Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML) : comparaisons clés

Au cours des dernières années, les termes système expert (IA ) et l’apprentissage automatique (ML) sont en fait devenus des mots à la mode qui sont généralement utilisés de manière interchangeable. Bien que l’IA et le ML soient inextricablement liés et partagent des attributs similaires, ils ne sont pas exactement la même chose. Le ML est plutôt un sous-ensemble important de l’IA.

Les technologies d’IA et de ML sont partout autour de nous, des assistants vocaux numériques dans notre salon aux recommandations que vous voyez sur Netflix.

Bien que l’IA et le ML pénètrent un certain nombre de domaines humains, il existe encore beaucoup de confusion et d’obscurité concernant leurs similitudes, leurs différences et leurs applications principales.

Voici un aperçu plus approfondi de l’intelligence artificielle par rapport à l’apprentissage automatique, les différents types et comment les 2 technologies révolutionnaires se comparent.

Qu’est-ce que le système expert (IA ) ?

L’IA est définie comme une innovation de système informatique qui imite la capacité d’un humain à résoudre des problèmes et à établir des liens basés sur la perspicacité, la compréhension et l’intuition.

Le domaine de L’IA a pris de l’importance dans les années 1950. Cependant, les points des êtres artificiels dotés d’intelligence peuvent être déterminés précédemment dans différentes disciplines telles que la philosophie ancienne, le folklore grec et les histoires de fiction.

Une tâche notable du 20e siècle, le test de Turing, est généralement mentionnée lorsque faisant référence à l’histoire de l’IA. Alan Turing, également appelé « le père de l’IA », a développé le test et est surtout connu pour avoir développé un système informatique de décryptage qui a aidé les Alliés pendant la Seconde Guerre mondiale à comprendre les messages secrets envoyés par l’armée allemande.

Le test de Turing est utilisé pour déterminer si un fabricant peut penser comme une personne. Un système informatique ne peut réussir le test de Turing que s’il réagit aux préoccupations avec des réponses identiques aux réactions humaines.

Trois capacités essentielles d’un système informatique alimenté par l’IA consistent en l’intentionnalité, l’intelligence et la polyvalence. Les systèmes d’IA utilisent les mathématiques et la logique pour réaliser des tâches, incorporant souvent de grandes quantités d’informations, qui autrement ne seraient ni utiles ni possibles.

Applications typiques de l’IA

L’IA moderne est utilisée par de nombreuses entreprises innovantes et leurs consommateurs. Certaines des applications d’IA les plus courantes aujourd’hui comprennent :

• Moteur de recherche en ligne avancé (Google)
• Véhicules autonomes (Tesla)
• Recommandations sur mesure (Netflix, YouTube)
• Assistants personnels (Amazon Alexa, Siri)

Un exemple d’IA qui a volé la vedette en 2011, lorsque Watson d’IBM, un Supercalculateur alimenté par l’IA, a participé à la révélation du jeu télévisé populaire Watson a secoué l’industrie de la technologie après avoir battu deux champions précédents, Ken Jennings et Brad Rutter.

Au-delà de l’utilisation de la révélation du jeu, de nombreuses industries ont en fait ont adopté des applications d’IA pour améliorer leurs opérations, des fabricants lançant la robotique aux assureurs améliorant leur évaluation des risques.

Découvrez : Comment l’IA change la méthode d’apprentissage des langues

Types d’IA

L’IA est souvent divisée en deux catégories : l’IA étroite et l’IA de base.

• IA étroite : de nombreuses applications d’IA modernes sont considérées comme une IA étroite, conçues pour terminer des tâches spécifiques définies. Par exemple, un chatbot sur le site d’une entreprise est un exemple d’IA étroite. Un autre exemple est un service de traduction automatique, tel que Google Translate. Les voitures et camions autonomes en sont une autre application.
• IA générale : l’IA générale diffère de l’IA étroite, car elle inclut également des systèmes d’apprentissage automatique (ML) pour différentes fonctions. Il peut découvrir plus rapidement que les êtres humains et accomplir beaucoup mieux les tâches intellectuelles et d’efficacité.

Même si une IA est classée comme étroite ou générale, l’IA moderne est encore quelque peu restreinte. Il ne peut pas interagir exactement comme les êtres humains, mais il peut imiter les émotions. Néanmoins, l’IA ne peut pas vraiment avoir ou « ressentir » des sentiments comme un individu.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (ML) ?

Apprentissage automatique (ML ) est considéré comme un sous-ensemble de l’IA, dans lequel un ensemble d’algorithmes développe des modèles basés sur des informations d’échantillon, également appelées données d’apprentissage.

L’objectif principal d’une conception de ML est de faire des prédictions ou des décisions précises basées sur des informations historiques. Les services de ML utilisent d’énormes quantités d’informations semi-structurées et structurées pour faire des prévisions et des prédictions avec un haut niveau de précision.

