Apprentissage automatique vs intelligence artificielle : principales différences

Il est très courant d'entendre les termes « apprentissage automatique » et « intelligence artificielle » dans le mauvais contexte. C'est une erreur facile à commettre, car il s'agit de deux concepts distincts mais similaires et étroitement liés. Cela dit, il est important de noter que l’apprentissage automatique, ou ML, est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, ou IA. 

Pour mieux comprendre ces deux concepts, définissons d'abord chacun d'eux : 

• Intelligence artificielle (IA): L’IA désigne tout logiciel ou processus conçu pour imiter la pensée humaine et traiter les informations. L'IA comprend un large éventail de technologies et de domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP), les véhicules autonomes, la robotique et enfin l'apprentissage automatique. L'IA permet aux appareils d'apprendre et d'identifier des informations pour résoudre des problèmes et extraire des informations. 
• Apprentissage automatique (ML) : L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA, et c'est une technique qui implique d'enseigner aux appareils à apprendre les informations fournies à un ensemble de données sans interférence humaine. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre des données au fil du temps, améliorant ainsi la précision et l'efficacité du modèle d'apprentissage automatique global. Une autre façon de voir les choses est que l'apprentissage automatique est le processus que l'IA subit lorsqu'elle exécute des fonctions d'IA. 

Aspects clés de l'intelligence artificielle

De nombreuses définitions de l'intelligence artificielle sont apparues au fil des ans, ce qui est l'une des raisons pour lesquelles elle peut sembler quelque peu compliquée ou déroutante. Mais dans sa forme la plus simple, l'IA est un domaine qui combine l'informatique et des ensembles de données robustes pour parvenir à une résolution efficace des problèmes. 

Le domaine actuel de l'intelligence artificielle comprend des sous-domaines tels que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, qui impliquent des algorithmes d'IA qui effectuent des prédictions ou des classifications basées sur des données d'entrée. 

L'IA est parfois divisée en différents types, tels que l'IA faible ou l'IA forte. L'IA faible, également appelée IA étroite ou intelligence artificielle étroite (ANI), est une IA qui a été formée pour effectuer des tâches spécifiques. C'est la forme d'IA la plus apparente dans notre vie quotidienne, permettant des applications comme Siri d'Apple et des véhicules autonomes. 

L'IA forte comprend l'Intelligence Générale Artificielle (AGI) et la Super Intelligence Artificielle (ASI). AGI n'est que théorique à ce stade et fait référence à une machine ayant une intelligence égale à celle des humains. AGI serait conscient de lui-même et capable de résoudre des problèmes très complexes, d'apprendre et de planifier pour l'avenir. En allant encore plus loin, ASI surpasserait l'intelligence et les capacités humaines. 

L'une des façons de comprendre l'IA consiste à examiner certaines de ses diverses applications, notamment : 

• Reconnaissance de la parole: L'IA est la clé de nombreuses technologies de reconnaissance vocale. Également appelé reconnaissance vocale par ordinateur ou synthèse vocale, il s'appuie sur la PNL pour traduire la parole humaine en format écrit. 
• Vision par ordinateur: L'IA permet aux ordinateurs d'extraire des informations à partir d'images numériques, de vidéos et d'autres entrées visuelles. La vision par ordinateur est utilisée pour le marquage de photos, l'imagerie médicale, les voitures autonomes et bien plus encore. 
• Service Client : L'IA alimente les chatbots dans l'ensemble du secteur du service client, modifiant ainsi la relation entre les entreprises et leurs clients. 
• Détection de fraude: Les institutions financières utilisent l'IA pour repérer les transactions suspectes. 

Aspects clés de l'apprentissage automatique 

Les algorithmes d'apprentissage automatique s'appuient sur des données structurées pour faire des prédictions. Les données structurées sont des données étiquetées, organisées et définies avec des fonctionnalités spécifiques. L'apprentissage automatique a généralement besoin que ces données soient prétraitées et organisées, sinon elles seraient prises en charge par des algorithmes d'apprentissage en profondeur, qui est encore un sous-domaine de plus de l'IA. 

Lorsque nous examinons le concept plus large de l'apprentissage automatique, il devient rapidement évident qu'il s'agit d'un outil très précieux pour les entreprises de toutes tailles. Cela est dû en grande partie à la quantité massive de données disponibles pour les organisations. Les modèles d'apprentissage automatique traitent les données et identifient des modèles qui améliorent la prise de décision commerciale à tous les niveaux, et ces modèles se mettent à jour d'eux-mêmes et améliorent leur précision analytique à chaque fois. 

