Robotique : quand les machines apprennent et développent leur intelligence artificielle

L’intelligence artificielle franchit une nouvelle étape en permettant aux machines d’apprendre. L’informaticien Umrit Lokeshwar nous en dit plus sur le concept d’apprentissage automatique ou ‘machine learning’.

Les robots seront-ils un jour plus intelligents que les humains ? L’une des facettes de l’intelligence artificielle est l’apprentissage automatique, ou ‘machine learning’. L’informaticien Umrit Lokeshwar rappelle que l’intelligence artificielle est déjà présente dans de nombreux secteurs comme l’industrie et les aéroports. « Aujourd’hui à travers le monde et même à Maurice, nous faisons face à l’intelligence artificielle, la réalité virtuelle et les objets connectés. Tout cela s’inscrit dans le but de modernisation afin d’améliorer la qualité de vie de chaque humain. Nous parlons maintenant d’un paradigme connu comme l’apprentissage automatique. Il s’agit d’une étape indispensable de la technologie », commente Umrit Lokeshwar dans une déclaration au Dimanche / L’Hebdo.

Selon cet expert, afin de démystifier le concept de ‘machine learning’, il est primordial de comprendre le mode opératoire de cette technologie. Umrit Lokeshwar souligne que l’apprentissage automatique est un dérivé de l’intelligence artificielle et du ‘big data’. Ce principe comprend la conceptualisation, l’analyse, le développement et l’implémentation de méthodes. Cela mène l’intelligence artificielle à évoluer en se basant sur des données qui contribuent au bon fonctionnement du modèle.

« Attention, le ‘machine learning’ ne se résume pas à ‘Terminator’, comme certains d’entre nous le présument. C’est un chantier en développement qui demande une synthétisation de plusieurs facteurs. Le but pour les machines est de penser, d’agir et de réagir comme un humain voire mieux. Mais espérons qu’ils ne nous prennent pas nos emplois. L’apprentissage automatique aide à concevoir une analyse prédictive en se basant sur des données, qui sont ensuite converties en modèles ou représentations visuelles. Celle-ci permettent ensuite aux décideurs de prendre des décisions stratégiques qui contribuent à une maximisation des profits », explique Umrit Lokeshwar. 

Il ajoute que plus les données sont nombreuses, plus les résultats sont consistants. L’apprentissage automatique peut être classée en trois catégories : la régression qui est un algorithme supervisé, la classification qui classifie une donnée dans une catégorie spécifique et le clustering qui appartient aux algorithmes non supervisés. 

« Vous vous demandez sûrement comment internet vous propose des publicités sur un produit que vous venez de chercher sur un site, c’est de la ‘machine learning’. Nous avons aussi des ‘chatbots’ souvent utilisés sur les réseaux sociaux. L’apprentissage automatique aide à détecter des comportements frauduleux et anormaux dans le secteur financier. La conduite automne de voitures est aussi de la ‘machine learning’. L’avenir nous dira si nous pourrons utiliser l’apprentissage automatique pour prédire les élections. Pour l’instant nous devons nous focaliser sur l’intelligence artificielle ainsi que sur le ‘deep learning’ qui bientôt sera de la partie. La technologie nous assurera-t-elle un brillant futur ? Seul le temps nous le dira », conclut l’informaticien.