Dès 1950, Alan Turing soulève la question d’apporter aux machines une forme d’intelligence. Il introduit le concept d’Intelligence Artificielle (IA) ou Artificial Intelligence (AI) en anglais, dans ce qui est appelé le « Test de Turing » et dans lequel il fait interagir un sujet à l’aveugle avec un autre humain, puis avec une machine programmée pour formuler des réponses sensées. Aujourd’hui les grandes entreprises high-tech planchent sur les problématiques de l’intelligence artificielle en tentant de l’appliquer à quelques domaines précis.
Grâce aux dernières évolutions technologiques, des algorithmes sont en mesure d’optimiser leurs calculs au fur et à mesure qu’ils effectuent un traitement automatique. Plus innovante encore, la reconnaissance vocale, à l’aide d’assistants virtuels, est capable de transcrire les propos formulés en langage naturel puis de traiter les requêtes soit en répondant directement via une synthèse vocale, soit avec une traduction instantanée.
Qu’est-ce que l’AI ?
Définition : Intelligence Artificielle
L’intelligence artificielle met en œuvre des techniques visant à permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence humaine. Le débat ne porte pas toujours sur ce qui caractérise l’intelligence des machines, mais ce qui tend à renforcer la crainte vis-à-vis de leur prétendue supériorité par rapport aux capacités de l’espèce humaine.
Une forme d’IA
Différentes utilisations
D’ici à 2025, environ 48 milliards de dollars seront investis dans 10 marchés. Il s’agit respectivement de : la reconnaissance d’images statiques, l’algorithme de trading, le traitement des données médicales de patients, la maintenance prédictive en informatique, l’identification et la détection d’objets, l’identification d’images par la requête textuelle, la détection automatique de caractéristiques géophysiques, la distribution de contenus sur les réseaux sociaux, la détection et la classification d’objets pour éviter les collisions et la prévention contre les attaques liées à la cybersécurité.
Linux : un serveur performant
Description du système
Le cœur de Linux et son noyau de système d’exploitation fonctionnent sur des milliers de serveurs mondiaux. Linux est idéal pour les plus imaginatifs et les plus créatifs. On apprend l’informatique pas à pas en utilisant des fonctions modernes, des lignes de commande ou directement en graphique pour explorer les fonctions de l’ordinateur.
La distribution GNU/Linux est une solution prête à être installée. Elle inclut le système d’exploitation GNU, le noyau Linux, des programmes d’installation et d’administration, un mécanisme facilitant l’installation et la mise à jour des logiciels ainsi qu’une sélection de logiciels produits par d’autres développeurs. Ubuntu est le système le plus connu.
Il faut savoir que le choix de l’hébergement d’un site Internet sous Windows ou Linux n’a aucun rapport avec le système d’exploitation de l’ordinateur.
Enfin, Linux est totalement gratuit.
Pourquoi choisir Linux pour ses fichiers ?
Apple et Windows possèdent des environnements peu personnalisables et contraints. La meilleure raison pour migrer vers Linux sera de ne pas vouloir l’ordinateur de Monsieur ou Madame tout le monde.
Les utilisateurs peuvent modifier le système pour donner des effets sur le bureau de travail, rajouter des zones de travail supplémentaires et augmenter la productivité tout en ayant un bureau personnalisé.
Les dernières versions de Windows nécessitent un ordinateur puissant même pour les tâches les plus simples, telles que travailler avec des fichiers ou taper un courriel. Si Windows Vista nécessite au minimum 1 Go de mémoire vive, Ubuntu se contente de 256 Mo de mémoire vive.
Intelligence Artificielle et Linux font la paire
L’avancée de la technologie dans le monde de l’intelligence artificielle a mené à la création de nombreux outils. Libres ou propriétaires, ils reposent sur des standards différents. Tensor Flow, PyTorch, Apache MTNx ou Cognitive Toolkit sont tous des logiciels libres. La stratégie de leurs éditeurs est de les rendre accessibles tout en s’assurant de l’adhésion de la communauté.
L’écosystème bâti autour des différents types d’apprentissages, socles communs de l’intelligence artificielle, n’est plus simplement composé d’un petit nombre d’outils à destination du chercheur. Les développements autour du véhicule autonome, de la reconnaissance d’images, de la sécurité ou encore de la robotique, ont rendu l’apprentissage automatique indispensable à la multidisciplinarité des projets.
Complémentarité des deux éléments
L’intelligence au travail repose sur ce que les gens savent, ce qu’ils font, et comment ils le font. La communauté du Logiciel Libre et de l’Open Source en est la démonstration quotidienne. Toutefois, l’intelligence artificielle ne peut se créer elle-même, cette tâche incombe à des personnes intelligentes, qui la façonnent.
Dans le cadre du deep learning (apprentissage profond), la fondation Linux a annoncé le lancement du projet Acumos. Il s’agit d’un cadre open source pour développer et partager les applications en standardisant les infrastructures et les composants nécessaires pour faire fonctionner un environnement out-of-the box.
Outils AI sous Linux
Pour la communauté Linux, l’objectif est de créer des technologies et de déployer des plateformes d’intelligence artificielle aussi facilement qu’un site web.
Plusieurs de ces technologies sont disponibles sous une licence libre. Par exemple, Tensorflow est disponible sur GitHub avec une licence Apache 2.0. Tensorflow est utilisé par Google, Twitter Airbus, Uber, Snapchat, etc. Alors que Microsoft, Facebook et Amazon travaillent sur leurs propres projets, Datamation présente 15 projets en IA sous licence libre. En matière de big data, les termes Hadoop, Spark, R, Python et MongoDB sont des noms récurrents aux oreilles des experts.
En 2018, Intel lançait Neural Compute Stick 2, une clé USB avec une solution les applications d’ai fondées sur le deep learning. Cette clé a été créée pour les prototypes de ces applications et pour la vision des objets connectés par les ordinateurs. Le NCS 2 est compatible avec Caffe, plateforme OS, et TensorFlow de Google.
Le deep learning est l’une des principales technologies de l’intelligence artificielle. Dérivée du machine learning (apprentissage automatique), cette technique est très populaire dans le domaine de l’imagerie et de la reconnaissance vocale. Elle est utilisée pour la reconnaissance faciale de Facebook, par exemple, afin d’identifier automatiquement les personnes sur les photos. Et plusieurs systèmes d’exploitation sont adaptés au deep learning : Debian GNU/Linux, Arch Linux, Ubuntu, Elementary OS et Gentoo Linux.
L’intelligence artificielle fascine autant qu’elle inquiète. L’automatisation de certaines tâches aboutira-t-elle à la disparition de certains métiers ? Aujourd’hui si les machines réalisent parfaitement des tâches répétitives, elles manquent de bon sens ce qui distingue encore l’être humain du robot. Le marketing digital est peut-être l’un des meilleurs exemples. L’automatisation des outils web fait gagner un temps précieux, mais c’est leur intelligence qui fera gagner encore plus de temps.
