15 questions pour comprendre l’Intelligence Artificielle (IA)

Comprendre les bases de l’IA

1 - Qu’entendons-nous vraiment par “intelligence artificielle” ?

L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des techniques et algorithmes qui permettent à des machines de réaliser des tâches habituellement réservées aux humains, comme analyser un texte, reconnaître un visage ou prendre des décisions simples. Contrairement à ce que son nom pourrait laisser penser, l’IA n’est pas une “conscience” : elle exécute principalement des calculs et des modèles statistiques pour parvenir à un résultat.

En clair, vous pouvez l’imaginer comme un super outil : elle ne pense pas de manière autonome, mais imite certains comportements humains en s’appuyant sur de vastes quantités de données et des formules mathématiques.

2 - Qui a créé la première IA ? 

L’une des figures emblématiques à l’origine de l’IA est Alan Turing, un mathématicien britannique. Dès les années 1950, il a posé la question de savoir si une machine pouvait “penser” et a imaginé le Test de Turing pour mesurer l’intelligence artificielle d’un programme.

Quelques années plus tard, la conférence de Dartmouth (1956) marque la naissance officielle du domaine. Des chercheurs comme John McCarthy et Marvin Minsky s’y retrouvent pour définir les fondations de l’IA. C’est également à cette époque que des programmes pionniers (ex. le Logic Theorist) démontrent la capacité de machines à résoudre des problèmes logiques.

Depuis, l’IA a fait un bond spectaculaire. En 2018, OpenAI lance les premières versions de GPT, et en 2022, l’IA générative devient accessible au grand public (Gemini, DALL·E, etc.), propulsant l’IA sur le devant de la scène et multipliant ses usages.

3 - Quels sont les différents types d’Intelligence Artificielle ? 

On parle souvent de trois grandes catégories d’IA, classées selon leurs capacités et leur niveau d’autonomie :

1. IA Faible (Narrow AI) : c’est l’IA que nous utilisons déjà au quotidien. Elle est spécialisée dans une tâche bien précise, sans compréhension approfondie. Des exemples ? Siri, qui reconnaît et exécute vos commandes vocales, ChatGPT, qui génère des textes, ou encore la reconnaissance faciale sur les smartphones. L’IA faible est très performante dans son domaine, mais incapable de sortir de son cadre.
2. IA Générale (AGI) ici, on imagine une IA capable de raisonner comme un être humain, de s’adapter à diverses situations, et d’apprendre n’importe quelle compétence. L’AGI est encore hypothétique : malgré les progrès fulgurants, aucune machine actuelle ne s’approche réellement d’une intelligence humaine globale.
3. IA Superintelligente : cette forme d’IA, purement théorique, dépasserait largement les capacités cognitives humaines. Elle pourrait, par exemple, résoudre des problèmes mathématiques ultra-complexes en quelques secondes ou concevoir des découvertes scientifiques à une vitesse inhumaine. Pour l’instant, l’IA superintelligente relève encore de la science-fiction, même si certains chercheurs la voient comme le stade ultime du développement de l’IA.

En vous formant au Data Engineering, vous devenez un pilier de l’IA en assurant la qualité et la gestion des données massives. C’est cette solide infrastructure de données qui ouvre la voie à des IA de plus en plus performantes, voire même à l’AGI ou, un jour, à la superintelligence.

Fonctionnement de l’IA

4 - L’IA peut-elle devenir aussi intelligente qu’un humain ?

Aujourd’hui, aucune IA ne pense ou ne ressent comme un être humain : elle exécute des algorithmes et des modèles mathématiques élaborés, basés sur d’immenses quantités de données. Autrement dit, elle ne “comprend” pas réellement le sens de ce qu’elle dit, mais prédit simplement la meilleure réponse selon son entraînement.

En clair, si vous discutez avec un chatbot et qu’il semble brillant, c’est surtout parce qu’il a été entraîné à reconnaître des schémas et à formuler des réponses plausibles. Tant que ces programmes ne développeront pas de réelle conscience ou de capacité de raisonnement général, ils ne seront pas aussi “intelligents” qu’un humain.

