Les algorithmes : ils sont devenus une composante de la vie moderne dont on ne peut ni se passer ni se contenter. Ils s’immiscent dans notre quotidien en essayant de déterminer les publicités qui devraient nous être proposées – je reçois actuellement des publicités pour des vêtements féminins, le golf (que je ne pratique pas) et d’autres articles sans rapport.
L’un des plus grands désagréments liés aux algorithmes est sans doute le prix des billets d’avion. Ceux-ci sont configurés pour s’ajuster automatiquement afin de maximiser les revenus des compagnies aériennes. Et ils sont efficaces, presque trop. Vous effectuez un jour une recherche rapide sur les prix des billets d’avion, comme un petit devoir. Quelques jours plus tard, vous vérifiez à nouveau et le prix a grimpé en flèche. La cause pourrait être un cookie qui a remarqué votre retour et déclenché un algorithme de tarification. Ou bien un grand nombre de personnes recherchant ce vol, ce qui a provoqué une hausse des prix.
On observe la même chose dans certains parcs d’attractions. En Floride, l’un d’eux facture davantage selon les périodes de pointe et la demande. Les tarifs des hôtels pendant le week-end du Super Bowl en sont un autre exemple.
Les choses ne vont faire qu’empirer – ou s’améliorer – une fois que l’intelligence artificielle aura gagné en maturité et sera capable d’affiner les algorithmes pour mieux évaluer le comportement et les émotions humaines et, bien sûr, fixer le meilleur prix possible pour tout ce que les humains désirent.
Voyons comment l’IA et les algorithmes sont liés.
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Qu’est-ce qu’un algorithme ?
La définition d’un algorithme donnée par Encyclopedia Britannica est simple et précise : « Un algorithme est une procédure spécifique permettant de résoudre un problème informatique bien défini.”
En substance, un algorithme est une série d’étapes suivies pour résoudre un problème mathématique ou mener à bien un processus informatique. Leur développement a été fondamental dans des domaines tels que l’IA, les bases de données, les graphiques, les réseaux, les systèmes d’exploitation et la sécurité. Les algorithmes dépassent le cadre de la programmation informatique, car ils nécessitent de comprendre les différentes possibilités disponibles pour résoudre un problème.
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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Encyclopedia Britannica définit l’intelligence artificielle comme « La capacité d’un ordinateur numérique ou d’un robot commandé par ordinateur à effectuer des tâches généralement associées aux êtres intelligents. Le terme s’applique fréquemment au projet de développement de systèmes dotés des processus intellectuels caractéristiques des êtres humains, tels que la capacité à raisonner, à découvrir un sens, à généraliser ou à tirer des enseignements de l’expérience passée. »
Des quantités considérables de travail ont été accomplies pendant plusieurs décennies pour faire progresser l’IA. Les ordinateurs peuvent être programmés pour exécuter des tâches complexes. Ils peuvent même, parfois, jouer suffisamment bien aux échecs pour battre un grand maître.
Mais cela repose sur un échiquier très limité de 8 × 8 cases en deux dimensions. Malgré ce qui est considéré comme des progrès colossaux en matière de vitesse de traitement et de mémoire, l’IA ne peut pas rivaliser avec la flexibilité humaine dans un champ d’activité plus large. En revanche, lorsqu’elle est limitée à des domaines très spécifiques, l’IA a permis de nombreuses avancées dans des secteurs tels que les moteurs de recherche, la reconnaissance de l’écriture manuscrite et même certains types de diagnostic médical.
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Comment l’IA utilise-t-elle les algorithmes ?
Les algorithmes peuvent être considérés comme les briques essentielles qui composent l’intelligence artificielle. L’IA peut utiliser différents algorithmes qui agissent de concert pour trouver un signal au milieu du bruit des données et identifier des voies menant à des solutions d’une complexité que les humains ne seraient pas capables de traiter. L’IA s’appuie sur des algorithmes informatiques pour conférer une autonomie au modèle de données et reproduire la cognition et la compréhension humaines.
