AI Guide complet pour les étudiants en gestion d'entreprise

"L'IA ne va pas remplacer les humains, mais les humains avec l'IA vont remplacer les humains sans l'IA. - Professeur Karim Lakhani de la Harvard Business School (Lakhani, 2023)

Ce que les étudiants doivent savoir sur l'IA

L'intelligence artificielle (IA) révolutionne différents secteurs, de la santé à la finance. Il est essentiel d'en comprendre les fondements et les développements pour rester à la pointe du progrès dans le monde des affaires d'aujourd'hui. Ce guide présente les dix choses les plus importantes à savoir sur l'IA, spécialement conçues pour les étudiants en commerce de l'enseignement supérieur.

Comprendre l'essor et l'émergence de l'IA

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est la branche de l'informatique qui vise à créer des machines capables d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine. Ces tâches comprennent la reconnaissance de la parole, l'identification d'images, la compréhension du langage naturel, la prise de décisions et même la pratique de jeux complexes comme les échecs et le jeu de Go. L'objectif ultime de l'IA est de développer des systèmes capables d'apprendre par l'expérience, de s'adapter à de nouvelles données et d'exécuter des tâches semblables à celles de l'homme avec précision et efficacité.

L'IA dans le contexte de l'entreprise

Pour les étudiants en commerce, il est essentiel de comprendre l'IA, car elle transforme divers secteurs, notamment la finance, le marketing, la gestion des opérations, etc. Les outils d'IA permettent aux entreprises d'analyser des ensembles massifs de données, de prédire des tendances, d'automatiser des tâches routinières et d'améliorer les processus de prise de décision. Par exemple, dans le domaine du marketing, l'IA peut personnaliser les expériences des clients en analysant leur comportement et leurs préférences. En finance, l'IA peut améliorer la détection des fraudes et automatiser les stratégies de négociation.

Différentes définitions de l'IA

Il n'existe pas de définition universellement acceptée de l'IA. D'une manière générale, elle peut être décrite comme l'utilisation d'algorithmes pour effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intervention de l'intelligence humaine. Cependant, le champ d'application de l'IA peut varier :

• AI étroite : Les systèmes d'IA conçus pour des tâches spécifiques, tels que les assistants virtuels comme Siri ou Alexa, qui sont capables d'exécuter une gamme limitée de fonctions.
• AI général : Systèmes d'IA hypothétiques qui possèdent la capacité d'effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut accomplir. Ce niveau d'IA reste un sujet de recherche théorique.
• L'IA superintelligente : Une IA qui surpasse l'intelligence humaine dans tous les domaines. Ce concept est plus spéculatif et fait l'objet d'un débat entre les experts.

La Commission européenne définit l'IA comme des systèmes qui affichent un comportement intelligent en analysant leur environnement et en prenant des mesures pour atteindre des objectifs spécifiques. Cette définition englobe le large éventail de capacités que l'IA peut avoir, des simples systèmes automatisés aux algorithmes d'apprentissage complexes.

Racines historiques et évolution de l'IA

Les débuts

Le concept d'êtres artificiels remonte aux mythes et récits anciens. Par exemple, Talos, l'automate géant de la mythologie grecque, et le Golem, une créature du folklore juif, étaient les premières représentations d'entités fabriquées par l'homme et dotées de pouvoirs spéciaux. Ces mythes reflètent la fascination persistante de l'humanité pour la création de machines ressemblant à la vie.

Fondements philosophiques

Au XVIIe siècle, l'idée d'une explication mécaniste de la pensée humaine a commencé à prendre forme. René Descartes et d'autres philosophes ont spéculé sur la possibilité de cerveaux mécaniques, ouvrant ainsi la voie aux progrès technologiques ultérieurs. La célèbre affirmation de Descartes "Cogito, ergo sum" ("Je pense, donc je suis") a souligné l'importance de la pensée et de la conscience, qui sont des thèmes centraux dans la recherche sur l'IA.

Naissance officielle de l'IA

La naissance officielle de l'IA en tant que discipline scientifique a eu lieu en 1956 lors de la conférence de Dartmouth, organisée par John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon. Cet événement a marqué le début de la première vague de l'IA. La conférence visait à explorer la possibilité de créer des machines capables d'imiter certains aspects de l'intelligence humaine. Les participants ont discuté de sujets tels que le traitement du langage naturel, les réseaux neuronaux et les algorithmes d'auto-amélioration.

