IA forte et IA faible : quelle est la différence ?

Nous percevons souvent l’intelligence artificielle (IA) comme une intelligence informatique qui émule l’esprit humain. Toutefois, cette caractérisation ne s’applique pas à tous les systèmes d’IA, car les différents types d’IA présentent des caractéristiques distinctes. L’IA forte et l’IA faible sont deux grandes catégories de l’IA, qui représentent différentes approches de l’intelligence artificielle.

Examinons maintenant les différences fondamentales entre l’IA forte et l’IA faible et explorons l’état actuel de la technologie de l’IA.

Qu’est-ce que l’IA faible ?

L’IA faible, également connue sous le nom d’IA étroite, fait référence aux applications d’IA qui sont spécifiquement conçues pour automatiser des tâches nécessitant une compétence cognitive particulière. Cette catégorie d’IA utilise des modèles d’apprentissage automatique adaptés à des tâches spécifiques telles que la reconnaissance d’objets, les interactions avec les chatbots, les assistants vocaux personnels, les systèmes d’autocorrection et les algorithmes de recherche Google, entre autres.

Vous vous demandez peut-être pourquoi cette catégorie d’IA est qualifiée d’IA « faible ». Le terme « faible » peut laisser entendre à tort que ces applications d’IA présentent certaines lacunes. Cependant, il est important de reconnaître que les progrès rapides de l’IA et leur impact omniprésent dans diverses industries sont en grande partie dus à l’intelligence étroite des machines. L’étiquette « faible » indique que ces applications se concentrent sur une fonction cognitive spécifique ou étroite.

Applications de l’IA faible

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E et Bard ne sont que quelques exemples des outils d’IA qui ont pris le monde d’assaut en 2022 et 2023. Il est remarquable que tant de professions utilisent leur application généralisée, suscitant même des débats sur le potentiel de l’IA à remplacer les humains et laissant beaucoup d’entre nous avec la question, « ChatGPT peut-il me remplacer ? »

Cependant, il est important de noter que ces outils étonnants sont encore classés comme des exemples d' »IA faible » en action.

Explorons sept applications courantes de l’IA faible :

1. Filtres anti-spam : Fonctionnalités conçues pour détecter et détourner les courriels indésirables vers le dossier spam.
2. Chatbots : Les outils qui utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour interagir avec les humains sont un autre exemple d’IA faible.
3. Les artistes de l’IA : L’art généré par ordinateur à l’aide de l’IA peut transformer des instructions en langage naturel en images et relève également de l’IA étroite.
4. Assistants vocaux intelligents : Siri, Cortana, Alexa et d’autres peuvent effectuer de nombreuses tâches en votre nom en répondant à des commandes vocales.
5. Algorithmes de médias sociaux : Les recommandations sur des plateformes comme Twitter, Instagram, Facebook ou même Spotify sont toutes alimentées par de faibles algorithmes d’IA.
6. Conduite autonome : La fonction de conduite autonome dans les véhicules est encore une autre application de l’IA faible.
7. Santé : Les applications de l’IA dans le domaine de la santé, telles que les systèmes de diagnostic médical capables d’identifier les maladies avec une intervention humaine minimale, constituent d’autres exemples d’IA faible en action.

Malgré le terme « IA faible », il est clair qu’elle a de nombreuses applications dans le monde réel que nous utilisons déjà.

Limites de l’IA faible

La principale raison des limites de l’IA aujourd’hui est qu’elle se concentre sur l’automatisation de tâches spécifiques pour les humains. Par exemple, ChatGPT et Google Bard sont conçus comme de grands modèles de langage (LLM). Ils sont spécifiquement programmés pour générer du contenu textuel. De même, Midjourney et Stable Diffusion sont des générateurs texte-image limités à cette fonction particulière.

Explorons quelques-unes des limites et des inconvénients de l’IA faible :

• Capacités limitées en raison de modèles spécifiques à une tâche.
• Les applications d’IA étroite dépendent fortement des données, nécessitant de grands ensembles de données pour apprendre et effectuer certaines tâches.
• Par extension, l’utilisation de grands ensembles de données peut créer des problèmes de confidentialité et de traitement des données,
• L’IA faible repose souvent sur l’intervention humaine pour exécuter les tâches, ce qui peut introduire des biais humains dans le processus.
• Ces applications peuvent être sensibles aux cybermenaces et aux vulnérabilités.

Cependant, malgré ces limites, des outils comme ChatGPT sont devenus indispensables en peu de temps.

Qu’est-ce que l’IA forte ou l’AGI ?

Par opposition à l’IA faible, il existe l’IA forte, également connue sous le nom d’intelligence générale artificielle (AGI). Cette forme d’IA repose sur la conviction que la puissance de calcul peut émuler les capacités du cerveau humain, y compris la pensée analytique et d’autres capacités intellectuelles. L’IA forte vise à créer des machines capables d’effectuer toutes les tâches intellectuelles qu’un être humain peut accomplir, mais pas nécessairement de la même manière que lui.

Contrairement à l’IA faible, l’IA forte ne s’appuie pas sur des modèles programmés spécifiques pour effectuer des tâches précises. Au contraire, elle a le potentiel de gérer des tâches générales en simulant les fonctions du cerveau humain. L’IA forte a la capacité de permettre aux systèmes technologiques d’évoluer dans le temps et de s’adapter aux changements de l’environnement.

