Différence entre l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond

L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond ont pris d’assaut le monde moderne.

Les entreprises du monde entier utilisent ces concepts pour construire des machines intelligentes et utiles qui peuvent faciliter la vie.

L’intelligence artificielle(IA) est une manière “intelligente” de créer des machines intelligentes, l’apprentissage machine(ML) est une partie de l’IA qui aide à construire des applications basées sur l’IA, et l’apprentissage profond(DL) est à nouveau une partie de l’apprentissage machine qui forme un modèle avec des algorithmes complexes et de vastes volumes de données.

Ils jouent un rôle essentiel dans les industries qui se concentrent sur la fourniture d’expériences uniques aux utilisateurs.

Comme ils sont liés, la plupart des gens confondent l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Mais ces termes ne sont pas identiques.

Dans cet article, vous comprendrez les similitudes et les différences entre ces technologies.

Commençons donc à creuser.

IA vs apprentissage automatique vs apprentissage profond : Qu’est-ce que c’est ?

L’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont quelque peu identiques, mais pas dans leur portée, leur procédure de travail et leur fonctionnalité d’interchangeabilité.

Examinons-les un par un pour comprendre ce qu’ils sont et leurs applications quotidiennes dans la vie d’aujourd’hui.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

Vous ne pouvez pas définir l’intelligence comme un ensemble de compétences. Il s’agit d’un processus qui permet d’apprendre de nouvelles choses par soi-même, avec intelligence et rapidité. Un être humain utilise l’intelligence pour apprendre à partir de l’éducation, de la formation, de l’expérience professionnelle, etc.

Le transfert de l’intelligence humaine à une machine est ce que nous appelons l’intelligence artificielle (IA). De nombreux secteurs des technologies de l’information utilisent l’IA pour développer des machines autodidactes qui agissent comme des humains. Les machines d’IA apprennent du comportement humain et exécutent des tâches en conséquence pour résoudre des algorithmes complexes.

En termes simples, l’IA est développée dans un système informatique pour contrôler d’autres systèmes informatiques. Dans les années 1940, les premiers ordinateurs numériques ont vu le jour, et dans les années 1950, la possibilité de l’IA est apparue.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est utilisée dans les prévisions météorologiques, le traitement d’images, l’optimisation des moteurs de recherche, la médecine, la robotique, la logistique, la recherche en ligne, etc. Sur la base de la fonctionnalité actuelle, l’intelligence artificielle est classée en quatre types :

• Machines réactives IA
• IA à mémoire limitée
• IA à théorie de l’esprit
• IA consciente d’elle-même

Exemple : Lorsque vous parlez avec Siri ou Alexa, vous obtenez des réponses et des réponses fréquentes. Cela est uniquement dû à l’IA à l’intérieur de la machine. Elle écoute vos paroles, les interprète, les comprend et y répond immédiatement.

D’autres applications sont les véhicules autopilotés, les robots d’IA, les traductions automatiques, la reconnaissance vocale, etc.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

Avant de vous lancer dans l’apprentissage automatique, vous devez comprendre le concept d’exploration de données. L’exploration de données permet d’obtenir des informations exploitables en utilisant des techniques d’analyse mathématique pour découvrir des tendances et des modèles dans les données.

Les organisations peuvent utiliser de nombreuses données pour améliorer les techniques d’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique permet de trouver une nouvelle voie ou un nouvel algorithme à partir d’une expérience basée sur des données. Il s’agit de l’étude de la technique qui permet d’extraire automatiquement des données afin de prendre des décisions commerciales plus judicieuses.

Elle aide à concevoir et à développer une machine capable d’extraire des données spécifiques d’une base de données afin d’obtenir des résultats utiles sans utiliser de code. Ainsi, la ML offre une meilleure façon de faire des prédictions à partir des informations disponibles.

Le ML apprend donc à partir des données et des algorithmes pour comprendre comment effectuer une tâche. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’IA.

