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L’intelligence artificielle, ou IA, est une technologie qui permet aux machines d’apprendre, d’analyser des données et de résoudre des problèmes à la manière des humains. Et comme l’IA gagne en accessibilité, les cybercriminels s’en servent pour cibler les gens de manière sournoise. Apprenez tout sur l’IA et son fonctionnement, puis utilisez une application de détection des menaces basée sur l’IA afin de renforcer votre sécurité numérique dans ce nouveau monde.
L’intelligence artificielle est un programme informatique qui simule l’intelligence humaine pour trouver des liens, accomplir des tâches, résoudre des problèmes, analyser des résultats et créer du contenu. L’IA englobe des technologies qui permettent aux ordinateurs d’exécuter une série de tâches élaborées, telles que la perception visuelle, la compréhension et la traduction du langage, l’analyse de données, la formulation de recommandations, la planification, etc.
« L’intelligence artificielle n’est pas seulement un outil puissant, elle devient une force qui modifie notre perception du monde. Mais à mesure qu’elle devient plus performante, plus intelligente, plus réaliste et plus accessible, l’IA va de plus en plus mélanger la vérité et la tromperie, rendant plus difficile que jamais le déchiffrage de la réalité. »
Avant l’IA, les ordinateurs suivaient des instructions précises écrites par les programmeurs et ne pouvaient pas gérer les exceptions ou les nouvelles situations. En revanche, l’IA apprend à partir des données et améliore ses performances sur la base de modèles et de retours d’information. Ce processus est connu sous le nom de Machine Learning.
La technologie sur laquelle repose l’IA est complexe, mais ses applications pratiques sont plus faciles à comprendre. Par exemple, dans le cadre de la navigation GPS, l’IA peut trouver le meilleur itinéraire en temps réel en évaluant le trafic et la configuration de la route. De même, les assistants d’IA tels que Siri peuvent analyser vos modèles vocaux et reconnaître votre façon propre de parler.
L’IA peut effectuer des actions semblables à celles des humains avec une grande efficacité, une grande précision et une grande minutie. Cela en fait un outil précieux pour les travailleurs humains lorsqu’il s’agit de tâches monotones ou à forte intensité de données.
Grâce à l’IA, les machines peuvent apprendre et s’améliorer. L’IA fonctionne en apprenant à partir de données, en trouvant des modèles et en s’adaptant au fil du temps. Théoriquement, cela devrait permettre aux travailleurs humains d’effectuer des tâches plus nuancées ou plus créatives.
L’objectif de l’IA est d’aider les travailleurs humains à prendre de meilleures décisions, plus rapidement. Il s’agit d’augmenter la « puissance cérébrale » et de trouver de nouvelles solutions qui peuvent même sauver des vies, comme lorsqu’une IA détecte dans les antécédents médicaux d’une personne des schémas qu’un médecin humain aurait pu manquer.
Vous avez peut-être également entendu parler du concept qui lui est lié, le Machine Learning. Le Machine Learning est la capacité d’une IA à détecter des modèles et à modifier ses paramètres internes en fonction de nouvelles données. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’IA, si bien que tout le Machine Learning fait partie de l’IA. Cependant, tout ce qui relève de l’IA n’est pas forcément du Machine Learning.
Une IA capable d’effectuer des tâches semblables à celles des humains (ANI ou intelligence artificielle étroite) existe déjà. L’IA qui possède théoriquement une compréhension de niveau humain (AGI ou intelligence générale artificielle) n’a pas encore été atteinte.
L’IA utilise des algorithmes pour analyser de grands ensembles de données complexes et trouver des modèles. Au lieu de suivre des instructions strictes, les modèles d’IA apprennent à partir des données pour établir des prédictions, tirer des conclusions, exécuter des tâches et s’améliorer au fil du temps. Bien que l’IA puisse reconnaître des connexions et générer des informations, elle ne « pense » pas comme un humain : elle identifie des modèles statistiques pour produire des résultats.
L’IA doit également être entraînée et alimentée par des ensembles de données pertinents pour que les meilleures prédictions et décisions soient prises.
