L’intelligence artificielle expliquée par ceux qui la créent
L’intelligence artificielle (IA) est omniprésente, elle transforme nos vies, nos entreprises et notre manière de voir le monde.
On entend beaucoup parler d’IA, mais il est parfois difficile de comprendre ce qu’elle représente réellement.
Neovision vous partage sa vision d’experts pour démystifier et vulgariser l’IA.
DE IA A SIA
Et si on parlait le même langage
Une définition commune de l’IA
En 2025, l’IA Act marque une étape majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle en établissant le premier cadre réglementaire uniformisé en Europe, s’assurant que cette technologie reste sûre, éthique et transparente tout en favorisant le marché européen.
Avec l’évolution de la réglementation, on ne parle plus seulement d’IA, le domaine technologique dans son ensemble, mais aussi de SIA (Système d’Intelligence Artificielle), pour désigner ses applications spécifiques. L’AI Act propose une définition claire et commune de ces deux notions :
IA
“L’IA est une famille de technologies en évolution rapide, contribuant à un large éventail de bienfaits économiques, environnementaux et sociétaux touchant l’ensemble des secteurs économiques et des activités sociales.
En fournissant de meilleures prédictions, en optimisant les processus et l’allocation des ressources et en personnalisant les solutions numériques disponibles pour les particuliers et les organisations, le recours à l’IA peut donner des avantages concurrentiels décisifs aux entreprises et produire des résultats bénéfiques pour la société et l’environnement, dans différents domaines.”
— Extrait de la page 2 de l’AI Act de la Commission européenne
SIA
“Un «système d’IA» est un système automatisé,
qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement,
et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements
physiques ou virtuels.”
— Extrait de la page 24 de l’AI Act de la Commission européenne
L’écosystème IA
IA, « IA gen », ChatGPT, LLM… le domaine de l’intelligence artificielle va bien au-delà de l’IA générative.
Pour comprendre l’IA dans sa globalité, il faut pouvoir comprendre comment toute ces notions s’articulent les unes par rapport aux autres.
Pour approfondir votre compréhension des IA, explorez notre vision du paysage :
Données : Matière première qui alimente les modèles
Annotation, Exploration, Nettoyage
Domaines : Catégories d’algorithmes et d’applications
Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Natural Language Processing (NPL), Computer Vision (CV), Recherche Opérationnelle (RO)
Tâches : Problèmes techniques que l’IA doit résoudre
Classification, Segmentation, Régression, Détection d’objets
Modèles : Structures des algorithmes
Réseau de neurones, DNN, CNN, RNN, LLM, VLM
Méthodes : Techniques d’apprentissage
Transfer Learning, fine-tuning
Technologies : Outils et approches spécifiques de l’IA
RAG, OCR, IA Générative
L’IA EN ACTION
L’assistant discret qui vous propulse
L’IA a votre service
Les SIA permettent de gérer des tâches impossibles ou trop longues pour un humain seul, elles optimisent et automatisent ces tâches, en imitant les capacités humaines.
L’IA ne remplace pas l’humain : elle l’assiste et lui permet de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.
Ainsi, l’IA est un moteur d’innovation, elle transforme non seulement la manière dont nous travaillons, mais elle impacte également de nombreux secteurs en offrant des solutions sur mesure pour relever des défis complexes.
Nos réalisations en sont la preuve, et si votre entreprise était la prochaine à en profiter ?
NOS RÉALISATIONS
DANS LES COULISSES DE L’IA
De sa création à son évolution
Comment se crée une IA ?
Créer un SIA, c’est un processus exigeant qui se déroule en plusieurs étapes clés. Cela nécessite une expertise pointue et un accompagnement sur mesure pour concevoir un système à la fois performant, fiable et adapté aux besoins spécifiques.
1
Structuration
Les données sont la matière première des SIA : comme les ingrédients d’une recette. Elles doivent être sélectionnées, nettoyées, annotées et organisées avec soin pour être utilisées efficacement.
2
Entrainement
Il faut choisir l’algorithme adapté, il peut être libre d’accès (Open Source) ou conçu sur mesure. On l’entraîne ensuite à accomplir une tâche en utilisant les données à travers des expériences répétées.
3
Optimisation
Après l’entraînement, on obtient un modèle, une recette, capable d’analyser de nouvelles données automatiquement. Parfois, quelques ajustements sont nécessaires sur le modèle.
4
Production
Le modèle est ensuite testé en version bêta pour évaluer ses performances en conditions réelles. On intègre ensuite la solution à votre système pour une utilisation pratique, garantissant votre satisfaction.
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L’IA n’a pas fini de vous surprendre
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