Le machine learning et l’intelligence artificielle sont deux mots très en vogue. Peut-être est-ce à cause de cet effet de mode que les deux termes sont couramment utilisés comme synonymes, à tort. Si le ML et l’IA jouent bien sur le même terrain, il est incorrect et trompeur de les opposer l’un à l’autre en parlant de machine learning contre IA.
Ils peuvent être utilisés en symbiose. C’est même bien souvent souhaitable.
Pour ce faire, il est nécessaire de comprendre clairement les caractéristiques qui les distinguent.
DIFFÉRENCES ENTRE MACHINE LEARNING ET IA
QU’EST-CE QUE L’IA ?
L’intelligence artificielle (IA) offre un meilleur point de départ pour une telle conversation. L’IA est la science large consistant à entraîner des machines (par exemple, des ordinateurs) à effectuer des tâches humaines. Grâce à l’IA, un ordinateur peut absorber des informations de son environnement et ainsi apprendre, comme une personne le ferait.
L’IA copie les capacités humaines, tout comme la science imite l’être humain. Après tout, ne dit-on pas que l’imitation est la forme de flatterie la plus sincère ?
L’IA se divise entre intelligence appliquée et intelligence générale. Alors que l’IA progresse au fil des innovations, des spécialisations et des nuances apparaissent.
INTELLIGENCE APPLIQUÉE ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
L’intelligence appliquée est la branche de l’IA qui se concentre sur la capacité d’un système à égaler, voire surpasser, l’intelligence humaine sur une tâche donnée. L’intelligence appliquée intègre l’analyse et l’automatisation dans le processus d’IA.
L’intelligence appliquée élimine l’abstraction de l’IA et, comme son nom l’indique, applique une direction aux machines associées.
Les innovations dans le domaine de l’IA continueront à alimenter les cas pratiques et à faire évoluer la terminologie.
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POURRAIT-ELLE EXISTER SANS MACHINE LEARNING ?
Les experts du secteur se divisent encore sur cette question. Cependant, cette ambiguïté n’est peut-être due qu’à un problème de sémantique. Comme vous l’avez sûrement déjà compris, les évolutions constantes de l’IA et du ML font sans cesse bouger les définitions.
Certains pensent qu’il n’y a pas d’intelligence artificielle sans machine learning. D’autres sont convaincus qu’ils pourraient exister indépendamment l’un de l’autre, mais que ce n’est qu’en les associant qu’ils prennent toute leur valeur.
QU’EST-CE QUE LE MACHINE LEARNING ?
Le machine learning est une application de l’IA qui permet à des systèmes d’apprendre automatiquement et de s’améliorer par l’expérience, sans programmation explicite.
Pour faire simple, le ML est un processus consistant à apprendre à des machines comment tirer des enseignements à partir de données.
Les modèles de machine learning suivent un cycle d’apprentissage et d’amélioration. Ils ingèrent des données et génèrent des prédictions en se basant sur des algorithmes. Les données servent ensuite à nourrir et à peaufiner ces modèles.
Par conséquent, il n’est pas question d’opposer machine learning et IA, mais plutôt d’alimenter l’IA avec le ML.
Plus il y a de données, plus le machine learning s’améliore. L’adoption de la data science, du machine learning et de l’IA permet d’améliorer la business intelligence (BI).
SNOWFLAKE : IA et ML
Snowflake accompagne des technologies de pointe telles que le machine learning (ML), l’intelligence artificielle (IA) et l’IA générative pour améliorer les décisions basées sur des données. Grâce à l’IA générative, vos équipes peuvent découvrir avec précision les points de données, les ressources ou les informations dont elles ont besoin pour pouvoir exploiter tout le potentiel de leurs données.
Dans cette optique, Snowflake a récemment fait l’acquisition de trois entreprises contribuant à ancrer l’IA avancée et le deep learning dans le Data Cloud :
Neeva, un moteur de recherche évolutif conçu pour devenir de plus en plus intelligent. Grâce à Neeva, nos utilisateurs profitent d’une expérience de recherche unique et révolutionnaire qui tire parti de l’IA générative ainsi que d’autres innovations et offre de nouveaux moyens d’explorer et de découvrir des données.
Streamlit, la plateforme de référence utilisée par les développeurs pour expérimenter et créer des applications d’IA générative alimentées par des LLM.
Applica, qui s’appuie sur le deep learning pour trier des informations, indépendamment du type de données.