Voici quelques concepts clés permettant d’expliquer le fonctionnement de l’IA :
Le Machine Learning imite la reconnaissance des formes par l’homme, mais va encore plus loin en améliorant des tâches telles que la détection des fraudes. Il peut analyser le comportement humain de manière extrêmement détaillée, en repérant instantanément les anomalies à partir de différents facteurs, y compris des détails inattendus tels que les conditions météorologiques lors d’un pic de ventes. L’apprentissage profond (Deep Learning), un sous-ensemble plus avancé du Machine Learning, affine encore ce processus en utilisant des réseaux neuronaux pour détecter des modèles complexes.
Les systèmes experts sont des programmes d’IA conçus pour imiter la prise de décision humaine dans des domaines spécialisés. En utilisant des règles prédéfinies et des bases de connaissances, ils fournissent des solutions dans des domaines tels que le diagnostic médical, l’analyse financière et la cybersécurité. Contrairement au Machine Learning, les systèmes experts reposent sur une logique structurée plutôt que sur l’auto-apprentissage.
Le traitement du langage naturel (NLP) permet à une IA de comprendre la parole et le texte. La parole est particulièrement difficile à comprendre pour une machine car le même mot peut avoir une signification complètement différente selon l’intonation, la fonction du mot, l’accent, la situation, l’humeur de l’orateur ou sa relation avec l’auditeur. Une IA peut gérer tout cela après avoir écouté quelqu’un ou avoir été formée suffisamment longtemps.
La vision par ordinateur permet à une IA de reconnaître des objets et d’interpréter des informations visuelles à partir d’images ou de vidéos. En analysant des photographies ou des séquences diffusées en direct, l’IA peut « voir » ce qui se passe et réagir en conséquence. Elle peut même détecter les expressions faciales et déduire les émotions, ce qui a de profondes implications pour la sécurité, les soins de santé et la technologie de la conduite autonome.
La robotique alimentée par l’IA peut améliorer la précision et l’efficacité dans des domaines tels que la chirurgie, la fabrication, l’agriculture et même le nettoyage domestique. Les robots IA peuvent s’adapter aux obstacles à l’aide d’algorithmes avancés, optimisant ainsi leurs performances en temps réel.
L’IA générative permet aux machines de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, de la musique ou du code. En apprenant des modèles à partir de vastes ensembles de données, les modèles d’IA peuvent générer des résultats très réalistes et créatifs. Ces systèmes sont largement utilisés dans les assistants d’écriture, les outils de conception et même la technologie deepfake.
Exemple de ce que le générateur d’images d’IA Leonardo peut créer lorsqu’on lui demande « Qu’est-ce que l’IA ? »
L’IA obtient ses informations en recevant des données, de différents types en fonction du modèle d’apprentissage. Ainsi, les grands modèles linguistiques (LLMs) utilisent un vaste ensemble de livres, de sites web, de messages sur les réseaux sociaux, de forums et d’articles de recherche. Les modèles de vision par ordinateur font appel à des images et à des vidéos souvent désignées pour les aider à reconnaître les mouvements et les distances. Les modèles d’apprentissage par renforcement, quant à eux, apprennent par des essais et des erreurs en interagissant avec les environnements et en recevant un retour d’information sous forme de récompenses ou de pénalités.
L’IA apprend par le biais d’une variété de techniques, chacune conçue dans un but spécifique. Elle peut être entraînée à reconnaître des modèles spécifiques, à analyser des données pour trouver des liens et à apprendre de ses propres erreurs.
Voici quelques-unes des méthodes d’apprentissage des différents modèles d’IA :
L’apprentissage supervisé forme l’IA à l’aide d’exemples étiquetés. Par exemple, si vous montrez à une IA de nombreuses images et que vous lui dites lesquelles contiennent des tumeurs, elle peut apprendre à les reconnaître dans de nouvelles images.
L’apprentissage non supervisé permet à l’IA de trouver des modèles par elle-même. Par exemple, dans le cadre de la détection des fraudes, l’IA analyse vos habitudes de consommation (quand et ce que vous achetez) et déclenche une alerte en cas d’anomalie.
L’apprentissage semi-supervisé combine les deux approches. L’IA part d’une petite quantité de données étiquetées qui lui servent de guide, puis catégorise un ensemble beaucoup plus important de données non étiquetées sur la base de ce qu’elle a appris.
L’apprentissage par renforcement apprend à l’IA par essais et erreurs. Il apprend en prédisant les résultats, en prenant des décisions et en s’adaptant lorsque des erreurs se produisent, à l’instar d’une personne qui apprend par l’expérience.
