Guide des modèles d’IA : caractéristiques et fonctionnement
L’intelligence artificielle (IA) transforme comment les entreprises opèrent, avec des décisions plus rapides, des informations plus approfondies et une automatisation évolutive. Ce guide détaille les caractéristiques des modèles d’IA, leurs différences avec le machine learning (ML) et le deep learning (DL) et leur utilisation au sein d’entreprises de premier plan pour obtenir des résultats concrets.
- Présentation
- Différences entre les modèles d’IA, de ML et de DL
- Modèles d’IA populaires et leurs applications pratiques
- Ressources
Présentation
L’intelligence artificielle devient un élément central des opérations modernes dans les entreprises, en particulier dans celles qui sont data-driven. En effet, les modèles d’IA accélèrent le processus de compréhension et d’interprétation des données. Capables d’analyser rapidement des données, d’en dégager des tendances et de formuler des prédictions, ces puissants programmes sont désormais essentiels pour une prise de décision efficace, voire parfois automatisée.
Différences entre les modèles d’IA, de ML et de DL
L’intelligence artificielle est un terme large qui désigne un groupe de technologies qui s’appuient sur des machines pour simuler le fonctionnement de l’esprit humain. Le machine learning (ML) et le deep learning (DL) sont des sous-catégories de l’IA. Chacun a son propre ensemble de processus pour entraîner les machines à exécuter des processus cognitifs semblables à ceux d’un être humain.
Modèles de ML
Le machine learning est une branche de l’IA qui entraîne des machines à tirer des enseignements de leur expérience. Les modèles de ML sont fournis avec des données d’entraînement étiquetées (apprentissage supervisé) ou avec des données brutes non étiquetées (apprentissage non supervisé). Les modèles de ML reproduisent la façon dont les humains apprennent : en essayant et en se trompant. Au fil du temps, les modèles bien entraînés feront des prédictions de plus en plus précises. Les modèles de ML sont largement utilisés, avec des applications autour de la prévision (ex., prédiction des ventes du mois suivant), de la segmentation (ex., détection des transactions frauduleuses) et du clustering (ex., identification des articles achetés par des clients similaires) et d’autres systèmes de recommandations.
Modèles de DL
Le deep learning est une sous-catégorie du machine learning. Un modèle de DL est essentiellement un réseau neuronal multicouche, dans lequel chaque couche comprend une série de nœuds interconnectés. La « profondeur » du modèle de deep learning dépend de son objectif. Certains modèles de DL avancés sont composés de milliers de couches, chaque couche successive affinant encore la précision des prédictions du modèle. Ce type de modèle d’IA alimente de nombreuses applications qui utilisent de grandes quantités de données non structurées (ex., images, vidéos, documents), telles que les technologies de véhicules autonomes, les assistants vocaux numériques et les solutions de social listening.
Modèles d’IA populaires et leurs applications pratiques
De nombreux modèles d’IA différents sont utilisés de nos jours. Voici six des plus courants, avec une brève explication du fonctionnement de chacun et de leurs cas d’usage réels.
Régression linéaire
La régression linéaire est un modèle de ML conçu pour trouver la relation linéaire entre des variables d’entrée et de sortie. En identifiant la droite qui relie le plus directement ces deux variables, il est possible d’entraîner des modèles de régression linéaire pour prédire avec précision la valeur de la variable de sortie en fonction de la variable d’entrée donnée. Les modèles de régression linéaire sont populaires pour l’analyse des risques et apportent ainsi une aide précieuse aux institutions financières pour évaluer leur exposition à certains risques.
Régression logistique
Apparentée à la régression linéaire, la régression logistique est fréquemment utilisée pour résoudre des problèmes de classification. Cette technique est idéale pour estimer la probabilité qu’un événement se produise à l’aide d’un ensemble de variables indépendantes. La régression logistique est notamment utilisée dans le domaine de la recherche médicale. Les chercheurs peuvent l’appliquer pour comprendre comment certaines maladies, comme le cancer, sont influencées par des facteurs génétiques, afin de développer des tests plus précis pour ces pathologies.
Arbres de décision
Les arbres de décision segmentent les données à l’aide d’instructions if-else. Fondamentalement, les arbres de décision sont des organigrammes générés par algorithme qui catégorisent les réponses aux questions précédentes ou qui prennent des décisions en conséquence. Ils servent notamment à générer des segmentations clients précises, qui peuvent être utilisées pour créer des offres personnalisées, réduire la perte de clients et rester compétitifs.
Forêts aléatoires
Une forêt aléatoire représente un bosquet entier d’arbres de décision liés entre eux, dans lequel chacun produit son propre résultat ou sa propre décision. Les entrées de tous les arbres sont ensuite agrégées pour créer une décision ou une prédiction unique et plus précise. Les retailers peuvent utiliser des forêts aléatoires pour prédire plus précisément le comportement des acheteurs à l’aide des informations fournies par ce modèle afin d’améliorer leurs ventes.
Réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux sous-tendent le deep learning. Ces modèles comprennent de nombreuses couches de nœuds interconnectés. Chacun de ces nœuds est une unité de calcul avec au moins une connexion d’entrée pondérée, une fonction de transfert qui combine les entrées et une connexion de sortie. Les nœuds sont organisés en couches connectées, de façon à refléter la structure des synapses du cerveau humain. Les réseaux neuronaux excellent dans la gestion de la complexité et l’analyse de grandes quantités de données diverses. Les responsables de supply chains les exploitent souvent pour prendre des décisions, prévoir la demande et optimiser les niveaux de stock.
Grands modèles de langage
Les grands modèles de langage (LLM) relèvent d’un type de deep learning. Ils sont capables de comprendre et de générer du langage. Entraînés à l’aide d’énormes jeux de données, ces modèles d’IA sont incroyablement polyvalents et peuvent prendre en charge diverses tâches : générer des réponses écrites à des questions, traduire des langues, résumer des documents et bien plus encore. Les entreprises de tous les secteurs utilisent des LLM pour améliorer leur service client, et tout particulièrement pour détecter des opinions et des émotions. Les entreprises peuvent exploiter des LLM pour analyser l’activité sur les réseaux sociaux, les avis en ligne et les interactions sur les chats de service client afin de mieux comprendre les opinions de leurs clients, de suivre la réputation de leur marque et d’améliorer leurs offres de produits et services.
