Actuellement, l’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée et occupe plus de place dans la vie quotidienne. Dans l’univers de l’intelligence artificielle, il existe deux principaux domaines, à savoir le machine learning et le deep learning.
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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Au début, l’intelligence artificielle ou l’IA n’existait pas encore. Il n’y avait que l’algorithmique qui a permis de donner des consignes à un ordinateur. En fonction des conditions et des situations que ce dernier peut rencontrer, l’algorithme était suffisant pour résoudre tout problème. Puis, depuis les années 50, l’intelligence artificielle a commencé à se développer.
Elle s’est d’abord développée par l’intermédiaire des systèmes experts. Ces derniers seront les outils qui pourront permettre de reproduire le comportement ainsi que les décisions d’un expert humain. Ils se sont développés dans les activités médicales, pharmaceutiques et dans les activités militaires. Cela permettra d’accomplir des tâches spécifiques à partir d’un ordinateur.
Pour parvenir à créer ces programmes utilisant une intelligence artificielle, les experts doivent principalement approfondir leurs connaissances. Grâce à ces systèmes experts, l’IA peut imiter le comportement humain à travers une application. À titre d’exemple, dans le domaine médical, le médecin peut renseigner les symptômes des maladies dans un ordinateur. De cette façon, ce dernier peut réaliser un calcul de probabilités afin de déterminer la maladie d’un patient.
L’intelligence artificielle est aussi utilisée pour concevoir des outils, des agents ou des robots programmables. Ces systèmes sont conçus pour accomplir automatiquement des tâches et des missions spécifiques.
L’intelligence peut être intégrée dans des machines, telles que les ordinateurs, les voitures, etc. Elle est également utilisée pour effectuer une étude générale d’une situation donnée, dont il est possible de calculer l’évolution à l’avance.
L’IA est une technologie qui peut être divisée en trois grandes catégories. Tout d’abord, il y a l’intelligence artificielle faible qui est créée pour accomplir des tâches spécifiques. C’est-à-dire qu’elle est conçue et programmée pour atteindre un objectif. Elle est intégrée dans des applications logicielles basées sur la reconnaissance vocale ou faciale. Il s’agit des assistants vocaux et faciaux, ou des assistants personnels intelligents.
D’autre part, il y a l’intelligence artificielle forte qui est conçue pour reproduire les comportements humains. À partir de certaines données, elle est capable d’apprendre et d’appliquer son intelligence pour trouver des solutions à des problèmes ou à des situations.
Il existe également une autre catégorie d’intelligence qui peut dépasser les capacités humaines, il s’agit d’une intelligence artificielle supérieure. Cela veut dire que les machines peuvent devenir conscientes d’elles-mêmes.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning (ML) est un apprentissage automatique qui désigne la rencontre entre l’informatique et les statistiques. C’est également une approche fondée sur des analyses statistiques qui fait partie d’un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Cela signifie que le machine learning est un ensemble d’algorithmes d’IA pour reproduire les comportements humains. Il vise donc à créer de nouveau un comportement et un raisonnement permettant de résoudre les problèmes.
Parmi les domaines qui composent l’IA, le machine learning a vraiment marqué un tournant. Sa principale mission est de mettre en place un système de raisonnement. Il s’agit d’un système qui se forme de manière autonome. Il est important de savoir que l’apprentissage automatique n’est pas conçu pour programmer une machine. Sachez que son but est de donner à cette dernière des éléments et principes pour qu’elle puisse se former elle-même. À savoir que ces éléments seront créés par l’intelligence artificielle. C’est-à-dire que pour parvenir à mettre en place le machine learning, l’IA doit s’alimenter en données.
Le machine learning possède des algorithmes pouvant identifier des modèles, aussi appelés patterns. En effet, ces algorithmes se renouvellent et sont découverts chaque jour. C’est pour cette raison que l’apprentissage automatique peut aider les entreprises dans tous les secteurs. Pour qu’un appareil puisse réaliser des prédictions, les modèles seront identifiés dans les informations reçues. Ainsi, les nouvelles informations pourront être classées par catégorie dès leurs arrivées. Les appareils, notamment les ordinateurs, peuvent donc améliorer leurs performances à partir de données et de ces modèles. Ils peuvent facilement résoudre des tâches sans être programmés pour celles-ci.
