Les algorithmes sont au cœur de l’intelligence artificielle (IA). Un algorithme en IA est une suite de règles ou d’instructions conçue pour résoudre des problèmes ou réaliser des tâches. Ces algorithmes varient en complexité, allant des règles de base à des modèles statistiques complexes, et ils sont choisis en fonction du problème à résoudre. Voici une vue d’ensemble de différents types d’algorithmes en IA :
Algorithmes d’apprentissage supervisé : Ces algorithmes apprennent à partir de données étiquetées. Ils sont utilisés pour faire des prédictions ou des classifications. Exemples : régression linéaire, réseaux de neurones, machines à vecteurs de support (SVM), et arbres de décision.
Algorithmes d’apprentissage non supervisé : Ils traitent des données non étiquetées et cherchent à en comprendre la structure ou les modèles sous-jacents. Exemples : clustering (K-means, DBSCAN), réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE), et règles d’association.
Algorithmes d’apprentissage par renforcement : Ces algorithmes apprennent à prendre des décisions en observant les récompenses ou les pénalités résultant de leurs actions précédentes. Exemples : Q-learning, apprentissage par différences temporelles, et Deep Q Networks (DQN).
Algorithmes de recherche et d’optimisation : Utilisés pour trouver des solutions optimales ou satisfaisantes pour des problèmes complexes. Exemples : algorithme A*, algorithmes génétiques, et recherche tabou.
Réseaux de neurones et apprentissage profond : Des modèles inspirés du fonctionnement du cerveau humain, utilisés pour des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique, et la génération de texte. Exemples : réseaux de neurones convolutifs (CNN), réseaux de neurones récurrents (RNN), et Transformers.
Algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) : Spécialisés dans l’analyse, la compréhension et la génération du langage humain. Exemples : modèles de sac de mots (Bag of Words), TF-IDF, et modèles de langage comme BERT et GPT.
Algorithmes de vision par ordinateur : Conçus pour traiter et interpréter des informations visuelles. Exemples : détection de bords, reconnaissance de formes, et systèmes de reconnaissance faciale.
Chaque type d’algorithme a ses forces et ses faiblesses, et le choix dépend du type de données disponibles, de la complexité du problème, et des exigences en termes de précision et de performance. L’IA combine souvent plusieurs de ces algorithmes pour créer des systèmes plus sophistiqués et performants.
Un exemple simple :
Un algorithme simple et fondamental souvent utilisé en intelligence artificielle (IA) est l’algorithme de classification par arbre de décision. C’est un modèle de prédiction utilisant une série de questions et de réponses pour aboutir à une décision ou une classification. Voici un exemple de base en pseudocode :
Algorithme ArbreDeDecision
Fonction EntraînerArbre(Données):
Si toutes les données ont la même classification
Retourner un nœud feuille avec cette classification
Sinon
Sélectionner le meilleur critère pour diviser les données
Diviser les données en sous-ensembles basés sur ce critère
Pour chaque sous-ensemble
Répéter cette fonction (récursion)
Retourner un nœud avec le critère de division et les sous-arbres
Fonction Prédire(Nœud, Échantillon):
Si Nœud est un nœud feuille
Retourner la classification du nœud
Sinon
Si l'échantillon répond au critère du nœud
Aller au sous-arbre correspondant
Sinon
Aller à l'autre sous-arbre
Répéter cette fonction (récursion) avec le nouveau sous-arbre
// Exemple d'utilisation
Données = ChargerLesDonnées()
Arbre = EntraînerArbre(Données)
Prédiction = Prédire(Arbre, NouvelÉchantillon)Dans cet algorithme :
- EntraînerArbre construit l’arbre de décision à partir des données d’entraînement. Il choisit le meilleur critère pour diviser les données (par exemple, la caractéristique qui donne la meilleure séparation des classes).
- Prédire utilise l’arbre de décision pour classer un nouvel échantillon. L’échantillon est passé à travers l’arbre en répondant à chaque critère jusqu’à ce qu’il atteigne un nœud feuille, qui donne la prédiction finale.
Cet algorithme est simplifié et ne couvre pas des aspects tels que l’élagage de l’arbre pour éviter le surajustement (overfitting) ou le choix détaillé du meilleur critère, mais il fournit un bon point de départ pour comprendre comment les arbres de décision fonctionnent en IA.
