Quels sont les différents types d’IA ?

Saviez-vous qu’il existe plusieurs types d’intelligence artificielle ? Et oui, l’IA est un outil plutôt vaste et compliqué et pour le comprendre, il faut déjà commencer par connaître ses différentes catégories !

Heureusement, vous êtes au bon endroit pour lever le voile sur ce mystère ! De l’IA descriptive à l’IA générative, les experts de notre agence IA à Paris vont vous expliquer tout ce qu’il faut savoir sur les différents types d’IA. 👇

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

L’IA fait référence à des systèmes qui imitent l’intelligence humaine pour effectuer des tâches et peuvent s’améliorer elles-mêmes en se basant sur les informations qu’elles collectent.

Parmi les diverses formes que peut prendre cette technologie, les 3 types d’IA comprennent l’IA descriptive, prédictive, et prescriptive, chacune jouant un rôle unique dans l’analyse et la génération de données.

Cette technologie utilise des algorithmes sophistiqués, souvent dans le cadre de l’apprentissage automatique, pour apprendre des patterns et des caractéristiques à partir de grandes quantités de données.

L’objectif ? Automatiser des processus, prendre des décisions intelligentes, et même prédire des événements futurs avec une précision remarquable. De la reconnaissance vocale aux voitures autonomes, l’IA est partout, transformant chaque industrie qu’elle touche.

L’IA Descriptive

L’IA descriptive est conçue pour faire exactement ce que son nom suggère : décrire et analyser de grandes quantités de données afin d’en tirer des conclusions significatives. Ce type d’intelligence artificielle est souvent le premier niveau d’interaction entre les données brutes et les décisions basées sur le traitement et l’analyse de données. Elle représente l’un des différents types d’IA qui facilitent la transformation de vastes connaissances brutes en informations exploitables.

Utilisant des méthodes statistiques avancées, l’IA descriptive, une des 3 types d’IA, examine les données historiques pour identifier des tendances, des schémas ou des anomalies. Ce processus, qui est une forme d’intelligence basée sur l’analyse des données, commence par la collecte de données, suivie de leur nettoyage et structuration.

Une fois les données prêtes, l’IA applique des modèles statistiques pour générer des rapports compréhensibles, des tableaux de bord interactifs, et même des visualisations graphiques qui résument les insights extraits.

Les exemples d’utilisation

1. Analyse des données de vente : Vous pouvez utiliser l’IA descriptive pour examiner vos performances de vente passées, identifier les meilleures et les pires performances de produits, et comprendre les variations saisonnières ou les tendances de votre marché.
2. Détection des anomalies dans les données financières : Dans le secteur financier, cette IA aide à repérer les transactions inhabituelles qui pourraient indiquer des erreurs, des fraudes ou des failles de sécurité.
3. Analyse de la performance sur les réseaux sociaux : Les marques se tournent vers l’IA descriptive pour mesurer l’engagement des utilisateurs, suivre les mentions de la marque, et évaluer l’efficacité des campagnes publicitaires sur différentes plateformes.

Quelques outils d’IA descriptive

Il existe plusieurs outils et plateformes du type d’intelligence artificielle descriptive, en voici quelques exemples :

• Tableau : Un logiciel de visualisation de données qui permet aux utilisateurs de voir et de comprendre les données grâce à des tableaux de bord interactifs.
• Power BI : Un ensemble de services d’analyse commerciale de Microsoft qui fournit des insights approfondis à travers des rapports riches et des visualisations.
• Qlik : Une plateforme d’intelligence affaires qui aide à consolider, rechercher, visualiser et analyser toutes les sources de données pour une meilleure prise de décision.

L’IA Prédictive

Parmi les différents types d’IA se trouve l’IA prédictive.

L’IA prédictive est l’une des trois types d’IA qui se concentre sur l’utilisation de modèles et d’algorithmes pour anticiper des résultats et identifier des tendances futures. Cette branche de l’intelligence artificielle, souvent fondée sur l’apprentissage automatique, est essentielle pour les organisations qui souhaitent prendre des décisions basées sur des prédictions fiables et précises dérivées du traitement des données de grandes quantités de données.

Cette forme d’IA traite les données historiques à travers des algorithmes avancés pour développer des modèles qui peuvent prédire des événements futurs. Ces modèles, qui fonctionnent comme une forme de mémoire, apprennent à reconnaître des patterns complexes dans les données et utilisent ces informations pour faire des prédictions sur de nouvelles données.

Les exemples d’utilisation

1. Prévision de la demande : Ce type d’application aide les entreprises à anticiper la demande future pour leurs produits, optimisant ainsi la gestion des stocks et la planification de la production.
2. Prédiction des comportements des clients : L’IA prédictive analyse les interactions et les comportements des clients pour fournir des insights sur les futures actions des clients, aidant ainsi à personnaliser les campagnes de marketing.
3. Anticipation des pannes et problèmes techniques : Elle est également utilisée pour prédire les défaillances avant qu’elles ne surviennent, permettant une intervention préventive pour minimiser les temps d’arrêt et les coûts de maintenance.

