Intelligence artificielle vs apprentissage automatique « Machine learning »: quelle est la différence ?

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L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ou « machine learning » sont des termes souvent confondus et utilisés à tort de manière interchangeable, en particulier par les services marketing qui souhaitent donner à leur technologie une apparence sophistiquée. En fait, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont des choses très différentes, avec des implications très différentes pour ce que les ordinateurs peuvent faire et comment ils interagissent avec les humains.

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Machine learning : de l’analyse statistique et un apprentissage itératif

L’apprentissage automatique est le paradigme de l’informatique qui a conduit à la croissance du «Big Data» et de l’Intelligence Artificielle. C’est basé sur le développement de réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur. En général, cela est décrit comme une imitation de la façon dont les humains apprennent, mais c’est un peu trompeur. L’apprentissage automatique concerne en réalité l’analyse statistique et l’apprentissage itératif.

Un réseau d’un nouveau genre est spécialement conçu pour la formation et l’apprentissage à l’aide d’un réseau parallèle de neurones, chacun étant configuré pour un objectif spécifique. Le problème, tout comme pour la programmation classique, concerne la manière dont le programmeur humain le configure. Un réseau de neurones passe dans le domaine de l’apprentissage automatique une fois qu’une boucle de rétroaction corrective est introduite. Un algorithme d’apprentissage automatique est capable d’apprendre et d’agir sans que les programmeurs spécifient les différents scénarios possibles.

L’auto-apprentissage reste un processus plus efficace que l’optimisation manuelle d’un algorithme. Une fois formé, un algorithme d’apprentissage automatique est capable de trier les nouvelles entrées sur le réseau avec une grande rapidité et une grande précision en temps réel. Cela en fait une technologie essentielle pour la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage et les projets de recherche scientifique. Les réseaux de neurones sont actuellement le moyen le plus répandu d’apprentissage en profondeur, mais il existe aussi d’autres moyens d’obtenir un apprentissage automatique, même si la méthode décrite ci-dessus est actuellement la meilleure que nous ayons.

Intelligence Artificielle ou quand les machines imitent de manière convaincante

L’apprentissage automatique est une technique de traitement intelligente, il ne possède pas d’intelligence réelle. Un algorithme n’a pas à comprendre exactement pourquoi il se corrige automatiquement, mais comment il peut être plus précis à l’avenir. Cependant, une fois que l’algorithme a été appris, il peut être utilisé dans des systèmes qui semblent réellement posséder une intelligence. Un bon moyen de définir l’intelligence artificielle serait l’application d’un apprentissage automatique qui interagit avec les humains ou les imite de manière convaincante et intelligente.

Les intelligences artificielles peuvent être divisées en deux groupes principaux, appliqué ou général. L’intelligence artificielle appliquée est beaucoup plus accessible à l’heure actuelle. Il est plus étroitement lié aux exemples d’apprentissage automatique ci-dessus et est conçu pour effectuer des tâches spécifiques. Il peut s’agir de stocks commerciaux, de la gestion du trafic dans une ville intelligente ou d’aide au diagnostic des patients. La tâche ou le domaine de l’intelligence est limité, mais un apprentissage appliqué peut encore améliorer les performances de l’IA.

L’intelligence artificielle générale est, comme son nom l’indique, plus large et dispose de plus de capacité. Il peut gérer un plus grand nombre de tâches, de comprendre à peu près n’importe quel jeu de données et semble donc penser plus largement, tout comme les humains. L’intelligence générale serait théoriquement capable d’apprendre en dehors de son ensemble de connaissances d’origine, ce qui pourrait entraîner une croissance fulgurante de ses capacités. Il est intéressant de noter que les premières découvertes d’apprentissage automatique reflétaient des idées sur le développement du cerveau et l’apprentissage des personnes.

Il existe une grande différence entre l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, bien que le premier soit un élément très important du second. Nous continuerons presque certainement d’entendre parler pour les prochaines années à venir.