L'apprentissage automatique consiste en quelques techniques différentes, chacune fonctionnant différemment : 

• Enseignement supervisé: Les données étiquetées « supervisent » les algorithmes et les entraînent à classer les données et à prédire les résultats. 
• Apprentissage non supervisé : Une technique d'apprentissage automatique qui utilise des données non étiquetées. Les modèles d'apprentissage non supervisés peuvent analyser les données et découvrir des modèles sans intervention humaine. 
• Apprentissage par renforcement: Cette technique entraîne des modèles à prendre une séquence de décisions, et elle est basée sur un système de récompense/punition. 

Différence dans les compétences IA/ML

Maintenant que nous avons séparé les deux concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, vous avez probablement deviné que chacun nécessite un ensemble de compétences différent. Pour les personnes qui cherchent à s'impliquer dans l'IA ou le ML, il est important de reconnaître ce qui est requis pour chacun. 

En ce qui concerne l'IA, l'ensemble des compétences a tendance à être plus théorique que technique, tandis que l'apprentissage automatique nécessite une expertise hautement technique. Cela dit, il y a un croisement entre les deux. 

Voyons d'abord les principales compétences requises pour l'intelligence artificielle : 

• Science des données: Domaine multidisciplinaire axé sur l'utilisation des données pour en tirer des informations, les compétences en science des données sont cruciales pour l'IA. Ils peuvent inclure tout, de la programmation aux mathématiques, et ils aident les scientifiques des données à utiliser des techniques telles que la modélisation statistique et la visualisation des données. 
• Robotique: L'IA fournit aux robots une vision par ordinateur pour les aider à naviguer et à détecter leur environnement. 
• Éthique: Toute personne impliquée dans l'IA doit bien connaître toutes les implications éthiques de cette technologie. L'éthique est l'une des principales préoccupations concernant le déploiement des systèmes d'IA. 
• Connaissance du domaine: En ayant une connaissance du domaine, vous comprendrez mieux l'industrie. Il vous aidera également à développer des technologies innovantes pour relever des défis et des risques spécifiques, afin de mieux soutenir votre entreprise. 
• Apprentissage automatique Pour vraiment comprendre l'IA et l'appliquer de la meilleure façon possible, vous devez avoir une solide compréhension de l'apprentissage automatique. Bien que vous n'ayez peut-être pas besoin de connaître tous les aspects techniques du développement de l'apprentissage automatique, vous devez en connaître les aspects fondamentaux. 

Lorsque nous examinons l'apprentissage automatique, les compétences ont tendance à devenir beaucoup plus techniques. Cela dit, il serait avantageux pour quiconque souhaitant s'impliquer dans l'IA ou le ML d'en connaître autant que possible :

• Programmation: Chaque professionnel de l'apprentissage automatique doit maîtriser les langages de programmation tels que Java, R, Python, C++ et Javascript. 
• Mathématiques: Les professionnels du ML travaillent beaucoup avec les algorithmes et les mathématiques appliquées, c'est pourquoi ils doivent avoir de solides compétences en analyse et en résolution de problèmes, associées à des connaissances mathématiques. 
• Architecture de réseau neuronal : Les réseaux de neurones sont fondamentaux pour l'apprentissage en profondeur, qui est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Les experts en ML ont une compréhension approfondie de ces réseaux de neurones et de la manière dont ils peuvent être appliqués dans tous les secteurs. 
• Big Data: Une partie importante de l'apprentissage automatique est constituée de mégadonnées, où ces modèles analysent des ensembles de données volumineux pour identifier des modèles et faire des prédictions. Les mégadonnées font référence à l'extraction, à la gestion et à l'analyse efficaces d'énormes quantités de données. 
• Informatique distribuée : Branche de l'informatique, l'informatique distribuée est un autre élément majeur de l'apprentissage automatique. Il fait référence à des systèmes distribués dont les composants sont situés sur différents ordinateurs en réseau, qui coordonnent leurs actions en échangeant des communications. 

Ce ne sont là que quelques-unes des compétences en IA et ML qui devraient être acquises par quiconque cherche à s'impliquer dans les domaines. Cela dit, tout chef d'entreprise bénéficierait grandement de l'apprentissage de ces compétences, car cela les aiderait à mieux comprendre leurs projets d'IA. Et l'une des principales clés du succès de tout projet d'IA est une équipe de dirigeants compétente qui comprend ce qui se passe.

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