Définir l'IA et la ML : démêler les complexités de deux concepts révolutionnaires

L'intelligence artificielle (IA) est un terme de plus en plus présent dans le tissu de la vie moderne. Il s'agit d'un concept complexe, avec un large éventail d'interprétations et de définitions. Ces dernières années, il est devenu un terme marketing fourre-tout utilisé dans presque tous les secteurs de l'économie et de la société.

En réalité, l'IA est plutôt un concept parapluie qui englobe un large éventail de technologies et d'idées, et elle ne peut être définie en une seule phrase. Toutefois, pour éclairer sa véritable nature, il est essentiel de faire la distinction entre l'IA et un autre terme qui lui est étroitement lié : l'apprentissage machine (ML).

L'IA : une vue d'ensemble

À la base, l'IA fait référence au développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine. Ces tâches englobent un large éventail de capacités cognitives, notamment la résolution de problèmes, l'apprentissage, la perception, la compréhension du langage et la prise de décision. Compte tenu de l'étendue du champ d'application de l'IA, il est effectivement difficile de condenser sa définition en une seule phrase. Toutefois, pour mieux comprendre l'IA, il est essentiel de reconnaître qu'il s'agit d'un domaine pluridisciplinaire qui fait appel à différents domaines de connaissances, notamment l'informatique, les mathématiques, la psychologie, la linguistique, les neurosciences et la philosophie.

Le développement de systèmes intelligents implique la combinaison de plusieurs approches et techniques. Il peut s'agir, entre autres, de systèmes basés sur des règles, de la représentation des connaissances, d'algorithmes de recherche, de techniques d'optimisation et de méthodes probabilistes. Chacune de ces techniques sert un objectif spécifique dans la conception d'un système d'IA, en l'aidant à imiter la cognition, la perception et les capacités de prise de décision de l'homme.

Par exemple, les systèmes basés sur des règles s'appuient sur un ensemble prédéfini de règles pour prendre des décisions, tandis que la représentation des connaissances implique le stockage et l'organisation des informations d'une manière structurée qui permet aux systèmes d'IA de raisonner sur les données et de les manipuler. Les algorithmes de recherche et les techniques d'optimisation jouent un rôle essentiel dans la recherche des meilleures solutions possibles aux problèmes, tandis que les méthodes probabilistes permettent aux systèmes d'IA de gérer les incertitudes et de prendre des décisions éclairées sur la base des données disponibles.

Pour une définition plus formelle de l'IA, nous pouvons nous tourner vers McKinseyqui le définit comme suit

• L'intelligence artificielle : L'IA est généralement définie comme la capacité d'une machine à exécuter des fonctions cognitives que nous associons à l'esprit humain, telles que la perception, le raisonnement, l'apprentissage et la résolution de problèmes. La robotique et les véhicules autonomes, la vision artificielle, le langage, les agents virtuels et l'apprentissage automatique sont des exemples de technologies qui permettent à l'IA de résoudre des problèmes commerciaux.

Apprentissage automatique : Un sous-ensemble de l'IA

L'apprentissage automatique, un sous-ensemble distinct de l'IA, concerne principalement le développement d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'apprendre et d'améliorer leurs performances en fonction des données saisies. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des règles, qui nécessitent une programmation explicite pour effectuer des tâches spécifiques, les algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour analyser automatiquement de vastes ensembles de données, identifier des modèles et faire des prédictions ou prendre des décisions. Par conséquent, les systèmes basés sur la ML s'améliorent continuellement en termes de précision et d'efficacité au fur et à mesure qu'ils traitent davantage de données, en "apprenant" effectivement de leurs expériences.

Il existe plusieurs types d'algorithmes de ML, chacun répondant à des exigences et des situations différentes. Les principales catégories comprennent l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond.

La polyvalence et l'adaptabilité des algorithmes de ML en ont fait un outil puissant dans la boîte à outils de l'IA, contribuant de manière significative à l'avancement des capacités de l'IA. Par exemple, la ML a joué un rôle déterminant dans le développement de systèmes plus précis et plus efficaces de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur et de reconnaissance vocale, entre autres. En permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir des données, la ML a ouvert la voie à des systèmes d'IA capables non seulement d'effectuer des tâches qui requièrent généralement l'intelligence humaine, mais aussi d'affiner et d'améliorer continuellement leurs performances au fil du temps.

