Apprentissage automatique (ML) et intelligence artificielle (AI) : quelles sont les différences ?
introduction
Les termes « Machine Learning » (ML) et « Artificial Intelligence » (AI) sont devenus des mots à la mode ces derniers temps, et tous deux ont apporté des changements révolutionnaires dans la manière dont les entreprises se rapprochent de leurs clients. Presque toutes les industries ont adopté ces technologies pour mieux vendre, pour personnaliser en fonction des besoins des clients. Il est compréhensible que le ML et l’IA soient inextricablement liés, et bien qu’ils partagent plusieurs caractéristiques similaires, ils ne sont pas identiques. Dans cet article, nous analysons les deux technologies, ainsi que les différences qu’elles présentent, par opposition aux similitudes qu’elles partagent.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble, une branche de l’intelligence artificielle, et il utilise des données, des méthodes statistiques et des algorithmes pour imiter l’intelligence humaine. Elle est définie de manière générale comme la capacité de la machine à agir comme les humains et à effectuer des tâches complexes, presque de la même manière que les humains résolvent des problèmes. Le ML permet de découvrir des informations clés dans les projets d’exploration de données et les informations ainsi découvertes seront utilisées de multiples façons, mais principalement pour mieux servir les clients. Les informations recueillies par le ML faciliteront le processus de prise de décision pour la création d’applications logicielles.
L’apprentissage automatique est souvent catégorisé selon la manière dont ces algorithmes deviennent précis dans leurs prédictions, et le niveau de leur précision. Il y a donc quatre approches avec lesquelles vous pouvez faire du ML -.
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage semi-supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
Les data scientists décident de l’approche à adopter en fonction des données qu’ils veulent prédire.
Le ML est largement utilisé dans toutes les applications, et l’un des exemples les plus pertinents dont vous avez fait l’expérience est probablement le moteur de recommandation de Facebook. Vous l’avez probablement ressenti dans le fil d’actualité lorsque vous le faites défiler. La fonction de personnalisation des actualités est étonnante. Dès que vous vous arrêtez pour lire ou regarder quelque chose d’intéressant, vous continuez à recevoir des articles similaires. Le moteur de recommandation évolue en permanence pour s’adapter aux habitudes de navigation de l’utilisateur. Dès que vous ne lisez pas un message particulier de quelqu’un, le fil d’actualité ne l’affiche plus. D’autres exemples où le ML est très utile sont :
- Voitures à conduite autonome – Grâce à la technologie ML, le conducteur peut être alerté lorsqu’il voit un objet et peut ainsi s’en écarter.
- Assistants intelligents – Les assistants virtuels utilisent le ML supervisé et non supervisé pour comprendre la parole naturelle.
- Gestion de la relation client – Les logiciels de gestion de la relation client peuvent analyser les courriels importants et indiquer aux membres de l’équipe les courriels auxquels il faut répondre en premier. Les systèmes sophistiqués de ML peuvent également inciter les équipes de vente à donner des réponses efficaces.
Intelligence artificielle
En termes simples, l’intelligence artificielle ou IA est une branche de l’informatique qui permet aux robots contrôlés par ordinateur d’agir intelligemment, d’exécuter des tâches, de résoudre des problèmes, etc. Pour ce faire, les ordinateurs utilisent des données en temps réel et peuvent exécuter toute une série de fonctions avancées.
Les possibilités offertes par l’IA sont énormes et très encourageantes pour les entreprises, mais également utiles pour les consommateurs. Vous avez des robots d’entrepôt qui peuvent naviguer dans les systèmes de cybersécurité et analyser continuellement les stocks, et des assistants virtuels qui peuvent prédire les réponses des utilisateurs et donner des réponses intelligentes. L’IA combine les statistiques, l’analyse des données, l’informatique, la linguistique, les neurosciences, l’ingénierie matérielle et logicielle, et souvent aussi la philosophie et la psychologie. La technologie dépend également du ML et de l’apprentissage profond pour atteindre ses prédictions et utiliser des techniques comme la prévision, les prédictions, la récupération intelligente des données et d’autres fonctionnalités pour aider les entreprises à comprendre et à communiquer avec leurs clients.
Cela prouve que le ML et l’IA ne sont pas une seule et même chose, et qu’ils ne peuvent pas être confondus comme étant une seule et même chose.
Mais le ML et l’IA sont également liés, voici comment
L’ordinateur utilise l’IA pour penser et agir comme des êtres humains, en effectuant des tâches par lui-même.
L’ordinateur utilise le ML pour développer son intelligence.
