Sommaire

1. Comprendre la relation entre les mathématiques et l’intelligence artificielle
2. Quel rôle jouent les mathématiques dans la conception d’une intelligence artificielle ?
3. Entretien avec un étudiant en mathématiques qui se destine à une carrière dans l’intelligence artificielle
4. Quel cursus suivre pour travailler dans l’intelligence artificielle ?

De l’algorithme de vos réseaux sociaux préférés à la traduction automatique sur internet, en passant par le fonctionnement des moyens de transport de demain, on retrouve déjà l’intelligence artificielle dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Et ce n’est que le début ! 

Aujourd’hui, nous allons plonger ensemble dans le monde de l’IA afin de comprendre son fonctionnement, sa relation avec les mathématiques, mais également pour avoir une vision globale des parcours à suivre pour intégrer le secteur. Pour cela, j’ai fait appel à un professionnel du domaine afin qu’ils nous en disent plus sur les tenants et les aboutissants des mathématiques dans l’intelligence artificielle.

1 - Comprendre la relation entre les mathématiques et l’intelligence artificielle

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Le concept d’intelligence artificielle désigne la capacité d’un ordinateur ou d’un robot contrôlé par un ordinateur à effectuer certaines tâches typiquement associées à des êtres vivants intelligents. Le terme est le plus souvent utilisé pour désigner des projets visant à développer des systèmes informatiques reproduisant des caractéristiques humaines, telles que la capacité à raisonner, celle à apprendre de ses expériences, ou de comprendre des concepts poussés comme la notion de sens et de généralisation. 💻

Pour avoir une meilleure représentation de ce qu’est l’intelligence artificielle, il est important de mentionner les principaux mécanismes qui lui permettent de fonctionner : 

• Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est probablement le sous-domaine de l’IA le plus connu. Il repose sur l’automatisation de la construction de modèles analytiques. Dit plus simplement, le Machine Learning permet à une IA de trouver de nouvelles informations à partir des données qu’ils lui ont été initialement fournies. Son fonctionnement repose alors sur l’utilisation de réseaux neuronaux, de statistiques, et de recherches opérationnelles et physiques.
• Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est une autre méthode d’apprentissage qui repose sur l’utilisation de vastes réseaux neuronaux. Au cours du traitement de nombreuses couches de données, l’IA va parvenir à apprendre des modèles complexes tels que la reconnaissance faciale ou la capacité à communiquer avec un individu. 

L’histoire de l’intelligence artificielle

Le domaine de l’intelligence artificielle est encore bien loin de ce qu’il pourrait être amené à devenir dans les prochaines années. En effet, le concept même d’intelligence artificielle date de moins d’un siècle, tandis que le premier programme d’IA a seulement fêté ses 70 ans l’année dernière. 

À l’origine, les programmes d’intelligence artificielle ont été pensés à destination de la science militaire et de l’étude des statistiques. Bien que les débuts de la discipline reste floue, la plupart des historiens s’accordent à dire que l’intelligence artificielle est née en 1956 lors d’un projet de recherche à Dartmouth. Ce projet avait pour but d’explorer la possibilité d’automatiser des processus comme la résolution de problème et la symbolique des méthodes. Quelques années plus tard, le ministère américain de la Défense a repris les rênes du projet pour développer des systèmes informatiques capables d’imiter le raisonnement humain. 🧠

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Il a fallu attendre plus de 20 ans avant de voir les premiers assistants personnels intelligents commercialisés au grand public. Tous ces travaux ont permis d’en arriver à la sophistication de l’automatisation et de la capacité de raisonnement formel que l’on peut aujourd’hui retrouver dans nos ordinateurs et smartphones. 

2 - Quel rôle jouent les mathématiques dans la conception d’une intelligence artificielle ?

Comme le disait le savant Galilée en son temps, “le monde est un livre écrit en langage mathématiques, dont les lettres sont des triangles, des cercles et d’autres figures géométriques”. L’intelligence artificielle ne fait pas exception à ce constat. Au contraire, ses composantes principales tirent toutes leurs sources dans les mathématiques. 🔢

Le but premier de l’intelligence artificielle reste de créer un modèle assez puissant pour comprendre la complexité du cerveau humain. Et tous ces modèles peuvent être mis au point grâce à des idées et des stratégies qui découlent des mathématiques. En d’autres termes, les mathématiques permettent de concevoir les règles de bases d’une intelligence artificielle. Elle repose sur quatres pilliers fondamentaux des mathématiques : 

1. L’algèbre linéaire : toutes les données comprises dans une IA sont exposées sous la forme de matrices à partir desquelles l’intelligence artificielle va faire ses calculs.
2. Les probabilités : lorsque l’on traite d’intelligence artificielle, il y a toujours une grande part d’incertitude. Tout ce que va faire une IA repose sur des probabilités et les chercheurs doivent se baser sur l’issue la plus probable.
3. Les statistiques : l’intelligence artificielle se base intrinsèquement sur un grand nombre de données. Afin de sélectionner les données les plus utiles, les ingénieurs effectuent une analyse statistique sous la forme d’études statistiques descriptives ou déductives.
4. Les calculs : l'algorithme d’une intelligence artificielle n’est en réalité rien de plus qu’une série de calculs complexes qui prend la forme de fonctions mathématiques échelonnées, d’optimisation ou de coût.

