6 exemples d'intelligence artificielle appliquée à la société

C'est un fait que l'intelligence artificielle est déjà parmi nous. Ce n'est pas toujours comme dans les films de science-fiction d'il y a quelques années, mais ils sont là: dans de nombreuses choses que nous passons notre temps à faire tout au long de la journée.

Lorsque nous utilisons le téléphone mobile, surfons sur Internet ou conduisons simplement un véhicule dans une ville; Dans tous ces cas, la plupart du temps par inadvertance, l'intelligence artificielle participe d'une manière ou d'une autre.

L'objectif de cet article n'est autre que de montrer quelques-uns des visages que revêt une telle réalité. Pour cela nous verrons divers exemples d'intelligence artificielle, qui sont déjà utilisées aujourd'hui ou le seront dans peu de temps.

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6 exemples d'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) est le domaine des sciences informatiques en charge de concevoir, concevoir et produire des machines ou des algorithmes qui affichent

des paramètres de fonctionnement qui les rapprochent du traitement que l'être humain fait de l'information. Ainsi, des fonctions telles que la résolution de problèmes très complexes, la compréhension de textes et la planification de protocoles dans des domaines très divers sont généralement incluses; même si ces dernières années, il s'est étendu à des domaines de plus en plus larges (tels que ceux qui seront discutés ici).

Les technologies actuelles permettent de matérialiser ce qui, il y a encore quelques années, ne pouvait même pas être conçu par la science-fiction. De l'utilisation de robots (d'apparence de plus en plus humaine) capables de diagnostiquer un problème de santé, à des véhicules capables de se déplacer de manière autonome (sans pilote). L'accent principal est mis sur la conception de machines intelligentes, capables d'apprendre sans avoir besoin d'une surveillance humaine, et qui utilisent même une structure similaire à celle de notre propre système nerveux central. En réalité, les conséquences affectives associées à la cohabitation avec des êtres robotiques commencent à être étudiées, des théories émergentes telles que la Disturbing Valley.

Il s'agit d'un domaine de développement technologique frénétique, et qui impliquera probablement dans un proche avenir la coexistence quotidienne avec des êtres artificiels capables de se comprendre et même de développer une sorte de conscience. Dans d'autres cas, il explore des technologies moins "tangibles", qui prennent la forme d'algorithmes et/ou de codes sur lesquels elles reposent. de nombreux processus "invisibles" dans la vie quotidienne: du contrôle du trafic aérien à la garde et à l'analyse d'énormes volumes de information. Tout cela grâce à des stratégies statistiques avancées.

Ainsi, comme la science-fiction perd son surnom et devient uniquement science, il faut que l'être humain commencer à supposer que vous moulez de vos propres mains un changement de paradigme dans la façon dont nous comprenons le monde. À titre d'exemple illustratif, nous ne présentons ici que quelques exemples d'intelligence artificielle qui arrivent ou qui sont déjà parmi nous. Pour organiser les informations de manière plus compréhensible, elles seront détaillées par domaine.

1. Publicité

L'intelligence artificielle dans le domaine particulier de la publicité poursuit l'objectif d'optimiser les campagnes de marketing numérique, grâce à l'utilisation de des algorithmes à sophistication progressive et visant à identifier tous les besoins d'un consommateur potentiel dans le but de montrer les "spots" qui pourraient être plus intéressants. En ce sens, c'est une fusion entre l'utilisation des données, la créativité (toujours évidente dans ce secteur) et l'utilisation des technologies de l'information et de la communication.

L'intelligence artificielle dans ce domaine effectue un suivi en temps réel du "trafic en ligne" et du profil de chaque internaute, avec afin d'optimiser le processus de sélection des différents espaces où présenter les produits ou services destinés à être vendus (retour économique). L'objectif est que le message approprié parvienne à la personne la plus appropriée au meilleur moment possible, ce qui accélère le processus de persuasion auquel ce champ de connaissance s'adresse.

