La révolution actuelle de l’intelligence artificielle est rendue possible par 3 éléments, des données,
la puissance pour les exploiter, et la capacité à apprendre. L’intelligence artificielle
s’inspire des différents processus cognitifs humains. Notamment notre très grande capacité d’apprentissage, tout au long
de la vie.
L’IA a ainsi fréquemment recours à l’apprentissage supervisé. Par exemple, on « nourrit » un programme avec des milliers
de photos de voitures, étiquetées. Après cet « entrainement », le programme peut reconnaître, seul, des voitures de tous
types sur les nouvelles images qui lui seront présentées.
Autre composant de l’intelligence artificielle, le « Machine Learning ». On donne aux ordinateurs l’accès Ă
des données, puis on les laisse apprendre par eux-mêmes. Ce qui
leur permet de s’améliorer de manière autonome.
Quant au Deep Learning, il repose sur un réseau de neurones artificiels, qui imitent
le fonctionnement de notre cerveau. Et ce système crée des milliers d’unités, chacune
chargée de petits calculs simples.
Résoudre un problème complexe en le divisant en plusieurs sous-problèmes, avec une intelligence artificielle assignée
Ă chacun, est possible, Les chercheurs ont
utilisé l’apprentissage par renforcement, ou reinforcement learning, et un réseau de neurones artificiels. Un résultat
qui ouvre de nouvelles perspectives pour l’IA et la réalisation de tâches complexes.
Analyser un environnement nouveau, comprendre les règles qui le régissent, s’adapter… Les jeux vidéo sont un excellent champ d’action pour les chercheurs en intelligence artificielle. Ils utilisent notamment Minecraft pour entraîner des IA, en les poussant à comprendre leur environnement, construire des bâtiments ou des moyens de transports, explorer des labyrinthes et mieux coopérer.