Au-delà du buzz : Décryptage de l’IA et de l’apprentissage automatique

Il y a tellement de mots à la mode dans le monde de la technologie aujourd’hui qu’il peut être difficile de se tenir au courant des dernières tendances. L’intelligence artificielle (IA) domine l’actualité, à tel point que le dictionnaire Collins l’a désignée comme le mot le plus remarquable de 2023. Toutefois, des termes spécifiques comme « apprentissage automatique » ont souvent été utilisés à la place d’IA.

Introduit par l’informaticien américain Arthur Samuel en 1959, le terme « apprentissage automatique » est décrit comme « la capacité d’un ordinateur à apprendre sans être explicitement programmé ».

Quelle est donc la différence entre l’IA et l’apprentissage automatique ?

Tout d’abord, l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA). Bien qu’elles soient souvent utilisées de manière interchangeable, en particulier lorsqu’il est question de big data, ces technologies populaires présentent plusieurs distinctions, notamment en ce qui concerne leur champ d’application, leurs applications et au-delà.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

La plupart des gens connaissent aujourd’hui ce concept. Pourtant, l’intelligence artificielle désigne un ensemble de technologies intégrées dans un système, lui permettant de penser, d’apprendre et de résoudre des problèmes complexes. Elle a la capacité de copier des capacités cognitives analogues à celles des êtres humains, ce qui lui permet de voir, de comprendre et de réagir au langage parlé ou écrit, d’analyser des données, de faire des suggestions, et bien plus encore.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique n’est qu’un domaine de l’IA qui permet à une machine ou à un système d’apprendre automatiquement et de s’améliorer grâce à l’expérience acquise.

Plutôt que de s’appuyer sur une programmation explicite, il utilise des algorithmes pour passer au crible de vastes ensembles de données, en extraire des enseignements et les utiliser ensuite pour prendre des décisions éclairées. L’apprentissage consiste à s’améliorer au fil du temps grâce à la formation et à l’exposition à davantage de données.

Les « modèles d’apprentissage automatique » sont les résultats ou les connaissances que le programme acquiert en exécutant un algorithme sur des données d’entraînement. Plus les données utilisées sont nombreuses, meilleures sont les performances du modèle.

Quel est le lien entre l’apprentissage automatique et l’IA ?

L’apprentissage automatique est un aspect de l’IA qui permet aux machines de tirer des connaissances des données et d’apprendre à partir de celles-ci. En revanche, l’IA représente le principe général qui consiste à permettre aux machines ou aux systèmes de comprendre, de raisonner, d’agir ou de s’adapter comme des êtres humains.

Par conséquent, il faut considérer l’IA comme l’océan tout entier, qui englobe diverses formes de vie marine. L’apprentissage automatique est comme une espèce spécifique de poisson dans cet océan. Tout comme cette espèce vit dans l’environnement plus large de l’océan, l’apprentissage automatique existe dans le domaine de l’IA et ne représente qu’un élément ou un aspect parmi d’autres. Il n’en reste pas moins une partie importante et dynamique de l’ensemble de l’écosystème.

Quelles sont les différences entre l’apprentissage automatique et l’IA ?

L’apprentissage automatique ne peut pas se substituer à l’intelligence humaine, ce qui n’est pas son objectif. Il se concentre plutôt sur la construction de systèmes capables d’apprendre de manière indépendante et de s’adapter à de nouvelles données en identifiant des modèles. L’objectif de l’IA, en revanche, est de créer des machines capables de fonctionner de manière intelligente et indépendante, en simulant l’intelligence humaine pour effectuer un large éventail de tâches, des plus simples aux plus complexes.

Par exemple, lorsque vous recevez des e-mails, votre service de messagerie utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour filtrer les spams. Le système d’apprentissage automatique a été formé sur de vastes ensembles de données d’e-mails, apprenant à distinguer le spam du non-spam en reconnaissant des modèles dans le texte, les informations sur l’expéditeur et d’autres attributs. Au fil du temps, il s’adapte aux nouveaux types de spam et à vos préférences personnelles (par exemple, les e-mails que vous marquez comme spam ou non), ce qui lui permet d’améliorer constamment sa précision.

