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Démystifier l’IA : algorithme, Deep Learning et Machine Learning

Par Jérémie Terol Directeur Marketing - Akuiteo SAS

Modifié le : 21 mai 2024

Publié le : 21 mai 2024

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Vous êtes noyé par le flot d’acronymes, de terminologies propres à l’IA ? Vous êtes intéressé par le sujet et souhaitez porter de futurs projets dans votre entreprise ? Avant de plonger tête baissée dans cette grande aventure qu'est l'intelligence artificielle, il est crucial de dissiper les mythes qui l'entourent. L’IA n’est pas un outil magique que l’on peut associer à tout et n’importe quoi, de nombreux concepts se cachent derrière. Les experts d’Akuiteo vous aident à y voir plus clair !

L’intelligence artificielle en plein boom

Difficile de définir l’intelligence artificielle alors qu’elle est indéniablement en plein essor et qu’elle évolue chaque jour. Mais dans l’idée, elle englobe l’utilisation de technologies :

  • visant à imiter les fonctions cognitives humaines ;
  • automatisant des processus répétitifs ;
  • analysant ou générant des données ;
  • proposant des recommandations avec une intervention humaine minimale.

En réalité, depuis les années 80, de nombreuses techniques d’IA ont été développées et utilisées. Mais ce sont les récentes expérimentations qui ont abouti à des avancées significatives, notamment grâce à la montée en puissance des réseaux de neurones. Ces derniers, devenus de plus en plus complexes, sont entraînés via une quantité massive de données.

Par exemple, des modèles comme GPT-4 comporteraient entre 1 000 et 100 000 milliards d’entrées, propulsant les capacités des systèmes d’IA à des niveaux jamais atteints.

Les catégories de l’IA
  • Les modèles génératifs, tels que les LLM (Large Languafge Models), comme Dall-E, ChatGPT, Gemini ou Mistral, sont capables de générer de nouvelles données en se basant sur celles déjà existantes.
  • Les techniques analytiques, elles, sont axées sur la prédiction, la catégorisation et la résolution de problèmes en utilisant des algorithmes spécifiques adaptés à chaque tâche.

Cette distinction reflète la diversité et la complexité croissante des applications de l'IA dans différents domaines, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles possibilités et découvertes dans un paysage technologique en constante évolution.

 

Algorithme, Deep Learning, Machine Learning : quelles différences ?

Entre ces termes souvent employés de manière interchangeable lorsqu’on parle de big data ou d’analyse prédictive, la confusion est compréhensible. Mais en réalité, ils s'opposent.

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Les algorithmes

Un algorithme est une suite d’instructions précises et ordonnées qui permet de résoudre un problème ou de réaliser une tâche de manière efficace et répétitive.

Le Machine Learning (ML)

Sous-domaine de l’IA, le Machine Learning permet aux ordinateurs d’apprendre automatiquement à partir de données sans être explicitement programmés.

Il aide à la reconnaissance faciale, le filtre anti-spam, la recommandation de produits…

L’objectif ? Traiter et analyser d’importants volumes de données pour améliorer la prise de décision et générer des prédictions en temps réel.

Zoom sur la régression

La régression utilise des algorithmes statistiques pour estimer une fonction mathématique qui permet de prédire la valeur de la variable cible. En cela, elle permet de comprendre la relation entre une valeur cible et une variable explicative.

Cette technique s’applique à la prédiction de prix, à l’analyse de risque mais aussi à la modélisation de phénomènes.

Le Support Vector Machine (SVM) : quésaco ?

Outil du Machine Learning, le SVM est utilisé pour des tâches de classification ou de régression. Il est capable de gérer des données complètes dans le cas d’analyse d’images médicales, de classification de texte, de détection de fraude…

Forêts aléatoires (ou random forest)

Le random forest est un algorithme de prédiction en Machine Learning qui combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging.

Il fonctionne en construisant plusieurs arbres de décision, chacun entraîné sur des sous-ensembles aléatoires du jeu de données. En bref, les prédictions sont combinées pour obtenir une prédiction finale plus stable et précise.

Le Deep Learning (DL)

Traduction automatique, reconnaissance d’objets, conduite autonome… Le Deep Learning est un type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels ainsi que des données complexes. Dans les faits, c’est un sous-ensemble du Machine Learning.

L'IA évolue à une vitesse folle, créant des agents de plus en plus intelligents et complexes pour automatiser des tâches sans intervention humaine. Mais avant de se lancer, une formation complète est nécessaire pour appréhender le sujet.

À propos de l'auteur :

Par Jérémie Terol Directeur Marketing - Akuiteo SAS