Comment fonctionne une IA ?
Découvrez comment fonctionne une IA sans jargon
2/12/2025
5 min
de lecture
Pierre Launay
Comment une machine peut-elle apprendre à reconnaître un visage, rédiger un texte ou créer une image à partir d’un mot ?
Contrairement à ce qu’on imagine, une intelligence artificielle ne pense pas. Elle observe, analyse et prédit, en s’appuyant sur d’immenses volumes de données.
Son fonctionnement repose sur des modèles mathématiques qui imitent certaines capacités humaines, comme l’apprentissage ou la prise de décision. Et selon la façon dont elle est entraînée, une IA peut reconnaître, classer… ou même créer.
Découvrez comment fonctionne une IA, pas à pas et sans jargon.
Comment fonctionne l’IA ?
Avant toute chose, rappelons l’essentiel : une IA n’est pas une “intelligence” au sens humain du terme. Elle ne pense pas, ne ressent rien. Elle analyse des données, repère des schémas récurrents et apprend à faire des prédictions.
Quand Siri comprend une question ou que Netflix vous recommande une série, c’est grâce à cette logique : des algorithmes analysent vos comportements et ajustent leurs réponses.
Une IA reproduit certaines fonctions cognitives humaines – comme apprendre, raisonner ou s’adapter – mais sans conscience. Et plus les données qu’on lui fournit sont nombreuses et variées, plus elle devient “intelligente”.
Comment une IA apprend-elle ?
Pour comprendre comment fonctionne une IA, il faut d’abord regarder comment elle apprend. Une IA n’a pas d’intuition.
Elle observe des données, repère des modèles, puis ajuste ses calculs jusqu’à produire des réponses cohérentes. Son apprentissage est donc un processus progressif, fait d’essais, d’erreurs et d’améliorations continues.
L’apprentissage automatique : le principe de base
L’apprentissage automatique, le fameux machine learning, repose sur une idée simple : une machine apprend mieux par l’exemple que par des règles écrites à la main.
Au lieu de lui dire “voici les étapes exactes pour repérer un chat”, on lui montre des milliers d’images de chats. Elle trouve seule ce qu’elles ont en commun.
Par exemple : on donne à une IA 50 000 photos, certaines identifiées comme “chat”, d’autres comme “non chat”.
À chaque erreur, elle ajuste ses calculs internes. Au bout d’un certain nombre d’itérations, elle devient capable de reconnaître un chat qu’elle n’a jamais vu.
C’est ce principe qui se cache derrière les outils du quotidien : filtres anti-spam, recommandations Netflix, ou encore les modèles de traduction.
Les réseaux de neurones : le “cerveau” de l’IA moderne
Pour apprendre, la plupart des IA actuelles utilisent des réseaux de neurones artificiels. Leur fonctionnement s’inspire du cerveau humain, même si la comparaison reste limitée.
Un réseau de neurones est composé de plusieurs couches :
- une couche d’entrée, qui reçoit les données,
- des couches cachées, où se font les calculs,
- une couche de sortie, qui donne la prédiction finale.
Chaque neurone transmet une information aux autres. À chaque passage, les connexions se renforcent ou s’affaiblissent. C’est comme si l’IA “faisait des liens” entre les données, jusqu’à trouver la combinaison la plus logique.
Par exemple, dans un modèle de texte comme ChatGPT, les neurones analysent les mots précédents pour prédire le mot suivant.
L’entraînement : un cycle d’essais et de corrections
L’apprentissage d’une IA suit toujours le même cycle :
- Elle observe des données d’exemple.
- Elle propose une réponse initiale, souvent mauvaise.
- Elle compare cette réponse à la “bonne réponse”.
- Elle corrige ses calculs internes.
- Elle recommence… des millions de fois.
Plus le modèle reçoit de données variées, plus il devient fiable. Et plus on lui donne de temps d’apprentissage, plus il réduit ses erreurs.
C’est ce qui explique pourquoi les modèles récents semblent “plus intelligents” : ils ont été entraînés sur des volumes gigantesques d’informations.
Comment l’IA prend-elle des décisions ?
Une fois entraînée, l’IA doit utiliser ce qu’elle a appris pour répondre à de nouvelles situations.
À ce stade, elle ne “devine” pas au hasard. Elle applique un raisonnement statistique basé sur les modèles repérés pendant son apprentissage.
Son objectif est toujours le même : choisir l’option la plus probable selon ce qu’elle connaît déjà.
L’IA fonctionne par prédiction, pas par compréhension
Quand une IA doit répondre à une question ou reconnaître un élément sur une image, elle calcule la probabilité de chaque réponse possible.
Elle ne comprend pas ce qu’elle analyse. Elle estime.
Par exemple, si vous écrivez : “Ce matin j’ai bu un…”, l’IA va tester plusieurs options : “café”, “thé”, “jus”, etc.
