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Selon le rapport de mai 2023 de Challenger, Gray & Christmas Inc, les employeurs basés aux États-Unis ont supprimé 88 000 emplois au cours de ce seul mois. Parmi ces licenciements, l’intelligence artificielle (IA) a supprimé plus de 4 000 emplois ; ou d’un autre point de vue, l’IA était responsable de 5 % du chômage qui en a résulté. Après avoir lu ceci, je suis sûr que vous avez entendu cette question au cours des derniers mois : « L'IA prendra-t-elle MON travail ?
Tout le monde se le demande, ces jours-ci et pour chaque personne qui se le pose, 10 articles ont été écrits, répondant à la question sous tous les angles possibles ; d'un OUI à un NON et tout le reste entre les deux. En effet, bien qu’ils soient des experts, la plupart des experts n’ont qu’une chance de 50/50 d’avoir raison, seulement quelques points au-dessus des conjectures.
Le véritable problème n’est pas de savoir qui a la bonne réponse ou si le travail que vous effectuez peut ou non être remplacé par l’IA. Ce ne sont que des excuses pour éviter l’inévitable. L’accent principal doit être mis sur la préparation à la possibilité que l’IA prenne votre travail (et le mien également). Inévitablement, pour reformuler ma déclaration précédente, quelqu'un qui sait comment travailler avec l'IA et connaît ses nuances prendra notre poste.
Par conséquent, être préparé est le seul moyen. Pour vous préparer, SlideTeam a créé ce programme de formation complet sur l'intelligence artificielle sous la forme d'une présentation PowerPoint. Les formateurs peuvent télécharger le module de formation en cliquant ici . Nous terminons la formation avec nos diapositives de signature sur les principaux points à retenir de la formation et un quiz pour tester ce qui a été appris.
En plus de vous mettre en phase avec le monde de l'IA, ce module de formation présente les avantages suivants pour le formateur, les stagiaires et l'entreprise :
- Prise de décision améliorée : en sensibilisant les employés à l'IA, les entreprises peuvent permettre à leurs employés de prendre de meilleures décisions. Les techniques d’IA peuvent aider à analyser de grands volumes de données, à identifier des modèles et à extraire des informations précieuses. Lorsque les employés comprennent le fonctionnement de l’IA et ses applications potentielles, ils peuvent exploiter les outils et techniques d’IA pour prendre des décisions basées sur les données, améliorer la productivité et découvrir de nouvelles opportunités commerciales. Ces connaissances donnent aux employés la capacité d’exploiter l’IA pour améliorer leurs capacités de prise de décision, conduisant ainsi à une efficacité et une compétitivité améliorées.
- Automatisation et efficacité des processus : l'IA a le potentiel d'automatiser les tâches répétitives et banales, libérant ainsi le temps des employés pour qu'ils se concentrent sur des activités plus complexes et stratégiques. En sensibilisant les employés à l’IA, les entreprises peuvent favoriser une culture d’innovation et d’automatisation. Les employés apprennent à identifier les processus et les tâches qui peuvent être automatisés à l'aide de technologies d'IA telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'automatisation robotique des processus. Ces connaissances leur permettent de rationaliser les flux de travail, de réduire les erreurs et d'améliorer l'efficacité opérationnelle, économisant ainsi du temps et des ressources.
- Innovation et avantage concurrentiel : l'IA transforme les industries, et les entreprises qui adoptent les technologies de l'IA ont le potentiel d'acquérir un avantage concurrentiel. En sensibilisant les employés aux concepts, aux applications et aux tendances émergentes de l’IA, les entreprises peuvent favoriser une culture d’innovation et de créativité. Les employés qui comprennent l'IA peuvent identifier les domaines dans lesquels l'IA peut être appliquée pour stimuler l'innovation, optimiser les processus et créer de nouveaux produits ou services. Ces connaissances permettent aux employés de réfléchir de manière critique et stratégique à l’IA, conduisant au développement de solutions innovantes capables de différencier l’entreprise de ses concurrents.
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Session I : Introduction à l'intelligence artificielle
Les stagiaires sont accueillis lors de la première instruction de cet atelier avec une diapositive sur les résultats d'apprentissage du cours, où nous leur présentons l'IA. Nous commençons la session par ce qu'est l'IA, entrons dans son histoire et plongeons dans sa classification, sur les deux bases principales que sont la fonctionnalité et la capacité.
