Différence entre lapprentissage automatique et lintelligence artificielle (IA)

Certains mots sont fréquemment utilisés mais avec des significations différentes dans le domaine technologique. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) en sont des exemples typiques. Bien qu’ils soient liés, ils ne sont pas identiques. L'article suivant examinera les différences entre l'IA et le ML, leurs utilisations et leur avenir.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l'informatique et de l'ingénierie qui se concentre sur la création de machines capables d'apprendre, de résoudre des problèmes, de prendre des décisions et de remplir toutes les autres fonctions traditionnellement assurées par l'intelligence humaine.

Dans sa forme la plus simple, l’IA fait référence à la capacité des machines à penser et à se comporter comme des humains. De grandes quantités de données doivent être traitées par les systèmes d’IA pour trouver des modèles et des informations que les gens ne voient peut-être pas immédiatement. Ces systèmes peuvent alors prendre des décisions, trouver des solutions à des problèmes ou réaliser des opérations en utilisant les connaissances qu’ils ont acquises.

Depuis les années 1950, des discussions ont eu lieu sur l’intelligence artificielle (IA). Cependant, les développements récents en matière de puissance de traitement, de big data et de techniques d’apprentissage automatique ont placé la barre plus haut pour l’IA. L'IA est déjà un élément nécessaire de notre vie quotidienne, alimentant de nombreuses applications, notamment les assistants virtuels, les systèmes de recommandation et les véhicules sans conducteur. Et à l’avenir, l’IA pénétrera probablement bien d’autres domaines de la vie.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique (ML) ?

La création de méthodes et de modèles permettant aux ordinateurs d'apprendre de l'expérience et de s'améliorer au fil du temps sans programmation explicite est au centre de l'apprentissage automatique (ML), un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. En d’autres termes, il s’agit d’une technique permettant d’enseigner aux ordinateurs comment effectuer des tâches spécifiques en leur fournissant des données et en les laissant apprendre de ces données.

L'analyse prédictive, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et de sons et d'autres domaines peuvent tous bénéficier des capacités automatiques de détection de modèles et d'apprentissage des algorithmes d'apprentissage automatique (ML).

L’apprentissage automatique peut être divisé en 3 types : l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage supervisé. Dans l'apprentissage supervisé, l'ordinateur est enseigné à l'aide d'un ensemble de données qui a été étiqueté avec la sortie de chaque entrée. En apprenant la corrélation entre les variables d'entrée et de sortie à l'aide de ces données étiquetées, l'ordinateur peut prévoir la sortie de nouvelles entrées.

L’apprentissage non supervisé nécessite que les ordinateurs reconnaissent eux-mêmes les modèles et les relations après avoir reçu un ensemble de données non étiquetées. Enfin, dans l’apprentissage par renforcement, les ordinateurs acquièrent de nouvelles compétences en interagissant avec leur environnement et en recevant des commentaires sous forme de récompenses ou de punitions pour des comportements spécifiques.

Les machines peuvent apprendre à partir des données et faire des prédictions ou des choix en utilisant diverses approches et algorithmes, qui sont inclus dans le sujet plus large de l'apprentissage automatique. De même, le Deep Learning est une branche du Machine Learning qui nécessite que les réseaux de neurones artificiels soient exposés à d’énormes volumes de données pour les entraîner à reconnaître des modèles et à faire des prédictions. Par conséquent, le Deep Learning est un type d’apprentissage automatique hautement sophistiqué et spécialisé qui utilise des réseaux de neurones artificiels multicouches pour comprendre des modèles et des relations complexes dans les données.

Principales différences entre l'IA et le ML

Bien que l’IA et le ML soient étroitement liés, certaines caractéristiques importantes les distinguent l’une de l’autre. Voici quelques différences clés entre l’IA et le ML :

Limite

Le domaine de l’IA est vaste et comprend de nombreuses techniques différentes, dont le ML. En revanche, le ML est une branche de l’IA qui se concentre sur l’utilisation de modèles statistiques et d’algorithmes pour aider les ordinateurs à apprendre des données et à faire des prédictions ou des choix.

