Les 7 modèles d'intelligence artificielle les plus utilisés dans les entreprises aujourd'hui

Introduction

Les modèles d'IA simulent un comportement intelligent, exécutant des tâches qui requièrent l'intelligence humaine. Ces modèles comprennent des algorithmes d'apprentissage automatique, des réseaux neuronaux et des architectures d'apprentissage profond. Ils utilisent des algorithmes avancés et des données pour apprendre, raisonner et faire des prédictions.

Les modèles d'IA les plus courants modifient déjà la façon dont les entreprises travaillent. Ils sont appliqués dans les domaines de la santé, de la finance, du traitement du langage et de la reconnaissance d'images. Le fait de les comprendre peut aider votre entreprise ou vous-même à devenir plus efficace et plus compétitif. Pour en savoir plus sur les différents modèles d'IA et sur la manière dont ils affectent plusieurs domaines, nous vous invitons à poursuivre votre lecture. À la fin, vous aurez également des réponses à vos questions relatives à l'IA.

Partie 1: Les 7 modèles d'IA les plus courants que vous devez connaître

Concernant l'IA, différents modèles nous aident à résoudre des problèmes quotidiens dans plusieurs secteurs d'activité. Nous allons explorer sept modèles d'IA différents qui sont couramment utilisés à l'heure actuelle.

1. Régression linéaire

Cette liste de modèles d'IA commence par la régression linéaire. Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage supervisé qui vous aide à comprendre comment un facteur change lorsqu'une autre variable change. La régression linéaire permet de faire des prédictions pour des variables continues ou numériques.

Type de décision de régression linéaire

Il y a deux types de régression linéaire : la régression linéaire simple et la régression linéaire multiple.

• Régression linéaire simple. Ce type de régression utilise une variable pour prédire une autre variable. Cela permet de comprendre l'importance du lien entre les deux variables.
• Régression linéaire multiple. La régression linéaire multiple va au-delà de l'utilisation d'une seule variable. Elle prend en compte plusieurs variables indépendantes, qu'elles soient continues ou catégorielles.

Exemples de domaine d'utilisation

La régression linéaire, parmi les différents modèles d'IA, trouve des applications dans divers secteurs et domaines, notamment :

• La finance. Elle est utilisée pour prédire les prix futurs des actions en se basant sur les prix passés et d'autres informations.
• Le marketing. Ce modèle permet de déterminer l'impact des différentes stratégies publicitaires sur les ventes.
• L'industrie. La régression linéaire analyse les matériaux, les machines et les données temporelles afin d'améliorer les processus de production.

2. Réseaux neuronaux profonds

Les réseaux neuronaux profonds (RNP) font partie des différents modèles d'IA dont les nœuds interconnectés travaillent ensemble pour résoudre les problèmes. Les réseaux neuronaux profonds comportent de nombreuses couches, où chacune s'améliore par rapport à la précédente. Les couches d'entrée et de sortie sont les plus visibles. La couche d'entrée reçoit les données et la couche de sortie fournit la prédiction finale. Au fur et à mesure que le réseau apprend, il devient un réseau neuronal profond.

Exemples de cas d'utilisation

Étant l'un des modèles d'IA les plus populaires, les réseaux neuronaux profonds sont utilisés dans de nombreux domaines, dont les deux suivants :

• Les véhicules autonomes. Les réseaux neuronaux profonds aident les voitures autonomes à voir et à comprendre le monde qui les entoure. Ces voitures sont capables de reconnaître des objets, de détecter des obstacles et de prendre des décisions judicieuses pour une conduite en toute sécurité.
• Traitement du langage naturel. Les RNP améliorent la traduction des langues et la reconnaissance vocale, afin de faciliter les tâches liées à la langue.

3. Arbres de décision

L'arbre de décision figure également parmi les modèles d'IA les plus populaires. Ce modèle d'IA est idéal pour les tâches de classification et de régression. Imaginez une structure arborescente qui guide votre processus de prise de décision.

