Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 32
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
L'Intelligence Artificielle (IA) désigne la simulation des processus d'intelligence humaine par des machines, en particulier par des systèmes informatiques. Ces processus incluent l'apprentissage (acquisition d'informations et règles d'utilisation), le raisonnement (utilisation des règles pour arriver à des conclusions approximatives ou définitives) et l'autocorrection. Le Machine Learning (ML), quant à lui, est une souscatégorie de l'IA qui s'appuie sur des algorithmes capables d'apprendre à partir de données et de prévoir des résultats sans être explicitement programmés pour cela.
L'IA a débuté dans les années 1950 avec des pionniers comme Alan Turing, qui a proposé une machine capable de reproduire l'intelligence humaine. Le terme "intelligence artificielle" a été popularisé en 1956 lors de la conférence de Dartmouth. Depuis les années 1980, une nouvelle vague de progrès est apparue grâce aux avancées en puissance de calcul et en algorithmes sophistiqués, culminant avec l'essor du Deep Learning dans les années 2010.
Bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils ont des significations distinctes. L'IA est un concept général englobant les systèmes capables d'accomplir des tâches qui nécessitent habituellement de l'intelligence humaine. Le Machine Learning est une approche spécifique de l'IA qui requiert des machines d'apprendre à partir de données. Le Deep Learning, une souscatégorie du Machine Learning, utilise des réseaux neuronaux profonds et complexes pour modéliser des données de haut niveau et prendre des décisions précises.
Pour résumer, l'IA se concentre sur les systèmes intelligents, le Machine Learning permet à ces systèmes de s'améliorer avec l'expérience, et le Deep Learning utilise des structures de réseaux neuronaux avancées pour des performances optimales. Ces technologies sont interconnectées et ont transformé divers domaines, allant de la santé à la recherche UX.
Note: N'oubliez pas que cette introduction jette les bases de la connaissance approfondie que nous allons explorer dans les sections suivantes, en particulier concernant leurs applications pratiques et méthodologies dans la recherche UX.