Quelle est la différence entre l’IA et l’apprentissage machine ? L’IA décrit des technologies qui permettent aux machines de rivaliser avec l’intelligence humaine, voire de la surpasser, notamment en résolvant des problèmes et en prenant des décisions. L’apprentissage machine est une branche de l’IA axée sur le développement d’algorithmes qui apprennent à partir des données pour générer des sorties, allant de décisions simples (par exemple, la classification d’un e-mail comme spam) à du contenu structuré complexe (comme la génération d’images, de sons ou de phrases complètes). Démo IA
Ce qu’il faut savoir sur l’IA et l’apprentissage machine
Qu’est-ce que l’IA ? Qu’est-ce que l’apprentissage machine ? Quelles sont les similitudes entre l’IA et l’apprentissage machine ? Quelles sont les principales différences entre l’IA et l’apprentissage machine ? Comment l’IA et l’apprentissage machine sont-ils liés ? Quels sont les avantages de l’utilisation conjointe de l’IA et de l’apprentissage machine ? Quelles sont les capacités de l’IA et de l’apprentissage machine ? Quelles sont les autres applications de l’IA et de l’apprentissage machine dans les entreprises ? Tirer parti de l’IA et de l’apprentissage machine avec ServiceNow

L’intelligence artificielle est rapidement en train de devenir la technologie de référence de la décennie, révolutionnant des domaines aussi divers que l’agriculture, la santé, l’éducation, les transports et même le divertissement. Ainsi, l’IA est devenue un sujet d’intérêt majeur, captivant à la fois l’imagination du public et l’attention des leaders du monde des affaires. Pourtant, bien que de nombreuses personnes associent l’IA à des outils tels que l’IA générative, comme ChatGPT d’OpenAI ou la génération d’images de MidJourney, c’est en réalité un concept beaucoup plus large, englobant toute technologie permettant aux machines d’imiter l’intelligence humaine.

Dans ce domaine technologique en pleine expansion, l’apprentissage machine (ML) constitue une branche essentielle. Les termes IA et ML sont souvent utilisés indifféremment, mais ML se réfère à une approche distincte qui fait partie de l’IA, axée sur l’apprentissage à partir des données.

Développer tout Réduire tout Qu’est-ce que l’IA ?

Tout d’abord, il faut savoir que l’IA est un terme générique. Il décrit un concept général englobant toute théorie, technologie ou technique existante qui permet 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 exploitant de grandes quantités de données, la puissance de calcul et des algorithmes sophistiqués, les systèmes d’IA peuvent identifier des schémas et prendre des décisions éclairées avec une intervention humaine minimale.

L’IA moderne englobe diverses approches, des systèmes traditionnels basés sur des règles, comme les arbres de décision codés manuellement et les algorithmes génétiques, aux modèles avancés d’apprentissage machine qui apprennent en permanence à partir des données. Bien que de nombreuses applications d’IA modernes se concentrent sur l’apprentissage axé sur les données, ce n’est pas le cas de toutes. Certaines approches, telles que les algorithmes de recherche opérationnelle pour la planification et la tarification, peuvent également être considérées comme de l’IA même si elles ne reposent pas sur l’apprentissage machine.

L’IA moderne se distingue essentiellement par sa capacité à apprendre et à s’adapter, une des grandes caractéristiques des technologies d’apprentissage machine.

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Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?

Le terme « intelligence artificielle » est très large, et il n’est donc pas surprenant que l’apprentissage machine soit inclus dans sa définition. En fait, l’apprentissage machine est une branche de l’IA, une technologie de support qui se concentre sur le développement d’algorithmes capables d’apprendre et de faire des prédictions à partir de données. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des règles, les algorithmes de ML identifient les schémas dans de grands ensembles de données et améliorent leurs performances au fil du temps (idéalement sans correction humaine). Cela permet aux machines de devenir plus intelligentes et autonomes à mesure qu’elles traitent plus de données.  

Grâce aux historiques de données, les modèles d’apprentissage machine peuvent faire des prévisions précises et fournir des informations exploitables, ce qui favorise l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs. 

Quelles sont les similitudes entre l’IA et l’apprentissage machine ?