5 - Comment l’IA apprend-elle toute seule grâce à nos données ?

La plupart des IA modernes utilisent ce qu’on appelle le Machine Learning. L’idée est simple : on fournit à un programme un grand volume de données (films, messages, images, etc.) et on lui “apprend” à repérer des schémas ou des régularités. Au fil du temps, la machine ajuste ses calculs pour s’améliorer dans la tâche demandée.

Un exemple très courant : Netflix. Pour vous recommander des séries, l’algorithme examine vos habitudes de visionnage, celles d’autres utilisateurs, puis anticipe quels programmes vous plairont. Il “apprend” en continu, et plus il dispose de données pertinentes, plus ses prédictions sont justes.

Maîtriser le Machine Learning est la clé pour concevoir et améliorer ces modèles prédictifs au sein des entreprises. Si vous souhaitez créer et déployer vous-même ces systèmes intelligents, n’hésitez pas à devenir Data Scientist : ce métier vous place au cœur du développement et de la mise en place des algorithmes qui transforment les données en réelles opportunités.

6 - Comment l’IA fait-elle pour analyser des images, du texte ou de l’audio ?

Pour s’attaquer à ces domaines complexes, on utilise souvent le Deep Learning, une branche avancée du Machine Learning. L’IA s’appuie sur des réseaux de neurones : un ensemble de “couches” qui traitent l’information étape par étape, un peu comme un cerveau (mais en bien plus simple).

• Analyse d’images : des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) détectent les formes, les contours et les couleurs pour reconnaître un visage ou identifier un objet dans une photo.
• Traitement du texte : c’est le NLP (Natural Language Processing). L’IA étudie la structure des phrases, le sens des mots, et apprend à répondre ou à traduire un texte.
• Analyse audio : avec des techniques similaires, la machine identifie des sons, distingue des voix, et peut même transformer la parole en texte (ex. assistants vocaux).

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7 - Quelle est la différence entre une IA générative et une IA classique ?

On confond souvent IA classique et IA générative, car dans les deux cas, on parle d’algorithmes. La différence essentielle réside dans l’objectif et le mode de fonctionnement :

• IA classique : Elle exécute des tâches définies à l’avance en suivant des règles précises (ex. un moteur de recherche qui classe des pages selon une formule, ou un logiciel de diagnostic médical repérant des anomalies sur un scanner).
• IA générative : Elle crée du contenu nouveau (texte, image, son…) en s’appuyant sur des modèles entraînés à analyser d’immenses volumes de données. Par exemple, un outil comme Midjourney génère une image inédite à partir d’un simple descriptif.

En résumé, l’IA classique applique des instructions pour accomplir un but spécifique, tandis que l’IA générative produit des créations originales en combinant et réinventant ce qu’elle a appris.

8 - Comment une IA comme ChatGPT génère-t-elle des réponses ?

ChatGPT est un LLM (Large Language Model) : il a été entraîné sur des quantités gigantesques de textes. Lorsqu’on lui pose une question, il anticipe chaque mot suivant en fonction du contexte et des probabilités apprises dans ses données. C’est un peu comme l’autocomplétion des SMS, mais en des milliards de fois plus sophistiqué.

En pratique, ChatGPT ne “comprend” pas le sens des mots comme un humain. Il calcule statistiquement ce qui a le plus de chances de former une réponse cohérente. Plus il a vu d’exemples pertinents durant son entraînement, plus ses prédictions deviennent précises et convaincantes.

Utilisation de l’IA 

9 - Comment bien utiliser une IA générative ? 

