{"id":5117,"date":"2023-04-06T15:31:38","date_gmt":"2023-04-06T20:31:38","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5117"},"modified":"2024-08-31T16:34:00","modified_gmt":"2024-08-31T21:34:00","slug":"ai-vs-ml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/fr\/ai-vs-ml\/","title":{"rendered":"Quelle est la diff\u00e9rence entre l'IA et la ML ? D\u00e9couvrez les subtilit\u00e9s de deux concepts r\u00e9volutionnaires."},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table des mati\u00e8res\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/ai-vs-ml\/#Defining_AI_vs_ML_Unraveling_the_Intricacies_of_Two_Revolutionary_Concepts\" >D\u00e9finir l'IA et la ML : d\u00e9m\u00ealer les complexit\u00e9s de deux concepts r\u00e9volutionnaires<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/ai-vs-ml\/#AI_The_Bigger_Picture\" >L'IA : une vue d'ensemble<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/ai-vs-ml\/#Machine_Learning_A_Subset_of_AI\" >Apprentissage automatique : Un sous-ensemble de l'IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/ai-vs-ml\/#A_Quick_History\" >Un peu d'histoire<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/ai-vs-ml\/#The_Synergy_Between_AI_and_ML\" >La synergie entre l'IA et la ML<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/ai-vs-ml\/#Misconceptions_and_Clarifications\" >Id\u00e9es re\u00e7ues et clarifications<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/ai-vs-ml\/#Understanding_This_Intricate_Relationship\" >Comprendre cette relation complexe<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Defining_AI_vs_ML_Unraveling_the_Intricacies_of_Two_Revolutionary_Concepts\"><\/span>D\u00e9finir l'IA et la ML : d\u00e9m\u00ealer les complexit\u00e9s de deux concepts r\u00e9volutionnaires<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>L'intelligence artificielle (IA) est un terme de plus en plus pr\u00e9sent dans le tissu de la vie moderne. Il s'agit d'un concept complexe, avec un large \u00e9ventail d'interpr\u00e9tations et de d\u00e9finitions. Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, il est devenu un terme marketing fourre-tout utilis\u00e9 dans presque tous les secteurs de l'\u00e9conomie et de la soci\u00e9t\u00e9. <\/p>\n<p>En r\u00e9alit\u00e9, l'IA est plut\u00f4t un concept parapluie qui englobe un large \u00e9ventail de technologies et d'id\u00e9es, et elle ne peut \u00eatre d\u00e9finie en une seule phrase. Toutefois, pour \u00e9clairer sa v\u00e9ritable nature, il est essentiel de faire la distinction entre l'IA et un autre terme qui lui est \u00e9troitement li\u00e9 : l'apprentissage machine (ML).<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_The_Bigger_Picture\"><\/span>L'IA : une vue d'ensemble<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00c0 la base, l'IA fait r\u00e9f\u00e9rence au d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes informatiques capables d'effectuer des t\u00e2ches qui requi\u00e8rent g\u00e9n\u00e9ralement l'intelligence humaine. Ces t\u00e2ches englobent un large \u00e9ventail de capacit\u00e9s cognitives, notamment la r\u00e9solution de probl\u00e8mes, l'apprentissage, la perception, la compr\u00e9hension du langage et la prise de d\u00e9cision. Compte tenu de l'\u00e9tendue du champ d'application de l'IA, il est effectivement difficile de condenser sa d\u00e9finition en une seule phrase. Toutefois, pour mieux comprendre l'IA, il est essentiel de reconna\u00eetre qu'il s'agit d'un domaine pluridisciplinaire qui fait appel \u00e0 diff\u00e9rents domaines de connaissances, notamment l'informatique, les math\u00e9matiques, la psychologie, la linguistique, les neurosciences et la philosophie.