Cette forme d'intelligence artificielle fait l'objet de critiques très importantes, car Il est considéré qu'il viole la vie privée de l'utilisateur, même si elle est aujourd'hui répandue dans la quasi-totalité du réseau (avec plus ou moins de complexité). Les dernières lois sur les politiques de protection des données exigent d'avertir ceux qui visitent place sur Internet sur l'utilisation qu'il fait de telles pratiques (cookies, collecte d'activité, etc.).

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2. Transport

L'intelligence artificielle entre dans une expansion irrésistible également dans le secteur des transports, publics et privés. Le but de ces développements technologiques est d'augmenter la sécurité des passagers des véhicules, ainsi que des passagers. piétons qui vous entourent pendant l'acte de conduire, ou encore réglementer l'utilisation des routes qui sont autorisées pour cela. Certaines entreprises visent également à réduire la pollution de l'environnement à l'avenir, également grâce à des avancées dans ce domaine.

Des systèmes de navigation autonomes commencent à être mis en place pour tous types de véhicules; et pas seulement dans les avions, où il est utilisé depuis très longtemps (car le pilote assume "seulement" contrôle de l'aéronef pendant le décollage et l'atterrissage, ou lorsque la situation météorologique l'exige. a besoin). Dans ces cas, une succession d'algorithmes orchestrés par une unité centrale est chargée de traiter d'énormes volumes de informations sur la position relative dans l'espace et ce que l'espace contient, afin de prendre des décisions avec beaucoup plus de rapidité et de précision (efficacité) que n'importe quel être humain.

Des outils informatisés commencent également à être utilisés, chaque jour plus perfectionnés, pour gérer le volume de trafic sur les routes ou les autoroutes; contrôler toutes les conditions environnementales et prévoir les embouteillages sur la base d'informations contextuelles et d'un traitement statistique des événements précédents. Il est même possible de détecter qui utilise votre téléphone portable au volant, et d'avertir les autorités !

3. finances et économie

Au fur et à mesure que les sociétés se développent et deviennent progressivement plus complexes, la simple capacité des êtres humains à capter/traiter l'information générée se heurte inévitablement à ses limites, à tel point qu'elle devient fondamentale la recherche et la mise en œuvre d'alternatives qui rendent viables les mécanismes qui jusqu'à présent avaient été utilisés pour subsister. Une révolution technologique s'impose donc. Et dans ce sens, l'intelligence artificielle a trouvé un champ d'application inépuisable dans le domaine bancaire et économique.

Le volume d'informations actuellement analysées dans le secteur financier est vraiment écrasant. Cependant, il a la particularité d'utiliser des données fondamentalement quantitatives (telles que les investissements, les commissions, les dettes, etc.) et d'une grande régularité, donc Il facilite le démarrage de l'intelligence artificielle avec des algorithmes qui seront étendus à l'avenir à pratiquement tous les domaines de ces domaines de Entreprise.

L'intelligence artificielle dans la finance est encore considérée aujourd'hui comme une technologie pour adolescents, même si elle est en plein essor (seulement 25% des entités qui opèrent actuellement n'envisagent pas d'y recourir dans un délai de vingt-quatre mois). L'utilité la plus courante aujourd'hui est la détection de la fraude fiscale et la gestion de patrimoine, bien qu'ils commencent à s'étendre aux finances personnelles et aux demandes de prêt.

4. Éducation

L'intelligence artificielle dans le domaine de l'éducation vise à diluer la barrière qui se dresse actuellement entre l'enseignement formel (en classe) et l'apprentissage autonome et indépendant des élèves. L'objectif est de minimiser la redondance dans les tâches confiées aux jeunes, promouvant les méthodologies collaboratives dans la construction des savoirs et dans la stimulation de l'autonomie. Pour cela, les systèmes de communication personnels (internet, appareils mobiles, etc.) sont utilisés au-delà des espaces traditionnels où le processus d'enseignement-apprentissage a été développé.

