IA : Quels objets et services du quotidien l’utilisent ?


Quelques années plus tard, le domaine de plus en plus puissant de l’intelligence artificielle a envahi nos usages et appareils numériques. Les moteurs de recherche, les smartphones ou les services de traduction sont si précieux pour les élèves distraits en classe qu’ils ne peuvent plus s’en passer. De quoi d’autre parlent ces deux petites lettres ?

pour Étudiants ou futurs étudiants intéressés par le domaine de l’intelligence artificielle et la formation qui s’y rapporte, sachant qu’il existe Les établissements d’enseignement supérieur spécialisés dans ce domaine. C’est le cas, par exemple, à l’IA School, une école française située à Paris et à Lyon.

Smartphones et intelligence artificielle

Quoi de mieux pour commencer que de parler d’un appareil qui se greffe presque entre nos mains lorsque nous l’utilisons régulièrement. Alors que de nombreuses applications tierces utilisent l’IA, les fonctionnalités de téléphone matures l’utilisent également. Entre autres, nous envisageons d’optimiser la batterie en fonction de vos activités et de vos habitudes. Cependant, les applications les plus impressionnantes de l’IA se trouvent dans les appareils photo. Certains smartphones ne font pas tout pour la qualité ou la quantité des objectifs, mais font tout pour le traitement logiciel assisté par l’IA. Prenez par exemple le Pixel 5 de Google et sa modeste fiche technique. Cependant, À quelques exceptions près, il tire mieux que la plupart de ses concurrents. Pour ce faire, le téléphone prend environ 15 photos, que l’IA combine en une seule photo avec le plus d’informations possible.

La nuit, les résultats étaient encore plus impressionnants. Comme son prédécesseur, le Pixel 5 peut filmer dans le noir grâce à son mode Night Sight. Si vous souhaitez en savoir plus, découvrez notre comparatif des meilleurs smartphones photo.

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L’intelligence artificielle pour l’assistance à la conduite

Ces fonctions d’assistance ont été perfectionnées par l’IA en attendant un véhicule entièrement autonome au loin. Ils sont chargés de capteurs et de caméras, et sont maintenant équipés d’un régulateur de vitesse intelligent et d’un système de maintien de voie. Au cours de ces évolutions, Sans oublier le désormais célèbre mode Autopilot de Tesla. En plus de ces deux fonctions, il propose également des changements de voie, des sorties, ou encore l’auto-stationnement de la voiture. Pour ce faire, les algorithmes du mode analysent les informations de huit caméras et capteurs affiliés à Tesla et réagissent en fonction de ce qu’ils détectent. A noter que ces opérations nécessitent l’accord du conducteur et ses mains sur le volant. De plus, en raison de son analyse, ce n’est pas l’IA qui a inventé ces décisions. En fait, ce dernier ne sert qu’à identifier les cas auxquels les concepteurs ont associé une réponse appropriée.

Si le sujet vous intéresse, nous avons également publié un article sur l’objectif encore un peu lointain des voitures autonomes.

Les robots aspirateurs sont plus efficaces grâce à l’intelligence artificielle

Tout comme la conduite assistée en voiture, Ces appareils l’utilisent pour mieux s’adapter à leur environnement. Ici, les capteurs ne détectent pas des panneaux et des lignes blanches, mais des obstacles insurmontables, comme une paire de pantoufles laissées au hasard sur le sol. L’IA ne lui permet pas de décider de son parcours, car c’est l’utilisateur qui s’en occupe, mais réagit à l’imprévu. Pour ce faire, il utilise une caméra ou un système de télédétection laser (lidar). En fonction de ce que le robot reconnaît, il effectue l’action la plus appropriée en piochant dans un panel défini par son concepteur.

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Traduire la langue avec l’IA

Des services tels que Google Translate ont également bénéficié des avancées de l’intelligence artificielle. Au début, Google utilisait une approche de traduction automatique basée sur des phrases (PBMT). Celui-ci découpe les phrases en petits morceaux à traduire indépendamment des autres phrases. Cela conduit bien sûr à des erreurs car le traducteur a donné le sens littéral du mot. Si aujourd’hui Google Traduction traduit correctement « il pleut de la corde » en « il pleut du chat et du chien », ce n’est pas toujours le cas. Désormais, le service fonctionne à l’aide d’un réseau neuronal artificiel récurrent. Ce dernier traite la phrase comme une seule entité à traduire, plutôt que de la scinder. L’IA passe par une « formation » au cours de laquelle elle soumet des milliers de textes et leurs traductions. Donc, cette pile de connaissances est la base sur laquelle cela fonctionne.

plus important, La base de données bénéficie des mises à jour des internautes qui utilisent le petit bouton « contribuer »Google Translate renforce ses résultats en leur demandant si une telle traduction est correcte.

Ça marche bien?

Dans le cas de l’anglais, les bases sont très solides compte tenu de l’importance de la langue. D’autre part, les dialectes non majeurs peuvent souffrir d’une traduction moins efficace. Soit dit en passant, toutes les traductions automatiques ne se valent pas. En 2017, DeepL GmbH, la société propriétaire de Linguee, est entrée en scène. Leur nouveau traducteur possède des millions de traductions « savantes » de textes de haute qualité et de dictionnaires multilingues. DeepL s’appuie également sur un supercalculateur capable de traduire 1 million de mots en moins d’une seconde. Pour cette raison, le traducteur a surpassé trois fois Google au test BLUE (Bilingual Evaluation Understudy). Bien qu’il supporte 109 langues et que DeepL supporte 26 langues, cela semble trop tard.

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La recherche Google est-elle alimentée par l’intelligence artificielle ?

Les incursions de l’entreprise dans l’intelligence artificielle ne se limitent pas à ses traductions automatisées. En fait, son moteur de recherche l’utilise pour gagner en efficacité. Depuis sa création, Son objectif est d’afficher les pages les plus pertinentes en fonction des requêtes qui lui sont soumises. À cette fin, l’IA peut aider à comprendre les nuances des recherches ou à afficher les sous-catégories correctes et les recherches associées. Pour ce faire, son réseau de neurones est entraîné sur des millions de requêtes. Le but est qu’ils finissent par donner à chacun une liste des meilleurs résultats en fonction de tous les paramètres à leur disposition. Par exemple, Si un résultat apparaît dans le troisième avec un CTR plus élevé que le premier, l’IA corrige l’erreur et change sa position.

Une meilleure compréhension pour de meilleurs résultats de recherche

À propos de l’amélioration de la compréhension des requêtes Google. L’ensemble du champ de cette discipline porte sur l’interprétation du langage naturel. Plus clairement, cette partie de l’IA veut apprendre aux ordinateurs à utiliser la linguistique pour comprendre plus efficacement notre langue écrite. L’intelligence artificielle « formée » au langage naturel recherche le sens des phrases à partir de lexiques, qui classent les mots et les relations qui les unissent, et un système qui donne sens à cet ensemble. Comme vous pouvez l’imaginer, un moteur de recherche en quête d’optimisation aimerait ce genre de progrès. Sans cela, si une requête est construite avec des mots clés simples, aucune difficulté ne se pose. En revanche, si l’utilisateur pose une question sous forme de question, le rendu devient moins formel et donc plus difficile à comprendre pour Google.

Voir aussi : Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

Comment fonctionne le moteur de recherche inbenta en utilisant la compréhension du langage naturel