Intelligence artificielle vs Machine Learning : Ces concepts sont-ils identiques ? Cet article répondra à vos préoccupations.
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable. Ce sont deux concepts distincts et différents, mais ils travaillent ensemble pour créer un tout puissant.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) est la capacité des machines à démontrer leur intelligence, contrairement à l’intelligence naturelle affichée par les humains et les autres animaux.
L’informatique définit la recherche sur l’IA comme l’étude des « agents intelligents » : tout appareil qui perçoit son environnement et prend des mesures pour augmenter ses chances d’atteindre ses objectifs.
En termes familiers, le terme « intelligence artificielle » est utilisé pour décrire des machines qui simulent des fonctions « cognitives » que les humains associent à d’autres esprits humains, comme « l’apprentissage » et la « résolution de problèmes ».
Nous comptons sur l’intelligence artificielle dans de nombreux gadgets que nous possédons et utilisons quotidiennement, des smartphones aux aides ménagères comme Siri sur les produits Apple. Les entreprises utilisent des techniques de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser les activités, accélérer la prise de décision et permettre aux clients de communiquer avec des chatbots .
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
L’apprentissage automatique est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle qui implique le développement de programmes informatiques capables d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions. L’objectif est que le programme améliore sa capacité à prédire et à expliquer pourquoi il a fait une certaine prédiction à mesure qu’il collecte davantage de données.
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont conçus pour absorber de grandes quantités de données et y trouver des modèles. Ils utilisent ensuite ces modèles pour faire des prédictions sur des événements ou des situations futurs.
Lorsque ces algorithmes sont correctement entraînés, ils peuvent faire de meilleures prédictions que les humains, en particulier lorsqu’ils prennent des décisions basées sur de nombreuses variables qui s’influencent mutuellement de manière complexe.
L’apprentissage profond , une forme avancée d’apprentissage automatique, va encore plus loin. Les modèles d’apprentissage profond utilisent des réseaux neuronaux massifs (des réseaux qui se comportent comme un cerveau humain pour interpréter rationnellement les données) pour apprendre des modèles complexes et générer des prédictions sans intervention humaine.
Intelligence artificielle vs Machine Learning
L’intelligence artificielle est un concept vaste qui couvre tous les types de technologies dont le comportement imite la pensée humaine. Les exemples les plus courants sont les assistants virtuels comme Siri ou Cortana, mais l’IA peut également être appliquée à de nombreux autres aspects de nos vies. Prenez, par exemple, les outils d’écriture d’IA qui aident les spécialistes du marketing et les entreprises à se développer .
Le Machine Learning est une sous-classe de l’intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs apprennent à effectuer des tâches en analysant de grandes quantités de données. Les systèmes d’apprentissage automatique « s’entraînent » eux-mêmes en examinant les choix que font les humains lorsqu’ils sont confrontés à des situations similaires, puis ils prennent leurs propres décisions sur la base de ces observations.
Un réseau neuronal, qui est une séquence d’algorithmes conçus d’après le cerveau humain, est une technique permettant d’éduquer un ordinateur à reproduire le raisonnement humain. Grâce à l’apprentissage profond, le réseau neuronal aide le système informatique à réaliser l’IA. En raison de cette relation intime, le débat entre l’IA et l’apprentissage automatique porte essentiellement sur la façon dont l’IA et l’apprentissage automatique interagissent.
Intelligence artificielle vs Machine Learning : Comment interagissent ils
Lorsque l’on tente de comprendre les différences entre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, il est utile de considérer la manière dont ils interagissent en raison de leur relation étroite. Voici comment l’IA et l’apprentissage automatique interagissent :
- L’apprentissage automatique et diverses autres méthodes sont utilisés dans la construction d’un système d’IA.
- La reconnaissance de formes dans les données est le point de départ du développement de modèles d’apprentissage automatique.
- Les modèles d’apprentissage automatique sont optimisés par des data scientists sur la base des modèles trouvés dans les données.
- La procédure est répétée et ses étapes sont améliorées jusqu’à ce que la précision des modèles soit suffisante pour le travail à effectuer.
Intelligence artificielle vs Machine Learning : Capacités
L’intersection de l’IA et de l’apprentissage automatique révèle un nouveau potentiel pour les entreprises de pratiquement tous les secteurs. Ce ne sont là que quelques-unes des compétences qui se sont révélées utiles pour aider les entreprises à transformer leurs processus et leurs produits :
Analyse prédictive
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont deux technologies différentes mais liées qui peuvent apprendre et faire des prédictions par elles-mêmes. L’IA repose sur le principe selon lequel les ordinateurs peuvent apprendre à effectuer des tâches qui seraient difficiles, voire impossibles pour les humains, comme reconnaître des images ou comprendre le langage naturel.
