IA : trois raisons qui expliquent un tel battage médiatique

13 septembre 2023 | Jay Slade, Vice-président, Analyse et veille stratégique, RBC Dominion valeurs mobilières


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Si vous avez entendu parler de l’intelligence artificielle (ou « IA ») ces derniers temps, vous n’êtes pas le seul. Ce terme s’est retrouvé dans les nouvelles, les médias sociaux, les films, les programmes populaires de câblodistribution et de diffusion en continu, les publicités, bref, presque partout. Comme toutes les nouvelles technologies, elle apporte son lot de spéculation, de fantasme, d’exagération et, bien entendu, de pessimisme. Mais avant d’appuyer sur le bouton d’alarme, il est utile de comprendre ce qui se passe et en quoi consiste l’IA en termes simples.


L’IA est un changement qui se prépare depuis des décennies. L’IA représente fondamentalement un programme mathématique, et plus précisément une série d’algorithmes et de procédures. Elle existe depuis de nombreuses décennies et a été perfectionnée au fil du temps, mais en gros, il s’agit d’un programme mathématique. Pour les statisticiens-analystes (ou « scientifiques de données »), ce programme mathématique représente l’un de nombreux outils dans leur coffre à outils dont ils se servent pour résoudre des problèmes. Il n’est pas étonnant qu’elle soit déjà largement utilisée dans le monde entier et dans de nombreux secteurs différents depuis des décennies.

Dans ce cas, qu’est-ce qui explique le battage médiatique observé récemment ? La réponse à cette question est triple.

1. Grâce aux progrès en matière de matériel informatique réalisés au fil des ans, il est devenu beaucoup plus facile pour pratiquement tout le monde d’utiliser les algorithmes nécessaires. 

Il est loin le temps où seuls les superordinateurs pouvaient mettre à l’essai l’IA. Il est probable que l’appareil sur lequel vous lisez le présent article dispose d’une puissance de traitement suffisante pour utiliser l’IA dans une certaine mesure. Du point de vue des logiciels, la plupart des marques et des outils analytiques les plus courants ont intégré cette fonctionnalité depuis déjà quelques décennies, et toute une génération d’analystes et de scientifiques ont désormais acquis l’expérience d’apprendre quand et où les outils d’IA peuvent se révéler utiles par rapport aux techniques d’analyse traditionnelles. Mais de nouveaux logiciels sont créés tous les jours et comme l’IA n’est qu’un programme mathématique, la capacité de l’utiliser est chaque jour de plus en plus répandue.

2. L’essor des données. 

Pour que l’IA fonctionne et qu’elle ait un sens, il faut que des données accessibles soient disponibles pour l’entraîner. Comme chacun le sait, nous vivons à une époque de création et de stockage massifs de données, et grâce au stockage infonuagique et à des avancées comparables, ces données sont facilement accessibles. Il n’y a pas que la quantité de données qui compte, mais aussi le type de données. Au cours de la dernière décennie, nous avons constaté une utilisation accrue de certains types de données comme les vidéos, les gazouillis, les médias sociaux, les textes, les images, etc. Ces types de données conviennent particulièrement à un outil spécifique du coffre à outils, à savoir l’IA.

3. Des cas d’utilisation spécifiques sont apparus, pour lesquels il était logique d’avoir recours à l’IA.

Les entreprises et les gouvernements ont été confrontés à des problèmes très particuliers qu’ils ont tenté de résoudre à l’aide de sources de données relativement nouvelles. C’est ici que la spéculation et la science-fiction entrent souvent en jeu. Bien qu’il soit amusant d’imaginer des voitures sans conducteur ou des robots qui pourraient faire la lessive, des cas d’utilisation plus banals et moins spectaculaires font partie de notre quotidien. Prenons l’exemple d’une entreprise qui souhaite examiner tous les commentaires la concernant sur les médias sociaux et déterminer si ces commentaires sont favorables ou non. Pour y parvenir, elle doit entraîner un modèle d’IA en y versant des données antérieures, en lui enseignant quels commentaires sont favorables ou défavorables. Une fois que ce travail est achevé, le modèle d’IA aura « appris » et sera en mesure de digérer chaque jour de nouvelles données provenant des médias sociaux et commencer à déterminer les tendances favorables ou pas. Évidemment, l’ordinateur est dénué d’émotions et ne fait qu’exécuter un programme mathématique. Comme dans tous les cas d’IA, un problème spécifique doit être identifié par un être humain, et des valeurs humaines sont nécessaires pour l’entraînement de l’IA. L’intervention humaine ne concerne pas tant le « comment » que le « quoi » et le « pourquoi ».


Dans ces conditions, pourquoi un tel battage médiatique pour l’IA ? L’IA a la cote étant donné qu’un plus grand nombre d’ordinateurs peuvent l’utiliser, que plus de données utiles sont disponibles et que des humains futés conçoivent des applications plus utiles qu’avant. Comme pour toute nouvelle technologie, celle-ci n’est pas problématique en soi. Comme nous l’expliquerons dans la cadre de notre prochain billet de blogue, c’est le comportement humain qui représente le véritable problème.


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