Lorsque vous entendez parler d’intelligence artificielle (IA), qu’est-ce qui vous vient à l’esprit ? Pour beaucoup, c’est ChatGPT, qui fournit des réponses rapides à leurs questions. D’après le RPS, d’ici août 2024, près de 40 % des personnes âgées de 18 à 64 ans utiliseront une IA conversationnelle, aussi appelée IA générative. Pourtant, l’IA générative n’est qu’un point de départ. Il existe de nombreux autres types d’IA, dont beaucoup agissent en coulisses, contribuant au succès de certaines des plus grandes entreprises au monde.
Voici d'autres formes d'IA, souvent méconnues :
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Machines réactives Des systèmes simples, fondés sur des règles, qui fonctionnent selon des instructions prédéfinies. |
Mémoire limitée Des systèmes d’IA capables d’apprendre à partir de données historiques pour améliorer leur prise de décision. |
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Systèmes experts Des systèmes informatiques qui reproduisent la capacité de prise de décision d’un expert humain dans un domaine donné. |
Conscience de soi Une IA (encore hypothétique) dotée de conscience d’elle-même.
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Apprentissage automatique (ML) Une approche basée sur le développement d’algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir des données. |
Théorie de l'esprit Une forme avancée d’IA capable de comprendre les émotions, croyances, intentions et pensées humaines. |
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Réseaux neuronaux Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, les réseaux neuronaux sont un élément central de nombreux systèmes d’IA. |
IA générale (IA forte) Des systèmes capables de comprendre, d’apprendre et d’appliquer des connaissances dans des domaines variés, et de réaliser toute tâche intellectuelle qu’un être humain peut accomplir. |
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IA étroite (IA faible) Conçue et entraînée pour accomplir une tâche précise ou un ensemble limité de tâches. Exemples : assistants personnels virtuels, services de traduction. |
IA robotique Souvent intégrée aux robots, cette forme d’IA leur permet de percevoir leur environnement, d’apprendre et d’interagir avec celui-ci. |
** Remarque importante : l’IA "consciente d’elle-même", l’IA à "théorie de l’esprit" et l’IA "forte" sont purement théoriques et n’existent pas à ce jour.
Apprentissage automatique pour l'analyse prédictive
L’apprentissage automatique est aujourd’hui l’un des types d’IA les plus puissants et les plus avancés, avec un impact dans tous les secteurs.
Regarder le Webinaire : Optimisation avec l'IA : Analyse prédictive pour une exploitation minière plus intelligente 
Selon Thomas W. Malone, professeur au MIT Sloan et directeur fondateur du MIT Center for Collective Intelligence, « Au cours des cinq ou dix dernières années, l’apprentissage automatique est devenu un moyen essentiel, sans doute le plus important, pour réaliser la plupart des aspects de l’IA. » Il ajoute : « C’est pourquoi certaines personnes utilisent les termes IA et apprentissage automatique presque comme des synonymes… la plupart des avancées actuelles en matière d’IA ont impliqué l’apprentissage automatique. »
Depuis des années, Minitab utilise l’apprentissage automatique (ML) en coulisses pour améliorer l’analyse prédictive. L’analyse prédictive, c’est en quelque sorte de l’analyse de données « boostée ». Si vous devez faire des prévisions à partir de données existantes, l’analyse prédictive est l’outil qu’il vous faut. Voici quelques façons d’appliquer le ML dans le module d’analyse prédictive Minitab :
- Prévoir [quelque chose] en fonction de [quelque chose d'autre]
- Application directe : utilisez un modèle PA pour prévoir le résultat d’intérêt, avec un accent sur l’exactitude des prévisions.
- Lien avec l’analyse diagnostique : utilisez un modèle PA pour expliquer pourquoi ces prévisions sont faites, avec un accent sur l’explication des prévisions.
- Lien avec l’optimisation des réponses : l’optimisation des réponses vous aide à identifier la combinaison de paramètres qui optimise conjointement une seule réponse ou un ensemble de réponses. Cela est particulièrement utile lorsque vous devez évaluer l’impact de plusieurs variables sur une réponse. Utilisez un modèle PA pour découvrir les entrées optimales et obtenir le résultat souhaité, avec un accent sur la découverte des entrées optimales.
Pour ceux qui se sentent intimidés par l’IA, l’analyse prédictive de Minitab est simple à utiliser et vous fournira les données clés pour garder une longueur d’avance.
MINITAB AI : Exploiter l'IA pour optimiser vos choix stratégiques
Nous ne nous contentons pas de l’apprentissage automatique. Minitab propose des algorithmes éprouvés et propriétaires pour la modélisation prédictive et l’apprentissage automatique. En combinant des méthodes traditionnelles, telles que l’analyse de régression, avec des techniques plus avancées comme MARS® (Multivariate Adaptive Regression Splines) et des méthodes basées sur les arbres, telles que les arbres de classification et de régression (CART®), Random Forests® et le modèle de gradient boosting (TreeNet®), Minitab offre une gamme complète de solutions.
En alliant la puissance de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM), Minitab AI est conçu pour renforcer notre engagement à exploiter l’IA, aidant ainsi nos clients à mieux comprendre leurs données et à résoudre leurs problèmes opérationnels de manière plus efficace et efficiente. Minitab AI alimente notamment le nouvel outil Minitab Brainstorm, ainsi que de nombreuses autres fonctionnalités du Minitab Solution Center.