L’apprentissage profond imite la manière dont le cerveau humain traite les informations à l’aide de réseaux neuronaux artificiels. En analysant de grandes quantités de données, l’apprentissage profond permet à l’IA d’effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance des visages, la compréhension de la parole et la conduite de voitures.
On trouve de nombreux types d’IA et de nombreuses façons de les catégoriser, mais certains des types de technologie d’IA les plus connus sont l’IA générative (comme Dall-E et ChatGPT), l’IA de traitement du langage naturel, l’IA robotique et l’IA de vision par ordinateur.
Voici quelques exemples de types d’intelligence artificielle :
L’IA générative crée de nouveaux contenus écrits, vidéo ou audio à partir des contenus qui lui ont été montrés. ChatGPT et Dall-E en sont des exemples bien connus.
L’IA à mémoire limitée stocke quelques données pertinentes pour la tâche qu’elle tente d’accomplir, qu’il s’agisse de discuter avec l’utilisateur ou de maintenir une distance de sécurité avec les autres voitures sur la route.
Le traitement du langage naturel tente de donner un sens au langage humain écrit et parlé. Il aide l’IA à reconnaître les intentions et à avoir des conversations fluides.
La vision par ordinateur ne sert pas qu’à la reconnaissance faciale : les applications de fitness peuvent l’utiliser pour détecter et corriger les formes d’exercice incorrectes.
L’IA robotique trouve une multitude d’applications, notamment dans les domaines du transport, de la fabrication et de la chirurgie.
Les chatbots tels que Google Gemini, Character AI, Snapchat AI et ChatGPT sont des exemples d’IA à mémoire limitée. Ils sont également génératifs et utilisent le NLP. Dall-E est une IA générative qui utilise le NLP pour interpréter les descriptions écrites des utilisateurs et les transformer en images. Les voitures à conduite autonome sont des IA robotiques qui utilisent la vision artificielle, la mémoire limitée et l’apprentissage par renforcement.
Les nouvelles technologies et applications basées sur l’IA exploitent souvent plusieurs types d’intelligence artificielle à des fins différentes.
Un exemple de la façon dont une IA à mémoire limitée comme Chat GPT peut créer une image basée sur la question « Qu’est-ce que l’IA ? »
L’IA est principalement utilisée pour améliorer la productivité et les capacités de résolution de problèmes des travailleurs humains. Elle aide à effectuer des tâches monotones, complexes et difficiles que les humains peuvent trouver fastidieuses. Elle peut même proposer des solutions innovantes qui marquent des différences significatives et positives dans de nombreuses professions.
Bien que l’IA soit encore loin de pouvoir juger par elle-même, elle peut accomplir certaines tâches bien mieux qu’un humain. Ses choix créatifs peuvent offrir une perspective, inspirer les travailleurs à accomplir leurs tâches de manière originale et ouvrir de nouvelles voies d’exploration.
Certaines utilisations de l’IA sont fantaisistes ou divertissantes. Voice.ai, par exemple, vous permet de parler avec la voix de diverses célébrités. Voice.ai est globalement sûr, malgré les craintes légitimes que la technologie puisse être utilisée pour des deepfakes.
Voici d’autres utilisations courantes de l’intelligence artificielle :
On parle d’automatisation lorsqu’une machine peut effectuer seule une tâche complexe mais répétitive. L’IA peut même s’adapter lorsqu’elle rencontre un obstacle ou une exception, de sorte qu’un humain n’a pas besoin d’intervenir.
Dans l’industrie manufacturière, de nombreux problèmes peuvent survenir. Un panneau métallique peut être placé dans un espace de travail de manière décentrée, déclenchant une chaîne d’événements potentiellement dommageables. Un robot d’intelligence artificielle peut gérer efficacement ces situations, en recentrant le panneau métallique et en continuant comme si de rien n’était.
Les travailleurs humains sont sujets à la fatigue et à l’épuisement, ce qui peut entraîner des erreurs de calcul, des fautes de frappe, des saisies incorrectes de données et d’autres erreurs. Même lorsqu’ils sont bien reposés et « dans la zone », les gens peuvent être distraits et commettre des erreurs.