En 1959, Arthur Samuel, un leader de l’IA et des jeux vidéo sur système informatique, a défini le ML comme une discipline qui permet aux ordinateurs de découvrir en permanence sans être explicitement programmés.

Une conception ML exposée à de toutes nouvelles données découvre, s’adapte et s’établit constamment par elle-même. De nombreux services achètent des services de ML car ils les aident à prendre des décisions, à prévoir les modèles futurs, à en savoir plus sur leurs consommateurs et à obtenir d’autres informations précieuses.

Types de ML

Il existe 3 principaux types de ML : supervisé, non surveillé et aide à savoir. Un chercheur de données ou un autre praticien du ML utilisera une version spécifique en fonction de ce qu’il souhaite prévoir. Voici ce que chaque type de ML implique :

• ML surveillé : Dans ce type de ML, les scientifiques des données alimenteront une conception de ML portant des informations de formation. Ils définiront également des variables spécifiques qu’ils souhaitent que l’algorithme évalue pour identifier les connexions. Dans l’apprentissage surveillé, l’entrée et la sortie des détails sont spécifiées.
• ML non supervisé : Dans le ML non supervisé, les algorithmes s’entraînent sur des informations non étiquetées, et le ML les parcourt pour reconnaître tout liens significatifs. Les données non étiquetées et les sorties ML sont prédéterminées.
• Connaître le renforcement : La connaissance du soutien inclut les chercheurs de données qui forment le ML pour terminer un processus en plusieurs étapes avec un ensemble prédéfini de directives à suivre. Des spécialistes programment des algorithmes ML pour terminer un travail et lui fourniront des commentaires positifs ou négatifs sur ses performances.

Applications de ML courantes

De grandes entreprises comme Netflix, Amazon, Facebook, Google et Uber placent le ML au cœur de leurs opérations de service. Le ML peut être utilisé dans de nombreuses méthodes, notamment via :

• Filtrage des e-mails
• Reconnaissance vocale
• Vision du système informatique (CV)
• Détection de spam/fraude
• Maintenance prédictive
• Détection des menaces de logiciels malveillants
• Automatisation des processus d’organisation (BPA)

Autre la façon dont ML est utilisé est d’alimenter les systèmes de navigation numériques. Par exemple, les applications Apple et Google Maps sur un appareil intelligent utilisent ML pour examiner le trafic, organiser les événements signalés par les utilisateurs comme les accidents ou les constructions, et trouver le conducteur un itinéraire optimal pour voyager. ML finit par être si omniprésent qu’il contribue même à déterminer les flux de médias sociaux d’un utilisateur.

IA vs ML : 3 ressemblances cruciales

L’IA et le ML partagent des qualités comparables et sont étroitement associés. ML est un sous-ensemble de l’IA, ce qui implique essentiellement qu’il s’agit d’une stratégie sophistiquée pour la comprendre. Le ML est parfois décrit comme la variante avancée existante de l’IA.

1. Een constante évolution

L’IA et le ML sont tous deux sur la voie de devenir quelques-unes des technologies les plus perturbatrices et transformatrices pour Date. Certains spécialistes affirment que les développements de l’IA et du ML auront un effet beaucoup plus considérable sur la vie humaine que le feu ou l’électricité.

La taille du marché de l’IA devrait atteindre environ 1 394,3 milliards de dollars d’ici 2029, selon un rapport de Fortune Service Insights. À mesure que de plus en plus d’entreprises et de consommateurs découvrent la valeur des solutions et des produits basés sur l’IA, le marché se développera et davantage d’investissements financiers seront réalisés dans l’IA. C’est exactement la même chose qui opte pour le ML : une étude de recherche recommande que le marché atteindra 209,91 milliards de dollars d’ici 2029.

2. Utiliser mune myriade d’avantages

Une autre part considérable de qualité de l’IA et du ML est la vaste gamme d’avantages qu’ils offrent aux entreprises et aux personnes. Les options d’IA et de ML aident les entreprises à atteindre la qualité opérationnelle, à améliorer l’efficacité des travailleurs, à se débarrasser des pénuries de main-d’œuvre et à accomplir des tâches jamais réalisées auparavant.

Deux autres avantages devraient découler de l’IA et du ML , y compris :

• Amélioration du traitement du langage naturel (TAL), un autre domaine de l’IA
• Établissement du métaverse
• Cybersécurité renforcée
• Hyperautomatisation
• Innovations low-code ou no-code
• La créativité émergente dans les appareils

L’IA et le ML affectent déjà les entreprises de toutes tailles et types, et les attentes sociétales plus larges sont élevées. L’achat et l’adoption de l’IA et du ML devraient stimuler l’économie, provoquer une concurrence plus féroce, créer une main-d’œuvre plus avertie en matière de technologie et inspirer l’innovation pour les générations futures.

