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Intelligence artificielle 2 : des algorithmes

Intelligence artificielle 2 : des algorithmes

15-05-2018 à 23:56:19

Concrètement, pour construire une bonne intelligence artificielle (IA), il faut des algorithmes, en plus des bases de données et ordinateurs puissants déjà évoqués1.

Si 83 % des Français en ont déjà entendu parler, 52 % ne savent pas précisément de quoi il s’agit.La définition, au sens strict, d’un algorithme selon la CNIL, est « la description d’une suite finie et non ambiguë d’étapes permettant d’obtenir un résultat à partir d’éléments fournis en entrée ».

Pour mieux comprendre, une recette de cuisine est un bon exemple d’algorithme. Pour l’utiliser, on fournit des paramètres (quantité de riz à faire cuire, eau, sel), on suit les étapes et on obtient un délicieux risotto...

La plupart des algorithmes sont donc des suites de calculs élémentaires. On répond à des problèmes plus complexes en construisant un algorithme qui en appelle d’autres plus simples.

Par exemple, si on veut écrire un programme de jeu d’échecs, on peut commencer par le calcul des déplacements possibles d’une pièce en fonction de sa nature (pion, cavalier, tour...). Un deuxième algorithme appelle le premier pour chaque pièce encore présente sur l’échiquier. Un troisième appelle le précédent pour chaque couleur tour à tour et choisit ensuite un déplacement en fonction du nombre de pièces prises à l’adversaire.

On aurait aussi pu écrire une logique différente de choix de déplacements : il existe toujours plusieurs façons de résoudre un problème.

Ce qui fait la différence entre les algorithmes, c’est la quantité d’informations qu’ils doivent stocker (mémoire), la vitesse d’exécution et la précision (selon qu’on veut l’exactitude ou qu’un ordre de grandeur suffit). L’expérience montre qu’on ne peut jamais optimiser un algorithme pour ces trois éléments à la fois et qu’il faut donc faire des choix.

Les algorithmes utilisés en IA sont souvent écrits depuis les années 80, mais ils nécessitaient trop de vitesse et de mémoire pour pouvoir être mis en œuvre plus tôt.

Parmi eux, le réseau de neurones est l’un des plus connus. Il fonctionne selon le principe évoqué plus haut de relier entre eux des algorithmes élémentaires. Chaque résultat peut être utilisé en entrée d’un ou plusieurs autres algorithmes et il est possible de relancer une même séquence avec les résultats obtenus avant (appel en boucle).

Si un algorithme « neurone » n’est pas capable de faire un travail à lui tout seul, on obtient des prouesses lorsqu’on peut unir les capacités d’un grand nombre de neurones : c’est là qu’apparaît la magie de l’IA.

1. cf. Actuailes n° 84.

R.-J. QuatreJas

Actuailes n° 85 – 16 mai 2018




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