4 technologies d’IA que nous utilisons tous les jours sans nous en rendre compte

Alexis Tremblay
Alexis Tremblay

Si vous êtes encore réticent à utiliser l’intelligence artificielle et que des outils comme ChatGPT, Gemini et Llama vous font encore quelque peu « peur » quant aux effets négatifs potentiels de l’IA sur la société d’aujourd’hui, sachez qu’en réalité vous l’utilisez probablement de toute façon l’intelligence artificielle dans votre vie quotidienne. Dans cet article, nous allons vous montrer 4 technologies d’IA que nous utilisons quotidiennement sans s’en rendre compte, comme les recommandations sur le contenu en streaming, les applications de navigation, les moteurs de recherche et les caméras des smartphones.

4 technologies d’IA que nous utilisons sans le savoir

1. Recommandations de contenu

Les plateformes de streaming vidéo et musical numérique ainsi que divers réseaux sociaux utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle pour analyser le comportement et les préférences des utilisateurs, afin de donner recommandations de contenu qui correspondent le plus possible aux goûts des utilisateurs. Ces systèmes de recommandation utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour collecter des données telles que l’historique de visualisation, les recherches effectuées, le temps passé sur certains contenus et les interactions avec ceux-ci (telles que les « J’aime » ou les « Je n’aime pas »), afin de suggérer des contenus pertinents aux utilisateurs. afin de leur faire passer plus de temps sur la plateforme.

Il existe différents types d’algorithmes. Ceux filtrage collaboratifpar exemple, suggérer du contenu en fonction des préférences d’autres utilisateurs ayant des goûts similaires, tandis que ceux définis filtrage basé sur le contenuils suggèrent plutôt des contenus similaires à ceux que l’utilisateur a déjà appréciés, en fonction des caractéristiques du contenu lui-même (par exemple, genre de film ou style musical). Ensuite, il y a aussi ce qu’on appelle modèles hybridesqui combinent différentes approches pour améliorer la précision des recommandations.

2. Application de navigation

Nous sommes tous maintenant assez « accros » à application de navigation pour nos voyages et peut-être que tout le monde ne sait pas que ceux-ci utilisent massivement des algorithmes basés sur l’IA pour optimiser les itinéraires et fournir des directions en temps réel. Pour ce faire, ils analysent de grandes quantités de données géographiques, de trafic et comportementales. Grâce à l’analyse d’une énorme quantité d’informations, les algorithmes sont ainsi capables de sélectionner le meilleur itinéraire en fonction de différents critères, tels que la distance, le temps, les conditions de circulation et même les préférences personnelles de chaque utilisateur. Ces technologies rendent les voyages plus sûrs, en réduisant les temps de trajet et le stress et, surtout compte tenu de la période historique dans laquelle nous vivons, elles peuvent également avoir un impact positif sur l’environnement en contribuant à réduire les émissions de CO.2 grâce à une conduite plus efficace.

3. Moteurs de recherche

Moteurs de recherche comme Google utilisent l’intelligence artificielle pour proposer des résultats pertinents et intéressants aux utilisateurs, en anticipant leurs intentions et en améliorant continuellement la précision des réponses.

Comme vous pouvez l’imaginer, les algorithmes en question sont incroyablement complexes et leur fonctionnement exact n’est généralement pas divulgué (entre autres pour empêcher les créateurs de contenu de créer les leurs en tenant exclusivement compte de facteurs de positionnement sur les moteurs de recherche plutôt que des besoins des internautes). .

De manière générale, dans le cas spécifique de Google, par exemple, l’algorithme qui sélectionne les contenus à afficher en courtes fractions de seconde en fonction de la recherche sur le Web a fonctionné à travers différentes phases. Le processus de recherche Google commence par le « correspondant »où un logiciel analyse les mots saisis et les recherche sur le Web, grâce à une copie de tous les sites.

Par la suite, l’algorithme d’apprentissage automatique évalue le sens de la recherche, sélectionne les résultats les plus pertinents et les place en haut de la page : cette phase est appelée signification. En moins d’une demi-seconde, Google présente une vaste gamme de contenus pertinents et l’algorithme continuellement mis à jour organise des milliards d’informations en essayant d’imiter un être humain. LE évaluateurs de la qualité de la recherchedes experts externes à Google, évaluent ensuite la qualité des recherches en fonction de critères tels que l’autorité, la compétence et la fiabilité.

4. Caméra pour smartphone

«3, 2, 1… Fromage !». Après avoir appuyé sur le déclencheur appareil photo pour smartphone toute une série d’algorithmes basés sur l’IA entrent en jeu qui améliorent la qualité de sortie des photos, en optimisant automatiquement certains paramètres qui rendent les prises de vue plus esthétiques et plus agréables. C’est ce qu’on appelle photographie informatique.

Ces algorithmes sont capables de reconnaître automatiquement la scène — faisant généralement la distinction entre les photos de paysages, les scènes de nuit, etc. — ajuster les paramètres tels que l’exposition, la balance des blancs et la saturation des couleurs en conséquence.

Avec l’avènement des smartphones équipés de deux caméras ou plus, le portraits avec bokeh (l’effet obtenu avec des appareils photo professionnels dans lesquels le sujet du premier plan est net et l’arrière-plan est flou). Ceci est rendu possible par le fait que les algorithmes d’IA, lisant les données provenant des caméras, sont capables de distinguer l’arrière-plan en le « détachant » du sujet et en lui appliquant un flou plus ou moins marqué.