Deux Ndongos Daaras discutent de l’IA

Ce matin-là, sous l’ombre bienfaisante d’un baobab centenaire dans notre village natal de Touba Fall, mon cousin Adiouma, toujours avide de connaissances, me lança une question qui me fit sourire :

“J’entends souvent parler de l’intelligence artificielle, mais je ne comprends pas bien ce que c’est. Pourrais-tu m’éclairer ?”

Je le regardai, amusé, et répondis :

“Adiouma, te souviens-tu de notre apprentissage au Daara de Serigne Diop ? L’intelligence artificielle fonctionne de manière similaire.”

“Nous avons commencé par l’apprentissage de l’alphabet, avec des signes en wolof et en arabe pour guider la prononciation. En IA, cela correspond à l’apprentissage supervisé (supervised learning), où la machine apprend à partir d’exemples annotés.”

L’apprentissage supervisé est une méthode où un modèle est formé sur un ensemble de données étiquetées, lui permettant de prédire ou de classer de nouvelles données en fonction des exemples précédemment appris. 

Adiouma, les yeux brillants de compréhension, répliqua :

“Donc, au début, la machine est comme nous, elle ne sait rien et apprend à partir des lettres ?”

Je hochai la tête en souriant :

“Exactement ! Ensuite, nous avons appris à assembler les lettres pour former des mots. En IA, cela correspond à la reconnaissance de motifs (pattern recognition), où l’algorithme identifie des schémas récurrents.”

La reconnaissance de motifs permet à la machine de détecter des structures ou des régularités dans les données, facilitant ainsi la classification ou la prédiction.

“Comme lorsque nous reconnaissons un mot sans avoir besoin de lire chaque lettre ?”

“Oui, tout à fait ! Puis, nous avons appris à composer des phrases. En IA, cela correspond au traitement du langage naturel (Natural Language Processing – NLP), qui permet à la machine de comprendre et de générer un langage fluide.”

Le NLP est un sous-domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer le langage humain de manière naturelle. 

“Donc, l’IA apprend de la même manière que nous avons appris les versets ?”

“Exactement ! Ensuite, Baye Joop nous ouvrait le livre, et nous devions lire progressivement, mot par mot. En IA, cela correspond à l’apprentissage profond (deep learning), où la machine s’entraîne sur d’énormes quantités de données.”

L’apprentissage profond est une méthode d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones profonds pour modéliser des relations complexes dans les données.

“Au début, elle est guidée, mais devient plus autonome avec le temps ?”

“Oui, comme nous. Ensuite, nous avons appris à lire par groupes de mots sans nous arrêter après chaque lettre. En IA, cela correspond à l’encodage contextuel (contextual embeddings), où la machine comprend le contexte et anticipe la suite d’une phrase.”

L’encodage contextuel permet à la machine de saisir le sens des mots en fonction de leur contexte, améliorant ainsi la compréhension du langage.

“Comme lorsque nous lisons une phrase entière sans décomposer chaque mot ?”

“Exactement ! Puis, nous avons commencé à réciter par cœur. En IA, cela correspond à l’optimisation de la mémoire (long-term memory optimization), où la machine mémorise et restitue efficacement l’information.”

L’optimisation de la mémoire permet à la machine de stocker et de récupérer des informations pertinentes sur le long terme.

“Comme un Hafiz du Coran qui récite sans livre ?”

“Exactement ! Ensuite, nous avons appris à éviter les erreurs de prononciation. En IA, cela correspond à l’auto-correction (error detection & correction), où la machine s’améliore avec le temps.”

L’auto-correction permet à la machine de détecter et de corriger ses propres erreurs, améliorant ainsi sa précision.

“Donc, l’IA apprend de ses erreurs comme nous ?”

“Oui ! Enfin, lorsque nous maîtrisions bien les versets, notre maître nous testait en nous donnant le début, et nous devions retrouver la suite. En IA, cela correspond à la recherche d’information en temps réel (real-time retrieval).”

La recherche d’information en temps réel permet à la machine d’accéder rapidement à des données pertinentes pour répondre à des requêtes ou compléter des informations manquantes.

Adiouma, son visage illuminé par la compréhension, s’exclama :

“Si notre apprentissage au Daara ressemble tant à l’IA, pourquoi ne pas créer une IA que nous appellerions Baye Joop ?”

Je souris et répondis :

“Attendons le retour de Seydina M. Ndiaye de Paris. Nous pourrions lui proposer un chatbot basé sur les Khassaides de Serigne Touba.”

Ainsi, sous l’ombre bienveillante du baobab, deux Ndongos Daaras, héritiers d’une tradition séculaire, explorèrent ensemble les mystères de l’intelligence artificielle, tissant des ponts entre le passé et l’avenir.