Pour interagir efficacement avec une IA générative, tout se joue dans la qualité du “prompt”, c’est-à-dire la requête que vous lui soumettez. Plus vous êtes clair, précis et contextuel, mieux l’IA comprendra ce que vous attendez d’elle. Voici quelques conseils de techniques de prompt :

• Spécifiez le contexte : “Tu es un coach sportif. Peux-tu me proposer un programme d’entraînement hebdomadaire pour un débutant ?”
• Donnez des contraintes : précisez la durée, le format, les objectifs.
• Soyez clair sur le style : vous voulez une réponse formelle ou un ton plus détendu ?
• Vérifiez toujours les résultats : l’IA générative peut inventer des informations (on parle “d’hallucinations”) ou reproduire des biais issus de ses données d’entraînement.

Même si elle peut sembler “intelligente”, l’IA générative reste un outil : c’est à vous d’évaluer la pertinence de ses réponses et de guider son processus créatif grâce à vos prompts.

Pour tirer pleinement parti de l’IA générative, le Prompt Engineering est incontournable. Chez Jedha, nous vous apprenons à structurer et optimiser vos requêtes pour obtenir des résultats précis, pertinents et créatifs, en vous formant aux meilleures techniques de prompt.

Pour tirer pleinement parti de l’IA générative, le Prompt Engineering est incontournable. Grâce à notre formation en Prompt Engineering chez Jedha, vous apprendrez à structurer et optimiser vos requêtes pour obtenir des résultats précis, pertinents et créatifs.

10 - Quelles sont les meilleures IA génératives ?

Parmi les IA génératives les plus populaires et performantes, on retrouve :

IA génératives textuelles

• ChatGPT (OpenAI) : L’IA conversationnelle la plus utilisée, capable de rédiger des articles, répondre à des questions et assister dans la programmation.
• Mistral (Mistral AI) : Modèle français axé sur la rapidité et l’efficacité, souvent préféré pour des tâches nécessitant un traitement plus léger et rapide.
• Gemini (Google, anciennement Bard) : L’IA de Google, intégrée à ses outils (Docs, Gmail…), avec un accès en temps réel à Internet pour des réponses plus actualisées.
• Claude (Anthropic) : Connue pour sa capacité à comprendre des requêtes longues et complexes, avec un focus sur la sécurité et l’éthique.

IA génératives d’images

• Midjourney : Génère des images ultra-détaillées à partir de descriptions textuelles, avec une forte dimension artistique.
• DALL·E (OpenAI) : Création d’images photoréalistes ou artistiques, avec la possibilité de modifier des parties spécifiques d’une image.
• Stable Diffusion : IA open-source permettant de créer et modifier des images avec un contrôle plus précis sur le style et le rendu.

Autres IA génératives

• Sora (OpenAI) : Dernière innovation d’OpenAI, capable de générer des vidéos à partir de prompts détaillés.
• Opus Clip : Réalise des montages vidéo dynamiques à partir d’un contenu long, optimisant le format pour les réseaux sociaux.

• ElevenLabs : Synthèse vocale ultra-réaliste, utilisée pour la création de voix off et la conversion de texte en voix naturelles.
• GitHub Copilot : Assistant de codage basé sur GPT, conçu pour aider les développeurs à écrire du code plus rapidement.

11 - Quels sont les domaines où l’IA est déjà omniprésente ?

L’IA s’est progressivement glissée dans de nombreux secteurs, souvent sans que nous nous en rendions compte :

• Santé : aide au diagnostic médical (analyse de radios ou d’IRM), suivi des patients, prévision des risques de maladies grâce à de vastes bases de données.
• Finance : détection automatisée des fraudes, trading algorithmique, évaluation des risques de crédits ou d’investissements.
• Marketing : utilisation de chatbots, personnalisation des publicités, recommandations de produits basées sur le comportement de l’utilisateur.
• Industrie et logistique : robots qui assemblent des pièces, optimisation des stocks, maintenance prédictive (prévoir quand une machine va tomber en panne).
• Retail et e-commerce : caisses automatiques, gestion des inventaires, suggestions de produits en ligne.
• Service client : réponses instantanées via des assistants virtuels, analyses de sentiments pour améliorer la satisfaction utilisateur.

