L'intelligence artificielle est de toutes les conversations depuis quelques années. Comment êtes-vous arrivé à l'appliquer à l'agriculture ?

Eric Jallas. Ce qu’il faut savoir, c’est que l’intelligence artificielle et en particulier celle dont on parle le plus souvent est un vieux concept. On parle surtout de machine learning, qui lui date des années 60 ou 70 environ. Nous savons que cet anglicisme désigne la capacité d’une machine à apprendre d’elle-même, mais comment ? Constitué de réseaux de neurones artificielles, la machine s’alimente de données brutes. Ces informations sont ensuite converties en algorithmes qui eux sont comparés à la réalité. En fin de compte, le machine learning repose sur une logique de classification.

En fait, il y a trois grands types d’intelligences artificielles basées sur le machine learning: la robotique, le connexionnisme (aussi appelé intelligence artificielle de type biologique) et l’intelligence artificielle de type symbolique. C’est dans cette troisième approche que nous nous sommes engagés pour nous rapprocher au maximum du processus intellectuel que peut avoir l’homme. Par exemple, quand un enfant apprend ce qu’est un chat, il absorbe tout un tas de caractéristiques qui lui permettront de reconnaître l’animal. L’approche symbolique fonctionne de la même manière avec des ensembles de caractères fondamentaux : la machine apprendra qu’un chat est un être vivant qui se déplace à quatre pattes, qu’il est d’une certaine taille, etc. Ce concept est le plus efficace, grâce à son système de classification, il est vrai partout et surtout il permet de travailler sur des scénarios futurs.

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