Types d'intelligence artificielle
Catégorisation des IA
Il existe plusieurs types d'intelligence artificielle (IA) actuellement utilisés dans divers domaines. Voici une liste des principaux types d'IA :
IA faible (ou étroite)
Ce type d'IA est conçu pour effectuer une tâche spécifique et ne possède pas la capacité de généraliser ses compétences à d'autres domaines. Les systèmes d'IA faible sont spécialisés et limités à une fonction précise.
IA forte (ou générale)
Contrairement à l'IA faible, l'IA forte a la capacité de comprendre, d'apprendre et de s'adapter à des tâches variées, similaire à la cognition humaine. Cependant, une IA forte de ce niveau n'est pas encore pleinement réalisée.
Apprentissage supervisé
Un type d'IA qui apprend à partir de données étiquetées, où chaque exemple d'entraînement est associé à une réponse désirée connue.
Apprentissage non supervisé
Ce type d'IA apprend à partir de données non étiquetées, cherchant à identifier des schémas et des relations sans avoir d'exemples préalables.
Apprentissage semi-supervisé
Une combinaison d'apprentissage supervisé et non supervisé, utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour former le modèle.
Apprentissage par renforcement
L'IA apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Elle reçoit des récompenses ou des sanctions en fonction des actions qu'elle entreprend.
Réseaux de neurones artificiels
Inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, ces systèmes utilisent des connexions artificielles entre « neurones » pour traiter des informations.
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Un type spécialisé de réseau de neurones utilisé principalement dans le traitement d'images, où les connexions sont organisées de manière à détecter des motifs locaux.
Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Ces réseaux sont conçus pour traiter des données séquentielles, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que la reconnaissance de la parole et la traduction automatique.
Traitement du langage naturel (NLP)
Les systèmes NLP permettent aux machines de comprendre, interpréter et générer un langage humain.
Vision par ordinateur
Les algorithmes d'IA analysent et comprennent des informations visuelles, utilisés dans des applications telles que la reconnaissance faciale et la classification d'images.
IA évolutive
Elle utilise des algorithmes génétiques et d'autres techniques pour évoluer et améliorer ses propres performances au fil du temps.
Exemples
ChatGPT
Il est généralement classé comme une forme de traitement automatique du langage naturel (NLP) basée sur des modèles de langage pré-entraînés. Plus précisément, il s'inscrit dans la catégorie des modèles de langage basés sur des réseaux de neurones, en particulier dans la famille des modèles de transformer.
Pour le situer dans la liste que nous avons établie :
ChatGPT s'inscrit principalement dans la catégorie du traitement du langage naturel basé sur des réseaux de neurones, avec une architecture de type transformeur.
- Traitement du langage naturel (NLP) : ChatGPT appartient à cette catégorie, car il est principalement conçu pour comprendre et générer du langage naturel.
- Réseaux de neurones artificiels : ChatGPT est basé sur l'architecture des transformeurs, une forme spécifique de réseau de neurones, qui est largement utilisée dans le domaine du NLP.
- Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Contrairement aux RNN traditionnels, les modèles de transformer, dont fait partie ChatGPT, n'ont pas de dépendances séquentielles strictes, ce qui les rend plus efficaces pour traiter des données séquentielles comme le langage naturel.
