Demystifier AI: à partir de zéro – Qu’est-ce que l’IA est de toute façon? | Par James McGreggor | Mai 2025

Avec cette série, nous allons fouiller dans ces sujets, dans le but de «niveler le terrain de jeu», pour le rendre accessible à tout le monde.

Pour commencer, nous allons commencer par certaines des questions les plus fréquemment posées.

«D’accord, je comprends que c’est grand. Mais qu’est-ce que c’est vraiment? Est-ce juste une autre tendance technologique, ou quelque chose de plus profond? Et qu’est-ce que cela signifie réellement pour mon entreprise?»

Quand les gens disent «IA» aujourd’hui, ils pensent généralement à Chatte, Claude, Gémeauxou outils similaires. Ce sont des applications frontales alimentées par Modèles de grande langue (LLMS) – Systèmes qui génèrent du texte de type humain basé sur des modèles de données.

Ils sont impressionnants, oui. Mais ils sont Juste une pièce du puzzle.

En réalité, L’IA est beaucoup plus large. Ce n’est pas un seul outil ou produit – c’est un domaine en évolution de l’informatique axé sur les systèmes de construction qui peuvent imiter ou améliorer l’intelligence humaine.

Pensez-y comme ceci: AI n’est pas juste Ce à quoi vous parlez – c’est aussi ce qui lit, regarder, écouter, analyser, décider, apprendre et dans de nombreux cas, agir seul.

L’IA a la capacité d’activer les entreprises d’une manière qu’ils n’ont peut-être pas pu accomplir auparavant:

• Signaler les transactions inhabituelles avant que vos comptables
• Prédire les problèmes d’inventaire avant que vos fournisseurs ne provoquent des retards
• Recommande plus de vense à la hausse que votre équipe de vente
• Surveiller le sentiment des clients en temps réel
• Ou même identifier le brassage des troubles dans une foule de milliers de personnes dans un stade

Ce ne sont pas des hypothèses. Ils sont Applications du monde réel de l’IA – chacun utilisant différents types de systèmes d’intelligence travaillant dans les coulisses.

Lorsqu’il est bien appliqué, il peut gagner du temps, réduire le coût, améliorer les décisionset même Protégez votre marque. Malent appliqué, il crée du bruit, de la confusion, du risque et des déchets.

Pour donner un sens à l’IA, nous pouvons le décomposer dans Trois façons:

1. Capacité: De quel niveau d ‘«intelligence» parlons-nous?

• Ai étroit (Ani): C’est ce que nous utilisons aujourd’hui. Il fait très bien une tâche.
  Exemples: Chatgpt, Claude, Systèmes d’inspection de qualité (par exemple, dans la fabrication), Systèmes de recommandation (par exemple, en QSR)
• Général AI (AGI): Hypothétique pour l’instant – peut apprendre et raison comme un humain.
  Toujours en développement, principalement théorique.
• AI superintelligent (ASI): Pensez à l’intelligence de niveau de science-fiction – au-delà des humains.
  Hypothétique et rien de préoccupation en ce moment – du moins pas à ceux que cette série d’articles et de séries globales cible.

Emporter: Tout ce que vous utilisez ou envisagez aujourd’hui est Ai étroit. C’est puissant, mais ce n’est pas un humain artificiel.

2. Type de technologie: qu’est-ce qui est sous le capot?

L’IA est disponible en différentes «saveurs», chacune avec des forces uniques:

• AI symbolique (Règles et logique) – Systèmes qui reposent sur la logique, les règles et les symboles pour représenter les connaissances. Les premières versions remontent aux années 1950 et sont toujours utiles dans des industries comme l’aérospatiale et la santé.
• Apprentissage automatique (ML) – AI qui apprend des données, voici quelques-unes des formes les plus courantes…
• Supervisé: Apprend des exemples étiquetés
• Sans surveillance: Trouve des modèles seuls
• Renforcement: Apprend par essais et erreurs
• Auto-supervisé: Étiquette ses propres données
• Apprentissage en profondeur: Réseaux de neurones complexes (par exemple, vision, discours)
• Réseaux neuronaux: Des modèles de calcul inspirés du cerveau humain, composés de nœuds interconnectés en couches. Ils alimentent de nombreux systèmes d’IA, en particulier dans l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur.
• Systèmes basés sur des agents – Systèmes composés d’agents d’IA autonomes qui perçoivent, raisonnent et agissent indépendamment.
• Intelligence – Inspiré par la façon dont les oiseaux, les abeilles et les fourmis se coordonnent – Considérez ces multiples agents AI autonomes ou «nœuds» de l’IA fonctionnant de cette manière.