Elle choisit celle qui apparaît le plus souvent dans les contextes similaires qu’elle a vus à l’entraînement.
C’est la même logique pour une IA d’image : face à une forme ronde et orange, elle peut prédire “orange”, “ballon”, ou “soleil”. Elle tranche selon les modèles qu’elle connaît.
L’IA ne pense donc pas. Elle prévoit.
L’IA trie, classe et évalue les informations
Pour prendre une décision, l’IA passe par plusieurs étapes internes :
- Elle reçoit une donnée brute : une phrase, une photo, un son.
- Elle la transforme en chiffres grâce à des représentations internes (embeddings).
- Elle compare ces chiffres à ceux qu’elle a déjà vus pendant son apprentissage.
- Elle teste plusieurs options et attribue un score à chacune.
- Elle choisit la réponse avec le score le plus élevé.
Ce processus est invisible pour l’utilisateur, mais il se produit en une fraction de seconde.
C’est ce qui donne l’impression que l’IA “répond instantanément”.
Les erreurs de l’IA dans la prise de décision
Ses erreurs viennent directement de son mode de décision.
Si l’IA n’a pas les bonnes données, elle se trompe plus facilement.
Si les données sont biaisées, elle reproduit ces biais. Et si une situation sort complètement de ce qu’elle connaît, elle va “halluciner” : inventer une réponse plausible mais fausse, car elle privilégie la probabilité plutôt que la vérité.
Par exemple, une IA entraînée sur des images de chiens pourrait confondre un renard avec un chien, car elle n’a jamais appris à faire la différence entre les deux.
En clair, l’IA prend des décisions cohérentes selon ses données, pas selon le monde réel.
Comment l’IA devient-elle de plus en plus intelligente ?
Si l’IA progresse, ce n’est pas parce qu’elle “mûrit” ou qu’elle développe une conscience.
Elle devient plus performante grâce à trois mécanismes simples : plus de données, de meilleurs modèles, et un entraînement continu.
En d’autres mots, elle s’améliore comme un sportif : en multipliant les entraînements, en corrigeant ses erreurs et en testant de nouvelles approches.
L’IA s’améliore grâce à de nouvelles données
À chaque fois qu’une IA est exposée à de nouveaux exemples, elle renforce sa capacité à reconnaître des motifs et à généraliser.
Plus les données sont variées, plus elle s’adapte.
Par exemple, une IA entraînée uniquement sur des voix adultes aura du mal à comprendre un enfant. En ajoutant des milliers de voix d’enfants à son entraînement, elle élargit son champ de compréhension.
C’est exactement ce qui permet aux IA modernes de traiter des langues rares, des accents variés ou des images très spécifiques. Elles n’ont pas “compris” le monde. Elles ont simplement vu plus de cas différents.
Les modèles deviennent plus puissants
Les chercheurs créent sans cesse des architectures plus efficaces pour traiter les informations.
Deux évolutions majeures ont fait bondir l’IA :
- Les réseaux neuronaux profonds (Deep Learning), capables de gérer des millions de paramètres.
- Les modèles de type Transformers, qui analysent un texte ou une image dans son ensemble plutôt que ligne par ligne.
C’est cette dernière technologie qui est à l’origine des modèles comme GPT, Claude ou Mistral.
Elle permet à l’IA de repérer des relations subtiles entre les mots, les phrases ou les pixels, ce qui améliore la cohérence des réponses.
L’IA progresse grâce à la correction de ses erreurs
Une IA ne s’améliore pas seule. Ce sont les ingénieurs qui l’aident à devenir plus fiable.
Ils utilisent plusieurs techniques :
- Le réentraînement : on ajoute de nouvelles données pour renforcer un modèle existant.
- Le fine-tuning : on spécialise l’IA sur un domaine précis (juridique, santé, marketing…).
- Le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) : des humains notent les réponses de l’IA pour l’aider à s’améliorer.
Par exemple, si un modèle propose régulièrement des réponses trop longues, on peut entraîner une version adaptée pour qu’elle privilégie des textes courts.
L’IA devient donc plus “intelligente” parce que les humains affinent son apprentissage.
La compréhension de ses limites pour mieux l'améliorer
Même les modèles les plus avancés restent limités par leur fonctionnement.
Elles n’ont pas de contexte réel, pas d’intention, pas de mémoire du monde.
C’est en identifiant ces limites (biais, hallucinations, manque de logique) que les chercheurs peuvent corriger le tir.
En clair : une IA progresse parce que des techniciens, des chercheurs et des utilisateurs l’aident à réduire l’écart entre ses prédictions et la réalité.
Comment se former pour comprendre le fonctionnement d’une IA ?
Aujourd’hui, il existe de nombreuses ressources gratuites pour comprendre comment fonctionne une IA sans bagage technique.
Mais pour une utilisation optimale de l’intelligence artificielle, mieux vaut s’y former.
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