De plus, l’apprentissage automatique est une sous-catégorie de l’IA qui se concentre spécifiquement sur la réalisation de prédictions à l’aide de données. Les entreprises ont utilisé ces deux technologies pour prédire les tendances et les comportements, mais elles ont également des applications potentielles dans d’autres domaines tels que la santé et la finance.
En identifiant les liens de cause à effet dans les données, cette capacité aide les entreprises à prédire les tendances et les modèles de comportement.
Compréhension du langage naturel et reconnaissance vocale
La compréhension du langage naturel est la capacité d’un ordinateur à comprendre ce que disent les gens et à y répondre de manière appropriée. Le traitement du langage naturel (PNL) est la science de la construction de systèmes capables d’analyser, d’interpréter et de tirer un sens du langage humain.
La compréhension du langage naturel est la capacité de reconnaître le sens d’un langage écrit ou parlé, tandis que la reconnaissance vocale permet à un système informatique de distinguer les mots du langage parlé. Ces deux étapes constituent des étapes importantes vers la création de l’intelligence artificielle.
Le besoin de technologies de traitement du langage naturel et de reconnaissance vocale découle de problèmes liés aux méthodes de saisie traditionnelles telles que les claviers. Ils ne sont pas toujours assez précis ou rapides pour des tâches exigeantes telles que dicter une lettre ou rédiger un e-mail en conduisant sur l’autoroute.
Le traitement du langage naturel est utile dans les applications qui nécessitent une compréhension humaine des informations. Par exemple, il peut être utilisé pour identifier si un e-mail est du spam ou non et suggérer des réponses appropriées en fonction de son contenu.
Les logiciels de reconnaissance vocale permettent aux utilisateurs de fournir des informations vocales plutôt que via des claviers ou des écrans tactiles, offrant ainsi plus de flexibilité et de commodité lors de l’utilisation d’outils tels que les traitements de texte et les clients de messagerie. C’est l’opposé des logiciels de synthèse vocale .
Analyse des émotions
L’analyse des sentiments évalue l’attitude ou l’état émotionnel d’un locuteur ou d’un écrivain en analysant les « sentiments » contenus dans ses écrits. Le terme fait également référence à une branche de l’intelligence artificielle, de la linguistique informatique et de la recherche d’informations concernée par l’identification et la catégorisation des sentiments des utilisateurs dans les avis, les blogs, les tweets, etc.
L’analyse des sentiments peut être utilisée pour déterminer une attitude globale (positive, neutre ou négative) associée à un passage de texte. Il peut également analyser plus en détail les opinions exprimées par l’écrivain.
Les applications de l’analyse des sentiments incluent :
- Etude de marché : identifier les tendances dans les attitudes des consommateurs envers les produits et services.
- Surveillance des médias : détecter l’opinion publique sur des sujets dignes d’intérêt.
- Campagnes marketing ciblées.
- Construire des assistants automatisés.
- Détection des abus sur les réseaux sociaux.
- Détection de la fraude en ligne.
- Filtrage des courriers indésirables.
- Déterminer si un avis est authentique ou frauduleux.
Traitement vidéo et image
Les capacités de traitement vidéo et d’images de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique se sont considérablement développées ces dernières années. Ces capacités permettent la reconnaissance de visages, d’objets et d’actions dans des images et des vidéos et la mise en œuvre de fonctionnalités telles que la recherche visuelle.
Ces capacités sont particulièrement importantes pour les applications mobiles, où la bande passante est limitée et la taille de l’écran est petite. Ils peuvent également être utilisés pour améliorer la qualité de l’expérience utilisateur en personnalisant le contenu en fonction des préférences ou de l’historique d’un utilisateur.
La reconnaissance d’images permet aux applications basées sur l’IA d’analyser les images prises avec un appareil photo ou stockées dans une bibliothèque numérique. Les applications peuvent ensuite utiliser ces informations pour effectuer des tâches telles que classer l’image ou reconnaître les objets qu’elle contient.
Par exemple, une application peut identifier le type de fleur dans une image en reconnaissant ses pétales et ses feuilles ; cela permettrait à une autre application de suggérer des magasins de fleurs pertinents à proximité de l’emplacement actuel de l’utilisateur. C’est pourquoi l’IA peut jouer un rôle important dans le marketing vidéo .
