De plus en plus de technologies d’intelligence artificielle voient le jour et révolutionnent notre quotidien. Des assistants virtuels aux systèmes de reconnaissance en passant par les outils de traduction, l’IA est devenue incontournable pour accélérer et automatiser les routines. Si vous souhaitez créer une IA, vous allez devoir définir ses objectifs et sélectionner les technologies adéquates pour la mise en œuvre. Plus ici.
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Définir clairement vos besoins et vos attentes
La création d’une IA est un long processus au cours duquel aucune étape n’est à négliger. L’une des premières choses que vous devez faire quand vous souhaitez créer une IA, c’est de bien définir vos besoins et vos attentes. Vous allez devoir vous poser les bonnes questions pour savoir quel est le problème que le projet vise à résoudre. Vous allez aussi devoir identifier les utilisateurs finaux et identifier les fonctionnalités essentielles et spécifiques du projet.
Établir les objectifs de l’intelligence artificielle
Si vous avez déjà une idée des besoins que l’IA que vous allez prochainement créer va combler, la prochaine étape sera de clarifier ses objectifs. Il est important que vos objectifs soient mesurables et atteignables. Par exemple, vouloir créer une intelligence artificielle capable de comprendre et de traduire des paroles est un but atteignable, car techniquement possible. Il s’agit aussi d’un objectif spécifique et pertinent, parce qu’utile pour les consommateurs. Les gens s’intéresseront bien à votre création si cette dernière répond à un besoin clair et poursuit des intentions pertinentes.
Quelles sont les meilleures technologies pour créer une intelligence artificielle ?
Pour concrétiser avec succès un projet de création d’IA, vous allez devoir sélectionner les meilleurs outils et langages appropriés. Habituellement, les experts optent pour le langage de programmation appelé Python. Sur le marché, ce langage joue un rôle essentiel, notamment en raison sa syntaxe limpide, claire et surtout sa polyvalence. C’est un langage qui vient avec plusieurs bibliothèques exclusivement dédiées à la mise en place de projet d’IA. Il s’agit entre autres de :
- TensorFlow ;
- PyTorch ;
- Scikit-Learn.
Ces bibliothèques fournissent des bases solides pour la conception de modèles d’apprentissage profond ou Deep Learning. Cependant, en dehors de Python, vous avez aussi Java, C++ et R qui peuvent aider à la conception d’IA et bien d’autres programmes.
Si vous ne souhaitez pas coder, mais que vous aimeriez tout de même créer une intelligence artificielle, vous devez savoir qu’il existe de nombreuses technologies dédiées à ceux qui n’ont pas de compétences. Cela va sans dire qu’en l’absence de compétences en IA, toute personne peut bel et bien concevoir un système d’intelligence artificielle avec des solutions innovantes qui utilisent un réseau de neurones pré-construits. Au nombre des solutions de cette nature se trouve Google’s AutoML et Microsoft’s Azure Machine Learning que vous pouvez explorer.
Création d’une IA : les étapes pratiques
Dans la pratique, la création d’un logiciel d’intelligence artificielle efficace passe par la préparation des données. Pour la circonstance, les experts vous demanderont de prévoir un grand nombre de données, car en réalité, les IA s’en nourrissent. Il s’agit de plusieurs centaines de milliers d’informations que vous devez collecter tout en respectant les normes de confidentialité et de consentement. Après la collecte, il s’ensuit la phase de nettoyage qui consister à filtrer toutes les anomalies.
Lorsque les données sont prêtes pour le traitement, vous devez procéder au choix d’un algorithme d’apprentissage. Le choix de cet algorithme dépend de la nature du problème à traiter, de la taille des données et de leur type. Selon le résultat attendu, il se pourrait que vous ayez besoin de faire appel au Deep Learning, aux algorithmes de clustering et bien d’autres concepts scientifiques majeurs.
Suite à ces deux étapes, la prochaine consistera à programmer et à entraîner vos données. C’est après cette phase que vous obtenez une solution concrète et fonctionnelle. Enfin, vous devez le tester pour en évaluer les capacités réelles. Le test vous permet de mesurer la précision de l’IA et sa fiabilité dans tous les environnements. Si vous avez fait passer votre IA par toutes ces étapes et qu’il se révèle efficace, il ne vous restera plus qu’à la déployer et à l’intégrer dans des usages réels.
