Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'intelligence artificielle (IA), le machine learning (apprentissage automatique) et le deep learning (apprentissage profond) sont souvent confondus, mais ils représentent en réalité des concepts distincts avec des portées et des applications spécifiques.
L'Intelligence Artificielle est un domaine vaste qui englobe toute technique permettant à une machine d'imiter des fonctions humaines telles que la compréhension et la prise de décision. Il s'agit de la science et de l'ingénierie de la création de machines intelligentes, capables de réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine. Les premières notions d'IA remontent aux années 1950, et le domaine a depuis évolué pour inclure une gamme diverse de sousdisciplines.
Le Machine Learning (ML) est une souscatégorie de l'IA qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux machines d'apprendre à partir de données. Au lieu d'être explicitement programmées avec des règles spécifiques pour chaque tâche, les machines utilisent des algorithmes de ML pour identifier des modèles dans les données et faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur ces modèles. Un exemple courant de ML est un système de recommandation utilisé par des plateformes comme Netflix.
Le Deep Learning (DL), quant à lui, est un sousensemble de ML qui utilise des réseaux neuronaux artificiels à plusieurs couches (aussi appelés réseaux neuronaux profonds). Ces réseaux sont capables de modéliser des abstractions complexes et de détecter des motifs complexes dans des jeux de données massifs. Le DL a propulsé des avancées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, la traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse vocale. Un exemple marquant de DL est l'algorithme AlphaGo développé par Google DeepMind, qui a battu un champion du monde au jeu de Go.
En résumant, l'IA est le concept global d'imaginer et de créer des entités intelligentes, le ML est une méthode spécifique d'IA permettant aux machines d'apprendre à partir de données, et le DL est une avancée plus récente et plus sophistiquée du ML qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour réaliser les tâches les plus complexes.