La saisie semi-automatique sur les smartphones est pratique, mais elle entraîne parfois des erreurs involontaires. Voyons comment fonctionne la saisie semi-automatique de l'IA et ses limites.
Si vous avez déjà utilisé un smartphone, vous avez probablement été frustré par la saisie semi-automatique. La saisie semi-automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) conçue pour simplifier la vie des gens, alors pourquoi la trouvons-nous frustrante ? L'inconvénient de la saisie semi-automatique nous rappelle la réalité de l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle a été proposée pour la première fois par John McCarthy en 1956.
Il fait référence à la capacité des programmes informatiques à apprendre et à raisonner comme les humains. L’intelligence artificielle est plus précieuse lorsqu’elle est appliquée à d’autres domaines scientifiques et sociaux. AlphaGo, qui a attiré l'attention du monde entier l'année dernière, est un exemple d'intelligence artificielle appliquée à Go. Au-delà de ces jeux de pointe, l’IA transforme également des secteurs tels que la santé, la finance, les transports, etc. Par exemple, dans le domaine de la santé, des systèmes d’IA sont développés pour aider à diagnostiquer et à planifier le traitement des patients, et dans le domaine financier, des algorithmes sont utilisés pour analyser les données de marché et suggérer des stratégies d’investissement.
En réalité, l’IA existe dans de nombreux domaines différents et possède différents degrés d’intelligence. Par conséquent, l’IA peut être classée en deux types : l’IA forte et l’IA faible. L’IA forte est une IA qui peut réellement réfléchir et résoudre des problèmes. Une intelligence artificielle faible se produit lorsque le système n’a pas de sensibilité, mais qu’il imite la sensibilité. Vous pouvez considérer l’IA qui peut communiquer naturellement avec les humains comme une IA forte, et l’IA qui ne peut analyser les données que comme une IA faible. Dans le film « Iron Man », Jarvis, l'assistant de Tony Stark, est une IA puissante, tandis que l'IA telle que la saisie semi-automatique sur les smartphones est une IA faible.
Alors, qu’est-ce qui fait de l’IA une technologie unique ? C’est l’apprentissage automatique, ou « machine learning ». L’apprentissage automatique est « le domaine du développement d’algorithmes et de techniques qui permettent aux ordinateurs d’apprendre ». En 1959, Arthur Samuel a défini pour la première fois l’apprentissage automatique comme « le domaine d’étude qui développe des algorithmes qui permettent aux machines d’apprendre à partir de données et d’exécuter des comportements qui ne sont pas spécifiés dans le code ». L’apprentissage automatique se concentre sur l’élaboration de prédictions basées sur des attributs appris à partir de données d’entraînement.
Dans l'IA commercialisée actuelle, l'apprentissage automatique s'effectue principalement grâce à une méthode appelée correspondance de motifs. La correspondance de motifs est un moyen de déterminer ce que vous savez déjà sur un problème, puis d'essayer une solution connue. La fonction de saisie semi-automatique de votre smartphone est un exemple de correspondance de motifs. Elle apprend les caractères saisis et les associe au texte correspondant. Cependant, cette technologie a ses limites. De nombreuses personnes utilisent la correspondance de motifs sur leur smartphone pour corriger les erreurs de grammaire, comme l'omission d'une strophe supérieure, ou pour compléter automatiquement des mots involontaires.
Un autre exemple de correspondance de modèles est celui des recommandations de contenu de Facebook. Si vous avez déjà été sur Facebook, vous avez probablement remarqué qu'après avoir regardé une vidéo dans votre fil d'actualité, d'autres vidéos sont recommandées sous la vidéo. Cependant, cet exemple illustre également les limites de la correspondance de modèles. Lorsqu’il recommande du contenu, il continue de faire la même chose aux utilisateurs. Vous ne savez pas comment les utilisateurs réagissent à vos recommandations et vous ne recevez pas beaucoup de retours.
C’est là qu’intervient la reconnaissance de formes pour surmonter les limites de la correspondance de formes. La reconnaissance de formes signifie que le logiciel détecte de nouvelles tendances en surveillant le comportement des utilisateurs. Alors que la correspondance de modèles s'applique à tous les utilisateurs à la fois, la reconnaissance de modèles identifie et corrige les modèles utilisateur par utilisateur. Les applications actuelles incluent la reconnaissance automatique du courrier postal et l'identification automatique des empreintes digitales. Certains smartphones disposent déjà d'une fonctionnalité de saisie semi-automatique spécifique à l'utilisateur. Il collecte des informations sur les caractères que vous tapez et analyse ce qui suit. Contrairement à la correspondance de modèles traditionnelle, la saisie semi-automatique est spécifique à l'utilisateur, ce qui la rend un peu plus pratique pour nous.
Tout comme la recherche de motifs a cédé la place à la reconnaissance de motifs, le système continue de s’améliorer, mais il faut un certain temps pour combler le fossé. Il a toujours du mal à comprendre des phrases complexes et, dans le cas de la reconnaissance vocale, il ne parvient pas à reconnaître les différents accents et prononciations. Ces problèmes ne feront que s’améliorer à mesure que davantage de données seront collectées. Pour l’instant, la plupart de nos situations réelles sont des IA faibles, et les recherches sur les IA fortes sont en cours. L’IA fait soudainement fureur, mais ses progrès pourraient être plus lents qu’on ne le pense.
Cette avancée technologique est bien plus qu’une simple avancée technologique : elle s’accompagne également de problèmes sociaux et éthiques. L’IA est susceptible de bouleverser le marché du travail en remplaçant progressivement les emplois humains. Nous devons donc réfléchir aux implications sociales de ces avancées technologiques et nous y préparer. Il est important de se préparer à l’avenir et à la manière dont l’IA va changer nos vies.
