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L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont souvent utilis茅s de mani猫re interchangeable, mais ce sont en r茅alit茅 des concepts distincts qui rel猫vent du m锚me domaine.

Dans cet article, vous en apprendrez plus sur ces deux domaines fascinants, sur l'impact qu'ils ont sur notre monde aujourd'hui et sur l'impact qu'ils pourraient avoir 脿 l'avenir. Par la suite, si vous souhaitez en apprendre encore plus, envisagez de vous inscrire 脿 la Sp茅cialisation en apprentissage machine de Stanford et DeepLearning.AI, o霉 vous ma卯triserez les concepts fondamentaux de l'IA et d茅velopperez des comp茅tences pratiques en apprentissage machine dans le cadre d'un programme convivial de trois cours dispens茅s par Andrew Ng, un visionnaire de l'IA.

Quelle est la diff茅rence entre l'AI vs machine learning ?

En termes simples, l'IA est un logiciel informatique qui imite la fa莽on dont les humains pensent pour effectuer des t芒ches complexes, comme l'analyse, le raisonnement et l'apprentissage. Le machine learning, quant 脿 lui, est un sous-ensemble de l'IA qui utilise des algorithmes entra卯n茅s sur des 诲辞苍苍茅别蝉 pour produire des mod猫les capables d'effectuer de telles t芒ches complexes.

La plupart des IA fonctionnent gr芒ce au machine learning, c'est pourquoi les deux termes sont souvent utilis茅s comme synonymes, mais l'AI vs machine learning se distingue : l'IA fait r茅f茅rence au concept g茅n茅ral de cr茅ation d'une cognition similaire 脿 celle de l'humain 脿 l'aide de logiciels informatiques, tandis que le ML n'est qu'une m茅thode pour y parvenir.

L'IA g茅n茅rative par rapport 脿 l'apprentissage automatique

L'IA g茅n茅rative, ou GenAI, est un sous-ensemble de l'IA capable de cr茅er de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique, 脿 partir d'entr茅es utilisateur. Alors que l'apprentissage automatique est utilis茅 pour effectuer des t芒ches plus 茅troitement d茅finies, comme cat茅goriser des 诲辞苍苍茅别蝉 ou faire des pr茅dictions, l'IA g茅n茅rative peut r茅pondre de mani猫re dynamique aux entr茅es de l'utilisateur et est donc utilis茅e pour des t芒ches plus cr茅atives, comme la composition de textes ou la conversation avec des clients par l'interm茅diaire d'agents d'IA.

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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est un logiciel informatique qui imite les capacit茅s cognitives humaines pour effectuer des t芒ches complexes qui, historiquement, ne pouvaient 锚tre effectu茅es que par des humains, comme la prise de d茅cision, l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 et la traduction linguistique.

En d'autres termes, l'IA est un code sur des syst猫mes informatiques explicitement programm茅s pour effectuer des t芒ches qui n茅cessitent un raisonnement humain. Alors que les machines et syst猫mes automatis茅s se contentent de suivre un ensemble d'instructions et de les ex茅cuter fid猫lement sans changement, ceux aliment茅s par l'IA peuvent apprendre de leurs interactions pour am茅liorer leurs performances et leur efficacit茅.

L'IA est un terme g茅n茅rique couvrant une vari茅t茅 de sous-domaines interd茅pendants mais distincts. Voici quelques-uns des domaines les plus courants que vous rencontrerez dans le domaine plus large de l'intelligence artificielle :

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• Machine learning (ML) : Le machine learning est un sous-ensemble de l'IA dans lequel les algorithmes sont entra卯n茅s sur des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour devenir des mod猫les d'apprentissage automatique capables d'effectuer des t芒ches sp茅cifiques.

• Deep learning : Le deep learning est un sous-ensemble du ML, dans lequel des r茅seaux de neurones artificiels (RNA) qui imitent le cerveau humain sont utilis茅s pour effectuer des t芒ches de raisonnement plus complexes sans intervention humaine.听

• Traitement du langage naturel (NLP) : Un sous-ensemble de l'informatique, de l'IA, de la linguistique et du ML, le traitement du langage naturel se concentre sur la cr茅ation de logiciels capables d'interpr茅ter la communication humaine.