Moteurs de recommandation
Les moteurs de recommandation sont utilisés pour suggérer des produits que les utilisateurs pourraient trouver intéressants. Ils utilisent l’analyse des données pour faire des suggestions basées sur le comportement passé des utilisateurs, ce qui signifie qu’ils peuvent être utilisés dans de nombreux secteurs.
Les moteurs de recommandation sont utilisés de différentes manières.
Recommander des articles et des vidéos aux utilisateurs
Par exemple, si vous lisez régulièrement des articles sur la politique, votre flux contiendra plus d’articles sur la politique que pour quelqu’un qui ne les lit pas aussi souvent.
Il s’agit d’un exemple de personnalisation de contenu, dans lequel des algorithmes sont utilisés pour adapter le contenu aux préférences spécifiques des utilisateurs.
Recommander des produits à acheter ou à essayer
Vous avez peut-être vu cela lors de vos achats en ligne : si vous visitez le site Web d’un magasin et consultez les articles de leur sélection, il y a souvent une boîte sur le côté qui suggère des articles connexes qui pourraient vous plaire en fonction de ce que vous avez vu auparavant.
Il s’agit d’un exemple de personnalisation de produits, dans lequel des algorithmes sont utilisés pour adapter les produits aux goûts et aux besoins de chaque client.
FAQ sur Intelligence artificielle vs Machine Learning
Le Machine Learning et l’intelligence artificielle sont-ils identiques ?
Bien qu’ils soient extrêmement étroitement liés l’un à l’autre, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ne sont pas la même chose. L’apprentissage automatique est l’un des sous-domaines relevant de l’intelligence artificielle.
Quelle est la différence entre l’intelligence artificiel et Machine Learning
L’intelligence artificielle fait référence au développement de logiciels permettant aux machines d’imiter le comportement humain.
Un sous-domaine de l’intelligence artificielle connu sous le nom Machine Learning permet aux ordinateurs d’apprendre automatiquement de l’expérience sans être spécifiquement programmés pour le faire. Le but de l’intelligence artificielle est de créer un jour un système informatique aussi intelligent que les humains, capable de résoudre des problèmes difficiles.
En résumé :
L’intelligence artificielle est la science qui permet aux ordinateurs de faire des choses qui semblent intelligentes et qui peuvent être généralisées pour résoudre des problèmes dans de nombreuses situations différentes.
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour entraîner les ordinateurs afin d’améliorer leurs performances au fil du temps sans être explicitement programmé.
Quels sont les objectifs de l’IA et Machine Learning ?
L’objectif de l’intelligence artificielle est d’atteindre un niveau de résolution de problèmes qui dépasse les capacités de l’intellect naturel.
L’objectif de l’apprentissage automatique est d’ordonner certaines tâches sur la base de connaissances préalables afin de maximiser l’efficacité avec laquelle les machines accomplissent certaines tâches.
Existe-t-il un logiciel d’intelligence artificielle ?
Un logiciel d’intelligence artificielle est un type de programme informatique qui simule le comportement humain en étudiant divers modèles de données et en tirant des enseignements de ces études. Les meilleures fonctionnalités des logiciels d’IA incluent l’apprentissage automatique, la reconnaissance vocale et vocale, l’assistant virtuel et une foule d’autres fonctionnalités.
Des exemples de logiciels d’intelligence artificielle utilisés dans les petites entreprises et le marketing incluent les logiciels d’écriture d’IA (également des éditeurs longs ), les logiciels de dictée et les logiciels de synthèse vocale .
Une autre option consiste à travailler avec un cabinet de conseil en apprentissage automatique pour vous aider à résoudre vos problèmes commerciaux.
Autres ressources
- Les meilleurs rédacteurs d’IA de 2023 – Logiciels de rédaction d’IA (qui fonctionnent)
- 12 Risques et dangers de l’intelligence artificielle (IA)
- 6 extensions Chrome de synthèse vocale les plus populaires en 2023
Conclusion
En bref, l’intelligence artificielle consiste à faire en sorte que des machines intelligentes prennent des décisions intelligentes et prennent des mesures en traitant des informations et en reconnaissant des modèles.
D’un autre côté, l’apprentissage automatique vise à donner aux machines la capacité d’apprendre par l’exemple – sans nécessairement exiger que les humains fournissent les réponses.
Il semblerait que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique aient tous deux de nombreux avantages à offrir, et avec les progrès dans les domaines qui les rendent chaque jour plus efficaces et plus courants, cet avenir semble plus proche que jamais.
Il est difficile de dire à quoi serviront ces deux technologies dans les années à venir, mais je pense que l’on peut supposer qu’il y aura un certain nombre d’applications intéressantes.