Exemple : Dans votre vie quotidienne, lorsque vous ouvrez une plateforme que vous utilisez fréquemment, comme Instagram, vous pouvez voir des recommandations de produits. Les sites web suivent votre comportement en fonction de la recherche ou de l’achat précédent, la ML obtient les données et vous montre des produits basés sur le même modèle.

De nombreux secteurs utilisent la ML pour détecter, corriger et diagnostiquer les comportements anormaux des applications en temps réel. Elle a de multiples applications dans divers secteurs, depuis les petites applications de reconnaissance faciale jusqu’aux grandes industries d’affinage des moteurs de recherche.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

Si nous comparons l’intelligence artificielle à l’intelligence humaine, l’apprentissage profond correspond aux neurones du cerveau humain. Il est plus complexe que l’apprentissage automatique car il utilise des réseaux neuronaux profonds.

Ici, les machines utilisent la technique de plusieurs couches pour apprendre. Le réseau se compose d’une couche d’entrée pour accepter les données et d’une couche cachée pour trouver les caractéristiques cachées. Enfin, la couche de sortie fournit l’information finale.

En d’autres termes, l’apprentissage profond utilise une technique simple appelée apprentissage séquentiel. De nombreux secteurs utilisent la technique de l’apprentissage profond pour développer de nouvelles idées et de nouveaux produits. L’apprentissage profond diffère de l’apprentissage automatique en termes d’impact et de portée.

L’IA est le présent et l’avenir de notre monde en pleine croissance. L’apprentissage profond permet des applications pratiques en étendant l’utilisation globale de l’IA. Grâce à l’apprentissage profond, de nombreuses tâches complexes semblent possibles, comme les voitures sans conducteur, de meilleures recommandations de films, les soins de santé, etc.

Exemple : Lorsque vous pensez à une voiture sans conducteur, vous devez vous demander comment elle conduit sur la route sans assistance humaine. L’apprentissage profond fournit une expertise semblable à celle d’un humain pour comprendre la structure de la route, les piétons, les limites de vitesse dans différents scénarios, et plus encore.

Grâce à l’importance des données et à l’efficacité des calculs, une voiture conduit seule, ce qui signifie qu’elle dispose d’un meilleur flux décisionnel.

IA, apprentissage automatique et apprentissage profond : Comment fonctionnent-ils ?

Vous savez maintenant ce que sont l’IA, le ML et le Deep Learning. Comparons-les sur la base de leur fonctionnement.

Comment fonctionne l’IA ?

Considérez l’intelligence artificielle comme un moyen de résoudre des problèmes, de répondre à des questions, de suggérer quelque chose ou de prédire quelque chose.

Les systèmes utilisant les concepts de l’IA consolident de grands ensembles de données à l’aide d’algorithmes itératifs et intelligents et analysent les données pour en tirer des caractéristiques et des modèles. Ils testent et déterminent en permanence leurs propres performances en traitant les données et les rendent plus intelligents pour développer une plus grande expertise.

Les systèmes d’IA peuvent exécuter des milliers et des millions de tâches à des vitesses incroyables sans avoir besoin d’une pause. Ils apprennent donc rapidement pour être capables d’accomplir une tâche efficacement. L’IA vise à créer des systèmes informatiques imitant le comportement humain pour penser comme lui et résoudre des questions complexes.

Pour ce faire, les systèmes d’IA s’appuient sur différents processus, techniques et technologies. Voici les différentes composantes des systèmes d’IA :

