Dans le monde de l’informatique, les termes intelligence artificielle et apprentissage automatique sont souvent utilisés de manière interchangeable. Pourtant, ces deux concepts ne sont pas exactement les mêmes.
Dans cet article, nous allons explorer les différences entre ces deux domaines cruciaux pour la technologie moderne.
Ce que vous devez retenir :
- L’intelligence artificielle (IA) vise à créer des machines capables de simuler des fonctions humaines, tandis que l’apprentissage automatique (machine learning) est une branche de l’IA qui se concentre sur l’apprentissage à partir de données.
- L’IA englobe diverses méthodes de développement, y compris l’apprentissage automatique, mais aussi les algorithmes préprogrammés, les systèmes experts et les systèmes à base de règles.
- L’apprentissage automatique dépend fortement des données, avec des types tels que l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, tandis que l’IA traditionnelle peut se baser sur des règles préprogrammées.
- L’objectif de l’IA est de reproduire un large éventail de compétences humaines, tandis que l’apprentissage automatique se concentre sur des tâches spécifiques liées à l’analyse des données pour améliorer les performances des systèmes.
Sommaire
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique dont l’objectif est de créer des machines ou des programmes capables de simuler certaines fonctions de l’intelligence humaine. Ces fonctions peuvent inclure la reconnaissance de formes, l’apprentissage, la compréhension du langage naturel, la résolution de problèmes ou encore la prise de décision.
Ainsi, l’intelligence artificielle englobe diverses techniques et approches permettant à une machine d’imiter ou de reproduire une forme d’intelligence. Bien que ce domaine soit très vaste et pluridisciplinaire, il est généralement subdivisé en plusieurs branches, telles que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la robotique, etc.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique, également connu sous le nom de machine learning, fait partie intégrante de l’intelligence artificielle. C’est une branche spécifique qui se concentre sur la capacité d’une machine à apprendre et à s’adapter aux nouvelles données sans être expressément programmée pour le faire.
Le principal objectif de l’apprentissage automatique est de permettre aux machines ou aux programmes d’acquérir de nouvelles compétences ou connaissances en analysant les données et en reconnaissant des modèles. Cela leur permet d’améliorer leurs performances dans diverses tâches, comme la classification, la prédiction ou encore la génération de contenu.
Distinguer l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
Afin de mieux comprendre la différence entre ces deux concepts, il est important de garder à l’esprit que l’intelligence artificielle englobe l’apprentissage automatique.
Autrement dit, l’apprentissage automatique est une méthode spécifique utilisée pour développer des systèmes intelligents, mais ce n’est pas la seule.
Les méthodes de développement
Outre l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle peut également être réalisée grâce à d’autres techniques, telles que :
- Les algorithmes préprogrammés, conçus pour exécuter des tâches spécifiques en suivant un ensemble de règles précises.
- Les systèmes experts, développés autour d’un domaine spécifique de connaissances et capables de raisonner et prendre des décisions sur la base de ces connaissances.
- Les systèmes à base de règles, capables de résoudre des problèmes en appliquant un ensemble de règles prédéfinies et personnalisables.
Ainsi, l’intelligence artificielle est une approche globale qui englobe différentes méthodes de développement, tandis que l’apprentissage automatique se concentre spécifiquement sur les machines “intelligentes” construites grâce à l’analyse de données.
Le rôle des données
Une distinction clé entre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique réside dans le rôle joué par les données. En effet, les systèmes d’apprentissage automatique sont fortement dépendants des données :
- l’apprentissage supervisé nécessite un jeu de données étiquetées pour enseigner à la machine comment effectuer une tâche donnée.
- l’apprentissage non-supervisé repose sur des jeux de données non étiquetées, utilisés pour permettre à la machine de découvrir elle-même des structures ou des modèles cachés.
- l’apprentissage par renforcement utilise des données fournies sous forme de récompenses ou de punitions pour guider l’évolution du comportement de la machine.
Tandis qu’une méthode d’intelligence artificielle traditionnelle peut n’utiliser qu’un ensemble limité de données ou de règles préprogrammées, l’apprentissage automatique est caractérisé par sa capacité à utiliser des volumes importants de données pour améliorer le système et ses performances de manière autonome.
Les objectifs
Bien que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique poursuivent tous deux l’objectif de développer des machines capables d’imiter la pensée humaine, leur portée respective diffère :
- L’intelligence artificielle a pour principal but de reproduire un large spectre de compétences intellectuelles, allant du raisonnement cognitif à la créativité en passant par les émotions. Ainsi, elle vise à concevoir des systèmes pouvant se comporter, réfléchir ou apprendre comme un être humain.
- L’apprentissage automatique, quant à lui, se concentre sur un ensemble spécifique de tâches, liées principalement à l’analyse et à la compréhension de données, qu’il convient de traiter et d’organiser afin de mettre en évidence des tendances ou des modèles permettant d’améliorer la performance d’un système.
En résumé, l’intelligence artificielle vise à créer des systèmes informatiques capables d’imiter une multitude de fonctions humaines, tandis que l’apprentissage automatique se focalise sur le développement d’une seule compétence spécifique : l’apprentissage à partir des données fournies.
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