Machine Learning & Intelligence Artificielle, la montée en puissance

Zoom sur l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning

En abordant la question de l’innovation technologique, l’Intelligence artificielle (IA) et le Machine learning (ML) ne cessent de faire couler d’encre. Ce sont deux sujets très en vogue à l’heure actuelle. Ces deux concepts ont pour but d’améliorer les compétences d’un système informatique. Pourtant, ils ne sont pas synonymes et sont utilisés de manière interchangeable. Ainsi, les distinctions des deux méthodes sont très importantes, surtout pour les entreprises qui visent à booster leurs activités. Détails dans cet article.

L’intelligence artificielle, un concept large

L’intelligence artificielle est un terme apparu dans les années 1950, par Minsky et McCarthy, les pères du domaine. Comme son nom l’indique, l’IA est un processus d’imitation de l’intelligence humaine qui repose sur la création et l’application des algorithmes. Il a pour objectif de permettre à l’ordinateur de penser et agir comme des êtres humains.
Le processus cognitif de l’intelligence artificielle est fractionné en différentes compétences, à savoir la compréhension, la communication, la mémorisation, le raisonnement, l’adaptation, l’apprentissage autonome. Ainsi, une machine intelligente peut avoir l’une de ces caractéristiques. Il existe deux sous types d’intelligence artificielle dont

• A symbolique ou IA faible L’IA faible ou l’IA étroite est une technique utilisée pour produire des réponses similaires à celles des humains en s’appuyant sur des algorithmes. Son principal objectif est de réaliser des tâches spécifiques dans un domaine précis (diagnostic médical, jeu d’échecs, etc.). Les assistants personnels activés par la voie tels que Cortana, Siri ou Alexa sont de bons exemples.
• IA subsymbolique ou IA forte L’IA forte ou la véritable IA est un système qui pense de façon autonome. Le but de cette IA subsymbolique est de mimer le comportement humain dans son ensemble. Dans ce cas, il peut raisonner, apprendre, planifier, communiquer, émettre des jugements, et possède même un degré de conscience en soi. D’après l’étude des scientifiques, « si nous parvenons à répliquer l’architecture et la fonction du cerveau humain, nous pourrons construire des machines possédant une réelle capacité cognitive ». Les experts utilisent ainsi les réseaux de neurones pour apprendre aux ordinateurs à être plus autonomes.

Application de l’IA

L’IA est omniprésente aujourd’hui dans plusieurs secteurs d’activité, et sa présence va s’accroître au fil des prochaines années. Parmi ces domaines, vous trouverez la finance, la santé, le commerce, la robotique, le transport, l’armement, la perception avec la reconnaissance faciale ou la communication en plusieurs langues.
De même, l’IA est également utilisée par les services de détection des fraudes dans le secteur de la finance. Des moteurs d’IA plus avancés sont chargés de surveiller et de détecter en temps réel les paiements qui utilisent des fraudes. Les centres d’appel emploient également l’Intelligence artificielle sous forme de Service client virtuel (SCV) pour prédire les demandes de leurs clients et y répondre sans l’intervention humaine. Néanmoins, les demandes plus complexes nécessitent l’intervention d’un agent.

L’IA est un secteur qui s’accroît très facilement et dont les perspectives sont immenses. Même les petites entreprises peuvent s’orienter vers cette technologie. De toute évidence, ce domaine n’est rien sans le machine learning. Sachez que l’intelligence artificielle utilise Python, Java, C++, LISPetPorlog comme langage de programmation.

Le machine learning ou la capacité d’apprendre à une machine

Le machine learning fait partie de l’apprentissage automatique tout comme l’IA. C’est aussi une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Son principe reste très simple. Le ML apprend les machines d’une manière automatique et regroupe en lui plusieurs concepts, dont le deep learning. De suite, l’ordinateur va apprendre afin d’apporter une réponse adaptée à n’importe quelle situation, surtout complexe.

Les trois types de ML

Il existe dans ce cas 3 grands types d’apprentissages dont :

• apprentissage supervisé : cette technique consiste à apprendre la machine à classifier des données selon les critères préalablement déterminés par l’humain
• apprentissage non supervisé : l’ordinateur va apprendre à classer les données brutes selon les critères qu’il déterminera lui-même
• apprentissage semi-supervisé: il se situe entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. Ainsi, il utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l’apprentissage

Pour une avance technologique, le concept de machine learning s’avance vers une version améliorée, connue sous le nom de deep learning. Ce dernier a pour but d’éliminer l’intervention de l’homme dans le processus d’apprentissage.

Application de ML

Le machine learning est massivement utilisée dans l’analyse des données et la Data Science. Il donne la possibilité de développer, de tester et d’appliquer des algorithmes d’analyse​ prédictive sur plusieurs données dans le but de prédire le futur. Il accélère ainsi l’analyse des données, quelles que soient les tâches (classification, détection d’anomalie). Le ML est déjà un moteur de nombreuses applications que vous utilisez chaque jour. Il permet d’augmenter la productivité au sein des entreprises. De même, il vise à éliminer les tâches répétitives. Par exemple, Facebook emploie le ML afin de personnaliser les flux d’actualités ou de visionner les publications des contenus des personnes que vous suivez, etc. le GPS utilise également l’apprentissage automatique pour analyser les données de circulation et prédire la prochaine destination. De même, votre filtre de courrier utilise le machine learning pour archiver les messages non voulus de votre boîte de réception. Avez-vous saisi les différences entre les deux concepts?

Si l’intelligence artificielle est un concept visant à simuler les comportements humains, le machine learning, quant à lui, reste une méthode pour atteindre la création de l’IA. Cette dernière n’est donc pas possible sans l’usage du ML. Deux concepts complémentaires, mais interchangeables.

Le machine learning permet aux machines d’apprendre et de s’auto-corriger mais il ne permet pas de raisonner. Ce qui est contraire aux principes de l’intelligence artificielle. Ce dernier cherche à créer des modèles permettant de mimer le comportement humain et surtout de raisonner par elles-mêmes. De toute évidence, ces deux concepts offrent des perspectives gigantesques pour le futur, comme la voiture de demain, par exemple. Pourtant, le processus à mimer le raisonnement humain n’est pas encore à la hauteur du fait qu’il est dénué d’émotions. Ceci dit, l’intelligence artificielle et le machine learning ont encore beaucoup de défis à relever pour dépasser leurs limites.