Intelligence artificielle (IA) ou machine learning (ML)

L'intelligence artificielle est un champ large qui fait référence à l'utilisation de technologies pour créer des machines et des ordinateurs capables d'imiter des fonctions cognitives associées à l'intelligence humaine, telles que la capacité à visualiser et comprendre le langage parlé ou écrit et y répondre, analyser les données, proposer des recommandations, etc. 

En termes de capacités, l'IA est généralement classée en trois types :

• L'intelligence artificielle réactive, qui est l'IA spécialisée la plus courante aujourd'hui (par exemple, reconnaissance d'image).
• L'intelligence artificielle générale, qui est une IA disposant d'un bon sens comparable à celui d'un humain et capable d'effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle.
• L'IA super intelligente, qui est une IA théorique surpassant l'intellect humain. Bien que l'IA réactive soit prédominante, la recherche actuelle se concentre principalement sur l'IA générale.

Bien que l'intelligence artificielle soit souvent considérée comme un système en soi, il s'agit d'un ensemble de technologies implémentées dans un système pour lui permettre de raisonner, d'apprendre et de résoudre un problème complexe. 

Le machine learning (apprentissage automatique) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet à une machine ou à un système d'apprendre et de s'améliorer automatiquement grâce à l'expérience. Au lieu d'une programmation explicite, le machine learning utilise des algorithmes pour analyser de grandes quantités de données, tirer des enseignements des insights et prendre des décisions éclairées.

Au fil du temps, les performances des algorithmes de machine learning s'améliorent, car ils sont entraînés et/ou exposés à toujours plus de données. Les modèles de machine learning sont à considérer comme le "résultat", autrement dit ce que le programme apprend de l'exécution d'un algorithme sur des données d'entraînement. Plus vous utilisez de données, plus le modèle sera performant.

Bien que l'IA et le ML ne soient pas tout à fait identiques, ils sont étroitement liés. Voici le moyen le plus simple de comprendre la relation entre l'IA et le ML :  

• L'IA est le concept plus large qui consiste à permettre à une machine ou à un système de détecter, de raisonner, d'agir ou de s'adapter comme un humain. 
• Le ML est une application d'IA qui permet aux machines d'extraire des connaissances à partir de données et d'en tirer des enseignements de manière autonome.

Pour se souvenir de la différence entre le machine learning et l'intelligence artificielle, il est utile de les imaginer comme des catégories générales. L'intelligence artificielle est un terme général qui couvre plusieurs types d'algorithmes et approches spécifiques. Le machine learning se trouve sous ce "parapluie", tout comme d'autres sous-domaines importants, tels que le deep learning, la robotique, les systèmes experts et le traitement du langage naturel.

Si l'intelligence artificielle englobe l'idée d'une machine capable de simuler l'intelligence humaine, ce n'est pas le cas du machine learning. Le machine learning vise à apprendre à une machine à effectuer une tâche spécifique et à fournir des résultats précis en identifiant des modèles.

Supposons que vous demandiez à votre appareil Google Nest : "Quelle est la durée de mon trajet domicile-travail aujourd'hui ?". Dans ce cas, vous posez une question à une machine et recevez une réponse sur le temps estimé qu'il vous faudra pour arriver à votre bureau. Ici, l'objectif global est que l'appareil effectue une tâche avec succès, une tâche que vous devriez généralement réaliser vous-même dans un environnement réel (par exemple, faire des recherches sur votre temps de trajet domicile-travail). 

Dans cet exemple, l'objectif de l'utilisation du ML dans le système global n'est pas de lui permettre d'effectuer une tâche. Par exemple, vous pouvez entraîner des algorithmes à analyser des données en temps réel sur les transports en commun et le trafic afin de prévoir le volume et la densité du trafic. Toutefois, le champ d'application est limité à l'identification de modèles, à la précision des prédictions et à l'apprentissage à partir des données pour maximiser les performances pour cette tâche spécifique.

• L'IA permet à une machine de simuler l'intelligence humaine pour résoudre des problèmes.
• L'objectif est de développer un système intelligent capable d'effectuer des tâches complexes.
• Nous créons des systèmes capables de réaliser des tâches complexes comme un être humain.
• L'IA a un large champ d'application.
• L'IA utilise des technologies dans un système afin d'imiter la prise de décision humaine.
• L'IA fonctionne avec tous les types de données : structurées, semi-structurées et non structurées.
• Les systèmes d'IA utilisent des arbres de décision et de logique pour apprendre, raisonner et s'auto-corriger.