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-3-Key-Points-of-AI-vs-ML-02-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1338\"><\/p>\n<p>Le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes intelligents implique la combinaison de plusieurs approches et techniques. Il peut s'agir, entre autres, de syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles, de la repr\u00e9sentation des connaissances, d'algorithmes de recherche, de techniques d'optimisation et de m\u00e9thodes probabilistes. Chacune de ces techniques sert un objectif sp\u00e9cifique dans la conception d'un syst\u00e8me d'IA, en l'aidant \u00e0 imiter la cognition, la perception et les capacit\u00e9s de prise de d\u00e9cision de l'homme.<\/p>\n<p>Par exemple, les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles s'appuient sur un ensemble pr\u00e9d\u00e9fini de r\u00e8gles pour prendre des d\u00e9cisions, tandis que la repr\u00e9sentation des connaissances implique le stockage et l'organisation des informations d'une mani\u00e8re structur\u00e9e qui permet aux syst\u00e8mes d'IA de raisonner sur les donn\u00e9es et de les manipuler. Les algorithmes de recherche et les techniques d'optimisation jouent un r\u00f4le essentiel dans la recherche des meilleures solutions possibles aux probl\u00e8mes, tandis que les m\u00e9thodes probabilistes permettent aux syst\u00e8mes d'IA de g\u00e9rer les incertitudes et de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es sur la base des donn\u00e9es disponibles.<\/p>\n<p>Pour une d\u00e9finition plus formelle de l'IA, nous pouvons nous tourner vers <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/~\/media\/McKinsey\/Business%20Functions\/McKinsey%20Analytics\/Our%20Insights\/An%20executives%20guide%20to%20AI\/An-executives-guide-to-AI.ashx\">McKinsey<\/a>qui le d\u00e9finit comme suit<\/p>\n<ul>\n<li><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><em>L'intelligence artificielle :<\/em><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong> L'IA est g\u00e9n\u00e9ralement d\u00e9finie comme la capacit\u00e9 d'une machine \u00e0 ex\u00e9cuter des fonctions cognitives que nous associons \u00e0 l'esprit humain, telles que la perception, le raisonnement, l'apprentissage et la r\u00e9solution de probl\u00e8mes. La robotique et les v\u00e9hicules autonomes, la vision artificielle, le langage, les agents virtuels et l'apprentissage automatique sont des exemples de technologies qui permettent \u00e0 l'IA de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes commerciaux.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Machine_Learning_A_Subset_of_AI\"><\/span>Apprentissage automatique : Un sous-ensemble de l'IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'apprentissage automatique, un sous-ensemble distinct de l'IA, concerne principalement le d\u00e9veloppement d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'apprendre et d'am\u00e9liorer leurs performances en fonction des donn\u00e9es saisies. Contrairement aux syst\u00e8mes traditionnels bas\u00e9s sur des r\u00e8gles, qui n\u00e9cessitent une programmation explicite pour effectuer des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, les algorithmes d'apprentissage automatique sont con\u00e7us pour analyser automatiquement de vastes ensembles de donn\u00e9es, identifier des mod\u00e8les et faire des pr\u00e9dictions ou prendre des d\u00e9cisions. Par cons\u00e9quent, les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur la ML s'am\u00e9liorent continuellement en termes de pr\u00e9cision et d'efficacit\u00e9 au fur et \u00e0 mesure qu'ils traitent davantage de donn\u00e9es, en \"apprenant\" effectivement de leurs exp\u00e9riences.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-3-Key-Points-of-AI-vs-ML-03-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1338\"><\/p>\n<p>Il existe plusieurs types d'algorithmes de ML, chacun r\u00e9pondant \u00e0 des exigences et des situations diff\u00e9rentes. Les principales cat\u00e9gories comprennent l'apprentissage supervis\u00e9, l'apprentissage non supervis\u00e9, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond. <\/p>\n<p>La polyvalence et l'adaptabilit\u00e9 des algorithmes de ML en ont fait un outil puissant dans la bo\u00eete \u00e0 outils de l'IA, contribuant de