Passer de l’apprentissage automatique (ML) à l’intelligence artificielle

À l’ère technologiquement avancée d’aujourd’hui, les termes intelligence artificielle et machine learning sont souvent liés à la science des données. Bien qu’ils soient tous étroitement liés, ils ne sont pas synonymes les uns des autres.

Pour comprendre le parcours du ML à l’intelligence artificielle, il est important de comprendre d’abord leurs distinctions et le rôle crucial que joue le ML dans la formation des systèmes d’intelligence artificielle qui alimentent la technologie que nous utilisons aujourd’hui, tels que les voitures autonomes, les assistants virtuels comme Amazon Alexa et Google Home devices, et les chatbots de service client, pour n’en nommer que quelques-uns.

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui se concentre sur les algorithmes et les modèles statistiques pour permettre aux machines d’effectuer des tâches propres sans utiliser d’intervention humaine. Au lieu de cela, les systèmes d’intelligence artificielle reposent sur des modèles et des inférences. En termes plus simples, le ML consiste à « apprendre » aux machines à analyser et à apprendre à partir de données.

En ce qui concerne la science des données, qui est un sous-domaine de l’informatique au sens large, les scientifiques des données créent les algorithmes machine learning et sont également un élément clé du workflows d’analyse des données, y compris le « nettoyage » des données, dont nous parlerons plus tard.

Les recommandations d’émissions de Netflix, les filtres anti-spam e-mail et même des plateformes comme TensorFlow (une bibliothèque open source pour le calcul numérique et la machine learning) utilisent des modèles ML pour optimiser leurs systèmes basés sur intelligence artificielle. En d’autres termes, ces systèmes utiliseront les algorithmes machine learning pour « apprendre » à passer au crible par des données vastes et évolutives, à reconnaître des modèles et à prendre des décisions fondées sur des données, souvent en temps réel.

L’intelligence artificielle est un sous-ensemble de la science des données et concerne les machines ou les systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches souhaitées d’une manière que nous jugerions « intelligente » ou de simuler l’intelligence humaine. Cela inclut des cas d’utilisation allant de la recherche de Google à Watson d’IBM, en passant par les voitures autonomes et la robotique.

Les algorithmes de reconnaissance de modèles d’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux plus complexes forment l’épine dorsale de nombreux systèmes d’intelligence artificielle, permettant aux systèmes d’apprendre et d’optimiser des tâches telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP).

Alors, comment passer du ML à l’intelligence artificielle ? Cela commence par les données.

1. Collecte de données : Au cœur de tout système d’intelligence artificielle se trouvent des données. De vastes ensembles de données de qualité sont essentiels pour former des modèles de machine learning robustes.
2. Traitement des données : après la collecte, les données sont nettoyées et traitées par des scientifiques des données, ce qui garantit que les informations introduites dans les algorithmes de ML sont exactes, pertinentes et impartiales.
3. Choix de l’algorithme : En fonction de la tâche souhaitée, un algorithme approprié est choisi - qu’il s’agisse de classification, de régression ou même d’une série plus complexe d’algorithmes pour constituer un réseau neuronal ML - pour des tâches d’entraînement telles que la vision par ordinateur ou le NLP. L’algorithme est conçu pour définit des modèles dans les vastes données.
4. Entraîner le modèle : ici, le système « apprend » à partir des données, en utilisant des techniques, telles que l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage non supervisé et autres, pour optimiser l’algorithme, affiner la reconnaissance des formes et prendre des décisions de sortie ou de prévision.
    
   Cette phase est gourmande en ressources, nécessitant souvent du matériel spécialisé pour des tâches telles que l’apprentissage profond, qui prend une plus grande échelle de l’ingénierie des données et des réseaux neuronaux.
5. Évaluation et test : après l’entraînement, le modèle est évalué à l’aide de données invisibles, ce qui permet de déterminer sa précision et sa fiabilité.
6. Déploiement : Une fois satisfaisant, il s’intègre dans le système d’intelligence artificielle, prêt pour les tâches du monde réel.

Grâce à ces étapes, le ML offre aux systèmes d’intelligence artificielle la possibilité d’apprendre à partir des données et d’évoluer. Au fur et à mesure que de plus en plus de données deviennent disponibles et que les algorithmes deviennent plus avancés, les systèmes d’intelligence artificielle s’améliorent, devenant plus efficaces pour obtenir les résultats souhaités.

Dans le monde de la science des données, l’intelligence artificielle et le machine learning partagent une relation symbiotique. Alors que le ML fournit les outils et les techniques, l’intelligence artificielle offre un cadre plus large, donnant un contexte et un objectif. Imaginez l’intelligence artificielle comme un véhicule avec ML comme moteur. Les réseaux neuronaux, les techniques d’automatisation et les plates-formes telles que TensorFlow sont les éléments complexes qui font tourner le moteur, rapprochant le véhicule de sa destination « d’intelligence humaine ».

Les frontières de intelligence artificielle et de machine learning continuent de s’étendre. Avec les progrès de l’informatique quantique, du big data et des études dans les réseaux neuronaux, le passage du ML à l’intelligence artificielle s’accélère. L’automatisation est de plus en plus répandue, avec des systèmes capables d’auto-apprentissage et d’adaptation. La vision par ordinateur permet aux machines de « voir » et de comprendre leur environnement, tandis que le traitement du langage naturel leur permet de comprendre le langage humain, comblant ainsi le fossé de communication.

Au fur et à mesure que nous approfondissons les domaines de la science des données, de l’intelligence artificielle et de la machine learning, il devient primordial de comprendre le parcours des principes fondamentaux aux applications intelligence artificielle avancées. Avec intelligence artificielle outils et techniques machine learning, comme les réseaux neuronaux complexes qui alimentent des fonctionnalités allant de la reconnaissance vocale aux applications de soins de santé, l’avenir promet des innovations qui remodèleront la façon dont nous percevons technologie.