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En termes de fonctionnalité, l'IA est classée en machines réactives, théorie limitée, théorie de l'esprit, etc. Du point de vue des capacités, l'IA est classée en intelligence artificielle étroite (ANI), intelligence générale artificielle (AGI) et super intelligence artificielle (ASI). ). Accédez à nos modules d'apprentissage pour les diapositives qui mettent en lumière ces classifications pour en avoir une compréhension qui va au-delà de la théorie.
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Ensuite, nous consacrons un peu de temps à l'importance de l'IA et à la façon dont elle diffère de l'intelligence humaine sur des critères tels que l'efficacité du temps, le multitâche, la prise de décision, etc. Nous déconstruisons les éléments constitutifs d'un système d'IA tels que l'Input, Edge, Cloud, etc., et terminez la première session avec des diapositives pour discuter des tendances et des statistiques en matière d'IA et du réseau associé d'industries et d'entreprises qui se sont développées autour d'elle.
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Session II : Applications de l'intelligence artificielle
L'IA n'est plus une simple théorie farfelue de science-fiction, comme en témoignent Siri, Google ou Alexa sur votre téléphone ou dans le dernier ajout, ChatGPT et Mid-Journey. Avez-vous déjà écrit vos e-mails professionnels avec l'IA ou transformé votre célébrité préférée en une jolie créature mi-lapin mi-homme ? Sinon, ce bricolage a peut-être une valeur qui vous manque.
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Les applications de l’IA incluent le marketing, la finance, la défense et l’armée, les télécommunications, les ventes, la santé, l’industrie automobile et bien d’autres encore. Les diapositives réservées expliquent en détail le contenu sélectionné par des experts, pertinent pour chacune de ces 18 applications.
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Pour comprendre ces applications plus en détail, téléchargez cette formation complète à partir du lien ci-dessous.
Session III : Concepts de base de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique ou ML est une partie importante de l'IA. C'est ce qui rend l'IA si « apprise » (notez que nous n'avons pas utilisé le mot bien informé) et « réaliste ». Dans cette partie de la formation, nous présentons les concepts clés qui créent l'architecture du Machine Learning (ML). En commençant par une vue d'ensemble, nous accompagnons les stagiaires à travers l'histoire du ML, avant de plonger en profondeur dans les algorithmes de ML. Avec une division principale en algorithmes ML supervisés, non supervisés et par renforcement, nous les expliquons en détail, ainsi que leurs sous-catégories. Certaines de ces sous-divisions incluent les modèles de régression, les arbres de décision, le clustering, les règles d'association et d'autres types de règles.
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Avec les catégories explorées, nous passons à l'importance du ML et aux étapes impliquées dans son exécution. Celles-ci incluent la collecte de données, la préparation des données, le choix d'un modèle, la formation du modèle, et une telle chaîne se poursuit jusqu'au point où nous arrivons à faire des prédictions. La session III se termine par une discussion sur les avantages, les inconvénients et l'avenir du ML.
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Session IV : Cas d'utilisation du ML
Forts de notre engagement à offrir une expérience de formation pratique, nous choisissons la session IV pour présenter aux stagiaires le cas d'utilisation du ML. Ceci est important car bon nombre de ces cas d’utilisation font partie de notre vie quotidienne.
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Nous présentons quatre types de cas d’utilisation :
- Traduction : cette catégorie comprend des logiciels comme Google Translate, Microsoft Translate et Facebook Translator à titre d'exemples. Nous présentons également les limites de ces logiciels.
- Diagnostic médical : le diagnostic des personnes en ligne est une application nouvelle mais réelle du ML. Dans ces diapositives, nous discutons des objectifs, des avantages et des applications du diagnostic médical utilisant le ML. Enfin, on note certaines organisations qui utilisent cette application comme Google Health, medX, etc.
- Imaginez la reconnaissance : ouvrir votre téléphone ou votre ordinateur portable avec votre identifiant facial est déjà un cas d'utilisation courant de nos jours. Dans cette partie, nous discutons du fonctionnement de cette fonction, de ses modèles ML et de son application pour l'analyse des visages et la surveillance des animaux.
- Reconnaissance vocale : de nombreux appareils quotidiens disposent de la fonction parole-texte. Dans cette section, nous répondons au fonctionnement de ce système, à ses fonctionnalités clés, à ses algorithmes et à un cas d'utilisation particulier de la société IBM.
