IA, entre informatique et mathématiques : de quoi est fait l'IA ?

Plusieurs métiers autour de l’IA

Soraya se retrouve perdue par rapport aux explications de Nico. Son ami évoque les métiers d’ingénieur des données et scientifiques des données. Puis, il confère à Julie le titre de cheffe de projet. Plusieurs professions se bousculent ici et démontrent que plusieurs spécialités sont nécessaires pour construire une IA. Décortiquons-les pour mieux les comprendre et découvrir les personnes qui travaillent sur les applications que nous utilisons au quotidien. Par là même, entrons dans le laboratoire des IA.

Avant cela, rappelons que les définitions de métiers qui vont être énoncées valent dans le monde économique et de la recherche. Mais cela n’empêche pas chaque entreprise d’avoir sa vision propre de chaque poste.

Le scientifique des données

Commençons par le ou la scientifique des données, aussi nommé « data scientist ». Ces dernières années, cette profession a eu tendance à être considérée comme l’une des plus attrayantes qui soient. En 2012, Le Harvard Business Review l’intitulait le « métier le plus sexy...

L’esprit scientifique, une compétence recherchée

Ainsi, au-delà des personnes qui font l’intelligence artificielle, les compétences mobilisées sont celles de l’informatique et de la science des données.

Pour l’esprit scientifique, cela signifie qu’il faut être capable de fouiller dans des papiers de recherche pour comprendre l’état de l’art d’un domaine. Il s’agit en fait de savoir comment manipuler les données et, pour cela, il y a tout un champ scientifique qui offre des réponses souvent d’ordre mathématique et statistique.

Mais pour atteindre ces réponses, assimiler le processus scientifique lui-même est nécessaire. Par exemple, ce n’est pas parce qu’une étude donne raison à un phénomène que l’affaire est pliée. Il vaut mieux vérifier les limites mêmes de l’étude et la confronter avec d’autres avant de foncer dans une solution. De nombreux pièges existent quand on souhaite connaître le consensus scientifique de tel ou tel sujet.

Les gens qui travaillent dans le domaine des données s’appuient naturellement sur des chiffres pour prendre leurs décisions. Cela ne signifie par pour autant qu’il y ait besoin de plonger...

La bataille des données

Ces scientifiques et ingénieurs des données ont au moins dans le nom un point en commun : les données. On dit aussi « data ». Vous remarquerez que nous parlons beaucoup de données depuis le début du livre. Et pour cause, comme l’explique Nico, c’est le nerf de la guerre. C’est là le troisième ingrédient, au-delà de l’esprit scientifique et de l’ingénierie informatique et c’est sans doute le plus important de l’intelligence artificielle.

En intelligence artificielle, un modèle faible, mais avec des données qualitatives compense un modèle excellent avec de mauvaises données. Pour illustrer ce propos, prenons le cas de l’épidémie de COVID. Au-delà du site CovidTracker, c’est une période pendant laquelle on a beaucoup eu recours à l’intelligence artificielle.

L’apprentissage automatique supervisé se base sur un environnement fini pour prédire des événements dans un autre. On peut extrapoler un système pour essayer de prédire le futur d’après le passé. Dans le cas de l’épidémie, cela revient à tenter d’en déterminer la trajectoire à...