L’IA, quant à elle, n’est jamais distraite ou fatiguée. Par exemple, en chirurgie, une IA robotique peut exécuter des mouvements ultrafins de manière cohérente sur de longues périodes.
L’IA peut améliorer l’expérience client en personnalisant automatiquement le contenu que vous voyez. Par exemple, elle peut prédire les émissions que vous aimerez en fonction de diverses caractéristiques, en découvrant elle-même des connexions et en remarquant parfois des similitudes que vous n’auriez jamais remarquées. Ces recommandations personnalisées vous aident à trouver vos émissions préférées plus rapidement. Netflix et YouTube utilisent déjà ce type d’IA.
L’IA améliore la sécurité grâce à la surveillance en temps réel, à la détection des menaces de malwares et à la prévention de la fraude. Grâce à l’apprentissage profond, une IA est capable de reconnaître immédiatement les anomalies d’un système, d’un flux de caméra de sécurité ou d’un compte bancaire et de lancer une alerte. Un travailleur humain peut alors enquêter, ce qui permet de détecter beaucoup plus rapidement les failles de sécurité et les transactions frauduleuses. À mesure que les appareils IoT (Internet des Objets) gagnent en popularité, les dispositifs de sécurité basés sur l’IA deviennent de plus en plus essentiels.
Avast utilise des modèles de sécurité pilotés par l’IA dans ses outils de cybersécurité afin de détecter les schémas suspects et de bloquer les menaces potentielles en temps réel. Obtenez Avast Antivirus Gratuit dès aujourd’hui et laissez-nous défendre vos appareils et protéger votre vie numérique avec une solution basée sur l’IA, totalement gratuite.
Les IA n’ont pas besoin de faire des pauses ou de dormir. Elles peuvent ainsi proposer leurs services à tout moment, améliorant ainsi le service client et permettant aux vendeurs de fournir des produits ou des services 24 h/24 et 7 j/7. Les chatbots alimentés par l’IA et le NLP sont déjà utilisés par toutes sortes d’organisations, des compagnies aériennes aux hôpitaux.
L’analyse accélérée des données exploite la puissance des GPU dotés d’IA pour effectuer des analyses très complexes de très grands ensembles de données. Cela permet d’exécuter de nombreux calculs en parallèle, transformant ainsi complètement la manière dont des tâches telles que l’analyse des marchés boursiers (dans la finance), le séquençage du génome (dans les soins de santé) et la surveillance de l’état des équipements (dans la fabrication) sont effectuées.
L’IA a une histoire longue et riche de rebondissements. Il y a moins d’un siècle, des auteurs de science-fiction, des journalistes spécialisés et d’autres experts imaginaient ce que serait la conversation avec des ordinateurs. Aujourd’hui, elle est réelle. Jetons un œil à l’histoire de l’IA et à la façon dont nous en sommes arrivés là :
Des choses qui semblaient autrefois relever de la fantaisie, comme des machines conversant avec des personnes, sont aujourd’hui monnaie courante. Lequel de nos rêves deviendra la prochaine réalité ?
Toutes les IA mentionnées dans cet article peuvent exécuter des tâches comme un humain, ce qui en fait des exemples d’intelligence artificielle étroite (ANI). Nous ne sommes pas encore à l’intelligence artificielle générale (AGI), dans laquelle les machines seraient capables de comprendre comme les humains ou de transférer des connaissances d’une situation à l’autre.
Certains informaticiens, comme Ray Kurzweil, pensent que cet objectif sera atteint dans les prochaines décennies. Geoffrey Hinton, un autre grand penseur de l’IA, estime qu’elle deviendra encore plus proche de l’homme dans sa façon de communiquer, ce qui transformera positivement le monde. Les optimistes pensent que l’objectif de l’IA est d’aider, quelle que soit la personne entre les mains de laquelle elle se trouve, et que l’humanité disposera d’un assistant IA bienveillant doté de supercapacités dans le web 3.0.
Cependant, tout le monde n’est pas aussi optimiste quant à l’avenir de l’IA. Comme toute technologie, elle peut être utilisée à mauvais escient. Par exemple, l’IA perpétue déjà les préjugés humains dans les algorithmes d’emploi et de reconnaissance faciale. De même, l’IA a commencé à remplacer certains emplois créatifs, privant les créateurs, les écrivains et d’autres travailleurs du savoir de certaines opportunités. Certains craignent que l’IA n’entraîne un chômage massif à court ou à long terme.
