Des données de qualité accélèrent le développement de l’IA
Le terme « intelligence artificielle » (IA) évoque parfois l’image d’un robot à l’apparence humaine rivalisant avec des personnes bien réelles lors du jeu télévisé Jeopardy, et il s’agit d’une possibilité bien réelle. En fait, l’IA est déjà utilisée en coulisse dans de nombreuses sphères du quotidien.
Cette technologie repose sur l’interprétation des montagnes de données que nous générons et stockons.
On dit que cette technologie aura une incidence sur notre vie et qu’elle bouleversera l’ensemble des secteurs d’activité. D’ailleurs, « intelligence artificielle alimentée par les données » serait un terme plus juste, car cette technologie repose sur l’interprétation des montagnes de données que nous générons et stockons en ligne. Elle est dite « intelligente », car elle repose sur des formules et des algorithmes qui traitent certaines données pour arriver à une conclusion, ce qui se produit presque instantanément.
Il existe trop d’exemples pour qu’on puisse tous les présenter, mais voici quelques-unes des utilisations courantes et extraordinaires de l’IA dans notre vie quotidienne.
Itinéraires
Des applications comme Google Maps et Waze utilisent des millions de points de données pour recommander un itinéraire optimal lors d’un déplacement. Elles prennent en compte les données de trajets précédents, l’heure de la journée, les travaux routiers en cours et bien d’autres variables qui peuvent influencer le temps de déplacement du point A au point B. Nous avons tous déjà utilisé une application qui nous suggère un trajet différent de celui que nous empruntons normalement, et il s’avère parfois difficile de faire confiance à ces recommandations. Or, les données sont traitées grâce à l’IA. En d’autres mots, l’application sait quelque chose à propos de notre itinéraire habituel, que nous ignorons peut-être.
Soins de santé
Un médecin compétent puise dans les connaissances qu’il a acquises à la faculté de médecine et dans son expérience professionnelle pour formuler des diagnostics et traiter ses patients. En revanche, l’IA prend en compte les profils de milliers de patients présentant des symptômes similaires, les traitements administrés et les résultats finaux. Par exemple, les diagnostics de cancer et le choix des traitements deviennent rapidement des champs d’utilisation importants pour les plateformes d’IA. Cette technologie aide également les chercheurs à développer et à évaluer de nouveaux traitements beaucoup plus rapidement grâce aux vastes ensembles de données tirés d’expériences actuelles ou passées.
Musique, médias sociaux et divertissement
Si vous utilisez des applications comme Spotify pour écouter de la musique ou Netflix pour regarder la télévision, vos choix génèrent un profil et des points de données qui sont soumis aux algorithmes de contenu. Ainsi, vous recevez des suggestions de pièces musicales ou de films susceptibles de vous plaire, en fonction de vos choix précédents et des données d’autres utilisateurs qui suivent les recommandations. Les plateformes de médias sociaux comme YouTube et Facebook fonctionnent de la même manière, et même les publicités qui s’affichent en ligne sont sélectionnées par un algorithme d’IA qui interprète vos habitudes de navigation sur Internet.
Les données au service de l’agriculture
Les experts prédisent que l’IA aura d’énormes répercussions sur l’ensemble des secteurs agricoles, compte tenu de notre capacité à recueillir des données. Tout a commencé par les capteurs de rendement, mais aujourd’hui, les possibilités sont beaucoup plus étendues. Des exploitants agricoles de tous les secteurs ont maintenant accès à des technologies qui leur permettent de collecter des données qui alimentent des algorithmes de l’IA. C’est ici qu’entre en jeu l’Internet des objets. En effet, les capteurs connectés dans les champs, l’équipement, les granges et les serres, pour ne nommer que ceux‑ci, génèrent tous des données. Les données recueillies et traitées en temps réel grâce à la connexion Internet permettent de prendre immédiatement des décisions de gestion, ce qui représente une avancée majeure par rapport à l’époque où les données accumulées à un moment précis ne permettaient que d’influencer des décisions qui seraient prises plus tard.
Il existe de nombreux exemples d’équipements agricoles qui tirent déjà avantage de l’IA. Entre autres, les robots désherbeurs arrivent à différencier les cultures des mauvaises herbes, car l’algorithme qui guide l’outil se sert d’une banque d’images des plantes indésirables. Des milliers d’images peuvent être nécessaires pour rendre compte de tous les stades de croissance d’une espèce de mauvaise herbe donnée, sous différents éclairages et différents angles, mais à mesure que s’accumulent les données, l’algorithme se renforce et sa performance s’améliore progressivement. De plus, des machines comme les moissonneuses-batteuses et les semoirs ont des réglages précis qui peuvent s’ajuster automatiquement en cours d’utilisation grâce à l’IA, ce qui permet d’assurer un rendement optimal et une meilleure efficience.
Nous savons tous que, pour les producteurs céréaliers, les conditions météorologiques ont une incidence déterminante sur le résultat de la récolte. Or, l’utilisation de données météorologiques propres à certains champs permet au logiciel d’IA de prendre de meilleures décisions quant aux méthodes de protection des cultures. L’algorithme prend en considération tous les facteurs et distingue ceux qui sont propices à la prolifération d’un parasite ou d’une maladie de ceux qui n’ont pas d’incidence sur la culture, ce qui permet d’éviter des traitements inutiles et de déterminer le moment idéal pour prendre les mesures de lutte nécessaires.
Surveillance du bétail
Les éleveurs ont su tirer avantage des données en temps réel dans la surveillance de leurs troupeaux grâce à des appareils connectés (pensez à FitBit, mais pour des animaux) qui utilisent des algorithmes de détection et parfois même de prévention des maladies. Des robots de traite ont notamment pavé la voie en matière de génération de données détaillées pour chaque animal, permettant ainsi à l’éleveur de surveiller l’apport alimentaire, la production de lait, ainsi que d’autres données de santé. À mesure que d’autres secteurs trouvent des façons de récolter ces données, l’éleveur peut déceler des signes de maladie chez un animal au moyen des données qu’il produit ce qui permet de l’isoler et de lui administrer le traitement approprié avant que la maladie ne se propage à l’ensemble du troupeau.
Le pouvoir de l’IA repose sur d’énormes quantités de données de bonne qualité et sur la précision de l’algorithme. À l’avenir, cela devrait inciter les producteurs agricoles à s’assurer que les données qu’ils recueillent sont exactes et pertinentes, car c’est ce qui garantit que les algorithmes vont s’améliorer, plus rapidement.
D’après un article de l’AgriSuccès par Peter Gredig.
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