Bien qu’il s’agisse de termes distincts qui font référence à différents aspects des technologies intelligentes, l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine partagent plusieurs caractéristiques clés. Les similitudes les plus notables sont les suivantes : 

  • Les deux s’appuient sur les données. 
    Les systèmes d’IA et de ML ont besoin de quantités importantes de données pour fonctionner efficacement, et utilisent ces données pour générer des sorties complexes et prendre des décisions éclairées.
  • Les deux sont des disciplines appartenant au domaine de la science informatique.
    L’IA et le ML sont des branches de la science informatique qui se concentrent sur la création de systèmes capables d’analyser et d’interpréter les données de manière complexe.
  • Les deux sont utilisés pour résoudre des problèmes qui relèvent de l’intelligence humaine.
    L’IA et le ML sont conçus pour gérer des tâches qui font généralement appel à l’intelligence humaine, telles que la prise de décision, la reconnaissance de schémas et l’apprentissage par l’expérience.
  • Les deux ont des applications dans pratiquement tous les secteurs d’activité.
    Les technologies d’IA et de ML sont utilisées dans divers secteurs, y compris la santé, la finance, l’agriculture et le divertissement, pour stimuler l’innovation et l’efficacité. 
Quelles sont les principales différences entre l’IA et l’apprentissage machine ?

L’IA et le ML ont de nombreux points communs. Il n’est donc pas surprenant qu’ils soient si souvent regroupés en un concept unique. Cependant, malgré ce lien étroit, plusieurs différences notables les distinguent : 

  • Ils ont différents objectifs de base.
    L’IA vise à créer des systèmes qui exécutent des tâches nécessitant une intelligence humaine, telles que la prise de décision et la résolution de problèmes. Le ML soutient l’IA en se concentrant spécifiquement sur le développement d’algorithmes qui permettent aux systèmes intelligents d’apprendre à partir des données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
  • Ils ont une portée différente. 
    L’IA vise à créer des systèmes capables de simuler l’intelligence et le comportement humains, et inclut toute approche qui permet d’atteindre cet objectif. Le ML se concentre spécifiquement sur le développement d’algorithmes qui apprennent et s’améliorent avec des données. Bien que certaines applications d’IA telles que le traitement du langage naturel, l’automatisation basée sur l’IA et les analyses prédictives puissent être créées à l’aide de techniques de ML, elles peuvent également être mises en œuvre à l’aide d’autres approches, selon la solution recherchée.
  • Les méthodes utilisées sont différentes. 
    L’IA a recours à diverses techniques telles que des systèmes basés sur des règles, des algorithmes génétiques et des réseaux neuronaux pour aborder la simulation de l’intelligence humaine sous différents angles. Le ML implique toujours des données. Les méthodes de ML sont classées dans trois catégories : apprentissage supervisé, non supervisé et renforcé. Elles impliquent toutes des variations subtiles dans la façon dont les modèles sont entraînés avec les données disponibles.
  • L’IA et le ML sont mis en œuvre de différentes manières. 
    L’IA peut impliquer des systèmes complexes intégrant toute une gamme de technologies, souvent accessibles via des interfaces de programmation d’applications (API). Souvent, il faut des années de recherche et de grandes quantités de ressources pour développer et mettre en œuvre une solution d’IA. C’est pourquoi les utilisateurs préfèrent généralement travailler avec des options prédéfinies. Le ML nécessite moins d’ingénierie propre aux problèmes et de solutions spécialisées de codage en dur. Il s’appuie sur les données, ce qui implique une certaine complexité dans la collecte, la préparation et la maintenance d’ensembles de données de qualité.
  • L’IA et le ML ont des exigences différentes en termes de données. 
    Les systèmes de ML dépendent intrinsèquement des données des modèles d’entraînement, leur efficacité étant directement liée à la quantité et à la qualité de ces données. De leur côté, les systèmes d’IA peuvent être créés avec ou sans données. Certaines approches de l’IA, telles que les systèmes basés sur des règles et les algorithmes génétiques, peuvent fonctionner uniquement via une logique programmée et un calcul évolutif, sans nécessiter de données d’entraînement. Lorsque les systèmes d’IA utilisent des données, c’est généralement pour les optimiser et les affiner. Elles ne sont pas essentielles à leur fonctionnement. Dans le cas du ML, cependant, les ensembles de données variés et complets sont essentiels, car la capacité du modèle à apprendre des schémas et à faire des prévisions précises repose entièrement sur les données d’entraînement.
Comment l’IA et l’apprentissage machine sont-ils liés ?

Comme nous l’avons déjà mentionné, le ML est une branche essentielle du domaine plus vaste de l’IA. L’IA englobe un large éventail de technologies et de techniques conçues pour créer des systèmes capables d’exécuter des tâches qui font généralement appel à l’intelligence humaine. Le ML se concentre spécifiquement sur le développement d’algorithmes qui permettent aux machines d’apprendre, d’identifier des schémas de données, de faire des prévisions ou de prendre des décisions, sans être explicitement programmées pour chaque nouvelle tâche. En d’autres termes, le ML permet aux outils d’IA d’évoluer. 

