{"id":27343,"date":"2021-09-02T15:39:14","date_gmt":"2021-09-02T13:39:14","guid":{"rendered":"https:\/\/digatus.com\/algorithmes-dapprentissage-automatique-comment-fonctionne-une-intelligence-artificielle-ia\/"},"modified":"2025-11-27T11:43:27","modified_gmt":"2025-11-27T10:43:27","slug":"algorithmes-dapprentissage-automatique-comment-fonctionne-une-intelligence-artificielle-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digatus.com\/fr\/algorithmes-dapprentissage-automatique-comment-fonctionne-une-intelligence-artificielle-ia\/","title":{"rendered":"Algorithmes d’apprentissage automatique \u2013 comment fonctionne une Intelligence Artificielle (IA) ?"},"content":{"rendered":"\t\t
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Dans mon premier article Intelligence Artificielle – qu’est-ce que c’est exactement ?<\/a>, j’ai abord\u00e9 les diff\u00e9rents sous-domaines de l’IA et expliqu\u00e9 les diff\u00e9rences entre un programme normal et une IA. Cet article traite maintenant des algorithmes permettant de passer d’une IA faible \u00e0 une IA forte. \u00c0 cette fin, je donnerai une premi\u00e8re impression du fonctionnement de ces algorithmes \u00e0 l’aide de deux exemples simples et d’une br\u00e8ve incursion dans le monde des r\u00e9seaux neuronaux. <\/p>

D\u00e9limitation entre IA, apprentissage automatique et apprentissage profond<\/h5>

Pour passer d’une IA faible \u00e0 une IA forte, la machine doit apprendre \u00e0 penser comme un \u00eatre humain. Les techniques et processus utilis\u00e9s \u00e0 cette fin sont regroup\u00e9s sous le terme d’apprentissage automatique, qui est \u00e0 son tour un sous-domaine de l’Intelligence Artificielle. Il existe diff\u00e9rentes mani\u00e8res dont ce processus d’apprentissage peut se d\u00e9rouler : <\/p>

  • Apprentissage supervis\u00e9 : Tant l’entr\u00e9e que la sortie correcte sont disponibles pour l’apprenant<\/li>
  • Apprentissage par renforcement : Bien que la r\u00e9ponse correcte ne soit pas disponible, il y a un retour sous forme de r\u00e9compenses et de punitions<\/li>
  • Apprentissage non supervis\u00e9 : Il n’y a aucune indication sur ce que devrait \u00eatre la sortie correcte. Une structure dans l’entr\u00e9e peut \u00eatre apprise \u00e0 l’aide de m\u00e9thodes d’apprentissage supervis\u00e9 en pr\u00e9disant les entr\u00e9es futures sur la base des entr\u00e9es pass\u00e9es <\/li><\/ul>

    Un terme \u00e9galement tr\u00e8s fr\u00e9quemment utilis\u00e9 dans ce contexte est l’\u00ab apprentissage profond \u00bb, un sous-domaine de l’apprentissage automatique. L’apprentissage profond est une m\u00e9thode de mise en \u0153uvre de l’apprentissage automatique utilisant des r\u00e9seaux neuronaux pour l’impl\u00e9mentation. <\/p>

    \"IA<\/p>

    Algorithmes d’apprentissage automatique<\/p>

    L’apprentissage automatique consiste \u00e0 cr\u00e9er des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs en trouvant des corr\u00e9lations dans divers ensembles de donn\u00e9es. Pour qu’un algorithme d’apprentissage automatique fonctionne bien, il doit d’abord \u00eatre entra\u00een\u00e9 \u00e0 l’aide de donn\u00e9es d’entra\u00eenement. Ces donn\u00e9es d’entra\u00eenement sont analys\u00e9es par l’algorithme respectif \u00e0 la recherche de motifs et de corr\u00e9lations. Des exemples d’apprentissage automatique sont les arbres de d\u00e9cision ou les proc\u00e9dures de clustering (comme K-Means), qui seront d\u00e9crits plus en d\u00e9tail ci-dessous. <\/p>

    Formulation d’hypoth\u00e8ses<\/h5>

    Supposons que nous ayons cinq points de donn\u00e9es donn\u00e9s dans un diagramme. Nous devons maintenant d\u00e9terminer \u00e0 quoi ressemble la fonction qui relie ces points. Dans l’apprentissage supervis\u00e9, nous avons les points de donn\u00e9es x et les valeurs de fonction correspondantes f(x) donn\u00e9es en entr\u00e9e. Cependant, comme notre algorithme doit apprendre, il s’agit d’\u00e9tablir une fonction (hypoth\u00e8se) qui tente de reproduire la vraie fonction aussi bien que possible. Pour illustrer cela, voici quatre hypoth\u00e8ses diff\u00e9rentes repr\u00e9sent\u00e9es : <\/p>

