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IA vs Machine Learning

Découvrez comment l'IA et le Machine Learning peut être efficace dans votre entreprise.

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Hitachi Solutions > Blog > 2022 > 03 > IA vs Machine Learning

Des voitures autonomes à un ordinateur qui joue aux échecs, la technologie a parcouru un long chemin depuis ses débuts. Aujourd'hui l'Intelligence Artificielle (IA), le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) sont intégrés, dans tous les secteurs et à tous les niveaux. Qu’il s’agisse de la prévision des pannes d'équipement à l'interaction avec les clients via un chatbot, ces technologies sont devenues essentielles pour les opérations commerciales actuelles.

L'IA, le ML et le DL sont un sous-ensemble emblématique de l'informatique qui opère des changements dans tous les secteurs.

 

Histoire de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

 

Le concept d'intelligence artificielle (IA) existe depuis des siècles et ses origines remontent à l'Antiquité. L'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui a cependant des racines plus récentes. En 1950, le mathématicien Alan Turing publie « Computing Machinery and Intelligence », qui vise à répondre à la question « Les machines peuvent-elles penser ? Cet article a donné naissance au « test de Turing » qui est une méthode rependue pour tester l'intelligence d’une machine.

Depuis l'époque de Turing, de nombreuses avancées ont été réalisées dans le domaine de l'IA, notamment le développement d'un programme informatique capable de jouer aux dames contre un humain. Créé par l'informaticien Arthur Samuel, ce programme est capable d'enregistrer tous les mouvements précédents de l’adversaire et de les appliquer à sa stratégie. Cela signifie que l'ordinateur apprend des erreurs passées et joue à un niveau plus intelligent à chaque fois. Samuel a continuellement amélioré ce programme et en 1952 a inventé le terme "Machine Learning" (apprentissage automatique).

De la fin des années 1960 aux années 1990, l'IA a acquis une reconnaissance internationale grâce à des films populaires comme "2001 : A Space Odyssey" (1968), "Star Wars" (1977) et "Electric Dreams" (1984). Au cours de cette période, l'IA a fait des progrès qui ont rivalisé avec ceux montrés sur le grand écran. Dans les années 2000, l'IA s’est généralisée, apparaissant partout, il était alors possible de trouver des assistants intelligents aux services de cartographie en ligne par exemple. Bien qu'il ne soit pas aussi bien connu du grand public, le machine learning a également continué d'évoluer au fil des décennies et est aujourd'hui l'une des applications les plus courantes de l'IA.

 

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

 

Bien qu'il n'y ait pas de définition universellement reconnue de l'Intelligence Artificielle, elle peut être expliquée comme "une branche de l'informatique qui se focalise sur la construction de machines intelligentes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine".

 

Il existe deux types d'IA : l'IA étroite et l'IA générale.

 

L'IA étroite, également connue sous le nom d'IA faible, est un terme utilisé pour décrire les systèmes d'IA qui se concentrent sur une tâche particulière qui nécessiterait normalement une intelligence humaine. Il tire son nom de ses limites inhérentes - l'IA étroite ne peut être utilisée que pour accomplir une tâche limitée, ou une tâche à la fois. L'IA étroite est la forme la plus courante d'intelligence artificielle. On peut la trouver partout, des assistants intelligents aux systèmes de reconnaissance faciale en passant par les recommandations des moteurs de recherche et les modèles de maintenance prédictive.

En comparaison, l'IA générale, ou IA forte, est censée reproduire l'intelligence humaine et accomplir les mêmes tâches intellectuelles qu'un être humain pourrait. Selon TechTalks, cela implique d'être capable d'imiter "le bon sens, les connaissances de base, l'apprentissage par transfert, l'abstraction et la causalité". L'IA générale est encore largement théorique par nature. Cela dit, certaines applications d'IA, telles que l'analyse émotionnelle - qui s'appuie sur le traitement du langage naturel pour enregistrer l'émotion sous-jacente dans un texte - représentent les premières étapes de développement de cette technologie.

 

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

 

Le Machine Learning est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs « d’apprendre », c'est-à-dire d'utiliser de grandes quantités de données et d'algorithmes structurés et étiquetés pour identifier des modèles et faire des prédictions, le tout sans être explicitement programmé pour le faire. L'exemple le plus évident de Machine Learning est peut-être Google Maps, qui analyse les modèles de données de trafic passés et présents pour recommander l'itinéraire le plus rapide.

Là où le Machine Learning devient vraiment passionnant, c'est avec le Deep Learning. Il s’agit d’un sous-ensemble du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels - des systèmes informatiques inspirés du cerveau humain - pour ingérer et apprendre à partir de données structurées et non structurées. Un exemple de Deep Learning en action est celui des voitures sans conducteur, qui comprennent intrinsèquement le code de la route et peuvent réagir en temps réel à des éléments comme un panneau Stop ou une personne qui traverse la rue.

  • Intelligence artificielle(IA) - Un type de technologie de pointe qui imite l'intelligence humaine.
  • Machine Learning (ML) - Un sous-ensemble d'IA qui apprend des modèles à partir de l'analyse d'une grande quantité de données.
  • Deep Learning (DL) - Un sous-ensemble de ML qui utilise des réseaux de neurones pour apprendre des modèles à partir de données.

 

IA vs Machine Learning vs Deep Learning : principales différences

 

Bien que l'IA, le Machine Learning et le Deep Learning appartiennent tous à la même famille, ils ont chacun des qualités et des applications uniques. Le tableau ci-dessous aide à comprendre les principales différences entre les trois. Les informations contenues dans ce tableau ont été compilées par TechGig, Forbes et Javapoint.

 
 

Intelligence artificielle

Machine Learning

Deep Learning

Comment ça fonctionne

Simule l'intelligence humaine

Apprend des modèles de données passés sans être spécifiquement programmé pour le faire

Imite les réseaux de neurones biologiques du cerveau humain

Ingénierie

Créé à partir de la programmation

S'appuie sur de grandes quantités de données structurées et d'algorithmes pour apprendre

S'appuie sur de grandes quantités de données et d'algorithmes structurés et non structurés pour apprendre

Exemples courants

Assistants intelligents, chatbots, etc.

Recherche Google, filtres anti-spam, prévision de la demande, recommandations de produits, etc.

Véhicules autonomes, reconnaissance faciale, logiciel de traduction, etc.

Résultat souhaité

Imiter l'intelligence humaine pour résoudre des problèmes complexes

Analyser et apprendre des données pour effectuer une tâche particulière

Accomplir des tâches qui nécessitent traditionnellement l'intelligence humaine

 

 

Applications concrètes de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning

 

Les applications d'IA et du Machine Learning se retrouvent dans tous les secteurs. Ces technologies optimisent les processus métier, améliorent la productivité et sont souvent utilisées pour effectuer des analyses prédictives. Voici quelques exemples provenant de divers secteurs d’activité :

 

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Rob Worsley

Rob Worsley est un leader expérimenté dans le domaine des données et de l'analytique, ainsi qu'un expert en data science. Il est passionné par l'idée d'aider ses clients à devenir des entreprises « data-driven » en accélérant le passage à l’échelle des solutions de forte valeur ajoutée.

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