Quelle est la différence entre l'IA et le machine learning ?
L'intelligence artificielle (IA) est un terme générique qui désigne différentes stratégies et techniques que vous pouvez utiliser pour rendre les machines plus humaines. L'IA englobe tout, des assistants intelligents comme Alexa aux aspirateurs robotisés en passant par les voitures à conduite autonome. Le machine learning (ML) est l'une des nombreuses autres branches de l'IA. Le ML est la science qui consiste à développer des algorithmes et des modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent pour effectuer des tâches complexes sans instructions explicites. Les systèmes s'appuient plutôt sur des motifs et des inférences. Les systèmes informatiques utilisent des algorithmes de ML pour traiter de grandes quantités de données historiques et identifier des motifs de données. Bien que le machine learning soit de l'IA, toutes les activités de l'IA ne relèvent pas forcément du machine learning.
Quelles sont les similitudes entre l'IA et le machine learning ?
Le machine learning (ML) est une branche très ciblée de l'intelligence artificielle (IA). Mais ces deux domaines vont au-delà de l'automatisation et de la programmation de base pour générer des résultats basés sur des analyses de données complexes.
Résolution de problèmes plus humaine
Les solutions d'intelligence artificielle et de machine learning (IA/ML) sont adaptées aux tâches complexes qui impliquent généralement des résultats précis basés sur les connaissances acquises.
Par exemple, une voiture d'IA autonome utilise la vision par ordinateur pour reconnaître les objets dans son champ de vision et la connaissance du code de la route pour piloter un véhicule.
Un algorithme de ML de tarification immobilière, par exemple, applique la connaissance des prix de vente antérieurs, des conditions du marché, des plans d'étage et de l'emplacement pour prédire le prix d'une maison.
Domaines informatiques
L'intelligence artificielle et le machine learning sont des domaines informatiques qui se concentrent sur la création de logiciels qui analysent, interprètent et comprennent les données de manière complexe. Les scientifiques travaillant dans ces domaines tentent de programmer un système informatique pour effectuer des tâches complexes qui impliquent l'auto-apprentissage. Un logiciel bien conçu accomplira des tâches aussi vite ou plus rapidement qu'une personne.
Applications intersectorielles
L'IA s'applique à tous les secteurs. Vous pouvez utiliser l'IA pour optimiser les chaînes d'approvisionnement, prédire les résultats sportifs, améliorer les rendements agricoles et personnaliser les recommandations en matière de soins de la peau.
Les applications du ML sont également nombreuses. Elles peuvent inclure la planification prédictive de la maintenance des machines, la tarification dynamique des voyages, la détection des fraudes à l'assurance et la prévision de la demande en matière de vente au détail.
Principales différences : IA contre machine learning
Le machine learning (ML) est une branche spécifique de l'intelligence artificielle (IA). Le ML a une portée et un objectif limités par rapport à l'IA. L'IA inclut plusieurs stratégies et technologies qui sortent du cadre du machine learning.
Voici quelques différences majeures entre les deux.
Objectifs
L'objectif de tout système d'IA est de permettre à une machine d'accomplir efficacement une tâche humaine complexe. Ces tâches peuvent impliquer l'apprentissage, la résolution de problèmes et la reconnaissance de motifs récurrents.
Par ailleurs, l'objectif du ML est de permettre à une machine d'analyser de gros volumes de données. La machine utilisera des modèles statistiques pour identifier des motifs dans les données et produire un résultat. Le résultat est associé à une probabilité d'exactitude ou à un degré de confiance.
Methods
Le domaine de l'IA englobe plusieurs méthodes utilisées pour résoudre divers problèmes. Ces méthodes incluent les algorithmes génétiques, les réseaux neuronaux, le deep learning, les algorithmes de recherche, les systèmes basés sur des règles et le machine learning lui-même.
Au sein du ML, les méthodes sont divisées en deux grandes catégories : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Les algorithmes de ML supervisé apprennent à résoudre des problèmes à l'aide de valeurs de données étiquetées input (entrée) et output (sortie). L'apprentissage non supervisé est plus exploratoire et tente de découvrir des motifs cachés dans des données non étiquetées.
Implémentations
Le processus de création d'une solution de ML implique généralement deux tâches :
- La sélection et la préparation d'un jeu de données d'entraînement
- Le choix d'une stratégie ou d'un modèle de ML préexistants, comme une régression linéaire ou un arbre de décision
Les scientifiques des données sélectionnent des fonctionnalités de données importantes et les intègrent au modèle à des fins d'entraînement. Ils affinent continuellement le jeu de données grâce à des données mises à jour et à la vérification des erreurs. La qualité et la diversité des données améliorent la précision du modèle de ML.
La création d'un produit d'IA étant généralement un processus plus complexe, de nombreuses personnes choisissent des solutions d'IA prédéfinies pour atteindre leurs objectifs. Ces solutions d'IA ont généralement été développées après des années de recherche, et les développeurs les mettent à disposition pour intégration avec des produits et services via des API.
