Ingénieurs en Intelligence Artificielle : mythes vs réalités
Publié: 2018-05-08L'intelligence artificielle a connu une croissance rapide dans les domaines dans lesquels elle était pertinente. Des réfrigérateurs intelligents aux voitures autonomes, tout est le résultat d'algorithmes d'intelligence artificielle sophistiqués. Qui en est responsable ? Les ingénieurs en intelligence artificielle.
On pense que l'intelligence artificielle est la même que l'apprentissage automatique, mais en réalité, ce dernier est un sous-ensemble du premier. L'IA est un vaste domaine avec des applications diverses, mais aussi l'un des domaines les plus difficiles à travailler. L'intelligence artificielle vise à conférer aux machines la capacité d'imiter les humains dans presque tous les aspects - ce qui est bien plus difficile qu'il n'y paraît. Les machines sont intrinsèquement des appareils stupides et nécessitent beaucoup de données, de puissance de calcul et d'efforts pour apprendre. 
Les professionnels de l'IA les plus performants partagent souvent des caractéristiques communes et un amour pour les machines qui leur permettent de s'épanouir dans leur carrière. Travailler avec l'IA nécessite un processus de réflexion extrêmement analytique et logique, et la capacité de résoudre les problèmes les plus difficiles de la manière la plus rentable et la plus efficace. Les ingénieurs en intelligence artificielle doivent avoir une vision claire des innovations technologiques qui se traduisent par des programmes de pointe permettant aux entreprises de rester compétitives.
Intelligence Artificielle : Prise ou plutôt prise en main
En outre, les spécialistes de l'IA doivent également disposer des compétences techniques nécessaires pour concevoir, développer, entretenir, surveiller et réparer leurs systèmes et programmes. Enfin, les professionnels de l'IA doivent être compétents dans la traduction d'informations hautement techniques de manière compréhensible même pour ceux qui n'ont pas de formation technique. Ils doivent travailler en collaboration avec le reste de l'organisation pour produire les résultats les plus perspicaces.
Très bien, maintenant que nous sommes sur la même longueur d'onde concernant les rôles professionnels d'un ingénieur en intelligence artificielle, examinons certaines compétences essentielles que tout professionnel de l'IA doit posséder.
Les bases de l'informatique et des mathématiques constituent l'épine dorsale de la plupart des programmes d'intelligence artificielle. Les postes de niveau d'entrée exigent au moins un baccalauréat, tandis que les postes impliquant des rôles de supervision, de leadership ou d'administration nécessitent souvent une maîtrise ou un doctorat.
Tout ingénieur en IA en herbe doit être à l'aise avec :
- Différents niveaux de mathématiques, y compris les probabilités, les statistiques, l'algèbre et le calcul.
- Mise en réseau bayésienne ou modélisation graphique, y compris les réseaux de neurones.
- Physique, ingénierie et robotique.
- Informatique, langages de programmation et codage.
- Théorie des sciences cognitives.
Le domaine de l'intelligence artificielle n'a cessé de croître et a donné naissance à diverses nouvelles technologies sur lesquelles ces développeurs/ingénieurs en intelligence artificielle travaillent constamment. Voyons ce qu'ils sont :
Table des matières
Traitement du langage naturel et analyse de texte
La PNL utilise et prend en charge l'analyse de texte. La PNL aide à comprendre toute phrase prononcée dans un langage naturel concernant la structure, le sentiment, l'intention et le sens grâce à des méthodes statistiques. La PNL est largement utilisée dans la détection et la sécurité des fraudes, une large gamme d'assistants automatisés (Siri, par exemple) et des applications pour l'exploration de données non structurées.
Un guide du débutant pour la compréhension du langage naturel
Agents virtuels
Des simples chatbots aux systèmes avancés qui peuvent interagir de manière transparente avec les humains, tout cela a été rendu possible grâce aux ingénieurs de l'IA et de l'intelligence artificielle. L'utilisation de ces chatbots et agents virtuels augmente à mesure que les organisations réalisent l'importance des chatbots pour le service client et l'assistance.
Matériel optimisé pour l'IA
Le matériel doit devenir beaucoup plus accommodant à mesure que l'IA et les technologies connexes se développent. Et qu'est ce que ca veut dire?
Unités de traitement graphique (GPU) et appliances spécialement conçues et développées pour exécuter efficacement des travaux de calcul orientés IA. Ils ont un impact considérable sur les applications de Deep Learning. Certains fournisseurs développant de tels GPU incluent Cray, Google, IBM, Intel et Nvidia.
Biométrie
La biométrie traite de l'identification, de la mesure et de l'analyse des aspects physiques du corps humain. Il permet des interactions beaucoup plus naturelles entre les humains et les machines en prenant en charge les interactions liées au toucher, à la vue, à la parole et à la reconnaissance du langage corporel.
