AI vs machine learning : Différences, utilisations et avantages

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L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en réalité des concepts distincts qui relèvent du même domaine.

Dans cet article, vous en apprendrez plus sur ces deux domaines fascinants, sur l'impact qu'ils ont sur notre monde aujourd'hui et sur l'impact qu'ils pourraient avoir à l'avenir. Par la suite, si vous souhaitez en apprendre encore plus, envisagez de vous inscrire à la Spécialisation en apprentissage machine de Stanford et DeepLearning.AI, où vous maîtriserez les concepts fondamentaux de l'IA et développerez des compétences pratiques en apprentissage machine dans le cadre d'un programme convivial de trois cours dispensés par Andrew Ng, un visionnaire de l'IA.

Quelle est la différence entre l'AI vs machine learning ?

En termes simples, l'IA est un logiciel informatique qui imite la façon dont les humains pensent pour effectuer des tâches complexes, comme l'analyse, le raisonnement et l'apprentissage. Le machine learning, quant à lui, est un sous-ensemble de l'IA qui utilise des algorithmes entraînés sur des données pour produire des modèles capables d'effectuer de telles tâches complexes.

La plupart des IA fonctionnent grâce au machine learning, c'est pourquoi les deux termes sont souvent utilisés comme synonymes, mais l'AI vs machine learning se distingue : l'IA fait référence au concept général de création d'une cognition similaire à celle de l'humain à l'aide de logiciels informatiques, tandis que le ML n'est qu'une méthode pour y parvenir.

L'IA générative par rapport à l'apprentissage automatique

L'IA générative, ou GenAI, est un sous-ensemble de l'IA capable de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, à partir d'entrées utilisateur. Alors que l'apprentissage automatique est utilisé pour effectuer des tâches plus étroitement définies, comme catégoriser des données ou faire des prédictions, l'IA générative peut répondre de manière dynamique aux entrées de l'utilisateur et est donc utilisée pour des tâches plus créatives, comme la composition de textes ou la conversation avec des clients par l'intermédiaire d'agents d'IA.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est un logiciel informatique qui imite les capacités cognitives humaines pour effectuer des tâches complexes qui, historiquement, ne pouvaient être effectuées que par des humains, comme la prise de décision, l'analyse de données et la traduction linguistique.

En d'autres termes, l'IA est un code sur des systèmes informatiques explicitement programmés pour effectuer des tâches qui nécessitent un raisonnement humain. Alors que les machines et systèmes automatisés se contentent de suivre un ensemble d'instructions et de les exécuter fidèlement sans changement, ceux alimentés par l'IA peuvent apprendre de leurs interactions pour améliorer leurs performances et leur efficacité.

L'IA est un terme générique couvrant une variété de sous-domaines interdépendants mais distincts. Voici quelques-uns des domaines les plus courants que vous rencontrerez dans le domaine plus large de l'intelligence artificielle :

• Machine learning (ML) : Le machine learning est un sous-ensemble de l'IA dans lequel les algorithmes sont entraînés sur des ensembles de données pour devenir des modèles d'apprentissage automatique capables d'effectuer des tâches spécifiques.

• Deep learning : Le deep learning est un sous-ensemble du ML, dans lequel des réseaux de neurones artificiels (RNA) qui imitent le cerveau humain sont utilisés pour effectuer des tâches de raisonnement plus complexes sans intervention humaine. 

• Traitement du langage naturel (NLP) : Un sous-ensemble de l'informatique, de l'IA, de la linguistique et du ML, le traitement du langage naturel se concentre sur la création de logiciels capables d'interpréter la communication humaine.

• IA générative: Type d'IA et sous-ensemble de l'apprentissage profond utilisé pour créer de nouveaux contenus tels que des textes et des images. Généralement, l'IA générative est alimentée par de grands modèles de langage (LLM), qui sont des modèles formés sur des ensembles de données massives, pour créer dynamiquement des sorties basées sur les invites de l'utilisateur.

• Robotique : Sous-ensemble de l'IA, de l'informatique et du génie électrique, la robotique se concentre sur la création de robots capables d'apprendre et d'effectuer des tâches complexes dans des environnements réels. 

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Qu'est-ce que le machine learning ?

Le machine learning (ML) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle axé sur l'entraînement d'algorithmes d'apprentissage automatique avec des ensembles de données pour produire des modèles d'apprentissage automatique capables d'effectuer des tâches complexes, comme le tri d'images, la prévision des ventes ou l'analyse de big data.

Aujourd'hui, le machine learning est la principale façon dont la plupart des gens interagissent avec l'IA. Voici quelques exemples courants où vous avez probablement déjà rencontré l'AI vs machine learning :

• Recevoir des recommandations de vidéos sur une plateforme de streaming vidéo en ligne.

