averses de technologie de votre entreprise.

Votre accessibilité aux explications est importante car sans encourager d’autres personnes de votre entreprise à acheter de nouvelles technologies, vous ne pourrez pas les déployer dans toute votre entreprise.

En fait, ces trois technologies sont déjà si omniprésentes qu’il n’est plus seulement utile de les connaître. Il est obligatoire.

Dans cet esprit, examinons de plus près l’IA, le ML et la PNL, ainsi que leurs implications pour vous et votre entreprise.

Comment expliquer l’IA?

L’intelligence artificielle (IA) est l’utilisation de la technologie pour imiter le cerveau humain. Normalement, les ordinateurs et les algorithmes fonctionnent en répondant à une entrée humaine et en suivant un ensemble de règles programmées dans ceux-ci lorsqu’ils ont été développés pour la première fois.

L’intelligence artificielle est un peu différente en ce qu’elle est conçue pour fonctionner davantage comme un être humain.

Par exemple, utilisons un algorithme qui regarde les photos pour déterminer si elles montrent un chat. Un algorithme traditionnel peut suivre un ensemble de critères, rechercher des moustaches ou des oreilles de chat, et il peut être trompé par quelqu’un habillé pour une soirée déguisée.

En revanche, un algorithme d’IA serait fourni avec des milliers d’images de chats et laissé à lui-même. Il formerait ses propres conclusions sur ce à quoi ressemblait un chat et serait capable de fonctionner beaucoup plus comme un être humain. Après tout, regardez-vous un chat et parcourez-vous une liste de contrôle pour déterminer s’il s’agit réellement d’un chat? Ou savez-vous à quoi ressemble un chat?

AI – une machine de prédiction

Les algorithmes d’intelligence artificielle ont également été appelés «machines de prédiction», et la raison en est qu’ils prédisent essentiellement ce qu’un humain pourrait penser ou faire dans une situation donnée.

C’est en fait ainsi que fonctionnent les voitures autonomes. Ils n’ont pas une tonne d’algorithmes différents leur disant quoi faire, mais ils ont plutôt analysé des millions de kilomètres de conduite humaine et s’en servent pour faire des prédictions sur ce qu’un conducteur humain ferait.

En fonctionnant comme une machine de prédiction et en effectuant des calculs à une vitesse incroyablement rapide.

Cette machine de prédiction rapide et ces calculs expliquent pourquoi les algorithmes d’IA peuvent conduire des voitures et ou mieux que des conducteurs humains. En fait, certains futurs penseurs suggèrent que les voitures à propulsion humaine finiront par devenir illégales car elles ne seront pas aussi sûres que les voitures autonomes.

Comment expliquer le ML?

L’apprentissage automatique est essentiellement la prochaine étape de l’intelligence artificielle, bien que les deux soient similaires et souvent utilisés conjointement.

L’idée derrière l’apprentissage automatique est de fournir d’énormes quantités de données à un algorithme pour tirer ses propres conclusions en fonction des données..

L’apprentissage automatique nécessite généralement beaucoup moins de pilotage que l’IA, souvent parce que les programmeurs ne savent pas vraiment ce que l’algorithme va découvrir.

Revenant à l’exemple d’un algorithme pour identifier des images de chats, un algorithme d’IA recevrait des milliers d’images de chats et serait chargé d’identifier les points communs.

Un algorithme d’apprentissage automatique recevrait des millions d’images non triées et déciderait de lui-même qu’il y avait des similitudes entre les photos de chats.

C’est l’apprentissage automatique qui alimente le système de recommandations de Netflix, un algorithme connu pour sa puissance et sa précision.

En analysant toutes les données de visualisation de ses utilisateurs, Netflix peut faire des recommandations super personnalisées pour les personnes en fonction de ce que d’autres utilisateurs similaires ont apprécié. Amazon fait quelque chose de similaire avec ses recommandations de produits.

Ce qui est particulièrement intéressant à propos de l’apprentissage automatique, c’est qu’il devient de plus en plus puissant à mesure qu’il accède à de plus en plus de données. C’est un peu le contraire des rendements décroissants, un effet boule de neige impressionnant qui agit comme un cadeau qui continue de donner.

L’apprentissage automatique est donc à la base de bon nombre des applications et des outils que nous utilisons quotidiennement, et cela ne fera que devenir de plus en plus courant au fur et à mesure que le temps passe.

Ce n’est peut-être pas une surprise, étant donné le rythme rapide auquel la technologie se développe parallèlement à l’énorme quantité de données que nous créons quotidiennement.