Carrière dans l’IA 

12 - Quels sont les métiers d’avenir liés à l’IA ? 

L’intelligence artificielle mobilise déjà plusieurs métiers “historiques” qui restent très demandés :

• Data Scientist : exploite les données pour construire et entraîner des modèles de prédiction (machine learning, statistiques avancées).
• Data Engineer : conçoit et maintient les infrastructures qui collectent, stockent et préparent les données nécessaires à l’IA.
• Machine Learning Engineer : développe et optimise les algorithmes d’apprentissage, en veillant à leur performance et à leur stabilité.

Avec la démocratisation de l’IA générative, de nouveaux rôles émergent en IA :

• Prompt Engineer : expert en “prompting”, c’est-à-dire la formulation des requêtes pour guider l’IA générative et en tirer le meilleur parti.
• Consultant IA : conseille les entreprises pour intégrer l’IA dans leurs process (choix d’outils, organisation, évaluation des risques).
• Coach IA : forme et accompagne les équipes pour leur apprendre à utiliser et comprendre l’IA (ex. IA générative, automatisation, etc.).
• AI Ethicist / Spécialiste en éthique de l’IA : s’assure que les solutions déployées respectent la vie privée, évitent les biais, et restent conformes aux réglementations.

Ces métiers évoluent en permanence : l’essor de l’IA générative va sans doute continuer à créer de nouvelles spécialisations dans les années à venir.

13 - Comment se former à l’intelligence artificielle ? 

Le choix d’une formation dépend d’abord de votre objectif : souhaitez-vous maîtriser la technique, devenir consultant, ou simplement comprendre l’IA pour votre domaine ? Plusieurs voies s’offrent à vous :

1. Apprentissage autodidacte : vous pouvez vous initier gratuitement à l’IA en explorant YouTube (ex. la chaîne de Yacine Sdiri), en écoutant des podcasts dédiés, ou en lisant des livres spécialisés sur l’IA. Certaines plateformes, comme JULIE, proposent même des cours de base en accès libre.
   
   • Avantage : flexible et gratuit, vous avancez à votre rythme.
   • Limite : vous êtes seul pour aborder les concepts complexes, et il peut être difficile de valider votre progression ou vos compétences.
2. Formation universitaire : de plus en plus d’universités et d’écoles d’ingénieurs proposent désormais des bachelors ou masters spécialisés en IA.
   
   • Avantage : vous obtenez un diplôme reconnu, avec un socle théorique solide.
   • Limite : c’est un parcours long (1 à 5 ans), parfois moins adapté à un marché de l’IA qui évolue très rapidement.
3. Bootcamp : si vous souhaitez vous reconvertir facilement dans l’intelligence artificielle, les bootcamps sont la solution idéale. Contrairement aux parcours académiques longs, un bootcamp vous plonge immédiatement dans des cas réels, en vous donnant les outils nécessaires pour être opérationnel dès la fin de votre formation.Chez Jedha, nous misons sur des programmes intensifs pour vous aider à entrer rapidement sur le marché :
   
   • Formation Prompt Engineering (42h) : maîtrisez l’IA générative, apprenez à structurer vos prompts pour obtenir des résultats précis, et découvrez les bonnes pratiques pour intégrer ces outils dans votre quotidien.
   • Formation Data Scientist (450h) : construisez des modèles de prédiction (machine learning, deep learning), comprenez comment exploiter les données et déployer des solutions IA de bout en bout.
   • Formation Data Engineer (150h) : automatisez, déployez et supervisez vos modèles à grande échelle, afin de gérer efficacement l’infrastructure et l’orchestration de projets IA. Nos parcours de formation en Data sont accessibles à tous, y compris à ceux qui partent de zéro, grâce à notre formation Data pour débutant.

Éthique et débats sur l’IA 

14 - Quels sont les principaux défis éthiques liés à l’IA ? 