• Le ML permet à une machine d'apprendre de façon autonome à partir de données passées.
• L'objectif est de construire des machines capables d'apprendre à partir des données pour améliorer la précision des résultats.
• Nous entraînons des machines avec des données pour effectuer des tâches spécifiques et fournir des résultats précis.
• Le champ d'application du machine learning est limité.
• Le ML utilise des algorithmes d'auto-apprentissage pour produire des modèles prédictifs.
• Le ML ne peut utiliser que des données structurées et semi-structurées.
• Les systèmes de ML s'appuient sur des modèles statistiques pour apprendre et peuvent s'auto-corriger lorsqu'ils sont fournis avec de nouvelles données.

L'intelligence artificielle et le machine learning fonctionnent rarement de manière isolée. Le ML constitue le moteur qui permet au système d'IA dans son ensemble d'apprendre, de s'adapter et d'améliorer ses performances dans le temps.

Les capacités actuelles des systèmes d'IA intégrant le ML sont définies par plusieurs domaines clés :

IA multimodale : cette capacité intègre différentes sources de données, y compris du texte, des images, des vidéos, du code et du contenu audio, en plus du texte traditionnel. Les modèles de ML sont entraînés sur ces données variées, ce qui permet aux applications d'IA de fournir des expériences client très sophistiquées et personnalisées, comme la recherche d'informations à l'aide d'une combinaison de commandes textuelles et vocales.

Raisonnement amélioré et IA agentive : les modèles d'IA modernes acquièrent des capacités de raisonnement avancées, ce qui leur permet d'aller au-delà de la reconnaissance de formes de base pour prendre des décisions complexes et créer des plans étape par étape pour atteindre des objectifs. L'IA agentive utilise des modèles de ML entraînés pour exécuter et orchestrer de manière autonome des workflows en plusieurs étapes pour le compte de particuliers ou d'entreprises.

Hyperpersonnalisation et optimisation en temps réel : dans les secteurs de la vente au détail et de l'e-commerce, les algorithmes de ML analysent de grandes quantités de données client pour identifier des tendances et prévoir la demande. Le système d'IA global utilise ces prédictions pour fournir des recommandations de produits personnalisées et optimiser les processus de la chaîne d'approvisionnement en temps réel.

Optimisation des diagnostics : dans le domaine de la santé, les modèles de ML sont entraînés sur des millions d'images médicales et de dossiers de patients pour identifier avec précision des pathologies comme le cancer ou les maladies cardiovasculaires. Les systèmes d'IA utilisent ensuite ces insights basés sur le ML pour faciliter le diagnostic et fournir aux cliniciens des données de surveillance des patients en temps réel.

Les entreprises de tous les secteurs utilisent l'IA et le ML de diverses manières pour transformer leurs méthodes de travail et réaliser leurs activités. En intégrant des fonctionnalités d'IA et de ML à leurs stratégies et systèmes, les entreprises peuvent repenser la façon dont elles utilisent leurs données et les ressources disponibles, gagner en productivité et en efficacité, améliorer la prise de décision basée sur les données grâce à l'analyse prédictive, et améliorer l'expérience des clients et des employés.

Voici quelques-unes des applications les plus courantes de l'IA et du ML :

Insights et analyse des dossiers médicaux des patients, prévision et modélisation des résultats, accélération du développement de médicaments, diagnostics accrus, surveillance des patients et extraction d'informations à partir de notes cliniques.

Surveillance des machines de production, maintenance prédictive, analyses IoT et efficacité opérationnelle.

Optimisation de l'inventaire et de la chaîne d'approvisionnement, prévision de la demande, recherche visuelle, offres et expériences personnalisées et moteurs de recommandations.

Évaluation et analyse des risques, détection des fraudes, échange automatisé et optimisation du traitement des services.

Réseaux intelligents et optimisation des réseaux, maintenance prédictive, automatisation des processus métier, planification des mises à niveau et prévision de la capacité.