Ce lien peut également être décrit de la façon suivante : l’IA fournit le cadre et les objectifs généraux pour créer un comportement intelligent, tandis que le ML offre les outils et les méthodes permettant d’atteindre ces objectifs grâce à l’apprentissage basé sur les données. Par exemple, un système d’IA conçu pour la traduction utilise des algorithmes d’apprentissage machine pour améliorer sa précision en tirant des enseignements de grands ensembles de données de textes multilingues. 

La capacité du ML à traiter de grandes quantités de données et à en tirer des enseignements améliore l’adaptabilité et la fonctionnalité des systèmes d’IA. Des techniques telles que les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, eux-mêmes des branches du ML, permettent à l’IA d’accomplir des tâches toujours plus complexes et nuancées, avec une efficacité et une précision accrues. L’IA générative (GenAI) est une application relativement nouvelle de l’apprentissage machine dans l’IA. Elle a recours à des algorithmes permettant aux outils de GenAI de découvrir des schémas qu’ils peuvent ensuite utiliser pour générer du contenu sous forme d’images, de textes, de vidéos, etc.

Quels sont les avantages de l’utilisation conjointe de l’IA et de l’apprentissage machine ?
Associer l’IA et le ML représente une opportunité unique pour les entreprises qui souhaitent tirer le maximum de bénéfices de la transformation digitale. Ces deux technologies leur permettent d’exploiter pleinement leur potentiel, en créant des systèmes plus puissants et plus efficaces que ceux qui s’appuient sur l’une ou l’autre. Cette collaboration constructive apporte des avantages évidents à diverses fonctions d’entreprise, notamment :
Analyse des données et aperçus optimisés

L’association de ces technologies permet aux entreprises d’analyser et d’activer un plus large éventail de sources de données structurées et non structurées. Cette intégration améliore la profondeur et la précision de l’analyse des données, ce qui permet aux entreprises d’extraire des aperçus plus pertinents, pour stimuler la stratégie et l’innovation. Dans le secteur de l’assurance, par exemple, l’IA peut traiter et interpréter de grands ensembles de données, tandis que les algorithmes de ML identifient des schémas et des tendances pour améliorer l’évaluation des risques.
Prise de décision améliorée

En appliquant l’analyse prédictive et les aperçus aux applications d’entreprise et à la génération de rapports, l’IA et le ML permettent de réduire les erreurs humaines et d’accélérer le traitement des données. Résultat : les employés peuvent prendre des décisions plus éclairées, plus rapidement. Dans le secteur de la santé, l’IA et le ML permettent d’analyser les données des patients pour établir des pronostics et suggérer des plans de traitement personnalisés, assister les prestataires de soins et leur permettre d’aider plus de patients.
Efficacité opérationnelle accrue

L’association des technologies d’IA et de ML permet d’automatiser les processus de routine, ce qui libère vos ressources humaines pour qu’elles concentrent leurs efforts sur des tâches plus complexes ou stratégiques. Dans le secteur de la production industrielle, l’IA et le ML ont démontré qu’ils peuvent optimiser les calendriers de production, prévoir les besoins de maintenance des équipements et renforcer le contrôle qualité, ce qui permet de réduire les temps d’arrêt et d’améliorer la productivité.
Expérience client améliorée

Les technologies intelligentes ont également une place de choix dans le service client et l’assistance. Les chatbots automatisés, les recommandations personnalisées et les systèmes d’assistance en temps réel optimisés par l’IA et le ML améliorent la satisfaction des clients en fournissant des réponses pertinentes et rapides à leurs questions. Les détaillants utilisent ces technologies pour adapter leurs recommandations de produits et personnaliser leurs initiatives marketing, améliorant ainsi l’engagement des clients.
Capacités prédictives avancées

L’intégration de l’IA et du ML améliore les capacités prédictives dans tous les secteurs. Les établissements financiers, par exemple, utilisent ces technologies pour la détection des fraudes, l’évaluation des risques et le trading automatisé. En analysant les historiques de données et en identifiant des schémas, l’IA et le ML peuvent prédire les tendances et les anomalies du marché, aidant ainsi les entreprises à atténuer les risques et à tirer parti des opportunités à mesure qu’elles se présentent.
Quelles sont les capacités de l’IA et de l’apprentissage machine ?