Pour certains, l’idée que l’IA puisse nous sauver de nous-mêmes semble plus lointaine que jamais.
Mais tout n’est pas si sombre. Douglas Eck, de Google, estime que l’IA est capable de devenir un outil créatif qui offrira de nouvelles possibilités aux artistes, plutôt que de les remplacer. Pour le meilleur ou pour le pire, nous apprenons à intégrer au mieux l’IA, jour après jour.
Pour l’heure, il est impératif de se méfier des risques qu’elle présente en matière de cybersécurité. De nombreuses technologies émergentes peuvent être utilisées par des pirates, et des modèles d’IA générative tels que Chat GPT auraient été utilisés pour développer des menaces telles que des chevaux de Troie d’accès à distance (RATs).
La « bonne » chose est que ces menaces impliquent principalement des tendances connues, des liens dangereux, des publicités d’escroquerie et des deepfakes. Mais si les types de menaces ne sont pas entièrement nouveaux, c’est l’efficacité avec laquelle ces attaques peuvent désormais être exécutées qui constitue le véritable danger et qui pourrait conduire à des risques catastrophiques tels que l’usurpation d’identité, la fraude financière et des escroqueries de phishing à plus grande échelle.
Si l’IA peut être utilisée dans les attaques d’ingénierie sociale, elle ne peut pas (encore) créer des malwares à la demande. Elle pourrait cependant devenir plus dangereuse, et ce pour des raisons que nous ne pouvons pas prévoir aujourd’hui. Il est impératif de se renseigner sur les risques actuels pour la cybersécurité tels que l’usurpation, les risques de sécurité de l’IoT et du pistage web afin de pouvoir comprendre plus rapidement toute nouvelle évolution.
Il est toujours bon de rafraîchir ses connaissances en matière de cybersécurité. Commencez par consulter notre guide de vérification de la sécurité des sites afin de savoir mieux repérer les sites web dangereux. Informez-vous sur la manière dont vos applications et services favoris mettent en œuvre l’IA et prenez des mesures pour supprimer les autorisations si leur utilisation de l’IA vous dérange, comme en vous débarrassant de My AI dans Snapchat.
La recrudescence de la cybercriminalité a encouragé les autorités à mettre en place rapidement des réglementations en matière d’IA. Ainsi, les utilisations à haut risque de l’IA dans le domaine médical font l’objet de lignes directrices strictes au sein de l’UE.
L’éthique de l’IA sur le lieu de travail est également à l’étude. Par exemple, dans certains cas, il a été démontré que l’IA perpétuait des pratiques d’embauche discriminatoires, parce que son modèle d’entraînement était nourri par des données discriminatoires. En outre, certains craignent que l’IA ne soit pas en mesure d’expliquer correctement son raisonnement lorsqu’elle prend certaines décisions. Que se passe-t-il si l’IA choisit de favoriser un employé plutôt qu’un autre et qu’elle ne peut pas expliquer ses choix ?
Les utilisateurs de l’IA doivent également être protégés. Ils doivent pouvoir être sûrs que leurs données personnelles ne sont pas collectées et partagées, et que l’IA ne va pas répéter ce que l’utilisateur lui a dit en toute confiance. Et, comme indiqué précédemment, les utilisateurs devraient pouvoir comprendre le raisonnement qui sous-tend les paroles et les actions de l’IA. Pour répondre à ces préoccupations, le gouvernement américain a même élaboré une charte de droits de l’IA.
L’IA donne un coup de fouet aux processus pilotés par l’homme, et son véritable potentiel commence à peine à être compris. À mesure que le paysage de l’IA évolue, les nouvelles menaces en matière de cybersécurité peuvent être difficiles à suivre.
Un outil de cybersécurité puissant peut contribuer à protéger votre appareil (et vous-même) contre certaines des menaces associées à l’IA. Avast Antivirus Gratuit dispose d’une détection des menaces en temps réel, de mises à jour automatisées et d’analyses prédictives pour une cybersécurité haut de gamme. L’intégration d’Avast Antivirus Gratuit dans votre configuration de sécurité peut vous aider à vous protéger contre les menaces évolutives facilitées par les technologies de l’IA. Obtenez-le gratuitement dès aujourd’hui.
