L’intelligence artificielle (IA) peut être définie comme la capacité d’une machine à simuler des processus cognitifs humains, tels que la résolution de problèmes, l’apprentissage, la perception et la prise de décision. La technologie IA s’appuie sur des méthodes telles que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et les réseaux de neurones artificiels pour atteindre ces objectifs.
Actuellement, il existe deux principaux types d’intelligence artificielle :
- L’IA faible : Ce type d’IA est spécialisé dans des tâches spécifiques et limitées. L’IA utilise des algorithmes de Machine Learning (ML) pour analyser les données et générer des recommandations.
- L’IA forte : Contrairement à la précédente, elle est capable de comprendre et d’exécuter une gamme plus large de tâches complexes, similaires à la pensée humaine.
A ces deux types d’IA existants, s’ajoute une catégorie hypothétique d’intelligence artificielle générale. Elle engloberait une IA dépassant l’intelligence humaine dans tous les domaines mais elle soulève de nombreux questionnements.
Aujourd’hui, le fonctionnement de l’IA repose sur les étapes clés suivantes : la collecte de données, leur traitement, l’apprentissage automatique et l’amélioration continue.
– Collecte de données : L’IA nécessite une grande quantité de données pour apprendre. Ces données peuvent être structurées (comme des tableaux) ou non structurées (comme des images ou du texte).
– Traitement des données : Les données brutes sont nettoyées et préparées pour être utilisées par les algorithmes d’apprentissage automatique.
– Apprentissage automatique : Les algorithmes permettent au système de détecter des motifs et de prendre des décisions en fonction des données d’entraînement. En effet, les données d’entraînement sont utilisées pour enseigner et former les modèles d’IA à reconnaître des schémas et à prendre des décisions basées sur des exemples.
– Évaluation et amélioration : Une fois que l’IA est entraînée, elle est évaluée en utilisant des données de test pour mesurer sa précision et sa performance. A partir de cette évaluation, les modèles sont ensuite améliorés en ajustant des paramètres précis.
Grâce à ces mécanismes, l’intelligence artificielle peut être déployée dans diverses applications, comme les solutions de centre de contact, en fonction de ses capacités et des tâches à accomplir.