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Que représente l’IA pour vous ?
L’intelligence artificielle ne relève plus uniquement de la science-fiction. Le futur se conjugue au présent !
Pour les professionnels de la communication et des relations publiques, les avancées technologiques se sont traduites par une augmentation exponentielle du volume de données à gérer. Le Big Data oblige à consacrer davantage de temps au traitement des informations, au détriment des actions fondées sur les insights ainsi générés.
Dans la plupart des secteurs, la question n’est plus de savoir si l’intelligence artificielle doit être utilisée, mais quand elle doit l’être.
À l’ère de l’information, la concurrence est féroce et ne laisse pas de place aux retardataires. Si vous parvenez à exploiter le potentiel de l’IA, vous prendrez une précieuse longueur d’avance.
Mais avant cela, il faut savoir en quoi consiste l’intelligence artificielle.
Définition de l’intelligence artificielle (IA)
Le terme d’intelligence artificielle a été employé pour la première fois en 1956, lors de la conférence de Dartmouth. À un niveau basique, il décrit un ordinateur qui reproduit des fonctions humaines, comme l’apprentissage ou la résolution de problèmes.
Dans le domaine de l’informatique, il s’agit de l’étude des agents intelligents : des entités qui observent leur environnement et entreprennent des actions pour atteindre leurs objectifs. Les agents intelligents sont conçus pour apprendre à partir des instructions données par les humains et réaliser des tâches spécifiques sans intervention extérieure.
À mesure que les systèmes informatiques ont été perfectionnés, l’intelligence artificielle a progressé elle aussi, développant sa capacité d’apprentissage pour réussir à traiter des tâches de plus en plus complexes. L’IA est un domaine scientifique très en vogue sur lequel nous avons un certain nombre d’idées préconçues, parfois sans bien comprendre de quoi il s’agit concrètement.
Ces définitions sur l’intelligence artificielle vous aideront à faire la part entre la réalité et la science-fiction. Les termes les plus importants y sont expliqués pour vous aider à mieux appréhender le concept de l’IA.
Définitions relatives à l’intelligence artificielle
Abduction (ou raisonnement abductif)
L’IA analyse une affirmation ou une situation et trouve l’explication la plus simple et la plus plausible.
Exemple : Vous remarquez que la chaussée est humide. L’hypothèse la plus probable est…qu’il a plu. C’est l’explication logique.
Agent intelligent
Entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et d'agir sur celui-ci. Les agents intelligents peuvent distinguer des visages, comme c’est aujourd'hui le cas sur la majorité des smartphones. Il peut également s’agir tout simplement d’un capteur qui détecte la lumière dans une pièce et y réagit de façon appropriée.
Analyse de sentiments
Association de différentes disciplines (traitement automatisé du langage naturel, la linguistique informatique et analyse textuelle) appliquées simultanément pour repérer et extraire des informations subjectives à partir des contenus. L’analyse de tonalité vise à cerner l’intention du propos.
La fonction d’analyse de sentiments de Talkwalker est reliée au moteur d’intelligence artificielle de Talkwalker. Elle détermine la tonalité positive ou négative des mentions de la marque faites sur les réseaux sociaux, les articles d’actualité et les blogs. Elle peut même relever et interpréter des expressions difficiles à comprendre, comme le sarcasme, avec à la clé une précision globale de 90 %.
Y a-t-il un sous-entendu sarcastique ?
Analyse prédictive (ou modélisation prédictive)
Les analyses prédictives sont en plein essor. Les mentions ont augmenté de 20 % depuis janvier 2022, avec un sentiment largement positif. En terme général, cette IA fait parler d'elle. Cette méthode qui s’appuie sur l’analyse des données du passé pour prédire les résultats futurs en associant l’apprentissage automatique, les statistiques et le minage de données. Elle peut aider les marques à anticiper les problèmes ou à détecter à temps les tendances de fond.
En 2022, nous avons lancé l'outil Prévision, qui permet aux marques de prédire l'évolution d'une discussion dans les mois à venir grâce aux analyses d'une IA et de données historiques. En utilisant Prévision, les marques peuvent mieux se situer quant à la prochaine grande tendance de leur secteur et à celles qui disparaîtront avec le temps.