• Résoudre un problème en ligne avec un chatbot, qui vous dirige vers les ressources appropriées en fonction de vos réponses.

• Utiliser des assistants virtuels qui répondent à vos demandes pour planifier des réunions dans votre calendrier, jouer une chanson spécifique ou appeler quelqu'un.

AI vs machine learning vs deep learning

L'IA, le machine learning et le deep learning sont parfois utilisés de manière interchangeable, mais ce sont des termes distincts.

L'intelligence artificielle (IA) est un terme générique désignant un logiciel informatique qui imite la cognition humaine pour effectuer des tâches complexes et en tirer des enseignements. 

Le machine learning (ML) est un sous-domaine de l'IA qui utilise des algorithmes entraînés sur des données pour produire des modèles adaptables capables d'effectuer diverses tâches complexes.

Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning qui utilise plusieurs couches au sein de réseaux neuronaux pour effectuer certaines des tâches de ML les plus complexes sans aucune intervention humaine.

Exemples concrets d'AI vs machine learning

Il y a de fortes chances que vous ayez utilisé un appareil ou un service alimenté par l'IA dans votre vie quotidienne sans même vous en rendre compte. Des programmes bancaires qui vérifient les transactions douteuses aux filtres antispam automatisés qui protègent votre boîte de réception des virus, en passant par les plateformes de streaming vidéo qui vous recommandent des émissions, l'AI vs machine learning est de plus en plus intégré dans notre vie quotidienne. Voici quelques exemples de la façon dont l'AI vs machine learning est utilisé quotidiennement :

1. Soins de santé

Les soins de santé produisent une multitude de big data sous forme de dossiers de patients, de tests médicaux et d'appareils connectés comme les montres intelligentes. Par conséquent, l'une des façons les plus répandues dont les humains utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique est d'améliorer les résultats dans le secteur des soins de santé.

Parmi les applications courantes de l'AI vs machine learning dans les soins de santé, on trouve des modèles d'apprentissage automatique capables de scanner les radiographies pour détecter les tumeurs cancéreuses, des programmes qui peuvent développer des plans de traitement personnalisés et des systèmes qui allouent efficacement les ressources hospitalières.

2. Entreprise

L'AI vs machine learning a eu un impact significatif sur le monde des affaires, où il a été utilisé pour réduire les coûts grâce à l'automatisation et pour produire des informations exploitables en analysant de grands ensembles de données. En conséquence, de plus en plus d'entreprises cherchent à utiliser l'IA dans leurs flux de travail. En 2024, 35 pour cent des entreprises françaises de plus de 10 salariés utilisent ou déploient l'IA [1].

3. Chaînes d'approvisionnement

Les chaînes d'approvisionnement maintiennent la circulation des marchandises dans le monde entier. Pourtant, à mesure que les chaînes d'approvisionnement deviennent de plus en plus complexes et interconnectées au niveau mondial, le nombre de problèmes, d'arrêts et de pannes potentiels auxquels elles sont confrontées augmente également. Les gestionnaires et analystes de la chaîne d'approvisionnement se tournent de plus en plus vers des chaînes d'approvisionnement numériques améliorées par l'IA, capables de suivre les expéditions, de prévoir les retards et de résoudre les problèmes à la volée pour assurer des livraisons rapides.

Avantages et futur de l'AI vs machine learning

L'IA et le machine learning offrent divers avantages aux entreprises comme aux consommateurs. Alors que les consommateurs peuvent s'attendre à des services plus personnalisés, les entreprises peuvent s'attendre à une réduction des coûts et à une plus grande efficacité opérationnelle.

Il n'est pas surprenant que le marché mondial de l'IA devrait augmenter de façon exponentielle dans les années à venir. Selon Grand View Research (GVR), la valeur du marché mondial de l'IA était de 279,22 milliards USD en 2024 et devrait croître de 35,9 pour cent entre 2025 et 2030 [2]. Voici quelques avantages courants pour les entreprises utilisant l'AI vs machine learning dans le monde réel :

• La capacité d'analyser rapidement de grandes quantités de données pour produire des informations exploitables

• Un retour sur investissement (ROI) accru pour les services associés en raison de la diminution des coûts de main-d'œuvre

• Une amélioration de la satisfaction et des expériences clients qui peuvent être adaptées aux besoins individuels

Capacités de l'IA

L'intelligence artificielle possède un large éventail de capacités qui ouvrent la voie à diverses applications concrètes impactantes. Parmi les plus courantes figurent la reconnaissance de motifs, la modélisation prédictive, l'automatisation, la reconnaissance d'objets et la personnalisation. Dans certains cas, l'IA avancée peut même alimenter des voitures autonomes ou jouer à des jeux complexes comme les échecs ou le Go.

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