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Comment tes applications favorites utilisent l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA), on en parle beaucoup mais comment ça marche ? Ilyes Talbi, Data Scientist et fondateur de la Revue IA nous explique tout !

L’intelligence artificielle (IA) constitue un ensemble de méthodes qui permettent de donner aux machines la faculté de réaliser des tâches diverses. Souvent lorsque l’on parle d’intelligence artificielle, les gens ont en tête Terminator et autres robots tueurs qui veulent combattre l’humanité pour s’émanciper. Je vous rassure, c’est beaucoup plus simple que ça (et un peu moins effrayant). Les IA sont en réalité des outils qui sont présents partout sur internet, dans les applications que nous utilisons au quotidien.

Elles reposent sur des méthodes de calculs mathématiques et de programmation et font intervenir de grandes quantités de données. Les dernières années ont vu une explosion du nombre d’applications de l’intelligence artificielle. Et même si elles peuvent être intégrées dans des robots, les IA les plus utilisées sont celles présentes dans nos smartphones : YouTube, Netflix, Instagram, Snapchat, etc.

Explorons les algorithmes de recommandations de Netflix et YouTube

L’objectif des entreprises de divertissements est toujours le même, elles souhaitent nous garder le plus longtemps possible sur leurs plateformes. Pour y arriver, elles doivent pouvoir nous proposer du contenu qui nous plait et qui va nous donner envie de rester.

Et vous l’avez surement remarqué, elles y arrivent ! Dès que vous finissez une vidéo, YouTube vous en a déjà proposé une nouvelle qui va vous plaire. De même, dès que vous ouvrez Netflix vous trouvez, en à peine quelques minutes, un film ou une série à regarder.

Tout ceci est rendu possible grâce à des IA qui analysent en continu ce que vous avez aimé pour trouver ce qui pourrait vous plaire. Et, elles finissent par connaître tous vos goûts en détails. Ces IA sont appelées des systèmes de recommandations.

En pratique, l’IA de YouTube regroupe les utilisateurs qui partagent des centres d’intérêts en commun par groupe. Ces groupes sont appelés des clusters (ceux-là sont sans dangers haha). Chaque cluster sera associé à des mots clés ou des catégories précises de vidéos, c’est ce qui va permettre de proposer des recommandations. Et, plus vous consommez de contenus, mieux l’IA vous connaitra et meilleures seront les recommandations qu’elle vous fait.

clustering des utilisateurs

Pour la recommandation de films par l’IA de Netflix le processus est très similaire. On va chercher des groupes de personnes qui ont les mêmes goûts cinématographiques et on va les regrouper.

Illustrons ce processus avec un exemple : le tableau ci-dessous schématise les données que Netflix possède. On a pour chaque utilisateurs et pour chaque film un avis qui peut être positif, négatif ou neutre. Lorsqu’une personne n’a pas encore vu un film la case est vide.

filtrage colaboratif 1

On va chercher des personnes qui ont des avis similaires, on a des opérations mathématiques qui permettent de le faire facilement. Par exemple, Alice et Bob semblent avoir des goûts plutôt proches :

filtrage collaboratif 2

On remarque aussi qu’Alice a vu des films que Bob n’a pas encore vu et inversement :

filtrage collaboratif 3

Avec ces informations on va pouvoir prédire avec une bonne précision l’avis d’Alice et de Bob sur des films qu’ils n’ont pas encore vus :

filtrage collaboratif n4

On a donc un film à recommander à Alice et un film pour Bob, tout le monde est content !

Votre fil d’actualités Instagram

Comme pour YouTube et Netflix, Instagram a intérêt de vous proposer un contenu personnalisé pour que vous restiez. L’idée de l’algorithme qui vous propose du contenu sur votre fil d’actualité est la même que pour les systèmes de recommandations. Instagram enregistre toute votre activité sur leur application : les vidéos que vous avez regardées, les images que vous avez likées, les messages que vous avez envoyés, etc. A partir de ces données l’algorithme va apprendre quels sont vos centres d’intérêts pour vous proposer des contenus similaires. Par exemple, plus vous likez d’images de chats, plus vous en aurez dans votre fil d’actualité. De même, si vous regardez toujours les stories Insta de votre youtubeur préféré, dès qu’il publiera une nouvelle story vous recevrez la notification.

L’intelligence artificielle pour les filtres Snapchat et Tiktok

Vous vous êtes surement déjà demandé comment fonctionnaient les filtres développés par Tiktok et Snap. Eh bien c’est grâce à l’intelligence artificielle. Snapchat et Tiktok utilisent tout ce que font Insta, YouTube et Netflix pour vous suggérer du contenu, mais ils ont poussé encore un peu plus loin l’utilisation de l’intelligence artificielle. Il faut savoir qu’une des choses dans lesquelles l’intelligence artificielle excelle, c’est l’analyse d’images. Par exemple les IA sont très performantes pour détecter des visages dans des photos.

Les filtres ne sont rien d’autres que des IA : une fois qu’un visage a été détecté, les IA de Snap et Tiktok se chargent de remplacer le visage par un caractère animé ou autres créatures. Pour concevoir une telle IA, il a fallu au préalable lui fournir des milliers d’images de visages.

L’IA les a traitées une par une et a « appris » à reconnaitre un visage. C’est ce que l’on appelle le machine learning. Cette IA qui permet de jouer avec des filtres sur les réseaux sociaux est plutôt amusante, mais attention quand même, la même technologie utilisée différemment peut être effrayante. Ceux sont ces mêmes IA qui permettent de créer des deep fakes. Des petites vidéos entièrement fausses de personnes en train de dire des choses qu’elles n’ont jamais dites. L’IA permet de remplacer n’importe quel visage dans une vidéo par un autre visage.

Vous pouvez même trouver sur Tiktok un faux compte de Tom Cruise qui publie de fausses vidéos de la star américaine (deep TomCruise) !

Modérer le contenu sur Twitter

Tous les réseaux sociaux doivent pouvoir contrôler le contenu qui est partagé entre leurs utilisateurs. Pour cela, ils emploient un grand nombre de modérateurs qui sont chargés de la surveillance. Le problème c’est que les quantités de données qui sont partagées chaque jour sont énormes, il serait impossible de vérifier à la main chaque message, chaque publication, chaque vidéo, etc.

C’est pourquoi Twitter a conçu une intelligence artificielle pour l’aider dans cette tâche. Contrairement à nous, l’intelligence artificielle peut vérifier des millions de messages chaque jour ! Cette IA va scanner en continu les contenus qui sont partagés et leur attribuer une note. Plus la note est élevée, plus le risque que le contenu soit contraire aux règles de publications est grand. Lorsque cette note est trop élevée, une alerte est envoyée à un modérateur pour qu’il puisse vérifier le contenu. Le contrôle par humain est important, car même si l’IA permet de gagner du temps, elle n’est pas encore aussi fiable qu’un modérateur humain.

Les applications de l’intelligence artificielle sont de plus en plus nombreuses et de plus en plus impressionnantes. Malgré tout, je vous rassure, les IA ne vont pas remplacer les êtres humains (pas tout de suite en tout cas !). Même si le danger n’est pas celui qui est décrit dans les films de science-fiction, il convient d’être prudent sur les réseaux sociaux.

Deep fake, addiction, manipulation, les raisons de s’inquiéter sont réelles. Néanmoins, comme pour toutes les technologies, c’est ce que l’humain décide d’en faire qui détermine la dangerosité.

  • Si l’intelligence artificielle te passionne, découvre le site web de Ilyes Talbi, revue IA.
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