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Différences entre l'intelligence artificielle, le Deep Learning et le Machine Learning
L'Intelligence Artificielle (ou IA) est une data science qui étudie comment rendre les machines plus intelligentes avec ces algorithmes en leur permettant de réaliser des tâches qui exigeaient traditionnellement l'intervention humaine.
Le Deep Learning avec le Machine Learning sont des branches de l'IA (intelligence artificielle) qui visent à faire progresser les capacités d’apprentissage automatique de la machine :
- Le Deep Learning repose sur la mise en œuvre & le perfectionnement de réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de volume de données.
- Le Machine Learning s'appuie sur l'utilisation d'algorithmes pour permettre aux machines de résoudre des problèmes complexes sans être directement programmées.
1. Intelligence Artificielle (IA)
L'Intelligence Artificielle est un domaine des sciences qui consiste à créer des systèmes informatiques capables de réaliser des tâches complexes. Cette technologie s'appuie sur les algorithmes et le machine learning pour prendre des décisions et effectuer des actions basées sur ces critères.
En effet, L'IA est capable d'analyser et d'interpréter des données complexes, et est souvent utilisée pour automatiser les processus métier et faciliter l’exécution de tâches répétitives.
L'IA peut également être appliquée aux conversations pour produire une interaction naturelle entre l'utilisateur et la machine et donc d'agir comme des humains.
2. Deep Learning
Le Deep Learning est un sous-domaine de l'IA artificielle qui utilise de réseaux de neurones profonds pour apprendre grâce à des données.
Par exemple, ces réseaux peuvent être construits à partir de couches successives et entraînés avec une grande variété de méthodes d'optimisation, afin qu'ils puissent effectuer des tâches complexes telles que la classification d'images, le traitement du langage naturel et la prédiction.
Pour faire simple, des réseaux de neurones profonds sont en fait des algorithmes auto-apprenants, car ils peuvent intégrer différents types de données pour produire des résultats précis qui évoluent au fur et à mesure que les données se modifient.
3. Machine Learning
Le ML est une branche de l'Intelligence Artificielle qui permet à des systèmes informatiques d'apprendre à partir d'informations présentes.
C'est ce type de technologie s'appuie sur l'utilisation des algorithmes pour permettre aux machines de résoudre des problèmes complexes sans être directement programmées.
Elle repose sur l'identification ainsi que le traitement des data par la machine, puis sur la génération automatique d’algorithmes afin de trouver des modèles de prédiction à partir de volume de données existantes.
Pour cela, le ML peut être appliqué à divers domaines, tels que les visages, la reconnaissance vocale ou encore les produits recommandés par un site Web.
Comment les technologies d'intelligence artificielle peuvent améliorer votre entreprise :
Analyse des données
Les technologies liées à l'intelligence artificielle sont en mesure de vous donner un grand coup de main dans votre entreprise, par exemple :
- automatiser & optimiser la collecte, le traitement & l'utilisation des données.
- extraire des informations pertinentes à partir d'ensembles de données volumineux.
- générer des réponses plus précises aux questions posées par les clients.
- gagner du temps & d'améliorer l'efficacité du département informatique.
Facilite des tâches répétitives
Les technologies liées à l'intelligence artificielle sont en mesure de vous donner un grand coup de main dans votre productiv, par exemple :
- automatiser certaines tâches répétitives & à les rendre plus efficaces.
- surveiller & améliorer le processus de production.
- répondre aux questions des clients & ainsi économiser du temps & de l’argent.
- trouver des lacunes qui affectent la productivité.
Automatisation des processus métier
Les technologies AI peuvent être utilisées pour automatiser & streamliner les processus métier :
- développer des solutions plus intelligentes qui peuvent améliorer la productivité & le rendement.
- aider à réduire les tâches nécessaires & à fournir une assistance client plus rapide & plus précise.
- apprendre rapidement à partir des data afin de faciliter l’automatisation des processus métier.
Machine learning vs. deep learning : comment choisir ?
Le Machine Learning et le Deep Learning sont tous deux des formes d'intelligence artificielle qui peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes complexes. Bien qu’ils soient similaires, ils ne fonctionnent pas exactement de la même manière & offrent différents avantages.
Le Machine Learning est une méthode générale d'apprentissage automatique qui peut être utilisée pour résoudre de nombreux types de problèmes. Il est capable d'analyser les données entrantes & d'identifier les modèles qui y sont liés. Il peut également être utilisé pour identifier les tendances à court terme utiles aux décisions commerciales.
Au contraire, le Deep Learning (DL) est une forme plus avancée du Machine Learning basée sur l’utilisation de réseaux neuronaux profonds ou "Deep Nets". Ces réseaux sont capables de capturer des liens complexes entre différents niveaux d’abstraction afin de résoudre des problèmes très spécifiques & complexes.
