Machine learning ou IA générative : quelle technologie pour quels besoins ?
Depuis ChatGPT, l'IA générative occupe tous les esprits et de nombreux décideurs assimilent désormais toute forme d'IA à l'IA générative. Une erreur coûteuse qui peut pousser certaines entreprises à déployer des modèles génératifs surdimensionnés là où un algorithme de ML classique suffirait, ou inversement, à sous-estimer la puissance créative de l'IA générative. Mais comment choisir la bonne approche pour un cas d'usage donné ?
L'IA générative pour créer, le ML pour apprendre
Le machine learning repose sur une logique d'apprentissage supervisé ou non supervisé à partir de datasets structurés. L'algorithme analyse des milliers, voire millions d'exemples historiques pour identifier des corrélations et des patterns statistiques. L'objectif est de reproduire et d'automatiser des décisions humaines à grande échelle. Un modèle de détection de fraude bancaire s'entraîne sur des millions de transactions étiquetées "légitimes" ou "frauduleuses" pour apprendre à reconnaître les signaux faibles suspects. Un système de recommandation e-commerce analyse les comportements d'achat passés pour prédire les préférences futures. L'IA apprend à classer, scorer, prédire ou optimiser selon des critères définis.
En réalité, l'IA générative n'est pas une discipline séparée, mais une branche du machine learning. Là où le ML "classique" apprend à partir de données structurées pour prédire ou classer, les modèles génératifs apprennent les règles profondes du langage, du code ou de l'image pour créer du contenu inédit. Les LLM ingèrent des téraoctets de données non structurées (textes web, livres, images, codes source…) pour comprendre les règles profondes du langage, de la créativité et de la logique. Résultat, les modèles génératifs IA ne se contentent plus de classer ou prédire, Ils créent. Ils produisent des textes cohérents sur n'importe quel sujet, créent des images, rédigent du code fonctionnel dans des dizaines de langages.
IA générative ou ML "classique" : comment choisir ?
Avant tout déploiement, une question fondamentale s'impose, rappelle Françoise Soulié-Fogelman, directrice scientifique du Hub France IA : "C'est quoi le besoin ?" Cette interrogation détermine 90% du choix technologique. Si l'objectif consiste à produire du contenu, résumés, synthèses, idées créatives, images, alors l'IA générative s'impose naturellement. Tous les cas d'usage de création de contenu relèvent de cette technologie. A l'inverse, pour les missions d'analyse et de prédiction, le machine learning traditionnel reste incontournable : "L'IA prédictive, c'est pour faire des prévisions. Qui est-ce qui va quitter, qui va churn demain, qui est-ce qui va cliquer ?"
Mais au-delà du besoin fonctionnel, plusieurs critères techniques orientent le choix. D'abord, l'explicabilité : "La grosse qualité de l'IA prédictive, c'est que l'on peut obtenir une estimation du taux d'erreur. Dans l'IA générative, il n'y a pas." Une différence cruciale pour les applications critiques nécessitant une traçabilité des décisions. Ensuite, la nature des données : le ML excelle sur les données structurées tandis que l'IA générative traite naturellement textes, images et contenus non structurés grâce à son auto-apprentissage. La règle semble donc relativement simple : le machine learning pour prédire et classifier avec précision, l'IA générative pour créer du contenu nouveau.
Utiliser un LLM pour classifier ? Mauvaise idée
En revanche, vouloir détourner les modèles génératifs pour des tâches de classification est, selon Françoise Soulié-Fogelman, "de la folie furieuse". Elle rappelle que "l'IA prédictive permet de mesurer et de minimiser le taux d'erreur, c'est le but même de l'apprentissage", alors qu'avec l'IA générative, "il n'y a pas de moyen de quantifier l'accuracy". Là où un réseau convolutionnel ou un modèle supervisé classique apporte précision, robustesse et explicabilité, un LLM mobilisé pour la même tâche multiplie les coûts de calcul et introduit des incertitudes difficiles à contrôler.
En revanche, certaines approches hybrides, ML et IA générative, s'avèrent pertinentes. Dans le domaine médical, la spécialiste évoque un cas concret : "Lors d'une radiologie, le médecin dicte ses observations. On utilise d'abord un réseau convolutionnel pour la reconnaissance vocale, mais le vocabulaire médical génère beaucoup d'erreurs. Le machine learning garantit une mesure claire du taux d'erreur lors de la transcription et l'IA générative est capable de corriger le vocabulaire médical.
Une méthode simple pour trancher
La méthode de choix la plus simple reste d'utiliser un arbre de décision minimaliste : . votre objectif consiste-t-il à prédire, classer ou analyser des patterns dans vos données ? Si oui, optez pour le machine learning traditionnel. Vous cherchez à produire du contenu nouveau, textes, images, code… L'IA générative est alors incontournable. La logique est binaire et permet d'éviter la majorité des erreurs d'architecture et de limiter les coûts. Les critères secondaires comme la nature des données (structurées vs non structurées) et les exigences d'explicabilité viennent ensuite affiner ce premier choix.