Système d’IA : inférence, pas seulement règles

Un système d’IA est un logiciel qui apprend des modèles à partir de données afin de produire des résultats tels que des prédictions, du contenu ou des décisions. Contrairement à un programme traditionnel qui suit des règles si-alors codées en dur, un système d’IA adapte son comportement en fonction des données d’entrée qu’il reçoit. Par exemple, un filtre antipourriel utilisant une liste fixe de mots bloqués repose sur des règles, tandis qu’un filtre qui apprend à partir de millions de courriels pour détecter de nouveaux modèles de pourriels est un système d’IA. Cette distinction est cruciale : si un scénario EPSO décrit un programme qui applique toujours la même logique quelles que soient les données d’entrée, il ne s’agit pas d’un système d’IA.

Pour repérer rapidement la différence, demandez-vous si le logiciel modifie son résultat en fonction de modèles qu’il a appris ou s’il suit un ensemble fixe d’instructions. Dans ce dernier cas, il ne s’agit pas d’IA. Une autre astuce consiste à rechercher dans la question des mots-clés comme « données d’entraînement », « modèle » ou « inférence » : ils signalent un système d’IA. À l’inverse, des termes comme « codé en dur », « fondé sur des règles » ou « déterministe » indiquent un programme sans IA. Rappelez-vous que la définition du règlement sur l’IA met l’accent sur l’inférence, et non sur la simple automatisation.

Voici une méthode concise pour vous tester : imaginez un programme qui recommande des films. S’il utilise une liste de genres que vous avez sélectionnés, il repose sur des règles. S’il analyse vos évaluations antérieures et les choix d’utilisateurs similaires pour prédire ce qui pourrait vous plaire, il s’agit d’un système d’IA. Gardez cette distinction à l’esprit : règles contre modèles appris.