Comment réaliser sa propre intelligence artificielle ?

Réaliser sa propre intelligence artificielle, que ce soit pour l'utiliser dans son entreprise ou la mettre à la disposition de ses clients, représente une opportunité de développement intéressante. Aujourd'hui, de nombreux outils numériques permettent de créer une IA sans avoir recours à un langage de programmation. Cependant, il est nécessaire de suivre quelques étapes afin de concevoir une intelligence artificielle qui soit à la fois stable techniquement et tournée vers les objectifs de ses utilisateurs.

Quelle est la base de l'intelligence artificielle ?

Le fondement de tout système d'intelligence artificielle est la reproduction d'un réseau artificiel de neurones, au sein duquel sont exécutés des algorithmes. Ces algorithmes exécutent des formules dont le rôle est de transformer une donnée entrante (transmise par l'utilisateur humain) en une donnée sortante.

Au fur et à mesure qu'elle s'entraîne à communiquer avec des utilisateurs humains ou d'autres intelligences artificielles, l'IA renforce ses algorithmes. Ces derniers sont alors capables d'associer des données de plus en plus complexes entre elles.

Peut-on créer une intelligence artificielle sans savoir coder ?

Pour concevoir une intelligence artificielle, il n'est pas nécessaire de savoir coder. Quelle que soit la finalité de la conception de l'IA (reconnaissance visuelle, reconnaissance vocale ou encore création automatisée de contenu), il est possible d'avoir recours à des outils « no code » pour développer son propre programme. En voici quelques-uns :

• OpenAI.
• Levity.
• Neuton.
• Obviously.ai.

Ces programmes ou plateformes permettent de développer une IA sans avoir à écrire une seule ligne de code. Généralement, elles disposent d'interfaces visuelles intuitives, basées sur le système « drag and drop » afin d'ajouter, de supprimer ou de modifier l'emplacement des formules et des commandes. Aussi, ces outils peuvent être utilisés uniquement en phase de test pour évaluer le fonctionnement d'un modèle d'intelligence artificielle ayant été codé.

Quelles sont les étapes d'un projet d'intelligence artificielle ?

Définir les objectifs du projet

La création d'une intelligence artificielle doit s'ancrer dans un projet global, lui-même porté par un besoin. Si l'entreprise ou la personne en charge de concevoir l'IA estime cet outil comme un besoin, il faut alors commencer par définir ce à quoi ce programme va servir. Plus précisément, il convient de se demander :« Quels problèmes l'IA devra-t-elle régler ? ». Il est également important de contrebalancer cette question par la suivante : « Parmi ces problèmes, lesquels pourraient être solutionnés par un cerveau humain ? ».

En somme, cette première phase de définition des objectifs consiste en une analyse rigoureuse du besoin afin de trouver le modèle d'IA le plus en capacité d'y répondre. Pour cela, il faut considérer à la fois les données déjà à la disposition de l'entreprise et le type d'informations que celle-ci cherche à obtenir via le recours à une IA.

Choisir le bon modèle d'IA

Pour trouver le modèle d'IA le plus adapté aux objectifs fixés à l'étape précédente, il faut commencer par prendre en compte la nature du projet ainsi que le besoin, précisé lors de la première étape.

En effet, à moins de créer sa propre IA en s'appuyant sur des compétences de codage, il est plus courant d'avoir recours à un modèle d'IA pré-établi. Ces différents modèles remplissent des objectifs divers, dans plusieurs secteurs d'activité, et sont trouvables dans la plupart des outils de programmation d'IA « no code ».

En résumé, le bon modèle d'IA dépend directement de la nature du projet de conception (le problème à régler ainsi que le domaine d'activité auquel il se rattache) et du besoin identifié en amont.

Concevoir le jeu de données

Comme expliqué précédemment, les IA opèrent un jeu de données, entre les informations entrantes et celles sortantes. L'objectif de cette troisième étape est d'anticiper le plus de jeux de données possibles, c'est-à-dire penser à toutes les combinaisons possibles entre les données que l'IA devra reconnaître et/ou associer.

Pour cela, l'opérateur en charge de l'apprentissage de l'IA doit réunir un grand nombre de données entrantes (généralement plusieurs milliers, voire centaines de milliers). Parmi ces données, une partie va servir à la phase d'entraînement (apprentissage) de l'IA, tandis qu'une autre partie va être utilisée pour tester l'IA.

Apprendre à l'IA

Une intelligence artificielle devient plus performante à mesure qu'elle apprend. Cet apprentissage passe nécessairement par la transmission de très nombreuses données entrantes. Après la conception du jeu de données à utiliser, il faut orienter l'apprentissage vers ce à quoi l'IA va servir. Par conséquent, à partir de ce même jeu de données, l'utilisateur montre à l'IA où est-ce qu'elle doit chercher les informations et comment elle doit les retranscrire pour s'adapter à la communication humaine.

Laisser le programme s'entraîner

Après l'apprentissage vient une phase d'entraînement qui est à distinguer de la précédente. En effet, après avoir « montré » à l'IA quel type d'informations elle doit rechercher et où elle peut les trouver, il est nécessaire de laisser du temps aux algorithmes pour s'entraîner à calculer.

Contrairement à la phase précédente dans laquelle c'est l'opérateur humain qui montre à l'IA comment agir, cette étape d'entraînement est gérée par la machine seule. Néanmoins, elle demande une puissance de calcul considérable. Pour y répondre, il faut a minima laisser du temps à l'intelligence artificielle et, au mieux, externaliser les entraînements de l'IA dans un Cloud spécifique afin de ne pas interférer avec les données d'autres programmes à proximité.

Réaliser des tests

La phase de test vient après celles d'apprentissage et d'entraînement puisqu'elle consiste à évaluer la pertinence du travail de l'IA dans un environnement réel, après l'avoir habituée aux données entrantes avec lesquelles elle va être en contact.

Pour tester l'intelligence artificielle, il faut utiliser le groupement de données mis de côté lors de la phase de conception du jeu de données. Ainsi, les personnes en charge du test de l'IA récupèrent toutes ces données pour les soumettre aux algorithmes et alors tester le niveau de performance de l'IA vis-à-vis du besoin identifié en tout début de processus.

Dans le cas où le test de l'IA n'est pas concluant, il faut soit réévaluer les données entrantes qui ont été utilisées, soit relancer la phase d'apprentissage pour maximiser les capacités de compréhension de l'IA.

Si la phase de test s'avère concluante, l'exploitation de l'intelligence artificielle peut alors débuter.

Exploiter l'IA

L'exploitation de l'IA consiste à l'intégrer dans un système d'information existant, c'est-à-dire à confronter le programme avec l'usage pour lequel il a été conçu. Néanmoins, l'exploitation de l'IA doit être une finalité présente dans l'esprit des concepteurs à toutes les étapes du projet.

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