Intelligence artificielle (IA) et Machine Learning (ML)

Dans cette présentation, découvrez la différence entre l’IA et le Machine Learning.

La différence entre l’IA et le Machine Learning

L’intelligence artificielle et le Machine Learning sont étroitement liés et connectés. En raison de ce lien, vous pouvez comparer l’intelligence artificielle et le Machine Learning en examinant interconnexion.

Présentation de l’intelligence artificielle (IA)

L’intelligence artificielle est la capacité d’un système informatique à imiter des fonctions cognitives humaines telles que l’apprentissage et la résolution des problèmes. Via l’intelligence artificielle, un système informatique utilise des mathématiques et une logique pour simuler le raisonnement des êtres humains afin d’apprendre de nouvelles informations et de prendre des décisions.

L’IA et le Machine Learning sont-ils une seule et même chose ?

Même si le Machine Learning et l’IA sont très étroitement liés, ils ne sont pas identiques. Le Machine Learning est considéré comme un sous-ensemble d’intelligence artificielle.

Présentation de Machine Learning

Le Machine Learning est une application de l’IA. C’est le processus qui consiste à utiliser des modèles mathématiques de données pour aider un ordinateur à apprendre sans instruction directe. Ainsi, un système informatique continue à apprendre et à s’améliorer de manière autonome, en fonction de l’expérience.

Quel est le lien entre IA et Machine Learning ?

Un ordinateur « intelligent » utilise l’intelligence artificielle pour penser comme un être humain et effectuer des tâches de manière autonome. Le Machine Learning est la manière dont un système informatique développe son intelligence.

L’une des méthodes permettant d’entraîner un ordinateur pour imiter un raisonnement humain consiste à utiliser un réseau neuronal, qui est une série d’algorithmes modélisés d’après le cerveau humain. Le réseau neuronal aide le système informatique à développer une intelligence artificielle via l’apprentissage profond. C’est ce lien étroit qui permet à l’IA et au Machine Learning de fonctionner ensemble.

Comment le Machine Learning et l’intelligence artificielle fonctionnent ensemble

Lorsque vous examinez la différence entre l’intelligence artificielle et le Machine Learning, cela peut vous aider de voir comment ils interagissent via leur lien étroit. Voici comment le Machine Learning et l’intelligence artificielle fonctionnent ensemble :

Étape 1

Un système d’IA est généré à l’aide du Machine Learning et d’autres techniques.

Étape 2

Les modèles Machine Learning sont créés en étudiant les patterns détectés dans les données.

Étape 3

Les scientifiques des données optimisent les modèles Machine Learning en fonction des patterns détectés dans les données.

Étape 4

Le processus se répète et est affiné jusqu’à ce que la précision des modèles soit suffisamment élevée pour les tâches qui doivent être effectuées.

Fonctionnalités de l’IA et du Machine Learning

Dans presque tous les secteurs d’activité, les entreprises découvrent de nouvelles opportunités grâce au lien entre IA et Machine Learning. Voici un aperçu des fonctionnalités devenues utiles pour aider les entreprises à transformer leurs processus et produits :

Analyse prédictive

Cette fonctionnalité permet aux entreprises de prédire des tendances et des modèles de comportement en détectant les relations de cause à effet dans les données.

Moteurs de recommandation

Avec les moteurs de recommandation, les entreprises utilisent l’analyse des données pour recommander des produits susceptibles d’intéresser une personne.

Reconnaissance vocale et compréhension du langage naturel

La reconnaissance vocale permet à un système informatique d’identifier les mots prononcés par une personne, et la compréhension du langage naturel reconnaît la signification du langage écrit ou parlé.

Traitement des images et des vidéos

Ces fonctionnalités permettent de reconnaître des visages, des objets et des actions dans les images et les vidéos, et d’implémenter des fonctionnalités telles que la recherche visuelle.

Analyse d'opinions

Un système informatique utilise l’analyse des sentiments pour identifier et classer les attitudes positives, neutres et négatives exprimées dans du texte.

Avantages de l’IA et du Machine Learning

Le lien entre IA et Machine Learning offre de puissants avantages pour les entreprises de presque tous les secteurs d’activité, et de nouvelles possibilités émergent constamment. Il ne s’agit là que de quelques-uns des principaux avantages que les entreprises ont déjà pu observer :

Davantage de sources d’entrée de données

L’IA et Machine Learning permettent aux entreprises de découvrir de précieux insights dans un large éventail de sources de données structurées et non structurées.

Prise de décisions plus rapide et plus éclairée

Les entreprises utilisent le Machine Learning pour améliorer l’intégrité des données, et l’IA pour réduire les erreurs humaines. Cette combinaison conduit à de meilleures décisions basées sur de meilleures données.

Augmentation de l’efficacité opérationnelle

Avec l’IA et le Machine Learning, les entreprises gagnent en efficacité grâce à l’automatisation des processus, ce qui réduit les coûts et libère du temps et des ressources pour d’autres priorités.

Applications de l’IA et du Machine Learning

Dans plusieurs secteurs, des entreprises créent des applications qui tirent parti du lien entre intelligence artificielle et Machine Learning. Voici un aperçu des différentes façons dont l’IA et le Machine Learning aident les entreprises à transformer leurs processus et produits :

Distribution

Les entreprises du secteur de la distribution utilisent l’IA et le Machine Learning pour optimiser leurs inventaires, créer des moteurs de recommandations et améliorer l’expérience client avec la recherche visuelle.

Santé

Les organisations du secteur de la santé utilisent l’IA et le Machine Learning dans des applications telles que le traitement d’images pour améliorer la détection du cancer et l’analyse prédictive pour la recherche génomique.

Banque et finance

Dans les contextes financiers, l’IA et le Machine Learning sont des outils précieux pour la détection des fraudes, la prédiction des risques et la fourniture de conseils financiers proactifs.

Ventes et marketing

Les équipes de vente et de marketing utilisent l’IA et le Machine Learning pour la création d’offres personnalisées, l’optimisation des campagnes, les prévisions de ventes, l’analyse des sentiments et la prédiction de l’attrition clients.

Cybersécurité

Les technologies d’IA et de Machine Learning sont des armes puissantes pour la cybersécurité. Elles aident les organisations à se protéger et à protéger leurs clients en détectant les anomalies.

Service clientèle

Les entreprises d’un large éventail de secteurs utilisent des chatbots et la recherche cognitive pour répondre aux questions, évaluer l’intention du client et fournir une assistance virtuelle.

Transport

Les technologies d’IA et de Machine Learning sont utiles dans le secteur du transport, car elles aident les entreprises à améliorer l’efficacité de leurs itinéraires et à utiliser des analytiques prédictives par exemple pour prévoir l’évolution du trafic.

Fabrication

Les entreprises de fabrication utilisent l’IA et le Machine Learning pour la maintenance prédictive et pour booster l’efficacité de leurs opérations.

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