Les trois vagues de l'IA

1. L'IA symbolique (années 1950-60) : Cette époque se concentre sur le raisonnement symbolique et la logique. Les chercheurs ont développé des systèmes capables d'effectuer des déductions logiques et de résoudre des problèmes à l'aide de règles prédéfinies. Parmi les projets notables, on peut citer le Logic Theorist, qui prouvait des théorèmes mathématiques, et ELIZA, un des premiers programmes de traitement du langage naturel qui simulait un psychothérapeute.
2. Systèmes experts (années 1980) : La deuxième vague a vu l'essor des systèmes experts, qui codent l'expertise humaine en règles afin d'automatiser les processus de prise de décision. Ces systèmes ont été utilisés dans divers domaines, notamment le diagnostic médical, la planification financière et l'ingénierie. Malgré leur succès, les systèmes experts ont rencontré des limites en raison de leur dépendance à l'égard de règles prédéfinies, ce qui les rendait peu flexibles pour gérer de nouvelles situations.
3. Apprentissage automatique et apprentissage profond (1990-aujourd'hui) : La troisième vague a apporté des avancées significatives avec le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Contrairement aux approches précédentes, ces algorithmes apprennent à partir des données et améliorent leurs performances au fil du temps. Les principales percées comprennent le développement de réseaux neuronaux, de machines à vecteurs de support et de l'apprentissage par renforcement. Les applications vont de la reconnaissance d'images et de la parole aux jeux et à la conduite autonome.

Concepts fondamentaux de l'IA

Apprentissage machine (ML)

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre et de prendre des décisions sur la base de données. L'apprentissage automatique est divisé en trois types principaux :

• Apprentissage supervisé : Implique la formation d'un modèle sur des données étiquetées, où la sortie souhaitée est connue. Le modèle apprend à mettre en correspondance les entrées et les sorties sur la base de ces données d'apprentissage. Les applications courantes comprennent la détection des spams, la classification des images et l'analyse prédictive.
• Apprentissage non supervisé : Il s'agit de former un modèle sur des données non étiquetées, dont la sortie souhaitée est inconnue. Le modèle identifie des modèles et des structures dans les données. Les applications comprennent le regroupement, la réduction de la dimensionnalité et la détection des anomalies.
• Apprentissage par renforcement : Il s'agit d'apprendre à un modèle à prendre une séquence de décisions en interagissant avec un environnement. Le modèle apprend à atteindre un objectif en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Les applications comprennent les jeux, la robotique et les véhicules autonomes.

Apprentissage en profondeur (DL)

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches (d'où le terme "profond") pour modéliser des modèles complexes dans les données. Les réseaux neuronaux s'inspirent de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, composé de nœuds interconnectés (neurones) qui traitent les informations. Les principaux composants des réseaux neuronaux sont les suivants

• Couche d'entrée : Reçoit les données d'entrée.
• Couches cachées : Traiter les données d'entrée par une série de transformations.
• Couche de sortie : Produit la sortie finale.

L'apprentissage profond a permis des avancées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et les systèmes autonomes. Les architectures d'apprentissage profond les plus connues sont les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour le traitement des images et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour les données séquentielles.

Traitement du langage naturel (NLP)

La PNL est un domaine de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. La PNL permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Les principaux éléments de la PNL sont les suivants

• Tokenisation : Décomposition d'un texte en mots individuels ou en jetons.
• Marquage de la partie du discours (Part-of-Speech Tagging) : Identifier les parties grammaticales du discours dans une phrase.
• Reconnaissance des entités nommées : Identifier et classer des entités (par exemple, des noms, des dates, des lieux) dans un texte.
• Analyse des sentiments : Déterminer le sentiment ou l'émotion exprimée dans un texte.

Les applications du NLP comprennent les chatbots, la traduction linguistique, l'analyse des sentiments et la recherche d'informations.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur permet aux machines d'interpréter et d'analyser les données visuelles du monde, telles que les images et les vidéos. Les principaux composants de la vision par ordinateur sont les suivants

• Classification des images : Identifier les objets ou les scènes d'une image.
• Détection d'objets : Localisation et identification d'objets dans une image.
• Segmentation : Division d'une image en régions ou segments significatifs.
• Génération d'images : Création de nouvelles images sur la base de modèles appris.