• IA g茅n茅rative: Type d'IA et sous-ensemble de l'apprentissage profond utilis茅 pour cr茅er de nouveaux contenus tels que des textes et des images. G茅n茅ralement, l'IA g茅n茅rative est aliment茅e par de grands mod猫les de langage (LLM), qui sont des mod猫les form茅s sur des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 massives, pour cr茅er dynamiquement des sorties bas茅es sur les invites de l'utilisateur.

• Robotique : Sous-ensemble de l'IA, de l'informatique et du g茅nie 茅lectrique, la robotique se concentre sur la cr茅ation de robots capables d'apprendre et d'effectuer des t芒ches complexes dans des environnements r茅els.听

Regardez cette vid茅o de l'expert en IA Andrew Ng et d茅couvrez le cours AI for Everyone :

Qu'est-ce que le machine learning ?

Le machine learning (ML) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle ax茅 sur l'entra卯nement d'algorithmes d'apprentissage automatique avec des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour produire des mod猫les d'apprentissage automatique capables d'effectuer des t芒ches complexes, comme le tri d'images, la pr茅vision des ventes ou l'analyse de big data.

Aujourd'hui, le machine learning est la principale fa莽on dont la plupart des gens interagissent avec l'IA. Voici quelques exemples courants o霉 vous avez probablement d茅j脿 rencontr茅 l'AI vs machine learning :

• Recevoir des recommandations de vid茅os sur une plateforme de streaming vid茅o en ligne.

• R茅soudre un probl猫me en ligne avec un chatbot, qui vous dirige vers les ressources appropri茅es en fonction de vos r茅ponses.

• Utiliser des assistants virtuels qui r茅pondent 脿 vos demandes pour planifier des r茅unions dans votre calendrier, jouer une chanson sp茅cifique ou appeler quelqu'un.

AI vs machine learning vs deep learning

L'IA, le machine learning et le deep learning sont parfois utilis茅s de mani猫re interchangeable, mais ce sont des termes distincts.

L'intelligence artificielle (IA) est un terme g茅n茅rique d茅signant un logiciel informatique qui imite la cognition humaine pour effectuer des t芒ches complexes et en tirer des enseignements.听

Le machine learning (ML) est un sous-domaine de l'IA qui utilise des algorithmes entra卯n茅s sur des 诲辞苍苍茅别蝉 pour produire des mod猫les adaptables capables d'effectuer diverses t芒ches complexes.

Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning qui utilise plusieurs couches au sein de r茅seaux neuronaux pour effectuer certaines des t芒ches de ML les plus complexes sans aucune intervention humaine.

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Exemples concrets d'AI vs machine learning

Il y a de fortes chances que vous ayez utilis茅 un appareil ou un service aliment茅 par l'IA dans votre vie quotidienne sans m锚me vous en rendre compte. Des programmes bancaires qui v茅rifient les transactions douteuses aux filtres antispam automatis茅s qui prot猫gent votre bo卯te de r茅ception des virus, en passant par les plateformes de streaming vid茅o qui vous recommandent des 茅missions, l'AI vs machine learning est de plus en plus int茅gr茅 dans notre vie quotidienne. Voici quelques exemples de la fa莽on dont l'AI vs machine learning est utilis茅 quotidiennement :

1. Soins de sant茅

Les soins de sant茅 produisent une multitude de big data sous forme de dossiers de patients, de tests m茅dicaux et d'appareils connect茅s comme les montres intelligentes. Par cons茅quent, l'une des fa莽ons les plus r茅pandues dont les humains utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique est d'am茅liorer les r茅sultats dans le secteur des soins de sant茅.

Parmi les applications courantes de l'AI vs machine learning dans les soins de sant茅, on trouve des mod猫les d'apprentissage automatique capables de scanner les radiographies pour d茅tecter les tumeurs canc茅reuses, des programmes qui peuvent d茅velopper des plans de traitement personnalis茅s et des syst猫mes qui allouent efficacement les ressources hospitali猫res.

