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Intelligence Artificielle, Machine Learning et Authôt
R&D

Intelligence Artificielle, Machine Learning et Authôt

 

Intelligence Artificielle, Machine Learning et Authôt

Authôt est une start-up innovante qui utilise des technologies spécifiques telles que l’Intelligence Artificielle IA et le Machine Learning. Cela dans le but de créer la technologie et le service de reconnaissance vocale automatique d’Authôt. Aujourd’hui, nous entrons au cœur du processus en vous en dévoilant davantage sur la façon dont cela fonctionne et ce que ces types de nouvelles technologies impliquent pour l’avenir. 

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et le Machine Learning ?


Commençons
par définir l’intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning. Il existe des différences entre l’IA et Machine Learning (ML) et c’est significatif. Alors, que signifie le Machine Learning ? Selon Tom Mitchell, c’est « l’étude des algorithmes qui permet aux programmes informatiques de s’améliorer automatiquement grâce à l’expérience ». Le Machine Learning est une branche de l’intelligence artificielle, basée sur l’apprentissage statistique. Par exemple, si vous fournissez un modèle de Machine Learning avec de nombreuses chansons que vous aimez, il sera capable de générer un système de recommandation et de vous suggérer de la musique, que vous trouverez à votre goût, avec un pourcentage élevé de probabilité. Le système recommande des titres que d’autres utilisateurs, ayant les mêmes goûts que vous, ont aimé et que vous n’avez pas encore écouté. Des entreprises tels que Netflix, YouTube ou Spotify utilisent cette technologie. Maintenant, qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

L’intelligence artificielle a une vaste portée.

Selon Andrew Moore :

L’intelligence artificielle est la science et l’ingénierie permettant aux ordinateurs de se comporter de manière que, jusqu’à récemment, nous pensions qu’il fallait une intelligence humaine.


C’est-à-dire
que les machines ou les nouvelles technologies pourraient remplacer les humains pour certaines tâches.

En outre, Zachary Lipton qualifie l’”intelligence artificielle” comme :

Inspirante, c’est une cible mouvante basée sur les capacités que possèdent les humains mais que ne possèdent pas les machines.


L’intelligence
artificielle est en croissance constante.


En
fait, elle inclut un nombre considérable d’avancées technologiques différentes et le Machine Learning n’en est qu’une d’entre elles. Ainsi, il est vraiment important de souligner qu’il y a de l’intelligence artificielle dans le Machine Learning, mais le contraire n’est pas nécessairement vrai. En effet, il n’existe pas de Machine Learning dans toutes les intelligences artificielles. La frontière entre les deux est très fine.


De
nos jours, les entreprises de technologie utilisent de manière interchangeable l’IA et le ML. En effet, ce qu’elles veulent, c’est que les machines puissent apprendre des expériences. Par extension, le Deep Learning un type d’intelligence artificielle permettant à la machine d’apprendre par elle-même contrairement à la programmation (c’est-à-dire l’apprentissage par des réseaux neutres nécessitant l’efficacité de nombreuses données) permet de réaliser des tâches spécifiques qui étaient impossibles à exécuter avec une programmation classique à base de règles. Tâches relevant de la reconnaissance vocale et faciale, de la classification d’images ou même du traitement du langage naturel.

Enfin,
nous pouvons retenir trois technologies majeures issues de l’IA :

·
La génération automatique de texte : production de texte à partir de données informatiques.
·
La reconnaissance automatique de la parole : transcrire et transformer la parole humaine en un format utile pour les applications informatiques.
·
Les plateformes d’apprentissage automatique


Les
cas d’intelligence artificielle


Dans
cette seconde partie, examinons la démocratisation de l’IA avec les commandes vocales ou voitures autonomes.
Comme
nous le savons aujourd’hui, l’intelligence artificielle est symbolisée par des gadgets tels que Google Home, Siri (Apple) et Alexa (Amazon). En effet, les technologies d’intelligence artificielle font de plus en plus partie de notre vie quotidienne. Commençons par parler de la commande et reconnaissance vocale.
Par
exemple, SIRI. C’est une application informatique à commande vocale qui inclut les instructions verbales données par les utilisateurs et répond à leurs demandes. Développé par la société américaine Apple et qualifié d’assistant personnel intelligent ; il est accessible sur les smartphones.


Ensuite,
l’IA intervient également dans nos voitures. Un véhicule 100% autonome représente sans aucun doute la révolution de demain qui bouleversera complètement l’industrie automobile.
Aujourd’hui,
faute de posséder officiellement le permis de conduire, l’intelligence artificielle seconde la tâche du conducteur. Pour cela, elle s’appuie sur une série de capteurs à ultrasons, de radars, de caméras… Si l’intelligence artificielle peut aider le conducteur, elle est également en mesure d’identifier l’état de bien-être de ce dernier et de ses passagers.
Il
y a aussi la reconnaissance faciale qui identifie le conducteur et active les préférences et les paramètres. Les possibilités sont infinies.


La
technologie d’Authôt utilise l’intelligence artificielle


Authôt
utilise le Machine Learning pour son système de transcription automatique. En effet, le système reconnaît et apprend des mots tous les jours, grâce à la relecture humaine demandée sur 60% des fichiers téléchargés.
Authôt
est le spécialiste de la transcription automatique de fichiers audio/vidéo en texte. Notre solution innovante utilise la technologie de reconnaissance vocale automatique.


En
fait, l’histoire de l’intelligence artificielle est étroitement liée à celle de la traduction, peut-être parce que, savoir comment donner un sens, est ce qui est le plus humain et le plus mystérieux pour la machine. Le fait est que lorsqu’un utilisateur essaie de traduire une phrase via un site web, le résultat est parfois déroutant.
Le
domaine de la traduction automatique a fait des progrès spectaculaires ces dernières années, grâce à l’utilisation du réseau de neurones sur lequel reposent le Machine Learning et le Deep Learning. Ce sont les technologies d’intelligence artificielle les plus avancées disponibles à ce jour. Facebook a investi dans le domaine, tout comme Microsoft, Fujitsu, etc.


La
technologie des réseaux de neurones a été introduite pour la première fois par Google Translate via son laboratoire Google Brain et grâce au travail de Jeff Dean, Andrew Ng…figures emblématiques de l’intelligence artificielle.


“Pendant
dix ans, nous avons utilisé une méthode appelée” Traduction basée sur les phrases “(PBMT) : l’algorithme a coupé la phrase en petits morceaux et nous avons traduit chaque petit morceau en adoptant une approche statistique”, explique Julie Cattiau, ingénieur et chef de produit chez Google Traduction.
C’est
un peu ce que fait un humain quand il s’en tient trop au texte : le caractère naturel de la phrase n’est pas préservé et peut donner lieu à de fausses interprétations. Avec un réseau de neurones, au contraire, l’algorithme considère la phrase entière.

Nous
espérons que vous en avez appris davantage sur les possibilités de l’intelligence artificielle et du Machine Learning et sur la manière dont Authôt fait directement partie de l’avenir de la technologie.

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