Algorithme, Intelligence Artificielle, Machine Learning, Deep Learning : quelle différence ?

Dans la sphère professionnelle comme dans la sphère privée, l’intelligence artificielle s’invite de plus en plus dans les discussions. On entend beaucoup parler de ce qu’on appelle désormais communément l’IA, mais sait-on réellement de quoi il s’agit ? Connait-on concrètement les changements que l’IA va engendrer, par rapport à ce que pouvaient apporter les algorithmes jusqu’alors ? Si les applications alimentées par l’IA sont désormais très nombreuses, il existe encore une confusion entre l’intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning. Pour cette raison, l’entreprise Datasulting propose de vous aider à y voir plus clair. Avant de nous pencher sur l’intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning, vous devez savoir ce qu’est un algorithme.

Un algorithme est un ensemble de règles qui doivent être suivies afin d’accomplir une tâche ou de résoudre un problème. Contrairement aux apparences, les humains se servaient des algorithmes bien avant l’émergence de l’outil informatique. En effet, les recettes de cuisine et les opérations mathématiques sont des algorithmes, car elles suivent un processus par étapes pour aboutir à un résultat.

En informatique, les algorithmes sont considérés comme des instructions qui aident l’ordinateur à accomplir des tâches bien spécifiques. Ils jouent également un rôle majeur dans le fonctionnement des réseaux sociaux. C’est grâce à eux que s’affichent l’actualité ou les publicités qui vous sont proposées. Les algorithmes sont aussi essentiels pour les moteurs de recherche. En effet, ils permettent d’optimiser la recherche, mais aussi de prédire ce que l’internaute va taper.

La pensée algorithmique est utile dans de nombreux domaines. À l’heure de la Data Science, de l’intelligence artificielle et du Machine Learning, les algorithmes représentent ainsi un élément clé dans la nouvelle révolution industrielle qui a lieu.

Les algorithmes utilisés dans l’intelligence artificielle sont des algorithmes spécifiques dont les modèles produits évoluent en fonction des données qui leurs sont fournies et dont ils se « nourrissent ».

Différente de l’intelligence humaine, l’intelligence artificielle (IA) aide à concevoir des dispositifs et des systèmes capables de résoudre des problèmes comme le ferait un humain. Par conséquent, l’intelligence artificielle revient à demander à une machine d’imiter le raisonnement humain. Il existe différents types d’intelligence artificielle : l’intelligence artificielle faible, l’intelligence artificielle forte et la super intelligence artificielle.

Forme la plus basique, l’intelligence artificielle faible a contribué au développement de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale et de la recherche sur internet. Ce type d’algorithme est considéré comme intelligent parce qu’il est en mesure de réaliser une tâche particulière.

L’intelligence artificielle forte est capable d’imiter l’intelligence et le raisonnement humain. Elle possède sa propre capacité à apprendre et à résoudre des problèmes. Peu importe la situation, l’IA peut ainsi penser, comprendre et trouver des solutions comme le ferait un être humain.

Cette forme d’intelligence artificielle ne se contente pas d’imiter le comportement humain. Dans la super intelligence artificielle, les ordinateurs ont conscience d’eux-mêmes et sont capables de surpasser les capacités humaines. Disposer d’un outil aussi puissant peut être très intéressant pour les entreprises. Les implications de la super intelligence artificielle sont toutefois pour le moment inconnues.

Le Machine Learning ou apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA. Cette technologie permet aux machines de reconnaître les données et de les mettre à la disposition d’applications qui utilisent l’IA.

L’idée qui se cache derrière le Machine Learning est d’introduire un grand nombre de données dans des algorithmes (ou modèles) et de laisser les choses se faire. En intégrant par exemple plusieurs informations sur les transactions financières dans un algorithme et en lui montrant celles qui sont frauduleuses, il sera ainsi capable de prédire la fraude à l’avenir.

Le Machine Learning est à l’origine du développement d’un grand nombre de services comme le système de recommandation de Netflix, de YouTube ou de Spotify.

Il existe quatre formes d’apprentissage automatique.

En apprentissage supervisé, un Data Scientist guide et enseigne à l’algorithme les conclusions qu’il doit tirer. Par conséquent, il apprend grâce à un jeu de données étiquetées et dont le résultat est prédéfini.

L’apprentissage non supervisé opte pour une approche qui est plus indépendante. Dans cette forme de Machine Learning, l’ordinateur apprend à identifier des processus assez complexes sans une intervention humaine. Cette forme d’apprentissage se base sur des données non étiquetées et sans des résultats prédéfinis.

Contrairement à l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé consiste à inclure quelques données étiquetées parmi les données d’entraînement.

En apprentissage par le renforcement, l’algorithme fonctionne sur la base d’un programme qui doit effectuer une tâche. En fonction de sa performance, il reçoit ainsi une récompense ou une punition. Le programme n’a pas besoin de l’homme pour fonctionner.

Sous-domaine du Machine Learning, le Deep Learning ou apprentissage en profondeur offre la possibilité de créer des systèmes capables d’apprendre, de prévoir et de décider en parfaite autonomie. Cette forme d’intelligence artificielle fonctionne grâce à des algorithmes qui imitent le cerveau humain. Pour y arriver, ils utilisent un large réseau de neurones artificiels.

Ce réseau est composé de plusieurs couches qui sont interconnectées. La première correspond aux neurones d’entrée tandis que la dernière aide à transmettre le résultat final. Entre ces deux couches se trouvent plusieurs autres qui permettent de traiter l’information. Une telle architecture est propre au Deep Learning et contribue à une analyse plus précise des données d’entrée.

Plus le réseau de neurones est profond, plus le système est en mesure d’effectuer des tâches complexes. Lorsqu’une information est traitée, les connexions entre les neurones s’étendent, ce qui offre la possibilité d’améliorer les décisions. Aujourd’hui, cette technique est utilisée pour analyser des images, créer du contenu textuel ou améliorer la cybersécurité de vos clients si vous évoluez dans ce domaine. C’est grâce au Deep Learning que ChatGPT s’est développé il y a quelques années pour devenir une référence IA de nos jours.

L’algorithmique sous-tend l’intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning qui sont étroitement liés. Chacun possède toutefois des caractéristiques bien distinctes. L’IA permet aux ordinateurs, aux machines et aux robots d’imiter l’être humain lors de la prise de décisions ou dans la résolution de problèmes. Quant au Machine Learning, il est centré sur la création d’applications qui arrivent à apprendre en se basant sur des données. Enfin, le Deep Learning offre la possibilité aux ordinateurs de résoudre des problèmes très complexes.