Apprentissage automatique contre Intelligence artificielle : principales différences

Il est très courant d’entendre les termes « apprentissage automatique » et « intelligence artificielle » utilisés dans un contexte erroné. C’est une erreur facile à commettre, car ce sont deux concepts distincts mais similaires qui sont étroitement liés. Avec cela dit, il est important de noter que l’apprentissage automatique, ou ML, est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, ou AI.

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

• Intelligence artificielle (AI) : L’AI est tout logiciel ou processus conçu pour imiter la pensée humaine et traiter l’information. L’AI inclut une large gamme de technologies et de domaines comme la vision par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel (NLP), les véhicules autonomes, la robotique et, enfin, l’apprentissage automatique. L’AI permet aux appareils d’apprendre et d’identifier l’information pour résoudre des problèmes et extraire des informations. 
• Apprentissage automatique (ML) : L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’AI, et c’est une technique qui consiste à enseigner aux appareils à apprendre l’information donnée à partir d’un ensemble de données sans intervention humaine. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent apprendre à partir des données au fil du temps, améliorant la précision et l’efficacité du modèle d’apprentissage automatique global. Une autre façon de le voir est que l’apprentissage automatique est le processus que l’AI subit lorsqu’il effectue des fonctions d’AI. 

Aspects clés de l’intelligence artificielle

De nombreuses définitions de l’intelligence artificielle ont émergé au fil des ans, ce qui est l’une des raisons pour lesquelles elle peut sembler quelque peu compliquée ou confuse. Mais sous sa forme la plus simple, l’AI est un domaine qui combine l’informatique et les ensembles de données robustes pour atteindre une résolution de problèmes efficace.

Aujourd’hui, le domaine de l’intelligence artificielle inclut des sous-domaines comme l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, qui impliquent des algorithmes d’AI qui font des prédictions ou des classifications basées sur les données d’entrée.

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

L’AI forte se compose de l’intelligence artificielle générale (AGI) et de l’intelligence artificielle supérieure (ASI). L’AGI est actuellement théorique, et elle fait référence à une machine ayant une intelligence égale à celle des humains. L’AGI serait auto-consciente et capable de résoudre des problèmes complexes, d’apprendre et de planifier pour l’avenir. En allant plus loin, l’ASI surpasserait l’intelligence et la capacité humaines.

L’une des façons de comprendre l’AI est de regarder certaines de ses applications, qui incluent :

• Reconnaissance de la parole : L’AI est la clé de nombreuses technologies de reconnaissance de la parole. Également appelée reconnaissance de la parole par ordinateur ou parole-à-texte, elle repose sur le NLP pour traduire la parole humaine en format écrit. 
• Vision par ordinateur : L’AI 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’AI alimente les chatbots dans l’industrie du service client, changeant la relation entre les entreprises et leurs clients. 
• Détection de la fraude : Les institutions financières utilisent l’AI pour repérer les transactions suspectes. 

Aspects clés de l’apprentissage automatique

Les algorithmes d’apprentissage automatique reposent 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 nécessite généralement que ces données soient prétraitées et organisées, ou sinon elles seraient prises en charge par des algorithmes d’apprentissage profond, qui est encore un sous-domaine de l’AI.

Lorsque nous regardons 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 automatiquement et améliorent leur précision analytique à chaque fois.

L’apprentissage automatique consiste en plusieurs techniques, chacune fonctionnant différemment :

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

Différence dans les compétences AI/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 individus qui souhaitent s’impliquer dans l’AI ou l’apprentissage automatique, il est important de reconnaître ce qui est requis pour chacun.

Lorsqu’il s’agit de l’AI, l’ensemble de compétences tend à être plus théorique que technique, tandis que l’apprentissage automatique nécessite une expertise technique élevée. Avec cela dit, il y a un certain chevauchement entre les deux.

Regardons d’abord les compétences principales requises pour l’intelligence artificielle :

• Science des données : Un domaine multidisciplinaire axé sur l’utilisation des données pour dériver des informations, les compétences en science des données sont cruciales pour l’AI. Elles peuvent inclure tout, de la programmation aux mathématiques, et elles aident les scientifiques des données à utiliser des techniques comme la modélisation statistique et la visualisation des données. 
• Robotique : L’AI fournit aux robots une vision par ordinateur pour les aider à naviguer et à percevoir leur environnement. 
• Éthique : Quiconque impliqué dans l’AI doit être bien versé dans toutes les implications éthiques d’une telle technologie. L’éthique est l’une des principales préoccupations concernant le déploiement des systèmes d’AI. 
• Connaissance du domaine : En ayant une connaissance du domaine, vous comprendrez mieux l’industrie. Cela vous aidera également à développer des technologies innovantes pour relever des défis et des risques spécifiques, en soutenant mieux votre entreprise. 
• Apprentissage automatique : Pour vraiment comprendre l’AI et l’appliquer de la meilleure façon possible, vous devriez avoir une solide compréhension de l’apprentissage automatique. Même si vous n’avez pas besoin de connaître tous les aspects techniques du développement de l’apprentissage automatique, vous devriez connaître les aspects fondamentaux. 

Lorsque nous regardons l’apprentissage automatique, les compétences tendent à devenir beaucoup plus techniques. Avec cela dit, il serait bénéfique pour quiconque souhaitant s’impliquer dans l’AI ou l’apprentissage automatique de connaître autant de ces compétences que possible :

• Programmation : Tout professionnel de l’apprentissage automatique doit être compétent dans des langages de programmation tels que Java, R, Python, C++ et Javascript. 
• Mathématiques : Les professionnels de l’apprentissage automatique travaillent étroitement avec des algorithmes et des mathématiques appliquées, ce qui est pourquoi ils devraient avoir de solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, associées à des connaissances mathématiques. 
• Architecture de réseau neuronal : Les réseaux neuronaux sont fondamentaux pour l’apprentissage profond, qui est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Les experts en apprentissage automatique ont une compréhension approfondie de ces réseaux neuronaux et de la façon dont ils peuvent être appliqués à travers les secteurs. 
• Données massives : Une partie majeure de l’apprentissage automatique est les données massives, où ces modèles analysent de vastes ensembles de données pour identifier des modèles et faire des prédictions. Les données massives font référence à l’extraction, à la gestion et à l’analyse efficaces de grandes quantités de données. 
• Informatique distribuée : Une branche de l’informatique, l’informatique distribuée est une autre partie majeure de l’apprentissage automatique. Elle fait référence à des systèmes distribués dont les composants sont situés sur des ordinateurs en réseau différents, qui coordonnent leurs actions en échangeant des communications.

Ce ne sont que quelques-unes des compétences en AI et en apprentissage automatique qui devraient être acquises par quiconque souhaitant s’impliquer dans ces domaines. Avec cela dit, tout dirigeant d’entreprise bénéficierait grandement de l’apprentissage de ces compétences, car cela l’aiderait à mieux comprendre ses projets d’AI. Et l’une des clés majeures du succès de tout projet d’AI est une équipe de dirigeants compétents qui comprennent ce qui se passe.

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