Des choix sont à faire sur la nature des fonctions arithmétiques et logiques générales des ensembles matériels et logiciels. Elles ont pour finalité la création d'informations nouvelles, ou la transformation d'informations existantes, pour des informations générales telles que des chaînes de bits, des informations textuelles, des images, des sons…
Elles sont exécutées sur la base d'informations introduites par une fonction d'entrée d'informations, de communication, ou lues sur un support de stockage.
1) Les informations élémentaires sont des chaînes de bits, des nombres, des codes, des chaînes de caractères.
Les fonctions arithmétiques et logiques élémentaires des processeurs, des OS, sont la réalisation des opérations arithmétiques de base, les fonctions booléennes…
Des choix sont à faire sur des fonctions de calcul plus complexes.
Les fonctions arithmétiques et logiques des tableurs sont nombreuses : calculs, fonctions logiques…
2) La compression et la décompression des informations sont réalisées selon des algorithmes convenus, pour la communication et le stockage des informations.
Des choix sont à faire sur les algorithmes à utiliser, sur la base des taux de compression, de la qualité de la compression (avec ou sansperte d’information), du temps de compression attendus.
3) Des contrôles d'intégrité des informations numériques sont souvent effectués, par exemple à partir de sommes de contrôle, de bits de parité, de techniques de hachage. Les contrôles sont parfois autocorrecteurs.
Leur efficacité est en rapport avec la nature des algorithmes choisis, le poids relatif des redondances.
Les textes sont des ensembles de caractères (lettres, chiffres, caractères de contrôle…), correspondant à un langage, structurés en mots, en phrases, selon un format, et ayant un sens. Les fonctions arithmétiques et logiques de traitement de texte visent à les introduire, les modifier, les contrôler, les afficher, les mettre en page : édition, contrôles (orthographique, syntaxique…), commande des impressions…
Des langages de balisage permettent d'enrichir les textes, de définir leur type, de donner des instructions aux programmes qui vont les lire.
Des analyses des textes sont possibles : comptage des caractères, des mots, comparaison de versions, reconnaissance de textes, mesure de similarité, analyse des données textuelles...
Les choix relatifs à ces fonctions ont des objectifs différents : simplicité d’utilisation, puissance des fonctions…
1) Les images et les sons numériques sont obtenus à partir de la photographie numérique, de l'enregistrement numérique des sons, ou sont créés artificiellement. Des choix sont à faire sur la nature des fonctions arithmétiques et logiques permettant la création d'images, de sons de synthèse, la transformation des images :
– dessin assisté par ordinateur (DAO), images, sons de synthèse, création musicale ;
– superposition d’éléments virtuels à la réalité (fonctions de réalité augmentée) ;
– modification de la taille, des couleurs, du dessin d'une image numérique, application de filtres, ajout d'éléments... ;
– amélioration de la qualité des images, des sons par l'atténuation des bruits, le traitement du flou… ;
– montage de vidéos, de films, d'enregistrements sonores (assemblage des plans, des séquences...).
Des IA génératives permettent de créer des images, des morceaux de musique… Les fonctions de création sont entraînées par apprentissage automatique à partir d’ensembles de données.
2) L'analyse, la reconnaissance des images, des sons numériques, visent à en extraire des informations, à les comparer, identifier leur contenu, les classer, rechercher des éléments. Des choix sont à faire sur la nature de ces fonctions.
Elles portent par exemple sur la comparaison avec d’autres images, pour la recherche de défauts d’objets, d’anomalies biologiques, la reconnaissance d'images, l’identification des personnes, la mise en évidence des évolutions significatives entre des images relatives à un même objet, un même être vivant, un même environnement à différentes dates, la reconnaissance de l'écriture manuscrite, de la parole, des émotions des personnes, la construction ou le contrôle de cartes géographiques à partir d'images satellites.
L’imagerie numérique médicale doit permettre la visualisation des images de façon qu'elles soient directement exploitables par un professionnel de santé.
La reconnaissance des images s'appuie sur le deep learning.
La vision artificielle permet l'interprétation automatique d'images, à partir de modèles dont l'apprentissage demande le moins de supervision possible.
Des choix sont à faire sur la nature des fonctions relevant du traitement du langage naturel : recherche d'informations dans les textes en langage naturel (text mining), classification de ces textes, compréhension du langage naturel, analyse sémantique, dialogue automatique (agents conversationnels – chatbots), traduction automatique, génération automatique de textes, synthèse de la parole, orientation des documents vers leur destinataire en fonction de l'analyse de leur contenu…
Les difficultés d’interprétation sont à signaler. Il est possible de prévoir des demandes d’informations aux utilisateurs.
