Plusieurs mots à la mode sont fréquemment utilisés, mais avec des significations différentes, dans le domaine technologique. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage machine (ML) en sont des exemples. Bien qu’ils soient liés, ils ne sont pas identiques. Nous allons examiner les distinctions entre l’IA et l’apprentissage automatique, 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 construction de machines capables d’apprendre, de résoudre des problèmes, de prendre des décisions et toutes les autres fonctions traditionnellement exécutées par l’intellect humain.
Dans sa forme la plus simple, l’IA désigne la capacité d’une machine à penser et à se comporter un peu comme une personne. Des quantités massives de données doivent être traitées par des systèmes d’IA afin de trouver des modèles et des idées que les gens ne verraient pas immédiatement. Ces systèmes peuvent ensuite prendre des décisions, trouver des solutions à des problèmes ou effectuer des activités en utilisant les connaissances qu’ils ont acquises.
L’intelligence artificielle (IA) fait l’objet de discussions depuis les années 1950. Cependant, les récents développements en matière de puissance de traitement, de données volumineuses et de techniques d’apprentissage automatique ont placé la barre plus haut pour l’IA. L’IA est déjà une composante nécessaire de notre vie quotidienne, alimentant une variété d’applications telles que les assistants virtuels, les systèmes de recommandation et les véhicules sans conducteur. À l’avenir, l’IA perturbera probablement de nombreux autres domaines de la vie.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’élaboration de méthodes et de modèles permettant aux ordinateurs d’apprendre par l’expérience et de s’améliorer au fil du temps sans programmation explicite est au cœur de l’apprentissage automatique, 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 particulières en leur fournissant des données et en les laissant apprendre à partir de celles-ci.
L’analyse prédictive, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et de sons et d’autres domaines peuvent tous bénéficier des capacités de détection et d’apprentissage automatiques des algorithmes d’apprentissage automatique.
L’apprentissage automatique peut être divisé en trois catégories : l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage supervisé. Dans l’apprentissage supervisé, l’ordinateur est formé à l’aide d’un ensemble de données étiquetées avec les sorties 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 les sorties pour des entrées fraîches.
L’apprentissage non supervisé exige que l’ordinateur reconnaisse des modèles et des relations par lui-même après avoir reçu un ensemble de données non étiquetées. Enfin, dans l’apprentissage par renforcement, l’ordinateur acquiert de nouvelles compétences en interagissant avec son environnement et en recevant un retour d’information sous la forme de récompenses ou de pénalités pour des actes particuliers.
Il est possible pour les machines d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des choix en utilisant une variété d’approches et d’algorithmes, qui sont inclus dans le sujet plus large de l’apprentissage automatique. De même, l’apprentissage profond est une branche de l’apprentissage automatique qui consiste à exposer des réseaux neuronaux artificiels à des volumes massifs de données afin de les entraîner à reconnaître des modèles et à faire des prédictions. L’apprentissage en profondeur est donc un type d’apprentissage automatique hautement spécialisé et sophistiqué qui utilise des réseaux neuronaux artificiels à couches multiples pour comprendre des schémas et des relations complexes dans les données.
Principales différences entre l’IA et l’apprentissage automatique
Bien que l’IA et la ML soient étroitement liées, plusieurs caractéristiques importantes les distinguent l’une de l’autre. Voici quelques-unes des principales distinctions entre l’IA et la ML :
- Champ d’application : Le domaine de l’IA est vaste et comprend une variété de techniques, y compris la ML. En revanche, la 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 à partir de données et à faire des prédictions ou des choix.
- Approche : La conception d’algorithmes qui imitent la cognition humaine et les processus de prise de décision est une stratégie courante de l’IA. L’objectif principal de la ML, en revanche, est de former des algorithmes sur des données afin de trouver des liens et des modèles qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou des choix.
- Exigences en matière de données : En utilisant des règles préprogrammées et des heuristiques, les algorithmes d’IA peuvent être créés pour fonctionner avec de petits ensembles de données ou même sans données du tout. En revanche, les grands ensembles de données doivent être utilisés pour former les algorithmes de ML afin de trouver des modèles et des liens.
- Flexibilité : Si les algorithmes d’IA peuvent être conçus pour s’attaquer à toute une série de tâches, ils sont souvent adaptés à des objectifs particuliers. En revanche, les algorithmes de ML sont généralement plus adaptables et peuvent être utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes et de défis.
- Implication humaine : L’IA implique souvent la construction d’algorithmes qui peuvent compléter ou remplacer les capacités humaines ou la prise de décision. D’autre part, la ML est généralement appliquée pour automatiser des processus répétitifs ou soutenir la prise de décision humaine.
En mettant l’accent sur la simulation de la cognition humaine et des processus de prise de décision, l’IA est un domaine plus vaste qui englobe une variété d’approches, y compris l’apprentissage automatique. L’objectif de l’apprentissage automatique, en revanche, est de permettre aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions.
Applications de l’IA et de l’apprentissage automatique
L’IA et la ML sont utilisées dans un large éventail d’applications telles que :
- Le traitement linguistique naturel (NLP) : Les utilisations comprennent les chatbots, l’analyse des sentiments, la reconnaissance vocale et la traduction linguistique.
- La détection des fraudes, la gestion des risques et l’optimisation des portefeuilles sont des applications dans le secteur financier.
- Systèmes permettant de faire des recommandations : Les exemples incluent les suggestions de livres et de films ainsi que de produits.
- L’identification des visages, la détection d’objets et la reconnaissance de scènes ne sont que quelques-unes des utilisations de la technologie de reconnaissance d’images et de vidéos par l’IA.
- Les automobiles à conduite autonome et les drones sont deux exemples de véhicules autonomes utilisés.
- La planification du diagnostic et du traitement, la recherche de nouveaux médicaments et le suivi des patients sont autant d’applications dans le secteur des soins de santé.
Le potentiel de l’IA et de la ML pour apporter des changements transformateurs dans divers domaines devient de plus en plus évident à mesure que leurs applications se diversifient et se perfectionnent. Ces technologies sont en passe 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 inconvénients de l’IA et de l’apprentissage automatique
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont deux des technologies les plus fascinantes et les plus prometteuses de notre époque.
Elles ont le pouvoir de modifier diverses facettes de notre vie, notamment nos relations mutuelles, les personnes et l’environnement qui nous entourent, ainsi que notre façon de travailler et d’apprendre. Bien que l’IA et l’apprentissage automatique présentent de nombreux avantages, des questions éthiques importantes doivent être prises en compte.
Par exemple, la façon dont l’IA peut affecter l’emploi et l’économie suscite des inquiétudes. Il est également important de s’assurer que les nouvelles technologies sont créées et mises en œuvre dans le respect de l’autonomie et de la vie privée des personnes.
L’influence de l’IA et de l’apprentissage automatique est considérable
Les deux technologies qui modifient de nombreuses facettes de notre vie, l’IA et l’apprentissage automatique, sont distinctes mais liées. Si l’apprentissage automatique est une technologie particulière utilisée dans le domaine de l’IA, l’IA est un domaine beaucoup plus vaste qui intègre de nombreuses autres technologies.
L’IA et la ML sont toutes deux sur le point de modifier de nombreuses industries dans les années à venir. Elles ont un large éventail d’applications dans des domaines tels que les soins de santé, la banque et les transports. Elles soulèvent également d’importants défis sociétaux et éthiques, comme toute nouvelle technologie, qui doivent être relevés.