L'intelligence artificielle peut contribuer au système d'évaluation continue en surveillant en temps réel les performances des élèves et en anticipant difficultés éventuelles qui pourraient survenir pendant le temps d'étude, en optimisant les demandes et en informant les enseignants de ces circonstances.

La détection précoce des besoins éducatifs particuliers, voire des troubles spécifiques des apprentissages, permettrait également d'articuler des solutions plus rapides et plus efficaces par les différents professionnels impliqués dans leur prise en charge (pédagogie thérapeutique, psychologie, orthophonie, etc.).

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5. Industrie

Actuellement l'intelligence artificielle est massivement utilisée dans le secteur de l'industrie, automatiser les processus de production et perfectionner les ressources matérielles/humaines. Par exemple, son utilisation est très fréquente pour l'élaboration de farines et de pains, dans lesquels des algorithmes sont utilisés. d'une grande complexité capable de prédire les événements susceptibles de conditionner sa qualité ou sa matrice nutritionnelle. Avec ce type de technologie, des décisions sont prises pour résoudre des imprévus qui, jusqu'à récemment, nécessitaient une intervention manuelle.

Il existe également des techniques d'imagerie capables de capturer tout écart par rapport à une norme sur les lignes d'assemblage ou les lignes de production, dont beaucoup sont imperceptibles à l'œil humain, et qui avertissent de la situation avant qu'elle ne soit acquérir des dimensions catastrophiques ou coûteuses pour l'entreprise (erreurs enchaînées, défauts d'usine, etc.).

6. Santé

La santé est l'un des domaines de la vie dans lesquels l'intelligence artificielle connaît aujourd'hui un plus grand essor. Ainsi, il existe des technologies conçues pour la détection des premiers ou successifs épisodes psychotiques à partir des données extraites de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle, avec une succès allant jusqu'à 80%, et qui représente une étape sans précédent dans l'histoire de la santé mentale (car c'est un marqueur biologique pour le diagnostic d'une maladie aussi grave psychopathologie). Cependant, depuis quelques années l'utilité de ces techniques de neuroimagerie est remise en cause, c'est donc une utilisation sujette à réflexion.

Dans un autre ordre d'idées, les réseaux sociaux commencent aussi à être utilisés, et l'énorme quantité de informations qui peuvent y être déversées, comme indicateurs prédictifs de nombreuses pathologies physiques et mental. Pour le moment, l'utilisation la plus courante est dirigée vers la détection du risque suicidaire et des troubles de l'humeur, même si l'on s'attend à ce qu'avec l'amélioration de la gestion du Big Data (technologies de nature informatique destiné à traiter d'énormes volumes de données) peut s'étendre à d'autres circonstances de Santé.

Si dans le domaine de la santé mentale il y a encore très peu d'incursions de l'intelligence artificielle, ce n'est pas le cas dans d'autres domaines connexes, comme la médecine. Depuis quelque temps, des logiciels sont conçus pour estimer les dommages collatéraux de radiothérapie grâce aux informations recueillies à partir de la convergence entre les dossiers médicaux et les systèmes d'enregistrement ou Chèque. Cela permet d'améliorer les facteurs pronostiques et d'anticiper les effets secondaires de cette modalité de traitement.

Ces dernières années, des efforts ont également été s'orientent vers l'automatisation de tous les dossiers médicaux dans le domaine de la santé, en interaction avec des indicateurs actuels sur l'état du corps lui-même, à travers lesquels l'évolution d'un patient grâce à des algorithmes prédictifs soumis à une mise à jour constante des preuves qui s'accumulent dans la collection scientifique. De cette façon, les professionnels pourront savoir automatiquement comment va leur patient et proposer un traitement basé sur des bases plus objectives. La cartographie génétique, qui deviendra progressivement plus abordable, jouera également un rôle clé dans le processus irrépressible vers la transformation numérique de la santé.