Mots clés mentionnées par les professionnels du marketing au sujet des analyses prédictives - Talkwalker Consumer Intelligence, janv. à août 2022
« Combien de fois les professionnels du marketing ont-ils espéré avoir une boule de cristal pour prédire l'avenir et assurer leur réussite ? Eh bien, c'est exactement ce que les analyses prédictives commencent à faire. Les professionnels du marketing ont travaillé sans relâche pour comprendre les performances passées afin de mieux planifier le futur en rassemblant des données historiques, en examinant des articles et en tirant leurs conclusions manuellement. Les analyses prédictives utilisent le pouvoir de l'IA pour automatiser ce processus, à grande échelle, avec les données du secteur les plus fiables et en temps réel. On pourrait croire que c'est une utopie, mais les prédictions sont déjà utilisées dans de nombreux domaines, de l'assurance aux services d'expédition. C'est en 2023 que les professionnels du marketing pourront se joindre à la fête. David Low, CMO chez Talkwalker
Algorithme
Un ensemble d’instructions prédéfinies pour une séquence d’actions simples ou de plus en plus complexes à effectuer. Plusieurs actions sont possibles : calcul, traitement de données ou automatisation de tâches répétitives.
Les algorithmes adaptatifs vont plus loin et peuvent s’adapter à tout changement d’information.
Apprentissage automatique (ou machine learning)
Il s’agit du processus par lequel l’IA s’autoaméliore à travers l’expérience – l’apprentissage – sans faire l’objet de programmation à proprement parler. Souvent, l’intelligence artificielle a accès aux données et les exploite pour apprendre.
Dans le cas des modèles personnalisés de Talkwalker, le processus d’apprentissage de l’IA est initié par l’homme. Une fois éduquée, l’IA est capable d’isoler des séquences de données et de prendre des décisions en fonction des exemples fournis par l’homme.
Apprentissage par renforcement
Processus par lequel l’IA s’améliore à partir de l’expérience - l’apprentissage - sans recours à la programmation humaine. Le plus souvent, l’intelligence artificielle aura accès aux données et utilisera celles-ci pour apprendre. Dans le cas des modèles personnalisés de Talkwalker, le processus d’apprentissage de l’IA est initié par l’homme. Une fois éduquée, elle peut identifier des séquences de données et prendre des décisions à partir des exemples fournis par l’homme.
Apprentissage profond (ou deep learning)
L’apprentissage profond est l’évolution la plus poussée de l’IA à ce jour. Cette technologie apprend par l’exemple et utilise plusieurs couches d’unités de traitement non linéaire pour obtenir des résultats impressionnants.
Elle exige une importante capacité de traitement informatique ainsi qu’une grande quantité de données étiquetées pour appréhender la tâche dont il est question. Elle peut ainsi atteindre le plus haut degré de précision possible en matière de données. Le moteur d’intelligence artificielle de Talkwalker est un exemple d’apprentissage profond.
Apprentissage supervisé/non supervisé
L’apprentissage supervisé et non supervisé désignent deux méthodes d’éducation de l’IA. La première utilise des jeux de données « étiquetées » par l’homme qui permettent à l’intelligence artificielle d’apprendre à partir des étiquettes et de généraliser ses apprentissages à de nouveaux cas.
L’apprentissage non supervisé ne nécessite pas d’étiquettes, et il revient à l’IA d’attribuer une catégorie aux résultats. Si l’apprentissage non supervisé peut exécuter des tâches plus complexes, il peut aussi créer des catégories de données inutiles ou capillotractées en allant trop loin dans la clusterisation (procédé destiné à regrouper des éléments hétérogènes en sous-groupes homogènes).
Les modèles personnalisés du moteur d’intelligence artificielle de Talkwalker s’appuient sur l’apprentissage supervisé.
Assistants digitaux (ou assistants virtuels)
Quiconque possède un smartphone les connaît sous le nom de Siri, Google Assistant, Cortana ou Alexa. Conçus pour réagir aux requêtes vocales des utilisateurs, ils permettent d’utiliser les fonctions du smartphone en mode mains libres.
Exemple : Siri, quel temps fait-il ? OK Google, met le réveil. Alexa, met de la musique. Des questions plus compliquées ou existentielles obtiennent en principe des remarques sarcastiques en guise de réponse.
