IA vs Algorithmes | eWEEK

Algorithmes : ils sont devenus une sorte d’impossible à vivre avec eux, d’impossible à vivre sans eux, aspect de la vie moderne. Ils empiètent sur notre vie quotidienne en essayant de comprendre les types d’annonces que nous devrions recevoir. Je reçois actuellement des annonces sur les vêtements pour femmes, le golf (que je ne joue pas) et d’autres articles non liés.

Les prix des compagnies aériennes sont peut-être l’un des plus gros désagréments algorithmiques. Ils sont configurés pour s’ajuster automatiquement afin de maximiser les revenus des compagnies aériennes. Ils sont bons là-dedans, presque trop bons. Vous faites une recherche rapide des prix des compagnies aériennes un jour comme un peu de devoirs. 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 de nombreuses personnes à la recherche de ce vol déclenchant une hausse des prix.

Vous voyez la même chose dans certains parcs à thème. Un en Floride facture davantage en fonction des heures de pointe et de la demande. Les tarifs hôteliers du week-end du Super Bowl en sont un autre exemple.

Les choses ne feront qu’empirer ou s’améliorer une fois que l’intelligence artificielle se ressaisira et fera un meilleur travail de réglage fin des algorithmes pour mieux évaluer le comportement humain, les émotions et, bien sûr, fixer le meilleur prix possible pour tout ce que les humains veulent.

Voyons comment l’IA et les algorithmes sont liés.

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Qu’est-ce qu’un algorithme ?

La définition d’un algorithme dans l’Encyclopedia Britannica est simple et directe : un algorithme est une procédure spécifique pour résoudre un problème de calcul bien défini.

Essentiellement, un algorithme est une série d’étapes qui sont suivies pour résoudre un problème mathématique ou pour terminer 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 vont au-delà de la programmation informatique car ils nécessitent une compréhension des différentes possibilités disponibles lors de la résolution d’un problème.

Voir aussi : L’avenir de l’intelligence artificielle

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

L’Encyclopedia Britannica définit l’intelligence artificielle comme étant la capacité d’un ordinateur numérique ou d’un robot contrôlé par ordinateur à effectuer des tâches généralement associées à des êtres intelligents. Le terme est fréquemment appliqué au projet de développement de systèmes dotés des processus intellectuels caractéristiques des humains, tels que la capacité de raisonner, de découvrir du sens, de généraliser ou d’apprendre de l’expérience passée.

D’énormes quantités de travail ont été effectuées au cours de plusieurs décennies pour mettre l’IA à niveau. Les ordinateurs peuvent être programmés pour effectuer des tâches complexes. Ils peuvent même jouer aux échecs assez bien pour battre un grand maître, parfois.

Mais cela est basé sur un tableau carré très limité de 8 par 8 sur deux dimensions. Malgré ce qui a été considéré comme des progrès colossaux en termes de vitesse de traitement et de mémoire, l’IA ne peut égaler la flexibilité des humains dans une zone d’activité plus large. Mais lorsqu’elle est limitée à des domaines très spécifiques, l’IA a conduit à de multiples gains dans des domaines tels que les moteurs de recherche, la reconnaissance de l’écriture manuscrite et même certains types de diagnostics médicaux.

Voir aussi : L’histoire de l’intelligence artificielle

Comment l’IA utilise-t-elle les algorithmes ?

Les algorithmes peuvent être considérés comme les éléments constitutifs essentiels de l’intelligence artificielle. L’IA peut utiliser divers algorithmes qui agissent en tandem pour trouver un signal parmi le bruit des données et trouver des chemins vers des solutions à des niveaux de complexité auxquels les humains ne seraient pas capables. L’IA utilise des algorithmes informatiques pour conférer une autonomie au modèle de données et émuler la cognition et la compréhension humaines.

Les algorithmes améliorent l’IA en rendant le système plus intelligent. Ils sont utilisés pour le calcul, le traitement des données et le raisonnement automatisé. Les algorithmes activés par l’IA incluent le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur et la reconnaissance faciale.

À l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, par exemple, un logiciel d’IA peut analyser, détecter et alerter 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. Bien fait, cela aide à alléger le fardeau 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 à la suite d’une violation. Mais dans de nombreux autres cas, ils comptent toujours sur le contact humain pour déterminer ce qui se passe réellement.

Des algorithmes doivent être développés pour fournir l’intelligence artificielle, a déclaré Rick Wagner, directeur principal, gestion des produits, SailPoint. Un élément clé des algorithmes sont les données qui peuvent être fournies pour analyse. La relation entre les données et le problème et la profondeur/l’étendue des données sont essentielles pour garantir le plus haut degré de précision pouvant être fourni par l’IA. »

Les algorithmes sont également l’épine dorsale de l’apprentissage automatique et en profondeur. C’est l’algorithme qui se substitue au traitement humain de l’information. Peut-être le plus important, les algorithmes permettent l’analyse de tous les aspects des données et leur synthèse pour les principales parties prenantes, ce qui améliorera la rapidité et la qualité des problèmes liés à la sécurité.

Une machine traite des algorithmes avec les données fournies, a déclaré Wagner. La qualité et la quantité pertinente des données fournies à l’algorithme et l’exhaustivité de la portée de l’algorithme déterminent en définitive la qualité de l’intelligence artificielle.

Voir aussi : Meilleures plates-formes d’apprentissage automatique

Algorithmes et IA dans la sécurité

Les développeurs de technologies de sécurité font partie des fervents partisans 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 grand nombre de journaux et d’alertes informatisés. Ils mettent en évidence des modèles et des anomalies qui pourraient autrement passer inaperçus.

Les systèmes de détection et de réponse aux terminaux (EDR) utilisent l’IA et des algorithmes pour surveiller les ports et d’autres moyens d’entrée dans les systèmes informatiques. Les systèmes de détection des menaces les utilisent également pour repérer les premiers signes d’une incursion. L’analyse du comportement des utilisateurs et des entités est un autre domaine de sécurité largement axé sur l’IA qui exploite des algorithmes avancés. Une autre approche de sécurité basée sur l’IA consiste à détecter les attaques zero-day ou « inconnues inconnues », ce qui ne peut être réalisé sans que l’IA automatise le profilage de base et la détection des anomalies.

Enfin, l’automatisation de l’IA aide les équipes d’intervention en matière de sécurité en classant les alertes de sécurité, en réduisant la fatigue des alertes et en suggérant des actions correctives. Ces approches amènent le monde de la cybersécurité à un autre niveau et il était temps. La cybersécurité rattrape déjà la sophistication croissante des cybercriminels.

L’IA a cette capacité non humaine de pouvoir trouver une aiguille dans une botte de foin de données en très peu de temps. Avec la menace posée par les incursions et les rançongiciels, la technologie de sécurité doit être capable de détecter et de répondre aussi près que possible du temps réel. Mais les quantités de données à analyser se situent bien au-delà de la portée d’une inspection rapide par un professionnel de l’informatique.

L’IA et l’analyse sont les principaux catalyseurs d’une sécurité renforcée, a déclaré Stanislav Miskovic, vice-président de l’IA chez Gluware, une société qui construit une plate-forme qui exploitera et unifiera les données sur l’ensemble de la pile réseau. La sécurité doit couvrir une empreinte beaucoup plus large aujourd’hui, ce qui ne peut se faire sans l’aide de l’IA. Le nombre de surfaces d’attaque est trop important et le volume de données trop important pour être inspecté sans l’aide de l’IA.