Démystifier les intelligences artificielles et faire la distinction entre ce qui est vrai et ce qui est faux. Contenu exclusivement accessible pour les abonnés. Contenu exclusivement réservé aux abonnés.
Selon Laurence Devillers, les modèles d'intelligences artificielles génératives ne sont pas capables de distinguer ce qui est possible de ce qui est impossible. Il est donc nécessaire de vérifier les résultats produits par ces modèles.
Écrit par Laurence DEVILLERS
L'objectif de l'intelligence artificielle (IA) est de reproduire les capacités cognitives de l'être humain, telles que la perception, l'aide à la prise de décision et la création. Il est important de souligner que les systèmes d'IA, qui se basent sur des techniques d'apprentissage automatique, créent des modèles qui expriment des liens statistiques entre les éléments des données utilisées pour leur entraînement. Les représentations internes de ces modèles sont complexes à comprendre pour les humains. Il existe deux principaux types d'algorithmes d'IA : les systèmes d'IA prédictive et les systèmes d'IA générative.
Un système d'intelligence artificielle prédictive est utilisé pour identifier des motifs. Il est entraîné à partir de données existantes et utilise ces informations pour classer de nouvelles données. Pour entraîner ce genre d'intelligence artificielle, l'ingénieur spécialisé dans l'apprentissage automatique crée un programme qui met en œuvre un modèle, tel qu'un réseau de neurones. Les paramètres du modèle, les poids du réseau de neurones, sont d'abord définis de manière aléatoire.
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