Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle est un mélange de nombreuses technologies différentes. Il permet aux machines de comprendre, d’agir et d’apprendre avec une intelligence proche de celle des humains. C’est peut-être pour cela que tout le monde semble avoir une définition différente de l’intelligence artificielle : l’IA est une technologie diversifiée.
Le paysage de l'IA comprend des technologies telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Chacune de ces technologies évolue selon son propre chemin. Combiné aux données, à l'analyse et à l'automatisation, il aide les entreprises à atteindre leurs objectifs, comme l'amélioration du service client ou l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
IA faible : Certaines personnes vont encore plus loin et font la différence entre une IA « faible » et « forte ». Dans la vie de tous les jours, nous avons principalement affaire à une IA faible, c’est-à-dire une IA qui effectue une seule tâche ou une série de tâches très similaires. Des exemples en sont :
L’IA forte ressemble davantage à ce que nous connaissons dans les films de science-fiction : les machines sensibles imitent l’intelligence humaine. Vous pensez de manière stratégique, abstraite et créative et êtes capable de gérer une gamme de tâches complexes. Même si les machines peuvent déjà accomplir certaines tâches mieux que les humains (comme le traitement des données), une IA forte n’est actuellement pleinement réalisée que sur l’écran. C’est pourquoi la collaboration entre humains et machines est si importante : pour l’heure, l’intelligence artificielle restera une extension (et non un remplacement). capacités humaines.
L'Intelligence Artificielle suscite à la fois fascination et appréhension. Pourtant, au-delà des mythes et des craintes, l'IA s'érige en un formidable allié en renforçant notre quotidien et en offrant la possibilité de se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée. En raison des opportunités et des défis qu'elle présente pour de nombreux secteurs d'activités, l'IA est considérée comme un enjeu majeur pour KernelTechnology. Accélérer l'adoption de l'IA et le développement de son écosystème. KernelTechnology vise à développer et soutenir de nombreuses initiatives pour accompagner les entreprises, les citoyens et les services publics dans leur transition numérique en Intelligence Artificielle. Il permet également de connecter les acteurs de l'écosystème de Intelligence Artificielle.Les Six principes directeurs de l'IA
- 01. Autonomie humaine Ainsi le premier principe directeur est de protéger l'autonomie humaine pour que les personnes puissent garder le contrôle des systèmes de soins de santé et des décisions médicales.
- 02. bien-être humain et l'intérêt public Afin de promouvoir le bien-être humain et l'intérêt public, le deuxième principe invite les concepteurs d'IA à garantir les exigences réglementaires en matière de sécurité, de précision et d'efficacité, y compris les mesures de contrôle de la qualité.
- 03. Transparence, Clarté et Intelligibilité Le troisième principe indique qu’il faut garantir la transparence, la clarté et l’intelligibilité. Les informations doivent être publiées ou documentées avant la conception ou le déploiement de la technologie d'IA, être facilement accessibles et permettre une consultation et un débat publics constructifs sur sa conception et son utilisation.
- 04. Utilisation de manière responsable Bien que les technologies d'IA effectuent des tâches spécifiques, le quatrième principe insiste sur le fait qu'elles doivent être utilisées de manière responsable, dans des conditions appropriées, par des personnes correctement formées. Des mécanismes efficaces doivent être mis en place pour permettre aux individus et aux groupes lésés par des décisions fondées sur des algorithmes de contester ces décisions et d’obtenir réparation.
- 05. Inclusion et Equité Le cinquième principe consiste à garantir l'inclusion et l'équité afin que l'IA pour la santé soit accessible au plus grand nombre de personnes possible, indépendamment de l'âge, du sexe, de l'origine ethnique ou d'autres caractéristiques protégées par les codes relatifs aux droits humains.
- 06. Réactivité et Durabilité Enfin, il est important de promouvoir une IA réactive et durable. Le dernier principe invite donc les concepteurs, les développeurs et les utilisateurs à évaluer de manière transparente les applications lors de leur utilisation réelle afin de déterminer si l'IA répond de manière adéquate et appropriée aux attentes et aux exigences.
Quelques projets important en IA
Vous trouverez ci-dessous quelques questions-réponses pour vous aider à évaluer.
Le consultant en intelligence artificielle vous guide de l’analyse de vos besoins à la mise en production de modèles, en combinant expertise data science, ingénierie logicielle et bonnes pratiques MLOps.
- Définir les cas d’usage IA et fixer les indicateurs de performance (KPIs)
- Collecter, nettoyer et annoter les jeux de données
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles ML/DL (réseaux de neurones, forêts aléatoires…)
- Optimiser les hyperparamètres et la robustesse (pruning, quantification)
- Déployer les modèles en production (API REST, microservices, edge computing)
- Mettre en place la supervision, le monitoring et les pipelines CI/CD
- Assurer la conformité RGPD et la sécurité des données
- Former vos équipes aux workflows et outils IA
Pour les missions courtes en IA, un document d’autorisation unique suffit. Pour des projets à plus fort enjeu, nous proposons des accords sur mesure (confidentialité, SLA, propriété intellectuelle).
- Autorisation simple pour nos offres “micro-projets” IA
- Accord de confidentialité (NDA) pour protéger vos données sensibles
- Service Level Agreement (SLA) définissant les niveaux de support et de disponibilité
- Contrat de licence ou cession des modèles et du code source
- Clauses RGPD et conformité des traitements de données
- Modalités de facturation, maintenance et mises à jour
Nous adoptons une méthodologie agile et itérative, répartie en phases claires pour garantir transparence, qualité et maîtrise des délais.
- Atelier de cadrage pour définir objectifs, périmètre et ressources
- Audit et préparation des données (exploration, nettoyage, augmentation)
- Rédaction du plan d’expérimentation et choix des algorithmes
- Développement et entraînement des prototypes (notebooks, scripts)
- Évaluation croisée, validation des performances et tests de robustesse
- Optimisation pour la production (compression, quantification, pruning)
- Déploiement conteneurisé (Docker, Kubernetes, edge) et tests d’intégration
- Formation, documentation et transfert de compétences
À l’issue de la mission, vous obtenez un ensemble complet de livrables techniques et pédagogiques pour garantir la maintenabilité et l’évolutivité de votre solution IA.
- Modèles entraînés (formats .pt, .h5, ONNX) et scripts d’inférence
- Notebooks, pipelines de données et code source commenté
- Documentation technique et guide d’intégration pas à pas
- Rapport d’évaluation, métriques et résultats de tests
- Dashboard MLOps et procédures de monitoring
- Plan de maintenance et recommandations pour mises à jour
- Ateliers de formation et supports pédagogiques
- Accès à un dépôt Git privé et configuration CI/CD