Mis bout à bout, ces 4 sous-domaines permettent une compréhension globale du processus de création et d’apprentissage d’une intelligence artificielle.

3 - Entretien avec un étudiant en mathématiques qui se destine à une carrière dans l’intelligence artificielle

Afin d’en apprendre plus sur la relation entre les mathématiques et l’intelligence artificielle, je me suis entretenu avec Victor, étudiant en Master de mathématiques appliquées, qui réalise actuellement un stage en tant que Data Scientist dans une entreprise d’intelligence artificielle.

Salut Victor. Peux-tu nous parler de ton parcours scolaire pour en arriver à travailler dans le domaine de l’intelligence artificielle ?

Après un bac scientifique, j’ai suivi un cursus universitaire à la faculté. J’ai fait une Licence de mathématiques, puis j’ai enchaîné sur une première année de Master en mathématiques générales et applications, avant de me spécialiser en Data Science lors de ma dernière année de Master.

En quoi consiste le métier de Data Scientist ?

Un Data Scientist utilise les mathématiques et la programmation pour construire des modèles qui permettent de faire des prédictions et de répondre à toutes sortes de problématiques. Il s’agit dans un premier temps de collecter des données et de les rendre utilisables (étape de pré-processing), puis de développer et d’évaluer des modèles adaptés qui seront déployés par la suite.

Cette utilisation des mathématiques donnent lieu à de nombreuses opportunités :

• Il peut s’agir, par exemple, d’utiliser du Machine Learning pour analyser des quantités de données importantes et continuellement mises à jour (comme des ventes) et en tirer une analyse et une vision utile à l’entreprise d’un point de vue business.
• Les images (imagerie médicale, détection automatique…), sons et vidéos ainsi que toutes sortes de documents et textes forment une multitude de données exploitables et sont un véritable terrain de jeu pour l’IA. Elles relèvent de nuances complexes qui ont donné naissance au Deep Learning et à l’IA sous sa forme moderne.

Quelles sont les connaissances requises pour travailler dans l’intelligence artificielle ?

La majorité des personnes travaillant dans le domaine de l’IA ont suivi une formation en mathématiques, en informatique ou sont issus d’écoles d’ingénieurs. Les mathématiques constituent, comme pour la plupart des métiers dans le secteur de la technologie, un premier filtre. Un certain niveau d’abstraction est nécessaire pour pouvoir se représenter la multitude de techniques et de critères utilisés. Il est aussi nécessaire d’acquérir un bon niveau en algorithmique et en programmation pour pouvoir exercer ce métier.

Comment les mathématiques te servent-elles au quotidien ?

L’apprentissage des mathématiques développe nécessairement des capacités de réflexion, d’abstraction et de prise de recul qui permettent de faire face à des problèmes massifs et intimidants : cette aisance face à l’abstrait est un atout majeur. Des théories modernes permettent de traiter certains phénomènes a priori chaotiques tels que la météo ou la finance (au travers des séries temporelles par exemple), tandis que l’intelligence artificielle appliquée à des images ou des vidéos fait intervenir des convolutions, concept mathématique important.

Il faut avant tout être capable de se mettre à niveau rapidement sur un nouveau sujet au travers de théories, de livres et de ressources récentes et compliqués, qui font appel à toutes sortes de concepts mathématiques.

Comment sont utilisées les mathématiques dans l’intelligence artificielle ? À quoi servent-elles ?

De solides connaissances en statistiques sont nécessaires pour être en mesure de comprendre et de choisir parmi les différents modèles. L’optimisation et l’algèbre linéaire jouent aussi un rôle majeur. Enfin, parce qu’un réseau de neurones peut faire intervenir des milliards de paramètres, il est vital d’avoir une très bonne connaissance des matrices mathématiques, des fonctions d’activation, des normes, des séries ou encore des dérivées partielles…

4 - Quel cursus suivre pour travailler dans l’intelligence artificielle ?

Comme dans la plupart des domaines, le secteur de l’intelligence artificielle comprend une grande diversité de métiers. 

Si vous voulez occuper un emploi en relation avec la croissance de l’entreprise, tel que Business Developer ou Responsable Marketing, il est conseillé de faire une formation en école de commerce, avec dans l’idéal, des notions en informatique ou en mathématiques appuyées par une licence ou un double-diplôme en EDC. 🏫

En revanche, si vous souhaitez être directement impliqué dans le processus de création de l’intelligence artificielle ou de ce qui en découle, comme Ingénieur en IA ou Data Scientist, il va falloir au choix suivre une classe préparatoire scientifique puis une école d’ingénieur spécialisée, ou une licence puis un master en mathématiques ou en informatique.

Si vous voulez gérer la partie financière de l’entreprise et occuper le poste d’Analyste Financier ou de Data Analyst, il est recommandé de suivre un cursus en finance. Pour cela, vous pouvez passer par une licence en économie puis un master en finance, ou suivre un bachelor puis un master en école de management avec une spécialisation en finance. 💰

Enfin, si vous rêvez de travailler dans le domaine de l’intelligence artificielle, mais que vous avez des difficultés en mathématiques ou en informatique, les professeurs GoStudent sont là pour offrir un accompagnement personnalisé afin de faire disparaître vos lacunes en un rien de temps