intelligence artificielle

IA contre ML : aperçu de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique

L’idée que les machines peuvent reproduire ou même surpasser la pensée humaine a servi d’inspiration pour les cadres informatiques avancés – et fait maintenant l’objet d’investissements massifs de la part d’innombrables entreprises. Au cœur de ce concept se trouvent l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML).

Ces termes sont souvent utilisés comme synonymes et interchangeables. En réalité, l’IA et le ML représentent deux choses différentes, bien qu’elles soient liées. En substance :

Intelligence artificielle peut être défini comme la capacité d’un système informatique à imiter ou à imiter la pensée et le comportement humains.

apprentissage automatiqueun sous-ensemble de l’IA, fait référence à un système qui apprend sans être explicitement programmé ou géré directement par des humains.

Aujourd’hui, l’IA et le ML jouent un rôle de premier plan dans pratiquement tous les secteurs et toutes les entreprises. Ils pilotent les systèmes d’entreprise et les appareils grand public. traitement du langage naturelvision industrielle, robotique, analyses prédictives et de nombreuses autres structures numériques s’appuient sur l’une ou l’autre de ces technologies pour fonctionner efficacement.

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Bref historique de l’IA et du ML

L’idée de construire des machines qui pensent comme des humains la société a longtemps été fascinée. Au cours des années 1940 et 1950, des chercheurs et des scientifiques, dont Alan Turing, ont commencé à explorer l’idée de créer un “cerveau artificiel”. En 1956, un groupe de chercheurs du Dartmouth College a commencé à explorer l’idée plus en profondeur. Lors d’un atelier organisé à l’université, le terme “intelligence artificielle” est né.

Dans les décennies suivantes, le domaine a progressé. En 1964, Joseph Weizenbaum au Laboratoire d’intelligence artificielle du MIT a inventé un programme appelé ELIZA. Démontre la faisabilité du langage naturel et de la conversation sur une machine. ELIZA s’est appuyée sur un algorithme de correspondance de modèles de base pour simuler une conversation dans le monde réel.

Au cours des années 1980, avec l’émergence d’ordinateurs plus puissants, la recherche sur l’IA a commencé à s’accélérer. En 1982, John Hopfield a montré qu’un réseau de neurones pouvait traiter l’information de manière beaucoup plus avancée. Diverses formes d’IA ont commencé à prendre forme et le premier réseau de neurones artificiels (ANN) est apparu en 1980.

Au cours des deux dernières décennies, le domaine a remarquablement progressé, grâce à d’énormes gains en puissance de calcul et en logiciels. L’IA et maintenant le ML sont désormais largement utilisés dans une grande variété de déploiements d’entreprise. Ces technologies sont utilisées dans les systèmes de langage naturel comme Siri et Alexa, les véhicules autonomes et la robotique, les systèmes de prise de décision automatisés dans les jeux informatiques, les moteurs de recommandation comme Netflix et les outils de réalité étendue (XR) comme réalité virtuelle (VR) et réalité augmentée (AR).

L’apprentissage automatique, en particulier, a prospéré. Il est de plus en plus utilisé par les entités gouvernementales, les entreprises et autres pour identifier des modèles complexes et souvent insaisissables impliquant des statistiques et d’autres formes de données structurées et non structurées. Cela comprend des domaines aussi divers que l’épidémiologie et la santé, la modélisation financière et l’analyse prédictive, la cyber-sécurité, chatbots et autres outils utilisés pour les ventes et le support client. En fait, de nombreux fournisseurs proposent le ML dans le cadre d’applications d’analyse et de cloud.

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Quel est l’impact de l’intelligence artificielle ?

La capacité d’une machine à imiter la pensée et le comportement humains modifie profondément la relation entre ces deux entités. L’IA libère l’automatisation à grande échelle et permet une multitude de technologies et d’outils numériques plus avancés, notamment la réalité virtuelle, la réalité augmentée, les jumeaux numériques, la reconnaissance faciale et d’image, les appareils et systèmes connectés, la robotique, les assistants personnels et une variété de systèmes hautement interactifs.