mani\u00e8re significative \u00e0 l'avancement des capacit\u00e9s de l'IA. Par exemple, la ML a jou\u00e9 un r\u00f4le d\u00e9terminant dans le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes plus pr\u00e9cis et plus efficaces de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur et de reconnaissance vocale, entre autres. En permettant aux ordinateurs d'apprendre \u00e0 partir des donn\u00e9es, la ML a ouvert la voie \u00e0 des syst\u00e8mes d'IA capables non seulement d'effectuer des t\u00e2ches qui requi\u00e8rent g\u00e9n\u00e9ralement l'intelligence humaine, mais aussi d'affiner et d'am\u00e9liorer continuellement leurs performances au fil du temps.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/~\/media\/McKinsey\/Business%20Functions\/McKinsey%20Analytics\/Our%20Insights\/An%20executives%20guide%20to%20AI\/An-executives-guide-to-AI.ashx\">McKinsey<\/a> fournit \u00e9galement une d\u00e9finition compl\u00e8te de l'apprentissage automatique : <\/p>\n<ul>\n<li>Apprentissage automatique : La plupart des avanc\u00e9es r\u00e9centes en mati\u00e8re d'IA ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es en appliquant l'apprentissage automatique \u00e0 de tr\u00e8s grands ensembles de donn\u00e9es. Les algorithmes d'apprentissage automatique d\u00e9tectent des mod\u00e8les et apprennent \u00e0 faire des pr\u00e9dictions et des recommandations en traitant des donn\u00e9es et des exp\u00e9riences, plut\u00f4t qu'en recevant des instructions de programmation explicites. Les algorithmes s'adaptent \u00e9galement en r\u00e9ponse \u00e0 de nouvelles donn\u00e9es et exp\u00e9riences afin d'am\u00e9liorer leur efficacit\u00e9 au fil du temps.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_Quick_History\"><\/span>Un peu d'histoire<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les origines de l'IA remontent aux ann\u00e9es 1950, lorsque les chercheurs ont commenc\u00e9 \u00e0 explorer l'id\u00e9e de cr\u00e9er des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Les premi\u00e8res recherches sur l'IA se sont concentr\u00e9es sur le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes bas\u00e9s sur des r\u00e8gles, dans lesquels les programmeurs d\u00e9finissaient explicitement les r\u00e8gles r\u00e9gissant le comportement de la machine. Bien que ces syst\u00e8mes aient connu un certain succ\u00e8s, ils \u00e9taient limit\u00e9s par leur d\u00e9pendance \u00e0 l'\u00e9gard des r\u00e8gles d\u00e9finies par l'homme et par leur incapacit\u00e9 \u00e0 s'adapter \u00e0 de nouvelles situations.<\/p>\n<p>Dans le m\u00eame temps, le concept de ML est apparu en r\u00e9ponse aux limites des syst\u00e8mes d'IA bas\u00e9s sur des r\u00e8gles. Des chercheurs comme Arthur Samuel et Frank Rosenblatt ont commenc\u00e9 \u00e0 explorer des algorithmes capables d'apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es, jetant ainsi les bases des techniques modernes de ML. L'introduction des r\u00e9seaux neuronaux, une technique d'intelligence artificielle inspir\u00e9e de la structure du cerveau humain, a encore r\u00e9volutionn\u00e9 le domaine.<\/p>\n<p>Au fil du temps, la ML est devenue l'un des principaux moteurs de la progression rapide de l'IA, permettant le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes intelligents qui surpassent les approches traditionnelles fond\u00e9es sur des r\u00e8gles.<\/p>\n<p>Vous pouvez consulter le grand <a href=\"https:\/\/www.algotive.ai\/blog\/the-history-of-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning\">calendrier<\/a> sur l'histoire de l'IA, de la ML et de la DL pour en savoir plus. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Synergy_Between_AI_and_ML\"><\/span>La synergie entre l'IA et la ML<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Malgr\u00e9 les diff\u00e9rences 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 cr\u00e9er des syst\u00e8mes puissants et intelligents. La ML n'est que l'une des nombreuses techniques qui rel\u00e8vent de l'IA, et elle s'est av\u00e9r\u00e9e particuli\u00e8rement efficace pour faire progresser les capacit\u00e9s de l'IA.