AI vs ML : un aperçu de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont étroitement liés, mais finalement différents.

L'idée selon laquelle les machines peuvent reproduire, voire surpasser la pensée humaine, est devenue l'inspiration des cadres informatiques avancés - et aujourd'hui, d'innombrables entreprises réalisent d'énormes investissements. Au cœur de ce concept se trouvent l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML).

Ces termes sont souvent des synonymes et peuvent être utilisés de manière interchangeable. En réalité, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique représentent deux choses différentes, bien qu’elles soient liées. Essentiellement :

L'intelligence artificielle peut être définie comme la capacité des systèmes informatiques à imiter ou à imiter la pensée et le comportement humains.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui fait référence à un système capable d'apprendre sans être explicitement programmé ou directement géré par des humains.

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent un rôle important dans presque tous les secteurs et entreprises. Ils alimentent les systèmes d’entreprise et les appareils grand public. Le traitement du langage naturel, la vision industrielle, la robotique, l'analyse prédictive et de nombreux autres cadres numériques s'appuient sur l'une ou les deux de ces technologies pour fonctionner efficacement.

Une brève histoire de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique

L'idée de créer des machines capables de penser comme les humains a toujours fasciné la société dans son ensemble. Dans les 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 cette idée de manière plus approfondie. Lors d'un séminaire organisé à l'école, le terme « intelligence artificielle » est né.

Au cours des décennies suivantes, des progrès ont été réalisés dans le domaine. En 1964, Joseph Weizenbaum du laboratoire d'intelligence artificielle du MIT a inventé un programme appelé ELIZA. Il démontre la faisabilité du langage naturel et de la conversation sur les machines. ELIZA s'appuie sur des algorithmes de base de correspondance de modèles pour simuler des conversations du monde réel.

Dans les années 1980, avec l’émergence d’ordinateurs plus puissants, la recherche sur l’intelligence artificielle commence à s’accélérer. En 1982, John Hopfield a montré que les réseaux de neurones pouvaient traiter l'information de manière plus avancée. Diverses formes d’intelligence artificielle ont commencé à prendre forme, avec l’apparition du premier réseau de neurones artificiels (ANN) en 1980.

Au cours des deux dernières décennies, ce domaine a fait des progrès significatifs grâce aux énormes progrès de la puissance de calcul et des logiciels. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont désormais largement utilisés dans divers déploiements d’entreprise. Ces technologies sont utilisées dans les systèmes de langage naturel tels que Siri et Alexa, les voitures et robots autonomes, les systèmes de prise de décision automatisés dans les jeux informatiques, les moteurs de recommandation tels que Netflix et les réalités étendues (XR) telles que la réalité virtuelle (VR) et outil de réalité augmentée (AR).

Le Machine Learning est particulièrement en plein essor. Il est de plus en plus utilisé par les entités gouvernementales, les entreprises et autres pour identifier des modèles complexes et insaisissables impliquant des données statistiques et autres formes de données structurées et non structurées. Cela inclut des domaines tels que l'épidémiologie et les soins de santé, la modélisation financière et l'analyse prédictive, la cybersécurité, les chatbots et d'autres outils de vente et d'assistance aux clients. En fait, de nombreux fournisseurs proposent l’apprentissage automatique dans le cadre des applications de cloud computing et d’analyse.

Quels sont les impacts de l'intelligence artificielle ?

La capacité des machines à imiter la pensée et le comportement humains modifie profondément la relation entre ces deux entités. L'intelligence artificielle ouvre la voie à l'automatisation à grande échelle et prend en charge une gamme de technologies et d'outils numériques plus avancés, notamment la réalité virtuelle, la réalité augmentée, les jumeaux numériques, la reconnaissance d'images et de visages, les appareils et systèmes connectés, les robots, les assistants personnels et une variété de systèmes hautement interactifs.

