Intelligence artificielle vs. apprentissage automatique vs. apprentissage profond

Vous vous sentez un peu perdu face à toute cette terminologie liée à l'IA ? De nos jours, on ne cesse de lire des articles sur l'intelligence artificielle dans les journaux, sur LinkedIn, sur les réseaux sociaux et même dans les conversations de tous les jours. Pourtant, il est probable que nous ne sachions pas exactement en quoi elle consiste et ce qui la différencie d’autres concepts connexes qui nous semblent similaires.

Dans cet article, nous essayons de faire un peu de clarté dans ce fouillis de termes et nous vous expliquons les différences entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA générative.

Intelligence artificielle (IA)

L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes ou des programmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent habituellement l'intelligence humaine. Ces systèmes d'intelligence artificielle partagent avec l'être humain certaines capacités telles que la l'apprentissage, le raisonnement, la perception, la reconnaissance de motifs, la résolution de problèmes, entre autres. L'objectif de l'IA est donc de simuler les processus de la pensée humaine afin que les machines puissent exécuter des tâches de manière autonome et prendre des décisions.

Après avoir lu que l’IA vise à simuler, voire à dépasser, les capacités propres à l’être humain, il est possible que nous ressentions une certaine inquiétude et que nous imaginions un monde dystopique où la technologie finirait par asservir l’être humain. Rien n’est plus éloigné de la réalité. L'intelligence artificielle n'est rien d'autre qu'une invention humaine, contrôlée par des humains, dépourvue de véritable volonté cognitive propre et limitée aux ensembles de données d'entraînement qui lui sont fournis.

Apprentissage automatique (machine learning)

L'apprentissage automatique Il s'agit d'une sous-discipline de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles qui permettent aux ordinateurs d'apprendre des modèles et de faire des prédictions à partir de données sans avoir été explicitement programmés à cet effet. Au lieu de suivre des instructions spécifiques, les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent les données pour apprendre et s'améliorer au fur et à mesure qu'ils acquièrent de l'expérience.

Voici la démarche suivie par les ingénieurs et les développeurs pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans un système d'intelligence artificielle :

• Collecte des données : Tout d'abord, on recueille les données pertinentes pour le problème que l'on souhaite résoudre, qu'il s'agisse d'images, de texte ou de données numériques.
• Préparation des données : Ensuite, nous nettoyons et organisons les données afin que l'ordinateur puisse mieux les comprendre. Pour ce faire, nous supprimons les données superflues, corrigeons les erreurs et leur donnons un format adapté.
• Choix d'un algorithme : Ensuite, nous choisissons un algorithme d'apprentissage automatique adapté au problème que nous souhaitons résoudre et aux données dont nous disposons. Il existe différents types d'algorithmes, tels que ceux de régression, de classification et de regroupement.
• Entraînement du modèle : Nous introduisons maintenant nos données dans l'algorithme afin qu'il puisse apprendre des modèles et des relations. Au cours de cette phase, l'algorithme ajuste ses paramètres pour minimiser l'écart entre les prévisions et les résultats réels.
• Évaluation du modèle : Une fois que le modèle est suffisamment entraîné, il faut le tester sur un ensemble de données qu’il n’a jamais vu auparavant afin de vérifier qu’il généralise bien et qu’il fonctionne avec la même précision.
• Réglage et optimisation : Si les performances du modèle ne sont pas satisfaisantes, nous ajustons les hyperparamètres de l'algorithme ou testons différentes techniques de prétraitement des données afin d'améliorer ses performances.
• Mise en place et utilisation : Enfin, une fois que nous sommes satisfaits des performances du modèle, celui-ci est déployé en production afin qu’il puisse effectuer des prédictions ou prendre des décisions en temps réel en fonction des nouvelles données qu’il reçoit au fur et à mesure.

Intelligence artificielle vs apprentissage automatique

Voici un résumé schématique des différences entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, comme nous te l'avons expliqué précédemment :

Intelligence artificielle :

• Vaste domaine de l'informatique qui vise à développer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent habituellement l'intelligence humaine.
• Il englobe diverses approches et techniques, telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, entre autres.
• Il vise à simuler l'intelligence humaine de manière générale.

Apprentissage automatique :

• Sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles capables d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances au fil de l'expérience.
• Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux ordinateurs d'apprendre des modèles et de prendre des décisions sans avoir été explicitement programmés à cet effet.
• Elle repose sur l'entraînement de modèles à partir de données afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions.

Apprentissage profond (deep learning)

L'apprentissage profond Il s'agit d'une branche de l'apprentissage automatique qui repose sur des réseaux neuronaux artificiels multicouches. (également appelés réseaux neuronaux profonds) pour modéliser et extraire des représentations de haut niveau à partir des données. Ces réseaux sont composés de plusieurs couches de nœuds, dont chacune effectue des opérations mathématiques sur les données d'entrée afin de produire des sorties. L'apprentissage profond s'est révélé très efficace dans des tâches telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale, entre autres.

Apprentissage automatique vs apprentissage profond

L'une des principales différences entre le deep learning et les techniques conventionnelles d'apprentissage automatique réside dans sa capacité à traiter des données très dimensionnelles et complexes. De son côté, il est souvent difficile de gérer de grands volumes de données non structurées ou très complexes à partir des algorithmes classiques d'apprentissage automatique. S'agissant d'une technique d'IA plus avancée, l'apprentissage profond permet de traiter ces informations de manière plus efficace et performante.

Contrairement à l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, au-delà des algorithmes et de l'entraînement sur des ensembles de données, utilise des réseaux neuronaux profonds pour tirer des enseignements de ces grandes quantités de données de manière automatique. Ces réseaux neuronaux sont composés de multiples couches de neurones artificiels grâce auxquels ils apprennent à discerner des caractéristiques complexes et à effectuer des tâches de manière autonome.

Concrètement, L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond s'appliquent dans des contextes différents. Alors que l'apprentissage automatique fonctionne mieux avec des données structurées, l'apprentissage profond est davantage axé sur les données non structurées.

Exemple d'application du deep learning

Imaginons que nous souhaitions développer un système permettant de détecter et de diagnostiquer des maladies à partir de radiographies ou d'IRM. Dans ce cas, le deep learning serait plus adapté en raison de la complexité et de la grande quantité de données non structurées présentes dans les radiographies. Nous pourrions utiliser une architecture de réseau neuronal convolutif profond (CNN) pour que le système d’intelligence artificielle apprenne automatiquement à identifier les caractéristiques et les modèles pertinents.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

Il est fort probable que, dans le sillage de l'engouement pour l'intelligence artificielle qui sévit depuis quelques années, vous ayez entendu parler d'applications telles que ChatGPT ou Midjourney. Il s'agit là d'exemples de systèmes relevant de ce que l'on appelle l'IA générative. L'intelligence artificielle générative Il s'agit d'un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de systèmes capables de générer du contenu nouveau et original., comme des images, de la musique, du texte ou même des vidéos, qui sont impossibles (ou presque) à distinguer de celles créées par des humains. D’ailleurs, l’image qui illustre cet article a été créée à l’aide d’une IA générative.

Ces systèmes utilisent des modèles génératifs d'apprentissage profond, capables d'apprendre les caractéristiques et les schémas d'un ensemble de données donné, puis de générer de nouveaux exemples qui ressemblent à ces données d'origine. Un exemple courant de modèle génératif est le réseau neuronal génératif antagoniste (GAN), qui se compose de deux réseaux neuronaux en concurrence : un générateur, qui produit des échantillons fictifs, et un discriminateur, qui tente de distinguer les échantillons fictifs des échantillons réels.