Comment le machine learning et l'IA peuvent être efficace dans votre entreprise ?

En passant d'un ordinateur qui joue aux échecs à des voitures autonomes, la technologie ne cesse de se réinventer. Aujourd'hui l'IA, le machine learning et le deep learning sont présents partout !

En passant d’un ordinateur qui joue aux échecs à des voitures autonomes, la technologie ne cesse de se réinventer. Aujourd'hui l'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et le deep learning (DL) sont présent dans tous les secteurs et à tous les niveaux. Ces technologies sont inévitables et permettent de faire la prévision de panne d’équipement ou encore via un chatbot d’interagir avec des clients pour des actes commerciaux, par exemple.

Quelle est l’histoire de l’intelligence artificielle ?

Les origines du concept (IA) intelligence artificielle remontent à l'Antiquité et existe depuis des siècles. L'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui, a des racines plus récentes. En 1950, le mathématicien Alan Turing a publié « Computing Machinery and Intelligence », qui répond à la question « Est-ce que les machines peuvent penser ? ». Cela a donné naissance au « test de Turing » qui est une méthode testant l'intelligence d’une machine.

Depuis l'époque de Turing, les avancées dans le domaine de l'IA ne cessent d’être réalisées, notamment avec le développement d'un programme informatique qui est capable de jouer aux échecs contre un humain. Arthur Samuel informaticien a créé ce programme qui est capable d'enregistrer tous les précédents mouvements de l’adversaire et de créer sa stratégie. En résumé, l'ordinateur apprend des erreurs passées et joue à un niveau plus élevé dit aussi intelligent à chaque étape. Samuel a continuellement amélioré et développé ce programme et a inventé en 1952 le terme de machine learning (l’apprentissage automatique).

Des années 1960 aux années 1990, l'IA a obtenu une reconnaissance internationale grâce à la réalisation de films populaires comme « 2001 : A Space Odyssey » ou encore grâce à « Star Wars » et "Electric Dreams". Depuis cette période, l'IA progresse à grand pas et rivalise avec le grand écran. C’est dès les années 2000 que l'IA s’est officiellement généralisée en apparaissant de partout. Bien qu'il moins bien connu du grand public, le ML « machine learning » a également continué d'évoluer et fait partie aujourd'hui des applications les plus courantes de l'IA.

Définition de l’intelligence artificielle (IA)

Il n’existe pas de définition universellement connue de l'intelligence artificielle en revanche, elle peut être définie comme « une branche de l’informatique qui se focalise sur la construction de machines intelligentes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine ».

Qu’est-ce que l’IA étroite et l’IA générale ?

L'IA étroite, aussi connue sous le nom d'IA faible, est utilisée pour décrire des systèmes d'IA qui traite une tâche particulière et qui aurait nécessité une intelligence humaine. L'IA étroite est uniquement utilisée pour accomplir une tâche dite limitée, ou une seule tâche à la fois.

L'IA étroite est la forme que nous retrouvons de partout car c’est la forme la plus courante de l’intelligence artificielle : en passant par les assistants intelligents jusqu’aux systèmes de reconnaissance faciale ou par les recommandations que font les moteurs de recherche ou encore les modèles de maintenance prédictive.

Concernant l'IA générale, aussi appelée l’IA forte, reproduit et accomplit les mêmes tâches intellectuelles que l’être humain pourrait faire. Selon TechTalks, elle est capable d'imiter "le bon sens, les connaissances de base, l'apprentissage par transfert, l'abstraction et la causalité". L'IA générale reste encore théorique par nature. Cela étant dit, certaines de ses applications, telle que l'analyse émotionnelle - s'appuie sur l’analyse du langage naturel pour enregistrer l'émotion dans un texte – qui représente la première étape de développement de cette technologie.

Définition du machine learning ?

Le machine learning fait partie d’une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre, soit d'utiliser une multitude de données et d'algorithmes structurés permettant d’identifier plusieurs modèles pour ensuite faire des prédictions. L'exemple le plus parlant de ML est Google Maps, qui analyse plusieurs modèles de données : le trafic passé et le trafic présents et qui recommande à son utilisateur, l'itinéraire le plus rapide.

Là où le Machine Learning devient vraiment passionnant, c'est avec le deep learning. Il s’agit d’un sous-ensemble du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels - des systèmes informatiques inspirés du cerveau humain - pour ingérer et apprendre à partir de données structurées et non structurées. Un exemple de deep learning en action est celui des voitures sans conducteur, qui comprennent intrinsèquement le code de la route et peuvent réagir en temps réel à des éléments comme un panneau Stop ou une personne qui traverse la rue.

Le deep learning est l’exemple le plus passionnant du machine learning. C’est un sous-ensemble du ML qui va utiliser une sorte de réseaux de neurones artificiels (plus exactement plusieurs systèmes informatiques qui sont inspirés du cerveau), pour ainsi intégrer et apprendre des données qui sont structurées et non structurées. L’exemple le plus simple de deep learning sont les voitures connectées, sans conducteur, étant créées pour comprendre le code de la route et réagir avec les éléments en temps réel : une personne qui traverse, un feu rouge etc...

IA vs machine Learning vs deep learning : quelles sont les principales différences ?

Bien que le deep learning l'IA et le machine learning appartiennent à la même famille, ils ont des qualités et des applications différentes des uns aux autres et uniques.

Ci-dessous, le schéma vous aide à comprendre les principales différences :