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Une fois ces cas d’utilisation bien compris, nous passons directement au deep learning.
Session V : Le Deep Learning en bref
Plongons le public dans le Deep Learning lors de cette session. Nous commençons par une introduction à ce concept, avec un visuel qui accompagnera à vie les stagiaires. Passons à l’importance et au fonctionnement du Deep Learning. Nous distinguons encore plus DL en le comparant avec ML.
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Les diapositives qui suivent mettent l'accent sur les fonctions (mathématiques) qui exécutent DL. Ceux-ci incluent l'activation sigmoïde, tan-h, ReLu, etc. chaque fonction est décrite dans une diapositive avec son graphique correspondant pour une expérience d'apprentissage visuel.
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Nous passons au processus DL et commençons son explication avec ses réseaux de neurones profonds et fonctionnels, la technique DL, la création de modèles DL, et plus encore. Avec une compréhension du fonctionnement du Deep Learning, nous analysons ses avantages tels qu'une excellente utilisation des données non structurées, la fin de la dépendance à l'ingénierie fonctionnelle, et bien plus encore. Suite à ces avantages, passons à ses applications terrain au réel potentiel, comme l'ajout de son aux films muets, l'ajout de couleur aux images N&B, la restauration de pixels, etc. Chaque application dispose d'une diapositive dédiée pour l'explorer en profondeur.
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Nous complétons ce panel par une étude des limites de l'apprentissage profond et nous aventurons dans la session suivante, où nous nous pencherons sur le traitement du langage naturel et les concepts associés.
Session VI : Fondamentaux de la PNL, de la NLU et de la NLG
Le traitement du langage naturel (NLP), la génération du langage naturel (NLG) et la compréhension du langage naturel (NLU) sont trois systèmes cruciaux qui font fonctionner l'IA. Avec une approche étape par étape, nous veillons à ce que le public comprenne ces concepts. En commençant par la PNL, nous comprenons ce que c'est et ses techniques. Nous avons également des diapositives pour expliquer son fonctionnement et son importance pour une entreprise.
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Les étapes de la PNL sont présentées et détaillées dans les slides qui suivent. Ceux-ci incluent : l'analyse lexicale, l'analyse syntaxique, l'intégration du discours, etc. Nous terminons la PNL avec une diapositive sur ses applications.
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Pour NLG, nous présentons son concept, son fonctionnement et ses applications. Certaines applications incluent la création de chatbots, d'e-mails de lead nurturing, de SMS, etc. Nous collaborons également avec NLG, donnant un aperçu de ses avantages pour une entreprise.
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Avec une introduction à NLU, nous le comparons au NLP et passons directement à ses cas d'utilisation tels que le routage automatique des tickets, le raisonnement automatisé, etc. Avec des discussions spécifiques sur leurs utilisations, nous passons à l'importance du NLP et aux facteurs à prendre en compte. lors du choix de solutions commerciales et industrielles, où la PNL constitue l'ingrédient clé.
Nous garantissons la clarté de ce sujet nouveau et intéressant, avec un certain nombre de diapositives dédiées à la comparaison des concepts d'IA tels que ML, DL, AI, etc.
Ceci n’est qu’un aperçu de la vaste collection de diapositives prêtes à l’emploi de ce module de formation exhaustif. Téléchargez maintenant en cliquant sur le lien ci-dessous.
Session VII : Intelligence artificielle hybride : les machines comme partenaires créatifs
Les gens utilisent désormais ChatGPT pour des applications étonnantes et époustouflantes, ainsi que pour Mid-Journey, afin que leur imagination devienne réalité. Dans cette session, nous nous concentrons sur la façon dont l'IA stimule nos efforts créatifs sous la forme d'un modèle hybride.
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Nous commençons par un aperçu qui classe le modèle hybride en symbolique et non symbolique et comprenons les avantages et les inconvénients de ce modèle. Nous plongeons directement dans les réseaux de neurones ; ce qu'ils sont, les couches qui les composent, les « neurones » et les fonctions qui font fonctionner ces réseaux neuronaux.
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Nous passons quelques diapositives sur la rétropropagation et les réseaux de neurones artificiels et discutons de leurs avantages et inconvénients.