Cela inclut des voitures autonomes qui naviguent dans le monde réel, des assistants intelligents qui répondent aux questions et allument et éteignent les lumières, des systèmes d'investissement financier automatisés, ainsi que des caméras d'aéroport et la reconnaissance faciale. Ces derniers incluent les cartes d'embarquement biométriques utilisées par les compagnies aériennes à la porte d'embarquement et les systèmes Global Entry qui scannent simplement votre visage pour passer les contrôles de sécurité.

En fait, les entreprises mettent l’IA au service de manières nouvelles et innovantes. Par exemple, les modèles de tarification dynamique utilisés dans l’industrie du voyage peuvent mesurer l’offre et la demande en temps réel et ajuster les prix des vols et des hôtels en fonction de l’évolution des conditions.

La technologie de l'intelligence artificielle est utilisée pour mieux comprendre la dynamique de l'évolution de l'offre et ajuster les modèles et les prévisions d'approvisionnement. Dans les entrepôts, la technologie de vision industrielle (alimentée par l’intelligence artificielle) peut détecter de petits problèmes tels que des palettes manquantes et des défauts de production invisibles à l’œil humain. Les chatbots, quant à eux, analysent les commentaires des clients et fournissent des réponses contextuelles en temps réel.

Comme vous pouvez le constater, ces capacités évoluent rapidement, en particulier lorsque des systèmes de connectivité sont ajoutés au mix. Des bâtiments intelligents, des réseaux de transport intelligents et même des villes intelligentes prennent forme. Au fur et à mesure que les données arrivent, le système d'IA détermine la meilleure étape ou l'ajustement suivant.

De même, les jumeaux numériques sont de plus en plus utilisés par les compagnies aériennes, les sociétés énergétiques, les fabricants et d'autres entreprises pour simuler des systèmes et des équipements réels et explorer diverses options virtuelles. Ces simulateurs avancés peuvent prédire la maintenance et les pannes, et fournir des informations sur des méthodes commerciales moins coûteuses et plus sophistiquées.

Quel est l'impact du machine learning ?

Ces dernières années, le machine learning a également fait des progrès significatifs. En utilisant des algorithmes statistiques, l’apprentissage automatique libère des informations traditionnellement associées à l’exploration de données et à l’analyse humaine.

Il utilise des exemples de données (appelées données d'entraînement) pour identifier des modèles et les appliquer à des algorithmes qui peuvent changer au fil du temps. L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour simuler le fonctionnement du cerveau humain.

Voici les principales méthodes d'utilisation de l'apprentissage automatique :

• Apprentissage supervisé, qui nécessite qu'un humain identifie les signaux et les sorties requis.
• Apprentissage non supervisé, permettant aux systèmes de fonctionner indépendamment des humains et de trouver des résultats précieux.
• Apprentissage semi-supervisé et apprentissage par renforcement, qui implique un programme informatique interagissant avec un environnement dynamique pour atteindre des objectifs et des résultats définis. Un exemple de ce dernier est le jeu d’échecs sur ordinateur. Dans certains cas, les data scientists utilisent une approche hybride combinant plusieurs éléments de ces méthodes.

Algorithmes multiples

Plusieurs types d'algorithmes d'apprentissage automatique jouent un rôle clé :

• Réseaux de neurones : les réseaux de neurones simulent la façon dont le cerveau humain pense. Ils sont idéaux pour reconnaître des modèles et sont largement utilisés dans le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et la reconnaissance vocale.
• Régression linéaire : Cette technique est utile pour prédire des valeurs numériques, telles que la prévision des vols ou des prix de l'immobilier.
• Régression logistique : Cette méthode utilise généralement un modèle de classification binaire (tel que « oui/non ») pour étiqueter ou classer quelque chose. Une utilisation courante de cette technologie consiste à identifier le spam dans les e-mails et à mettre sur liste noire les codes ou logiciels malveillants indésirables.
• Clustering : cet outil d'apprentissage automatique utilise l'apprentissage non supervisé pour découvrir des modèles que les humains pourraient manquer. Un exemple de regroupement est la manière dont les fournisseurs proposent le même produit dans différentes installations. Cette approche pourrait avoir des applications dans le domaine des soins de santé, par exemple pour comprendre comment différents modes de vie affectent la santé et la longévité.
• Arbre de décision : Cette méthode prédit les valeurs numériques mais remplit également des fonctions de classification. Contrairement à d’autres formes d’apprentissage automatique, il offre un moyen clair d’examiner les résultats. Cette approche convient également aux forêts aléatoires combinées à des arbres de décision.