• Les réseaux neuronaux : Il s’agit d’un vaste réseau de neurones que l’on trouve dans le cerveau humain. Il permet aux systèmes d’IA d’utiliser de grands ensembles de données, de les analyser pour trouver des modèles et de résoudre des problèmes.
• Informatique cognitive : Elle imite la façon dont le cerveau humain réfléchit lorsqu’il exécute des tâches afin de faciliter la communication entre les machines et les humains.
• Apprentissage automatique : Il s’agit d’un sous-ensemble de l’IA qui permet aux systèmes informatiques, aux applications et aux programmes d’apprendre automatiquement et de développer des résultats basés sur l’expérience. Il permet à l’IA de détecter des modèles et de révéler des idées à partir des données afin d’améliorer les résultats.
• Apprentissage en profondeur : Il s’agit d’un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui permet à l’IA de traiter les données, d’apprendre et de s’améliorer en utilisant des réseaux neuronaux d’IA.
• Vision par ordinateur : Les systèmes d’IA peuvent analyser et interpréter le contenu des images grâce à l’apprentissage en profondeur et à la reconnaissance des formes. La vision par ordinateur permet aux systèmes d’IA d’identifier les composants des données visuelles.

Par exemple, les captchas apprennent en vous demandant d’identifier les vélos, les voitures, les feux de circulation, etc.

• Traitement naturel du langage (NLP) : il permet aux systèmes de reconnaître, d’analyser, d’interpréter et d’apprendre le langage humain, qu’il soit parlé ou écrit. Il est utilisé dans les systèmes qui communiquent avec les humains.

Pour qu’un système d’IA fonctionne, il doit donc posséder toutes ces capacités. En outre, les systèmes d’IA nécessitent certaines technologies :

• Des ensembles de données plus importants et accessibles, car l’IA s’en nourrit
• Traitement intelligent des données grâce à des algorithmes avancés permettant d’analyser les données à des vitesses simultanées, de comprendre des problèmes complexes et de prédire des événements.
• Interfaces de programmation d’applications (API) pour ajouter des fonctions d’IA à un système ou à une application et les rendre plus intelligents.
• Unités de traitement graphique (GPU) pour fournir de la puissance aux systèmes d’IA afin d’effectuer des calculs lourds pour le traitement et l’interprétation des données.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique utilise une grande quantité de données en recourant à diverses techniques et algorithmes pour analyser, apprendre et prédire l’avenir. Il implique un grand nombre de codages et de mathématiques complexes qui remplissent une fonction mathématique.

Il explore les données et identifie des modèles afin d’apprendre et de s’améliorer sur la base de ses expériences précédentes. Il apprend aux systèmes d’IA à penser comme les humains. L’apprentissage automatique permet d’automatiser les tâches qui sont accomplies à l’aide d’un ensemble de règles et de modèles définis par les données. Ainsi, les entreprises peuvent utiliser les systèmes d’IA pour effectuer des tâches plus rapidement. L’apprentissage automatique utilise deux techniques principales :

• L’apprentissage non supervisé : Il permet de trouver des modèles connus dans les données collectées
• L’apprentissage supervisé : Il permet de collecter des données ou de produire des résultats à partir de déploiements antérieurs de ML.

Comment fonctionne l’apprentissage profond ?

Il s’agit tout d’abord de concevoir un modèle d’apprentissage profond permettant d’observer et d’analyser en permanence des données impliquant une structure logique, à l’instar de la manière dont les humains tirent des conclusions.

Pour mener à bien cette analyse, les systèmes d’apprentissage profond utilisent une structure algorithmique en couches, connue sous le nom de réseau neuronal artificiel, qui peut imiter le cerveau humain. Cela permet aux systèmes d’être plus capables d’effectuer des tâches que les systèmes traditionnels.

Toutefois, un modèle d’apprentissage profond doit être formé en permanence pour évoluer et améliorer ses capacités afin de pouvoir tirer des conclusions correctes.

IA vs Machine Learning vs Deep Learning : Applications

Pour bien comprendre le fonctionnement de l’IA, du ML et de l’apprentissage profond, il est important de savoir comment et où ils sont appliqués.

Les systèmes d’IA sont utilisés à diverses fins, telles que le raisonnement et la résolution de problèmes, la planification, l’apprentissage, la présentation des connaissances, le traitement du langage naturel, l’intelligence générale, l’intelligence sociale, la perception, etc.

Par exemple, l’IA est utilisée dans les publicités en ligne, les moteurs de recherche comme Google, etc.

Voyons cela en détail.

