Types d'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) peut être classée en plusieurs types, en fonction de divers critères tels que ses capacités, ses applications et son fonctionnement. Voici quelques grandes catégories : ### 1. **En fonction des capacités :** - **IA Faible (ou IA étroite) :** - Conçue pour accomplir des tâches spécifiques. Par exemple, les assistants virtuels comme Siri ou Alexa, ou les algorithmes de recommandation sur des plateformes comme Netflix. - **IA Forte (ou IA générale) :** - Hypothétique pour le moment, elle se réfère à une IA capable de comprendre, apprendre et appliquer des connaissances de manière similaire à un humain dans divers domaines. - **IA Superintelligente :** - Également théorique, cela désigne une IA qui surpasserait l'intelligence humaine dans tous les domaines, y compris la créativité, la prise de décision et les compétences sociales. ### 2. **En fonction de la fonction :** - **IA réactive :** - Ces systèmes n'ont pas de mémoire ou de possibilité d'apprentissage et réagissent simplement à des stimuli. Par exemple, un programme d'échecs qui évalue les mouvements en temps réel. - **IA avec mémoire limitée :** - Ces systèmes peuvent utiliser des expériences passées pour prendre des décisions futures. Par exemple, les voitures autonomes qui apprennent des comportements de conduite. - **IA théorique de l'esprit :** - Ce type d'IA aurait la capacité de comprendre et de simuler des émotions humaines. Ce stade n'est pas encore atteint. - **IA consciente :** - Au-delà de la compréhension des émotions, cette IA aurait une conscience de soi, une capacité à ressentir et à comprendre son existence. Cela reste un concept théorique. ### 3. **En fonction des applications :** - **IA basée sur des règles :** - Utilise un ensemble fixe de règles définies par des experts pour prendre des décisions (ex : systèmes experts). - **IA basée sur l'apprentissage automatique (Machine Learning) :** - Permet aux systèmes d'apprendre à partir de données. Cela inclut l'apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement. - **IA basée sur le deep learning (apprentissage profond) :** - Utilise des réseaux de neurones multicouches pour traiter des données complexes comme des images, du son ou du texte, passant souvent par de vastes quantités de données. ### 4. **En fonction des domaines d'application :** - **IA dans la santé :** Diagnostic médical, analyse d'images, traitement personnalisé. - **IA dans les transports :** Véhicules autonomes, optimisation des itinéraires. - **IA dans la finance :** Détection de fraudes, analyses prédictives, gestion de portefeuille. - **IA dans l'industrie :** Automatisation des processus, maintenance prédictive. - **IA dans le divertissement :** Recommandations personnalisées, création de contenu. Ces classifications montrent la diversité et la complexité de l'intelligence artificielle et son potentiel d'évolution dans le futur.