Machine Learning et Intelligence artificielle constituent deux solutions permettant d’assurer une gestion efficace des données auxquelles on peut faire face quotidiennement. Ces deux termes ne renvoient pas à la même réalité bien que partageant quelques traits communs. Il existe par conséquent une différence entre l’IA et le machine Learning qu’il faut absolument connaître afin de mieux les cerner sous leurs différentes facettes. Découvrez en quoi ces deux notions se distinguent l’une de l’autre.
Sommaire
Intelligence artificielle : ce que vous devez savoir
L’intelligence artificielle connue sous l’abréviation IA désigne la recherche de solutions qui permettent d’équiper des dispositifs informatiques de capacités semblables à celles des hommes. Il s’agit également de la partie de l’informatique à partir de laquelle on peut automatiser les comportements intelligents. Ainsi présentée, elle se démarque par ses trois caractéristiques que sont la capacité de modification du comportement, d’adaptation et d’apprentissage. Sa mise en œuvre se fonde sur 3 approches : expert, neuronique et algorithme. L’IA a révolutionné les techniques digitales ces derniers temps. Grâce à l’IA, on peut faire un grand nombre de choses, comme créer des textes, réaliser du montage de vidéos, accelerer une video, bref réaliser des tâches que les humains font d’habitude.
L’intelligence artificielle se décline sous deux grandes formes : l’IA faible et l’IA forte. Cette dernière, dont l’objectif reste la constitution de systèmes avec une plus grande autonomie, utilise une approche comparable à celle du comportement humain. Sous cette forme, l’intelligence artificielle se distingue par sa facilité d’adaptation et d’apprentissage. Quant à l’IA faible, son but est de soulager l’homme de ses tâches les plus fastidieuses. Pour y parvenir, elle a le choix entre reproduire un comportement particulier ou utiliser un programme informatique. En dépit de sa performance et de la rapidité de sa programmation, elle n’offre pas de possibilité en termes d’évolution. Ce qui est une limite majeure de l’intelligence artificielle dite faible.
La diversité de ses usages et domaines d’applications potentiels constitue un atout majeur de l’intelligence artificielle. On peut notamment citer la robotique, la reconnaissance visuelle, le système autonome, la compréhension du langage ou encore le machine learning. Un exemple concret est le « dreamgenerator » qui est un appareil photo révolutionnaire utilisant l’IA pour optimiser son usage.
Machine Learning : qu’est-ce que c’est ? Comment ça fonctionne ?
Le machine learning ou apprentissage automatique désigne une forme d’IA rendant les ordinateurs capables d’apprendre en absence de toute programmation explicite. Les applications du machine learning sont nombreuses dans le domaine du marketing digital. On peut mentionner quelques-unes telles que l’optimisation des créations et des messages, les enchères en temps réel, la modélisation d’audience, le modèle d’attribution, la prévention et la détention de fraude etc.
C’est une solution technologique qui se fonde sur la conception de programmes informatiques pouvant garantir l’acquisition de connaissances nouvelles. L’idée étant in fine de parvenir à une évolution et une amélioration de manière autonome en cas d’exposition à de nouvelles données. Le fonctionnement de cette technologie comporte quatre étapes que vous devez absolument connaître : collecte de dates brutes, organisation des datas, construction d’un modèle et prédiction.
Dans la première phase, il s’agit de récolter et référencer une quantité importante de données. La seconde étape consiste quant à elle à traiter les données, tandis que la troisième s’appuie sur l’algorithme en tant qu’unique modèle que doit imiter la machine. Enfin dans la dernière phase, il s’agit d’analyser et de prédire ce qui doit être réalisé.
Dans un processus de machine learning, l’apprentissage se déroule en deux étapes importantes. Au cours de la première dite phase d’entraînement, une partie des données est utilisée par la machine pour apprendre. Pendant la deuxième étape qui est celle de la vérification, la partie restante est utilisée en vue de la validation ou de l’invalidation de l’apprentissage. Tout comme l’intelligence artificielle dont il est un sous-domaine, le machine learning connaît une multitude d’applications. La reconnaissance faciale/ vocale, la médecine, la banque, l’automobile, le marketing digital ou encore l’informatique font partie des principaux domaines dans lesquels cette technologie s’applique. En matière de reconnaissance vocale et faciale, Siri avec Apple et Alexa d’Amazon sont quelques exemples palpables.
Dans un secteur aussi essentiel comme la médecine, l’apprentissage automatique s’utilise pour classifier les séquences d’ADN. Pour ce qui est du domaine bancaire, le learning machine est indispensable à la sécurité des transactions en permettant de détecter les éventuelles fraudes à la carte de crédit. En automobile, la voiture mise au point par Google constitue un exemple d’application du machine learning. Quant à l’informatique, c’est avec le clavier prédictif que cette solution technologique montre toute son utilité : clavier smartphone et moteur de recherche.