L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont deux des sujets technologiques dont on parle le plus aujourd'hui. Mais quelle est la différence entre eux ? L'IA est un domaine de l'informatique axé sur le développement de machines capables de penser et d'agir comme des humains.
L'apprentissage automatique, quant à lui, est une méthode permettant d'apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Dans cet article, nous explorerons les différences entre l'IA et l'apprentissage automatique, ainsi que leurs applications dans les entreprises et au-delà.
Qu'est-ce que l'IA?
La recherche sur l'IA traite de la question de savoir comment créer des ordinateurs capables d'un comportement intelligent.
Il existe trois types d'IA : faible, forte et générale. L'IA faible est programmée pour effectuer une tâche spécifique, comme jouer aux échecs ou identifier des objets. Une IA forte peut faire tout ce qu'un humain peut faire, et l'IA générale est une intelligence artificielle qui peut évoluer et s'améliorer avec le temps.
Qu'est-ce que le ML ?
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui traite de la question de savoir comment créer des systèmes informatiques capables d'apprendre à partir des données. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour détecter automatiquement des modèles dans les données, puis utiliser ces modèles pour faire des prédictions ou des recommandations.
L'apprentissage automatique a deux types : supervisé et non supervisé.
L'apprentissage supervisé est l'endroit où le système informatique reçoit un ensemble de données d'entraînement, et c'est ensuite à l'algorithme d'apprendre à partir de ces données et de faire des prédictions. L'apprentissage non supervisé est l'endroit où le système informatique reçoit des données mais ne dit pas quoi en faire.
Il devra apprendre des données elles-mêmes et essayer de trouver des modèles ou des relations.
8 différences entre l'IA et l'apprentissage automatique
Bien que les gens aient tendance à utiliser les deux termes de manière interchangeable, il existe en fait des différences essentielles entre les deux. L'IA est basée sur la fabrication de machines capables de penser et d'apprendre comme des humains, tandis que l'apprentissage automatique est la capacité des ordinateurs à apprendre par eux-mêmes en analysant des données.
- L'IA est basée sur la fabrication de machines capables de penser et d'apprendre comme des humains, tandis que l'apprentissage automatique est la capacité des ordinateurs à apprendre par eux-mêmes en analysant des données.
- L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA, ce qui signifie que tout l'apprentissage automatique est de l'IA, mais que toute l'IA n'est pas de l'apprentissage automatique.
- L'apprentissage automatique se concentre sur l'enseignement aux ordinateurs de la manière d'apprendre à partir des données, tandis que l'IA consiste à fabriquer des machines capables de penser et d'agir comme des humains.
- L'apprentissage automatique est principalement utilisé pour l'analyse prédictive, tandis que l'IA peut être utilisée à la fois pour l'analyse prédictive et la prise de décision.
- Les algorithmes d'apprentissage automatique sont principalement basés sur des statistiques et des probabilités, tandis que les algorithmes d'IA peuvent également être basés sur des règles et des heuristiques.
- L'apprentissage automatique est principalement utilisé pour analyser des données afin de trouver des modèles, tandis que l'IA peut également être utilisée pour générer de nouvelles données ou connaissances.
- L'apprentissage automatique est principalement utilisé pour l'apprentissage supervisé, tandis que l'IA peut également être utilisée pour l'apprentissage non supervisé.
- Les algorithmes d'apprentissage automatique sont principalement optimisés pour la précision, tandis que les algorithmes d'IA peuvent également être optimisés pour d'autres facteurs tels que l'efficacité de calcul ou l'interprétabilité.
Quels sont quelques exemples d'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique ?
Cela se produit grâce à l'utilisation d'algorithmes qui analysent les données, puis font des prédictions ou des décisions basées sur ces données.
Il existe de nombreuses applications différentes pour l'apprentissage automatique, qui vont des assistants personnels comme Siri et Google Now, à la prévention de la fraude et au diagnostic du cancer.
Voici d'autres exemples d'apprentissage automatique en cours d'utilisation :
- Véhicules autonomes
- Détection de fraude
- Reconnaissance de la parole
- Prédire le comportement des consommateurs
L'IA, en revanche, est un terme plus général qui fait référence à tout type d'intelligence artificielle, y compris l'apprentissage automatique. Ainsi, même si tout l'apprentissage automatique est de l'IA, toute l'IA n'est pas de l'apprentissage automatique. Voici d'autres exemples d'IA :
- Robots
- Assistants virtuels
- Vision par ordinateur
- Traitement du langage naturel
- Robotique
En général, la recherche sur l'IA traite de la question de savoir comment créer des ordinateurs capables d'un comportement intelligent. Alors que l'apprentissage automatique vise à permettre aux ordinateurs d'apprendre par eux-mêmes, sans être explicitement programmés.
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA et relève donc du terme générique plus large d'IA.
Pourquoi l'IA et le ML sont-ils importants ?
L'IA et le ML sont importants car ils permettent aux entreprises d'automatiser les tâches, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent. Ils peuvent également être utilisés pour prendre de meilleures décisions en fournissant des informations qui ne seraient pas possibles avec la seule intelligence humaine.
De plus, l'IA et le ML deviennent de plus en plus importants à mesure que nous entrons dans l'ère du big data. Avec de plus en plus de données générées chaque jour, les entreprises ont besoin de l'IA et du ML pour passer au crible ces données et trouver les informations qui les aideront à prendre de meilleures décisions.
L'IA et le ML sont également importants car ils offrent un avantage concurrentiel. Les entreprises capables d'exploiter ces technologies pourront acquérir un avantage significatif sur leurs concurrents.
Quels sont les problèmes avec l'IA ?
Certains problèmes liés à l'IA incluent la perte d'emploi, car les machines peuvent effectuer de nombreux travaux que les humains effectuent traditionnellement. Il y a aussi le problème du biais, car les données utilisées pour former les algorithmes peuvent être biaisées, ce qui peut à son tour conduire à des résultats biaisés.
De plus, il existe un potentiel d'utilisation abusive, car l'IA peut être utilisée à des fins nuisibles telles que la création de fausses nouvelles ou être utilisée dans des cyberattaques.
IA vs Machine Learning – Quel est le meilleur ?
Il n'y a pas de réponse simple à cette question. L'IA et le ML sont tous deux importants, et celui qui est le meilleur dépend de l'application spécifique. Par exemple, si vous devez automatiser une tâche, l'IA est probablement la meilleure option.
Si vous devez faire des prédictions sur des événements futurs, le ML est probablement la meilleure option.
En général, les entreprises devraient viser à utiliser à la fois l'IA et le ML pour tirer le meilleur parti de ces technologies. L'IA peut permettre d'automatiser les tâches, tandis que le ML peut permettre de prendre de meilleures décisions.
En utilisant les deux technologies, les entreprises pourront tirer pleinement parti de chacune.
Liens directs
- Les meilleurs répondeurs
- Liste des meilleures machines virtuelles pour Linux
- Qu'est-ce que le référencement technique et comment le faire ? + Liste de contrôle SEO technique
Conclusion - IA vs Machine Learning 2024
Bien qu'il existe un certain chevauchement entre l'IA et l'apprentissage automatique, ils ne sont pas identiques. En bref, l'IA est un processus tandis que l'apprentissage automatique est une technique.
Le premier repose sur la prise de décisions basées sur des règles prédéterminées tandis que le second peut s'améliorer au fil du temps à mesure qu'il «apprend» de l'expérience. Il existe de nombreuses applications différentes pour l'IA et l'apprentissage automatique, à la fois dans les entreprises et au-delà.
J'espère que cela a dû vous aider à mieux comprendre le sujet.