C’est l’IA forte qui conduira probablement à la singularité. Cependant, il est important de noter que l’IA forte est encore un objectif lointain, car la plupart des travaux dans ce domaine restent largement théoriques. Le concept d’IA forte lui-même s’inspire souvent de films et de romans de science-fiction.

Applications de l’IA forte

Étant donné que le développement de l’IA forte doit encore être achevé, il est pratiquement impossible de la trouver dans des scénarios pratiques et réels, ce qui rend la plupart des discussions sur son utilisation et son développement purement théoriques. Cependant, voici cinq applications anticipées où l’IA forte pourrait être utilisée :

1. Intelligence émotionnelle et traitement de la pensée : La compréhension des émotions et des processus de pensée humains peut être incorporée dans les systèmes AGI, ce qui profitera à des secteurs tels que les soins de santé, l’éducation et les services à la clientèle.
2. La prise de décision : Les machines dotées d’une IA forte peuvent avoir la capacité de prendre des décisions autonomes basées sur la rationalité.
3. L’évolution : Les systèmes d’IA forte pourraient permettre aux machines de s’adapter et de se modifier pour mieux s’adapter à leur environnement.
4. Conscience : La conscience de soi et les capacités de prise de décision consciente pourraient être atteintes grâce à des systèmes d’IA puissants.
5. Créativité artificielle : L’IA forte pourrait débloquer le potentiel de créativité artificielle, permettant aux machines de générer des idées innovantes sans instructions humaines.

Malgré la nature largement théorique de l’AGI, son potentiel est manifestement énorme.

Limites de l’IA forte

L’IA forte ou AGI a le potentiel de transformer notre société. Cependant, plusieurs considérations et défis doivent être pris en compte lors de la mise en œuvre de tels systèmes.

• Complexité, car l’IA forte nécessite de grandes quantités de données et une puissance de calcul élevée pour l’entraînement.
• Les considérations éthiques qui découlent de l’incertitude entourant le comportement de l’IA forte dans les scénarios du monde réel (par exemple, les systèmes AGI peuvent prendre des décisions préjudiciables pour les humains).
• Les systèmes d’AGI s’appuieront fortement sur des données humaines, ce qui peut conduire à des biais d’origine humaine.
• La sécurité et la responsabilité des actions de l’IA forte (par exemple, déterminer qui devrait être tenu pour responsable lorsque les choses tournent mal).

Compte tenu du potentiel de l’IA forte à changer le monde, il est indispensable de mettre en place une réglementation exhaustive avant que tout produit de ce type ne soit mis à la disposition du public. Il a déjà été difficile de réglementer l’IA générative, et l’AGI fera monter ces problèmes d’un cran supplémentaire.

Différences entre l’IA forte et l’IA faible

Il existe plusieurs différences notables entre l’IA forte et l’IA faible en termes d’objectif, de méthode d’apprentissage et d’approche de résolution des problèmes. Explorons ces distinctions.

Objectif

Une différence notable entre les deux systèmes d’intelligence artificielle réside dans leur finalité. Les systèmes d’IA faible sont principalement conçus pour automatiser des processus spécifiques et exécuter des tâches bien définies, ce qui permet d’accroître l’efficacité dans divers domaines.

En revanche, les systèmes d’IA forte, bien qu’hypothétiques, visent à imiter le fonctionnement du cerveau humain. On peut dire que ces systèmes peuvent posséder une conscience de soi, une conscience et des capacités analytiques, ce qui leur permet d’entreprendre un large éventail de tâches générales, à l’instar des humains.

Méthode d’apprentissage

Les systèmes d’IA étroite et d’IAG divergent également dans leurs méthodes d’apprentissage. L’IA étroite s’appuie sur des ensembles de données spécifiques pour apprendre des modèles et effectuer des tâches répétitives. En règle générale, l’IA faible traite les données en les classant sur la base de critères prédéterminés.

En revanche, les mécanismes de l’IAG nécessitent de grandes quantités de données pour effectuer des tâches générales, dans le but d’imiter les processus cognitifs de l’esprit humain. Par conséquent, les IAG utilisent des méthodes de regroupement et de liaison des données pour traiter et analyser les informations.

Approche de la résolution de problèmes

Les systèmes d’IA faibles sont spécifiquement conçus pour des tâches répétitives qui nécessitent un examen minutieux des ensembles de données et une reconnaissance des formes. Cela permet au système de faire des prédictions et des résultats fiables.

En comparaison, l’IA forte adopte une approche de résolution de problèmes axée sur des tâches plus complexes et plus créatives. Elle s’appuie sur de vastes ensembles de données et évolue en permanence pour s’adapter à de nouvelles conditions et à de nouveaux défis.

L’état actuel de la technologie de l’IA

Aujourd’hui, nos tâches quotidiennes banales sont principalement automatisées par une IA étroite ou faible. Cependant, ces systèmes ne disposent pas des capacités cognitives et de la pensée analytique qui viennent naturellement au cerveau humain. Par conséquent, les chercheurs et les développeurs se concentrent actuellement sur l’amélioration de l’IA afin d’incorporer des systèmes informatiques plus proches de l’homme.

L’intelligence artificielle générale (AGI) sera beaucoup plus sophistiquée que ses homologues à l’intelligence faible. Néanmoins, l’AGI n’en est qu’à ses premiers stades de développement et a encore un long chemin à parcourir avant de devenir une réalité.