Comme pour l’intelligence artificielle, le machine learning est aussi divisé en trois catégories. La première catégorie permet aux systèmes de prévoir les résultats à venir, il s’agit d’un apprentissage supervisé. Ces résultats futurs peuvent être prévus en s’appuyant sur les données passées. L’apprentissage non supervisé est aussi un autre type de machine learning pouvant identifier des caractères spécifiques à partir des données. Il n’a besoin d’aucune étiquette pour trouver une structure dans son entrée. Il existe également un apprentissage par renforcement qui consiste à former un agent à réaliser un travail déterminé dans un environnement non assuré.
Qu’est-ce que le deep learning ?
Le deep learning (DL) est un apprentissage profond qui est une évolution de l’apprentissage automatique. Il est donc un sous-ensemble ou sous-catégorie du machine learning. Il s’agit d’un système d’apprentissage qui a été développé à partir des réseaux de neurones profonds. Il utilise ces réseaux pour identifier des structures dans des données. C’est donc une méthode qui s’inspire du fonctionnement du système nerveux des êtres vivants. Le travail de chacun des neurones consiste à chercher de nouveau l’entrée. Ensuite, il décide si le basculement de la sortie doit être fait ou non vers les neurones suivants. Grâce à un réseau neuronal artificiel (ANN), il est possible d’analyser des informations à l’instar d’un cerveau humain. C’est-à-dire que l’ANN se sert des idées et des concepts du réseau neuronal du cerveau humain. Donc, le deep learning dispose des algorithmes qui sont capables de traiter l’information reçue. Ce processus se fait d’une façon similaire à ce que feraient les réseaux neuronaux humains. Certains de ces réseaux pourront se développer ou s’affaiblir en fonction du type et de la fréquence des informations reçues.
Le deep learning utilise également un réseau neuronal généré artificiellement (KNN) permettant de connaitre à nouveau des modèles. Tout comme l’ANN, la configuration du KNN est équivalente à celle du réseau neuronal du cerveau humain. Elle comprend trois couches de traitement, avec des représentations de données très complexes. La première couche, appelée la couche d’entrée, permet de traiter les données non interprétées et peut apprendre des couleurs. Puis, la deuxième couche appelée la couche cachée permet de traiter et de réduire les informations brutes. Elle peut apprendre les formes et les combinaisons de celles-ci. Concernant la dernière couche, dite couche de sortie, elle est la partie où le résultat final se trouve.
Il existe de différents types de réseaux en deep learning. Il y a le réseau neuronal convolutif qui est le plus utilisé pour faire des analyses d’images. Il existe aussi un réseau neuronal récurrent qui permet de construire des modèles pouvant mémoriser des données. Le réseau antagoniste génératif est également un autre type de réseau en deep learning. Pour créer de nouvelles données réelles, il utilise deux réseaux de neurones. Puis, il y a le réseau de croyances profondes qui comprend plusieurs unités cachées.
Machine learning et deep learning : Quelles sont leurs différences ?
En ce qui concerne le machine learning, elle est une technologie qui s’appuie sur un algorithme nécessitant des données structurées. C’est-à-dire que pour mettre en place un apprentissage automatique, il faut avoir des informations organisées. Ces dernières lui permettront de comprendre le classement de nouvelles données semblables. Le machine learning nécessite également d’une étude à partir des étiquettes. Tandis que pour la mise en place du deep learning, l’existence des données structurées ou étiquetées n’est pas nécessaire. Le deep learning fonctionne à partir des trois couches de réseaux neuronaux, avec des algorithmes capables d’imiter les comportements du cerveau humain. Il peut déterminer lui-même les particularités des informations qu’il reçoit.
Le machine learning est une technique ancienne et mieux maîtrisée, car elle nécessite une intervention humaine. Il peut être utile dans différentes situations et de nombreux secteurs. Il est utilisé par les entreprises qui ont des bases de données à traiter limitées. Mais pour les plus grandes entreprises, l’utilisation du deep learning est beaucoup plus appropriée. En effet, certaines organisations ont des bases de données immenses et le système d’apprentissage profond peut traiter des données plus importantes que l’apprentissage automatique.
Le machine learning est utilisé pour automatiser des outils d’aide à la décision. À titre d’exemple, vous pouvez l’utiliser pour trier des données. Il peut répondre uniquement par des valeurs ou des classifications. Le deep learning peut également automatiser certaines tâches, mais la différence est qu’il peut aussi répondre par des mots ou des images.