Intelligence artificielle (IA) vs. Machine learning vs. Deep learning

Intelligence artificielle, machine learning, deep learning… La technologie avance à pas de géant et il est normal de se sentir perdu si on ne la connaît pas.

Si jusqu’à aujourd’hui vous pensiez qu’il s’agissait de concepts similaires, nous sommes désolés de vous dire que vous avez tort. Chez Yeeply, notre mission est de faire la lumière sur ces trois technologies, afin que vous puissiez comprendre ce qu’elles sont et en quoi elles diffèrent.

Découvrez en quoi elles consistent, comment elles sont liées et les applications qu’elles possèdent.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) désigne la capacité d’une machine à imiter les fonctions cognitives qui étaient jusqu’à présent exclusivement associées aux humains.

Percevoir, raisonner, apprendre ou résoudre des problèmes sont quelques-unes des choses que l’IA peut faire. Bien que ce concept nous rappelle encore le domaine de la science-fiction, cette technologie est déjà intégrée dans notre vie quotidienne.

Pensez à l’intégration de l’IA dans les maisons intelligentes (smart homes), par exemple. Sa présence dans la domotique nous permet de contrôler nos appareils, de sécuriser nos maisons, et même de limiter nos dépenses. Le but ultime de la domotique est de limiter le besoin de participation humaine.

Contexte de l’intelligence artificielle

Le désir de créer des machines qui se comportent comme des humains est présent dans l’histoire de l’homme depuis les temps anciens.

Cependant, ce n’est qu’à partir de la Seconde Guerre mondiale que l’on peut dire que l’intelligence artificielle moderne est apparue avec Alan Turing. L’expert en mathématiques a réussi à déchiffrer le fonctionnement d’Enigma, avec la création de la machine Bombe.

En 1950, Turing publie l’article « Computational Machinery and Intelligence« , dans lequel il pose les bases de l’intelligence artificielle et propose une expérience connue aujourd’hui sous le nom de « Test de Turing« , qui détermine si une machine peut penser.

Pour ce faire, un juge se tient dans une pièce et discute avec la machine. Si la personne ne peut pas distinguer si elle parle à un humain ou à une machine, elle est considérée comme intelligente.

 

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Exemples d’intelligence artificielle

L’une des applications les plus connues de l’intelligence artificielle est la robotique, déjà très présente dans des secteurs tels que l’industrie. C’est pourquoi l’Union européenne a déjà progressé dans sa généralisation dans d’autres domaines, en proposant des lois sur la robotique pour aider à résoudre les éventuels problèmes qui pourraient survenir à l’avenir.

L’UE met à l’envers les lois d’Isaac Asimov sur la robotique et suggère que les robots soient équipés d’un interrupteur d’urgence pour éviter tout danger pour les humains. 

En outre, elle envisage la création d’un statut juridique de personne électronique, qui aura également des droits et des obligations, notamment le paiement de taxes de sécurité sociale pour subventionner les allocations de chômage, entre autres propositions.

Bien qu’il soit encore tôt pour voir comment la légalité de l’intelligence artificielle va évoluer, la vérité est que c’est une technologie qui est à portée de main et qui, dans quelques années, va révolutionner notre vie quotidienne : service à la clientèle, véhicules autonomes, robots d’assistance, etc.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Alors que l’intelligence artificielle tente d’imiter le raisonnement humain, le machine learning va plus loin. C’est cette branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes, sans dépendre de commandes.

En réalité, la « machine » est un algorithme qui analyse un volume de données, qui serait ingérable pour un être humain, afin d’identifier des modèles. En d’autres termes, le machine learning implique que la machine est formée à automatiser des tâches impossibles pour un être humain et, grâce à cet apprentissage, elle peut faire des prédictions.

Cette vidéo explique le fonctionnement du machine learning :

Cependant, l’intervention humaine est nécessaire à l’apprentissage de la machine pour valider la décision prise par le programme. L’algorithme est progressivement affiné grâce à ces corrections.

Examples de Machine Learning

Le machine learning existe depuis un certain temps, même si vous n’en êtes peut-être pas conscient. La reconnaissance faciale des photos que vous publiez sur les réseaux sociaux ou sur les services de stockage dans le cloud, est basée sur cette technologie.

Vous vous êtes connecté à des plateformes de contenu en streaming comme Netflix ou Spotify ? Si c’est le cas, vous savez que chaque plateforme recommande en fonction du contenu que vous avez vu ou de la musique que vous avez écoutée.

Le texte prédictif ou la réponse automatique dans des services comme Gmail ou les messages LinkedIn est une autre application que vous n’avez peut-être pas remarquée. Comme vous pouvez le constater, cette technologie est déjà pleinement installée dans notre vie quotidienne, l’avez-vous remarqué ?

 

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Qu’est-ce que le Deep Learning ?

Le deep learning pourrait être défini comme un type de machine learning, mais plus complexe. 

Le deep learning est un ensemble d’algorithmes qui imitent les réseaux neuronaux du cerveau humain. Dans cette technologie, la machine apprend par elle-même mais par étapes, ou par couches. La profondeur du modèle dépendra du nombre de couches du modèle.

Lorsque nous parlons de réseaux neuronaux en apprentissage approfondi, ceux-ci peuvent être virtuels ou physiques. Les virtuels seraient ceux créés artificiellement dans un ordinateur, tandis que pour créer des réseaux neuronaux physiques, on utilise généralement du silicium.

Exemples de deep learning

Comme pour les autres technologies, le deep learning est déjà très présent dans notre vie quotidienne. Des traducteurs intelligents, des assistants vocaux comme Siri, Google Home, Cortana ou la recherche d’images similaires comme Google Photos, sont quelques-unes des utilisations que nous avons déjà assimilées.

Mais le deep learning a également d’autres applications très prometteuses dans des domaines tels que la médecine ou la recherche scientifique en général. Un exemple pourrait être l’analyse d’images médicales, comme les rayons X ou les IRM, améliorant la précision du diagnostic. Cependant, les demandes sont infinies.

 

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Avez-vous compris les différences ?

Bien qu’elles aient des caractéristiques communes, vous pouvez voir que l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning sont des technologies différentes mais avec un grand potentiel.

Si vous êtes une entreprise, avez-vous réfléchi à comment les intégrer dans vos processus de travail ou votre service client ? Il est certain qu’ils peuvent vous aider à prendre de meilleures décisions ou à faire la différence sur le plan concurrentiel.

Si vous avez des doutes, consultez un partenaire digital comme Yeeply pour savoir ce que la technologie peut faire pour vous.