L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning en anglais) sont deux termes que l’on entend souvent dans le domaine de la technologie et de l’informatique. Bien qu’ils soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils ne sont pas tout à fait la même chose. Dans cet article, nous examinerons les différences entre l’IA et le machine learning.
L’IA est un champ de l’informatique qui se concentre sur la création de machines capables de penser et d’agir comme des êtres humains. L’objectif de l’IA est de créer des machines qui sont capables d’apprendre, de raisonner, de planifier et d’agir de manière autonome. Les applications de l’IA sont vastes, allant des voitures autonomes à la reconnaissance vocale, en passant par les robots de service.
Le machine learning, quant à lui, est une branche de l’IA qui se concentre sur la création de programmes informatiques qui peuvent apprendre et s’améliorer sans être explicitement programmés pour effectuer une tâche spécifique. Le machine learning permet à un ordinateur de reconnaître des modèles et des tendances dans les données, afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions en fonction de ces modèles.
En termes simples, l’IA est la discipline qui cherche à créer des machines qui peuvent penser et agir comme des humains, tandis que le machine learning est une technique utilisée pour atteindre cet objectif.
Il est important de noter que toutes les applications d’IA n’utilisent pas nécessairement le machine learning. Par exemple, la reconnaissance d’image et la reconnaissance vocale peuvent être basées sur des algorithmes qui ne sont pas considérés comme du machine learning. De même, toutes les applications de machine learning ne sont pas considérées comme de l’IA. Par exemple, les modèles de prédiction des prix des actions ou les modèles de prévision météorologique ne sont pas considérés comme de l’IA, même s’ils sont basés sur des techniques de machine learning.
En général, le machine learning peut être divisé en trois catégories principales : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.
L’apprentissage supervisé est une technique de machine learning qui implique de fournir à l’ordinateur un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque exemple est étiqueté avec la réponse attendue. L’ordinateur utilise ensuite ces données pour créer un modèle qui peut être utilisé pour prédire des résultats pour de nouveaux exemples. Par exemple, un modèle d’apprentissage supervisé pourrait être utilisé pour prédire si une transaction financière est frauduleuse ou non.
L’apprentissage non supervisé, quant à lui, ne nécessite pas d’étiquettes pour les données d’entraînement. Au lieu de cela, l’ordinateur doit trouver des modèles dans les données par lui-même. L’apprentissage non supervisé est souvent utilisé pour l’analyse de données et la segmentation de clients, par exemple.
Enfin, l’apprentissage par renforcement est une technique de machine learning dans laquelle l’ordinateur apprend à travers un système de récompenses et de sanctions.