Cela inclut les voitures autonomes qui naviguent dans des conditions réelles, les assistants intelligents qui répondent aux questions et allument et éteignent les lumières, les systèmes d’investissement financier automatisés, les caméras d’aéroport et la reconnaissance faciale. Ce dernier comprend les cartes d’embarquement biométriques que les compagnies aériennes utilisent aux portes d’embarquement et le système Global Entry qui ne nécessite qu’un scan facial pour passer les points de contrôle de sécurité.

En effet, les entreprises mettent l’IA au travail de manière nouvelle et innovante. Par exemple, les modèles de tarification dynamique utilisés par l’industrie du voyage évaluent l’offre et la demande en temps réel et ajustent les prix des vols et des hôtels pour refléter l’évolution des conditions.

La technologie de l’IA est utilisée pour mieux comprendre la dynamique de l’évolution de l’offre et adapter les modèles et les prévisions d’offre. Dans les entrepôts, la technologie de vision artificielle (qui est prise en charge par l’IA) peut détecter des éléments tels que des palettes manquantes et des défauts de fabrication trop petits pour être détectés par l’œil humain. À propos de ça, chatbots analysez les commentaires des clients et fournissez des réponses contextuelles pertinentes en temps réel.

Sans surprise, ces fonctionnalités progressent rapidement, d’autant plus que les systèmes connectés sont ajoutés au mix. Des bâtiments intelligents, des réseaux de circulation intelligents et même des villes intelligentes prennent forme. Au fur et à mesure que les données arrivent, les systèmes d’IA déterminent la prochaine étape ou l’ajustement optimal.

De même, les jumeaux numériques sont de plus en plus utilisés par les compagnies aériennes, les sociétés énergétiques, les fabricants et autres pour simuler des systèmes et équipements réels et explorer virtuellement diverses options. Ces simulateurs avancés prédisent la maintenance et les pannes, mais fournissent également des informations sur des moyens moins chers et plus sophistiqués de faire des affaires.

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Quel est l’impact de l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique a également considérablement progressé ces dernières années. À l’aide d’algorithmes statistiques, l’apprentissage automatique libère des informations traditionnellement associées à l’exploration de données et à l’analyse humaine.

À l’aide de données d’échantillon, appelées données d’entraînement, il identifie des modèles et les applique à un algorithme, qui peut changer au fil du temps. L’apprentissage en profondeur, un type d’apprentissage automatique, utilise des réseaux de neurones artificiels pour simuler le fonctionnement du cerveau humain.

Voici les principales manières d’utiliser le ML :

enseignement supervisé, qui oblige une personne à identifier les signes et sorties souhaitables.

apprentissage non superviséce qui permet au système de fonctionner indépendamment des humains et de trouver un débouché précieux.

Apprentissage semi-supervisé et par renforcement, qui implique un programme informatique qui interagit avec un environnement dynamique pour atteindre des objectifs et des résultats identifiés. Un exemple de ce dernier est un jeu d’échecs sur ordinateur. Dans certains cas, les scientifiques des données utilisent une approche hybride qui combine des éléments de plusieurs de ces méthodes.

Voir aussi : L’avenir de l’intelligence artificielle

Une variété d’algorithmes

Différents types d’algorithmes d’apprentissage automatique jouent un rôle clé :

Les réseaux de neurones: Les réseaux de neurones simuler la façon dont le cerveau humain pense. Ils sont idéaux pour la reconnaissance de formes et sont largement utilisés pour le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et la reconnaissance vocale.

Régression linéaire: La technique est utile pour prédire des valeurs numériques, telles que la prévision des prix des vols ou de l’immobilier.

Régression logistique: Cette méthode utilise généralement un modèle de classification binaire (comme “oui/non”) pour étiqueter ou catégoriser quelque chose. Une utilisation courante de cette technologie consiste à identifier les spams dans les e-mails et à mettre sur liste noire les codes ou logiciels malveillants indésirables.

