L’intelligence artificielle (IA) est en passe de devenir la technologie déterminante de la décennie, révolutionnant des domaines aussi divers que l’agriculture, la santé, l’éducation, les transports et même le divertissement. L’IA est ainsi devenue un sujet d’intérêt majeur, captivant à la fois l’imagination du public et l’attention des dirigeants de l’industrie. Pourtant, bien que de nombreuses personnes associent l’IA à des outils comme l’IA générative (ChatGPT d’OpenAI ou la génération d’images de MidJourney, par exemple), l’intelligence artificielle en tant que concept est beaucoup plus large et englobe toute technologie permettant aux machines de reproduire l’intelligence humaine.
Dans ce domaine technologique en pleine expansion, l’apprentissage machine (ML) est un sous-ensemble essentiel. Les termes AI et ML sont souvent utilisés de façon interchangeable, mais ML fait référence à une approche distincte au sein de l’IA, approche axée sur l’apprentissage à partir des données.
Tout d’abord, il est important de reconnaître que l’IA est un terme générique; l’intelligence artificielle décrit un concept général qui inclut toute théorie, technologie, technique qui existe pour permettre aux machines de reproduire des aspects de l’intelligence humaine (comme la prise de décision, la résolution de problèmes, l’apprentissage, la perception, etc.). En tirant parti de grandes quantités de données, de puissance de calcul et d’algorithmes sophistiqués, les systèmes d’intelligence artificielle peuvent identifier des motifs et prendre des décisions éclairées avec un minimum d’intervention humaine.
L’IA moderne englobe une gamme d’approches, depuis les systèmes traditionnels basés sur des règles, comme des arbres décisionnels codés à la main et des algorithmes génétiques, jusqu’aux modèles avancés d’apprentissage machine qui apprennent continuellement à partir de données. Bien que de nombreuses applications d’IA modernes mettent l’accent sur l’apprentissage basé sur les données, ce ne sont pas toutes les IA qui en ont besoin. Certaines approches, comme les algorithmes de recherche des opérations pour la planification et la tarification, peuvent également être considérées comme des approches d’IA, même si elles ne reposent pas sur l’apprentissage machine.
La distinction clé de l’IA moderne réside souvent dans la capacité d’apprentissage et d’adaptation, une caractéristique des technologies d’apprentissage machine.
L’expression « intelligence artificielle » étant très large, il n’est pas surprenant que l’apprentissage machine soit inclus dans la définition de l’IA. En fait, l’apprentissage machine est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, une technologie d’assistance qui se concentre sur le développement d’algorithmes capables d’apprendre et de faire des prédictions basées sur les données. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des règles, les algorithmes de ML identifient les motifs dans des ensembles de données volumineux et améliorent leur performance au fil du temps (idéalement sans correction humaine). Cette capacité permet aux machines de devenir plus intelligentes et autonomes à mesure qu’elles traitent davantage de données.
En utilisant des données historiques, les modèles de ML peuvent faire des prévisions précises et fournir des aperçus exploitables, favorisant ainsi l’efficacité et l’innovation dans divers secteurs.
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine partagent plusieurs caractéristiques clés, même s’il s’agit de termes distincts qui renvoient à des aspects différents des technologies intelligentes. Voici quelques-unes des similitudes les plus importantes :
- Les deux s’appuient sur des données
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine nécessitent tous deux des quantités importantes de données pour fonctionner efficacement. Ils utilisent ces données pour générer des résultats complexes et prendre des décisions éclairées. - Les deux sont des branches de la science informatique
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine sont des branches de la science informatique qui se concentrent sur la création de systèmes capables d’analyser et d’interpréter des données de manière complexe. - Les deux utilisent une résolution de problèmes de type humain
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine sont conçus pour s’attaquer à des tâches qui nécessitent habituellement de l’intelligence humaine, comme la prise de décision, la reconnaissance des motifs et l’apprentissage par l’expérience. - Les deux ont des applications dans essentiellement tous les secteurs
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine sont utilisés dans divers secteurs, notamment la santé, les finances, l’agriculture et le divertissement, pour favoriser l’innovation et l’efficacité.
