Alors que vous commencez tout juste à vous intéresser au pouvoir de vos données, il vous est difficile de faire la différence entre l’Intelligence Artificielle, le Machine Learning ou encore le Deep Learning ? On fait le point sur ces méthodologies et outils de la Data Science.
💡 Ce qu’il faut retenir
- L’Intelligence Artificielle est un sous-domaine de la Data Science. C’est un ensemble de théories et de techniques déployées pour faire en sorte que des machines arrivent à simuler l’intelligence humaine (compréhension, perception et prise de décision).
- Le Machine Learning est un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle. Concrètement, il s’agit d’un système capable d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir d’algorithmes et des données massives qu’il reçoit. Cet apprentissage va permettre de définir des modèles pour prédire ou prendre des décisions.
- Le Deep Learning est un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle et un dérivé du Machine Learning. La machine apprend par le traitement de grandes quantités de données et grâce à des réseaux de neurones artificiels proches de la structure des neurones du cerveau humain.
Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?
Définition : d’après le Larousse, l’Intelligence Artificielle (IA ou AI – Artificial Intelligence en anglais) est un « ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine ». Et par « intelligence humaine » sont entendues la compréhension, la perception et la prise de décision.
L’origine de cette notion remonte aux années 1950 et au livre d’Alan Turing – Computing Machinery and Intelligence. Il est le premier à se questionner sur une possible forme d’intelligence à apporter aux machines.
Les domaines d’application de l’intelligence artificielle ne cessent de croître. Les secteurs de l’industrie, de la santé, de la finance, de l’immobilier, des transports ou de l’agriculture, entre autres, s’intéressent désormais de très près aux possibilités et aux enjeux de l’intelligence artificielle.
Plus concrètement, l’intelligence artificielle fait déjà partie de nos usages quotidiens. La reconnaissance vocale, la vision artificielle (ou amélioration automatique d’images), la reconnaissance faciale, les chatbots, les algorithmes d’aide à la décision ou encore la maintenance prédictive ne sont plus de la science-fiction.
On distingue aujourd’hui trois grandes catégories d’IA :
- L’Intelligence Artificielle faible ou l’Artificial Narrow Intelligence (ANI) : qui consiste en l’automatisation d’une tâche ou un domaine. C’est le type d’IA le plus déployé de nos jours.
- L’Artificial General Intelligence : une IA en mesure d’interpréter et d’exprimer des émotions au même titre qu’un humain. On parle alors d’« humanoïdes », de robots capables d’échanger avec l’humain mais avec une intelligence somme tout faible.
- L’Artificial Super Intelligence : une IA qui devrait être capable de surpasser les capacités humaines en performant dans la prise de décision ou dans les relations émotionnelles.
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Définition : le Machine Learning (ML) est un sous-ensemble de l’IA. On parle, en français, d’apprentissage automatique. Un système apprend et s’améliore automatiquement à partir d’algorithmes en fonction des données qu’il reçoit. Cet apprentissage va permettre de définir des modèles pour prédire et prendre des décisions. Le Machine Learning peut traiter de données quantitatives ou catégorielles.
Reconnaissance optique de caractères (OCR), suggestion personnalisée de contenus, interprétation d’images ou prédictions d’événements, les applications du Machine Learning sont toujours plus nombreuses. Son utilisation est d’ailleurs intimement liée au Big Data (ou « quantité massive de données ») pour alimenter son processus d’apprentissage automatique.
Il existe trois grandes catégories d’apprentissage :
- L’apprentissage supervisé : ces algorithmes de ML appliquent à de nouvelles données ce qu’ils ont appris dans le passé, grâce à des échantillons de données labellisés, pour prédire leur label.
- L’apprentissage non supervisé : ces algorithmes analysent des données non labellisées pour les regrouper par cluster de données de structure similaire. Dans un système de décision, les résultats d’un apprentissage non supervisé conduisent souvent à une analyse plus fine des groupes et la labellisation de ces groupes, a posteriori. Ce qui tend à considérer le système final comme semi-supervisé.
- L’apprentissage par renforcement : il s’appuie sur des successions d’états conditionnés par un environnement. Un agent progresse d’état en état en recherchant une récompense finale maximale. Chaque transition d’état donne lieu à une récompense positive ou négative. L’apprentissage de l’agent consiste alors à trouver les chemins optimaux quel que soit l’état où il se trouve. Ce type d’apprentissage se prête bien au jeu et aux robots autonomes.
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Définition : le Deep Learning (ou « apprentissage profond ») est lui aussi un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle, et un dérivé du Machine Learning. La machine apprend par le traitement de grandes quantités de données non-structurées (son, texte, image) et grâce à des réseaux de neurones artificiels proches de la structure des neurones du cerveau humain. Le réseau de neurones est capable d’apprendre de ses erreurs et plus le nombre de neurones est important, plus le réseau est profond.
Les applications du Deep Learning sont intéressantes et de plus en plus accessibles : reconnaissance faciale, détection d’objets, Natural Language Processing (lecture, analyse, interprétation et génération automatique de texte).
Ces algorithmes s’avèrent puissants quand il s’agit de classer des données multivariées, mixant des caractéristiques quantitatives et catégorielles. Ils permettent de déterminer les facteurs importants dans la classification ou dans la variation de ces données. Nous sommes au tout début d’une technologie prometteuse. La recherche en mathématique et informatique explore des nouveaux algorithmes pour adresser notamment les enjeux de données rares (ex. maladie complexe), de coût énergétique des calculs, etc.
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