Avec autant de données et autant de systèmes disparates, l’apprentissage automatique n’est pas seulement agréable à avoir – il devient de plus en plus essentiel.

Dans de nombreux cas, c’est la colle qui maintient les autres systèmes ensemble, et nous ne pourrions tout simplement pas fonctionner sans elle. À l’avenir, cela deviendra de plus en plus important pour notre société, alimentant tout, de nos systèmes de santé aux villes plus intelligentes.

Comment expliquer la PNL?

Le traitement du langage naturel est un sous-ensemble de l’IA et de l’apprentissage automatique qui vise spécifiquement à permettre aux ordinateurs de traiter et de comprendre le langage humain.

Chaque fois que vous posez une question à Alexa, elle utilise le traitement du langage naturel pour comprendre le contexte de ce qui est dit. Puis elle l’utilise à nouveau lorsqu’elle formule une réponse que les êtres humains peuvent comprendre.

Une réponse qu’un humain peut comprendre fait du traitement du langage naturel un outil puissant, car il agit essentiellement comme une interface entre les humains et les robots, comblant le fossé entre les deux.

La PNL alimente tout, du moteur de recherche de Google aux chatbots commerciaux (comme zfort dot com et quand c’est bien fait, vous ne remarquerez même pas qu’il est là.

La PNL est souvent négligée par rapport à l’IA et à l’apprentissage automatique, peut-être parce que les deux autres ont des utilisations plus «glamour» (supposément).

Rappelez-vous ceci:

Les gens oublient que ces mêmes algorithmes pour l’IA et le ML ne fonctionneraient pas sans la PNL. Si l’IA et l’apprentissage automatique sont les moteurs qui se trouvent sous les capots des futurs outils, la PNL est l’allumage.

Le traitement du langage naturel (PNL) est une interface entre les humains et les machines, nous permettant essentiellement tous les deux de parler le même langage.

Être l’interface est important car l’IA et l’apprentissage automatique ne peuvent fonctionner que s’ils ont accès aux données. Le traitement du langage naturel peut les aider à comprendre la parole humaine et l’écriture manuscrite.

La capacité de traduire – PNL

La PNL peut même être utilisée pour prendre des données d’une source et les traduire en données qu’une autre source peut lire.

La capacité de traduire en une source utilisable est ce qui rend le traitement du langage naturel tout aussi important que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Ils fonctionnent tous bien ensemble pour former un écosystème intelligent où les différentes technologies travaillent ensemble pour se soutenir les unes les autres.

Parce qu’il est encore relativement tôt pour l’IA, le ML et la PNL, nous sommes susceptibles de voir des combinaisons encore plus puissantes à l’avenir.

Conclusion

Maintenant que vous connaissez les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, vous avez maintenant un nouvel emploi. C’est à vous de partager ce que vous avez appris aujourd’hui avec les personnes avec lesquelles vous travaillez.

N’oubliez pas qu’il est important de connaître ces technologies même si vous ne les utilisez pas activement, car ce sont les tendances technologiques déterminantes de notre génération.

Crois le! Ces trois technologies vont tout révolutionner. Savoir ce qu’est l’apprentissage automatique aujourd’hui, c’est comme savoir ce qu’était Internet en 1998.

Il ne suffit pas qu’une seule personne de votre entreprise comprenne cette nouvelle technologie. Toute votre entreprise doit se familiariser avec ces tendances technologiques afin que vous puissiez avoir des discussions de haut niveau et prendre des décisions stratégiques importantes basées sur les connaissances et les informations et pas seulement sur votre instinct.

Heureusement, avec les informations que nous avons partagées avec vous aujourd’hui, vous devriez en savoir plus qu’assez non seulement pour comprendre l’IA, le ML et la PNL. Maintenant, allez de l’avant et enseignez à ceux qui sont sous votre influence – d’autres personnes ont besoin de connaître et de comprendre les détails.

Construisez des alliés dans votre entreprise et votre entreprise afin que vous ayez un soutien lorsque vous conduisez votre entreprise vers l’avenir.

Par-dessus tout, rappelez-vous que ces nouvelles technologies font déjà partie de nos vies et qu’elles sont vraiment là pour rester.

Ils ont prouvé leur utilité, et à mesure que la technologie continue de s’améliorer et de baisser de prix, ils ne deviendront que de plus en plus importants.

En espérant que vous réussirez à convaincre vos collègues du potentiel du logiciel. Bonne chance.

Crédit d’image ivan samkov; pexels; Merci!