- Le programme informatique traditionnel est programmé avec des instructions codées pour des tâches spécifiques selon des règles fixes.
- Les modèles d'IA prennent des décisions et fournissent des solutions basées sur des schémas appris, et génèrent également de nouvelles données sans répéter ce qu'ils ont appris.
La technologie de l'intelligence artificielle s'est développée et s'applique à de nombreux domaines de la vie. En quoi diffère-t-elle de la programmation traditionnelle? Dans ce blog, je vais expliquer ce qu'est chaque type de programmation, leurs axes et les domaines spécifiques pour lesquels chacun est adapté. Regardez d'abord cette vidéo de Martin Keen d'IBM qui traite du système d'IA et du code traditionnel.
Résumé de la programmation IA
Permettez-moi de résumer brièvement le contenu de la vidéo. Martin a expliqué que l'IA apprend les données en trois étapes: l'entraînement (intégration des données), la validation (apprentissage) et le test (évaluation des performances). En programmation traditionnelle, on suit des règles et on code manuellement des lignes de code.
Il a souligné trois différences entre ces deux méthodes de programmation: premièrement, l'évolutivité, car l'IA permet de gérer de grandes quantités de code et de données, tandis que la programmation traditionnelle nécessite davantage de code en entrée; deuxièmement, la programmation traditionnelle offre un contrôle total sur le système car sa sortie est ce qui a été construit, alors que l'IA peut être imprévisible car elle apprend à partir de schémas et génère quelque chose de nouveau au-delà des attentes; troisièmement, les aspects liés à l'apprentissage et au traitement des données.
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| Programmation traditionnelle (conditionnement classique) | Programmation IA (conditionnement opérant) |
| 1. problème? peut être soit le problème soit la solution proposée | 1. collecte de données |
| 2. conception de l'algorithme | 2. sélection du modèle |
| 3. implémentation du code | 3. entraînement (dit entraînement car imprévisible) |
| 4. test et débogage | 4. évaluation (alias test) |
Nous pouvons clairement voir la différence entre l'IA et la programmation traditionnelle dans le tableau des étapes de leur développement. Le premier langage de programmation de haut niveau, datant de 1942 et rendu commercial, s'appelle FORTRAN (FORmat TRANslation), dirigé par une équipe d'IBM. Les premiers ordinateurs avaient une capacité et une mémoire limitées, ce qui obligeait les programmeurs à écrire des programmes en langage assembleur optimisés à la main.
Au fil des décennies, de nouveaux langages de programmation ont été inventés avec des axes de traitement plus avancés. La programmation traditionnelle s'applique à de nombreux domaines nécessitant un environnement sécurisé et précis, comme les systèmes comptables, le développement web, et dans ces domaines, le traitement des paiements et l'authentification des utilisateurs, qui sont tous régis par des règles de gouvernance. L'IA, en revanche, est tout le contraire.
Fondée en tant que discipline universitaire en 1956, elle a rencontré des obstacles au cours des décennies suivantes en raison d'un manque de confiance et de financement, avant de connaître un printemps de l'IA en 2012. Le développement par l'apprentissage profond a surpassé les techniques d'IA antérieures, conduisant au boom de l'IA dans les années 2020.
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Programmation IA et apprentissage automatique
L'apprentissage automatique a joué un rôle crucial dans le développement des premières IA. L'apprentissage automatique est l'étude des programmes capables d'améliorer leurs performances sur des tâches données. Assez similaire à l'idée de l'IA générative actuelle, il apprend les schémas des données et produit quelque chose de différent.
Les développeurs ont appelé la troisième étape « entraînement » en raison de ses aspects d'apprentissage par renforcement dans le « test » (étapes de la programmation traditionnelle), car les expérimentateurs récompensent (envoient un signal positif) pour une bonne réponse et punissent (envoient un signal négatif) pour une mauvaise réponse, entraînant ainsi la machine à apprendre à donner des réponses « correctes ».
Au fur et à mesure que l'explication s'étend de sa définition à son origine/histoire, nous comprenons en quoi elles diffèrent l'une de l'autre; c'est assez similaire aux termes en psychologie que sont le conditionnement classique et le conditionnement opérant, le premier considérant que les comportements sont suscités, tandis que le second considère qu'ils sont émis.
À partir de cette différence, il n'est pas difficile de comprendre pourquoi l'IA est remise en question par beaucoup sur ses problèmes éthiques et les risques futurs pour la race humaine. Car elle pourrait littéralement apprendre des choses comme nous le faisons. La programmation traditionnelle fournit une base solide pour le développement de l'IA, mais l'IA surpassera-t-elle un jour les humains physiquement aussi? Cela reste une question.