Regroupement: Cet outil de ML utilise un apprentissage non supervisé pour identifier des modèles que les humains peuvent ignorer. Un exemple de regroupement est la performance d’un fournisseur pour le même produit dans différentes installations. Cette approche peut être utilisée dans le domaine de la santé, par exemple, pour comprendre comment différentes conditions de style de vie affectent la santé et la longévité.

Arbre de décision: L’approche prédit des valeurs numériques, mais elle exécute également des fonctions de tri. Il offre un moyen clair d’auditer les résultats, contrairement à d’autres formes de ML. Cette méthode fonctionne également avec les forêts aléatoires, qui combinent des arbres de décision.

Quelle que soit la méthode exacte, le ML est de plus en plus utilisé par les entreprises pour mieux comprendre les données et prendre des décisions. Ceci, à son tour, alimente une IA et une automatisation plus sophistiquées. Par exemple, l’analyse des sentiments relie les données de ventes historiques, les données des médias sociaux et même les conditions météorologiques pour adapter de manière dynamique les tactiques de fabrication, de marketing, de tarification et de vente. D’autres applications ML fournissent des moteurs de recommandation, la détection des fraudes et la classification des images utilisées pour les diagnostics médicaux.

L’un des points forts de l’apprentissage automatique est qu’il peut s’adapter de manière dynamique à mesure que les conditions et les données changent, ou qu’une organisation ajoute plus de données. Par conséquent, vous pouvez créer un modèle ML et l’adapter rapidement. Par exemple, un spécialiste du marketing peut développer un algorithme basé sur le comportement et les intérêts d’un client, puis adapter les messages et le contenu lorsque le client modifie son comportement, ses intérêts ou ses habitudes d’achat.

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Comment l’IA et le ML évoluent-ils dans l’entreprise ?

Comme mentionné, la plupart des éditeurs de logiciels – à travers un large éventail d’applications d’entreprise – proposent l’IA et le ML dans leurs produits. Ces systèmes simplifient de plus en plus la mise en œuvre d’outils puissants sans connaissances approfondies en science des données.

Pourtant, il y a quelques mises en garde. Pour les clients, tirer le meilleur parti des systèmes d’IA et de ML nécessite souvent une compréhension de l’IA et une certaine expérience. Il est également essentiel d’éviter le battage médiatique des fournisseurs lors de la sélection des produits. L’IA et le ML ne peuvent pas résoudre les problèmes commerciaux sous-jacents et, dans certains cas, peuvent générer de nouveaux défis, préoccupations et problèmes.

Quelles sont les préoccupations éthiques et juridiques?

L’IA et le ML sont au centre d’une controverse croissante – et ils doivent être utilisés à bon escient – et avec précaution. Ils ont été liés à des préjugés en matière d’embauche et d’assurance, au profilage racial et à une variété d’autres problèmes, notamment l’utilisation abusive des données, une surveillance inadéquate et des choses comme les contrefaçons profondes et les fausses nouvelles et informations.

Il est de plus en plus évident que les systèmes de reconnaissance faciale sont considérablement moins précis pour identifier les personnes de couleur – et peuvent conduire au profilage racial. De plus, on s’inquiète de plus en plus des gouvernements et d’autres entités qui utilisent la reconnaissance faciale pour la surveillance de masse. Jusqu’à présent, il existe très peu de réglementation des pratiques d’IA. Toujours IA éthique apparaît comme une considération clé.

Quel est l’avenir du ML et de l’IA ?

Les technologies d’intelligence artificielle progressent rapidement et joueront un rôle de plus en plus important dans l’entreprise – et dans nos vies. Les outils d’IA et de ML peuvent réduire les coûts, améliorer la productivité, faciliter l’automatisation et stimuler l’innovation et la transformation de l’entreprise de manière remarquable.

À mesure que la transformation numérique progresse, diverses formes d’IA serviront de soleil autour duquel gravitent diverses technologies numériques. L’IA générera des systèmes de parole naturelle beaucoup plus avancés, des outils de vision artificielle, des technologies autonomes et bien plus encore.

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