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La plupart des IA modernes utilisent une technique appelée "apprentissage automatique" (ou "machine learning" en anglais). Cela imite le cerveau humain.
Lorsqu'une personne apprend à reconnaître des chiens, elle voit d'abord beaucoup d'images de chiens, puis arrive de manière instinctive et automatique à finalement reconnaitre un chien, sans y réfléchir. Avec le temps, elle devient capable de dire si une nouvelle image, jamais vue auparavant, représente un chien ou non. C'est exactement ce que fait une IA, sauf qu'elle le fait beaucoup plus rapidement mais avec une quantité phénoménale d'images en apprentissage.
Pour que l'IA apprenne, elle utilise des "réseaux de neurones". Ces réseaux sont inspirés des neurones dans le cerveau humain. Un réseau de neurones artificiels est composé de plusieurs couches de neurones interconnectés. Chaque neurone reçoit des informations, les transforme simplement, puis les envoie aux neurones suivants. En ajustant les connexions entre ces neurones (un processus appelé "entraînement"), l'IA devient de plus en plus précise.
Pour apprendre, l'IA a besoin de beaucoup de données. Ces données peuvent être des images, des textes, des sons, etc. Par exemple, pour qu'une IA reconnaisse des visages, elle doit d'abord voir des milliers de photos de visages. Plus l'IA reçoit de données variées, mieux elle peut apprendre et s'adapter à de nouvelles situations.
Pour qu'une IA devienne performante, elle doit s'entraîner. L'entraînement consiste à faire passer de nombreuses données à travers le réseau de neurones, à ajuster les connexions entre les neurones, et à répéter ce processus encore et encore. Plus l'IA s'entraîne, plus elle devient précise dans ses prédictions et ses décisions.
Une fois l'entraînement terminé, lorsque le réseau de neurones reçoit une entrée, comme une image, les données passent par les différents neurones. Chaque neurone transforme légèrement l'information, et cette transformation continue à travers toutes les couches du réseau. Finalement, le réseau indique, avec un bon niveau de confiance, s'il s'agit d'un chien, d'un visage, ou autre chose. Grâce à cet entraînement intensif, l'IA peut faire des prédictions précises en se basant sur les caractéristiques apprises lors de l'entraînement.
Aujourd'hui, l'IA prend de l'ampleur dans de nombreux domaines. Elle aide les médecins à diagnostiquer des maladies, les voitures à conduire toutes seules, et les assistants virtuels ou chats (tchats) à comprendre et répondre aux questions. L'IA promet de bouleverser la manière de vivre et de travailler, et son potentiel est immense.