Les algorithmes améliorent l’IA en rendant le système plus intelligent. Ils sont utilisés pour les calculs, le traitement des données et le raisonnement automatisé. Les algorithmes rendus possibles par l’IA incluent le traitement automatique du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, ainsi que la reconnaissance faciale.
Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, par exemple, les logiciels d’IA peuvent analyser, détecter et signaler les anomalies au sein d’une infrastructure réseau. Certains de ces algorithmes tentent d’imiter l’intuition humaine dans des applications telles que la prévention et l’atténuation des cybermenaces. Lorsqu’elle est correctement mise en œuvre, cette approche contribue à alléger la charge des équipes de cybersécurité en sous-effectif.
Dans certains cas, les algorithmes sont si bien conçus qu’ils peuvent être utilisés pour prendre automatiquement des mesures correctives après une violation. Mais dans bien d’autres cas, ils dépendent encore de l’intervention humaine pour déterminer ce qui se passe réellement.
« Les algorithmes doivent être développés pour fournir une intelligence artificielle », a déclaré Rick Wagner, Senior Director, Product Management, SailPoint. « Un élément clé des algorithmes réside dans les données qui peuvent être fournies pour analyse. Le rapport entre les données et le problème, ainsi que la profondeur et l’étendue des données, sont essentiels pour garantir le plus haut degré de précision que l’IA puisse offrir. »
Les algorithmes sont également la colonne vertébrale de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond. C’est l’algorithme qui remplace l’humain chargé de traiter les informations. Plus important encore, les algorithmes permettent d’analyser tous les aspects des données et de les résumer à l’intention des principales parties prenantes, ce qui améliore la rapidité et la qualité du traitement des problèmes liés à la sécurité.
« Une machine traite les algorithmes avec les données fournies », a déclaré Wagner. « La qualité et la quantité pertinente des données fournies à l’algorithme, ainsi que l’exhaustivité de son périmètre, déterminent en définitive la qualité de l’intelligence artificielle. »
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Les algorithmes et l’IA dans la sécurité
Les développeurs de technologies de sécurité sont parmi les plus fervents convaincus de la valeur des algorithmes et de l’IA. Les systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) les utilisent pour passer au crible un nombre considérable de journaux et d’alertes informatiques. Ils mettent en évidence des schémas et des anomalies qui pourraient autrement passer inaperçus.
Les systèmes de détection et de réponse sur les terminaux (EDR) utilisent l’IA et les algorithmes pour surveiller les ports et les autres voies d’accès aux systèmes informatiques. Les systèmes de détection des menaces les utilisent également pour repérer les premiers signes d’une intrusion. L’analyse du comportement des utilisateurs et des entités constitue un autre domaine de la sécurité largement piloté par l’IA, qui exploite des algorithmes avancés. Une autre approche de la sécurité fondée sur l’IA consiste à détecter les attaques zero-day ou les « inconnues inconnues », ce qui est impossible sans que l’IA automatise l’établissement de profils de référence et la détection des anomalies.
Enfin, l’automatisation par l’IA aide les équipes de réponse aux incidents de sécurité en classant les alertes, en réduisant la fatigue liée aux alertes et en suggérant des mesures correctives. Ces approches font passer le monde de la cybersécurité à un autre niveau – et il était temps. La cybersécurité tente déjà de rattraper le niveau de sophistication croissant des cybercriminels.
L’IA possède cette capacité non humaine de trouver très rapidement une aiguille dans une botte de foin de données. Face à la menace posée par les intrusions et les rançongiciels, les technologies de sécurité doivent pouvoir détecter les menaces et y répondre dans un délai aussi proche que possible du temps réel. Mais les volumes de données à analyser dépassent largement les capacités d’inspection rapide d’un professionnel de l’informatique.
