IA, apprentissage automatique et science des données : Comment tenir le discours

Des chatbots du service clientèle aux machines de pilotage automatique extrêmement sophistiquées, l'intelligence artificielle (IA) a incontestablement un impact sur le monde qui nous entoure.

Cette technologie étant de plus en plus présente dans notre vie quotidienne, il y a de fortes chances que vous ayez réfléchi à la manière dont vous pourriez mettre l'IA au service de votre entreprise.

Mais qu'est-ce que l' IA ? Peut-être savez-vous un peu ce que l'IA peut faire, mais vous n'avez pas encore trouvé de définition compréhensible. En outre, lorsque l'on parle d'IA, d'autres expressions apparaissent, qui se ressemblent mais ne sont pas interchangeables : l'apprentissage automatique et la science des données.

Ne désespérez pas. Nous sommes là pour vous aider. Bientôt, vous pourrez discuter de l'adoption de l'IA en toute confiance avec les meilleurs d'entre eux.

Prêt à commencer ? Voici nos conseils pour vous faciliter la tâche :

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

L'IA est la science de la conception de machines capables d'accomplir des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine, comme le raisonnement, la stratégie et la résolution de problèmes.

Essentiellement, l'IA permet aux ordinateurs d'agir de manière intelligente.

Par exemple :

• Chatbots: Les chatbots sont des machines de dialogue programmées qui simulent une conversation avec un véritable humain. Les anciennes IA de chatbots avaient des règles préprogrammées, où les concepteurs définissent les choses que le chatbot peut dire. Les chatbots modernes peuvent apprendre à partir de scénarios de films - et peuvent même être utilisés pour l'improvisation !
• IA des jeux: comment des algorithmes comme AlphaZero et Stockfish sont-ils capables de battre certains des meilleurs joueurs d'échecs du monde ? Des méthodes d'IA, notamment des algorithmes d'apprentissage (AlphaZero) et des connaissances spécialisées (Stockfish), sont utilisées pour créer ces systèmes de jeu hautement intelligents.
• Outils de navigation: Comment Google Maps trouve-t-il le meilleur itinéraire vers votre destination ? Les algorithmes de recherche s'efforcent de trouver le chemin le plus efficace entre deux endroits sans avoir à évaluer de manière exhaustive toutes les possibilités.

Qu'est-ce que l'apprentissage machine (ML) ?

L'apprentissage automatique est une partie de l'intelligence artificielle, celle qui est adoptée par l'industrie au rythme le plus élevé. Il fonctionne en prenant un ensemble d'exemples, en construisant un modèle statistique basé sur ces exemples, puis en utilisant ce modèle pour faire des prédictions sur de futurs échantillons.

Essentiellement, le ML utilise des données, des algorithmes et des calculs pour permettre aux machines d'apprendre.

Par exemple :

• Systèmes de recommandation (par exemple, Netflix ou Amazon) : Lorsque vous recherchez votre prochain grand binge-watch sur Netflix, l'application utilise un système de recommandation, en prenant votre historique de visionnage pour faire des prédictions sur les types d'émissions que vous aimeriez le plus regarder ensuite.
• Recherches web contextuelles (par exemple, Google ou Bing) : Saviez-vous que si vous et votre ami effectuiez exactement la même recherche sur Google, vous pourriez obtenir des résultats différents ? Les algorithmes de recherche contextuelle sur le Web utilisent votre historique de recherche pour prédire les résultats de recherche qui seront les plus pertinents ou intéressants pour vous.
• Reconnaissance vocale (par exemple Siri, Alexa, Cortana ou Google Assistant) : comment votre téléphone transforme-t-il des enregistrements sonores en direct en texte sur votre écran ? Des modèles d'apprentissage automatique, formés sur d'énormes ensembles de données de discours préenregistrés et leurs transcriptions, sont utilisés pour convertir le son en texte afin que votre assistant personnel virtuel puisse vous comprendre.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données combine l'expertise du domaine, les compétences en programmation, les mathématiques et les statistiques pour extraire des informations significatives des données. Bien qu'il existe un certain chevauchement entre la science des données et l'apprentissage automatique, la science des données se concentre souvent sur l'explication des données existantes, tandis que l'apprentissage automatique se concentre sur la prédiction des données futures.

Essentiellement, la science des données donne un sens aux données.

Par exemple :

• Statistiques descriptives: Lorsque vous évaluez les performances de votre entreprise sur les médias sociaux, vous pouvez examiner les statistiques pour déterminer les types de messages qui trouvent le plus d'écho auprès de votre public, et utiliser ces informations pour planifier les messages futurs.
• Reconnaissance des formes: Que fait une entreprise lorsqu'elle dispose d'énormes ensembles de données sur les clients ? Les scientifiques des données utilisent des logiciels pour extraire des idées des données - peut-être y a-t-il des clients particulièrement ouverts à une campagne de publicité ciblée, ou y a-t-il certaines corrélations entre les achats historiques et les achats futurs.
• Régression: La régression linéaire et non linéaire peut être utilisée pour identifier les facteurs cruciaux qui déterminent un résultat. Par exemple, un scientifique des données peut aider les compagnies d'assurance à comprendre quels types de clients sont les plus rentables, et lesquels créent une perte nette !

Tous ensemble maintenant

Pour récapituler :

• L'intelligence artificielle (IA) permet aux ordinateurs d'agir de manière intelligente.
• L'apprentissage machine (ML) fait partie de l'IA et utilise des données, des algorithmes et des calculs pour permettre aux machines d'apprendre.
• La science des données donne un sens aux données, peut être utilisée ou non dans l'IA et le ML, et peut être utilisée en dehors de l'IA et du ML.

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