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Historiquement, les lancement de l’IA remontent à Alan Turing dans les années 1950, et le terme conçoit tout dire et ne rien dire. En effet, dans l’imaginaire commun, lorsqu’on parle d’intelligence compression, on désigne par là un catalogue qui peut réaliser des actions d’humain, en apprenant toute seule. Or, l’IA telle que exprimée dans l’industrie est plutôt « des algorithmes plus ou moins évolués qui imitent des actions de l'homme ». Par exemple, un programme qui nous dit si on est en surpoids ( en lui laissant notre taille et poids ), est une intelligence artificielle : l’emploi de la logique IF… THEN… ELSE… dans un programme presque une ia, sans qu’elle soit « parfaitement » minutieuse. De la même manière, une machine de Turing est une intelligence artificielle.A l’inverse, une ia forte ( AGI ) ou une superintelligence compression ( ASI ) sont totalement autonomes et auto-apprenantes ( mais il n’en existe aucune à l’heure actuelle supposition ) ! En conclusion, si l’Intelligence Artificielle est une affaire très vaste qui rassemble partiellement des algorithmes qui « ne font pas rêver », il y a aussi des algorithmes plus performants, notamment dans le machine learning.Partons d’un exemple véritable : imaginons que vous vouliez créer une intelligence artificielle qui vous offre le montant d’un logement à partir de sa superficie. Dans les années 1950, vous auriez fait un programme du type « mais dans le cas où la aire est médiocre à 20m², le coût vaut 60 000€, si elle est entre 20m² et 30m², le prix vaut 80 000€, etc… », ou peut-être « prix = superficie*3 000 ». dans le cas où vous avez un ami statisticien, il risque de de ce fait vous dire que ces estimation ne sont effectivement pas satisfaisantes, et qu’il suffirait de vérifier le prix de largement d’appartements dont on saura la aire pour évaluer le coût d’un nouveau chez moi de taille non-référencée ! Votre collègue vient de mettre bas au machine learning ( qui est donc un sous-domaine de l’intelligence embarrassée ).En 1943, le 1er poste informatique ne contenant plus de pièces mécaniques est bâti par J. Mauchly et J. Presper Eckert : l'ENIAC ( Electronic Numerical Integrator And Computer ). Cette machine composée de 18. 000 lampes à vide occupait une espace de 1. 500 m2 ( voir le cliché supra ). A partir de 1948, l'invention du ondes par la entreprise Bell Labs a permis de diminuer en abondance la taille des ordinateurs. Par la suite, l’invention du circuit intégré ( en 1958 ) et du Microprocesseur ( en 1971 ) entraîna un accroissement considérable de la puissance des ordinateurs, et une réduction de leur taille et de leur prix. nb : : le mot ' poste informatique ' a été aborde dans la Langue française par IBM France en 55.L’autre courant de l’IA est désignée « déterministe ». Cette technologie fonctionne avec des sites d’inférence qui sont programmés en fonction des magnifiques activités de la société. Cela correspond à ce qui existe en matière de pilotage automatique d’avion ou alors de robotique dans l’industrie des voitures. Ils automatisent 70% du process et sont créés par un spécialisé dans le secteur. Ils sont aussi capables de prévenir les utilisateurs lorsqu’ils rencontrent un scénario pour laquelle ils n’ont pas été programmés. Le principe de ces dispositifs est d’automatiser les activités répétitives et fastidieuses pour les humains dans le but de d'avoir la possibilité de évacuer du temps aux travailleurs pour d’autres tâches à plus forte valeur intégrée.De nombreuses personnes craignent de se lancer leur par l’intelligence fausse. Cependant, Tim Admandpour de PagerDuty estime que les choses pourraient enlever en 2020. À ses yeux, à partir de cette année, nous devrions enfin prendre conscience que l’intelligence contrainte est une alliée et non une adversaire. L’important sera de déceler l’équilibre entre l’intelligence humaine et l’utilisation de l’IA et du Machine Learning, au lieu de détecter à tout automatiser de manière véhémente.
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