Quelques outils d’IA prédictive

Voici quelques outils qui facilitent la mise en œuvre de l’IA prédictive :

• SAS Advanced Analytics : Propose des outils pour la modélisation et l’analyse prédictive, aidant les entreprises à tirer des insights actionnables des données.
• IBM SPSS Modeler : Permet aux utilisateurs de construire des modèles prédictifs avec une interface utilisateur graphique intuitive, sans nécessiter de compétences en programmation.
• RapidMiner : Cette plateforme combine la préparation des données, l’apprentissage machine et la modélisation prédictive dans un seul environnement intégré.

L’IA Prescriptive

Enfin, parmi les différents types d’IA, nous retrouvons l’IA prescriptive. Il s’agit d’un type avancé d’intelligence artificielle dont l’objectif principal est de créer de nouvelles données, ou “tokens”, à partir d’un apprentissage préalable.

Ce type d’IA ne se contente pas de prédire ou d’analyser, mais agit en proposant des actions ou en générant de nouveaux contenus qui peuvent être utilisés pour diverses applications pratiques, y compris dans la reconnaissance d’images.

L’IA prescriptive apprend à partir d’énormes quantités de données existantes pour créer du nouveau contenu qui ressemble ou est fonctionnellement similaire à ces données.

Par exemple, après avoir analysé des milliers de photos, elle peut générer des images totalement nouvelles qui paraissent tout aussi réelles. Cette capacité la rend extrêmement utile pour des tâches comme la création de contenu artistique, la rédaction de textes, ou encore pour le développement d’assistants vocaux capables de générer des réponses dynamiques.

L’IA Générative : une sous-catégorie de l’IA Prescriptive

L’IA générative, considérée comme une spécialisation de l’IA prescriptive, se distingue par sa capacité à créer automatiquement de nouveaux contenus sans intervention externe. Alors que l’IA prescriptive combine les fonctions de prédiction, d’analyse et de génération pour formuler des recommandations et actions, l’IA générative se concentre exclusivement sur la création de contenu.

Ce type d’IA utilise des modèles d’apprentissage profond pour produire des éléments qui ne sont pas directement issus des données d’entrée mais qui en sont inspirés, comme la création de nouvelles images, musiques, ou écrits. Elle est particulièrement valorisée pour sa capacité à innover et à enrichir des domaines créatifs, offrant ainsi des possibilités presque illimitées pour les applications nécessitant un contenu original et engageant.

Les exemples d’utilisation

1. Rédaction de contenu : Des outils basés sur l’IA, comme ChatGPT utilisé en marketing digital par exemple, peuvent composer des articles, des emails marketing, ou même des scripts entiers qui sont à la fois pertinents et engageants.
2. Génération de code : Aider les développeurs à produire du code plus rapidement, en suggérant des lignes ou en corrigeant des erreurs.
3. Génération d’idées : Elle peut offrir des suggestions créatives pour le développement de nouveaux produits ou campagnes marketing.
4. Génération de visuels et de vidéos : Transformer des descriptions textuelles en images ou animations pour des utilisations en marketing et publicité.

Quelques outils d’IA prescriptive

Parmi les outils les plus utilisés en IA prescriptive, on trouve :

• OpenAI ChatGPT : Un modèle de langage qui génère du texte en fonction des instructions données, utilisé pour une variété de contenus écrits.
• Gemini (Google Bard) : Un modèle de langage avancé créé par Google, qui génère du texte en utilisant des informations à jour du web, aidant les utilisateurs à obtenir des réponses précises et contextuelles.
• MidJourney : Un système basé sur l’IA qui excelle dans la création de visuels détaillés et artistiques à partir de descriptions textuelles, utilisé par les créatifs et les professionnels du marketing pour visualiser des concepts et des idées.

Les différentes classes d’IA : Quelle est la différence ?

L’intelligence artificielle peut être classée en diverses catégories, chacune se distinguant par ses capacités, ses applications et la complexité des tâches qu’elle peut accomplir. Ces classes sont souvent regroupées en trois grandes catégories : l’IA forte, l’IA faible et l’IA hybride.

• IA Forte (ou IA Générale) : L’IA forte représente le niveau le plus avancé d’intelligence artificielle, capable de comprendre et d’exécuter n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un être humain peut réaliser. Elle possède la capacité de raisonner, de planifier, d’apprendre, de communiquer et de prendre des décisions de manière autonome dans une variété de contextes, sans être limitée à un ensemble spécifique de tâches pré-programmées.

• IA Faible (ou IA Spécifique) : L’IA faible, aussi appelée IA appliquée ou IA étroite, est conçue pour exécuter des tâches spécifiques dans des domaines définis. Elle opère sous un ensemble de contraintes et de limitations, se concentrant sur une seule tâche ou un groupe de tâches avec une grande efficacité. Cette catégorie comprend la majorité des systèmes d’IA que nous utilisons aujourd’hui, comme les assistants vocaux, les systèmes de recommandation, et les véhicules autonomes.