2. Entreprise

L'AI vs machine learning a eu un impact significatif sur le monde des affaires, o霉 il a 茅t茅 utilis茅 pour r茅duire les co没ts gr芒ce 脿 l'automatisation et pour produire des informations exploitables en analysant de grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. En cons茅quence, de plus en plus d'entreprises cherchent 脿 utiliser l'IA dans leurs flux de travail. En 2024, 35 pour cent des entreprises fran莽aises de plus de 10 salari茅s utilisent ou d茅ploient l'IA [].

3. Cha卯nes d'approvisionnement

Les cha卯nes d'approvisionnement maintiennent la circulation des marchandises dans le monde entier. Pourtant, 脿 mesure que les cha卯nes d'approvisionnement deviennent de plus en plus complexes et interconnect茅es au niveau mondial, le nombre de probl猫mes, d'arr锚ts et de pannes potentiels auxquels elles sont confront茅es augmente 茅galement. Les gestionnaires et analystes de la cha卯ne d'approvisionnement se tournent de plus en plus vers des cha卯nes d'approvisionnement num茅riques am茅lior茅es par l'IA, capables de suivre les exp茅ditions, de pr茅voir les retards et de r茅soudre les probl猫mes 脿 la vol茅e pour assurer des livraisons rapides.

Avantages et futur de l'AI vs machine learning

L'IA et le machine learning offrent divers avantages aux entreprises comme aux consommateurs. Alors que les consommateurs peuvent s'attendre 脿 des services plus personnalis茅s, les entreprises peuvent s'attendre 脿 une r茅duction des co没ts et 脿 une plus grande efficacit茅 op茅rationnelle.

Il n'est pas surprenant que le march茅 mondial de l'IA devrait augmenter de fa莽on exponentielle dans les ann茅es 脿 venir. Selon Grand View Research (GVR), la valeur du march茅 mondial de l'IA 茅tait de 279,22 milliards USD en 2024 et devrait cro卯tre de 35,9 pour cent entre 2025 et 2030 []. Voici quelques avantages courants pour les entreprises utilisant l'AI vs machine learning dans le monde r茅el :

• La capacit茅 d'analyser rapidement de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 pour produire des informations exploitables

• Un retour sur investissement (ROI) accru pour les services associ茅s en raison de la diminution des co没ts de main-d'艙uvre

• Une am茅lioration de la satisfaction et des exp茅riences clients qui peuvent 锚tre adapt茅es aux besoins individuels

Capacit茅s de l'IA

L'intelligence artificielle poss猫de un large 茅ventail de capacit茅s qui ouvrent la voie 脿 diverses applications concr猫tes impactantes. Parmi les plus courantes figurent la reconnaissance de motifs, la mod茅lisation pr茅dictive, l'automatisation, la reconnaissance d'objets et la personnalisation. Dans certains cas, l'IA avanc茅e peut m锚me alimenter des voitures autonomes ou jouer 脿 des jeux complexes comme les 茅checs ou le Go.

Envisagez de d茅marrer votre propre projet de machine learning pour acqu茅rir une compr茅hension plus approfondie du domaine.

D茅veloppez vos comp茅tences en AI vs machine learning

Vous voulez en savoir plus sur l'IA et l'apprentissage automatique ? Commencez par l'un de ces cours ou l'une de ces sp茅cialisations sur 糖心vlog官网观看 : Pour une vue d'ensemble de l'IA et de l'apprentissage automatique, suivez le cours AI pour tous de DeepLearning.AI. Apprenez la terminologie de l'IA, 脿 quoi sert l'IA et comment vous pouvez la mettre en 艙uvre dans votre organisation gr芒ce 脿 ce court cours de six heures.

Pour d茅velopper des comp茅tences pratiques en apprentissage automatique, explorez la sp茅cialisation en apprentissage automatique de Stanford et DeepLearning.AI. En deux mois seulement, vous apprendrez 脿 construire des mod猫les d'apprentissage automatique, 脿 appliquer les meilleures pratiques pour leur d茅veloppement et 脿 former un r茅seau neuronal avec TensorFlow.

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