“« L’IA et l’analytique sont les principaux leviers d’une sécurité renforcée », a déclaré Stanislav Miskovic, Vice President of AI, Gluware, une entreprise qui développe une plateforme destinée à exploiter et unifier les données de l’ensemble de la pile réseau. « La sécurité doit aujourd’hui couvrir une empreinte beaucoup plus vaste, ce qui est impossible sans l’aide de l’IA. Le nombre de surfaces d’attaque est trop important et le volume de données trop élevé pour être inspectés sans l’assistance de l’IA. »
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Les algorithmes et l’IA dans les ressources humaines
Les ressources humaines constituent un autre secteur qui recourt désormais largement aux algorithmes, généralement en association avec l’IA. Les dépenses mondiales consacrées aux technologies de ressources humaines ont dépassé 24 milliards de dollars US en 2021. Elles devraient atteindre 36 milliards de dollars US d’ici 2028. Aujourd’hui, les dépenses des RH sont fortement orientées vers des outils et des plateformes offrant des capacités d’IA, reposant sur le cloud et intégrant des fonctions de sécurité.
Un exemple concret : les algorithmes d’IA sont intégrés aux outils de recrutement. Le suivi des candidatures, l’analyse des signaux sociaux, l’analyse des sentiments et les plateformes de recrutement utilisent tous des algorithmes, l’IA et l’analytique pour mesurer la productivité et le moral de l’entreprise et de ses employés. Les techniques modernes de traitement automatique du langage naturel (NLP), par exemple, peuvent évaluer avec précision et en temps réel le sentiment, la toxicité et les sujets brûlants des conversations ayant lieu sur le lieu de travail.
« Les outils NLP offrent aux dirigeants une visibilité sans précédent et en temps réel sur l’environnement de collaboration d’une organisation », a déclaré Jason Morgan, Vice President of Behavioral Intelligence, Aware. « Le suivi du sentiment et de la toxicité au sein de l’organisation peut à juste titre servir d’indicateur clé de performance pour les dirigeants qui œuvrent à soutenir la culture d’entreprise, l’engagement et le bien-être. »
IA et algorithmes : l’humain d’abord
La convergence des algorithmes et de l’IA, associée à l’automatisation, constitue un élément essentiel de domaines tels que l’analytique, la sécurité et les RH. Certains experts s’attendent à ce que la technologie remplace entièrement les humains. Mais c’est une erreur. La principale valeur de l’IA et des algorithmes réside dans la visibilité sur les données et dans l’évaluation rapide de montagnes de données afin d’y déceler des schémas. La prise de décision peut être automatisée dans une certaine mesure. Mais rien ne peut remplacer le jugement humain, aussi imparfait soit-il.
« Lorsque l’IA est appliquée pour prendre une décision au nom d’une personne ou pour lui suggérer une décision, l’utilisateur doit pouvoir comprendre comment cette décision ou suggestion a été obtenue », a déclaré Wagner. « Le décideur humain doit toujours pouvoir passer outre la décision ou la suggestion de la machine, car certains éléments ne peuvent pas être pris en compte par la machine alors que l’humain, lui, le peut. »
Cependant, dans certains domaines, il pourrait être souhaitable de contourner la prise de décision humaine. James Katz, Feld Professor of Emerging Media au College of Communication de Boston University et corédacteur de Journalism and Truth in an Age of Social Media, a fait remarquer que, parmi les nombreux métiers menacés de remplacement par des algorithmes informatiques, les journalistes étaient les plus susceptibles d’être « éliminés de la compétition ».
« La plupart des gens veulent recevoir leurs informations sans la couche de biais apportée par les journalistes », a déclaré Katz. « Malheureusement, le comportement de la presse à cet égard suscite un scepticisme largement répandu et justifié. À mes yeux, les résultats de l’enquête suggèrent que beaucoup de personnes, à juste titre ou non, s’attendent à ce que les algorithmes informatiques puissent être des fournisseurs d’informations plus objectifs que les journalistes humains. »
Mais les professionnels de l’information ne doivent pas désespérer, a ajouté Michelle Amazeen, associate professor au College of Communication de Boston University et directrice du Communication Research Center de l’établissement.
« Certains journalistes, comme les vérificateurs de faits, s’appuient résolument sur l’IA pour les aider à exercer leur métier plus efficacement », a déclaré Amazeen. « De plus, des recherches ont montré que lorsque les journalistes effectuent leur travail en tandem avec des algorithmes, la perception du biais par le public s’atténue. Ces résultats soulignent les promesses de l’IA dans le secteur du journalisme. »
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