En commençant par le nœud racine, vous pouvez poser une question spécifique sur les données. Les branches conduisent à des réponses potentielles et les nœuds feuilles correspondent aux résultats. Ce voyage étape par étape se poursuit jusqu'à un nœud terminal.

Types de modèles d'arbres de décision

Tout comme les autres types de modèles d'IA, il existe deux catégories populaires :

• Arbre de décision à variables catégorielles. La décision de chaque nœud guide le processus de classification. Les données sont alors classées dans une seule catégorie.
• Arbre de décision à variables continues. Ce type d'arbre se concentre sur la catégorisation de nouveaux ensembles de données dans des classes prédéfinies plutôt que sur la prédiction d'une valeur spécifique.

Exemples de domaine d'utilisation

Les arbres de décision ont été mis en œuvre dans divers secteurs d'activité, dont :

• Approbation de prêts. Les facteurs pris en compte par les banques comprennent la cote de crédit, le niveau de revenu et la situation professionnelle.
• Détection de fraude. Ce modèle permet aux institutions d'examiner les schémas et les anomalies constatés dans les transactions financières.

4. Forêt aléatoire

Une forêt aléatoire est un groupe de différents modèles d'intelligence artificielle que nous avons déjà mentionnés précédemment, à savoir les arbres de décision. Ces arbres utilisent un sous-ensemble de données pour faire des prédictions. Dans les tâches de régression, la forêt aléatoire fait la moyenne des prévisions des arbres. Pour les tâches de classification, elle choisit la catégorie qui apparaît le plus souvent comme prédiction finale.

Plus le nombre d'arbres est élevé, plus le résultat est précis. Ensuite, l'échantillon hors sac permet de valider les prédictions. L'ensemble de données doit contenir des valeurs réelles pour garantir la fiabilité des prédictions. En outre, les prédictions des arbres doivent avoir des corrélations très faibles. La Forêt aléatoire ne fait pas de surajustement parce qu'elle combine les résultats sur la base du classement majoritaire.

Exemple de cas d'utilisation

Voici une application du modèle d'IA Forêt aléatoire :

Soins de santé

La prise de décision dans les réseaux neuronaux peut parfois être difficile à comprendre. En revanche, grâce à différents modèles d'IA tels que la Forêt aléatoire, il est possible d'en suivre l'évolution. Les experts en santé peuvent analyser les raisons des décisions prises par l'algorithme de Forêt aléatoire. Cet algorithme les aide à expliquer les cas où les traitements peuvent avoir des effets indésirables ou des résultats négatifs.

5. Naïve Bayes

Les classifieurs bayésiens naïfs appartiennent à des modèles probabilistes simples fondés sur le théorème de Bayes. Ce qui les distingue des modèles d'IA différents, c'est qu'ils reposent sur l'hypothèse de l'indépendance des prédicteurs. Ce modèle fonctionne en prédisant la probabilité d'un objet sur la base de sa probabilité d'occurrence. Naïve Bayes excelle dans la classification de textes, en traitant sans effort des ensembles de données de haute dimension.

Types de classifieurs bayésiens naïfs

Reconnu comme l'un des modèles d'IA les plus populaires, il est largement utilisé par les entreprises. Examinons les différents types de classifieurs afin d'améliorer votre compréhension.

• Classifieur bayésien naïf multinomial. Ce modèle exploite les fréquences des événements capturés à partir d'une distribution multinomiale.
• Classifieur bayésien naïf de Bernoulli. Dans ce cas, les caractéristiques font référence à des variables binaires indépendantes qui décrivent les entrées.
• Classifieur bayésien naïf gaussien. Dans ce contexte, le modèle d'IA exploite des valeurs continues pour les prédicteurs plutôt que des valeurs discrètes.

Exemples de domaine d'utilisation

Voici quelques applications du modèle d'IA de Naïve Bayes :

• Prédiction en temps réel. Dans le commerce de détail en ligne, il peut prédire les préférences des clients en temps réel sur la base de leur comportement de navigation ou de leur historique d'achat.
• Filtrage des spams. Le modèle s'appuie sur des techniques de classification de texte pour distinguer les messages légitimes des messages indésirables.