Quelle que soit la méthode exacte utilisée, l'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé par les entreprises pour mieux comprendre les données et prendre des décisions. Cela permet à son tour une intelligence artificielle et une automatisation plus sophistiquées. Par exemple, l’analyse des sentiments peut se connecter aux données de ventes historiques, aux données des réseaux sociaux et même aux conditions météorologiques pour ajuster de manière dynamique les stratégies de production, de marketing, de tarification et de vente. D'autres applications d'apprentissage automatique fournissent des moteurs de recommandation pour le diagnostic médical, la détection des fraudes et la classification des images.

L'un des avantages de l'apprentissage automatique est qu'il peut s'adapter dynamiquement à mesure que les conditions et les données changent ou que l'organisation ajoute plus de données. Par conséquent, un modèle ML peut être construit puis ajusté dynamiquement. Par exemple, les spécialistes du marketing peuvent développer un algorithme basé sur le comportement et les intérêts des clients, puis ajuster les messages et le contenu en fonction des changements de comportement, d'intérêts ou de habitudes d'achat des clients.

Comment se développent l’intelligence artificielle et le machine learning dans les entreprises ?

Comme mentionné précédemment, la plupart des éditeurs de logiciels – couvrant un large éventail d'applications d'entreprise – proposent l'IA et le ML dans leurs produits. Ces systèmes facilitent de plus en plus l’utilisation d’outils puissants sans connaissances approfondies en science des données.

Cependant, il y a certaines choses auxquelles il faut prêter attention. Pour les clients, une compréhension de l’IA et une certaine expertise sont souvent nécessaires afin de tirer pleinement parti des systèmes d’IA et de ML. Lors du choix d'un produit, il est également crucial d'éviter le battage médiatique des fournisseurs. L’IA et le ML ne peuvent pas résoudre les problèmes commerciaux sous-jacents ; dans certains cas, ils créent de nouveaux défis, préoccupations et questions.

Quels sont les enjeux éthiques et juridiques ?

L’IA et le ML sont au centre d’un débat croissant – et ils doivent être utilisés avec sagesse et prudence. Ils ont été liés à des biais en matière d’embauche et d’assurance, à la discrimination raciale et à divers autres problèmes, notamment l’utilisation abusive des données, une surveillance inappropriée et des problèmes tels que les deepfakes, les fausses nouvelles et les fausses informations.

Il est de plus en plus évident que les systèmes de reconnaissance faciale sont beaucoup moins précis pour identifier les personnes de couleur, ce qui peut conduire au profilage racial. En outre, l’utilisation de la reconnaissance faciale par les gouvernements et d’autres entités à des fins de surveillance de masse suscite de plus en plus d’inquiétudes. Jusqu’à présent, les pratiques de l’IA ont été peu réglementées. Cependant, l’IA éthique devient une considération clé.

Quel est l’avenir de l’intelligence artificielle et du machine learning ?

La technologie de l'intelligence artificielle se développe rapidement et jouera un rôle de plus en plus important dans les entreprises et dans la vie des gens. Les outils d'IA et de ML peuvent réduire considérablement les coûts, augmenter la productivité, faciliter l'automatisation et stimuler l'innovation et la transformation de l'entreprise.

Avec l’avancement de la transformation numérique, diverses formes d’IA deviendront le soleil entourant diverses technologies numériques. L’intelligence artificielle mènera à des systèmes de parole naturelle plus avancés, à des outils de vision industrielle, à des technologies autonomes, et bien plus encore.

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