IA et apprentissage automatique : Comprendre les principales différences

Écrit par

Redaction Team
mars 3, 2025
Entrepreneuriat, Technologie d'entreprise

Aperçu de l'IA et de l'apprentissage automatique

Les termes » intelligence artificielle » (IA) et « apprentissage automatique » (AAM) sont souvent utilisés de manière interchangeable, alors qu’il s’agit de concepts distincts. L’IA est un vaste domaine qui se concentre sur la création de systèmes informatiques capables d’imiter l’intelligence humaine, tandis que l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de grandes quantités de données et de s’améliorer au fil du temps. Comprendre la différence entre l’IA et l’apprentissage automatique est essentiel pour quiconque cherche à naviguer dans le domaine de la science des données, des solutions d’IA et de l’analyse prédictive.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) fait référence au développement de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine. Ces tâches sont les suivantes

Reconnaissance vocale (par exemple, assistants vocaux tels que Siri et Alexa)
Traitement du langage naturel (par exemple, robots de conversation qui comprennent les conversations humaines)
Des voitures autonomes qui analysent leur environnement
Algorithmes de prise de décision utilisés dans les domaines de la santé et de la finance

L’IA comprend diverses techniques telles que les systèmes à base de règles, les systèmes experts et les réseaux neuronaux, qui aident les machines à simuler les capacités humaines d’apprentissage et de résolution de problèmes.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la formation d’algorithmes pour apprendre des modèles à partir de grands ensembles de données sans être explicitement programmé. Les modèles d’apprentissage automatique s’améliorent au fil du temps à mesure qu’ils sont exposés à davantage de données.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique

Collecte de données : Les algorithmes de ML nécessitent de grandes quantités de données pour apprendre des modèles.
Entraînement du modèle : À l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, le système identifie les relations dans les ensembles de données.
Faire des prédictions : Le modèle formé utilise les nouvelles données pour prendre des décisions ou faire des prédictions.
Amélioration au fil du temps : grâce au retour d’information et aux données supplémentaires, les modèles affinent leur précision.

Différences essentielles entre l'IA et l'apprentissage automatique

Dossier	Intelligence artificielle (IA)	Apprentissage machine (ML)
Définition	Vaste domaine qui imite l’intelligence humaine	Un sous-ensemble de l’IA qui se concentre sur l’apprentissage basé sur les données
Champ d’application	Inclut la ML, l’apprentissage profond, la robotique et les systèmes basés sur des règles	Principalement axé sur la formation d’algorithmes à l’aide de données
Capacité d’apprentissage	Peut fonctionner sans auto-apprentissage (par exemple, IA basée sur des règles)	Utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour s’améliorer au fil du temps
Application	L‘IA est utilisée dans la robotique, les jeux et la prise de décision.	L‘apprentissage automatique est utilisé dans la détection des fraudes et les systèmes de recommandation.
Dépendance à l’égard des données	Tous les systèmes d’IA ne nécessitent pas l’apprentissage de données	LaML nécessite de grandes quantités de données pour entraîner les modèles

Apprentissage en profondeur : Un sous-ensemble de l'apprentissage automatique

L’apprentissage en profondeur est un type spécialisé d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour traiter des données non structurées telles que des images, des vidéos et des discours. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui imite les réseaux neuronaux du cerveau humain.

Apprentissage profond et apprentissage automatique : Alors que l’apprentissage automatique repose sur des ensembles de données structurées, l’apprentissage profond peut traiter de grandes quantités de données non structurées.
Entraînez un réseau neuronal : Les modèles d’apprentissage profond nécessitent une puissance de calcul élevée pour former de grands réseaux neuronaux.
Utilisé dans les applications d’IA : Des technologies telles que la reconnaissance faciale, les chatbots d’IA et la conduite autonome s’appuient sur l’apprentissage profond.

Applications de l'IA et de l'apprentissage automatique

L’IA et l’ apprentissage automatique ont tous deux révolutionné les industries en intégrant l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans les fonctions commerciales quotidiennes.

Comment les entreprises utilisent l’IA et l’apprentissage automatique

Stratégie en matière d’IA : Les entreprises utilisent des chatbots alimentés par l’IA pour le service à la clientèle.
Analyse prédictive : Les institutions financières utilisent l’analyse prédictive pour détecter les transactions frauduleuses.
Outils d’IA dans les soins de santé : L’IA aide les médecins à diagnostiquer les maladies à partir d’images médicales.
Analyse des big data : Les algorithmes de ML traitent de grands volumes de données pour générer des informations.

Lequel devez-vous apprendre ? L'IA ou l'apprentissage automatique ?

Si vous souhaitez maîtriser les concepts fondamentaux de l’IA et développer des compétences pratiques en matière d’apprentissage automatique, il est préférable de commencer par l’apprentissage automatique par rapport à l’IA dans son ensemble. Des plateformes comme Stanford et la spécialisation en apprentissage automatique de deeplearning.ai proposent des parcours d’apprentissage structurés pour les débutants.

Apprendre les concepts de l’IA : Focus sur la relation entre l’IA et la ML, l’apprentissage profond et la terminologie de l’IA.
Construire des modèles d’apprentissage automatique : Travaillez avec des ensembles de données volumineux, entraînez des modèles et apprenez l’analyse de données.
Développement de produits d’IA : Comprendre comment l ‘IA est utilisée dans les applications industrielles.

Conclusion

Comprendre les différences entre l’IA et la ML permet de clarifier leurs rôles respectifs dans la science des données et les systèmes d’IA. L’IA est un domaine plus large qui comprend l’apprentissage automatique, tandis que l’apprentissage profond est une méthode spécifique utilisée pour former les modèles d’IA. Si vous cherchez à développer des compétences pratiques, commencez par l’apprentissage automatique et les concepts de l’IA, puis plongez dans l’apprentissage profond pour des applications plus avancées.