L'intelligence artificielle (IA) englobe plusieurs domaines, chacun se concentrant sur différents aspects des systèmes intelligents. Voici quelques-uns des principaux domaines de l'IA :
- L'apprentissage machine (ML) : Le ML est un sous-ensemble de l'IA qui traite des algorithmes et des modèles statistiques permettant aux ordinateurs d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience sans être explicitement programmés. Il s'agit d'entraîner des modèles sur de grands ensembles de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
- Deep Learning (DL) : Le DL est un sous-domaine du ML qui se concentre sur l'utilisation de réseaux neuronaux avec plusieurs couches pour analyser et apprendre à partir de modèles complexes dans les données. L'apprentissage profond a réalisé des percées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance d'images et de la parole.
- Traitement du langage naturel (NLP) : Le TAL implique l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il comprend des tâches telles que la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel, la génération de langage et la traduction automatique.
- Vision par ordinateur (VA) : CV s'intéresse au fait de permettre aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter les informations visuelles provenant d'images ou de vidéos. Elle comprend des tâches telles que la détection d'objets, la reconnaissance d'images, la segmentation d'images et la compréhension de scènes.
- Robotique : La robotique combine l'IA et l'ingénierie pour créer des systèmes autonomes capables de percevoir le monde physique et d'interagir avec lui. Il s'agit de développer des robots capables de détecter, de planifier et d'exécuter des tâches dans divers environnements.
- Systèmes experts : Les systèmes experts visent à reproduire les capacités de prise de décision des experts humains dans des domaines spécifiques. Ils utilisent des règles basées sur les connaissances pour fournir des solutions, des recommandations ou des diagnostics en fonction des données fournies par l'utilisateur.
- Représentation des connaissances et raisonnement : Ce domaine se concentre sur la représentation et la manipulation des connaissances de manière structurée afin de faciliter le raisonnement intelligent. Il fait appel à des techniques telles que les ontologies, les réseaux sémantiques et le raisonnement logique.
- Planification et ordonnancement : Les algorithmes de planification et d'ordonnancement permettent aux systèmes d'IA de générer des séquences d'actions ou de prendre des décisions pour atteindre efficacement des objectifs spécifiques. Ils sont particulièrement utiles dans les domaines présentant des dépendances et des contraintes de tâches complexes.
- Vision artificielle : La vision industrielle consiste à utiliser des techniques de vision par ordinateur pour permettre aux machines de percevoir et de comprendre des informations visuelles, généralement dans des contextes industriels ou de fabrication. Elle comprend des tâches telles que le contrôle de la qualité, la détection des défauts et le suivi des objets.
- L'IA dans les jeux : L'IA a apporté des contributions significatives au domaine des jeux, notamment les agents de jeu, les adversaires intelligents, la génération de contenu procédural et la modélisation du comportement des joueurs.
Ces domaines se chevauchent souvent et interagissent les uns avec les autres, et les avancées dans un domaine peuvent avoir des implications dans d'autres. La nature interdisciplinaire de l'IA permet des applications diverses dans différents secteurs et domaines.