{"id":20430,"date":"2021-05-21T16:14:55","date_gmt":"2021-05-21T14:14:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.contents.com\/deep-learning-machine-learning-intelligence-artificielle-differences\/"},"modified":"2024-10-08T11:55:50","modified_gmt":"2024-10-08T09:55:50","slug":"deep-learning-machine-learning-intelligence-artificielle-differences","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.contents.com\/fr\/magazine\/intelligence-artificielle\/deep-learning-machine-learning-intelligence-artificielle-differences\/","title":{"rendered":"Deep learning, machine learning et intelligence artificielle\u00a0: quelles sont les diff\u00e9rences?"},"content":{"rendered":"

Comprendre quels sont les principaux aspects de l\u2019intelligence artificielle,<\/a> du machine learning et du deep learning aide \u00e0 comprendre comment ils fonctionnent et dans quels domaines ils peuvent \u00eatre appliqu\u00e9s.<\/p>\n

Intelligence artificielle, deep learning and machine learning\u00a0: les diff\u00e9rences<\/h2>\n

On entend beaucoup parler d\u2019intelligence artificielle et, derni\u00e8rement, les concepts de machine learning and deep learning se r\u00e9pandent aussi beaucoup. Ces derniers sont parfois utilis\u00e9s comme synonymes d\u2019intelligence artificielle, mais en r\u00e9alit\u00e9 ils expriment trois concepts tr\u00e8s diff\u00e9rents.<\/p>\n

Le terme \u00ab\u00a0intelligence artificielle\u00a0\u00bb<\/strong> (IA ou AI), en fait, a \u00e9t\u00e9 invent\u00e9 pour la premi\u00e8re fois dans les ann\u00e9es 50, et se r\u00e9f\u00e8re \u00e0 toutes les machines informatiques capables d\u2019effectuer des t\u00e2ches typiques de l\u2019intelligence humaine.<\/strong> Le machine learning est simplement un moyen d\u2019acc\u00e9der \u00e0 l\u2019intelligence artificielle, tandis que le deep learning est l\u2019une des multiples approches du machine learning.<\/p>\n

Examinons maintenant plus en d\u00e9tail les diff\u00e9rences entre ces trois concepts.<\/p>\n

Intelligence artificielle<\/h3>\n

L\u2019intelligence artificielle se r\u00e9f\u00e8re \u00e0 toutes les actions typiques de l\u2019intellect humain qui<\/strong>, cependant, sont men\u00e9es par les ordinateurs.<\/strong> Il s\u2019agit notamment de la compr\u00e9hension du langage, de la reconnaissance des objets et des sons, de la r\u00e9solution de probl\u00e8mes, de la planification d\u2019actions et de l\u2019apprentissage.<\/p>\n

L\u2019intelligence artificielle est g\u00e9n\u00e9ralement combin\u00e9e avec l\u2019Internet of things (Iot),<\/strong> cr\u00e9ant une relation similaire \u00e0 celle du cerveau et du corps humain. Notre corps, \u00e0 travers les entr\u00e9es sensorielles, r\u00e9ussit \u00e0 reconna\u00eetre certaines situations et \u00e0 r\u00e9aliser les actions correspondantes. Ce sont pr\u00e9cis\u00e9ment les entr\u00e9es sensorielles qui poussent notre cerveau \u00e0 prendre des d\u00e9cisions, en envoyant des signaux au corps pour contr\u00f4ler ses mouvements.<\/p>\n

L\u2019Iot fonctionne pr\u00e8s de la m\u00eame mani\u00e8re. Celle-ci fonctionne gr\u00e2ce \u00e0 un ensemble de capteurs connect\u00e9s et, gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle, il est possible de donner un sens \u00e0 toutes les donn\u00e9es acquises. Enfin, via le syst\u00e8me de contr\u00f4le, le c\u0153ur du circuit, il est possible de prendre des d\u00e9cisions et d\u2019actionner les mouvements, comme les bras des robots.<\/p>\n

Machine learning<\/h3>\n

Le machine learning est l\u2019une des options possibles pour mettre en \u0153uvre l\u2019intelligence artificielle. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, c\u2019est une sorte de sous-ensemble de l\u2019IA qui se concentre sur la capacit\u00e9 des machines \u00e0 recevoir une s\u00e9rie de donn\u00e9es pour leur apprentissage autonome. En effet, les algorithmes sont modifi\u00e9s \u00e0 mesure que l\u2019on re\u00e7oit de plus amples informations sur ce qu\u2019ils \u00e9laborent.<\/p>\n