Internet, commerce électronique et marketing

• Moteurs de recherche : Les moteurs de recherche tels que Google utilisent l’IA pour afficher les résultats.
• Systèmes de recommandation : L’IA est également utilisée par des systèmes de recommandation tels que YouTube, Netflix et Amazon pour recommander des contenus en fonction des préférences ou des évaluations de l’utilisateur.

L’IA est utilisée pour générer des listes de lecture, montrer des vidéos, recommander des produits et des services, etc.

• Les médias sociaux : Des sites comme Facebook, Instagram, Twitter, etc. utilisent l’IA pour montrer des posts pertinents avec lesquels vous pouvez vous engager, traduire automatiquement les langues, supprimer les contenus haineux, etc.
• Publicités : L’IA est exploitée pour des publicités web ciblées afin de persuader les gens de cliquer sur les annonces et d’augmenter le temps qu’ils passent sur les sites en affichant un contenu attrayant. L’IA peut prédire des offres personnalisées et le comportement des clients en analysant leurs signatures numériques.
• Chatbots : Les chatbots sont utilisés pour contrôler les appareils, communiquer avec les clients, etc.

Par exemple, Amazon Echo peut traduire le discours humain en actions appropriées.

• Assistants virtuels : Les assistants virtuels tels qu’Amazon Alexa utilisent l’IA pour traiter le langage naturel et aider les utilisateurs à répondre à leurs questions.
• Traduction : L’IA peut traduire automatiquement des documents textuels et des langues parlées.

Exemple: Google Translate.

D’autres cas d’utilisation incluent le filtrage des spams, l’étiquetage des images, la reconnaissance faciale, etc.

Jeux vidéo

L’industrie du jeu utilise fortement l’IA pour produire des jeux vidéo avancés, dont certains sont dotés de capacités surhumaines.

Exemple : Deep Blue et AlphaGo, deux joueurs d’échecs. Ce dernier a déjà battu Lee Sedol, champion du monde de GO.

Socio-économique

L’IA est utilisée pour relever des défis sociaux et économiques tels que le sans-abrisme, la pauvreté, etc.

Exemple : Des chercheurs de l’université de Stanford ont utilisé l’IA pour identifier les zones de pauvreté en analysant des images satellite.

Cybersécurité

En adoptant l’IA et ses sous-domaines ML et deep learning, les entreprises de sécurité peuvent créer des solutions pour protéger les systèmes, les réseaux, les applications et les données. Elle est appliquée pour :

• La sécurité des applications pour contrer les attaques comme le cross-site scripting, l’injection SQL, la falsification côté serveur, le déni de service distribué, etc.
• Protection des réseaux en identifiant davantage d’attaques et en améliorant les systèmes de détection d’intrusion
• Analyse du comportement des utilisateurs pour identifier les applications compromises, les risques et les fraudes
• Protection des terminaux en apprenant les comportements courants des menaces et en les contrecarrant pour prévenir les attaques telles que les ransomwares.

Agriculture

L’IA, la ML et l’apprentissage profond sont utiles à l’agriculture pour identifier les zones nécessitant une irrigation, une fertilisation et des traitements pour augmenter le rendement. Elles peuvent aider les agronomes à mener des recherches et à prédire le temps de maturation des cultures, à surveiller l’humidité du sol, à automatiser les serres, à détecter les parasites et à faire fonctionner les machines agricoles.

La finance

Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés dans les institutions financières pour détecter les demandes et les frais qui sortent de la norme et les activités qui doivent faire l’objet d’une enquête.

Les banques peuvent utiliser l’IA pour la prévention de la fraude afin de lutter contre l’utilisation abusive des cartes de débit, organiser des opérations telles que la comptabilité, gérer des propriétés, investir dans des actions, surveiller les modèles de comportement et réagir immédiatement aux changements. L’IA est également utilisée dans les applications de trading en ligne.

Exemple : Zest Automated Machine Learning (ZAML) de ZestFinance est une plateforme de souscription de crédit. Elle utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour l’analyse des données et attribue des scores de crédit aux personnes.