Emporter: Vous n’avez pas besoin de savoir comment les construire – mais il est utile de savoir que l’IA se présente sous plus d’une forme, et chacun a sa place en fonction du problème que vous résolvez.

3. Cas d’utilisation: Où apparaît l’IA dans le monde réel?

C’est l’objectif le plus utile en tant que leader.

• Traitement du langage naturel (PNL): Compréhension et génération du langage.
  (Par exemple, Chatbots, systèmes de classification, modèles de langue)
• Modèle de grande langue (LLM): Les modèles d’apprentissage en profondeur (généralement basés sur les transformateurs) formés sur des ensembles de données de texte massifs pour effectuer des tâches NLP.
  (Par exemple, Chatgpt, Codex, Instructorxl, Sap Joule, Harvey, Bloomberggpt, S&P Kensho, Workday AI)
• Vision par ordinateur: Interpréter les images et la vidéo.
  (Par exemple, Inspection de qualité, détection d’anomalies, reconnaissance faciale)
• Discours et audio: Travailler avec la voix et le son.
  (Par exemple, Assistants vocaux, transcription en temps réel, surveillance acoustique)
• Robotique Automatisation physique des tâches.
  (Par exemple, Automatisation, drones, véhicules autonomes)
• Systèmes de recommandation: Livraison de contenu personnalisée, engagement client et systèmes de fidélité.
  (Par exemple, Netflix, Amazon, programmes de fidélité dans les QSR)
• Intelligence de décision: Prévision avancée et analyse.
  (Par exemple, Prévision, modélisation des risques, stratégies de tarification)

Exemple: cas d’utilisation de la prévention des émeutes
Disons que vous souhaitez surveiller la sécurité publique lors d’un événement. Les personnes sur le terrain, et même avec le soutien de personnes surveillant les caméras, ne peuvent que suivre autant. Comment l’IA peut-elle aider?

• Utiliser vision par ordinateur pour détecter les anomalies ou certains modèles de comportement de la foule
• Utiliser analyse de la parole Pour détecter l’agression
• Utiliser intelligence de décision pour évaluer et alerter
• Continuez à apprendre et à s’entraîner (Ml) Les modèles de la rétroaction humaine (humain dans la boucle) sont plus précis

Avec l’IA, vous auriez toujours des gens sur le terrain, et les humains surveillent à distance, mais maintenant ils sont habilités avec un ensemble supplémentaire d’yeux et d’oreilles pour pouvoir être proactif et répondre aux situations avant de devenir incontrôlables ou même de se produire.

Emporter: Le plus Les précieuses conversations sur l’IA commencent par un problème – pas avec un outil.

L’IA n’est pas arrivée pendant la nuit. Les fondations ont été posées au fil des décennies. Mais autour 2022quelque chose a changé. Trois grandes percées sont entrées en collision:

1. Puissance de calcul massive est devenu plus abordable
2. Quantités sans précédent de données est devenu disponible
3. Transformateurs (une nouvelle architecture de modèle d’IA) de nouvelles capacités déverrouillées – en particulier dans la langue

C’est ce que les outils alimentés comme Chatgpt et ont fait que l’IA se sent soudainement «réelle».

Vous n’avez pas besoin de chasser chaque objet brillant. Au lieu de cela, concentrez-vous sur ces trois étapes:

1. Comprendre votre environnement. Où les décisions sont-elles lentes, les erreurs fréquentes ou les idées enterrées dans les données?
2. Explorez des cas d’utilisation spécifiques. Ne commencez pas par «AI». Commencez par un problème commercial.
3. Partenaire sagement. Travaillez avec des gens qui comprennent à la fois votre entreprise et Le paysage en évolution de l’IA – éviter les puristes et rechercher des conseillers pragmatiques.

L’IA n’est pas l’avenir – c’est le «maintenant »et en tant que leader, votre travail n’est pas de devenir un expert en IA. C’est pour devenir alphabétisé par l’IA – afin que vous puissiez poser les bonnes questions, encadrer les bons problèmes et diriger votre organisation avec vision, pas peur. Parce que, bien que la technologie puisse être complexe, l’opportunité est claire: ceux qui comprendre et appliquer l’IA dans un but façonnera la prochaine génération d’entreprises.

Dans ce premier article de la série, nous avons couvert des concepts de haut niveau liés à l’IA, garantissant que les concepts seront plus faciles à comprendre alors que nous plongeons plus profondément dans l’IA, tout en vous aidant à être prêt à avoir ces conversations avec vos clients, votre personnel et tous ceux avec qui vous interagissez, même l’IA.

Avez-vous des questions sur les informations partagées? Quels défis techniques voyez-vous aujourd’hui qui pourraient utiliser un soutien stratégique?