L’IA et l’apprentissage machine ont beaucoup en commun; il n’est donc pas étonnant que ces deux concept soient souvent regroupés en un seul. Malgré tout, bien que l’IA et l’apprentissage machine soient étroitement liés, il existe plusieurs différences notables qui les distinguent :
- Ils ont des objectifs principaux différents
L’IA vise à créer des systèmes qui exécutent des tâches nécessitant l’intelligence humaine, comme la prise de décision et la résolution de problèmes. L’apprentissage machine soutient l’IA en se concentrant sur le développement d’algorithmes qui permettent aux systèmes intelligents d’apprendre des données afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions. - Les deux ont une portée de responsabilité différente
L’IA vise à créer des systèmes qui peuvent simuler l’intelligence et le comportement humains, englobant toute approche qui atteint cet objectif. L’apprentissage machine se concentre sur le développement d’algorithmes qui apprennent et s’améliorent à partir des données. Bien que certaines applications de l’IA comme le traitement du langage naturel, l’automatisation de l’IA et les analyses prédictives puissent être construites à l’aide de techniques d’apprentissage machine, elles peuvent également être mises en œuvre par des approches non liées à l’apprentissage machine, selon la solution requise. - Les deux emploient des méthodes différentes
L’IA utilise diverses techniques comme des systèmes basés sur des règles, des algorithmes génétiques et des réseaux neuronaux pour aborder la simulation de l’intelligence humaine sous différents angles. L’apprentissage machine nécessite toujours des données. Les méthodes de ML sont classées en apprentissage supervisé, non supervisé et renforcé, et toutes présentent des variations subtiles quant à la manière dont les modèles sont formés à partir des données disponibles. - Les deux se mettent en œuvre de manières différentes
L’IA peut nécessiter des systèmes complexes intégrant toute une gamme de technologies, souvent accessibles par des interfaces de programmation d’applications (API). Il faut souvent des années de recherche et de vastes ressources pour développer et mettre en œuvre une solution d’IA. C’est pourquoi les utilisateurs préfèrent généralement travailler avec des options prédéfinies. L’apprentissage machine nécessite moins d’ingénierie propre au problème et réduit le besoin de solutions spécialisées à codage en dur. Il repose sur les données, ce qui présente sa propre complexité en matière de collecte, de préparation et de maintien d’ensembles de données de qualité. - Les deux ont des exigences différentes en matière de données
Tandis que les systèmes de ML dépendent intrinsèquement des données des modèles de formation, leur efficacité étant directement liée à la quantité et à la qualité des données de formation, les systèmes d’IA peuvent être construits avec ou sans données. Certaines approches d’IA, comme les systèmes basés sur des règles et les algorithmes génétiques, peuvent fonctionner uniquement par logique programmée et par calcul évolutif sans avoir besoin de données de formation. Lorsque les systèmes d’IA utilisent des données, c’est souvent à des fins d’optimisation et d’affinement, et non pour leur fonctionnement de base. Toutefois, dans l’apprentissage machine, des ensembles de données diversifiés et complets sont essentiels puisque la capacité à apprendre des motifs et à faire des prédictions précises dépend entièrement des données à partir desquelles se fait l’entraînement.
Comme cela a été abordé précédemment, l’apprentissage machine (ML) sert de sous-ensemble critique au sein de la portée plus large de l’intelligence artificielle (IA). L’IA englobe une vaste gamme de technologies et de techniques conçues pour créer des systèmes capables d’exécuter des tâches qui nécessitent généralement de l’intelligence humaine, tandis que l’apprentissage machine se concentre sur le développement d’algorithmes qui permettent aux machines d’apprendre, d’identifier les motifs dans les données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans programmation explicite pour chaque nouvelle tâche. En d’autres termes, l’apprentissage machine permet aux outils d’intelligence artificielle d’évoluer.
Une autre façon d’envisager ce lien consiste à reconnaître que l’IA fournit l’infrastructure et les objectifs globaux pour créer un comportement intelligent, tandis que l’apprentissage machine offre les outils et les méthodes pour atteindre ces objectifs grâce à l’apprentissage basé sur les données. Par exemple, un système d’intelligence artificielle conçu pour la traduction de langues utilise des algorithmes de ML pour améliorer sa précision en apprenant à partir de grands ensembles de données de texte multilingue.
La capacité de l’apprentissage machine à traiter et à apprendre à partir de grandes quantités de données améliore l’adaptabilité et la fonctionnalité des systèmes d’IA. Des techniques telles que les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, qui sont eux-mêmes des sous-ensembles de ML, permettent à l’IA d’accomplir des tâches plus complexes et nuancées avec une efficacité et une précision accrues. L’IA générative (IAG) est une application relativement nouvelle de l’apprentissage machine dans l’IA. Elle utilise des algorithmes qui permettent aux outils d’IAG de découvrir des motifs qu’ils peuvent ensuite utiliser pour générer du nouveau contenu sous forme d’images, de texte, de vidéos et plus encore.