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-3-Key-Points-of-AI-vs-ML-01-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1338\"><\/p>\n<p>Par exemple, le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'IA qui vise \u00e0 permettre aux ordinateurs de comprendre et d'interpr\u00e9ter le langage humain. En int\u00e9grant des techniques de ML, les syst\u00e8mes de NLP peuvent apprendre \u00e0 reconna\u00eetre des mod\u00e8les et des nuances linguistiques, ce qui leur permet de mieux comprendre et de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses semblables \u00e0 celles de l'homme.<\/p>\n<p>De m\u00eame, la vision par ordinateur, un autre sous-domaine de l'IA, consiste \u00e0 apprendre aux ordinateurs \u00e0 interpr\u00e9ter et \u00e0 analyser des informations visuelles provenant du monde entier, telles que des images ou des vid\u00e9os. En tirant parti de la ML, les syst\u00e8mes de vision par ordinateur peuvent identifier des objets, suivre des mouvements et reconna\u00eetre des mod\u00e8les dans des donn\u00e9es visuelles avec une pr\u00e9cision remarquable.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Misconceptions_and_Clarifications\"><\/span>Id\u00e9es re\u00e7ues et clarifications<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Les termes \"IA\" et \"ML\" sont souvent utilis\u00e9s de mani\u00e8re interchangeable, ce qui entra\u00eene des confusions et des id\u00e9es fausses. <\/p>\n<p>Voici quelques points essentiels \u00e0 retenir :<\/p>\n<ul>\n<li>L'IA est un concept global, tandis que la ML est un sous-ensemble de l'IA.<\/li>\n<li>L'IA englobe diverses techniques et approches, y compris la ML, pour cr\u00e9er des syst\u00e8mes intelligents.<\/li>\n<li>Les syst\u00e8mes aliment\u00e9s par la ML apprennent \u00e0 partir des donn\u00e9es, alors que les syst\u00e8mes d'IA traditionnels bas\u00e9s sur des r\u00e8gles reposent sur une programmation explicite.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Alors que l'IA continue de transformer les industries et la soci\u00e9t\u00e9, il est essentiel de comprendre les distinctions entre l'IA et la ML. La compr\u00e9hension de ces diff\u00e9rences peut aider \u00e0 appr\u00e9cier le v\u00e9ritable potentiel de ces technologies, ainsi qu'\u00e0 favoriser des discussions \u00e9clair\u00e9es sur leurs implications \u00e9thiques, leurs limites et leur d\u00e9veloppement futur.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_This_Intricate_Relationship\"><\/span>Comprendre cette relation complexe<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il est essentiel de comprendre la relation complexe entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, car ces technologies continuent de fa\u00e7onner le monde moderne. Alors que l'IA est un concept global qui englobe diverses approches et techniques visant \u00e0 cr\u00e9er des syst\u00e8mes intelligents, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble puissant qui permet aux ordinateurs d'apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es et d'am\u00e9liorer leurs performances. <\/p>\n<p>En reconnaissant les caract\u00e9ristiques et les contributions uniques de l'IA et de la ML, nous pouvons mieux appr\u00e9cier leur v\u00e9ritable potentiel et nous engager dans des discussions bien inform\u00e9es sur leurs implications \u00e9thiques, leurs limites et leur d\u00e9veloppement futur. \u00c0 mesure que nous avan\u00e7ons, l'IA et la ML continueront d'\u00e9voluer, transformant les industries et la soci\u00e9t\u00e9 d'une mani\u00e8re que nous n'avons pas encore pleinement appr\u00e9hend\u00e9e.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Defining AI vs ML: Unraveling the Intricacies of Two Revolutionary Concepts Artificial Intelligence (AI) is a term that has been increasingly woven into the fabric of modern life. 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