L'émergence de l'IA

1. Introduction à l'IA

a) Définition de l'Intelligence Artificielle

Systèmes capables d'effectuer des tâches nécessitant normalement l'intelligence humaine
Différence entre IA faible (spécialisée) et IA forte (générale)

IA faible (spécialisée) :

Définition : L'IA faible est conçue pour effectuer une tâche spécifique ou un ensemble limité de tâches.
Caractéristiques :
- Focalisée sur un domaine précis
- Performante dans sa spécialité
- Limitée à sa programmation initiale
Exemples :
- Assistants vocaux comme Siri ou Alexa
- Systèmes de recommandation sur les plateformes de streaming
- Logiciels de reconnaissance faciale
Statut : Largement utilisée aujourd'hui dans divers secteurs

IA forte (générale) :

Définition : L'IA forte serait capable de comprendre, apprendre et appliquer des connaissances de manière générale, similaire à l'intelligence humaine.
Caractéristiques :
- Capacité à résoudre des problèmes variés et non prédéfinis
- Conscience de soi et compréhension de son propre fonctionnement
- Adaptation à de nouvelles situations sans programmation spécifique
Exemples :
- N'existe pas encore en réalité
- Souvent représentée dans la science-fiction (ex: HAL 9000 dans "2001, l'Odyssée de l'espace")
Statut : Concept théorique, non réalisé à ce jour

Pour les artisans, il est crucial de comprendre que les outils d'IA qu'ils utiliseront seront de type IA faible, conçus pour des tâches spécifiques dans leur domaine, plutôt qu'une IA générale capable de remplacer entièrement leur expertise et leur créativité.

b) Historique de l'IA

Origines : années 1950, conférence de Dartmouth (1956)
Premiers succès : jeux d'échecs, systèmes experts
"Hivers de l'IA" : périodes de ralentissement
Renaissance récente : big data, puissance de calcul, apprentissage profond

c) Évolutions récentes

IA générative : GPT's, Images, retouche photos, génération d'avatar génération de musique, génération de chanson génération de vidéo, etc.
Assistants virtuels et chatbots avancés
Reconnaissance vocale et visuelle améliorée

2. Ce que l'ia peut faire mais que nous ne ferrons pas aujourd'hui

a) Cas 1 : Artisan ébéniste utilisant l'IA pour la conception

L'ébéniste et le design assisté par IA :
Marie, une ébéniste de Toulouse, utilisait traditionnellement des croquis à main levée pour ses conceptions. Elle a récemment commencé à utiliser un logiciel de conception assisté par IA. Un jour, un client lui a demandé une table basse inspirée de l'art déco. Marie a entré quelques mots-clés dans son logiciel IA, qui a généré plusieurs designs innovants en quelques secondes. Elle a pu affiner ces designs et présenter rapidement des options au client. Non seulement elle a gagné un temps précieux, mais le client a été impressionné par la variété et l'originalité des propositions.

b) Cas 2 : Boulanger optimisant sa production grâce à l'IA

Le boulanger et la prévision de la demande :
Pierre, boulanger à Muret, avait toujours du mal à prévoir sa production, surtout lors des événements locaux. Il a commencé à utiliser une application IA qui analyse les données historiques de ventes, la météo et le calendrier des événements locaux. Lors du dernier festival de la ville, l'IA a prédit une augmentation de 30% de la demande en baguettes et 50% en viennoiseries. Pierre a suivi ces recommandations et, pour la première fois, n'a pas manqué de pain tout en minimisant le gaspillage. Ses revenus ont augmenté de 25% par rapport à l'année précédente.

c) Cas 3 : la couturière améliorant son service client avec un chatbot

La couturière et l'assistant virtuel :
Sophie, couturière à Saint-Gaudens, passait beaucoup de temps à répondre aux mêmes questions sur les tailles, les tissus et les délais. Elle a mis en place un chatbot IA sur son site web. Un soir, alors qu'elle dormait, une cliente aux États-Unis a posé des questions sur une robe de mariée personnalisée. Le chatbot a fourni toutes les informations nécessaires, y compris les options de personnalisation et les délais de livraison. À son réveil, Sophie a trouvé une commande confirmée et payée, sans avoir eu à intervenir directement.

d) Cas 4 : Le potier et l'analyse des tendances :

Antoine, potier à Martres-Tolosane, utilisait une IA pour analyser les tendances sur les réseaux sociaux et les sites de vente en ligne. L'IA a remarqué une montée en popularité des motifs géométriques inspirés des cultures précolombiennes. Antoine a intégré ces motifs dans sa nouvelle collection. Ses ventes en ligne ont augmenté de 40% le mois suivant, et il a même reçu une commande d'un grand magasin parisien qui avait repéré ses créations sur Instagram.

e) Cas 5 : Le forgeron et la conception de motifs :

Jean, forgeron d'art à Revel, cherchait à innover dans ses motifs de ferronnerie. Il a commencé à utiliser un outil d'IA générative d'images pour créer de nouveaux motifs. En entrant "motif Art Nouveau inspiré de la flore des Pyrénées", l'IA a généré des dizaines de designs uniques. Jean a choisi l'un d'eux, l'a adapté, et l'a utilisé pour créer une grille ornementale.

Des questions ?

"L'IA n'est-elle pas trop complexe ou coûteuse pour une petite entreprise artisanale ?"
"Ai-je besoin de compétences en programmation pour utiliser l'IA ?"
"L'IA va-t-elle remplacer les artisans ou dévaluer les compétences manuelles ?"
"Puis-je faire confiance aux résultats produits par l'IA ?"
"Est-ce éthique d'utiliser l'IA pour créer des designs ou des produits ?"
"Qui possède les droits sur un design ou une idée générée par l'IA ?"
"Combien de temps faut-il pour apprendre à utiliser efficacement ces outils d'IA ?"
"Comment puis-je rester à jour avec les évolutions rapides de l'IA ?"
"Mes données d'entreprise seront-elles en sécurité si j'utilise des outils d'IA en ligne ?"