McKinsey fournit également une définition complète de l'apprentissage automatique :

• Apprentissage automatique : La plupart des avancées récentes en matière d'IA ont été réalisées en appliquant l'apprentissage automatique à de très grands ensembles de données. Les algorithmes d'apprentissage automatique détectent des modèles et apprennent à faire des prédictions et des recommandations en traitant des données et des expériences, plutôt qu'en recevant des instructions de programmation explicites. Les algorithmes s'adaptent également en réponse à de nouvelles données et expériences afin d'améliorer leur efficacité au fil du temps.

Un peu d'histoire

Les origines de l'IA remontent aux années 1950, lorsque les chercheurs ont commencé à explorer l'idée de créer des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Les premières recherches sur l'IA se sont concentrées sur le développement de systèmes basés sur des règles, dans lesquels les programmeurs définissaient explicitement les règles régissant le comportement de la machine. Bien que ces systèmes aient connu un certain succès, ils étaient limités par leur dépendance à l'égard des règles définies par l'homme et par leur incapacité à s'adapter à de nouvelles situations.

Dans le même temps, le concept de ML est apparu en réponse aux limites des systèmes d'IA basés sur des règles. Des chercheurs comme Arthur Samuel et Frank Rosenblatt ont commencé à explorer des algorithmes capables d'apprendre à partir de données, jetant ainsi les bases des techniques modernes de ML. L'introduction des réseaux neuronaux, une technique d'intelligence artificielle inspirée de la structure du cerveau humain, a encore révolutionné le domaine.

Au fil du temps, la ML est devenue l'un des principaux moteurs de la progression rapide de l'IA, permettant le développement de systèmes intelligents qui surpassent les approches traditionnelles fondées sur des règles.

Vous pouvez consulter le grand calendrier sur l'histoire de l'IA, de la ML et de la DL pour en savoir plus.

La synergie entre l'IA et la ML

Malgré les différences entre l'IA et la ML, il est essentiel de comprendre qu'elles ne s'excluent pas mutuellement. En fait, elles fonctionnent souvent en tandem pour créer des systèmes puissants et intelligents. La ML n'est que l'une des nombreuses techniques qui relèvent de l'IA, et elle s'est avérée particulièrement efficace pour faire progresser les capacités de l'IA.

Par exemple, le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'IA qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter le langage humain. En intégrant des techniques de ML, les systèmes de NLP peuvent apprendre à reconnaître des modèles et des nuances linguistiques, ce qui leur permet de mieux comprendre et de générer des réponses semblables à celles de l'homme.

De même, la vision par ordinateur, un autre sous-domaine de l'IA, consiste à apprendre aux ordinateurs à interpréter et à analyser des informations visuelles provenant du monde entier, telles que des images ou des vidéos. En tirant parti de la ML, les systèmes de vision par ordinateur peuvent identifier des objets, suivre des mouvements et reconnaître des modèles dans des données visuelles avec une précision remarquable.

Idées reçues et clarifications

Les termes "IA" et "ML" sont souvent utilisés de manière interchangeable, ce qui entraîne des confusions et des idées fausses.

Voici quelques points essentiels à retenir :

• L'IA est un concept global, tandis que la ML est un sous-ensemble de l'IA.
• L'IA englobe diverses techniques et approches, y compris la ML, pour créer des systèmes intelligents.
• Les systèmes alimentés par la ML apprennent à partir des données, alors que les systèmes d'IA traditionnels basés sur des règles reposent sur une programmation explicite.

Alors que l'IA continue de transformer les industries et la société, il est essentiel de comprendre les distinctions entre l'IA et la ML. La compréhension de ces différences peut aider à apprécier le véritable potentiel de ces technologies, ainsi qu'à favoriser des discussions éclairées sur leurs implications éthiques, leurs limites et leur développement futur.

Comprendre cette relation complexe

Il est essentiel de comprendre la relation complexe entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, car ces technologies continuent de façonner le monde moderne. Alors que l'IA est un concept global qui englobe diverses approches et techniques visant à créer des systèmes intelligents, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble puissant qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances.

En reconnaissant les caractéristiques et les contributions uniques de l'IA et de la ML, nous pouvons mieux apprécier leur véritable potentiel et nous engager dans des discussions bien informées sur leurs implications éthiques, leurs limites et leur développement futur. À mesure que nous avançons, l'IA et la ML continueront d'évoluer, transformant les industries et la société d'une manière que nous n'avons pas encore pleinement appréhendée.