C'est du temps bien dépensé pour encadrer les stagiaires sur les réseaux de neurones alambiqués, les auto-encodeurs, les auto-encodeurs variationnels, les réseaux de neurones à action directe, les réseaux de neurones récurrents et enfin les réseaux de densité de mélange.
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Pour accéder à ces slides et concepts, le module de formation est à portée de clic !
Session VIII : Éléments essentiels d'une stratégie d'IA réussie pour les entreprises
La dernière session est votre guichet unique pour la mise en œuvre de l'IA dans les opérations commerciales. Dans cette section, nous présentons des diapositives avec des graphiques, des tableaux et des tableaux pertinents pour garantir que vous et votre équipe soyez à l'aise lors de l'intégration de l'entreprise avec l'IA.
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Nous avons des diapositives sur les stratégies d'IA pour les résultats commerciaux, l'élaboration d'une stratégie d'IA, une feuille de route pour l'élaboration d'une stratégie d'IA viable, un plan de mise en œuvre en cinq étapes et bien plus encore.
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Cette section vous fera passer de la théorie à l'expérience pratique en passant par l'application/l'utilisation.
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Téléchargez dès maintenant notre module de formation complet pour propulser votre entreprise vers l'avenir.
FAQ sur l'intelligence artificielle
Quels sont les quatre types d’IA ?
Les quatre types d’IA sont :
- Machines réactives : ces systèmes d'IA fonctionnent uniquement sur la base de l'entrée actuelle, sans aucune mémoire ni expérience passée. Ils ne possèdent pas la capacité d’apprendre ou de s’adapter. Les exemples incluent les ordinateurs jouant aux échecs qui évaluent l’état actuel du plateau pour effectuer le prochain coup.
- Mémoire limitée : ces systèmes d'IA peuvent stocker et récupérer des expériences passées pour prendre des décisions. Les voitures autonomes utilisent souvent une mémoire limitée pour reconnaître et réagir aux objets en fonction de leurs rencontres précédentes.
- Théorie de l'esprit : ce niveau d'IA est hypothétique et implique de comprendre les émotions, les croyances, les intentions et les pensées des autres pour interagir plus intelligemment. Actuellement, ce niveau d’IA est encore en développement.
- Conscience de soi : il s'agit du niveau le plus élevé de l'IA, où les machines possèdent une conscience et une conscience de soi, au même titre que les êtres humains. De tels systèmes d’IA n’existent pas encore.
Qui est le père de l’IA ?
Le terme « père de l’IA » est souvent attribué à John McCarthy. C'est un informaticien qui a inventé le terme « intelligence artificielle » en 1956 lors de la conférence de Dartmouth. Les travaux de McCarthy ont jeté les bases du développement de l’IA en tant que domaine d’étude.
Quelles sont les 5 grandes idées de l’IA ?
Les cinq grandes idées de l'IA, telles que soulignées par l'informaticien Stuart Russell et le co-fondateur de DeepMind de Google, Demis Hassabis, sont :
- Des systèmes qui pensent rationnellement : développer des systèmes d’IA capables de raisonner, de logiquer et de prendre des décisions rationnelles.
- Des systèmes qui agissent avec humanité : créer des systèmes d'IA qui imitent le comportement humain, comprennent le langage naturel et reconnaissent les objets.
- Des systèmes qui pensent comme les humains : créer des systèmes d’IA capables de comprendre, d’apprendre et de généraliser à partir des expériences.
- Des systèmes qui agissent de manière rationnelle : concevoir des systèmes d’IA qui maximisent l’utilité attendue en fonction des informations disponibles, même si leur comportement ne ressemble pas à une pensée humaine.
- Des systèmes qui apprennent à partir des données : développer des systèmes d'IA capables d'apprendre à partir de grands ensembles de données et d'améliorer les performances au fil du temps.
Siri est-il une intelligence artificielle ?
Siri, un outil acquis par Apple en 2010, peut être considéré comme une forme d'intelligence artificielle. Siri utilise des techniques NLP et ML pour comprendre et répondre aux requêtes ou commandes des utilisateurs. Il peut effectuer des tâches telles que définir des rappels, prendre des rendez-vous, répondre à des questions et contrôler des appareils intelligents. Bien que Siri soit une forme limitée d’IA, elle démontre des éléments de comportement intelligent en interprétant et en répondant aux entrées de l’utilisateur.
