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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 √† pas de g√©ant et il est normal de se sentir perdu si on ne la conna√ģt pas.

Si jusqu’√† aujourd’hui vous pensiez qu’il s’agissait de concepts similaires, nous sommes d√©sol√©s de vous dire que vous avez tort. Chez Yeeply, notre mission est de faire la lumi√®re sur ces trois technologies, afin que vous puissiez comprendre ce qu’elles sont et en quoi elles diff√®rent.

D√©couvrez en quoi elles consistent, comment elles sont li√©es et les applications qu’elles poss√®dent.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) d√©signe la capacit√© d’une machine √† imiter les fonctions cognitives qui √©taient jusqu’√† pr√©sent exclusivement associ√©es aux humains.

Percevoir, raisonner, apprendre ou r√©soudre des probl√®mes 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 d√©j√† int√©gr√©e dans notre vie quotidienne.

Pensez √† l’int√©gration de l’IA dans les maisons intelligentes (smart homes), par exemple. Sa pr√©sence dans la domotique nous permet de contr√īler nos appareils, de s√©curiser nos maisons, et m√™me de limiter nos d√©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 d√©sir de cr√©er des machines qui se comportent comme des humains est pr√©sent dans l’histoire de l’homme depuis les temps anciens.

Cependant, ce n’est qu’√† partir de la Seconde Guerre mondiale que l’on peut dire que l’intelligence artificielle moderne est apparue avec Alan Turing. L’expert en math√©matiques a r√©ussi √† d√©chiffrer le fonctionnement d’Enigma, avec la cr√©ation de la machine Bombe.

En 1950, Turing publie l’article ¬ę¬†Computational Machinery and Intelligence¬ę¬†, dans lequel il pose les bases de l’intelligence artificielle et propose une exp√©rience connue aujourd’hui sous le nom de ¬ę¬†Test de Turing¬ę¬†, qui d√©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.

Exemples d’intelligence artificielle

equipe ingenieurs robotique
Ingénierie robotique. Source: Unsplash

L’une des applications les plus connues de l’intelligence artificielle est la robotique, d√©j√† tr√®s pr√©sente dans des secteurs tels que l’industrie. C’est pourquoi l’Union europ√©enne a d√©j√† progress√© dans sa g√©n√©ralisation dans d’autres domaines, en proposant des lois sur la robotique pour aider √† r√©soudre les √©ventuels probl√®mes qui pourraient survenir √† l’avenir.

L’UE met √† l’envers les lois d’Isaac Asimov sur la robotique et sugg√®re que les robots soient √©quip√©s d’un interrupteur d’urgence pour √©viter tout danger pour les humains.¬†

En outre, elle envisage la cr√©ation d’un statut juridique de personne √©lectronique, qui aura √©galement des droits et des obligations, notamment le paiement de taxes de s√©curit√© sociale pour subventionner les allocations de ch√īmage, entre autres propositions.

Bien qu’il soit encore t√īt pour voir comment la l√©galit√© de l’intelligence artificielle va √©voluer, la v√©rit√© est que c’est une technologie qui est √† port√©e de main et qui, dans quelques ann√©es, va r√©volutionner notre vie quotidienne : service √† la client√®le, v√©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-m√™mes, sans d√©pendre de commandes.

En r√©alit√©, la ¬ę¬†machine¬†¬Ľ est un algorithme qui analyse un volume de donn√©es, qui serait ing√©rable pour un √™tre humain, afin d’identifier des mod√®les. En d’autres termes, le machine learning implique que la machine est form√©e √† automatiser des t√Ęches impossibles pour un √™tre humain et, gr√Ęce √† cet apprentissage, elle peut faire des pr√©dictions.

Cette vidéo explique le fonctionnement du machine learning :

Cependant, l’intervention humaine est n√©cessaire √† l’apprentissage de la machine pour valider la d√©cision prise par le programme. L’algorithme est progressivement affin√© gr√Ęce √† ces corrections.

Exemples de Machine Learning

Le machine learning existe depuis un certain temps, m√™me si vous n’en √™tes peut-√™tre pas conscient. La reconnaissance faciale des photos que vous publiez sur les r√©seaux sociaux ou sur les services de stockage dans le cloud, est bas√©e sur cette technologie.

Vous vous √™tes connect√© √† 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 √©cout√©e.

Le texte pr√©dictif ou la r√©ponse automatique dans des services comme Gmail ou les messages LinkedIn est une autre application que vous n’avez peut-√™tre pas remarqu√©e. Comme vous pouvez le constater, cette technologie est d√©j√† pleinement install√©e dans notre vie quotidienne, l’avez-vous remarqu√© ?

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 r√©seaux neuronaux du cerveau humain. Dans cette technologie, la machine apprend par elle-m√™me mais par √©tapes, ou par couches. La profondeur du mod√®le d√©pendra du nombre de couches du mod√®le.

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 d√©j√† tr√®s pr√©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 d√©j√† assimil√©es.

Mais le deep learning a √©galement d’autres applications tr√®s prometteuses dans des domaines tels que la m√©decine ou la recherche scientifique en g√©n√©ral. Un exemple pourrait √™tre l’analyse d’images m√©dicales, comme les rayons X ou les IRM, am√©liorant la pr√©cision du diagnostic. Cependant, les demandes sont infinies.

Avez-vous compris les différences ?

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

Si vous √™tes une entreprise, avez-vous r√©fl√©chi √† comment les int√©grer dans vos processus de travail ou votre service client¬†? Il est certain qu’ils peuvent vous aider √† prendre de meilleures d√©cisions ou √† faire la diff√©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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