Big Data (ou mégadonnées)
Terme employé pour décrire la croissance exponentielle des données. Le Big Data requiert une puissance informatique qui dépasse généralement les capacités des logiciels courants et suppose des exigences spécifiques pour la circulation, la collecte, le stockage et l’analyse des mégadonnées.
Chatbot (ou agent conversationnel)
Un chatbot est un programme d’intelligence artificielle qui imite une conversation humaine interactive.
En permettant d’automatiser un processus métier, le chatbot a gagné du terrain dans plusieurs types d’applications tels que le service client basique, la messagerie instantanée ou l’assistant intelligent virtuel.
En voici quelques exemples concrets :
- Endurance – un robot de compagnie pour les personnes âgées et les patients atteints d’Alzheimer
- Insomnobot 3000 de Casper – un robot conversationnel pour aider les insomniaques à tromper la solitude
- Chatbot eBay eCommerce - Conçu pour Google Assistant en vue d’être associé à Google Home, ou à utiliser sur smartphone. Ce robot vous aide à acheter ce que vous voulez, n’importe où dans le monde et au meilleur prix.
- 1800Flowers – une société de livraison de fleurs qui utilise un chatbot basé sur une messagerie Facebook. Selon les chiffres de 1800Flowers, 70 % des commandes passées via le chatbot proviennent de nouveaux clients.
La prochaine fois que vous échangez avec un service d’assistance client en direct, posez-vous la question : êtes-vous en train de discuter avec un robot ?
ChatGPT
ChatGPT c'est la grande avancée technologique présentée par OpenAI fin novembre 2022. Il s'agit d'un outil conversationnel en langage naturel, capable de générer du texte grâce à une intelligence artificielle de pointe. Intéressons-nous au nom de cet outil :
- On a bien sûr d'abord Chat, pour "conversation".
- Puis GPT, pour "Generative Pre-Trained Transformer : littéralement « transformateur génératif pré-entraîné ».
Si nous connaissons les chat depuis plusieurs années déjà, on parle énormément de ChatGPT pour sa capacité à simuler des conversations humaines comme aucun outil n’y est parvenu jusque-là.
Derrière ChatGPT, on retrouve donc OpenAI, une entreprise cofondée par Elon Musk en 2015 et qui a déjà développé des programmes d'intelligence artificielle importants. Notons qu’Elon Musk s’est éloigné d’OpenAI il y a quelques années. Si l’interface Web est disponible en anglais seulement, ChatGPT comprend et répond en plusieurs langues dont le français. Une des avanacées majeures de ChatGPT est sa capacité à s’adapter à un grand nombre de sujets, mais aussi de style de langage. Il peut donc être utilisé pour la rédaction d’articles, de chatbots, de scripts de films, de code informatique ou encore pour du contenu destiné aux réseaux sociaux.
Depuis son lancement fin novembre, on recense déjà plus de 800K conversations autour de ChatGPT et selon l'outil d'analyse prédictive de Talkwalker, cet outil devrait continuer de faire parler de lui dans le futur.
Le lancement de ChatGPT par OpenAI a généré de nombreuses discussions en ligne. Et l'outil devrait continuer à faire parler de lui dans les prochaines semaines, selon Talkwalker.
Choix de l’action
Se réfère à l’action que l’intelligence artificielle peut ou va décider de faire dans un processus donné.
Exemple : Vous commencez à rouler et il se met à pleuvoir. Qu’allez-vous décider de faire ? Actionner les essuie-glaces. Logique.
Deep Blue
Super-ordinateur mis au point en 1997 par IBM pour jouer aux échecs, Deep Blue devint célèbre en battant le grand champion d’échecs Garry Kasparov. Cela fut perçu à l’époque comme un jalon important du perfectionnement de l’intelligence artificielle.
Intelligence artificielle (IA)
Des machines conçues pour apprendre, résoudre des problèmes et accomplir des tâches en utilisant comme modèles des processus mentaux humains. L’IA a été développée pour permettre l’automatisation de tâches complexes mais de plus en plus répétitives. Des tâches qui exigent tout de même un certain niveau de compréhension et de prise de décision. L’automatisation libère l’homme et lui permet de se concentrer sur des tâches plus abstraites, qu’une machine est incapable de réaliser.