    \"Hypoth\u00e8ses<\/p>

    La question qui se pose maintenant est : quelle est la fonction correcte ? Comme il existe de nombreuses possibilit\u00e9s diff\u00e9rentes, nous avons besoin d’hypoth\u00e8ses qui limitent l’espace de recherche, ce qu’on appelle le \u00ab biais \u00bb. La plupart du temps, nous recherchons une approximation qui soit aussi simple que possible. Ceci est \u00e9galement \u00e9vident dans la m\u00e9thode suivante des arbres de d\u00e9cision. <\/p>

    Arbre de d\u00e9cision<\/h5>

    Un arbre de d\u00e9cision est une m\u00e9thode d’apprentissage supervis\u00e9. Il d\u00e9crit une situation \u00e0 l’aide d’un ensemble de caract\u00e9ristiques. Par souci de simplicit\u00e9, nous consid\u00e9rons une d\u00e9cision oui\/non comme r\u00e9sultat. <\/p>

    \"Arbre<\/p>

    Ce diagramme arborescent d\u00e9crit la question de savoir si l’on entre dans le restaurant et si l’on attend \u00e9ventuellement une place libre. La premi\u00e8re d\u00e9cision d\u00e9pend du nombre de personnes pr\u00e9sentes dans le restaurant. S’il n’y a personne, la personne n’entre pas non plus ; s’il y a quelques personnes dans le restaurant, la r\u00e9ponse est oui, et s’il est plein, cela d\u00e9pend du temps d’attente. Les questions se poursuivent ainsi. Cela d\u00e9pend \u00e9galement des alternatives dans les environs, par exemple de la faim de la personne et s’il pleut.
    Gr\u00e2ce \u00e0 des exemples positifs et n\u00e9gatifs, l’algorithme d’apprentissage automatique peut cr\u00e9er et affiner un arbre de d\u00e9cision. Lorsqu’une s\u00e9rie d’exemples est donn\u00e9e, certains avec une d\u00e9cision positive et d’autres avec une d\u00e9cision n\u00e9gative, il faut alors trouver un arbre de d\u00e9cision qui trouve la bonne r\u00e9ponse pour les exemples donn\u00e9s. On entra\u00eene donc un algorithme pour l’arbre de d\u00e9cision avec ces exemples, de sorte que l’arbre donne autant que possible toujours la bonne r\u00e9ponse, c’est-\u00e0-dire qu’il a d\u00e9velopp\u00e9 la bonne hypoth\u00e8se. Le probl\u00e8me qui se pose lors du d\u00e9veloppement de l’algorithme pour l’arbre de d\u00e9cision est que pour n attributs de d\u00e9cision diff\u00e9rents, 2^(2^n) hypoth\u00e8ses possibles peuvent \u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9es.
    Pour v\u00e9rifier l’arbre de d\u00e9cision, de nouvelles situations inconnues sont donn\u00e9es \u00e0 l’algorithme en tant qu’entr\u00e9e. Ces donn\u00e9es sont appel\u00e9es donn\u00e9es de test. L’algorithme est valid\u00e9 s’il prend la bonne d\u00e9cision. <\/p>

    K-Moyennes<\/h5>

    K-Moyennes est une m\u00e9thode de clustering appartenant \u00e0 la cat\u00e9gorie de l’apprentissage non supervis\u00e9. L’algorithme fonctionne selon une proc\u00e9dure fixe : <\/p>

    1. Choisir K points comme centres initiaux<\/li>
    2. Calculer les distances de tous les points \u00e0 chaque centre<\/li>
    3. Assigner les points de donn\u00e9es aux centres les plus proches<\/li>
    4. Centrer les centres dans le cluster r\u00e9sultant<\/li>
    5. R\u00e9p\u00e9ter le processus \u00e0 partir du point 2 jusqu’\u00e0 ce que les centres ne changent plus<\/li><\/ol>

      L’illustration suivante montre une ex\u00e9cution de l’algorithme en 8 \u00e9tapes d’it\u00e9ration :<\/p>

      \"Clustering<\/p>

      Cet algorithme peut \u00eatre utilis\u00e9, par exemple, pour regrouper des fleurs. La longueur de la tige et la couleur de la fleur sont choisies comme crit\u00e8res et les fleurs sont trac\u00e9es comme points de donn\u00e9es dans un syst\u00e8me de coordonn\u00e9es. En appliquant l’algorithme plusieurs fois, des clusters sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9s en fonction du nombre de centres choisis au d\u00e9but. Dans ce cas, chaque cluster correspond \u00e0 une esp\u00e8ce de fleur. <\/p>

      Apprentissage profond – R\u00e9seaux neuronaux<\/h5>

      Les r\u00e9seaux neuronaux sont n\u00e9cessaires pour r\u00e9aliser des t\u00e2ches plus complexes. L’objectif est d’essayer de recr\u00e9er artificiellement le cerveau humain. <\/p>

