Apprentissage automatique et IA : similitudes et différences

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique transforment la façon dont les entreprises fonctionnent. De nombreux secteurs, notamment la vente au détail et la santé, adoptent l’IA et l’apprentissage automatique dans leurs opérations et processus commerciaux.

Dans le commerce de détail, ces technologies peuvent améliorer les opérations des entreprises et contribuer à rendre les clients plus satisfaits. Par exemple, ils peuvent analyser les données historiques pour prédire ce que les futurs clients voudront acheter et quand. À leur tour, les détaillants peuvent faire des choix plus judicieux concernant leurs stocks et leurs prix.

Dans le secteur de la santé, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent analyser rapidement de grands volumes de données sur les patients et de fichiers d’images. Pour les médecins, cela peut signifier découvrir des modèles cachés dans les données de leurs patients afin d’aider à améliorer les diagnostics et les traitements.

Bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, l’IA et l’apprentissage automatique ne sont pas la même chose. En fait, l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA. Cependant, si l’on considère l’apprentissage automatique et l’IA du point de vue du marché, il est clair qu’ils sont similaires sur un point important : ils devraient tous deux connaître une forte croissance au cours de la prochaine décennie. Spherical Insights prédit que le marché mondial de l’apprentissage automatique passera d’environ 15 milliards de dollars en 2021 à 302 milliards de dollars en 2030. Les données de Statista montrent une expansion attendue du marché de l’IA de 200 milliards de dollars en 2023 à 2 000 milliards de dollars d’ici 2030.

Cette croissance projetée signifie que de nombreuses opportunités professionnelles seront probablement disponibles pour ceux qui souhaitent poursuivre une carrière en IA et en apprentissage automatique. Les personnes ayant une formation spécialisée en IA et en apprentissage automatique peuvent avoir un avantage. Comprendre les différences entre l’apprentissage automatique et l’IA est important pour les futurs professionnels.

Qu’est-ce que l’IA ?

Le concept d’intelligence artificielle a été introduit dans les années 1950 lorsqu’Alan Turing a utilisé son « test de Turing » pour évaluer l’efficacité d’une machine à imiter la conversation humaine. Il a été demandé aux participants au test s’ils pensaient qu’une réponse provenait d’une machine ou d’un humain.

La définition a évolué au fil des décennies. En 1995, Stuart Russell et Peter Norvig ont défini l’IA basée sur la rationalité et la pensée. Ils ont proposé deux approches : humaine et idéale. Dans l’approche humaine, ils décrivent l’IA comme des systèmes qui pensent et agissent comme des humains. Selon l’approche idéale, ils décrivent l’IA comme des systèmes qui pensent et agissent de manière rationnelle. En 2004, John McCarthy décrivait l’IA comme une machine intelligente imitant l’intelligence humaine. Il a souligné que l’IA était capable de dépasser l’intelligence humaine.

À la base, l’IA combine l’informatique et la science des données pour imiter les fonctions cognitives humaines. Il exploite des algorithmes avancés et des capacités de traitement de données pour fonctionner via une gamme diversifiée d’applications personnelles et professionnelles. Voici des exemples d’IA que l’on retrouve dans notre vie quotidienne :

• Assistants comme Siri, Alexa et Google Assistant. Ces assistants basés sur l’IA aident les gens dans leurs activités quotidiennes, comme planifier une réunion ou trouver le meilleur itinéraire vers une destination.

• Applications d’IA financière. Ces applications analysent de grandes quantités de données financières pour prédire les tendances du marché et aider les gens à optimiser leurs portefeuilles d’investissement.

• Achats en ligne . Les programmes d’IA sur les sites de vente au détail suggèrent des produits susceptibles d’intéresser les acheteurs en fonction de leurs préférences.

• Médias sociaux : les algorithmes des médias sociaux personnalisent les flux de contenu des utilisateurs en fonction de leurs intérêts.

• Appareils domestiques intelligents : ces appareils alimentés par l’IA peuvent contrôler les lumières, les thermostats et les appareils électroménagers d’une maison.

Types d’IA

Il existe différents types d’IA, chacune ayant un objectif et une utilisation différents. L’IA faible (ou IA étroite) est un type d’IA qui excelle dans des domaines spécifiques mais qui manque d’intelligence humaine générale. Un chatbot est un exemple d’IA faible. Le traitement du langage naturel (NLP) est un type d’IA qui permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain. Par exemple, ChatGPT génère du contenu basé sur les données existantes et les invites des utilisateurs. Les autres types d’IA utilisés aujourd’hui incluent :

• Deep Learning : Sous-ensemble de l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones pour traiter et apprendre à partir de données complexes.

• IA générative : Autre sous-ensemble de l’IA, l’IA générative peut créer de nouveaux contenus (texte, images, audio, etc.) basés sur des données apprises.

• Vision par ordinateur : ces systèmes d’IA permettent la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale.

• Robotic Process Automation (RPA) : Ces robots logiciels automatisent et améliorent l’efficacité des processus métier.

La technologie de l’IA évolue constamment et de nouveaux types d’IA apparaîtront à l’avenir. Les types d’IA encore en développement comprennent :

• Intelligence générale artificielle (AGI) : également appelée IA forte, l’AGI comprend des machines qui pensent et apprennent comme les humains et fonctionnent bien dans de nombreux domaines.

• IA quantique : Ce concept d’IA s’associe à l’informatique quantique pour résoudre des problèmes complexes plus rapidement et plus efficacement.