Les intelligences artificielles (IA) peuvent être catégorisées en différents types en fonction de leurs capacités et de leurs fonctions. Quels sont les processus automatiques avec l'intelligence artificielle ? Voici quelques-uns des types d'IA les plus courants :
IA faible ou étroite (IA faible / Narrow AI) : Ce type d'IA est conçu pour une tâche spécifique. Par exemple, les systèmes de recommandation d'Amazon ou Netflix. Ils excellent dans une seule fonction et ne peuvent pas généraliser leurs compétences à d'autres domaines.
IA générale (IA forte / General AI) : Il s'agit d'une intelligence artificielle qui aurait des capacités comparables à celles d'un être humain. Elle serait polyvalente, capable de raisonner, d'apprendre et de résoudre différents types de problèmes, de manière similaire à la façon dont le fait un être humain.
Les intelligences artificielles générales (IAG) sont des systèmes qui visent à reproduire les capacités cognitives humaines dans un large spectre. Elles peuvent apprendre et comprendre des informations de manière similaire à un être humain, mais de manière synthétique.
Une sous-catégorie particulièrement intéressante des IAG est la "IA générative". Ces systèmes génératifs sont capables de créer de nouvelles données ou contenus basés sur des modèles et des exemples qu'ils ont appris.
Les GANs (Generative Adversarial Networks) sont un exemple courant d'IA générative. Ces réseaux sont constitués de deux parties : un générateur et un discriminateur. Le générateur crée des données synthétiques, par exemple des images, tandis que le discriminateur essaie de distinguer les données générées des données réelles. Ces deux parties s'améliorent en s'affrontant, le générateur essayant de tromper le discriminateur et vice versa. Le résultat est souvent une capacité impressionnante à générer des données réalistes, comme des images, des textes, voire des vidéos, indiscernables de celles créées par des humains.
Les applications de l'IA générative sont vastes, allant de la création artistique à la génération de contenus réalistes pour la réalité virtuelle, en passant par la création de textes ou d'œuvres visuelles. Cependant, l'utilisation éthique de ces technologies génératives est souvent remise en question, notamment en ce qui concerne la création de contenus trompeurs ou de deepfakes.
IA forte ou superintelligence : Cette catégorie d'IA est purement hypothétique pour le moment. Il s'agit d'une intelligence artificielle dépassant les capacités cognitives de l'homme dans pratiquement tous les domaines.
IA symbolique : Ce type d'IA utilise des algorithmes basés sur des règles symboliques et logiques pour représenter des connaissances et résoudre des problèmes.
IA connexionniste (réseaux de neurones artificiels) : Ces IA s'inspirent du fonctionnement du cerveau humain en utilisant des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données et reconnaître des schémas.
IA évolutionniste : Elle utilise des algorithmes évolutionnistes pour simuler le processus de l'évolution biologique dans le but de créer des programmes ou des algorithmes.
IA hybride : Ce type d'IA combine différentes approches et techniques pour tirer parti des avantages de chacune.
Ces différentes catégories reflètent la diversité des approches et des capacités des systèmes d'intelligence artificielle actuels et potentiels.
L'Intelligence Artificielle appliquée à la reconnaissance de documents est souvent réalisée à travers des systèmes de Reconnaissance Optique de Caractères (OCR). Cette technologie permet de numériser des documents imprimés ou manuscrits pour en extraire et interpréter le texte.
Des technologies d'OCR plus avancées intègrent des capacités d'apprentissage automatique pour améliorer la précision de la reconnaissance et pour traiter différents types de documents. Elles peuvent être utilisées dans divers contextes :
Reconnaissance de factures et de reçus : Ces systèmes extraient des informations spécifiques telles que les montants, les dates, les numéros de facture, etc.
Traitement des formulaires : Les technologies d'OCR peuvent analyser des formulaires ou des questionnaires, extraire les réponses et les organiser pour une utilisation ultérieure.
Extraction d'informations dans les documents : Cela inclut l'extraction de données à partir de contrats, de rapports, de documents juridiques, etc.
Les applications peuvent varier, des services bancaires à la gestion des ressources humaines, en passant par les secteurs juridiques et de l'assurance. Les entreprises utilisent ces technologies pour automatiser la saisie de données, réduire les erreurs et accélérer les processus de traitement de documents.
Voici des exemples de contenus que l'on peut on automatiquement classer (processus de reconnaissance puis d'extraction...) dans une Gestion Documentaire (ECM - GED)
les factures clients,
les factures fournisseurs,
les bons de commandes,
les bons de livraison,
les cv,
les cartes d'identité,
les permis de conduire,
les passeports,
les formulaires,
les bordereau de suivi,
les chèques,
les certificats d'immatriculation,
les déclarations de ressources,
les bulletins de paye,
les rib,
les attestations d'assurance,
les kbis,
les liasses fiscales,
les taxes
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