Comprendre quels sont les principaux aspects de l’intelligence artificielle, du machine learning et du deep learning aide à comprendre comment ils fonctionnent et dans quels domaines ils peuvent être appliqués.
Intelligence artificielle, deep learning and machine learning : les différences
On entend beaucoup parler d’intelligence artificielle et, dernièrement, les concepts de machine learning and deep learning se répandent aussi beaucoup. Ces derniers sont parfois utilisés comme synonymes d’intelligence artificielle, mais en réalité ils expriment trois concepts très différents.
Le terme « intelligence artificielle » (IA ou AI), en fait, a été inventé pour la première fois dans les années 50, et se réfère à toutes les machines informatiques capables d’effectuer des tâches typiques de l’intelligence humaine. Le machine learning est simplement un moyen d’accéder à l’intelligence artificielle, tandis que le deep learning est l’une des multiples approches du machine learning.
Examinons maintenant plus en détail les différences entre ces trois concepts.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle se réfère à toutes les actions typiques de l’intellect humain qui, cependant, sont menées par les ordinateurs. Il s’agit notamment de la compréhension du langage, de la reconnaissance des objets et des sons, de la résolution de problèmes, de la planification d’actions et de l’apprentissage.
L’intelligence artificielle est généralement combinée avec l’Internet of things (Iot), créant une relation similaire à celle du cerveau et du corps humain. Notre corps, à travers les entrées sensorielles, réussit à reconnaître certaines situations et à réaliser les actions correspondantes. Ce sont précisément les entrées sensorielles qui poussent notre cerveau à prendre des décisions, en envoyant des signaux au corps pour contrôler ses mouvements.
L’Iot fonctionne près de la même manière. Celle-ci fonctionne grâce à un ensemble de capteurs connectés et, grâce à l’intelligence artificielle, il est possible de donner un sens à toutes les données acquises. Enfin, via le système de contrôle, le cœur du circuit, il est possible de prendre des décisions et d’actionner les mouvements, comme les bras des robots.
Machine learning
Le machine learning est l’une des options possibles pour mettre en œuvre l’intelligence artificielle. Plus précisément, c’est une sorte de sous-ensemble de l’IA qui se concentre sur la capacité des machines à recevoir une série de données pour leur apprentissage autonome. En effet, les algorithmes sont modifiés à mesure que l’on reçoit de plus amples informations sur ce qu’ils élaborent.
Le terme « machine learning » a été inventé après l’intelligence artificielle, et il indique la capacité d’une machine à apprendre sans avoir été programmée explicitement. En substance, le machine learning « entraîne » l’algorithme à apprendre de différentes situations environnementales. Cela implique l’utilisation d’énormes quantités de données et, bien sûr, un algorithme efficace qui peut s’améliorer et s’adapter aux situations qui se produisent.
Le machine learning automatise donc la construction du modèle analytique, en utilisant des modèles statistiques, des recherches opérationnelles et des méthodes de réseaux neuronaux, inspirées du fonctionnement du cerveau humain. On parvient ainsi à construire un système de calcul composé d’unités interconnectées, comme les neurones. Ces unités traitent l’information en répondant à des entrées externes et la classent à d’autres unités.
Pour mieux comprendre le concept de machine learning, les systèmes de vision artificielle sont un exemple classique. Dans ceux-ci, les ordinateurs sont capables de reconnaître des objets acquis numériquement par des capteurs d’image. Dans ce cas, l’algorithme utilisé doit être capable de reconnaître certains objets, d’apprendre des situations et de stocker les données. Tout cela afin que vous puissiez réutiliser efficacement ces informations lors des prochaines acquisitions de vision artificielle.
Deep learning
Le deep learning, ou apprentissage profond, est l’une des approches du machine learning. C’est inspiré par la structure du cerveau humain, c’est-à-dire l’interconnexion entre les neurones. Il utilise d’énormes modèles de réseaux neuronaux avec plusieurs unités de traitement et il exploite les avancées informatiques et les techniques d’entraînement pour apprendre des modèles complexes à travers une énorme quantité de données.
En raison des nombreux niveaux impliqués, le deep learning est parfois simplement appelé « réseau neuronal profond ». Il s’applique généralement à la reconnaissance d’images ou de sons, comme la voix humaine.
Iot et intelligence artificielle
Maintenant, tant le deep learning que le machine learning ont fait d’énormes pas vers l’intelligence artificielle, en améliorant ainsi l’IA.
Les progrès technologiques dans le domaine de l’électronique continuent de guider la symbiose AI et Iot. Par exemple, les progrès du traitement informatique et du stockage des données ont permis de collecter et d’analyser plus de données. La réduction des puces informatiques et l’amélioration des techniques de production impliquent des capteurs plus économiques et plus puissants. En outre, la connectivité sans fil offre un volume élevé de données à des prix très économiques, permettant aux capteurs d’envoyer des données illimitées.
Toutes ces avancées nous conduisent à la création de machines intelligentes qui entrent dans notre vie quotidienne.
Cependant, pour assurer le développement continu de l’intelligence artificielle, du machine learning et du deep learning, il est nécessaire que les données qui guident les algorithmes et les décisions soient de haute qualité pour une interprétation correcte.
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