Les applications de la vision par ordinateur comprennent la reconnaissance faciale, les véhicules autonomes, l'imagerie médicale et la réalité augmentée.

Robotique

La robotique implique la conception et l'utilisation de robots, qui sont des machines pilotées par l'intelligence artificielle et capables d'effectuer des tâches de manière autonome ou semi-autonome. Les principaux éléments de la robotique sont les suivants

• Perception : Utilisation de capteurs pour percevoir l'environnement.
• Planification : Déterminer la séquence d'actions pour atteindre un objectif.
• Contrôle : Exécuter les actions planifiées avec précision.
• Actionnement : Utilisation de moteurs et d'actionneurs pour se déplacer et interagir avec l'environnement.

Les applications de la robotique comprennent l'automatisation de la fabrication, les robots chirurgicaux, les drones et les robots de service.

Facteurs de progrès et applications de l'IA

Percées scientifiques

L'IA a progressé rapidement grâce à de nombreuses percées scientifiques. Les innovations en matière d'algorithmes, telles que le développement de réseaux neuronaux, de machines à vecteurs de support et d'apprentissage par renforcement, ont élargi les capacités de l'IA. La recherche en sciences cognitives et en neurosciences a également contribué à comprendre comment reproduire l'intelligence humaine dans les machines.

• Réseaux neuronaux : Inspirés du cerveau humain, les réseaux neuronaux sont constitués de nœuds interconnectés (neurones) qui traitent l'information. Les progrès réalisés dans les architectures de réseaux neuronaux, tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), ont conduit à des améliorations significatives dans des tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole.
• Machines à vecteurs de support (SVM) : Algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour les tâches de classification et de régression. Les SVM fonctionnent en trouvant l'hyperplan optimal qui sépare les points de données de différentes classes.
• Apprentissage par renforcement (RL) : Un domaine de l'apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant un retour d'information sous forme de récompenses ou de pénalités. L'apprentissage automatique a été appliqué avec succès aux jeux, à la robotique et aux systèmes autonomes.

Puissance de calcul accrue

La croissance de la puissance de calcul, suivant la loi de Moore qui prévoit le doublement des transistors sur une puce tous les deux ans, a été l'un des principaux moteurs des progrès de l'IA. Les smartphones d'aujourd'hui sont plus puissants que les meilleurs ordinateurs d'il y a quelques décennies. Cette augmentation de la puissance de calcul a permis de traiter d'énormes quantités de données nécessaires à l'apprentissage de modèles d'IA complexes.

• Unités de traitement graphique (GPU) : Initialement conçus pour le rendu graphique, les GPU sont aujourd'hui largement utilisés pour les tâches d'intelligence artificielle en raison de leur capacité à effectuer des calculs parallèles de manière efficace.
• Unités de traitement tensoriel (TPU) : Matériel spécialisé conçu par Google spécifiquement pour les charges de travail d'IA, offrant des améliorations significatives en termes de vitesse et d'efficacité par rapport aux CPU et GPU traditionnels.

Explosion des données

L'ère numérique a entraîné une explosion des données, qui constituent la matière première permettant aux systèmes d'IA d'apprendre et de s'améliorer. Les technologies Big Data ont permis la collecte, le stockage et l'analyse d'énormes ensembles de données. Ces données sont essentielles à l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique, qui ont besoin de grandes quantités d'informations pour faire des prédictions et prendre des décisions précises.

• Sources des données : Les données sont générées à partir de diverses sources, notamment les médias sociaux, les capteurs, les transactions de commerce électronique et les appareils mobiles. Ces données diverses permettent aux systèmes d'IA d'apprendre à partir de scénarios réels et d'améliorer leurs performances.
• Stockage des données : Les progrès de l'informatique en nuage et des systèmes de stockage distribués ont permis de stocker et de traiter efficacement de grandes quantités de données.

