IA étroite, discriminative, générative, générale ou supérieure : sachez les distinguer

L'intelligence artificielle redéfinit sans cesse les paradigmes dans une multitude de secteurs. À tel point que certains commencent à parler d’IA capables d’égaler voire de surpasser le raisonnement humain.

Dans ce contexte, il devient impératif d'acquérir une compréhension des différentes formes d’IA pour prendre du recul sur l'évolution rapide des technologies et pour exploiter ces outils de manière stratégique. Nous vous proposons donc de décrypter ces différentes classes d'IA, des systèmes spécialisés aux intelligences supérieures, en soulignant leurs applications spécifiques et leurs implications potentielles.

Intelligence Artificielle Étroite (ANI, Artificial Narrow Intelligence)

L'ANI est la forme d'IA la plus couramment rencontrée aujourd'hui. Ces systèmes sont conçus pour exceller dans une tâche spécifique, comme la traduction automatique ou la reconnaissance vocale, sans la capacité de s'adapter à d'autres domaines. Ils prennent également la forme de systèmes de recommandation, comme ceux utilisés par Netflix ou Spotify pour suggérer des films ou de la musique basés sur les préférences passées des utilisateurs. Ainsi, ces IA ne savent faire qu’une chose, mais elles le font à un niveau de performance très élevé.

Intelligence Artificielle Discriminative (Discriminative AI)

Contrairement à l'IA générative, l'IA discriminative se concentre sur la classification ou la catégorisation des données. Elle analyse les entrées pour les classer dans des catégories prédéfinies basées sur les caractéristiques apprises lors de l'entraînement. Utilisée dans des domaines tels que la reconnaissance d'objets dans les images ou la détection de spam, cette forme d'IA est essentielle pour les systèmes qui doivent faire des distinctions précises entre des options variées. De tels systèmes sont déjà présents dans notre quotidien, de manière transparente dans nos boîtes email ou encore dans certaines applications mobiles pour l’identification des personnes sur les photos.

Intelligence Artificielle Générative (Generative AI)

L'intelligence artificielle générative désigne les algorithmes capables de créer de nouvelles données qui ressemblent à des données réelles, mais qui n'ont jamais existé auparavant. Ces systèmes sont utilisés dans des tâches comme la génération de texte, la création d'images ou la synthèse de musique. La capacité de ces modèles à produire du contenu nouveau et pertinent sans intervention humaine directe les rend utiles dans une multitude de domaines. Ainsi des solutions comme ChatGPT, Claude AI ou Google Gemini sont capables d’aider sur des tâches dans le domaine marketing, ou encore juridique mais également dans le support client, etc. Cette multidisciplinarité en fait une technologie qui révolutionne plusieurs secteurs simultanément.

Intelligence Générale Artificielle (AGI, Artificial General Intelligence)

L'AGI représente le Saint Graal de la recherche en IA, un système capable de comprendre, apprendre, et raisonner à un niveau comparable ou supérieur à celui de l'être humain dans une variété de tâches. Ainsi, une AGI est censée opérer à un niveau humain, capable d'effectuer toute tâche qu'un humain pourrait faire, mais pas nécessairement mieux. Le développement d'une AGI complète pourrait révolutionner tous les domaines, de la médecine à l'économie, mais pose également d'importants défis éthiques et de gouvernance.

Intelligence Supérieure Artificielle (ASI, Artificial Super Intelligence)

L'ASI va plus loin que l'AGI en envisageant une forme d'intelligence qui non seulement égale, mais dépasse les capacités intellectuelles humaines dans tous les domaines, y compris la créativité et la prise de décision. Les implications d'une telle technologie sont profondes et doubles : d'un côté, elle offre des possibilités extraordinaires de progrès et de résolution de problèmes globaux, de l'autre, elle présente des risques significatifs en termes de contrôle, de sécurité et d'impact sur la société.