Quelles sont les différences entre l'IA et le Machine Learning ?

L'intelligence artificielle, communément abrégée en IA, le machine learning, aussi appelé apprentissage automatique, sont des termes couramment utilisés dans le domaine de la technologie. En tant que futur étudiant de PST&B, comprendre les différences entre ces deux notions vous permettra de vous orienter dans ce secteur et de choisir la formation la mieux adaptée à votre projet professionnel. Dans cet article, vous comprendrez les principes de l'IA et du Machine Learning.

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) ?

L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine, comme la reconnaissance vocale, la prise de décision ou la traduction linguistique. L'objectif est d'équiper les machines de capacités cognitives similaires à celles des êtres humains. Elles peuvent aider à automatiser des tâches simples ou constituer des systèmes complexes aptes à apprendre et à s'adapter.

Lors de vos études à PST&B, vous aurez l'occasion d'explorer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de l'intelligence artificielle, en combinant théorie et pratique.

Qu'est-ce que le machine learning ou apprentissage machine  (définition) ?

Le machine learning constitue un domaine spécialisé de l'intelligence artificielle. Son objectif est la création d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données existantes. Au lieu d'être programmés pour accomplir une tâche spécifique, ces algorithmes utilisent des modèles pour détecter des tendances et prendre des décisions en fonction des informations à disposition. La collecte de données est cruciale pour développer un système d'intelligence artificielle capable de fournir des résultats précis et impartiaux grâce à l'apprentissage automatique.

Cette forme d'apprentissage automatique, où les machines améliorent leurs performances grâce à leur expérience accumulée, leur confère une grande efficacité dans des domaines tels que la détection d'images, la prévision de tendances ou la personnalisation de services.

La différence entre IA et machine learning

Le machine learning est une composante essentielle de l'IA, mais les deux concepts ne sont pas synonymes. En effet, l'IA est un domaine vaste qui englobe les technologies visant à imiter l'intelligence humaine. Le Machine Learning se concentre spécifiquement sur l'apprentissage à partir des données et du Big Data. Toutes les techniques d'apprentissage automatique font partie de l'IA, mais toutes les applications de l'IA n'utilisent pas nécessairement le machine learning.

Quelques innovations actuelles dans le domaine de l'IA

Le domaine de l'intelligence artificielle connaît une croissance fulgurante ces dernières années, repoussant constamment les frontières de ce qui semblait possible auparavant. Par exemple, les modèles de traitement du langage naturel (NLP) permettent des interactions plus fluides et naturelles entre les humains et les machines.

De même, les systèmes informatiques de vision par ordinateur renforcent la détection et l'analyse d'images et de séquences visuelles. Les avancées considérables réalisées dans le domaine des réseaux de neurones profonds ont permis d'améliorer significativement les capacités d'exécution, ce qui allège considérablement la charge de travail humaine. Cela se manifeste par des prouesses telles que la traduction automatique, la création de contenu, ou encore la conduite autonome. Ces innovations démontrent qu'il est possible d'appliquer l'IA à divers domaines et qu'elle est de plus en plus utile dans la vie quotidienne.

Les applications pratiques de l'IA et du Machine Learning

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) ont le potentiel de révolutionner un grand nombre de domaines, y compris celui de la médecine.

En effet, l'IA peut être utilisée pour établir des diagnostics médicaux précis à partir d'images radiologiques, tandis que le machine learning permet de personnaliser les traitements en tenant compte des données génétiques spécifiques aux patients. Dans le domaine financier, ces innovations technologiques facilitent la détection des fraudes, d'améliorer les investissements et de mieux prévenir les risques grâce à une analyse prédictive.

Le secteur des transports bénéficie également de ces avancées grâce à l'émergence des voitures autonomes et à l'optimisation des trajets, ce qui contribue à renforcer la sécurité et l'efficacité des déplacements. L'e-commerce s'appuie aussi sur l'intelligence artificielle pour suggérer des recommandations sur mesure et optimiser l'expérience utilisateur.

Les dernières tendances en Machine Learning

En parallèle, le machine learning continue aussi de se développer rapidement. Plusieurs tendances émergent, avec notamment l'augmentation de l'utilisation des modèles de Deep Learning pour l'IA. Il s'agit d'utiliser des réseaux de neurones pour analyser des quantités importantes de données.

De plus, le développement du machine learning explicable permet de rendre les décisions prises par les algorithmes plus compréhensibles pour les utilisateurs. Enfin, l'IA générative, une branche du machine learning utilisant des modèles d'apprentissage automatique, comme les modèles de transformation (GPT) qui permettent aux machines de créer du contenu original, comme les images et les textes.

Les métiers de l'IA et du machine learning

Avec l'expansion de l'IA et du machine learning, de nouveaux métiers voient le jour, comme ceux d'Expert en Intelligence Artificielle et de Machine Learning Engineer. Ces professionnels permettent le développement, la mise en œuvre et la gestion des systèmes d'IA, pour garantir leur efficacité et leur conformité aux exigences à la fois éthiques et réglementaires. Ainsi, un expert en intelligence artificielle conçoit et optimise les algorithmes qui alimentent les IA, tandis qu'un machine learning engineer développe et maintient les modèles d'apprentissage automatique utilisés pour analyser et interpréter les données.

Les métiers dans ces domaines ne se limitent pas aux analystes de données. Il existe également des postes tels que ceux de scientifiques des données, qui manipulent de vastes ensembles de données pour en tirer des informations précieuses, ainsi que d'ingénieurs en données, qui conçoivent les structures nécessaires au stockage et au traitement des données. Les métiers peuvent être aussi diverses, dans de nombreux secteurs d'activités. Les spécialistes en éthique de l'IA s'assurent quant à eux que les systèmes d'IA sont développés et utilisés de manière responsable et équitable. Une formation spécialisée est indispensable pour faire carrière dans ces domaines.

Quelles formations suivre pour travailler dans l'IA et le Machine Learning ?

Pour se préparer aux métiers de l'IA et du machine learning, PST&B propose de nombreux mastères alliant théorie et pratique, comme le Mastère en Intelligence Artificielle. Ce cursus inclut des matières comme la mobilisation des outils et techniques d'innovation, l'expertise tech avec spécialisation en intelligence artificielle ou encore le pilotage d'un projet technologique avec programmation Python avancée et machine learning.

L'UE Déployer une démarche d'innovation ou d'orientation technologique couvre aussi des thématiques comme l'importance de la Cybersécurité. Ces formations sont complétées par des certifications professionnelles, comme AWS Cloud Practitioner et Dataiku. Ainsi, vous êtes sûr de profiter d'une préparation complète pour devenir un leader en IA et machine learning et répondre aux demandes croissantes du marché.

L'intelligence artificielle et le machine learning comptent parmi les transformations technologiques les plus importantes actuellement. Elles ouvrent la voie à des opportunités intéressantes dans de nombreux secteurs.

Avec les formations de PST&B, maîtrisez ces disciplines et préparez-vous aux métiers du futur.