L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique capable d'imiter les capacités de résolution de problèmes et de prise de décision du cerveau humain. L'IA a contribué à des avancées significatives dans de nombreux domaines, tels que l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap, la détection précoce du cancer, les prévisions météorologiques, la sécurité, la surveillance, etc.

Le rôle de l'IA dans le marketing et les capacités basées sur cette technologie sont omniprésents dans notre quotidien. Par exemple, les recommandations de films personnalisées que vous proposent vos plateformes de streaming préférées ou les suggestions de produits pour votre prochaine commande.

Vous trouverez ci-dessous cinq sous-domaines clés essentiels au fonctionnement de l'IA

Apprentissage automatique : l'apprentissage automatique (ou ML, pour Machine Learning) est une branche de l'IA qui s'appuie sur des algorithmes capables d'apprendre des données pour classer ou prédire des schémas récurrents au sein des données. Les informations issues de l'apprentissage automatique permettent aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées dans des domaines qui ont un impact sur leur croissance, comme le marketing et les opérations commerciales. L'apprentissage automatique peut être supervisé ou non supervisé. L'apprentissage supervisé se base sur des données d'entraînement associées à un résultat connu et constitue une technique particulièrement utilisée dans les études de marché, la modélisation prédictive et l'analyse de texte.

Réseaux de neurones : les réseaux de neurones ou réseaux de neurones artificiels (RNA) sont des algorithmes d'apprentissage qui se basent sur des données d'entraînement pour apprendre. Ils constituent un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et sont structurés de manière à imiter la façon dont le cerveau humain assimile les informations et établit des connexions entre différents points de données. Les réseaux neuronaux peuvent continuer à apprendre à mesure qu'ils traitent des données, ce qui leur permet d'améliorer leur précision au fil du temps. À l'inverse, vous pouvez interrompre leur apprentissage et les faire fonctionner à partir des connaissances qu'ils ont déjà acquises.

Deep learning : le deep learning, ou apprentissage profond, est un sous-domaine des RNA qui fait référence à tous les réseaux de neurones comportant au moins trois couches de neurones. Les algorithmes de deep learning sont plus puissants que les réseaux neuronaux traditionnels en raison de leurs capacités d'apprentissage accrues qui permettent d'optimiser et d'affiner les résultats pour plus de précision. L'apprentissage profond permet de multiples applications de l'IA, des assistants intelligents (Siri et Alexa) à des domaines tels que la santé, la détection des fraudes et les technologies de reconnaissance faciale.

Traitement automatique du langage naturel : le traitement automatique du langage naturel (TALN) est un domaine de l'IA qui donne des outils aux ordinateurs pour traiter le langage humain. Par exemple, les modèles de TALN peuvent traduire d'une langue à une autre, résumer ou classer un texte, et même générer du langage. Cela permet aux entreprises d'utiliser l'IA pour traiter les données d'expérience client, l'analyse des sentiments, etc. Le TALN contribue également au fonctionnement des agents conversationnels basés sur l'IA tels que ChatGPT.

Vision par ordinateur : la vision par ordinateur est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui donne des outils aux ordinateurs pour traiter efficacement les images dans un certain nombre de cas d'utilisation. L'une des catégories d'algorithmes qui peuvent être appliquées dans ce cadre est celle des réseaux de neurones convolutifs (ou CNN pour convolutional neural network), qui se distinguent des autres réseaux de neurones car ils livrent des performances supérieures à partir d'entrées d'images, de voix ou de signaux audio. Les récentes utilisations du deep learning et des réseaux neuronaux convolutifs ont conduit à des avancées dans la vision par ordinateur, permettant à ces derniers de traiter des millions de données d'image et même de créer de nouvelles images. Les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés dans de nombreuses applications telles que la détection précoce du cancer, la surveillance, l'exploration spatiale et le développement d'effets spéciaux pour le cinéma.

Malgré les avancées que connaît l'IA, d'autres recherches sont nécessaires pour explorer tout son potentiel. L'intelligence artificielle est de plus en plus présente dans notre quotidien et il est donc primordial de pouvoir s'appuyer sur une IA responsable qui tient compte d'aspects tels que la confidentialité, la sécurité, la transparence, l'équité en matière de propriété intellectuelle, la fiabilité et l'inclusion.