• IA Hybride : Cette classe d’IA combine des éléments de l’IA forte et de l’IA faible, exploitant la flexibilité et la capacité d’adaptation de l’IA forte avec la spécialisation et l’efficacité de l’IA faible. L’IA hybride est conçue pour exécuter des tâches complexes tout en adaptant ses fonctionnalités pour des applications spécifiques, ce qui la rend particulièrement utile dans les industries où une interaction étroite entre différentes capacités d’IA est nécessaire.

Mais alors, quelle est la différence avec les trois types d’IA mentionnés précédemment ? Tandis que les classes d’IA décrivent le niveau de sophistication et d’autonomie de l’intelligence artificielle, les trois types d’IA mentionnés précédemment dans cet article (descriptive, prédictive et prescriptive) se réfèrent plutôt à la manière dont l’IA est appliquée pour traiter et utiliser les données. Ces types décrivent les fonctions ou les tâches que l’IA accomplit avec les données, pour résumer :

• IA Descriptive : Se concentre sur l’analyse des données passées pour identifier des modèles ou résumer des informations, souvent utilisée pour des rapports ou des analyses de tendances.

• IA Prédictive : Utilise des données historiques et des modèles statistiques pour prévoir des événements ou des comportements futurs. Cette capacité est largement utilisée dans des domaines tels que la prévision de la demande ou le scoring de crédit.

• IA Prescriptive : Va au-delà de la prédiction pour suggérer des actions basées sur les prédictions et analyses effectuées. Elle peut proposer des solutions ou des interventions pour maximiser les bénéfices ou minimiser les risques.

L’importance de cette distinction réside dans la compréhension de l’application de l’IA dans différents contextes : tandis que les classes peuvent être vue comme des niveaux de développement technologique de l’IA, les types sont plus centrés sur l’application pratique dans des scénarios réels.

Vous connaissez maintenant tous les différents types d’Intelligence Artificielle !

Chaque type d’intelligence artificielle a le potentiel de transformer votre entreprise de manière unique. Que ce soit pour analyser des données, prédire des tendances ou créer du contenu innovant, l’IA est prête à booster vos stratégies digitales.

Intéressé par l’exploitation de l’IA prescriptive ou d’autres formes d’intelligence artificielle pour propulser votre entreprise vers l’avant ?

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FAQ – Les différents types d’IA

Qu’est ce que l’IA peut faire ?

L’intelligence artificielle peut améliorer la compréhension et l’interprétation des données pour détecter des tendances, prédire des événements futurs à partir de modèles statistiques, créer des contenus innovants comme des textes et des images, et développer des chatbots capables de converser de manière naturelle avec les utilisateurs.

Quels sont les trois types d’apprentissages possibles pour l’IA ?

Les trois types d’apprentissages possibles pour l’IA sont :

• Apprentissage supervisé : où l’IA apprend à partir de données étiquetées pour prédire des résultats.
• Apprentissage non supervisé : où l’IA identifie des patterns et des structures dans des données non étiquetées.
• Apprentissage par renforcement : où l’IA apprend à prendre des décisions en explorant et en recevant des récompenses ou des pénalités.

Quel type d’IA est ChatGPT ?

ChatGPT est une IA générative, qui utilise un modèle de langage avancé pour générer du texte en réponse à des prompts ChatGPT. Il fonctionne principalement sur le principe de l’apprentissage supervisé, où il a été entraîné avec une grande quantité de textes pour produire des réponses pertinentes et contextuelles.

Quelles sont les applications potentielles de l’IA générative ?

L’IA générative peut être utilisée pour :

• Créer du contenu comme des articles, des scripts, et des visuels.
• Générer des idées pour de nouveaux produits ou campagnes marketing.
• Développer et tester du code pour améliorer l’efficacité du développement de logiciels.

Quelles sont les applications potentielles de l’IA descriptive ?

L’IA descriptive est principalement utilisée pour analyser des données historiques et en extraire des insights significatifs. Elle permet d’identifier des tendances, de détecter des anomalies, et d’analyser la performance des actions marketing sur les réseaux sociaux.

Quelles sont les applications potentielles de l’IA prédictive ?

L’IA prédictive est utilisée pour :

• Prévoir la demande et optimiser la gestion des stocks.
• Prédire les comportements des clients pour personnaliser les offres marketing.
• Anticiper les pannes et les problèmes techniques pour une maintenance proactive.

Nathan Comte

Nathan a découvert le Marketing digital par hasard et il a décidé d’y rester par amour. Après avoir aidé à repenser les stratégies de grands groupes en se nourrissant du savoir-faire canadien, il rentre en France pour lancer Digitad de l’autre côté de l’Atlantique.