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Intelligence Artificielle (IA) vs. Machine Learning vs. Deep Learning

Intelligence Artificielle (IA) vs. Machine Learning vs. Deep Learning

Intelligence artificielle, machine learning, deep learning… La technologie avance Ă  pas de gĂ©ant et il est normal de se sentir perdu si on ne la connaĂ®t pas.

Si jusqu’Ă  aujourd’hui vous pensiez qu’il s’agissait de concepts similaires, nous sommes dĂ©solĂ©s 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.

DĂ©couvrez en quoi elles consistent, comment elles sont liĂ©es et les applications qu’elles possèdent.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) dĂ©signe la capacitĂ© d’une machine Ă  imiter les fonctions cognitives qui Ă©taient jusqu’Ă  prĂ©sent exclusivement associĂ©es aux humains.

Percevoir, raisonner, apprendre ou rĂ©soudre 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 dĂ©jĂ  intĂ©grĂ©e dans notre vie quotidienne.

Pensez Ă  l’intĂ©gration de l’IA dans les maisons intelligentes (smart homes), par exemple. Sa prĂ©sence dans la domotique nous permet de contrĂ´ler nos appareils, de sĂ©curiser nos maisons, et mĂŞme de limiter nos dĂ©penses. Le but ultime de la domotique est de limiter le besoin de participation humaine.

domotique dans une smart home et smartphone
Domotique intégrée à une Smart Home. Source: Unsplash

Contexte de l’intelligence artificielle

Le dĂ©sir de crĂ©er des machines qui se comportent comme des humains est prĂ©sent dans l’histoire de l’homme depuis les temps anciens.

Cependant, ce n’est qu’Ă  partir de la Seconde Guerre mondiale que l’on peut dire que l’intelligence artificielle moderne est apparue avec Alan Turing. L’expert en mathĂ©matiques a rĂ©ussi Ă  dĂ©chiffrer le fonctionnement d’Enigma, avec la crĂ©ation 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 expĂ©rience connue aujourd’hui sous le nom de « Test de Turing« , qui dĂ©termine 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

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Ingénierie robotique. Source: Unsplash

L’une des applications les plus connues de l’intelligence artificielle est la robotique, dĂ©jĂ  très prĂ©sente dans des secteurs tels que l’industrie. C’est pourquoi l’Union europĂ©enne a dĂ©jĂ  progressĂ© dans sa gĂ©nĂ©ralisation dans d’autres domaines, en proposant des lois sur la robotique pour aider Ă  rĂ©soudre les Ă©ventuels problèmes qui pourraient survenir Ă  l’avenir.

L’UE met Ă  l’envers les lois d’Isaac Asimov sur la robotique et suggère que les robots soient Ă©quipĂ©s d’un interrupteur d’urgence pour Ă©viter tout danger pour les humains. 

En outre, elle envisage la crĂ©ation d’un statut juridique de personne Ă©lectronique, qui aura Ă©galement des droits et des obligations, notamment le paiement de taxes de sĂ©curitĂ© sociale pour subventionner les allocations de chĂ´mage, entre autres propositions.

Bien qu’il soit encore tĂ´t pour voir comment la lĂ©galitĂ© de l’intelligence artificielle va Ă©voluer, la vĂ©ritĂ© est que c’est une technologie qui est Ă  portĂ©e de main et qui, dans quelques annĂ©es, va rĂ©volutionner notre vie quotidienne : service Ă  la clientèle, vĂ©hicules 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-mĂŞmes, sans dĂ©pendre de commandes.

En rĂ©alitĂ©, la « machine » est un algorithme qui analyse un volume de donnĂ©es, qui serait ingĂ©rable pour un ĂŞtre humain, afin d’identifier des modèles. En d’autres termes, le machine learning implique que la machine est formĂ©e Ă  automatiser des tâches impossibles pour un ĂŞtre humain et, grâce Ă  cet apprentissage, elle peut faire des prĂ©dictions.

Cette vidéo explique le fonctionnement du machine learning :

Cependant, l’intervention humaine est nĂ©cessaire Ă  l’apprentissage de la machine pour valider la dĂ©cision prise par le programme. L’algorithme est progressivement affinĂ© grâce Ă  ces corrections.

Examples de Machine Learning

Le machine learning existe depuis un certain temps, mĂŞme si vous n’en ĂŞtes peut-ĂŞtre pas conscient. La reconnaissance faciale des photos que vous publiez sur les rĂ©seaux sociaux ou sur les services de stockage dans le cloud, est basĂ©e sur cette technologie.

Vous vous ĂŞtes connectĂ© Ă  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 Ă©coutĂ©e.

Le texte prĂ©dictif ou la rĂ©ponse automatique dans des services comme Gmail ou les messages LinkedIn est une autre application que vous n’avez peut-ĂŞtre pas remarquĂ©e. Comme vous pouvez le constater, cette technologie est dĂ©jĂ  pleinement installĂ©e dans notre vie quotidienne, l’avez-vous remarquĂ© ?

 

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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 rĂ©seaux neuronaux du cerveau humain. Dans cette technologie, la machine apprend par elle-mĂŞme mais par Ă©tapes, ou par couches. La profondeur du modèle dĂ©pendra 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

assitant vocal google home sur une table
Assistant vocal Google Home. Source: Unsplash

Comme pour les autres technologies, le deep learning est dĂ©jĂ  très prĂ©sent 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 dĂ©jĂ  assimilĂ©es.

Mais le deep learning a Ă©galement d’autres applications très prometteuses dans des domaines tels que la mĂ©decine ou la recherche scientifique en gĂ©nĂ©ral. Un exemple pourrait ĂŞtre l’analyse d’images mĂ©dicales, comme les rayons X ou les IRM, amĂ©liorant la prĂ©cision du diagnostic. Cependant, les demandes sont infinies.

 

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Avez-vous compris les différences ?

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

Si vous ĂŞtes une entreprise, avez-vous rĂ©flĂ©chi Ă  comment les intĂ©grer dans vos processus de travail ou votre service client ? Il est certain qu’ils peuvent vous aider Ă  prendre de meilleures dĂ©cisions ou Ă  faire la diffĂ©rence 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.

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