Dans ce scénario, votre fournisseur de messagerie peut utiliser l’IA pour proposer des réponses intelligentes, trier les e-mails par catégories (sociales, promotionnelles, principales, etc.) et même donner la priorité aux e-mails essentiels. Ce système d’IA comprend le contexte de vos e-mails, les classe et suggère des réponses courtes basées sur le contenu qu’il analyse. Il imite un niveau élevé de compréhension et de génération de réponses qui nécessite habituellement une intelligence humaine.

Quels sont les 4 types d’apprentissage automatique ?

Il existe trois principaux types d’apprentissage automatique et quelques formes spécialisées, notamment l’apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Machine learning algorithms are classified into 4 types:
1. Supervised
2. Unsupervised
3. Semi-supervised
4. Reinforcement

1. Supervised learning, the algorithm learns from a labeled dataset where both input features and their corresponding target labels are provided. The… pic.twitter.com/2bwW3qFrkB

— Danny.28 (@drifterddm) May 29, 2023

Dans l’apprentissage supervisé, la machine est enseignée par un opérateur. L’utilisateur fournit à l’algorithme d’apprentissage automatique un ensemble de données reconnues contenant des entrées spécifiques associées à leurs sorties correctes, et l’algorithme doit trouver comment produire ces sorties à partir des entrées données. Bien que l’utilisateur connaisse les solutions correctes, l’algorithme doit identifier des modèles, tout en apprenant à partir de ceux-ci et en faisant des prédictions. Si les prédictions comportent des erreurs, l’utilisateur doit les corriger, et ce cycle se répète jusqu’à ce que l’algorithme atteigne un degré substantiel de précision ou de performance.

L’apprentissage semi-supervisé se situe entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Les données étiquetées se composent d’informations étiquetées avec des étiquettes significatives, permettant à l’algorithme de comprendre les données, tandis que les données non étiquetées ne contiennent pas ces étiquettes informatives. Grâce à ce mélange, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être entraînés à attribuer des étiquettes aux données non étiquetées.

L’apprentissage non supervisé consiste à entraîner l’algorithme sur un ensemble de données sans étiquettes explicites ni réponses correctes. L’objectif est que le modèle identifie de lui-même des modèles et des relations dans les données. Il tente d’apprendre la structure sous-jacente des données afin de les classer en grappes ou de les répartir selon les dimensions.

Enfin, l’apprentissage par renforcement s’intéresse aux approches d’apprentissage structurées, dans lesquelles un algorithme d’apprentissage automatique reçoit un ensemble d’actions, de paramètres et d’objectifs. L’algorithme doit ensuite naviguer dans divers scénarios en expérimentant différentes stratégies, en évaluant chaque résultat pour identifier l’approche la plus efficace. Il utilise une approche par essais et erreurs, s’appuyant sur ses expériences précédentes pour affiner sa stratégie et ajuster ses actions en fonction de la situation donnée, afin d’obtenir le meilleur résultat possible.

Comment l’IA et l’apprentissage automatique s’appliquent-ils dans le monde réel ?

Dans le contexte financier, l’IA et l’apprentissage automatique servent d’outils essentiels pour des tâches telles que l’identification des activités frauduleuses, la prévision des risques et l’offre de conseils financiers proactifs améliorés. Apparemment, les plateformes pilotées par l’IA peuvent désormais offrir un contenu éducatif personnalisé basé sur le comportement et les besoins financiers d’un individu. En fournissant des informations pertinentes, ces plateformes s’assurent que les utilisateurs sont bien équipés pour prendre des décisions financières éclairées, ce qui conduit à de meilleurs scores de crédit au fil du temps. Nvidia AI a publié sur X que l’IA générative était en train d’être incorporée dans les programmes d’études.

Pendant la pandémie de Covid-19, l’apprentissage automatique a également permis de comprendre les événements les plus urgents. Ce sont également des armes puissantes pour la cybersécurité, qui aident les organisations à se protéger et à protéger leurs clients en détectant les anomalies. Les développeurs d’applications mobiles ont activement intégré de nombreux algorithmes et une programmation explicite pour que leurs applications soient exemptes de fraude pour les institutions financières.