Bien qu’elles soient relativement nouvelles, les technologies d’IA et de ML sont des outils puissants qui ont déjà démontré leur valeur. L’intégration de l’IA et du ML permet d’intégrer les options suivantes dans des solutions unifiées :

  • Analyse prédictive 
    Elle permet de prévoir les tendances et les comportements en analysant les historiques de données pour découvrir les relations de cause à effet. Elle aide les entreprises à prendre des décisions éclairées et à anticiper les résultats futurs
  • Reconnaissance vocale et compréhension du langage naturel 
    Les systèmes d’IA et de ML peuvent identifier et traiter le langage parlé et comprendre le texte écrit ou oral. Cette fonctionnalité est essentielle pour les assistants virtuels, les chatbots IA et les applications à commande vocale.
  • Analyse des sentiments 
    L’IA et le ML peuvent analyser des données textuelles pour déterminer le sentiment exprimé, en le classant comme positif, négatif ou neutre. Cela est utile pour évaluer les opinions des clients et améliorer le service client.
  • Moteurs de recommandations 
    Ces systèmes analysent les données utilisateur pour suggérer des produits ou du contenu susceptibles d’intéresser les clients. Ils améliorent ainsi leur expérience et stimulent l’engagement sur les plateformes d’e-commerce et les services de streaming, entre autres.
  • Traitement des images et des vidéos 
    L’IA et le ML peuvent reconnaître et interpréter des objets, des visages et des activités dans des images et des vidéos. Cette fonctionnalité est utilisée dans diverses applications, y compris la sécurité et la modération de contenu.
  • Automatisation 
    L’IA et le ML automatisent les tâches de routine, augmentant ainsi l’efficacité et améliorant la productivité humaine. L’automatisation est notamment utilisée dans la production industrielle, où elle optimise les processus de production et la maintenance prédictive.
  • Détection des fraudes 
    Ces technologies sont utilisées pour identifier des schémas et activités inhabituels qui peuvent indiquer un comportement frauduleux. Cela est essentiel dans des secteurs tels que la finance et l’e-commerce (entre autres) pour se protéger contre les fraudes et assurer la sécurité des transactions.
  • Analyse de données améliorée 
    L’IA et le ML permettent aux entreprises d’extraire de précieux renseignements plus efficacement. Cela peut soutenir la prise de décision stratégique et stimuler l’innovation dans pratiquement tous les secteurs.
Options d’IA et d’apprentissage machine
Quelles sont les autres applications de l’IA et de l’apprentissage machine dans les entreprises ?

Les applications professionnelles de l’IA et du ML sont vastes et ne cessent de s’étendre. Elles transforment les industries en améliorant l’efficacité, la précision et l’expérience client. Voici quelques-unes des principales façons dont les entreprises d’aujourd’hui utilisent ces technologies :

  • Secteur bancaire 
    L’IA et le ML améliorent la détection des fraudes en analysant les schémas de transactions et en identifiant les anomalies. Ils rationalisent également le service client grâce à des chatbots et automatisent l’évaluation des risques et la notation de crédit.
  • Vente au détail et e-commerce 
    Ces technologies personnalisent les expériences d’achat avec des moteurs de recommandations, tout en optimisant la gestion des stocks et en améliorant le service client grâce à l’utilisation d’assistants virtuels.
  • Services financiers 
    L’IA et le ML fournissent des fonctionnalités d’analyse prédictive des tendances du marché, des systèmes de trading automatisés et une détection précise des fraudes.
  • Santé 
    L’IA aide au diagnostic en analysant les images médicales, en prévoyant les issues possibles pour les patients et en fournissant des plans de traitement personnalisés. L’apprentissage machine permet de gérer les dossiers des patients et de prévoir les épidémies.
  • Télécommunications 
    L’IA et le ML améliorent l’optimisation des réseaux, la maintenance prédictive et l’automatisation du service client, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle globale.
  • Gestion de la chaîne d’approvisionnement 
    Ces technologies optimisent la logistique, prédisent la demande et gèrent les stocks, réduisant ainsi les coûts tout en améliorant les délais de livraison.
  • Production industrielle 
    L’IA et le ML automatisent le contrôle qualité, la maintenance prédictive et les calendriers de production, ce qui booste la productivité et réduit les temps d’arrêt des équipements.
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L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine sont des concepts distincts, mais ils sont intrinsèquement connectés. Ils se complètent pour améliorer l’efficacité, la prise de décision, l’expérience client et bien plus. Les entreprises en tirent donc davantage de bénéfices lorsqu’elles les utilisent ensemble.

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