L’apprentissage automatique aide à développer l’intelligence artificielle, mais il n’est pas obligatoire que l’IA soit développée en utilisant uniquement l’apprentissage automatique, l’apprentissage automatique rend simplement l’IA plus pratique.
Le ML relie la science des données à l’IA, car il s’agit d’apprendre à partir des données. La science des données est d’ailleurs l’étude des systèmes et des processus de données pour aider à maintenir les ensembles de données et à en tirer du sens. Le travail des scientifiques des données consiste à utiliser des outils, des technologies, des algorithmes, des principes et des applications pour donner un sens aux ensembles de données aléatoires.
Les différences qui distinguent l’IA et le ML
L’IA, abréviation de « intelligence artificielle », est la capacité d’acquérir des connaissances et de les appliquer.
Le ML, abréviation de Machine Learning, est l’acquisition de ces connaissances ou compétences.
L’IA vise à augmenter les chances de réussite, mais ne se préoccupe pas de la précision.
ML se concentre sur la précision, mais ne se préoccupe pas de la réussite.
Avec l’IA, vous pouvez développer un système intelligent capable d’effectuer toute une série de tâches complexes.
Avec le ML, les machines ne peuvent effectuer que les tâches pour lesquelles elles sont formées.
L’IA peut fonctionner comme un programme informatique et effectuer un travail intelligent.
Dans le ML, la machine prend les données et apprend d’elles.
Le champ d’application de l’IA est très large et peut être utilisé dans une grande variété d’applications.
Le champ d’action de ML est très limité.
Avec l’IA, vous pouvez simuler l’intelligence naturelle, agir comme des humains pour résoudre des problèmes complexes.
Avec le ML, vous pouvez apprendre des données pour une tâche et avoir une performance optimale sur cette tâche particulière.
L’IA est une question de prise de décision. L’objectif est également de trouver des solutions optimales pour les utilisateurs.
Avec le ML, les systèmes apprennent de nouvelles choses à partir des données collectées, et les niveaux de précision sont assez élevés. Il s’agit toutefois d’un inconvénient. Si les modèles ML peuvent afficher une valeur de précision élevée au départ, l’ensemble de données peut être très déséquilibré, ce qui peut induire les chercheurs en erreur.
L’IA s’attache à trouver la solution optimale.
ML doit juste trouver une solution, optimale ou non.
L’IA combine le ML et l’apprentissage profond pour imiter l’intelligence humaine.
Le ML est un sous-ensemble de l’IA.
Avec l’IA, vous obtenez des systèmes et des prédictions intelligents.
Avec ML, vous obtenez des connaissances.
L’IA fonctionne avec tous les types de données – structurées, semi-structurées et non structurées.
Le ML fonctionne uniquement avec des données structurées et non structurées.
L’IA est un concept plus large, car il concerne les machines qui imitent l’intelligence humaine dans une certaine mesure. Il s’agit donc d’un terme vaguement défini. La ML est plus limitée parce que les chercheurs en ML se concentrent sur l’apprentissage des machines à effectuer une tâche spécifique et à fournir des rapports précis sur cette base.
Découvrez ces utilisations clés :
Siri utilise l’IA et s’améliore chaque jour. Google Translate et les robots humanoïdes intelligents comme Sophia utilisent également l’IA.
Les utilisations de ML sont si différentes. Nous avons déjà mentionné le moteur de recommandation. En outre, les prévisions de cours de bourse, les algorithmes de recherche de Google et les suggestions d’amis de Facebook utilisent également le ML. Même les banques utilisent cette technologie pour détecter les activités frauduleuses.
Conclusion
Les différences entre l’IA et le ML ne sont pas très évidentes, mais elles existent bel et bien. Si vous formez ML à prévoir les ventes futures sur la base d’une donnée particulière, c’est exactement ce qu’il sera capable de faire. L’IA est un système plus intelligent, qui peut donc certainement accomplir plus que ce pour quoi il a été formé. Cependant, le ML joue un rôle important dans le succès de l’IA. Les entreprises et les sites de commerce électronique ont une grande utilité pour l’IA et le ML.
Ces deux technologies sont irrévocablement intégrées dans le tissu de nos vies et nous en ressentirons l’impact où que nous soyons, que ce soit dans les affaires ou dans les activités de la vie quotidienne.
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Photos : Toile
L’auteur : Sascha Thattil travaille chez Software-Developer-India.com qui fait partie du groupe YUHIRO. YUHIRO est une entreprise germano-indienne qui fournit des programmeurs aux sociétés informatiques, aux agences et aux services informatiques.
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