Approche

Concevoir des algorithmes qui imitent la prise de décision et la perception humaines est une stratégie d’IA populaire. En revanche, l’objectif principal du ML est d’entraîner des algorithmes sur des données afin de trouver des associations et des modèles pouvant être utilisés pour faire des prédictions ou des choix.

Exigences en matière de données

À l’aide de règles et d’heuristiques préprogrammées, des algorithmes d’IA peuvent être créés pour fonctionner avec de petits ensembles de données, voire avec aucune donnée. En revanche, de grands ensembles de données doivent être utilisés pour entraîner les algorithmes de ML afin de trouver des modèles et des associations.

La flexibilité

Bien que les algorithmes d’IA puissent être conçus pour résoudre diverses tâches, ils sont souvent adaptés à des objectifs spécifiques. D’un autre côté, les algorithmes de ML sont souvent plus adaptables et peuvent être utilisés pour résoudre divers problèmes et défis.

Participation humaine

L’IA implique souvent la création d’algorithmes capables de compléter ou de remplacer les capacités humaines ou les processus décisionnels. D'un autre côté, le ML est souvent appliqué pour automatiser des processus répétitifs ou soutenir la prise de décision humaine.

En mettant l’accent sur la simulation de la prise de décision et de la cognition humaines, l’IA est un domaine plus vaste qui comprend de nombreuses approches différentes, dont le ML. En revanche, l’objectif du Machine Learning est de permettre aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions.

Applications de l'IA et du ML

L'IA et le ML sont utilisés dans de nombreuses applications telles que :

1. Traitement du langage naturel (NLP) : les utilisations incluent les chatbots, l'analyse des sentiments, la reconnaissance vocale et la traduction linguistique.
2. La détection de fraude, la gestion des risques et l'optimisation de portefeuille sont des applications dans le secteur financier.
3. Système de recommandation : les exemples incluent la formulation de recommandations pour des livres et des films ainsi que pour des produits.
4. La reconnaissance faciale, la détection d'objets et la reconnaissance de scènes ne sont que quelques-unes des applications de la technologie de reconnaissance d'images et de vidéos IA.
5. Les voitures autonomes et les drones sont deux exemples de véhicules autonomes utilisés.
6. Le diagnostic et la planification du traitement, la recherche de nouveaux médicaments et le suivi des patients sont des applications dans le secteur de la santé.

Le potentiel de l’IA et du ML à apporter des changements transformateurs dans divers secteurs devient de plus en plus évident à mesure que leurs applications deviennent plus diversifiées et complexes. Ces technologies sont en mesure d'avoir un impact profond sur l'avenir des industries en permettant aux entreprises et aux organisations de rationaliser leurs opérations, de réduire leurs coûts et de prendre de meilleures décisions.

Avantages et limites de l'IA et de l'apprentissage automatique

Aujourd’hui, deux des technologies les plus passionnantes et prometteuses sont l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Ils ont le pouvoir de changer de nombreux aspects de nos vies, notamment nos relations les uns avec les autres, les personnes et les environnements qui nous entourent, ainsi que la façon dont nous travaillons et apprenons. Bien que l’IA et le ML présentent de nombreux avantages, d’importantes questions éthiques doivent également être prises en compte.

Par exemple, on s’inquiète de la manière dont l’IA pourrait affecter l’emploi et l’économie. Il est également important de veiller à ce que les nouvelles technologies soient créées et déployées de manière à respecter l'autonomie et la vie privée des personnes.

Deux technologies qui changent de nombreux aspects de la vie, l'IA et le ML, bien que distinctes mais liées l'une à l'autre. Bien que le ML soit une technologie spécifique utilisée dans le domaine de l’IA, l’IA est également un domaine vaste, intégrant de nombreuses autres technologies.

L’IA et le ML sont sur le point de changer de nombreux secteurs dans les années à venir. Ils ont de nombreuses applications dans des secteurs tels que la santé, la banque et les transports. Elles présentent également d’importants défis sociaux et éthiques qui, comme pour toute nouvelle technologie, doivent être relevés.