L’intelligence artificielle a cessé d’être une inconnue pour devenir une partie intégrante de nombre de nos interactions quotidiennes entre nous et avec les dispositifs qui nous entourent. De l’Antiquité au XXe siècle, des philosophes grecs à Turing et McCarthy, nous disposons de modèles capables de générer des images photoréalistes et de multiples applications dans l’industrie. Il s’agit d’une brève introduction à l’IA et à la façon dont le département IA d’Aplicaciones Tecnológicas S.A. est spécialisé dans la création de modèles entraînés en constante évolution pour atteindre l’efficacité de ses solutions qui peuvent, de plus, être adaptées aux besoins de n’importe quel client.
L’intelligence artificielle, également connue sous son abréviation (« IA ») ou son abréviation en anglais (« AI »), est définie de manière générale comme un domaine d’étude qui cherche à développer des systèmes informatiques et des algorithmes qui présentent certaines capacités semblables à celles de l’être humain. Les origines de ce que nous connaissons aujourd’hui sous le nom d’IA remontent aux années 1940, lorsque des scientifiques ont commencé à étudier la possibilité de créer des machines capables d’apprendre et de raisonner, des idées qui n’étaient auparavant que des théories.
Le concept primordial d’intelligence artificielle remonte à l’Antiquité et à la réflexion philosophique sur la nature de l’intelligence et la possibilité de mécaniser la pensée humaine. C’est à cette époque que sont apparus les premiers mythes sur les automates (machines qui imitent la figure et les mouvements d’un être animé) comme le géant Talos, le proto-Androïde défenseur de la Crète [1].
La représentation de l’intelligence artificielle dans la fiction est une source d’inspiration et de réflexion depuis ses débuts. Des auteurs comme Isaac Asimov ont imaginé des mondes peuplés de robots dont les lois éthiques étaient intégrées dans leur programmation, tandis que des œuvres comme 2001 : l’Odyssée de l’espace d’Arthur C. Clarke ont exploré l’interaction entre les humains et une forme d’intelligence artificielle appelée HAL 9000. Ces œuvres littéraires et cinématographiques ont contribué à façonner la perception de l’IA par le public et ont soulevé des questions fondamentales sur l’éthique et la coexistence entre les humains et les machines.
Les travaux du mathématicien britannique Alan Turing ont constitué l’un des premiers fondements du développement de l’IA. En 1950, il a publié un article intitulé Computing Machinery and Intelligence [2] dans lequel il posait la question suivante : « Les machines peuvent-elles penser ? « Il a proposé le test de Turing, une méthode permettant de déterminer, à l’aide de questions, la capacité d’une machine à adopter un comportement intelligent similaire à celui d’un être humain. L’héritage des idées de Turing se perpétue encore aujourd’hui. Une version inversée de ce test, appelée CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), est utilisée quotidiennement comme mesure de sécurité pour déterminer si un humain ou une machine tente d’accéder à un système.
En 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon et d’autres scientifiques ont organisé la conférence de Dartmouth sur l’Intelligence Artificielle, dont les conclusions ont donné naissance au terme que nous connaissons tous. Cette conférence est considérée comme le point de départ de l’IA moderne..[3]
Au fil des décennies, l’IA a fait de grands progrès. Aujourd’hui, elle est utilisée dans un large éventail d’applications, de la médecine à l’industrie, et est entrée dans notre vie quotidienne par le biais de modèles génératifs de textes et d’images tels que ChatGPT. Dans le contexte industriel, l’IA est utilisée pour automatiser des tâches, améliorer l’efficacité et la productivité et prendre des décisions plus éclairées.
Au cœur de l’IA : apprentissage pour évoluer
Le « Machine Learning » (ML) est un domaine de l’IA spécialisé dans les algorithmes et les techniques qui permettent aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances sur la base de l’expérience acquise. Au sein du ML, le Deep Learning se concentre sur les algorithmes basés sur les réseaux neuronaux profonds, qui sont construits par analogie au cerveau humain.
Le département IA d’Aplicaciones Tecnológicas S.A. développe des modèles et des outils sur mesure basés sur l’IA pour résoudre les problèmes liés aux données provenant de diverses sources, telles que les secteurs de la santé ou de l’énergie, en appliquant ces systèmes et algorithmes avec un objectif clair : numériser les processus pour fournir des solutions de haute qualité, capables d’évoluer et d’optimiser n’importe quel système.
La capacité croissante de l’IA à reconnaître des modèles à travers les données collectées par les capteurs permet, par exemple, de vérifier en temps réel l’état d’une infrastructure électrique pour détecter les dysfonctionnements, tant dans l’installation elle-même que pour les actifs qui y sont connectés.
Comment fonctionne un modèle d’IA ?
Le fonctionnement des modèles d’Intelligence Artificielle repose sur l’interprétation de grandes quantités de données. Cependant, ces unités d’information, en elles-mêmes, sont inutiles si elles ne sont pas traitées.
Par exemple, dans l’apprentissage supervisé, pour qu’un modèle apprenne à reconnaître des modèles et des relations dans les informations qu’il reçoit, il faut lui fournir un ensemble de données étiquetées qui lui permettent de comprendre le résultat souhaité. Cela signifie qu’il doit savoir quelle est la réponse correcte pour chaque entrée, afin d’ajuster ses paramètres, d’améliorer sa précision au fil du temps et d’interpréter ces données d’une manière qui fournisse des informations utiles.
La sensorisation intelligente des solutions d’Aplicaciones Tecnológicas recueille les données brutes et les transforme, grâce à un modèle entraîné, en informations utiles pour le client. Cela permet d’optimiser les processus et de détecter les anomalies dès qu’elles se produisent.
Quelles sont ses applications ?
Un modèle d’intelligence artificielle (IA), tel que celui développé par Aplicaciones Tecnológicas S.A., ouvre un horizon illimité pour obtenir l’efficacité d’une prise de terre, aussi bien de l’installation elle-même que de tout élément qui y est connecté.
L’IA et l’apprentissage automatique permettent de détecter automatiquement toute anomalie et de la signaler en temps réel afin d’effectuer une maintenance corrective dans les plus brefs délais et en cas de toute éventualité (vol de matériel, dysfonctionnement des équipements, etc.).
Ainsi, les entreprises protègent leurs actifs, réduisent le gaspillage d’énergie lié à une panne et réalisent des économies. De plus, grâce à la reconnaissance de schémas et sur la base des données qu’il enregistre, il peut également prédire quand des actions de maintenance préventive seront nécessaires pour éviter des situations critiques.
De plus, en tant qu’entreprise proposant des services de outsourcing, nous sommes spécialisés pour proposer à nos clients des solutions Smart Digital Ecosystems personnalisées, leur permettant d’externaliser leurs besoins en matière d’analyse de données et d’intelligence artificielle. Ils peuvent ainsi se concentrer sur leurs activités principales et réduire leurs coûts, tout en bénéficiant de notre expertise et de nos compétences techniques en matière de développement et mise en œuvre de solutions basées sur l’IA.
[1] Mayor, Adrienne. Gods and Robots: Myths, Machines, and Ancient Dreams of Technology (Princeton University Press, 2018)
[2] Turing, A.M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, Volumen LIX, Número 236, Octubre1950, Páginas 433–460.
[3] Artificial Intelligence Coined at Dartmouth. (Dartmouth Milestones website)
