L’intelligence artificielle ? L’apprentissage automatique ? L'apprentissage approfondi ?

 

Le concept d’intelligence artificielle désigne la tentative de reproduction ou de simulation d’un comportement intelligent en général. L’apprentissage automatique (Machine Learning) et l'apprentissage approfondi (Deep Learning) sont deux sous-catégories de l’intelligence artificielle.

 

Les programmes qui utilisent l’apprentissage automatique peuvent calculer le comportement humain à l’aide d’algorithmes afin par exemple de détecter l’utilisation frauduleuse de cartes bancaires. L’apprentissage approfondi va un peu plus loin et utilise des couches hiérarchiques pour exécuter le processus d’apprentissage automatique. En d’autres termes : des réseaux neuronaux artificiels semblables à ceux du cerveau humain sont construits. Des concepts compliqués peuvent être assimilés en étant composés de couches plus simples (Hidden Layers). Ces couches traitent des données et les transfèrent à la prochaine couche qui traite elle aussi de nouveau les informations et les transmet à la couche suivante et ainsi de suite. Ce modèle de couches peut être poursuivi à l’infini et peut aller très loin. D’où le terme d’apprentissage approfondi ou « Deep Learning ».

 

La technologie d'apprentissage approfondi est par exemple utilisée sur les véhicules sans conducteur lorsqu’il faut différencier entre eux les panneaux de circulation, les véhicules et les personnes. L’apprentissage approfondi se retrouve aussi sur les ordinateurs et les smartphones où il prend la forme d’une commande vocale intelligente. Les possibilités d’utilisation sont quasiment infinies et le degré de précision est nettement supérieur à celui offert par l’apprentissage automatique. Le seul inconvénient : l’apprentissage approfondi requiert une grosse puissance de calcul.

 

 

Quels niveaux d’intelligence artificielle existe-t-il ?

À l’heure actuelle, entre trois et cinq niveaux différents d’intelligence artificielle sont cités. Au premier niveau, l’IA n’a aucune influence, cela signifie que tout est encore contrôlé par la personne. Les niveaux suivants sont classés en fonction du degré d’autonomie soit la part d’influence que l’IA peut avoir et comment elle agit de manière « autonome ». Cela commence avec des tâches d’assistant et peut aller jusqu’à des machines réfléchissant et agissant seules. Aujourd’hui, l’IA est encore utilisée dans de nombreux domaines à son niveau le plus bas. Beaucoup de « machines » ne sont pas encore capables d’agir de façon autonome. Mais cela peut rapidement changer dans les prochaines années. Les véhicules se déplaçant sans conducteur ne sont qu’un début.

 

 

Le défi : la puissance.

L’intelligence artificielle exige une puissance de calcul nettement plus importante que celle requise par toutes les applications connues jusqu’à maintenant. Les algorithmes de l’apprentissage approfondi demandent notamment énormément de puissance pour pouvoir analyser les informations bout par bout et les interpréter. Une telle puissance ne pourrait être atteinte sans l'accélération assurée par les processeurs graphiques (Graphics Processing Unit/GPU). Les processeurs graphiques NVIDIA® Tesla® comptent parmi les GPU les plus performantes du marché actuel. Ils permettent à de nombreuses entreprises d'accélérer leurs applications exigeantes destinées à l'informatique hautes performances (HPC) et aux charges de travail Hyperscale en datacenter.  L'avantage : les volumes de données de l’ordre du pétaoctet sont traités nettement plus rapidement qu'avec des CPU classiques. Qu’il s'agisse d’apprentissage approfondi, de la recherche en énergie, des desktops virtuels ou des voitures sans conducteur – les processeurs graphiques Tesla fournissent une puissance monumentale permettant des calculs et des simulations étendus en des temps records.

Envoyez-nous tout simplement un e-mail à : 
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