Selon le baromètre mondial de l’emploi en IA 2024 publié par le cabinet d’audit PwC, la productivité au travail dans les secteurs exposés à l’IA est près de 5 fois supérieure à celle des secteurs utilisant moins l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle désigne un système d’algorithmes, formé à partir d’un large volume de données, conçu pour reproduire la réflexion humaine. De ce fait, il utilise l’apprentissage automatique (machine learning), les réseaux de neurones, et/ou le deep learning de manière à transformer des données entrantes (fournies par l’humain) en des données sortantes. Au fur et à mesure de son utilisation, l’IA devient meilleure, plus performante, affinant les réponses, apprenant de manière itérative. Dans cet article, nous étudierons les bénéfices d’utiliser et de concevoir une IA avant de nous focaliser sur ses étapes de fabrication.
Pourquoi créer une IA?
Créer une intelligence artificielle (IA) répond à plusieurs motivations et objectifs qui varient en fonction des besoins, des opportunités technologiques et des défis auxquels nous faisons face. Voici quelques raisons clés pour lesquelles nous créons des IA :
- Solution personnalisée : Créer sa propre IA permet de répondre à un besoin spécifique contrairement aux IA génériques qui répondent à des besoins plus larges.
- Automatisation des tâches répétitives : L’IA permet d’automatiser des tâches chronophages et répétitives, libérant ainsi du temps pour les employés afin qu’ils puissent se concentrer sur des activités plus stratégiques, à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, les tâches telles que le tri de données, la gestion d’inventaires, la saisie administrative peuvent être automatisées.
- Amélioration de la productivité : En accélérant les processus et en réduisant les erreurs humaines, l’IA aide les entreprises et les individus à être plus efficaces. On pense notamment par exemple aux robots industriels ou aux outils d’analyse prédictive.
Principales étapes de création d’une IA
Définir l’objectif
L’IA répond à un besoin précis. Afin de le définir, on peut se poser ces questions:
- Quel problème mon projet vise-t-il à résoudre ?
- Qui sont les utilisateurs finaux de cette technologie ?
- Quelles fonctionnalités spécifiques sont nécessaires pour répondre à ces besoins ?
Une définition rigoureuse du besoin passe par le respect des étapes structurantes suivantes :
- fixer des objectifs SMART (Spécifique, Mesurable, Atteignable Réaliste, Temporellement défini)
- Identifier les contraintes et exigences inhérentes à la conception et au déploiement de l’IA. On peut par exemple citer des contraintes budgétaires ou logiciels mais aussi des exigences réglementaires.
- Définir le contexte d’application de la future IA: il convient de définir les limites fonctionnelles par exemple ou encore les restrictions d’utilisation.
- Détailler les critères de succès des livrables attendus de l’IA.
Une fois ces fondations posées, on peut entamer la prochaine étape de création de l’IA.
Collecter et préparer les données
Il s’agit de collecter les données pertinentes à la fabrication du modèle d’IA. Sélectionner les données pertinentes peut permettre notamment de réduire le temps d’entraînement de l’IA et d’améliorer sa précision. Pour ce faire, on peut utiliser des systèmes comme l’analyse exploratoire de données qui permet de connaître les liens entre les variables et donc de sélectionner celles qui ont le plus de poids.
Une fois les données collectées, nous passons ensuite à la phase de nettoyage. Il s’agit de :
- détecter les anomalies et corriger les incohérences
- supprimer les doublons
- gérer les valeurs manquantes
- assurer la normalisation et l’uniformité des données
Nous pouvons nous appuyer sur des méthodes statistiques, de visualisations ou des calculs de moyenne et médiane, notamment pour la détection d’anomalies. L’objectif au terme de cette phase est d’avoir créé une base de données fonctionnelle et exploitable.
Sélectionner l’algorithme le plus adapté
Il est possible de coder son propre algorithme d’intelligence artificielle (IA), il est également courant que les projets s’appuient sur l’un des trois types d’algorithmes les plus utilisés dans le domaine :
- Réseaux de neurones : idéaux pour les tâches complexes comme la reconnaissance d’images ou de voix, grâce à leur capacité à identifier des motifs dans de grands ensembles de données. Par exemple, le LLM (Large Language Model) permet de traiter et générer du langage humain. On peut citer, parmi les différents modèles langages accessibles sur le marché ChatGP ou plus récemment DeepSeek.
- Arbres de décision : parfaits pour des problèmes nécessitant des règles claires et explicables, comme les analyses de segmentation ou la prise de décision.
- Machines à vecteurs de support (SVM) : performantes pour la classification de données bien structurées, notamment lorsqu’elles sont de taille petite ou moyenne.
Une fois le choix du modèle effectué, celui-ci doit être entraîné pour atteindre les performances attendues.
Entraîner le modèle
Pour entraîner un modèle d’IA pour une tâche spécifique, plusieurs étapes sont nécessaires :
- Choix du langage : Python est souvent utilisé grâce à ses bibliothèques dédiées (TensorFlow, PyTorch, etc.).
- Initialisation des paramètres: les poids attribués aux données d’entrée sont définis en fonction de leur impact sur le modèle.
- Calcul des prédictions : le modèle utilise les valeurs d’entrée pour générer des sorties.
- Comparaison avec les résultats réels : une fonction d’erreur mesure l’écart entre les prédictions et la réalité.
- Ajustement des paramètres : des techniques comme la rétropropagation ajustent le modèle pour réduire l’erreur.
Ce processus est répété en boucle jusqu’à ce que les prédictions deviennent suffisamment précises.
Mettre en production : suivi et optimisation des performances
Mettre une IA en production consiste à l’intégrer dans un environnement opérationnel afin qu’elle fonctionne en temps réel et reste performante.
- Déploiement du modèle : ce dernier est hébergé sur des serveurs ou plateformes adaptés, et il est généralement accessible via des API ou des interfaces spécifiques.
- Intégration dans le système : L’IA est incorporée dans un écosystème existant pour interagir avec les utilisateurs ou avec d’autres services.
- Surveillance des performances : Des outils de suivi, comme des indicateurs visuels, permettent de détecter toute baisse de précision ou anomalie.
- Optimisation continue : Les mises à jour permettent d’ajuster le modèle en fonction des besoins fonctionnels évolutifs et de le ré-entraîner avec de nouvelles données.
Conclusion
En somme, la conception d’une intelligence artificielle passe par plusieurs étapes clés. Il est d’abord essentiel de définir clairement les objectifs du projet, puis de collecter et nettoyer les données pour garantir la qualité de celles-ci dans l’entraînement du modèle. Une fois l’entraînement terminé, le modèle est déployé en production. Il nécessite un suivi constant et des itérations régulières pour surveiller ses performances et effectuer les ajustements nécessaires en fonction des résultats obtenus.