Exemple : Une machine apprend rapidement à identifier et à répertorier les différentes œuvres de la collection d’un musée. Le conservateur a ainsi la possibilité de mieux exploiter l’ensemble du catalogue pour organiser de nouvelles expositions et attirer de nouveaux visiteurs.
IA forte ou faible
L’objectif ultime d’une IA forte est de réfléchir de manière totalement indépendante et d’accomplir des tâches intellectuelles dignes d’un humain.
L’opposé serait une IA faible ou « bornée ». Ce concept désigne une IA focalisée sur une tâche spécifique, sans volonté d’aller plus loin. La plupart des IA actuellement utilisées appartiendrait à la catégorie des IA faibles.
Interactions homme-machine (IHM)
Les interactions homme-machine s’intéressent aux échanges entre les humains et la technologie informatique. Mêlant conception, psychologie et informatique, cette discipline étudie la façon dont les hommes et les ordinateurs interagissent.
Homme bicentenaire (L’)
Film de science-fiction réalisé en 1999 par Christopher Columbus avec Robin Williams et Sam Neil, inspiré d’une nouvelle d’Isaac Asimov. L’histoire d’un robot domestique qui prend conscience de sa propre condition, et son apprentissage émouvant de ce qu’est la vie.
Informatique cognitive (ou cognitive computing)
Technologie basée sur l’étude des processus mentaux humains et qui vise à améliorer l’efficience de l’IA et des ordinateurs.
Isaac Asimov
Biochimiste et auteur de science-fiction américain dont les travaux ont eu un retentissement important. D’après l’Encyclopedia Britannica, il aurait écrit ou publié environ 500 ouvrages de science-fiction depuis 1939. Asimov a formulé les « Trois lois de la robotique », un ensemble de règles déontologiques fondamentales qui établissent qu'un robot :
- ne peut porter atteinte à un être humain, ni, en restant passif, permettre qu'un être humain soit exposé au danger ;
- doit obéir aux ordres qui lui sont donnés par un être humain, sauf si de tels ordres entrent en conflit avec la première loi ; et
- doit protéger son existence tant que cette protection n'entre pas en conflit avec la première ou la deuxième loi.
Ces trois lois continuent de régir la science-fiction moderne. Les experts y font souvent référence dans leurs débats sur la robotique et l’intelligence artificielle.
Internet des Objets (ou Internet of Things, IoT)
Technologies basées sur la possibilité d’établir une connectivité entre différents objets et appareils via Internet et les réseaux. L’Internet des Objets peut permettre de partager des documents d'un appareil à l'autre via le Cloud, ou d’allumer le chauffage chez vous pendant que vous êtes sur le chemin du retour.
John McCarthy
Informaticien de l’Université de Stanford et figure marquante du domaine de l’intelligence artificielle. Il est considéré comme l'un des fondateurs de l’IA en tant que domaine d'étude et c’est lui qui aurait inventé le terme d’« intelligence artificielle ». Il a développé Lisp, le langage communément utilisé pour programmer l'intelligence artificielle.
Johnny 5
Personnage principal du film de science-fiction Short Circuit (1986). Un robot militaire prend conscience de sa condition après avoir été frappé par la foudre (méthode déconseillée pour développer l’IA).
Lisp
Abréviation du terme list processing. Il s’agit d’un langage de programmation développé à la fin des années 1950. Il est à l’origine de nombreux langages de programmation tels que Common Lisp et Standard Lisp. Il est très répandu de nos jours dans le développement de l’intelligence artificielle.
Minage de données
Processus consistant à isoler des séquences dans des volumes de données gigantesques, ou Big Data. Ceci est possible en associant l’IA, l’apprentissage automatique et les systèmes de bases de données.
Exemple : Pensez au palais mental de Sherlock Holmes. Cette technique permettait à l’illustre détective d’isoler des informations au sein de grandes quantités de données en associant ces informations à des lieux.
Part de vues
À l’instar de la part de voix, il s’agit d’une méthode pour mesurer la présence de votre marque en termes d’images. Elle indique comment les images de votre marque sont partagées par les consommateurs par rapport à celles de vos concurrents.
La reconnaissance d’images est un élément indispensable de cette méthode. Elle aide à quantifier la valeur de votre marque ainsi que le ROI de vos campagnes marketing et de sponsoring.
