Apprentissage automatique contre intelligence artificielle : principales différences

Il n’est que trop courant d’entendre les termes « apprentissage automatique » et « intelligence artificielle » jetés dans le mauvais contexte. C’est une erreur facile à faire car ce sont deux concepts distincts mais similaires qui sont 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 est un logiciel ou un processus conçu pour imiter la pensée humaine et traiter l’information. L’IA comprend un large éventail de technologies et de domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (TAL), 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 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 cela est que l’apprentissage automatique est le processus par lequel l’IA passe lorsqu’elle exécute des fonctions d’IA.

Principaux aspects 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 cela peut sembler un peu compliqué ou déroutant. Mais dans sa forme la plus simple, l’IA est un domaine qui combine l’informatique et des ensembles de données robustes pour 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 connue sous le nom d’IA étroite ou d’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 dotée d’une intelligence de type humain. 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 compétences humaines.

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

  • Reconnaissance de la parole: L’IA est la clé de nombreuses technologies de reconnaissance vocale. Également connu sous le nom de reconnaissance vocale par ordinateur ou de synthèse vocale, il s’appuie sur la PNL pour traduire la parole humaine sous forme écrite.
  • 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 marquer des photos, des images de santé, des voitures autonomes, etc.
  • Service Clients: L’IA propulse les chatbots dans l’industrie du service client, modifiant la relation entre les entreprises et leurs clients.
  • Détection de fraude: Les institutions financières utilisent l’IA pour détecter 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 caractéristiques spécifiques. L’apprentissage automatique a souvent 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 autre sous-domaine de l’IA.

Lorsque nous examinons le concept plus large d’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 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 des données et découvrir des modèles sans intervention humaine.
  • Apprentissage par renforcement: Cette technique entraîne des modèles à prendre une séquence de décisions et est basée sur un système de récompense/punition.

Différence dans les ensembles de 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 dont chacun a besoin.

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

Voyons d’abord les principales compétences nécessaires à l’intelligence artificielle :

  • Sciences des données : Domaine multidisciplinaire axé sur l’utilisation des données pour obtenir des informations, les compétences en science des données sont cruciales pour l’IA. Ils peuvent inclure tout, de la programmation aux mathématiques, et aider les scientifiques des données à utiliser des techniques telles que la modélisation statistique et les visualisations de données.
  • Robotique : L’IA fournit aux robots une vision par ordinateur pour les aider à naviguer et à ressentir leur environnement.
  • Éthique: Toute personne impliquée dans l’IA devrait 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 au mieux de vos capacités, vous devez avoir une solide compréhension de l’apprentissage automatique. Bien que vous n’ayez pas besoin de connaître tous les aspects techniques du développement de l’apprentissage automatique, vous devez en connaître les principes 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 savoir autant que possible :

  • Programme: Chaque professionnel de l’apprentissage automatique doit maîtriser les langages de programmation tels que Java, R, Python, C++ et Javascript.
  • Math: Les professionnels du ML travaillent beaucoup avec des algorithmes et des mathématiques appliquées, c’est pourquoi ils doivent avoir de solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, combinées 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 le Big Data, où ces modèles analysent de grands ensembles de données pour identifier des modèles et faire des prédictions. Les mégadonnées désignent l’extraction, la gestion et l’analyse efficaces de grandes quantités de données.
  • Informatique distribuée : Branche de l’informatique, l’informatique distribuée est une autre partie importante de l’apprentissage automatique. Il fait référence à des systèmes distribués dont les composants sont situés sur plusieurs 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 souhaite s’impliquer dans les domaines. Cela étant 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 compétents qui comprennent ce qui se passe.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’acquisition de certaines de ces compétences en IA ou en ML, consultez notre liste des meilleures. science des données et apprentissage automatique certifications.

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