Exigences
Les solutions de ML nécessitent un jeu de données de plusieurs centaines de points de données pour l'entraînement, ainsi qu'une puissance de calcul suffisante pour fonctionner. Selon votre application et votre cas d'utilisation, une seule instance de serveur ou un petit cluster de serveurs peuvent être suffisants.
D'autres systèmes intelligents peuvent avoir des exigences d'infrastructure différentes, qui dépendent de la tâche que vous souhaitez accomplir et de votre méthodologie d'analyse informatique. Les cas d'utilisation du calcul intensif nécessitent la collaboration de plusieurs milliers de machines pour atteindre des objectifs complexes.
Cependant, il est important de noter que les fonctions d'IA et de ML prédéfinies sont disponibles. Vous pouvez les intégrer à votre application via des API sans avoir besoin de ressources supplémentaires.
De quoi aurait besoin une organisation pour commencer à utiliser l'IA et le machine learning ?
Si vous souhaitez utiliser l'intelligence artificielle (IA) ou le machine learning (ML), commencez par définir les problèmes que vous souhaitez résoudre ou les sujets de recherche que vous souhaitez explorer. Une fois que vous avez identifié le problème, vous pouvez déterminer la technologie d'IA ou de ML appropriée pour le résoudre. Il est important de prendre en compte le type et la taille des données d'entraînement disponibles et de les prétraiter avant de commencer.
Les services cloud à la demande vous permettent de créer, d'exécuter et de gérer l'IA. De plus, les fonctions d'apprentissage peuvent être créées, exécutées et gérées depuis le Cloud Amazon Web Services (AWS).
Comment les organisations peuvent-elles utiliser l'IA et le ML ?
Certaines solutions de machine learning (ML) s'appliquent à la plupart des organisations :
- La segmentation de la clientèle consiste à segmenter les clients en fonction de leur comportement, de leurs préférences et de leurs caractéristiques dans le cadre d'autres activités de vente et de marketing. Découvrez comment Lion Parcel utilise AWS pour segmenter sa clientèle.
- La détection des fraudes vous permet de trier et de corriger les transactions inhabituelles que vous découvrez. Découvrez comment Luno utilise AWS pour détecter les fraudes.
- L'analyse du ressenti permet d'intégrer les commentaires des clients afin d'éclairer la stratégie produit et marketing. Découvrez comment Zignal Labs utilise AWS pour l'analyse du ressenti.
Voici des solutions d'intelligence artificielle (IA) qui s'appliquent à la plupart des organisations :
- Les chatbots sont adaptés aux demandes de service client et au triage. Découvrez comment MetroPlusHealth utilise AWS pour les chatbots.
- La reconnaissance vocale est idéale pour retranscrire des réunions en comptes-rendus écrits. Découvrez comment Epiq utilise AWS pour la reconnaissance vocale.
- La vision par ordinateur est adaptée aux systèmes de reconnaissance biométrique. Découvrez comment PayEye utilise AWS pour la vision par ordinateur.
Résumé des différences : IA contre machine learning
| Intelligence artificielle |
Machine Learning |
|
| De quoi s'agit-il ? |
L'IA est un terme générique désignant les applications basées sur des machines qui imitent l'intelligence humaine. Toutes les solutions d'IA ne sont pas du ML. |
Le ML est une méthodologie d'intelligence artificielle. Toutes les solutions de ML sont des solutions d'IA. |
| Idéal pour |
L'IA est une solution idéale pour accomplir efficacement une tâche humaine complexe. |
Le ML est une solution idéale pour identifier des motifs récurrents dans de grands jeux de données afin de résoudre des problèmes spécifiques. |
| Methods |
L'IA peut utiliser un large éventail de méthodes, telles que les méthodes basées sur des règles, les réseaux neuronaux, la vision par ordinateur, etc. |
Pour le ML, les utilisateurs sélectionnent et extraient manuellement des fonctionnalités à partir de données brutes et leur attribuent un poids pour entraîner le modèle. |
| Mise en œuvre |
La mise en œuvre de l'IA dépend de la tâche. L'IA est souvent prédéfinie et accessible via des API. |
Vous entraînez des modèles de ML nouveaux ou existants pour votre cas d'utilisation spécifique. Des API de ML prédéfinies sont disponibles. |
Comment AWS peut-il répondre à vos besoins en matière d'IA et de machine learning ?
AWS propose une large gamme de services pour vous aider à créer, exécuter et intégrer des solutions d'intelligence artificielle et de machine learning (IA/ML), quelles que soient leur taille, leur complexité ou leur cas d'utilisation.
Amazon SageMaker est une plateforme complète qui vous permet de créer vos solutions de machine learning à partir de zéro. SageMaker dispose d'une suite complète de modèles de machine learning prédéfinis, de fonctionnalités de stockage et de calcul, ainsi que d'un environnement entièrement géré.
Vous pouvez utiliser les services AWS pour créer vos propres solutions d'IA à partir de zéro ou intégrer des services d'intelligence artificielle (IA) prédéfinis à votre solution.
Étapes suivantes avec AWS