Principes de Satya Nadella sur l’IA
Le CEO de Microsoft Satya Nadella a récemment écrit un article publié sur The Slate à propos des recherches menées dans le domaine de l’IA. Il y évoque certains grands principes et objectifs relatifs à l’IA, et certaines questions qu’il conviendra de se poser à mesure que la R&D progressera dans ce domaine. Il explique notamment qu’il faut réfléchir à la mesure dans laquelle l’IA va modifier nos vies et la société dans son ensemble à l’avenir.
Reconnaissance de formes
Branche de l’apprentissage automatique qui s’attache à détecter des séquences ou cycles réguliers au sein des données pour faciliter leur classement. Terme souvent utilisé comme synonyme d’apprentissage automatique.
Analyse de la présence en ligne de DHL par reconnaissance d’image adossée à l’IA.
Reconnaissance d’images
La technologie de reconnaissance d’images est conçue pour identifier les logos, les individus, les animaux, les paysages ou les objets. Proche de la reconnaissance de caractères optiques, elle convertit une source de données inhabituelle en résultats tangibles.
Capable de reconnaître plus de 30 000 logos ainsi que des objets et des lieux, le moteur d’intelligence artificielle de Talkwalker incorpore notre technologie de reconnaissance d’images propriétaire. Les marques peuvent l’utiliser pour établir des insights décisionnels, anticiper une crise et mesurer leur notoriété.
Analyse de la présence en ligne de DHL par reconnaissance d’image adossée à l’IA.
Reconnaissance optique de caractères (ROC)
Technologie qui consiste à convertir du texte imprimé ou manuscrit (par exemple à partir de documents numérisés, de PDF ou de photos de documents) en texte codé par ordinateur. Elle permet de numériser des textes à des fins d'analyse de données.
Reconnaissance vocale (ou reconnaissance automatique de la parole)
Désigne la capacité d’une machine à interpréter les séquences vocales humaines et à les convertir dans un format lisible par l’ordinateur.
Exemple : la technologie à laquelle sont adossés les assistants virtuels comme Siri et Alexa, et qui leur permet de comprendre les commandes vocales.
Pourquoi est-ce important pour les marques ?
La communication entre les marques et les clients ne cesse de se développer sur différents canaux. Pour rester au fait de tous leurs échanges avec les consommateurs, les marques peuvent faire appel à des plateformes sur lesquelles elles recueillent toutes les informations disponibles sur les différents canaux. Après le texte et les images, Talkwalker permet justement aux marques de contrôler le contenu audio, grâce à son outil Speech Analytics. Cela permet notamment d’extraire les mentions cachées sur votre marque, de détecter de nouveaux influenceurs qui parlent déjà de votre marque en des termes élogieux, de rechercher des tendances et donc de nouvelles opportunités pour votre marché, de mesurer et d’optimiser vos campagnes.
Réseaux antagonistes génératifs
Deux réseaux neuronaux mis en concurrence pour améliorer la précision des données par émulation. Le premier réseau (le générateur) crée un échantillon et son adversaire essaie de détecter si celui-ci est réel ou s'il provient du générateur.
Réseaux neuronaux artificiels
Recherche et développement de technologies qui utilisent le cerveau humain comme modèle pour créer des systèmes d’apprentissage automatique plus précis et plus efficients.
Rétropropagation
Ce processus est généralement employé pour constituer des réseaux neuronaux profonds et affiner les résultats des réseaux neuronaux artificiels. Les informations sont traitées par le système et les résultats sont renvoyés dans la boucle en ordre inverse pour vérification.
Robot
Entité définie à l’origine comme un « appareil réalisant automatiquement des tâches répétitives ». Le concept fut élaboré par Karel Capek, à partir du mot tchèque robota qui signifie « travail obligatoire ».
R2-D2
Célèbre robot, ou droïde, issu de la saga de la Guerre des Étoiles (Star Wars). Il a pour principales fonctions de réparer les vaisseaux spatiaux en catastrophe, d’apporter un soutien émotionnel et de détendre l’atmosphère en créant un décalage comique. Le comédien qui lui a prêté sa voix est Ben Burtt, lequel a doublé plus tard un autre personnage issu de l’intelligence artificielle, WALL-E.
Science des données
Champ d’étude consacré à l’extraction de connaissances et d’insights à partir des données en utilisant des méthodes, processus, algorithmes et systèmes scientifiques.