Éducation

Les tuteurs d’IA peuvent aider les étudiants à apprendre tout en éliminant le stress et l’anxiété. Ils peuvent également aider les éducateurs à prédire le comportement à un stade précoce dans un environnement d’apprentissage virtuel (EAV) comme Moodle. Elle est particulièrement utile dans le cadre de scénarios tels que la pandémie actuelle.

Soins de santé

L’IA est utilisée dans le domaine de la santé pour évaluer un électrocardiogramme ou un scanner afin d’identifier les risques pour la santé des patients. Elle permet également de réguler le dosage et de choisir les traitements les plus appropriés pour des maladies telles que le cancer.

Les réseaux de neurones artificiels soutiennent les décisions cliniques pour le diagnostic médical, par exemple, la technologie de traitement des concepts utilisée dans les logiciels de DME. L’IA peut également aider à

• L’analyse des dossiers médicaux
• La gestion des médicaments
• Planification des traitements
• La consultation
• Formation clinique
• Création de médicaments
• Prédiction des résultats

Cas d’utilisation : Le projet Hanover AI de Microsoft aide les médecins à choisir le traitement anticancéreux le plus efficace parmi 800 vaccins et médicaments.

Gouvernements

Les organisations gouvernementales de pays comme la Chine utilisent l’IA pour la surveillance de masse. De même, elle peut être utilisée pour gérer les feux de circulation en utilisant des caméras pour surveiller la densité du trafic et ajuster la synchronisation des feux.

En Inde, par exemple, la signalisation routière gérée par l’IA est déployée pour dégager et gérer le trafic dans la ville de Bengaluru.

En outre, de nombreux pays utilisent l’IA dans leurs applications militaires pour améliorer les communications, le commandement, les contrôles, les capteurs, l’interopérabilité et l’intégration. L’IA est également utilisée pour la collecte et l’analyse de renseignements, la logistique, les véhicules autonomes, les cyberopérations, etc.

L’IA trouve d’autres applications dans les domaines suivants

• L’exploration spatiale pour analyser de vastes données à des fins de recherche
• La biochimie pour déterminer la structure 3D des protéines
• La création de contenu et l’automatisation.

Exemple : Wordsmith est une plateforme qui permet de générer du langage naturel et de transformer des données en informations utiles.

• Automatiser les tâches et les recherches liées au droit,
• Gestion de la santé et de la sécurité au travail
• Ressources humaines pour trier et classer les CV
• Recherche d’emploi en évaluant les données relatives aux compétences professionnelles et aux salaires
• Service à la clientèle avec des assistants virtuels
• L’hôtellerie pour automatiser les tâches, communiquer avec les clients, analyser les tendances et prévoir les besoins des consommateurs.
• Fabrication d’automobiles, de capteurs, de jeux et de jouets, etc

IA vs Machine Learning vs Deep Learning : Différences

L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont en corrélation les uns avec les autres. En fait, l’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, et l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle.

Il ne s’agit donc pas vraiment d’une “différence”, mais du champ d’application.