6. Régression logistique

Parmi les différents modèles d'IA, la régression logistique prédit des résultats catégoriques en utilisant des variables indépendantes. Il transforme la sortie en valeur de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde, allant de 0 à 1. Il existe plusieurs conditions : indépendance des observations, taille suffisante de l'échantillon et absence de valeurs aberrantes.

Exemples de cas d'utilisation

Les chercheurs comparent différents modèles d'intelligence artificielle pour trouver la meilleure solution à des problèmes complexes. La régression logistique, qui est utilisée dans divers domaines, fait partie de ces modèles. Voyons quelques exemples d'utilisation de ce modèle d'IA par les entreprises.

• Réservation d'hôtels. Lorsqu'il s'agit de services de réservation d'hôtels, de nombreuses données sont catégoriques plutôt que numériques. Par exemple, l'entreprise ne dispose que du lieu d'origine et de la destination souhaitée. La régression logistique convient parfaitement à cette situation. Les entreprises peuvent prédire vos projets de voyage avant même que vous ne fassiez une recherche.
• Jeux. Les sociétés du secteur des jeux utilisent la régression logistique pour suggérer l'équipement qui pourrait plaire aux joueurs. Ce modèle permet aux sociétés d'étudier la façon dont les joueurs jouent puis de formuler des recommandations en s'appuyant sur ces informations. Les entreprises prennent également en compte les attentes des autres joueurs et s'en servent pour faire des suggestions.

7. K plus proches voisins

Le modèle des K plus proches voisins (K-Nearest Neighbors ou KNN) est l'un des modèles d'intelligence artificielle les plus populaires. Ce modèle classe les objets en fonction des classes de leurs voisins les plus proches. Il mesure la similarité en calculant la distance entre les points d'un graphique. Plus les points sont proches, plus ils sont comparables. La distance euclidienne est couramment utilisée pour calculer la distance.

Exemples de cas d'utilisation

Le modèle des K plus proches voisins (KNN) est l'un des différents modèles d'IA largement utilisés dans les scénarios de la vie réelle en raison de sa nature non paramétrique. Contrairement à d'autres types de modèles d'IA, le modèle KNN n'émet aucune hypothèse sous-jacente sur la distribution des données. Intéressons-nous à quelques applications réelles de ce modèle d'IA très utilisé.

• Reconnaissance des formes. Différents modèles d'IA tels que le modèle K plus proches voisins (KNN) permettent d'identifier des chiffres écrits à la main sur des formulaires ou des enveloppes. Le KNN est particulièrement utile lorsqu'il est difficile ou coûteux d'obtenir des données étiquetées.
• Soins de santé. Différents modèles d'intelligence artificielle, tels que le modèle K plus proches voisins (KNN), permettent de prédire le cancer de la prostate et les crises cardiaques. Ce modèle analyse les expressions génétiques pour déterminer les résultats les plus probables.

Conclusion

Et voilà, nous avons là les sept différents modèles d'IA utilisés aujourd'hui par plusieurs secteurs d'activité. Ils vont de la régression linéaire aux arbres de décision, en passant par les réseaux neuronaux profonds. Il y a aussi les modèles de Forêt aléatoire, de Naïve Bayes, de Régression logistique et de K plus proches voisins. Chaque modèle d'IA a sa propre façon de prédire des modèles et de classer des objets.

Les entreprises doivent connaître les différents modèles d'IA, étant donné que ceux-ci peuvent les aider de plusieurs manières. Les modèles d'IA peuvent notamment améliorer l'efficacité opérationnelle. Ils peuvent également améliorer l'expérience des clients à travers des recommandations personnalisées et des interactions sur mesure. Grâce aux différents modèles d'IA, les entreprises peuvent garder une longueur d'avance et se développer dans ce monde axé sur les données.