Le terme \u00ab\u00a0machine learning\u00a0\u00bb<\/strong> a \u00e9t\u00e9 invent\u00e9 apr\u00e8s l\u2019intelligence artificielle, et il indique la capacit\u00e9 d\u2019une machine \u00e0 apprendre sans avoir \u00e9t\u00e9 programm\u00e9e explicitement.<\/strong> En substance, le machine learning \u00ab\u00a0entra\u00eene\u00a0\u00bb l\u2019algorithme \u00e0 apprendre de diff\u00e9rentes situations environnementales. Cela implique l\u2019utilisation d\u2019\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et, bien s\u00fbr, un algorithme efficace qui peut s’am\u00e9liorer et s\u2019adapter aux situations qui se produisent.<\/p>\n

Le machine learning automatise donc la construction du mod\u00e8le analytique, en utilisant des mod\u00e8les statistiques, des recherches op\u00e9rationnelles et des m\u00e9thodes de r\u00e9seaux neuronaux, inspir\u00e9es du fonctionnement du cerveau humain. On parvient ainsi \u00e0 construire un syst\u00e8me de calcul compos\u00e9 d\u2019unit\u00e9s interconnect\u00e9es, comme les neurones. Ces unit\u00e9s traitent l\u2019information en r\u00e9pondant \u00e0 des entr\u00e9es externes et la classent \u00e0 d\u2019autres unit\u00e9s.<\/p>\n

Pour mieux comprendre le concept de machine learning, les syst\u00e8mes de vision artificielle sont un exemple classique. Dans ceux-ci, les ordinateurs sont capables de reconna\u00eetre des objets acquis num\u00e9riquement par des capteurs d\u2019image. Dans ce cas, l\u2019algorithme utilis\u00e9 doit \u00eatre capable de reconna\u00eetre certains objets, d\u2019apprendre des situations et de stocker les donn\u00e9es. Tout cela afin que vous puissiez r\u00e9utiliser efficacement ces informations lors des prochaines acquisitions de vision artificielle.<\/p>\n

Deep learning<\/h3>\n

Le deep learning<\/strong>, ou apprentissage profond, est l\u2019une des approches du machine learning. C\u2019est inspir\u00e9 par la structure du cerveau humain, c\u2019est-\u00e0-dire l\u2019interconnexion entre les neurones. Il utilise d\u2019\u00e9normes mod\u00e8les de r\u00e9seaux neuronaux<\/strong> avec plusieurs unit\u00e9s de traitement et il exploite les avanc\u00e9es informatiques et les techniques d\u2019entra\u00eenement pour apprendre des mod\u00e8les complexes<\/strong> \u00e0 travers une \u00e9norme quantit\u00e9 de donn\u00e9es.<\/p>\n

En raison des nombreux niveaux impliqu\u00e9s, le deep learning est parfois simplement appel\u00e9 \u00ab\u00a0r\u00e9seau neuronal profond\u00a0\u00bb. Il s\u2019applique g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 la reconnaissance d\u2019images ou de sons, comme la voix humaine.<\/p>\n

Iot et intelligence artificielle<\/h3>\n

Maintenant, tant le deep learning que le machine learning ont fait d\u2019\u00e9normes pas vers l\u2019intelligence artificielle, en am\u00e9liorant ainsi l\u2019IA.<\/p>\n

Les progr\u00e8s technologiques dans le domaine de l\u2019\u00e9lectronique continuent de guider la symbiose AI et Iot<\/strong>. Par exemple, les progr\u00e8s du traitement informatique et du stockage des donn\u00e9es ont permis de collecter et d\u2019analyser plus de donn\u00e9es. La r\u00e9duction des puces informatiques et l\u2019am\u00e9lioration des techniques de production impliquent des capteurs plus \u00e9conomiques et plus puissants. En outre, la connectivit\u00e9 sans fil offre un volume \u00e9lev\u00e9 de donn\u00e9es \u00e0 des prix tr\u00e8s \u00e9conomiques, permettant aux capteurs d\u2019envoyer des donn\u00e9es illimit\u00e9es.<\/p>\n

Toutes ces avanc\u00e9es nous conduisent \u00e0 la cr\u00e9ation de machines intelligentes qui entrent dans notre vie quotidienne.<\/strong><\/p>\n

Cependant, pour assurer le d\u00e9veloppement continu de l\u2019intelligence artificielle, du machine learning et du deep learning, il est n\u00e9cessaire que les donn\u00e9es qui guident les algorithmes et les d\u00e9cisions soient de haute qualit\u00e9 pour une interpr\u00e9tation correcte.<\/p>\n

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