Intelligence artificielle vs apprentissage automatique : quelles sont les principales différences ?

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont des innovations qui ont fait beaucoup de bruit dans le monde technique ces derniers temps, et pour des raisons valables : ils permettent aux entreprises de simplifier leurs processus de travail et d’identifier des modèles de données pour faire des choix commerciaux plus intelligents. Ils font progresser presque tous les secteurs en les aidant à travailler plus efficacement, et ils deviennent des outils fondamentaux permettant aux organisations de conserver un avantage concurrentiel.

L’intérêt pour ces technologies – et la demande de professionnels qualifiés – a explosé. Cette évolution remarquable présente des opportunités et des défis importants pour les organisations. L’IA et le ML, qui étaient autrefois des sujets de science-fiction il y a de nombreuses années, sont en train de devenir une norme dans les organisations d’aujourd’hui.

Dans cet article, nous explorons de près les différences entre l’IA et le ML, les opportunités et les défis, et comment ces innovations devraient devenir un nom familier dans les années à venir.

 

Intelligence artificielle vs apprentissage automatique : une compréhension de base

 

Intelligence artificielle (IA) :

L’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique qui permet à un ordinateur d’imiter l’intelligence humaine. Les systèmes d’intelligence artificielle n’ont pas besoin d’être pré-personnalisés, ils utilisent des algorithmes spécialisés qui peuvent fonctionner avec leur propre intelligence. Il comprend des algorithmes d’apprentissage automatique, par exemple des algorithmes de renforcement et des réseaux de neurones. L’intelligence artificielle est utilisée dans de nombreux espaces de notre monde, comme les assistants vocaux (Siri, Google Assistant, Alexa), les chatbots, les jeux d’échecs, etc.

En termes de compétences, l’IA peut être classée en trois catégories : IA faible, IA générale et IA forte. En ce moment, nous avons affaire à une IA faible et générale. L’avenir éventuel de l’IA est une IA forte, qui devrait être plus intelligente que les humains.

 

Apprentissage automatique (ML) :

L’apprentissage automatique permet à un ordinateur de faire des choix plus intelligents basés sur des prédictions ou de faire quelques choix en utilisant des informations historiques sans être spécifiquement programmé. L’apprentissage automatique utilise une énorme quantité de données structurées et semi-structurées afin qu’un modèle d’apprentissage automatique puisse produire des résultats précis ou donner des prédictions basées sur ces informations.

L’apprentissage automatique utilise normalement des algorithmes qui apprennent par eux-mêmes via des informations historiques. Cependant, cela ne fonctionne que pour des domaines spécifiques. Par exemple, si nous créons un modèle d’apprentissage automatique pour identifier des images de chats, nous obtiendrons comme résultat des images de chats. Mais si nous saisissons d’autres données telles que des images de chiens, cela cessera de répondre. L’apprentissage automatique est également utilisé dans différents domaines du monde réel, tels que les systèmes de recommandation en ligne, les moteurs de recherche Google, les filtres anti-spam, les suggestions de marquage automatique sur Facebook, etc.

 

Applications de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique

 

Applications de l’IA :

 

  • Robotique avancée

Un robot moderne alimenté par une robotique avancée est une véritable illustration de l’IA en action. Les robots modernes peuvent surveiller leur propre précision et leurs performances, et détecter ou identifier quand une assistance est nécessaire pour éviter les temps d’arrêt importants. Ces robots peuvent également agir dans un environnement nouveau ou inconnu sans avoir à tout configurer manuellement.

  • Assistants virtuels

Une autre représentation de l’IA est les outils d’assistant virtuel qui sont des supports de communication IA-humains. Les assistants virtuels les plus connus sont Google Home de Google, Siri d’Apple, Alexa d’Amazon et Cortana de Microsoft. Ces assistants virtuels permettent aux utilisateurs de parcourir des informations en ligne, de prendre des rendez-vous, d’ajouter des événements à leurs calendriers, de répondre à des questions, de planifier des réunions, d’envoyer des messages, etc.

 

Applications du ML :

 

  • Recommandations de produits en ligne

La plupart des sites Web commerciaux sur Internet disposent d’outils d’apprentissage automatique qui donnent des suggestions de divers produits en fonction de données historiques, c’est-à-dire l’historique de recherche précédent ou l’historique de navigation. Par exemple, si vous avez déjà recherché des livres en ligne et vous en avez acheté un, lorsque vous visitez à nouveau cette page après une période spécifique, la page de destination de ce site Web vous montrera une liste de livres dans un créneau similaire. Il fait également des recommandations en fonction de ce que vous avez aimé, ajouté à votre panier et d’autres pratiques connexes.

 

  • Filtrage des e-mails et des logiciels malveillants

Les spams et les logiciels malveillants sont devenus une immense menace pour la sécurité des utilisateurs en ligne. De nos jours, la plupart des fournisseurs de services de messagerie utilisent des outils d’apprentissage automatique pour détecter et filtrer automatiquement les spams et les messages de phishing.

Par exemple, les filtres anti-spam de Gmail et Yahoo accomplissent quelque chose de plus que la simple vérification des e-mails de spam en utilisant des règles préexistantes. Ils créent eux-mêmes de nouvelles règles en fonction de ce qu’ils ont appris au fur et à mesure qu’ils acquièrent de l’expérience dans leurs opérations de filtrage du courrier indésirable.

 

Quel avenir pour l’IA et le ML ?

Les avancées des experts dans les domaines de l’intelligence artificielle et du machine learning s’accélèrent. Ces développements sont équipés pour résoudre des problèmes de plus en plus difficiles mieux que les gens ne le peuvent.

Cela implique que l’IA et le ML évoluent plus rapidement que l’histoire ne peut être écrite, de sorte que les attentes concernant leur avenir deviennent obsolètes dès qu’elles sont écrites. Les personnes qui croient que cette avancée se déroulera rapidement se concentreront sur une IA forte, et peu importe si elle est utile pour l’humanité. Parmi ceux qui prédisent des progrès continus, certains soulignent les avantages des méthodologies de ML prédictives plus intelligentes basées sur des données historiques et l’extraction de caractéristiques, qui pourraient sauver les gens des mésaventures actuelles ; l’autre partie insiste sur le risque existentiel d’une super-intelligence.

Compte tenu du développement spectaculaire de ces deux innovations, une chose est inévitable : nous sommes sur le point de vivre des montagnes russes pleines d’avancées technologiques dans les domaines du ML et de l’IA qui ouvriront la voie à des projets extraordinaires à l’avenir.

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