En choisissant entre le Machine Learning & le Deep Learning, vous devrez évaluer vos besoins en matière d'IA selon divers critères :
- Type de problème à résoudre
- Quantité & type de données disponibles
- Ressources disponibles pour mettre en œuvre & maintenir votre algorithme
- Temps disponible pour obtenir des résultats Si vous avez beaucoup de données, un grand ensemble analytique & des ressources limitées, le ML serait probablement la meilleure option car il est plus facile à mettre en œuvre que le DL.
En d'autres termes, si vous recherchez un algorithme très précis pour traiter un type spécifique de données, alors le DL serait la solution à privilégier.
Histoire du Deep learning
Avec Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, LeCun est considéré comme l'un des "trois mousquetaires" du deep learning dans le monde.
Comme eux, LeCun a défendu l'idée que les réseaux neuronaux artificiels qui imitent le un être humain permettraient aux ordinateurs de développer des compétences qui ne pourraient pas être programmées manuellement.
Il s'est heurté à une forte résistance de la part de l'establishment informatique qui, depuis longtemps, considérait le concept de réseaux neuronaux artificiels comme relevant de la science-fiction.
LeCun a "en quelque sorte porté le flambeau à travers les âges sombres", a déclaré Hinton à Wired en 2014.
LeCun est largement reconnu pour avoir fait progresser les réseaux neuronaux convolutifs.
Dès la fin des années 80, il a proposé une architecture pour construire des réseaux neuronaux qui aideraient les ordinateurs à reconnaître les images utilisé pour la reconnaissance faciale.
En 1994, alors qu'il travaillait pour AT&T Bell Labs, il a finalement créé un réseau capable d'identifier des caractères manuscrits. En 1998, les banques utilisaient cette technologie pour lire plus de 10 % de tous les chèques aux États-Unis.
Tout au long des années 1990 et 2000, Le Cun a continué à faire œuvre de pionnier dans l'utilisation du CNN pour reconnaître des objets, notamment des voitures, des animaux et des visages humains.
En 2019. Les trois pionniers de l'apprentissage profond Yann LeCun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio reçoivent le prix Turing en 2019, considéré comme le "prix Nobel de l'informatique".
À noter que le Montréalais Yoshua Bengio, l'un des trois meilleurs experts mondiaux en IA, a choisi de poursuivre ses activités de chercheur, professeur, homme d'affaires et citoyen engagé dans la métropole québécoise. Il est en partie responsable du rayonnement et de l'attrait de Montréal comme " carrefour de l'intelligence profonde ", avec la plus grande communauté universitaire d'IA de la planète
Depuis 2013, Yann LeCun est Chief AI Scientist pour Facebook AI Research (FAIR) et globalement aujourd'hui pour le groupe Meta (Facebook, WhatsApp, Instagram, etc..).
Il est également professeur argenté à l'Université de New York à temps partiel, principalement affilié au NYU Center for Data Science, et au Courant Institute of Mathematical Sciences.
FAQs
Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle, le Machine Learning et Deep Learning?
L'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage machine (ML) et l'apprentissage profond (DL) sont des technologies complexes. L'IA automatise les processus de décision par le biais de systèmes informatiques, tandis que le ML permet aux ordinateurs de prendre des décisions avec un minimum de supervision humaine en identifiant des modèles dans les données.
En revanche, le DL est une forme avancée de Machine Learning qui vise à imiter les capacités humaines en matière de reconnaissance et de prise de décision. Les différences entre ces trois technologies résident dans les capacités informatiques qu'elles utilisent pour atteindre les résultats souhaités.
Par exemple, Quel type de problème peut résoudre le Machine Learning et Deep Learning?
Le Machine Learning (ou apprentissage automatique) et l'apprentissage profond (DL) permettent aux ordinateurs de reconnaître des modèles dans de grands ensembles de données.
Ces technologies ont des applications révolutionnaires dans de nombreux domaines, tels que la cybersécurité et la santé. La ML peut détecter des anomalies et des intentions malveillantes en ligne, tandis que la DL est utilisée dans les applications de santé pour l'analyse, le diagnostic et les traitements d'imagerie médicale. Les solutions DL peuvent être employées pour l'automatisation des opérations commerciales.
Dans l'ensemble, la ML/DL offre d'énormes possibilités de résoudre des problèmes dans de nombreux domaines.
Conclusion.
En conclusion, le Machine Learning et le Deep Learning sont tous deux des types d'intelligence artificielle utilisés pour résoudre des problèmes complexes dans le monde. Leur choix dépend de la complexité du problème à résoudre et des ressources disponibles.
Le ML est plus facile à mettre en œuvre mais ne nécessite pas autant de données que le Deep Learning. Le Deep Learning, quant à lui, est très précis et peut traiter des problèmes spécifiques grâce à un grand ensemble analytique.
En réalité, les avantages et fonctionnalités offerts par le ML et le DL peuvent vous aider à améliorer votre entreprise & de plus, vous fournir une solution plus efficace aux problèmes rencontré dans le monde.
