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Quelle est la différence entre machine learning et intelligence artificielle ?

machine learning

L’un des traits caractéristiques de la technologie, c’est qu’elle avance très vite, quel que soit le domaine. Il y a quelques années par exemple, on ne parlait que très peu d’intelligence artificielle et de machine learning. Aujourd’hui, ce sont des termes très populaires qui font objet de plusieurs publications dans les revues scientifiques. Cependant, il faut reconnaître que beaucoup de personnes confondent ces concepts. Faisons donc la lumière sur ces deux terminologies qui vraisemblablement, ont quelques points de similarité.

Le machine learning : qu’est-ce que c’est ?

Le machine learning ou ML en abrégé n’est pas un concept difficile à comprendre. Il désigne tout simplement une forme d’intelligence artificielle. Toutefois, il ne s’agit pas d’une IA à proprement parler. En effet, le ML ne se contente pas d’imiter le raisonnement humain comme le fait l’intelligence artificielle. Il a pour objectif de permettre aux machines d’apprendre par elles-mêmes, et ce, sans dépendre de certaines commandes. Le terme « machine » désigne un programme destiné à analyser un certain volume de données que les humains ne peuvent en principe pas ingérer. Cet algorithme, après avoir analysé les données, serait capable d’identifier des modèles. Par conséquent, le ML permet à une machine d’apprendre et d’automatiser des tâches qu’un être humain ne peut pas accomplir. C’est ainsi que le machine learning peut former un ordinateur à ingérer des informations qui peuvent l’aider à faire des prédictions.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’IA (Intelligence Artificielle) représente la capacité d’une machine (l’ordinateur en l’occurrence), à imiter certaines fonctions cognitives associées aux humains exclusivement. Les humains sont capables de beaucoup de choses. Ils peuvent percevoir, apprendre, raisonner et résoudre des problèmes de niveau de difficultés divers. L’Intelligence Artificielle peut aujourd’hui faire ces mêmes choses. C’est un concept qui, encore aujourd’hui, fait penser à la science-fiction. Mais il ne fait plus de doute qu’elle est déjà implantée dans notre vie quotidienne.

En effet, on parle couramment de maisons intelligentes (ou smart home). En la matière, Google apparaît comme l’un des leaders du marché. Le géant du web, avec ses systèmes de domotique permet aux utilisateurs de contrôler leurs appareils. Même s’ils sont à des milliers de kilomètres, depuis leurs smartphones, ils peuvent sécuriser leurs maisons facilement grâce à l’IA. L’un des principaux buts de l’intelligence artificielle est la limitation de l’intervention humaine.

Pourquoi le machine learning et l’intelligence artificielle ?

Les défis auxquels le monde actuel fait face sont nombreux et à l’avenir, il y en aura encore de plus en plus. Ces deux concepts paraissent salvateurs, car l’homme, avec sa seule intelligence, ne saurait trouver toutes les solutions aux problèmes de l’humanité.

Le machine learning

Étant un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, le ML améliore les performances du système qui l’utilise. En analysant une grande quantité de données, il permet à la machine d’affiner ses paramètres. Pour les sciences mathématiques, le ML est d’un grand intérêt. Il peut en effet réaliser la régression linéaire, simplement en ajustant quelques paramètres, dans l’objectif de générer une équation linéaire. L’équation ainsi générée expliquerait au mieux les différentes données analysées grâce au machine learning.

L’Intelligence Artificielle

Créer des machines humanoïdes qui se comportent presque à l’identique comme les humains, c’est un désir qui a traversé plusieurs siècles. Cependant, ce n’est que récemment, après la Seconde Guerre Mondiale que l’IA moderne a fait son apparition avec les travaux d’Alan Turing. Cet expert en mathématique a réussi, non sans difficultés, à démystifier le fonctionnement d’Enigma, une machine à chiffres qu’utilisaient les officiers allemands pour communiquer secrètement. Turing n’imaginait sans doute pas que ses travaux feraient des émules plusieurs années plus tard.

L’une des applications les plus évidentes de l’IA est la robotique. Très répandue dans les secteurs de l’industrie, elle commence à être employée dans beaucoup d’autres secteurs d’activités aussi. Ainsi, en milieu médical, l’intelligence artificielle est d’une aide précieuse dans le traitement de certaines maladies. Dans le domaine du référencement naturel et du marketing digital en général, il existe plusieurs solutions logicielles qui intègrent l’intelligence artificielle. Par exemple, la plupart des outils de recherche de mots clés utilisent ce concept pour afficher aux utilisateurs une liste de keywords selon les sujets. Plus globalement, l’IA sera sans doute très utile pour résoudre d’éventuels problèmes qui surviendront à l’avenir.

Eléments de différenciation entre machine learning et intelligence artificielle

Le Machine Learning et l’Intelligence artificielle désignent, pour beaucoup de personnes, deux concepts similaires. Parfois même, on utilise l’un à la place de l’autre alors qu’ils n’ont pas exactement la même signification. L’un des principaux éléments qui témoignent du fait qu’il s’agit de deux concepts différents, c’est que l’IA ne se limite pas seulement au machine learning.

En outre, le ML adopte bien souvent une approche différente de l’IA. Considérons par exemple qu’un humain apprenne à jouer à un jeu vidéo très populaire et qu’une intelligence artificielle fasse pareil. Les deux (l’humain et l’IA) pourront comprendre et maîtriser le jeu selon leurs capacités. En général, une IA performante comprend plus vite que l’humain. Mais supposons que le jeu évolue et que le développeur lance la version II. Très certainement, l’humain maîtrisera plus vite cette nouvelle version du jeu. En effet, il y a des éléments de la nouvelle version qui sont similaires à l’ancienne. L’intelligence artificielle devra encore réapprendre à jouer le jeu, puisque pour elle, il s’agira d’un tout nouveau jeu.

Dans le cas du machine learning, ce n’est pas pareil. Un ML utilise des algorithmes qui lui permettent d’ingérer et de sauvegarder une énorme quantité de données lorsqu’elle détecte des schémas récurrents. Le machine learning fait appel au Big Data afin de fonctionner. C’est précisément, ce qui lui permettra de comprendre assez rapidement que la version 2.0 du jeu vidéo n’est qu’une évolution du jeu qu’il connaissait déjà.


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