Système expert
Il s’agit d’un système d’intelligence artificielle conçu pour reproduire les capacités décisionnelles d’un expert humain. C’est la combinaison de deux éléments : une base de données fondée sur des faits et règles préétablis, et un moteur d’inférence capable d’appliquer les faits et les règles pour établir de nouveaux faits. Un système expert peut résoudre des problèmes spécifiques en référençant une bibliothèque de connaissances disponibles.
Un savoir-faire de haut niveau disponible à portée de clic.
Test de Turing
Mis au point par Alan Turing dans les années 1950, le test de Turing a été conçu pour savoir si l’homme pouvait réussir à identifier une machine. La procédure standard consiste à mettre un humain en confrontation verbale à l’aveugle avec un ordinateur et un autre humain. Parviendra-t-il à distinguer l’homme de la machine à partir des réponses qui lui sont données ?
Théorie de l’apprentissage par ordinateur
Également appelée théorie de l’apprentissage. Il s’agit d’un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui étudie la conception et l’analyse des algorithmes d’apprentissage automatique.
Traitement automatique du langage naturel (TALN)
Domaine d’étude qui s’appuie sur des méthodes d’apprentissage automatique pour permettre aux ordinateurs d’apprendre et comprendre une langue naturelle écrite ou parlée. C’est un élément essentiel de technologie d’analyse de sentiment de Talkwalker.
Les grands modèles de langage (LLM)
Les grands modèles de langage sont des modèles linguistiques bien plus grands que la norme. Ils sont formés sur un grand nombre de données linguistiques afin de prédire le prochain mot d’une phrase. Le modèle peut donc apprendre les relations entre les mots et les phrases d’une langue et générer de nouveaux textes, traduire entre les langues et effectuer des tâches telles que répondre à des questions, classifier ou résumer.
Dans le monde de la Consumer Intelligence, Talkwalker est le premier acteur à inclure les grands modèles de langage aux analyse sociales et à la voix du client. Cela permet aux utilisateurs de Talkwalker de réduire le délai de mise à disposition des informations et d’obtenir en temps réel des insights exploitables.
Transfert d’apprentissage
Un algorithme éduqué pour générer des savoirs relevant d’une tâche spécifique. Les savoirs ainsi générés sont ensuite appliqués pour effectuer une tâche différente mais qui présente un lien avec la tâche initiale. Par exemple, il est possible d’apprendre à un algorithme à reconnaître des images de voitures. Celui-ci peut ensuite identifier des véhicules similaires, comme les camions, par transfert de connaissances.
Vision par ordinateur
Sous-domaine de l’IA qui étudie la façon dont les ordinateurs trouvent, traitent et analysent les images numériques. La vision par ordinateur accompagne les nouvelles technologies telles que la reconnaissance faciale, la réalité augmentée et la reconnaissance d’images. Découvrez la technologie de reconnaissance d’images propriétaire Talkwalker pour connaître toutes les possibilités offertes dans ce domaine.
Comment se porte le Kit Kat au thé vert ?
Unité de traitement de la vision
Une unité de traitement de la vision est une sorte de microprocesseur qui permet d’accélérer l’apprentissage automatique et les technologies relevant de l’intelligence artificielle. Elle est conçue pour exécuter des tâches telles que le traitement ou la reconnaissance d’images.
Watson
Super-ordinateur d’IBM combinant l’IA avec un logiciel analytique pour créer un système informatique capable de répondre aux questions posées en langage naturel. Watson tient son nom de Thomas J. Watson Sr., premier CEO d’IBM.
Quelle est la prochaine étape pour l’intelligence artificielle ?
Avec toutes ces définitions, vous voici fin prêt(e) pour tenir une discussion sur l’intelligence artificielle. Vous ne vous sentirez plus exclu(e) à la pause-café lorsque les conversations tourneront autour du sujet !
Notre équipe de traitement de données Talkwalker travaille d’arrache-pied pour nous maintenir à la pointe de l’IA. Nous avons dernièrement apporté des nouveautés épatantes à notre plateforme. Découvrez-en quelques-unes dans cet article de blog ou inscrivez-vous pour demander votre démonstration gratuite et comprendre comment opère notre intelligence artificielle.