Plateformes d'apprentissage en profondeur
Les plates-formes d'apprentissage en profondeur élèvent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique à un tout autre niveau en travaillant avec des réseaux de neurones avancés avec diverses couches d'abstraction. Cette technologie imite le cerveau humain en traitant les données et en créant des modèles qui facilitent la prise de décision.
5 applications révolutionnaires de l'apprentissage automatique
Maintenant, passons en revue certains mythes et idées fausses - nous sommes sûrs que vous aussi, vous en avez quelques-uns à l'esprit. Défonçons-les ensemble !
Mythe #1 : L'IA pense exactement comme une personne - elle peut résoudre tous les problèmes que les humains peuvent résoudre.
Il n'y a pas encore d'intelligence générale dans l'IA, et nous n'en avons peut-être pas besoin non plus. Au contraire, aujourd'hui, l'IA se concentre davantage sur l'enseignement à un lémurien comment obtenir de la nourriture et non sur le fait de laisser un chimpanzé le découvrir par lui-même. La plupart des fonctions d'IA sont développées dans un but particulier, comme le traitement du langage naturel (TALN), la reconnaissance d'images, les moteurs de recherche, les jeux, les prédictions ou des fonctionnalités spécifiques dans les voitures autonomes. Cela apporte souvent une valeur commerciale plus élevée que l'intelligence générale. Un spécialiste est toujours préféré à un généraliste.
Mythe #2 : L'IA est la même chose que l'apprentissage automatique ou l'apprentissage profond.
L'IA est souvent mal interprétée pour le ML, le Deep Learning ou même le traitement cognitif. Cependant, la vérité est que le ML fait partie de l'IA dans laquelle l'alimentation en données entraîne régulièrement la machine. Comme nous l'avons mentionné précédemment, l'IA est plus large que cela et forme le sur-ensemble des technologies que nous avons mentionnées.
5 applications du traitement automatique du langage naturel pour les entreprises en 2018
Mythe #3 : Les ingénieurs en intelligence artificielle ne développent le système qu'une seule fois, puis il continue d'apprendre par lui-même.
Si seulement! Même l'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, reste extrêmement difficile à mettre en œuvre. Bien sûr, il existe des défis plus faciles et plus difficiles, mais en général, faire en sorte que ces algorithmes répondent aux besoins de votre entreprise est une tâche en soi. Souvent, les algorithmes sont faciles à comprendre, mais le défi consiste à sélectionner le bon algorithme pour le problème et à présenter correctement les données à l'algorithme. Cela nécessite une connaissance approfondie du problème ainsi qu'une compréhension approfondie des capacités et des contraintes des algorithmes et des modèles. Pour compliquer encore les choses, les machines nécessitent une formation adéquate pour devenir artificiellement intelligentes.
Cette formation a besoin de données précises sous une forme aussi pure que possible. De plus, les données utilisées pour l'entraînement sont extraordinairement dynamiques et deviennent obsolètes si elles ne sont pas utilisées au bon moment. Ainsi, les ingénieurs en intelligence artificielle doivent également effectuer des itérations après itérations sur leur système pour s'assurer qu'il fonctionne de manière transparente avec des données aussi dynamiques.
Mythe #4 : Les algorithmes d'IA peuvent créer comme par magie des systèmes intelligents. La qualité des données qui sont alimentées n'est pas pertinente pour l'IA.
L'IA est tout sauf "charger et partir". L'IA ne sera pas d'une grande aide si vous disposez de données extrêmement larges ou non traitées. De telles données sont indigestes pour tout système et aboutiront souvent à des résultats erronés. Plutôt que d'ingérer tout et n'importe quoi, un ingénieur en intelligence artificielle doit soigneusement conserver les données et s'assurer qu'elles sont de la meilleure qualité possible. Un algorithme n'est rien d'autre qu'un programme, et un programme nécessite des données pour fonctionner. Meilleures sont les données, meilleurs sont les résultats.
Mythe #5 : L'IA est un domaine extrêmement nouveau.
John McCarthy a inventé le terme « intelligence artificielle » en 1956, puis a défini le domaine pendant plus de cinq décennies. Ainsi, bien que le concept d'IA ne soit pas si nouveau, il est beaucoup plus répandu dans le monde aujourd'hui.
La différence entre Data Science, Machine Learning et Big Data !
Ah ! Il s'agit donc de mythes entourant les ingénieurs en intelligence artificielle. Faites-nous savoir si vous avez entendu d'autres mythes de ce type, et nous vous aiderons également à les briser ! Nous serons de retour avec d'autres Mythbusters.
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