Voyons en quoi elles diffèrent.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Paramètre	INTELLIGENCE ARTIFICIELLE	ML
Concept	Il s’agit d’un concept plus large visant à créer des machines intelligentes pour simuler la pensée et le comportement humains.	Il s’agit d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui aide les machines à apprendre en analysant des données sans programmation explicite.
Objectif	Il s’agit de créer des systèmes plus intelligents dotés de capacités de réflexion semblables à celles de l’homme pour résoudre des questions complexes. Il s’agit d’augmenter les taux de réussite.	Il s’agit de permettre aux machines d’analyser des données afin de fournir des résultats précis. Il s’intéresse aux modèles et à la précision
Ce qu’elle fait	L’IA permet à un système d’effectuer des tâches comme le ferait un humain, mais sans erreurs et à une vitesse supérieure.	Les machines apprennent continuellement à s’améliorer et à effectuer une tâche afin de pouvoir fournir une plus grande précision.
Sous-ensembles	Ses sous-ensembles sont le deep learning et le machine learning.	TypesIlexiste trois types d’IA : l’IA générale, l’IA forte et l’IA faible. Ses types sont l’apprentissage par renforcement, supervisé et non superviséProcessusIlcomprend le raisonnement, l’apprentissage et l’autocorrectionIl comprend l’apprentissage ainsi que l’autocorrection pour les nouvelles donnéesTypes de donnéesIltraite les données non structurées, semi-structurées et structuréesIl traite les données semi-structurées et structuréesChampd’applicationIl a un champ d’application plus large. Les systèmes d’IA peuvent effectuer plusieurs tâches, alors que les systèmes de ML sont formés à des tâches spécifiques.	Son champ d’application est limité par rapport à l’IA. Les machines de ML exécutent des tâches spécifiques pour lesquelles elles ont été formées
Application	Ses applications sont les chatbots, les robots, les systèmes de recommandation, les jeux, les médias sociaux et bien d’autres encore.	Les principales applications sont les recommandations en ligne, les suggestions d’amis sur Facebook, la recherche sur Google, etc.

Apprentissage automatique et apprentissage profond

Paramètre	APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE	Apprentissage profond
Dépendance à l’égard des données	Bien que l’apprentissage automatique fonctionne sur d’énormes volumes de données, il accepte également des volumes de données plus petits.	Ses algorithmes fonctionnent très bien sur de grands volumes de données. Par conséquent, si vous souhaitez obtenir une plus grande précision, vous devez fournir davantage de données et lui permettre d’apprendre en continu.
Temps d’exécution	Ses algorithmes nécessitent moins de temps d’apprentissage que DL, mais prennent plus de temps pour tester le modèle.	Il prend plus de temps pour l’apprentissage du modèle, mais moins pour le test du modèle.
Dépendance matérielle	Les modèles de ML n’ont pas besoin de beaucoup de données essentiellement ; ils fonctionnent donc sur des machines bas de gamme.	Les modèles DL nécessitent d’énormes données pour travailler efficacement ; ils ne conviennent donc qu’aux machines haut de gamme équipées de GPU.
Ingénierie des caractéristiques	Les modèles de ML vous obligent à développer un extracteur de caractéristiques pour chaque problème afin d’aller plus loin.	Le DL étant une forme avancée de ML, il ne nécessite pas d’extracteurs de caractéristiques pour les problèmes. Au lieu de cela, le DL apprend de lui-même des caractéristiques de haut niveau et des informations à partir des données collectées.
Résolution de problèmes	Les modèles de ML traditionnels décomposent un problème en plusieurs parties et résolvent chacune d’entre elles séparément. Une fois toutes les parties résolues, ils génèrent le résultat final.	Les modèles DL adoptent une approche de bout en bout pour résoudre un problème en prenant les données d’entrée pour un problème donné.
Interprétation des résultats	Il est facile d’interpréter les résultats d’un problème à l’aide de modèles ML, ainsi que l’analyse complète du processus et des raisons.	L’analyse des résultats d’un problème à l’aide de modèles DL peut s’avérer délicate. Bien que vous puissiez obtenir de meilleurs résultats pour un problème avec le DL qu’avec le ML traditionnel, vous ne pouvez pas savoir pourquoi et comment le résultat a été obtenu.
Données	Elle nécessite des données structurées et semi-structurées.	Il nécessite des données structurées et non structurées car il s’appuie sur des réseaux neuronaux artificiels.
Meilleur pour	Convient à la résolution de problèmes simples et peu complexes.	Convient à la résolution de problèmes complexes.

Conclusion

L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont des techniques modernes qui permettent de créer des machines intelligentes et de résoudre des problèmes complexes. Elles sont utilisées partout, dans les entreprises comme dans les foyers, pour faciliter la vie.

Le DL relève du ML, et le ML relève de l’IA. Il ne s’agit donc pas vraiment d’une question de différence, mais du champ d’application de chaque technologie.