Applications actuelles de l'IA

L'IA est désormais intégrée dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne, notamment :

• Assistants virtuels : Les assistants dotés d'IA comme Siri, Alexa et Google Assistant aident les utilisateurs à effectuer des tâches, à répondre à des questions et à contrôler les appareils domestiques intelligents.
• Systèmes de recommandation : Les algorithmes d'IA recommandent des produits, des services et des contenus en fonction des préférences et du comportement des utilisateurs. Les recommandations de films de Netflix et les suggestions de produits d'Amazon en sont des exemples.
• Soins de santé L'IA est utilisée pour les diagnostics, les plans de traitement personnalisés et la découverte de médicaments. Par exemple, l'IA peut analyser des images médicales pour détecter des maladies comme le cancer ou aider les médecins à élaborer des plans de traitement personnalisés.
• Véhicules autonomes : Les voitures autonomes utilisent l'IA pour naviguer sur les routes, éviter les obstacles et prendre des décisions de conduite. Des entreprises comme Tesla, Waymo et Uber sont à l'avant-garde du développement de la technologie de conduite autonome.
• Finances : Les algorithmes d'IA analysent les tendances du marché, détectent les fraudes et automatisent les transactions. L'IA est également utilisée dans les chatbots de service à la clientèle et les conseils financiers personnalisés.

Les défis de la définition de l'IA

L'un des plus grands défis de l'IA est qu'il s'agit d'une imitation de quelque chose que nous ne comprenons pas entièrement : l'intelligence humaine. Ce domaine en évolution défie toute définition unique et fixe. À mesure que la technologie progresse, notre compréhension et nos définitions de l'IA continuent d'évoluer. La reconnaissance de ces défis met en évidence la complexité et la nature dynamique de l'IA, qui nécessite un apprentissage et une adaptation continus.

• Considérations éthiques : Le développement et le déploiement de l'IA soulèvent des questions éthiques, telles que la partialité des systèmes d'IA, la confidentialité des données et l'impact de l'automatisation sur l'emploi. Il est essentiel d'aborder ces questions pour garantir une utilisation responsable de l'IA.
• Explicabilité : Il est essentiel de comprendre comment les modèles d'IA prennent leurs décisions pour gagner la confiance de la population et garantir la responsabilité. Les chercheurs travaillent à l'élaboration de techniques visant à rendre les modèles d'IA plus interprétables et plus transparents.

L'avenir de l'IA

Bien que nous soyons encore loin de l'intelligence artificielle générale, où les machines possèdent toutes les capacités intellectuelles humaines, les applications actuelles de l'IA transforment déjà notre monde. L'avenir nous réserve des possibilités passionnantes à mesure que l'IA continue d'évoluer et de s'intégrer dans les différentes facettes de la vie. Il est essentiel que les étudiants en gestion se tiennent informés des développements futurs de l'IA afin d'anticiper les changements et les opportunités dans le monde des affaires.

• L'IA et la société : L'impact de l'IA sur la société ne cessera de croître, influençant des domaines tels que l'éducation, les soins de santé, les transports et l'économie. Comprendre ces implications aidera les chefs d'entreprise à prendre des décisions éclairées et à exploiter le potentiel de l'IA pour un changement positif.
• Technologies émergentes : L'IA croisera de plus en plus d'autres technologies émergentes, telles que l'internet des objets (IoT), la blockchain et la réalité augmentée (RA). Ces synergies créeront de nouvelles opportunités d'innovation et de croissance des entreprises.

Conclusion

La compréhension de l'IA et de ses implications n'est pas réservée aux passionnés de technologie ; elle est vitale pour toute personne travaillant dans le monde des affaires. L'impact de l'IA ne cessant de croître, il est essentiel que les étudiants en gestion se tiennent informés et prêts à exploiter les technologies de l'IA dans leur future carrière. Ce guide complet vise à vous doter des connaissances fondamentales nécessaires pour naviguer dans le paysage changeant de l'IA et exploiter son potentiel dans le monde des affaires.

Références

Lakhani, K. et Ignatius, A. (2023, août). L'IA ne remplacera pas l'homme, mais l'homme avec l'IA remplacera l'homme sans l'IA. Harvard Business Review. https://hbr.org/2023/08/ai-wont-replace-humans-but-humans-with-ai-will-replace-humans-without-ai

Mollick, E. (2024). Co-intelligence : Vivre et travailler avec l'IA (éd. illustrée). Groupe d'édition Penguin. ISBN : 059371671X, 9780593716717.

Sheikh, H., Prins, C., Schrijvers, E. (2023). L'intelligence artificielle : Définition et contexte. In : Mission AI. Research for Policy. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21448-6_2