3. Tirer parti du Big Data

Sans les données, l’IA et le ML ne seraient pas où ils en sont aujourd’hui. Les systèmes d’IA s’appuient sur de grands ensembles de données, en plus d’algorithmes de traitement itératifs, pour fonctionner de manière appropriée.

Les conceptions ML fonctionnent uniquement lorsqu’elles sont fournies avec différents types d’informations semi-structurées et structurées. Exploiter la puissance du Big Data est au cœur du ML et de l’IA plus largement.

En raison du fait que l’IA et le ML prospèrent sur les données, garantir leur qualité est une préoccupation majeure pour de nombreuses entreprises. Si un modèle ML reçoit des détails de mauvaise qualité, les sorties le refléteront.

Considérez cette situation : les organismes chargés de l’application des lois à l’échelle nationale utilisent des solutions de ML pour la police prédictive. Néanmoins, des rapports de police utilisant des informations de formation biaisées à des fins de BC ont émergé, ce que certains États perpétuent inévitablement les inégalités dans le système de justice pénale.

Ceci n’est qu’un exemple, mais il montre l’impact de la qualité des informations sur les performances de l’IA et du ML.

Lire également : ‘est-ce que les données non structurées dans l’IA ?

IA vs ML : 3 différences essentielles

Même avec les ressemblances énumérées ci-dessus, l’IA et le ML ont des différences qui les recommandent ne doivent pas être utilisés de manière interchangeable. Une méthode pour garder les 2 droits est de garder à l’esprit que tous les types de ML sont considérés comme de l’IA, mais que toutes les sortes d’IA ne sont pas du ML.

1. Portée

L’IA est un terme global qui décrit un appareil qui inclut un certain niveau d’intelligence humaine. Il est considéré comme un principe large et est souvent vaguement spécifié, alors que le ML est un concept plus spécifique avec une portée minimale.

Les spécialistes du domaine de l’IA établissent des systèmes intelligents capables d’effectuer de nombreuses tâches complexes comme un humain. D’autre part, les scientifiques ML passeront du temps à encadrer des machines pour réaliser un travail spécifique et fournir des résultats précis.

En raison de cette distinction principale, il est juste de dire que les spécialistes utilisant l’IA ou le ML peuvent utiliser différents composants de données et d’informatique pour leurs tâches.

2. Succès contre précision

Une autre différence entre les services d’IA et de ML est que l’IA vise à augmenter les chances de succès, tandis que le ML cherche à améliorer la précision et à déterminer des modèles. Le succès n’est pas aussi approprié dans le ML que dans les applications d’IA.

Il est également entendu que l’IA vise à découvrir le service optimal pour ses utilisateurs. Le ML est utilisé régulièrement pour trouver une solution, idéale ou non. Il s’agit d’une différence subtile, mais qui illustre davantage l’idée que le ML et l’IA ne sont pas exactement les mêmes.

En ML, il existe une idée appelée « paradoxe de la précision », dans laquelle les modèles ML peuvent atteindre une valeur de précision élevée, mais peuvent donner aux professionnels une fausse facilité car l’ensemble de données peut être extrêmement déséquilibré.

3. Des résultats distincts

L’IA est un principe beaucoup plus large que le ML et peut être utilisée de manière à aider l’utilisateur à atteindre le résultat souhaité. L’IA utilise également des méthodes de raisonnement, de mathématiques et de réflexion pour accomplir ses tâches, tandis que le ML peut simplement découvrir, ajuster ou s’autocorriger lorsqu’il est présenté à de toutes nouvelles informations. Dans un sens, le ML a en fait des capacités plus limitées que l’IA.

Les modèles de ML peuvent simplement atteindre un résultat établi, mais l’IA se concentre davantage sur la création d’un système intelligent pour obtenir plus d’un résultat.

Cela peut être déroutant, et les distinctions entre l’IA et le ML sont subtiles. Attendez-vous à un service de ML formé pour prévoir les ventes futures. Il suffirait de faire des prédictions basées sur les données utilisées pour l’enseigner.

Néanmoins, une entreprise pourrait acheter l’IA pour accomplir de nombreuses tâches. Google utilise l’IA pour un certain nombre de raisons, telles que pour améliorer son moteur de recherche, intégrer l’IA dans ses produits et développer un accès équivalent à l’IA pour le grand public.

Reconnaître les distinctions entre l’IA et le ML

La plupart des progrès que nous avons constatés ces dernières années concernant l’IA et le ML devraient se poursuivre . ML a en fait contribué à alimenter l’innovation dans le domaine de l’IA.

L’IA et le ML sont des sujets extrêmement complexes que certaines personnes trouvent difficiles à comprendre.

Indépendamment de leur nature mystificatrice, l’IA et le ML sont rapidement devenus des outils vitaux pour les services et les clients, et les avancées les plus récentes en matière d’IA et de ML pourraient transformer notre méthode de vie.

Lire ensuite :La sensibilité de l’IA est-elle importante pour l’entreprise ?