L’intelligence artificielle soulève de nombreuses questions éthiques, car elle transforme en profondeur nos façons de travailler, de communiquer et même de prendre des décisions. Si ses bénéfices sont considérables, elle peut aussi amplifier des problèmes comme la discrimination ou la surveillance.

Le premier écueil concerne les biais algorithmiques. Lorsque les données d’entraînement sont déjà marquées par des préjugés (en fonction du genre, de l’origine, etc.), l’IA tend à reproduire, voire aggraver, ces stéréotypes. On a ainsi vu des algorithmes de recrutement défavoriser malgré eux des profils féminins ou issus de minorités. 

La vie privée est également mise à mal par l’usage massif de la reconnaissance faciale et d’autres outils de suivi. En Chine, par exemple, des caméras connectées à des systèmes d’IA permettent de surveiller en continu la population, soulevant d’importantes inquiétudes quant aux libertés individuelles.

Enfin, l’IA remet également en cause nos modèles de régulation. Les risques de perte d’emploi liés à l’automatisation ou d’abus dans l’usage de données sensibles motivent l’élaboration de lois telles que l’AI Act en Europe. L’enjeu consiste à trouver le juste équilibre : protéger la société sans brider l’innovation, et veiller à ce que l’IA serve l’humain plutôt que de s’y substituer.

15 - L’IA est-elle une menace ou une opportunité pour l’humanité ?

À l’image d’Internet il y a quelques décennies, l’IA promet des gains de productivité considérables et l’émergence de nouveaux métiers (Prompt Engineer, Data Scientist, etc.). Dans le domaine médical, elle facilite le dépistage précoce de maladies et accélère la recherche de nouveaux traitements. Elle peut également automatiser certaines tâches pénibles, libérant du temps pour des activités plus créatives ou humaines.

Mais de nombreuses voix craignent l’automatisation massive et le remplacement d’emplois, laissant certaines personnes sur la touche si elles ne bénéficient pas d’une reconversion ou d’une formation adaptée. D’autres s’inquiètent d’une perte de compétences humaines, à force de déléguer nos capacités de réflexion et de décision à la machine. Enfin, il existe la crainte d’une IA malveillante ou incontrôlable, que ce soit dans le cadre de cyberattaques ou même, à plus long terme, d’une superintelligence dont on perdrait le contrôle.

En réalité, tout dépendra de l’usage que nous ferons de l’IA : utilisée à bon escient et dans un cadre éthique, elle pourrait se révéler être un puissant levier de progrès. Sans garde-fous, elle risque de devenir une source de nouveaux déséquilibres. C’est ce subtil équilibre entre innovation et responsabilité qui façonnera l’avenir de l’intelligence artificielle.

Conclusion : 3 étapes pour lancer votre carrière dans l’IA

Vous avez désormais une vision complète de l’intelligence artificielle : son fonctionnement, ses usages, ses enjeux, ainsi que les opportunités professionnelles qu’elle offre. Prêt à transformer cet intérêt en carrière ? Voici trois étapes pour passer à l’action :

1. Téléchargez notre syllabus : plongez dans le contenu détaillé de nos formations. Vous y découvrirez le programme exact, les compétences enseignées et les projets pratiques qui vous attendent, afin de vous projeter concrètement dans votre futur métier.
2. Rejoignez notre prochaine Soirée Portes Ouvertes chaque jeudi à 18h (en ligne), échangez avec nos formateurs et anciens élèves pour poser toutes vos questions. Découvrez l’ambiance, la pédagogie et les débouchés concrets de nos formations, afin de vous assurer qu’elles correspondent parfaitement à vos objectifs.
3. Prenez rendez-vous avec notre équipe d’admission : finalisez votre inscription et trouvez le financement le plus adapté à votre situation (CPF, Pôle emploi, financements régionaux, etc.). En un rien de temps, vous serez prêt à démarrer votre nouvelle aventure dans l’IA, avec les meilleures chances de succès.