Certaines de ces fonctions sont fondées sur des modèles de langage. Des IA génératives, fondées sur de grands modèles de langage, permettent de créer des textes en langage naturel. Les fonctions de création sont entraînées par apprentissage automatique à partir d’ensembles de textes. Elles permettent par exemple de résumer des textes complexes, des conversations, de fournir une assistance aux conseillers téléphoniques (conseiller augmenté).
1) Les fonctions de gestion de contenu ont pour finalité de créer, publier, stocker, du contenu sur le Web auprès d’un ensemble d’utilisateurs (sites Internet, blogs, communication de type push ou pull…). Elles associent pratiquement toutes les fonctions présentées ci-dessus, ainsi que des fonctions telles que :
- la publication en ligne de documents ;
- la gestion des utilisateurs, des destinataires ;
- la gestion des versions ;
- l’analyse de la communication web.
Des choix sont à faire sur leurs modalités d’association.
2) Les fonctions de publication assistée par ordinateur (PAO), de présentation assistée par ordinateur (PréAO), s’appuient également sur les fonctions précédentes, pour créer des documents, des diaporamas associant texte, images, tableaux…
1) L’analyse des données vise à décrire de grands ensembles de données, les présenter, les résumer, les modéliser, définir leurs propriétés. Ses principales fonctions numériques sont le « nettoyage » des données, leur transformation, leur modélisation, la production de rapports et de visualisations.
Les données sont le plus souvent des nombres. Des fonctions spécifiques sont utilisées dans certains domaines (analyse des textes, des données marketing, des réseaux sociaux…).
Des choix sont à faire sur le contenu de ces fonctions.
2) Les fonctions de « nettoyage » (correction des erreurs), de transformation des données, visent à préparer la modélisation. Elles sont analogues aux fonctions de contrôle, de transformation des informations en entrée, stockées. Elles sont spécifiques à chaque domaine.
3) Des fonctions établissent, ou aident à établir, des modèles mathématiques relatifs à des phénomènes, des objets, des environnements, des activités… L’objectif est de trouver des modèles susceptibles de donner des résultats pertinents dans le délai imparti avec les machines disponibles.
Les modèles sont souvent établis à partir de l’exploitation de variables explicatives relatives à chaque donnée. Ces variables sont présentées par exemple dans des tableaux comportant une ligne par donnée et une colonne par nature de variable.
L’analyse porte sur une population, une nature d’événements… Elle est en général effectuée sur un échantillon (analyse inférentielle).
Les fonctions pour la modélisation portent sur la réalisation de calculs statistiques, l’aide au choix des méthodes statistiques les plus appropriées, des paramètres du modèle, la définition des paramètres. Des essais sont effectués pour différents types de modèles : polynômes de degré 1, 2, 3, réseaux de neurones… Des fonctions d’apprentissage automatique sont utilisées. Des paramètres sont déterminés à partir d’un certain nombre de données d’apprentissage, et validés sur des données de validation.
Les résultats sont fournis avec ou sans hypothèse statistique préalable. Certaines fonctions construisent elles-mêmes les hypothèses au fur et à mesure que s'accumulent les données.
Des caractéristiques spécifiques sont identifiées pour ces fonctions : fournir des explications sur les résultats, évaluer et qualifier les erreurs, intégrer le "raisonnement de sens commun", diminuer la charge de supervision de l'apprentissage. Des arbitrages sont à faire entre explicabilité et performance (mieux vaut parfois un modèle plus explicable et moins performant).
Des fonctions de détection de biais sont parfois attendues.
Les modèles obtenus (et validés) sont ensuite utilisés de façon opérationnelle, par exemple pour l’aide à la décision, la prévision, la simulation, le pilotage automatique.
4) Les fonctions fournissent une information statistique décrivant de façon plus succincte les principales informations contenues dans les données, les classent en sous-groupes aussi homogènes que possible.
Les résultats obtenus sont constitués de données (moyenne, écart type, prédiction...), de visualisations graphiques des données, de fonctions, de paramètres de fonctions... La visualisation graphique se fait en deux ou trois dimensions.
Les représentations graphiques permettent de faire apparaître des tendances, des valeurs inhabituelles, des propriétés, du sens. Il est possible par exemple de représenter un nuage de points à n dimensions dans un plan ou dans un espace à trois dimensions, sans trop de pertes.
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