Malgré leur relative jeunesse, l’IA et l’apprentissage machine sont des technologies puissantes qui ont déjà démontré leur valeur. Voici les capacités rendues possibles par l’intégration de l’IA et de l’apprentissage machine dans des solutions unifiées :
- Analyses prédictives
Les analyses prédictives permettent aux organisations de prévoir les tendances et les comportements en analysant les données historiques pour découvrir les relations de cause à effet. Elles aident les entreprises à prendre des décisions éclairées et à anticiper les résultats futurs - Reconnaissance vocale et compréhension du langage naturel
Les systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine peuvent identifier et traiter la langue parlée et comprendre le texte écrit ou verbal. Cette capacité est essentielle pour les assistants virtuels, les robots conversationnels alimentés par l’IA et les applications à commande vocale. - Analyse de sentiment
L’IA et l’apprentissage machine peuvent analyser les données textuelles pour déterminer le sentiment exprimé, en le classant comme positif, négatif ou neutre. Cela est utile pour évaluer l’opinion des clients et améliorer le service à la clientèle.
- Moteurs de recommandation
Ces systèmes analysent les données des utilisateurs pour suggérer des produits ou du contenu qui pourraient les intéresser. Ils améliorent l’expérience utilisateur et stimulent l’engagement sur des plateformes comme les sites de commerce électronique et les services de diffusion en continu. - Traitement des images et des vidéos
L’IA et l’apprentissage machine peuvent reconnaître et interpréter les objets, les visages et les activités dans des images et des vidéos. Cette capacité est utilisée dans diverses applications, y compris la sécurité et la modération du contenu.
- Automatisation
L’IA et l’apprentissage machine automatisent les tâches de routine, ce qui a pour effet d’augmenter l’efficacité et d’améliorer la productivité humaine. Cela s’applique dans des secteurs comme la fabrication, où ils optimisent les processus de production et la maintenance prédictive. - Détection des fraudes
Ces technologies sont utilisées pour identifier les tendances et les activités inhabituelles qui peuvent indiquer un comportement frauduleux. Cela est essentiel dans des secteurs comme les finances et le commerce électronique (entre autres) pour protéger contre la fraude et assurer la sécurité des transactions. - Amélioration de l’analyse des données
L’IA et l’apprentissage machine permettent aux organisations d’extraire plus efficacement des aperçus précieux. Cela peut soutenir la prise de décision stratégique et stimuler l’innovation dans pratiquement tous les secteurs.
Les applications de l’IA et de l’apprentissage machine dans le milieu professionnel sont vastes et en constante expansion, ce qui transforme les industries en améliorant l’efficacité, la précision et l’expérience client. Voici quelques exemples de la manière dont les organisations mettent en œuvre ces technologies :
- Secteur bancaire
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine améliorent la détection des fraudes en analysant les habitudes de transaction et en identifiant les anomalies. Ils simplifient également le service à la clientèle par l’intermédiaire de robots conversationnels et automatisent l’évaluation des risques et la notation des crédits. - Commerce de détail et commerce électronique
Ces technologies personnalisent l’expérience de magasinage au moyen de moteurs de recommandation, tout en optimisant la gestion des inventaires et en améliorant le service à la clientèle grâce à l’utilisation d’assistants virtuels. - Services financiers
L’IA et l’apprentissage machine utilisent les analyses prédictives pour détecter les tendances du marché, pour les systèmes de négociation automatisés et pour la détection précise des fraudes. - Santé
L’IA aide au diagnostic en analysant des images médicales, en prédisant les résultats des patients et en fournissant des plans de traitement personnalisés. L’apprentissage machine aide à gérer les dossiers des patients et à prédire la propagation de maladies. - Télécommunications
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine améliorent l’optimisation des réseaux, la maintenance prédictive et l’automatisation du service à la clientèle, ce qui permet une meilleure efficacité opérationnelle globale. - Gestion de chaîne d’approvisionnement
Ces technologies optimisent la logistique, prédisent la demande et gèrent les stocks, réduisant les coûts tout en améliorant les délais de livraison.
- Fabrication
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine automatisent le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive et la planification de la production, ce qui permet d’améliorer la productivité et de réduire les temps d’arrêt de l’équipement.
L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine sont des concepts distincts, mais ils sont intrinsèquement connectés. Les entreprises tirent le meilleur parti de l’utilisation conjointe de ces technologies, qui se complètent pour améliorer l’efficacité, la prise de décision, l’expérience client et bien d’autres choses encore.
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