      \"R\u00e9seaux<\/p>

      R\u00e9seaux neuronaux – Structure d’un neurone<\/p>

      Un neurone transmet un signal \u00e9lectrique des dendrites le long des axones jusqu’aux terminaisons. Ces signaux sont ensuite transmis \u00e0 un autre neurone. C’est ainsi que nous percevons notre environnement.
      Les neurones suppriment leurs signaux jusqu’\u00e0 un certain point avant de r\u00e9agir. Cela signifie qu’ils doivent d’abord d\u00e9passer un seuil. D’un point de vue math\u00e9matique, cela signifie qu’il n’est pas possible de simuler un cerveau humain avec des fonctions lin\u00e9aires, comme c’est le cas pour les probl\u00e8mes de classification. Il faut une fonction qui prend un signal d’entr\u00e9e et produit un signal de sortie en tenant compte d’un seuil. Ce type de fonction est appel\u00e9 fonction d’activation. La fonction sigmo\u00efde y=1\/(1+e^(-x)) est tr\u00e8s bien adapt\u00e9e \u00e0 cet effet. <\/p>

      \"Fonction<\/p>

      Apprentissage profond – Fonction d’activation<\/p>

      Dans l’illustration ci-dessus, on peut voir comment un neurone peut \u00eatre impl\u00e9ment\u00e9 math\u00e9matiquement. Il re\u00e7oit plusieurs valeurs d’entr\u00e9e qui sont additionn\u00e9es. La somme r\u00e9sultante est utilis\u00e9e comme entr\u00e9e dans la fonction sigmo\u00efde qui contr\u00f4le la sortie. Comme le cerveau humain n’est pas non plus compos\u00e9 d’un seul neurone, de nombreux neurones artificiels sont connect\u00e9s, formant ainsi le r\u00e9seau neuronal artificiel : <\/p>

      \"R\u00e9seau<\/p>

      Nous avons maintenant une structure capable de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes difficiles. Mais comment un tel r\u00e9seau apprend-il ? Il est logique de faire varier la force des connexions entre les neurones individuels. Cela se fait \u00e0 l’aide de poids sur les connexions individuelles. <\/p>

      \"R\u00e9seau<\/p>

      Dans cet exemple, chaque n\u0153ud est connect\u00e9 \u00e0 chacun dans la couche suivante. Cela n’est pas toujours n\u00e9cessaire. Au cours du processus d’apprentissage, les connexions qui ne sont pas n\u00e9cessaires sont mises \u00e0 0 et ne sont donc plus pertinentes pour le r\u00e9seau neuronal.
      Il existe diff\u00e9rents types de r\u00e9seaux neuronaux, tels que le r\u00e9seau neuronal convolutif, qui est utilis\u00e9, entre autres, dans le domaine de la reconnaissance d’images. Chaque couche individuelle est ici responsable de l’identification de composants individuels d’une image. Par exemple, la premi\u00e8re couche peut filtrer les traits droits d’une image, la deuxi\u00e8me les courbes, et ainsi de suite. Toutes ces parties sont assembl\u00e9es et, \u00e0 la fin, une image est reconnue. Les domaines d’application comprennent, par exemple, la reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation ou le d\u00e9codage des codes postaux manuscrits sur les lettres. <\/p>

      R\u00e9sum\u00e9 \u2013 Comment fonctionne l’Intelligence Artificielle ?<\/h5>

      L’apprentissage automatique est la base de l’intelligence artificielle. Il se compose de mod\u00e8les de pr\u00e9diction statistiques qui permettent \u00e0 la machine d’apprendre ind\u00e9pendamment des relations sans qu’elles ne soient directement d\u00e9finies. Cela va des algorithmes simples comme les proc\u00e9dures de clustering aux constructions math\u00e9matiques complexes comme les r\u00e9seaux neuronaux. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Des syst\u00e8mes capables de d\u00e9tecter des sch\u00e9mas ou des \u00e9v\u00e9nements inhabituels et de permettre des mesures pr\u00e9ventives – des applications interpr\u00e9tant les entr\u00e9es visuelles de cam\u00e9ras, d’images ou de vid\u00e9os – des programmes interpr\u00e9tant le langage \u00e9crit ou parl\u00e9 – tout cela est rendu possible par l’Intelligence Artificielle (IA). La base de ceci est fournie par l’apprentissage automatique, qui cr\u00e9e des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs bas\u00e9s sur des donn\u00e9es et des statistiques. <\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":27344,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[164],"tags":[185],"class_list":["post-27343","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article-fr","tag-intelligence-artificielle"],"yoast_head":"\nFonctionnement des algorithmes d'IA<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"IA : algorithmes et liens avec l'apprentissage automatique\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/digatus.com\/fr\/algorithmes-dapprentissage-automatique-comment-fonctionne-une-intelligence-artificielle-ia\/\" \/>\n<meta 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